相互独立的事件的概率
事件的相互独立性与条件概率、全概率公式
思维升华
求相互独立事件同时发生的概率的方法 (1)相互独立事件同时发生的概率等于他们各自发生的概率之积. (2)当正面计算较复杂或难以入手时，可从其对立事件入手计算.
跟踪训练1 (1)(多选)甲、乙两个口袋中装有除了编号不同以外其余完全 相同的号签.其中，甲袋中有编号为 1,2,3的三个号签；乙袋有编号为
对于C，三次传输，发送1，则译码为1的事件是依次收到1,1,0；1,0,1； 0,1,1和1,1,1这4个事件的和， 它们互斥，所求的概率为 C23β(1－β)2＋(1－β)3＝(1－β)2(1＋2β)，故 C 错误； 对于D，三次传输，发送0，则译码为0的概率P＝(1－α)2(1＋2α)， 单次传输发送0，则译码为0的概率P′＝1－α，而0<α<0.5， 因此P－P′＝(1－α)2(1＋2α)－(1－α)＝α(1－α)(1－2α)>0，即P>P′， 故D正确.
微拓展
D 选项，由 C 选项知 Pn＝12(1－Pn－1)， 即 Pn＝－12Pn－1＋12， 设 Pn＋λ＝－12(Pn－1＋λ)， 故 Pn＝－12Pn－1－32λ， 所以－32λ＝12，解得 λ＝－13，
微拓展
故 Pn－13＝－12Pn－1－31， 又 P1－13＝－13≠0， 所以Pn－13是首项为－13，公比为－21的等比数列，故 Pn－13＝－13－12n－1， 故 Pn＝13－13－12n－1，D 正确； B 选项，由 D 选项可知 P4＝13－13×－123＝38，B 错误.
自主诊断
2.(必修第二册 P253T4 改编)甲、乙两人独立地破解同一个谜题，破解出
谜题的概率分别为12，23，则谜题没被破解出的概率为
√A.16
B.13
C.56
概率计算的独立性
概率计算的独立性概率计算的独立性是概率论的一个重要概念，指的是在某些条件下，两个或多个事件的发生与其他事件无关。
它在数学、统计学、经济学和其他领域都有广泛的应用。
在这篇文章中，我们将探讨概率计算的独立性的含义、性质以及它在现实生活中的应用。
首先，让我们来了解概率计算的独立性的含义。
简而言之，当两个或多个事件的发生与其他事件无关时，我们称它们是相互独立的。
数学上，我们可以用以下公式来表示独立事件的概率：P(A∩B) = P(A) ×P(B)。
其中，P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率。
独立性的性质有以下几点。
首先，如果事件A和事件B是独立的，那么它们的补事件（即不发生的事件）也是独立的。
其次，任意多个事件的并集也是独立的，即若事件A1到An互相独立，则它们的并集也是独立的。
最后，如果事件A和事件B是独立的，并且事件C与事件A、B互不相交，那么事件C与事件A、B的并集也是独立的。
概率计算的独立性在实际生活中有许多应用。
其中之一是赌博和博弈论。
在赌博中，计算独立事件的概率可以帮助人们制定合理的下注策略，从而增加获胜的机会。
例如，在掷硬币的游戏中，每次掷硬币的结果都是相互独立的。
所以，如果我们知道正面和反面出现的概率都是50%，那么我们可以根据这个信息来计算获胜的概率。
另一个应用是市场调查和统计学。
在市场调查中，人们经常需要根据样本数据来预测总体的情况。
如果样本数据是随机且相互独立的，那么我们可以使用概率计算的独立性来进行推断。
例如，如果我们想预测一个城市的人口中男性和女性的比例，我们可以使用随机抽样方法来获取样本数据。
如果抽样过程中每个人都是相互独立的，那么我们可以用这些数据来估计总体的情况。
此外，概率计算的独立性还可以在信号处理、通信系统和信息论中得到应用。
在这些领域，我们经常需要计算信号的传输概率。
如果信号是相互独立的，那么我们可以利用独立性的性质来简化计算过程。
人教A版相互独立事件发生的概率(条件概率
AB
⑷甲乙两战士至少有一人射中；
AB AB AB A B A B
例2甲乙两名篮球运动员分别进行一 次投篮，如果两人投中的概率都是 0.6，计算：
⑴两人投中的概率； ⑵其中恰有一人投中的概率；
⑶至少有一人投中的概率。
例3在一段线路中并联三个独立自动控
判断下列事件A和B是否相互独立?
1.一个口袋内装有4个白球和3个黑球,从中陆续取出两个 球。用A1表示事件“第一次取出的是白球”，把取出的 球放回袋中，用B1表示事件“第二次取出的是白球”
相互独立
2.一个口袋内装有4个白球和3个黑球,从中陆续取出两个 球。用A2表示事件“第一次取出的是白球”，取出的球 不放回袋中，用B2表示事件“第二次取出的是白球”
不相互独立
3.甲坛子里有3个白球，2个黑球；乙坛子里有2个白球，2 个黑球．事件A是指“从甲坛子里摸出1个球,得到黑球”, 事件B是指“从乙坛子里摸出1个球,得到黑球”.
相互独立
2.独立事件同时发生的概率
P(A.B)=P(A).P(B)
这就是说，两个相互独立事件同时 发生的概率，等于每个事件发生的概率 的积． P A B P B / A P B P A 一般地，如果事件A1,A2,A3……An 相互独立，那么这n个事件同时发生的概 率等于每个事件发生的概率的积，即：
CC
1 3 1 5
1 2 1 4
5 4
10
P A B 1 P B / A P A 2
P B
事件的独立性
在大小均匀的5个鸡蛋中有3个红皮蛋，2个白 皮蛋，每次取一个，有放回的取两次，求在 已知第一次取到红皮蛋的条件下，第二次取 到红皮蛋的概率是多少？ 1 1 C3C4 3 设A=“第一次取到红皮蛋” P A 1 1
相互独立事件同时发生的概率
解 记 Ai 表示事件：电流能通过 Ti，i＝1,2,3,4. A 表示事件：T1，T2，T3 中至少有一个能通过电流． B 表示事件：电流能在 M 与 N 之间通过． (1) A ＝ A1 · A2 · A3 ，A1、A2、A3 相互独立． 故 P( A )＝P( A1 · A2 · A3 )＝P( A1 )P( A2 )P( A3 ) ＝(1－p)3， 又 P( A )＝1－P(A)＝1－0.999＝0.001， 故(1－p)3＝0.001，得 p＝0.9. (2)B＝A4＋ A4 · A1· A3＋ A4 · A1 · A2· A3， P(B)＝P(A4＋ A4 · A1· A3＋ A4 · A1 · A2· A3) ＝P(A4)＋P( A4 · A1· A3)＋P( A4 · A1 · A2· A3) ＝P(A4)＋P( A4 )P(A1)P(A3)＋P( A4 )P( A1 )P(A2)P(A3) ＝0.9＋0.1×0.9×0.9＋0.1×0.1×0.9×0.9 ＝0.989 1.
2．独立重复试验 (1)独立重复试验：若 n 次重复试验中，每次试验结果 的概率都不依赖于其它各次试验的结果，则称这 n 次 试验是独立的． (2)独立重复试验的概率：如果在一次试验中，某事件 发生的概率为 P，那么在 n 次独立重复试验中，这个
k k n k C P (1 － P ) 事件恰好发生 k 次的概率为：Pn(k)＝ n .
2．如图所示的电路，有 a，b，c 三个开关，每个开关 1 开或关的概率都是2，且是相互独立的，则灯泡甲亮 1 的概率为________ ． 8
解析 理解事件之间的关系，设“a 闭合”为事件 A， “b 闭合”为事件 B，“c 闭合”为事件 C，则灯亮应为 事件 AC B ，且 A，C， B 之间彼此独立，且 P(A)＝P( B ) 1 ＝P(C)＝2. 1 所以 P(A B C)＝P(A)P( B )P(C)＝8.
事件的相互独立性、条件概率与全概率公式-高考数学复习
）
A. 甲与丙相互独立
B. 甲与丁相互独立
C. 乙与丙相互独立
D. 丙与丁相互独立
目录
解析：
1
事件甲发生的概率 P （甲）＝ ，事件乙发生的概率 P
6
1
5
5
（乙）＝ ，事件丙发生的概率 P （丙）＝
＝ ，事件丁发生的概
6
6×6
36
6
1
率 P （丁）＝
＝ .事件甲与事件丙同时发生的概率为0， P （甲
）＝（1－0.6）×0.5×0.5×0.4＋0.6×（1－0.5）×0.5×0.4＋
0.6×0.5×（1－0.5）×0.4＋0.6×0.5×0.5×（1－0.4）＝0.25，4人需
使用设备的概率 P 2＝0.6×0.5×0.5×0.4＝0.06，故所求的概率 P ＝
3
2
3
5
（ ）·P （ ）·P （ ）＝（1－ ）（1－ ）（1－ ）＝ .
4
3
8
96
因为事件“甲、乙、丙三人都回答错误”与事件“甲、乙、丙
三人中，至少有一人答对这道题”是对立事件，
5
91
所以所求事件的概率为 P （ M ）＝1－ ＝ .
96
96
目录
解题技法
1. 求相互独立事件同时发生的概率的步骤
2∪…∪ An ＝Ω，且 P （ Ai ）＞0， i ＝1，2，…， n ，则对任意的事
件 B ⊆Ω，有 P （ B ）＝
∑ P （ Ai ） P （ B ｜ Ai ）
i=1
，我们称上面
的公式为全概率公式.
目录
1. 判断正误.（正确的画“√”，错误的画“×”）
事件相互独立的公式
事件相互独立的公式
事件a（或b）是否发生对事件b（a）发生的概率没有影响，这样的两个事件叫做相互独立事件。
设a,b是两事件,如果满足等式p(a∩b)=p(ab)=p(a)p(b),则称事件a,b相互独立,简称a,b独立。
设a,b是试验e的两个事件,若p(a)\ue0,可以定义p(b∣a).一般,a的发生对b发生的概率是有影响的,所以条件概率p(b∣a)≠p(b),而只有当a的发生对b发生的概率没有影响的时候（即a与b相互独立）才有条件概率p(b∣a)=p(b)。
这时,由乘法定理p(a∩b)=p(b∣a)p(a)=p(a)p(b)。
因此设a,b就是两事件,如果满足用户等式子p(a∩b)=p(ab)=p(a)p(b),则表示事件a,b相互单一制,缩写a,b单一制.
注:
1、p(a∩b)就是p(ab)
2、若p(a)\ue0,p(b)\ue0则a,b相互独立与a,b互不相容不能同时成立,即独立必相容,互斥必联系.
难推展:设a,b,c就是三个事件,如果满足用户
p(ab)=p(a)p(b),p(bc)=p(b)p(c),p(ac)=p(a)p(c),p(abc)=p(a)p(b)p(c),则表示事件
a,b,c相互单一制
更一般的定义是,a1,a2,……,an是n(n≥2)个事件,如果对于其中任意2个,任意3个,…任意n个事件的积事件的概率,都等于各个事件概率之积,则称事件a1,a2,……,an 相互独立。
概率与统计中的独立事件与条件概率
概率与统计中的独立事件与条件概率概率与统计是一门研究事物发生概率和规律的学科，独立事件和条件概率是其中的两个重要概念。
独立事件指的是两个或多个事件之间互不影响，而条件概率则是在已知某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率。
以下将对概率与统计中的独立事件和条件概率进行详细阐述。
一、独立事件独立事件是指两个或多个事件之间没有相互影响的情况。
在概率与统计中，我们用P(A)表示事件A发生的概率，P(B)表示事件B发生的概率。
如果两个事件A和B相互独立，那么事件A和B同时发生的概率就等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率，即P(A∩B) = P(A) × P(B)。
例如，假设有一枚公平的硬币，掷硬币的结果有两个可能性，正面和反面，分别记为事件A和事件B。
如果事件A表示掷硬币结果为正面的概率，事件B表示掷硬币结果为反面的概率，那么根据独立事件的定义，我们可以得到P(A∩B) = P(A) × P(B) = 1/2 × 1/2 = 1/4，即事件A和事件B同时发生的概率为1/4。
二、条件概率条件概率是在已知某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。
条件概率用P(A|B)表示，读作“在事件B发生的条件下，事件A发生的概率”。
条件概率的计算公式为P(A|B) = P(A∩B)/P(B)。
举例来说，假设有一批产品，其中10%的产品有缺陷，现在随机抽取一件产品，事件A表示这件产品有缺陷，事件B表示这件产品是某个特定品牌的产品。
如果已知这件产品是该品牌的产品，我们想要知道它有缺陷的概率，即求解P(A|B)。
根据条件概率的定义，我们可以通过计算P(A∩B)/P(B)来得到答案。
假设该品牌的产品有总体占比为20%，即P(B) = 0.2。
又已知有缺陷的产品占总体的10%，即P(A∩B) = 0.1，将这些数据代入条件概率的计算公式，我们可以得到P(A|B) = P(A∩B)/P(B) = 0.1/0.2 = 0.5。
相互独立事件同时发生的概率
相互独立事件同时发生的概率知识要点:1．对于事件A、B，如果事件A（或B）是否发生对事件B（或A）发生的概率没有影响，则称这样的两个事件为相互独立事件.2．相互独立事件的概率乘法公式:设事件A、B相互独立，把A、B同时发生的事件记为（A·B），则有P（A·B）=P（A）·P（B）.上述公式可以推广如下:如果事件A1，A2，……，A n相互独立，那么这n个事件都发生的概率等于每个事件发生的概率的积.即P(A1·A2·……·A n)=P(A1)·P(A2)·……·P(A n).3．如果事件A在一次试验中发生的概率是P，那么它在n次独立重复试验中恰好发生k次的概率:P n(k)=P k(1-P)n-k.实际上，它就是二项展开式[(1-P)+P]n的第(k+1)项.要求：1．掌握相互独立事件的概率乘法公式，会用它计算一些事件的概率.2．掌握计算事件在n次独立重复试验中恰好发生k次的概率.典型题目例1.加工某种零件先后需经历三道工序，已知第一、二、三道工序的次品率分别为2%、3%、5%.假定各道工序互不影响，问加工出来的零件的次品率为多少？解:设A1、A2、A3分别表示三道工序得到次品的事件，由题设知，它们是相互独立的事件，而加工得到次品是指以上三个工序中至少有一个工序是次品，即次品事件A=.∴P(A)=0.02×0.97×0.95+0.98×0.03×0.95+0.98×0.97×0.05+0.02×0.03×0.95+0.02×0.97×0.05+0.98×0.03×0.05+0.02×0.03×0.05=0.09693.例2．某商人购进光盘甲、乙、丙三件，每件100盒，其中每件里面都有1盒盗版光盘.这个商人从这3件光盘里面各取出1盒光盘卖给了李四，求:（1）李四恰好买到1盒盗版光盘的概率；（2）李四至少买到1盒盗版光盘的概率.解:（1）记从甲、乙、丙三件光盘里面各取出1盒光盘，得到非盗版光盘的事件分别为A、B、C，则事件·B·C、A··C、A·B·是互斥的；事件、B、C，A 、、C，A、B、彼此之间又是相互独立的.所以P(·B·C+A··C+A·B·)=P(·B·C)+P(A··C)+P( A·B·)=P()·P(B)·P(C)+P(A)·P()·P(C)+P(A)·P(B)·P()=0.01×0.99×0.99+0.99×0.01×0.99+0.99×0.99×0.01≈0.03.（2）事件A、B、C的设法同第（1）小题.因为P(A·B·C)=P(A)·P(B)·P(C)=0.99×0.99×0.99=0.993,所以1-P(A·B·C)=1-0.993≈0.03.例3．甲、乙两人各进行一次射击，如果两人击中目标的概率都是0.8. 计算:(1)两人都击中目标的概率；（2）其中恰有1人击中目标的概率；（3）至少有一人击中目标的概率.分析:此题有三问，要依层次来解.解:（1）记“甲射击一次，击中目标”为事件A，“乙射击一次，击中目标”为事件B.显然，“两人各射击一次，都击中目标”就是事件:A·B，又由于事件A与B相互独立，∴P(A·B)=P(A)·P(B)=0.8×0.8=0.64.（2）“两人各射击一次，恰好有一人击中目标”包括两种情况:一种是甲击中乙未击中（即A·），另一种是甲未击中乙击中（即·B），根据题意这两种情况在各射击一次时不可能同时发生，即事件A·与·B是互斥的，所以所求概率为:P=P( A·)+P(·B)=P(A)·P()+P()·P(B)=0.8×(1-0.8)+(1-0.8)×0.8=0.16+0.16=0.32.（3）解法1:“两人各射击一次，至少有一人击中目标”的概率为:P=P(A·B)+[P(A·)+P(·B)]=0.64+0.32=0.96.解法2:“两人都未击中目标”的概率是:P(·)=P()·P()=(1-0.8)×(1-0.8)=0.2×0.2=0.04.∴至少有一人击中目标的概率为:P=1-P(·)=1-0.04=0.96.点评:由（3）可见，充分利用（1）、（2）两问的结果解题很简单.但是（3）的解法2也告诉我们，即使是不会求（1）、（2），也可独立来解（3）.在考试中要特别注意这一点.例4．某种大炮击中目标的概率是0.3，最少以多少门这样的大炮同时射击一次，就可以使击中目标的概率超过95%？解:设需要n门大炮同时射击一次，才能使击中目标的概率超过95%，n门大炮都击不中目标的概率为×0.30×0.7n=0.7n.至少有一门大炮击中目标的概率为1-0.7n.根据题意，得1-0.7n>0.95，即0.7n<0.05, nlg0.7<lg0.05，n>≈8.4.答:最少以9门这样的大炮同时射击一次，就可使击中目标的概率超过95%.例5．要制造一种机器零件，甲机床的废品率是0.04，乙机床的废品率是0.05，从它们制造的产品中，各任意抽取一件，求:（1）其中至少有一件废品的概率；（2）其中恰有一件废品的概率；（3）其中至多有一件废品的概率；（4）其中没有废品的概率；（5）其中都是废品的概率.分析:应先确定所应用的每一事件的概率，以便求解.解:依题意可知:显然，这两个机床的生产应当看作是相互独立的.设A=“从甲机床抽得的一件是废品”，B=“从乙机床抽得的一件是废品”.则P(A)=0.04, P()=0.96, P(B)=0.05, P()=0.95.由题意可知，A与B，与B，A与，与都是相互独立的.（1）“至少有一件废品”=A·B +·B+A·P(A·B +·B+A·)=1-P(·）=1-P()·P()=1-0.96×0.95=0.088.（2）“恰有一件废品”=·B+A·.P(·B+A·)=P(·B)+P(A·）=P()·P(B)+P(A)·P()=0.96×0.05+0.04×0.95=0.048+0.038=0.086.（3）“至多有一件废品”=A·+·B+·P(A·+·B+·)=P(A·)+P(·B)+P(·)=P(A)·P()+P()·P(B)+P()·P()=0.04×0.95+0.96×0.05+0.96×0.95=0.998.另外的解法是:“至多有一件废品不发生”=“两件都是废品”=A·BP(A·+·B+·)=1-P(A·B)=1-P(A)·P(B)=1-0.04×0.05=0.998.（4）“其中无废品”=“两件都是成品”=·P(·)=P()·P()=0.96×0.95=0.912.（5）“其中全是废品”=A·BP(A·B)=P(A)·P(B)=0.04×0.05=0.002.点评:本例有很强的综合性，学习中要注意认真体会加以理解掌握之.例6．已知射手甲命中目标的概率是，乙命中目标的概率是，丙命中目标的概率是.问三人同时射击目标，目标被击中的概率是多少？解:设甲命中目标为事件A，乙命中目标为事件B，丙命中目标为事件C，则击中目标表示事件A、B、C中至少有一个发生.但应注意，A、B、C这三个事件并不是互斥的，因为目标可能同时被两人或三人击中，因此，可视目标被击中的事件的对立事件是目标未被击中，即三人都未击中目标，它可以表示为，而三人射击结果相互独立.所以P()=P()·P()·P()=[1-P(A)]·[1-P(B)]·[1-P(C)]=(1-)(1-)(1-)=.所以，目标被击中的概率是1-P()=1-.。
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例3 在一段线路中并联着3个自动控制的常 开开关，只要其中有1个开关能够闭合，线路 就能正常工作．假定在某段时间内每个开关 能够闭合的概率都是0.7，计算在这段时间内 线路正常工作的概率．
分析：根据题意，这段时间内线路正常 工作，就是指3个开关中至少有1个能够闭合， 这可以包括恰有其中某1个开关闭合、恰有 其中某2个开关闭合、恰好3个开关都闭合等 几种互斥的情况，逐一求其概率较为麻烦， 为此，我们转而先求3个开关都不能闭合的 概率，从而求得其对立事件——3个开关中 至少有1个能够闭合的概率．
发生的概率没有影响，这样的两个事件
叫做相互独立事件．
想 一 想：如果事件Α 与Β相互独立，那么Α与Β， Α与Β，Α与Β是否也相互独立？
2.独立事件同时发生的概率
“从两个盒子里分别摸出 1个球，都是白球”是一个事 件，它的发生，就是事件A，B 同时发生，我们将它记作 A·B．想一想，上面两个相互 独立事件A，B同时发生的概率 P(A·B)是多少？
一.新课引人
甲盒子里有3个白球，2个黑球，乙盒子里 有2个白球，2个黑球，从这两个盒子里分别摸 出1个球得到白 球”叫做事件A
把“从乙盒子里摸 出 1个球，得到白 球”叫做事件B
P( A) 3 5
没有影响
P(B) 2 4
1.独立事件的定义 事件A(或B)是否发生对事件B(或A)
解：⑴A、B两事件不互斥，是互相独立事件
⑵∵A·B=两粒种子都能发芽 ∴P（A·B）=P（A）·P（B） =0．8×0．7=0．56 ⑶ 0．94 （4）0．38
练习:
1.一工人看管三台机床，在一小时内甲，乙， 丙三台机床需工人照看的概率分别是0.9， 0.8和0.85，求在一小时中， ①没有一台机床需要照看的概率； ②至少有一台机床不需要照看的概率； ③至多只有一台机床需要照看的概率．
(1 0.7)(1 0.7)(1 0.7) 0.027
例4：有甲、乙两批种子，发芽率分别 是0．8和0．7，在两批种子中各取一粒， A={由甲批中取出一个能发芽的种子}， B={由乙批中抽出一个能发芽的种子}， 问 ⑴A、B两事件是否互斥？是否互相立？ ⑵两粒种子都能发芽的概率？ ⑶至少有一粒种子发芽的概率？ ⑷恰好有一粒种子发芽的概率？
解：分别记这段时间内开关JA， JB，JC能够闭合为事件A，B， C(如图)．由题意，这段时间内3 个开关是否能够闭合相互之间 没有影响．根据相互独立事件 的概率乘法公式，这段时间内3 个开关都不能闭合的概率是
P(A • B • C) P(A)• P(B)• P(C)
1 P(A)1 P(B)1 P(C)
故所求概率为P（A• B A • B） P（A• B） P（A • B） P（A）• P（B） P（A）• P（B） 0.6(1 0.6)(1 0.6) 0.6 0.24 0.24 0.48.
例1 甲、乙2人各进行1次射击，如果2人击中目标的概率 都是0.6，计算：(3)至少有1人击中目标的概率．
P(A
•
B)
32 5 4
又
P(A)
3 5
，P(B)
2. 4
P(A• B) P(A)• P(B)
这就是说，两个相互独立事件 同时发生的概率，等于每个事件 发生的概率的积．
一般地，如果事件A1，A2，…，An相互 独立，那么这n个事件同时发生的概率，等于 每个事件发生的概率的积，
即 P(A1·A2·…·An)=P(A1)·P(A2)·…·P(An)．
例2：某商场推出二次开奖活动，凡购买 一定价值的商品可以得到一张奖券。奖 券上有一个兑奖号码，可以分别参加两 次抽奖方式相同的兑奖活动。如果两次 兑奖活动的中奖概率都是0.05，求两次 中以下事件的概率： （1）都抽到某一指定号码； （2）恰有一次抽到某一指定号码； （3）至少有一次抽到某一指定号码。
解法1：P P（A• B） P（A• B A • B） 0.36 0.48 0.84
解法2:两人都未击中目标的概率是
P（A • B） P（A）• P（B）（1 0.6)(1 0.6) 0.40.4 0.16,
因此,至少有1人击中目标的概率
P 1 P(A • B) 1 0.16 0.84.
例1 甲、乙2人各进行1次射击，如果2人击中目标的概 率都是0.6，计算：(1) 2人都击中目标的概率；
解：(1)记“甲射击1次，击中目标”为事 件A，“乙射击1次，击中目标”为事件 B．由于甲(或乙)是否击中，对乙(或甲)击中 的概率是没有影响的，因此A与B是相互独立 事件．
又“两人各射击1次，都击中目标”就是 事件A·B发生，根据相互独立事件的概率乘 法公式，得到：
如果A、B是两个相互独立的 事件，那么1-P（A）•P（B）表 示什么？
想一想？
表示相互独立事件A、B中
1 P( A) • P(B) P( A B)
至少有一个不发生的概率
三.例题分析：
例1 甲、乙2人各进行1次射击，如果2人击中目 标的概率都是0.6，计算：
(1) 2人都击中目标的概率； (2)其中恰有1人击中目标的概率； (3)至少有1人击中目标的概率．
练习:
2.从5双不同的鞋中任取4只， 求这4只鞋中至少有两只能配 成一双的概率．
练习：制造一种零件，甲机床的正品率 是0．9，乙机床的正品率是0．95，从它 们制造的产品中各任抽一件，（1）两件 都是正品的概率是多少？（2）恰有一件 是正品的概率是多少？
解：设A=从甲机床制造的产品中任意抽出一 件是正品；B=从乙机床制造的产品中任意抽 出一件是正品，则A与B是独立事件
⑴P（A·B）=P（A）·P（B） =0．9×0．95=0．855
P(A·B)=P(A)·P(B)=0.6×0.6=0.36．
例1 甲、乙2人各进行1次射击，如果2人击中目 标的概率都是0.6，计算：(2)其中恰有1人击中目 标的概率；
（2）“两人各射击次1 ，恰有1人击中目标” 包 括 两 种 情 况 ： 一 种 是甲 击 中 、 乙 未 击 中 ， 另 一 种 是 甲 未 击 中 、 乙击 中