全概率公式和贝叶斯公式练习题
全概率公式和贝叶斯公式的选择题
全概率公式和贝叶斯公式是概率论中两个重要的公式，在概率论和统计学中有着广泛的应用。
在选择题中，我们经常会遇到涉及到这两个公式的问题，因此了解和掌握这两个公式对于解题至关重要。
全概率公式是概率论中的一个重要概念，它是指在一组互斥事件中，事件A的概率可以表示为所有事件发生的概率之和。
数学表达式为：P(A) = ∑ P(A|B_i) * P(B_i)，其中B_i为一组互斥事件。
在选择题中，当我们需要计算某个事件的概率时，如果已知它与一组互斥事件的条件概率，就可以通过全概率公式来求解。
贝叶斯公式是一种根据先验概率和新的证据来更新概率的方法。
它在概率统计和机器学习中有着广泛的应用，尤其是在分类和预测问题中。
贝叶斯公式的数学表达式为：P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)，其中P(B|A)表示在事件A发生的条件下，事件B发生的概率。
在选择题中，当我们需要根据新的证据来更新某个事件的概率时，就可以使用贝叶斯公式来计算。
在选择题中，我们在使用全概率公式和贝叶斯公式时要注意以下几点：1. 确定互斥事件：在使用全概率公式时，要确保所选取的一组事件是互斥的，即它们之间没有交集。
这样才能保证全概率公式的有效使用。
2. 先验概率的选择：在使用贝叶斯公式时，要根据具体问题选择合适的先验概率。
先验概率是在获得新的证据之前，对事件概率的估计值，它的选择对于结果的准确性有着重要影响。
3. 结果解释：在计算出最终的概率后，要对结果进行合理的解释和分析。
这样才能确保我们对问题的理解和计算没有偏差。
全概率公式和贝叶斯公式在选择题中有着重要的应用价值，通过合理的运用这两个公式，我们可以更准确地计算和预测事件的概率，从而在选择题中取得更好的成绩。
个人观点和理解：全概率公式和贝叶斯公式是概率论中的重要工具，在选择题中的运用可以帮助我们更深入地理解和解决问题。
通过不断的练习和思考，我们可以在实际的选择题中游刃有余地应用这两个公式，提高我们的解题能力和逻辑思维。
概率统计常见题型及方法总结
常见大题：1. 全概率公式和贝叶斯公式问题 B 看做“结果”，有多个“原因或者条件iA ”可以导致B 这个“结果”发生，考虑结果B 发生的概率，或者求在B 发生的条件下，源于某个原因iA 的概率问题 全概率公式：()()()1B |ni i i P B P A P A ==∑贝叶斯公式：1(|)()()()()ni i i jjj P A B P A P B A P A P BA ==∑｜｜一（12分）今有四个口袋，它们是甲、乙、丙、丁，每个口袋中都装有a 只红球和b 只白球。
先从甲口袋中任取一只球放入乙口袋，再从乙口袋中任取一只球放入丙口袋，然后再从丙口袋中任取一只球放入丁口袋，最后从丁口袋中任取一球，问取到红球的概率为多少？ 解i B 表示从第i 个口袋放入第1+i 个口袋红球，4,3,2,1=ii A 表示从第i 个口袋中任取一个球为红球，2分则b a aB P +=)(1，2分 111++++++++=b a a b a b b a a b a a b a a+=2分 依次类推2分二（10分）袋中装有m 只正品硬币，n 只次品硬币（次品硬币的两面均印有国徽），在袋中任取一只，将它投掷r 次，已知每次都出现国徽，问这只硬币是次品的概率为多少？、解记B ={取到次品}，B ={取到正品}，A ={将硬币投掷r 次每次都出现国徽} 则()(),n m P B P B m n m n==++，()1P A B =，()12r P A B =―—５分 三、（10分）一批产品共100件，其中有4件次品，其余皆为正品。
现在每次从中任取一件产品进行检验，检验后放回，连续检验3次，如果发现有次品，则认为这批产品不合格。
在检验时，一件正品被误判为次品的概率为0.05，而一件次品被误判为正品的概率为0.01。
（1）求任取一件产品被检验为正品的概率；（2）求这批产品被检验为合格品的概率。
解设A 表示“任取一件产品被检验为正品”，B 表示“任取一件产品是正品”，则()96100P B =，()4100P B =，()|0.95P A B =，()|0.01P A B =（1）由全概率公式得（2）这批产品被检验为合格品的概率为四、在电报通讯中不断发出信号‘0’和‘1’，统计资料表明，发出‘0’和‘1’的概率分别为0.6和0.4，由于存在干扰，发出‘0’时，分别以概率0.7和0.1接收到‘0’和‘1’，以0.2的概率收为模糊信号‘x ’；发出‘1’时，分别以概率0.85和0.05收到‘1’和‘0’，以概率0.1收到模糊信号‘x ’。
条件概率 乘法公式 全概率公式 贝叶斯公式
称为全概率公式.
B2
A
B1
Bn1 Bn
B3
证 因为
A AS A( B1 B2 Bn )
B2
A
B1
Bn1 Bn
那么, 全概率公式和贝叶斯公式变为
P ( A) P ( A B ) P ( B ) P ( A B ) P ( B ),
P( A B )P(B ) P ( AB ) . P ( B A) P ( A) P ( A B ) P ( B ) P ( A B ) P ( B )
例5
某电子设备制造厂所用的元件是由三家
打破”.以B表示事件“透镜落下三次而未打破 ” .
因为B A1 A2 A3 , 故有 P ( B ) P ( A1 A2 A3 ) P ( A3 A1 A2 ) P ( A2 A1 ) P ( A1 ) 7 1 9 1 1 1 2 10 10
P ( B1 ) 0.3,
P ( B2 ) 0.5,
P ( B3 ) 0.2,
P ( A B1 ) 0.02, P ( A B2 ) 0.01, P ( A B3 ) 0.01, 故 P ( A) P ( A B1 ) P ( B1 ) P ( A B2 ) P ( B2 ) P ( A B3 ) P ( B3 )
例4 设某光学仪器厂制造的透镜, 第一次落下 时打破的概率为1/2, 若第一次落下未打破, 第二次 落下打破的概率为7/10, 若前两次落下未打破, 第三 次落下打破的概率为9/10. 试求透镜落下三次而未 打破的概率.（积事件概率） 解 以Ai ( i 1,2,3,4)表示事件“透镜第 i次落下
1.5全概率公式与贝叶斯公式
Bayes 方法广泛应用于网络、分类、诊断、估计 、检验、判别、推理等方面 Bayes公式的重要意义在于利用人们 掌握的先验知识来推断后验概率
用某种诊断法诊断癌症,记 A {判断被检验者患有癌症 } C { 被检验者患有癌症 } 已知 P( A | C ) 0.95, P( A | C ) 0.90,又设人群中 P(C ) 0.0004 现在若有一人被诊断患有癌症，问此人真正患有癌症的可 能性有多大？ 由 Bayes 公式,此人真正患有癌症的概率为
B1 B2 ,
B1 B2 S .
甲
乙
解:记 B1为在甲箱中抽到有奖票的事件，
B2为在甲箱中抽到无奖票的事件， 由全概率公式得 A 为最后抽到有奖票的事件。
则
P A P ( Bi ) P ( A ｜Bi )
i 12
2
1 3 2 P A | B2 ; P B1 ; P A | B1 ; P B2 ; 6 5( B ) P5 ( A B1 ) P( B1 )6 P( A B2 ) P 2
P ( A B ) 0.1, P ( A B ) 0.5
第一次村民上山打狼，发现狼没有来，即小孩说了谎 （A）。村民根据这个信息，对小孩的可信程度改变为 （用贝叶斯公式）
P( B) P( A B) P ( B A) P( B) P( A B) P( B ) P( A B )
0.8 0.1 0.444 0.8 0.1 0.2 0.5
分析：记 Bi ={球取自 i 号箱}, i=1,2,3; A ={取得红球}
1 2 3
至多一个发生
1
有且仅有一个发生
2
至少一个发生
本科概率1-全概,习题课(白底)
概率统计第一章习题课
习题一
4. 从一副扑克牌的 张黑桃 中，有放回抽三次 ， 13 求取出的三张牌中: (1)没有同号的概率 ； (2)有同号的概率.
13 ⋅12 ⋅11 P( A) = 133
13 ⋅12 ⋅11 P( A) = 1 − P( A) = 1 − 133
5.某城市有A, B, C三种报纸.在居民中, 订A报的占 45%, 订B报的占35%, 订C报的占30%,同时订A与 B报的占10%,同时订A与C报的占8%,同时订B与 C报的占5%,同时订A, B与C报的占3%, 求下列概率：
P ( A3 ) = P ( H1H2 H3 )
加法公式 独立性
P(A1)=0.36; P(A2)=0.41; P(A3)=0.14. P(B)=P(A1)P(B |A1)+ P(A2)P(B|A2)+ P(A3)P(B |A3) =0.36×0.2+0.41 ×0.6+0.14 ×1 =0.458 × 即飞机被击落的概率为0.458. 即飞机被击落的概率为
P( (1)只订A报的； AB C ) = P( A) − P( AB) − P( AC) + P( ABC ) = 0.3
(2)只订A与B报的； P( ABC ) = P( AB) − P( ABC ) = 0.07 (3)只订一种报的； P( ABC ) + P( ABC ) + P( ABC) = 0.73 (4)恰好订两种报的；P( ABC ) + P( ABC ) + P( ABC) = 0.14
∑ P( A ) P( B｜A )
k =1 k k
3
将这里得到的公式一般化， 将这里得到的公式一般化，就得到 贝叶斯公式
1.5(全概率公式和贝叶斯公式)
Ａ1,Ａ2,Ａ3是完备事件组．
由贝叶斯公式得P ( A1 | B) P (B | A1 ) P ( A1 )
P ( A ) P (B | A )
i 1 i i
3
其中 P(Ｂ|Ａ1)=2/3, P(Ｂ|Ａ2 )=3/4, P(Ｂ|Ａ3 )=1/2, P(Ａi)=1/3, i=1,2,3． 代入数据计算得： P ( A1 | B) 0.348
P ( A) P ( B A) P ( A) P ( B A) P ( A ) P ( B A )
0.005 0.95 0.087 0.005 0.95 0.995 0.05
1.5.2 贝叶斯公式
本题的结果表明，虽然 P ( B A) 0.95,
P ( B A ) 0.95 这两个概率都很高．但是，即试验
1.5.2 贝叶斯公式
特别有：
设事件A、B为试验E的两事件，由于A和 A
是一个完备事件组，若P(A) > 0， ( A) 0， P
P(B) > 0，贝叶斯公式的一种常用简单形式为
P ( A B)
P ( A) P ( B A) P ( A) P ( B A) P ( A ) P ( B A )
阳性的人有肝炎的概率只有8.7%．如果不注意这 一点，将 P( B A) 和 P( A B) 搞混，将会得出错误 诊断，造成不良的后果．
1.5.2 贝叶斯公式
在贝叶斯公式中，事件Ai的概率P(Ai)，i = 1， 2，…，n，通常是人们在试验之前对Ai的认知，习 惯上称其为先验概率．若试验后事件B发生了，在 这种信息下考察Ai的概率 P ( Ai | B), i 1,2,...,n
由全概率公式得
P ( B1 B2 ) P ( Ai )P ( B1 B2 Ai )
概率论与数理统计复习题
1
x1
8
1
x2
8
1
p j
6
1
5
[ 答案：
Y
X
y1 y2 y3 pi
1111 x1 24 8 12 4
1 31 3
x2
]
8844
111
p j
1 623
六、协差矩阵
记住以下公式： D(aX+bY )=a2DX+b2DY+2abcov(X,Y)
D(X±Y)=DX+DY±2cov(X,Y)
cov(Z,aX+bY)=acov(Z,X)+bcov(Z,Y)
；
³ ³ （3）P (X ,Y ) D
1
dx
33x
4 12e3x4 ydy
1 4e3
0
0
五、二维离散型随机向量
设随机变量 X 与 Y 相互独立，下表列出了二维随机向量(X,Y)的联合
分布律及关于 X 和关于 Y 的边缘分布律中的部分数值,试将其他数值
填入表中的空白处。
Y
X
y1 y2 y3 pi
2y
7
七、最大似然估计
例：设总体 X 的概率密度为 f (x) ®(T 1)xT , 0 x 1
¯ 0 , 其他
其中未知参数T ! 1， X1, X 2 ," X n 是取自总体的简单随机样本，用极大似然估 计法求T 的估计量。
n
解：设似然函数 L(T )
(T 1)xiT ( 0 xi 1; i 1,2,", n)
练习：设随机变量 X 的概率分布为 P(X=1)=0.2,P(X=2)=0.3,P(X=3)=0.5,写出
全概率公式与贝叶斯公式
例一商店出售的某型号的晶体管是甲、乙、丙三家工厂生产的，其中乙厂产品占总数的５０％，另两家工厂的产品各占２５％。
已知甲、乙、丙各厂产品合格率分别为0.9、0.8、0.7，试求随意取出一只晶体管是合格品的概率（此货合格率）。
例连续做某项试验，每次试验只有成功和失败两种结果.已知当第k次成功时，第k+1次成功的概率为1/2 ，当第k次试验失败时，第k+1次成功的概率为3/4，如果第一次试验成功和失败的概率均为1/2，求第n次试验成功的概率.
例两台机床加工同样的零件，第一台出现废品的概率为0.05，第二台出现废品的概率为0.02，加工的零件混放在一起，若第一台车床与第二台车床加工的零件数为5:4。
求（１）任意地从这些零件中取出一个合格品的概率；
（２）若已知取出的一个零件为合格品，那么，它是由哪一台机床生产的可能性较大。
例（市场问题）某公司计划将一种无污染、无副作用的净化设备投放市场。
公司市场部事先估计该产品畅销的概率是0.5，一般为0.3，滞销为0.2。
为测试销路，公司决定进行试销，并设定了以下标准:若产品畅销，则在试销期内卖出7000～10000台产品的概率是0.6;若产品的销路一般，则在产品的试销期内卖出7000～10000台产品的概率是0.9;若产品滞销，则在试销期间能卖出7000～10000台产品的概率是0.2。
若在试销期满后，实际卖出的产品是9000台。
求该产品
（1）为销路一般的概率。
（2）为畅销品的概率。
（3）畅销或销路一般的概率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
例题讲解:
例题 1.市场上某产品由三家厂家提供，根据以往的记录，这三个厂家的次品率分别为，0.020.,0.01,0.03，三个厂家生产的产品所占的市场份额分别0.15,0.8,0.05.产品出厂后运到仓库，见面后再进入市场，设这三个厂家的产品在仓库是均匀混合
（1）在仓库中随机的取一个产品，求它的次品的概率。
（2）在仓库中随机的取一个产品，发现为次品，如果你是管理者，该如何追究三个厂家的责任？
例题2
保险公司把被保险人分成三类”谨慎的”,”一般的”和”冒险的”，统计资料表明，上述三种人在一年内发生事故的概率依次为，0. 5. 0.15. 和0.30. 如果”谨慎的”被保险人占20%”一般的”，被保险人占50%，”冒失的”被保险人占30%，确认一个被保险人在一年内出事故的概率。
练习:
1.设某工厂有两个车间生产同型号家用电器，第一车间的次品率为0.15，第二车间的次品率为0.12，两个车间的成品都混合堆放在一个仓库，假设第1,2车间生产的成品比例为2:3，今有一客户从成品仓库中随机提一台产品，求该产品合格的概率。
解：设B={从仓库中随机提出的一台是合格品}
A i ={提出的一台是第i 车间生产的}，i=1,2
则有分解B=A 1B ∪A 2B
由题意P(A1)=2/5,P(A2)=3/5,P(B|A1)=0.85,P(B|A2)=0.88
由全概率公式P(B)= P(A 1) P(B|A 1)+ P(A 2) P(B|A 2)=0.4*0.85+0.6*0.88=0.868.
2. 盒中有a 个红球，b 个黑球，今随机地从中取出一个，观察其颜色后放回，并加上同色球c 个，再从盒中第二次抽取一球，求第二次抽出的是黑球的概率。
解：设A={第一次抽出的是黑球}，B={第二次抽出的是黑球}，则B AB AB =+， 由全概率公式()()()()()P B P A P B A P A P B A =+， 由题意(),(|),(),(|)b b c a b P A P B A P A P B A a b a b c a b a b c +====++++++ 所以()()()()()()b b c ab b P B a b a b c a b a b c a b
+=+=+++++++ 3. 设某公路上经过的货车与客车的数量之比为2:1，货车中途停车修理的概率为0.02，客车为0.01，今有一辆汽车中途停车修理，求该汽车是货车的概率。
解：设B={中途停车修理}，A1={经过的是货车}，A2={经过的是客车}，则B=A 1B ∪A 2B ，由贝叶斯公式有
111112220.02()()3()0.80.21()()()()0.020.0133
P A P B A P A B P A P B A P A P B A ⨯===+⨯+⨯ 4．已知甲袋中有6只红球，4只白球；乙袋中有8只红球，6只白球。
求下列事件的概率：
(1) 随机取一只袋，再从该袋中随机取一球，该球是红球；
(2) 合并两只袋，从中随机取一球，该球是红球。
解 (1) 记=B {该球是红球}，=1A {取自甲袋}，=2A {取自乙袋}，已知10/6)|(1=A B P ，14/8)|(2=A B P ，所以
70411482110621)|()()|()()(2211=⨯+⨯=
+=A B P A P A B P A P B P (2) 12
72414)(==
B P。