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文档简介
7.1.2全概率公式一、知识回顾1.计算条件概率的两个公式:
2.概率的乘法公式:
P(AB)=P(A)P(B|A)3.求条件概率有两种方法:
一种是基于样本空间Q,先计算P(A)和P(AB),再利用条件
概率公式求P(B|A);
另一种是根据条件概率的直观意义,增加了“A发生”的
件后,样本空间缩小为A,求P(B|A)就是以A为样本空间计算AB的
概率.一、知识回顾4.条件概率的性质:
条件概率只是缩小了样本空间,因此条件概率同样具有概
率的性质设P(A)>0,则
(1)P(Ω|A)=1;
(2)如果B和C是两个互斥事件,则P(BUC|A)=P(B|A)+P(C|A);
(3)设
和B互为对立事件,则P(
|A)=1-P(B|A).
在上节计算按对银行储蓄卡密码的概率时,我们首先把一个复杂事件表示为一些简单事件运算的结果,然后利用概率的加法公式和乘法公式求其概率.下面,再看一个求复杂事件概率的问题.一、探究新知
从有a个红球和b个蓝球的袋子中,每次随机摸出1个球,摸出的球不再放回.显然,第1次摸到红球的概率为
,那么第2次摸到红球的概率是多大?如何计算这个概率呢?
因为抽签具有公平性,所以第2次摸到红球的概率也应该是但是这个结果并不显然,因为第2次摸球的结果受第1次摸球结果的影响.下面我们给出严格的推导.
用Ri表示事件“第i次摸到红球”,Bi表示事件“第i次摸到蓝球”,i=1、2.如右图所示,事件R2可按第1次可能的摸球结果(红球或蓝球)表示为两个互斥事件的并,即R2=R1R2∪B1R2.利用概率的加法公式和乘法公式,得P(R2)=P(R1R2∪B1R2)=P(R1R2)+P(B1R2)=P(R1)P(R2|R1)+P(B1)P(R2|B1)二、全概率公式
一般地,设A1、A2、…、An是一组两两互斥的事件,A1∪A2∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1、2、…、n,则对任意的事件B
Ω,有
全概率公式是概率论中最基本的公式之一.
全概率公式:例1某学校有A、B两家餐厅,王同学第1天午餐时随机地选择一家
餐厅用餐.
如果第1天去A餐厅,那么第2天去A餐厅的概率为
0.6;如果第1天去B餐厅,那么第2天去A餐厅的概率为0.8.计
算王同学第2天去A餐厅用餐的概率.三、精典例题例2有3台车床加工同一型号的零件,第1台加工的次品率为6%,
第2、3台加工的次品率均为5%,加工出来的零件混放在一起.
已知第1、2、3台车床加工的零件数分别占总数的25%,30%,
45%.
(1)任取一个零件,计算它是次品的概率;
(2)如果取到的零件是次品,计算它是第i(i=1,2,3)台车床
加工的概率.三、精典例题
此例中P(Ai)、P(Ai|B)的实际意义是什么?
P(Ai)是试验之前就已知的概率,它是第i台车床加工的零件所占的比例,称为先验概率.当已知抽到零件是次品(B发生),P(Ai|B)是这件次品来自第i台车床加工的可能性大小,通常称为后验概率.如果对加工的次品,要求操作员承担相应的责任,那么
就分别是第1、2、3台车床操作员应承担的份额.
将此例中的问题(2)一般化,可以得到贝叶斯公式.四、贝叶斯公式
一般地,设A1、A2、…、An是一组两两互斥的事件,A1∪A2∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1、2、…、n,则对任意的事件B
Ω,有
贝叶斯公式是由英国数学家贝叶斯(T.Bayes,1702—1761)发现的,它用来描述两个条件概率之间的关系.例3在数字通信中,信号是由数字0和1组成的序列.由于随机因素
的干扰,发送的信号0或1有可能被错误地接收为1或0.已知发
送信号0时,接收为0和1的概率分别为0.9和0.1;发送信号1
时,接收为1和0的概率分别为0.95和0.05.假设发送信号0和1
是等可能的.
(1)分别求接收的信号为0和1的概率;
(2)已知接收的信号为0,求发送的信号是1的概率.五、精典例题六、课堂小结1.全概率公式:
2.概率的乘法公式:
一般地,设A1、A2、…、An是一组两两互斥的事件,A1∪A2
∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1、2、…、n,则对任意的事件B
Ω,有
一般地,设A1、A2、…、An是一组两两互斥的事件,A1∪A2
∪…∪An=Ω,且P
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