通过尝试解决离散概率中的一些基本问题，我一直在学习症状统计模块。我坚持从两个事件的联合分布中创建随机变量。
考虑一个由两个连续模具组成的实验。样本空间是一组元组，由第一个骰子的值后跟第二个骰子的值组成：（1,1），（1,2），（1,3）...
此示例空间中有36种可能的结果。
现在，假设我想计算第一个骰子的值是偶数和第二个骰子是3的概率。有三种可能的结果：（2,3），（4， 3），（6,3）因此概率为3/36 = 1/12。
我无法找到表示此示例空间的随机变量的方法。我可以使用Die或FiniteRV创建一个具有36个同样可能结果的随机变量，然后将元组映射到这些结果，但这似乎是对这样的基本问题的大量编码。
答案 0 :(得分：1)
虽然我措辞不好，但我试图计算交集和随机变量集合的概率。我不认为有办法直接在同情统计中这样做;相反，我会依赖关系：
P（A∩B）= P（A | B）* P（B）
P（A∪B）= P（A）+ P（B） - P（A∩B）
from sympy.stats import Die, P
from sympy import Eq
A=Die('A',6)
B=Die('B',6)
P(Eq(A%2,0),Eq(B,3))*P(Eq(B,3))
out：1/12