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文档简介
7.1条件概率与全概率公式7.1.2全概率公式知识回顾2.概率的乘法公式1.条件概率公式全概率公式思考:
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.全概率公式用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.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
P(R2|R1)
P(R2|B1)
利用概率的加法公式和乘法公式,得的并,即R2=R1R2UB1R2.
全概率公式解题路径:
按照某种标准,
将一个复杂事件表示为两个互斥事件的并,
再由概率的加法公式和乘法公式,求得这个复杂事件的概率.思考:
按照某种标准,将一个复杂事件B表示为n个互斥事件的并,根据概率的加法公式和乘法公式,如何求这个复杂事件B的概率?A1
B
…全概率公式全概率公式A3A2WAn我们称上面的公式为全概率公式.由因求果A1
Bn…A3一般地,设A1,A2,…,An是一组两两互斥的事件,A1
UA2
U
…UAn=Ω,且P(Ai)>0
,i=1,2,…,n
,则对任意的事件全概率公式,有A2WA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.全概率公式全概率公式求概率的步骤:1.设事件:把事件B
(结果事件)看作某一过程的结果,把A1,
A2,
…,
An
看作导致结果的若干个原因;2.写概率:由已知,写出每一原因发生的概率(即P(Ai
)),且每一原因
对结果的影响程度(即P(B|Ai
))
;3.代公式:用全概率公式计算结果发生的概率(即P(B)
)
.全概率公式解:设B=
“任取一个零件是次品”,Ai=
“零件为第i台车床加工”.
(i=
1,2,3),则
,且A1
,A2
,A3两两互斥.
A1
A2B
A2
(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.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;
A3
A3B
A1B
全概率公式例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%.
(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.
解:由题意知,计算在B发生的条件下,事件Ai(i=1,
2,
3)发生的概率.因此,
取到零件是次品,它是第i(i=1,
2,
3)台车床加工的概率分别为
.全概率公式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.当已知抽到的零件是次品(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.思考:
例题中P(Ai),
P(Ai
|B)的实际意义是什么?全概率公式例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;解:设A=
“发送信号为0”,B=
“接收信号为0”,则
=
“发送信号为1”,=“接收信号为1”.全概率公式发送0(A)接收0(B)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.*(2)已知接收的信号为0
(解:B)
,求发送的信号是1
(全概率公式)
的概率.事件事件课外作业:
某射击小组共有20名射手,其中一级射手4人,二级射手8人,三级射手7人,四级射手1人.一、二、三、四级射手能通过选拔进入比
赛的概率分别是
0.9,0.7,0.5,0.2.请设计两个问题,使得求解过程中分别用到全概率公式和贝叶斯公
式.全概率公式P(B)=P(BA1)+P(BA2)+…+P(BAn)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)+…+P(An)P(B|An)*贝叶斯公式总结:
条件概率
P(B|A
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