概率论与数理统计在日常生活中的应用
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用概率论和数理统计是数学中的两门重要学科，它们在日常生活中有着广泛的应用。
下面就来讨论一些概率论和数理统计在日常生活中的具体应用。
概率论在日常生活中的应用非常广泛。
我们常常会遇到各种事情，例如天气预报、交通拥堵、购买彩票等等，这些都与概率有关。
天气预报就是通过分析历史数据和当前气象条件来预测未来天气的概率，帮助人们做出合理的决策。
在遇到交通拥堵时，我们可以根据以往的经验，通过概率来估计未来的交通状况，选择合适的出行方式和时间。
而购买彩票也是一种基于概率的决策，我们可以通过分析历史数据和赔率来评估购买彩票的可能性和风险。
数理统计在日常生活中的应用也非常广泛。
数理统计可以通过收集和分析数据，从中找出规律和趋势，帮助人们做出合理的决策。
举个例子，健康管理领域常使用调查和统计的方式来分析人们的健康状况和生活方式，从而制定相应的健康建议和预防措施。
市场调研和营销分析也是数理统计的典型应用之一。
通过对市场调查数据的统计分析，可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，从而制定合理的市场营销策略。
概率论和数理统计还在金融领域有着广泛的应用。
金融领域的风险管理和投资决策都需要使用概率和统计方法。
在投资股票时，我们可以通过分析历史数据和市场走势，计算出股票的风险和收益的概率分布，从而帮助做出合理的投资决策。
保险业也是概率论和数理统计的重要应用领域。
保险公司需要通过分析保险事故的概率和损失大小的分布，制定合理的保险费率和赔付政策。
概率论和数理统计在日常生活中的应用非常广泛。
它们可以帮助我们预测未来的情况、分析数据和做出决策。
通过概率论和数理统计的知识，我们可以更加科学地面对各种情况，并做出合理的选择。
学习和应用概率论和数理统计对我们的日常生活有着非常重要的意义。
概率论与数理统计在生活中的应用
概率论与数理统计在生活中的应用一：概率论1.概述概率论（probability theory）研究随机现象数量规律的数学分支。
随机现象是相对于决定性现象而言的。
在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。
例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。
随机现象则是指在基本条件不变的情况下，一系列试验或观察会得到不同结果的现象。
每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。
例如，掷一硬币，可能出现正面或反面，在同一工艺条件下生产出的灯泡，其寿命长短参差不齐等等。
随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。
随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。
事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。
虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。
例如，连续多次掷一均匀的硬币，出现正面的频率随着投掷次数的增加逐渐趋向于1/2。
又如，多次测量一物体的长度，其测量结果的平均值随着测量次数的增加，逐渐稳定于一常数，并且诸测量值大都落在此常数的附近，其分布状况呈现中间多，两头少及某程度的对称性。
大数定律及中心极限定理就是描述和论证这些规律的。
在实际生活中，人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变情况随机过程。
例如，微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而形成不规则的运动（即布朗运动），这就是随机过程。
随机过程的统计特性、计算与随机过程有关的某些事件的概率，特别是研究与随机过程样本轨道(即过程的一次实现)有关的问题，是现代概率论的主要课题。
2.简介事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。
虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。
例如，连续多次掷一均匀的硬币，出现正面的频率随着投掷次数的增加逐渐趋向于1/2。
又如，多次测量一物体的长度，其测量结果的平均值随着测量次数的增加，逐渐稳定于一常数，并且诸测量值大都落在此常数的附近，其分布状况呈现中间多，两头少及某程度的对称性。
概率论与数理统计在经济生活中的应用
概率论与数理统计在经济生活中的应用
概率论与数理统计是数学的一个重要分支，它在经济生活中有着广泛的应用。
在经济学领域，人们需要进行决策、预测和风险管理，而概率论与数理统计提供了一种科学的方法来处理这些问题。
本文将从概率论和数理统计在经济生活中的应用进行详细介绍，以帮助读者了解这两门学科在经济领域的重要作用。
让我们来看看概率论在经济生活中的应用。
概率论是研究随机现象的规律性和统计规律性的数学分支，它在经济生活中有着广泛的应用。
概率论可以帮助我们评估经济决策的风险。
在实际生活中，经济决策往往伴随着各种不确定性因素，这些不确定性因素可能会导致投资失败或者损失。
通过概率论，我们可以对这些不确定性因素进行量化和分析，从而为决策者提供科学的依据。
概率论还可以帮助我们进行市场预测。
经济市场的波动往往是不可预测的，但是概率论可以帮助我们对市场的变化进行预测，并提供一种科学的方法来降低投资风险。
让我们来看看数理统计在经济生活中的应用。
数理统计是以概率论为基础，研究怎样收集、整理、分析和解释数据信息的一门学科，它在经济生活中有着广泛的应用。
在经济学领域，数理统计可以帮助我们进行市场调查和数据分析。
通过数理统计的方法，我们可以对市场的需求、供应和价格进行调查和分析，从而为企业的市场营销和产品定价提供科学的依据。
数理统计还可以帮助我们进行风险管理。
在经济生活中，风险管理是非常重要的，它涉及到很多方面，比如财务风险、市场风险和操作风险。
通过数理统计的方法，我们可以对这些风险进行量化和分析，从而为企业的风险管理提供科学的依据。
概率论与数理统计在生活中的应用 (3)
生日概率问题【数学情境】 每个人都有自己的生日（指一年365天中某一天），随机相遇的两人的生日要在365天中的同一天，即使有也是很凑巧，但如果相聚的人数增多，可能性会增大；某次随机相遇无论男女、老幼，若人数达到了50人以上，形成一个团体（如集会、上课、旅游等）。
【提出问题】1.随意指定一个人，你猜某天正好是他的生日，猜对的可能性有多大？2.随意指定二个人，你猜他俩生日是同一天，猜对的可能性有多大?3.某一团体有一群人，我绝对可以肯定至少有2人生日相同，这群人人数至少要多少？4.如果某个随机而遇的团体有50人以上，我敢打贿，这个团体几乎可以肯定有生日相同的两个人，你相信吗？【问题解决】问题1.解：一年有365天，他某天生日概率 3651p =≈0.0027,故猜对的可能性微乎其微。
问题2.解：两个人生日，总共可能性有365×365种搭配，其中有365 种生日相同，故随意指定二个人，生日相同的概率365*365365p ==3651≈0.0027，故猜对的可能性仍旧微乎其微。
问题3. 解：某一团体中，绝对肯定至少有2人生日相同，即为必然事件，p ＝1.由抽屉原理可知，这群人至少要有366人。
问题4. 解：要解决这个概率问题，我们首先来计算一下,50个人生日的搭配一共有多少种可能情况。
第一个人生日，可以是一年中任何一天，一共有365种可能情况，而第二、第三及其它所有人生日也都有365种，这样50个人共有36550种可能搭配。
如果50人的生日无一相同，那么生日搭配可能情况就少得多了。
第一个人有365种可能，第二人因不能与第一个生日相同，只有364种可能，依次类推,如50人生日无一相同，其生日搭配情况只有365×364×363×……×317×316种，只占36550种情况中的3％，即p＝36550316 *......363*364*365＝3％。
概率论与数理统计在经济生活中的应用
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论和数理统计是现代经济学中常见的数学工具，它们也可以应用在经济生活中，以支持各种经济决策。
今天，概率论和统计学已经广泛用于分析各种现象，为帮助我们应对各种经济问题提供了重要参考。
概率论可以用来计算不同互相关性的可能性，从而更加准确地了解某种现象发生的概率，并且为我们提供一些有效的策略，来帮助我们做出正确的经济决策。
例如，投资者在投资之前可以通过概率论来计算市场上股票投资的可能性，并做出更为明智的投资决策，从而避免投资风险。
数理统计也可以帮助我们更有效地进行经济决策。
数理统计使用不同的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、分析、多元分析等，使我们能够对数据进行仔细分析，从而更准确地了解不同经济现象的发展趋势，并做出正确的经济决策。
例如，使用数理统计，经济学家可以分析某个行业的发展情况，从而更好地判断投资者应该采取哪种投资策略来实现最大回报。
在日常生活中，概率论和数理统计也可以帮助我们更好地应对市场上发生的变化。
例如，我们可以利用概率论来预测市场上发生的特定情况的可能性，或者使用数理统计来分析某种现象的发展趋势，从而使我们更加了解市场的运行状况，并做出更为明智的决定。
此外，概率论和数理统计也可以用来解决社会经济问题。
例如，研究人员可以利用概率论来分析社会现象，如就业、物价、赤字，并制定出更有效的政策措施。
同样，数理统计也可以帮助政府收集大量的数据，研究社会问题的发生原因，并从而制定出更有效的政策措施。
从以上可以看出，概率论和数理统计与经济生活密切相关，它们不仅可以帮助我们做出正确的经济决策，还可以用来解决社会经济问题。
随着我们社会经济水平的不断提高，概率论和数理统计在经济生活中的重要性也将越来越重要。
浅谈概率论与数理统计在生活中的应用
浅谈概率论与数理统计在生活中的应用浅谈概率论与数理统计在生活中的应用一、引言概率论与数理统计是数学的重要分支，它们在生活中扮演着至关重要的角色。
概率论研究的是随机现象的规律性，而数理统计则通过对已知数据进行推理和分析来得出结论。
这两个学科的知识可以帮助我们更好地理解生活中的各种现象，并能够提供科学的决策依据。
本文将从多个角度探讨概率论与数理统计在生活中的应用。
二、金融投资中的风险控制金融投资是人们追求财富增值的一种方式，而风险控制是成功投资的关键。
概率论与数理统计的方法可以帮助投资者在制定投资策略时更全面地考虑风险因素。
例如，通过分析历史股价数据，可以使用统计模型来预测未来股价的波动情况，从而做出相应的投资决策。
此外，概率论还可以帮助投资者评估不同投资组合的风险和回报，选择最优的投资标的。
三、医学诊断中的准确判断在医学诊断中，准确判断患者的病情和预测疾病发展趋势对患者的治疗和康复至关重要。
概率论与数理统计的方法可以提供科学的依据来辅助医生进行准确判断。
例如，在进行疾病筛查时，可以通过统计模型计算出患病的概率，进而指导医生进行深入的检查和诊断。
此外，根据大量病例数据的统计分析，可以找到某种疾病的高危因素，并在早期进行预防和干预。
四、市场调查与产品开发市场调查和产品开发是企业决策的重要环节。
概率论与数理统计的方法可以帮助企业分析市场需求、预测产品销售量，并评估产品的风险与效益。
例如，通过抽样调查与统计分析，可以了解消费者对某种产品的需求状况，进而指导企业进行产品定位和市场营销策略的制定。
此外，概率论与数理统计还可以帮助企业评估产品的质量与可靠性，确保产品符合市场需求。
五、社会决策与公共政策制定社会决策和公共政策制定时需要考虑到各种不确定因素和风险。
概率论与数理统计的方法可以为决策者提供客观、科学的参考。
例如，在社会福利政策制定中，可以通过模型推断分析不同政策方案对于受益人的影响，从而选择最优的政策方案。
概率论与数理统计在经济生活中的应用
概率论与数理统计在经济生活中的应用概率论与数理统计是数学中重要的分支学科，它们在经济生活中扮演着重要的角色。
在经济领域中，概率论与数理统计被广泛应用于风险分析、市场波动、经济预测、商业决策等方面，为经济学家、金融从业者提供了重要的分析工具和决策支持。
本文将从不同的角度探讨概率论与数理统计在经济生活中的应用。
在金融领域中，概率论与数理统计的应用尤为突出。
金融市场的波动性很大，价格的变动是不规律的，而概率论与数理统计正是用来分析这种不规律性的有效工具。
在股票市场中，投资者可以利用概率论与数理统计的方法对股票价格的波动进行分析，找出股票价格的概率分布，从而进行投资策略的制定。
在期权交易中，概率论与数理统计的方法也被广泛应用，例如布莱克-斯科尔斯定价模型就是基于概率论与数理统计的理论基础上建立的。
通过对金融市场的波动进行概率分析，投资者可以更好地把握市场走势，制定合理的投资策略，降低投资风险，获取更好的投资回报。
在商业决策中，概率论与数理统计也发挥着重要作用。
在企业经营中，面临的决策往往是不确定的，概率论与数理统计的方法可以帮助企业对风险进行量化分析。
在产品销售中，企业可以利用概率论与数理统计的方法对产品的需求量进行预测，并且通过统计分析来确定最佳的生产计划和库存水平，从而降低库存成本和避免销售风险。
在市场营销中，企业可以利用市场调查数据进行统计分析，从而得出潜在顾客的购买意向和消费行为，为企业的市场推广和产品定位提供重要参考。
在宏观经济层面上，概率论与数理统计也发挥着重要的作用。
每个国家都需要对宏观经济进行监测和预测，以制定相应的宏观经济政策。
概率论与数理统计的方法可以通过对宏观经济数据进行分析和建模，帮助政府制定更加科学合理的宏观经济政策。
通过对失业率、通货膨胀率、国内生产总值等经济指标的概率分析，政府可以及时了解经济的发展趋势，预测经济周期，及时采取相应的政策措施，稳定经济增长。
在风险管理中，概率论与数理统计也发挥着不可替代的作用。
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用概率论和数理统计是数学领域中的两个分支，它们在各行各业都有着广泛的应用。
在日常生活中，我们也可以看到概率论和数理统计的身影。
下面，我将从各个方面来阐述这两个概念在我们日常生活中的应用。
一、医学领域概率论和数理统计对医学领域有着重要的应用，例如疾病的检测和诊断、药物的研发等领域。
在疾病检测和诊断方面，概率论和数理统计可以用来分析病例数据，从而确定疾病的患病率、传染率等参数，并帮助医生做出正确的判断。
在药物研发方面，概率论和数理统计可以帮助研究人员制定实验计划、分析实验数据，从而确定药物的有效性和安全性等参数，为研究人员提供科学依据。
二、金融领域概率论和数理统计在金融领域中应用广泛，例如股票和期货的交易、风险控制、市场预测等方面。
在股票和期货的交易方面，概率论和数理统计可以帮助投资者制定投资策略、分析市场变化、预测股票和期货的价格等。
在风险控制方面，概率论和数理统计可以分析市场波动、风险的大小和概率等因素，帮助企业和个人控制风险，在投资过程中保证资金安全。
在市场预测方面，概率论和数理统计可以对市场走势进行分析和预测，并为投资者提供参考意见。
三、教育领域概率论和数理统计在教育领域中也有重要应用，例如教育评估和学业预测等方面。
在教育评估方面，概率论和数理统计可以通过对学生考试成绩和教师教学评估数据的分析，评估学生和教师的教学质量，为学校提供改进教育质量的依据。
在学业预测方面，概率论和数理统计可以根据学生历史考试成绩和学习特点，预测学生未来的学业表现和成绩趋势，并提供帮助学生制定学习计划的建议。
四、环境保护概率论和数理统计在环境领域中也有着广泛的应用，例如环境数据的分析和污染事件的预测等方面。
在环境数据的分析方面，概率论和数理统计可以帮助环境保护部门分析大量环境监测数据，了解环境状况和污染源，并制定针对性保护措施。
在污染事件的预测方面，概率论和数理统计可以通过对污染源、气象条件、地形地貌等因素进行分析和模拟，预测污染事件的发生概率和持续时间，并提供相关的应急措施。
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概 率 论 与 数 理 统 计在 日 常 经 济 生 活 中 的 应 用内容摘要：数学作为一门工具性学科在我们的日常生活以及科学研究中扮演着极其重要的角色。
概率论与数理统计作为数学的一个重要组成部分，在生活中的应用也越来越广泛，近些年来，概率论与数理统计知识也越来越多的渗透到经济学，心理学，遗传学等学科中，另外在我们的日常生活之中，赌博，彩票，天气，体育赛事等都跟概率学有着十分密切的关系。
本文着眼于概率论与数理统计在我们生活中的应用，通过前半部分对概率论与数理统计的一些基本知识的介绍，包括概率的基本性质，随机变量的数字特征及其分布，贝叶斯公式，中心极限定理等，结合后半部分的事例分析讨论了概率论与数理统计在我们生活中的指导作用，可以说，概率论与数理统计是如今数学中最活跃，应用最广泛的学科之一。
关键词：概率论 数理统计 经济生活 随机变量 贝叶斯公式第一章 基本知识§1.1 概率的重要性质1.1.1定义设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率。
概率)(A P 满足下列条件：（1）非负性：对于每一个事件A 1)(0≤≤A P （2）规范性：对于必然事件S 1)S (=P（3）可列可加性：设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，有∑===nk k nk k A P A P 11)()( （n 可以取∞）1.1.2 概率的一些重要性质 （i ） 0)(=φP（ii ）若n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，则有∑===nk k nk k A P A P 11)()( （n 可以取∞）（iii ）设A ，B 是两个事件若B A ⊂，则)()()(A P B P A B P -=-，)A ()B (P P ≥（iv）对于任意事件A，1)(≤AP（v）)(1)(APAP-=（逆事件的概率）（vi）对于任意事件A，B有)()()()(ABPBPAPBAP-+=⋃第二章在日常生活中的应用中国的经济在近些年发展极为迅速，但市场难料，盲目投资也是不理性的。
概率论是根据大量随机现象的统计规律，对随机现象出现某一结果的可能性的科学判断，对这种现象出现的可能性大小做出数量上的描述。
而经济市场是一个极大的随机系统，其中许多问题都是一种随机现象，因此，完全可以用概率论的思想来对一些经济问题进行指导。
§2.1 在中奖问题中的应用集市上有一个人在设摊“摸彩”，只见他手拿一个黑色的袋子，内装大小.形状.质量完全相同的白球20只，且每一个球上都写有号码（1-20号）和1只红球，规定：每次只摸一只球。
摸前交1元钱且在1--20内写一个号码，摸到红球奖5元，摸到号码数与你写的号码相同奖10元。
（1）你认为该游戏对“摸彩”者有利吗？说明你的理由。
（2）若一个“摸彩”者多次摸奖后，他平均每次将获利或损失多少元？分析：（1）分别求出“摸彩”者获奖5元和获奖10元的概率，即可说明；20（5+10）-1=-0.25＜0，故每次平均损失0.25元．§2.2 在经济管理决策中的应用某人有一笔资金,可投入三个项目:房产x、地产y和商业z,其收益和市场状态有关,若把未来市场划分为好、中、差三个等级,其发生的概率分别为10.2p=,20.7p=,30.1p= ,根据市场调研的情况可知不同等级状态下各种投资的年收益(万元) ,见下表:请问:该投资者如何投资好?解 我们先考察数学期望,可知()()110.230.730.1 4.0E x =⨯+⨯+-⨯=； ()()60.240.710.1 3.9E y =⨯+⨯+-⨯=； ()()100.220.720.1 3.2E z =⨯+⨯+-⨯=；根据数学期望可知,投资房产的平均收益最大,可能选择房产,但投资也要考虑风 险,我们再来考虑它们的方差:()()()()2221140.2340.7340.115.4D x =-⨯+-⨯+--⨯=;()()()()2226 3.90.24 3.90.71 3.90.1 3.29D y =-⨯+-⨯+--⨯=; ()()()()22210 3.20.22 3.20.72 3.20.112.96D z =-⨯+-⨯+--⨯=因为方差愈大,则收益的波动大,从而风险也大,所以从方差看,投资房产的风险比投资地产的风险大得多,若收益与风险综合权衡,该投资者还是应该选择投资地产为好,虽然平均收益少0.1万元,但风险要小一半以上。
§2.3 在经济损失估计中的应用随着经济建设的高速发展火灾、车祸等各种意外事故所造成的经济损失成明显上升的趋势,从而买保险成为各单位及个人分担经济损失的一种有效方法。
利用统计知识可以估计各种意外事故发生的可能性以及发生后导致的经济损失大小。
下面以参数估计为例来说明它在这一方面的应用。
已知某仓库货物在储藏过程中,仓库货物因火灾而损失的金额服从正态分布()2,N μσ ,今随机抽取8 次货损资料,得到如下仓库货物损失金额表。
解 利用矩估计法或最大似然估计法可知: μ, 2σ的矩估计量分别为:11n i i X X n μ===∑—，2211()n i i X X n σ==-∑从而根据表2 中的数据可计算出:()11000220001300045000126258μ=⨯+⨯+⨯+⨯=()()()()22222110002625220002625300026254500026258σ⎡⎤=-⨯+-+-⨯+-⎣⎦^1101562.5=；1049.55σ=从而得到仓库货物损失的平均估计值为2625元,标准差的估计值为1049. 55 元。
§2.4 在求解经济最大利润问题中的应用如何获得最大利润是商界永远追求的目标,随机变量函数期望的应用为此问题的解决提供了新的思路。
某公司经销某种原料,根据历史资料:这种原料的市场需求量x (单位:吨) 服从()300500，上的均匀分布,每售出1 吨该原料,公司可获利1.5千元;若积压1 吨,则公司损失0.5 千元,问公司应该组织多少货源,可使期望的利润最大?分析: 此问题的解决先是建立利润与需求量的函数,然后求利润的期望,从而得到利润关于货源的函数,最后利用求极值的方法得到答案。
解答：设公司组织该货源a 吨,则显然应该有300a 500≤≤,又记y 为在a 吨货源的条件下的利润,则利润为需求量的函数,即()y g x = ,由题设条件知: 当x a ≥时,则此a 吨货源全部售出,共获利1.5a ；当x a <时,则售出x 吨(获利1.5x ) 且还有a x -吨积压(获利()0.5a x --) ,所以共获利1.5x()0.5a x --，由此得(){1.52 0.5a X aX a X a x Y g ≥-<== 从而得()()()()5003001200x y g x p x dx g x dx E +∞-∞==⎰⎰ ()5003001120.5 1.5200200aa x a dx a dx -+=⎰⎰()221900300200a -+-=上述计算表明()y E 是a 的二次函数,用通常求极值的方法可以求得,450a =吨时,能够使得期望的利润达到最大。
§2.5，在保险问题中的应用某保险公司有2500个人参加保险,每人每年付1200元保险费,在一年内一个人死亡的概率为0.002,死亡时某家属可向保险公司领得20万元。
问：(1)保险公司亏本的概率多大？(2)保险公司一年的利润不少于100万元,200万元的概率各位多大？解：（1）设X 为一年内死亡的人数,则X ～B(2500,0.002),5=np ,99.4=npqP(亏本)=)15(1)15()30020(≤-==X P X P X P ＞＞00007.099993.01)48.4(1)99.4515(1=-=Φ-=-Φ-=保险公司亏本的概率为0.00007,几乎为零。
（2） P(利润100≥))10020300(≥-=X P 98.0)99.4510()10(=-Φ≈≤=X PP(利润200≥))20020300(≥-=X P 5.0)99.4515()5(=-Φ≈≤=X P以上结果说明保险公司几乎不可能亏本,不过要记住,关键之处是对死亡率估计必须正确,如果所估计死亡率比实际低,甚至低得多,那么情况就会不同。
§2.6，在疾病诊断中的应用据调查某地居民肝癌发病率为0.0004，现用甲胎蛋白法来检查肝癌：若呈阳性表明患病，若呈阴性表明未患病。
假阳性（即未患病结果却呈阳性）和假阴性（即患病结果却称阴性）的概率分别为0.05 和0.01。
某人经检验结果呈阳性，他确实患肝癌的概率有多大？令A=“被检验者患肝癌”，B=“检验结果呈阳性”则0004.0)(=A P 9996.0)(=A P 005.0)(=A B P 01.0)(=A B P 由贝叶斯公式可得 P(A|B)=)()()()()()(A B P A P A B P A P A B P A P +05.09996.0)01.01(004.0)01.01(004.0⨯--⨯-⨯=00786.0≈由此可见，虽然检测结果为阳性，但实际患病的可能性非常之小，这不得让我们大吃一惊。
但其实仔细一想，也是能够理解的。
在上述计算中，假阳性的概率并不大，即检验结果是错误的情况并不多，但肝癌的发病率更小，即绝大多数情况下不会患肝癌，这就使得检验结果是错误的部分P(A)P(B|A)相对很大，这就造成了P(A|B)很小。
但这并不能这种检测方法没有用，像我们在医院检查的时候都会有所谓的“初查”，包括体温，心率，血压等，然后在这之后再对有患病可能性的人进行甲胎蛋白法检查，其准确率就会提高很多。
参考文献[1] 魏宗书《概率论与数理统计》（第二版）高等教育出版社，2008.4.[2] 韦来生《数理统计》科学出版社, 2008.2[3] 谢兴武．李宏伟主编,《概率统计释难解疑》科学出版社,2007：98-109[4] 马丽迪，张吉龙. 《概率论在经济生活中的多维应用》应用概率与数理统计。