1条件概率

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1-4 条件概率 全概率公式 贝叶斯公式

1-4 条件概率 全概率公式 贝叶斯公式

2 P ( A1 ) = , 3 2 1 P ( B A1 ) = = , 4 2
1 P ( A2 ) = , 3
1 P ( B A2 ) =P ( A1 ) P ( B A1 ) P ( A2 ) P ( B A2 )
2 1 1 1 5 = = . 3 2 3 4 12
r ( n2 1)c rc . b r ( n1 1)c b r ( n 1)c
此模型被卜里耶用来作为描述传染病的数学模型.
二、全概率公式与贝叶斯公式
1. 样本空间的划分
定义 设Ω为实验E的样本空间,A1 , A2 ,, An为 E的一组事件,若
(1) Ai Aj = , i j , i , j = 1, 2, , n;
A2
B
A3
An1
A1
An
化整为零 各个击破

全概率公式中的条件:
Ai =
i =1
n
可换为
B Ai .
i =1
n
3.全概率公式的意义 直 全概率公式的主要用处在于: 它可以将一 某事件B的发生由各种可能的“原因”
Ai (i=1,2,,n)引起,而Ai与Aj (i j) 互斥, 个复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简单 观 则B发生的概率与 P(AiB)(i=1,2,,n)有关, 事件的概率计算问题, 最后应用概率的可加性求 意
第n1次取出黑球; An1 1表示第n1 1次取出红球,
, An表示第n次取出红球,则 b P ( A1 ) = , br bc P ( A2 | A1 ) = . brc
1
因此 P ( A1 A2 An )
= P ( A1 ) P ( A2 | A1 ) P ( A3 | A1 A2 ) P ( An | A1 A2 An1 ) bc b b 2c = b r b r c b r 2c b ( n1 1)c r b r ( n1 1)c b r n1c

§1.4 条 件 概 率(一,二)

§1.4  条 件 概 率(一,二)

注意P(AB)与P(A | B)的区别! 与 的区别! 注意 的区别
请看下面的例子
乙两厂共同生产1000个零件,其中 个零件, 例2 甲、乙两厂共同生产 个零件 其中300 件是乙厂生产的. 而在这300个零件中,有189个 个零件中, 件是乙厂生产的 而在这 个零件中 个 是标准件,现从这1000个零件中任取一个,问这 个零件中任取一个, 是标准件,现从这 个零件中任取一个 个零件是乙厂生产的标准件的概率是多少? 个零件是乙厂生产的标准件的概率是多少? 乙厂生产} 设B={乙厂生产 乙厂生产 A={标准件 标准件} 标准件 所求为P(AB). 所求为
1 1 6 P( AB) = P(B|A) = = 3 3 6 P( A)
又如, 件产品中有 件正品, 件次品 件产品中有7件正品 件次品, 又如,10件产品中有 件正品,3件次品, 7件正品中有 件一等品,4件二等品 现从这 件正品中有3件一等品 件二等品. 件正品中有 件一等品, 件二等品 10件中任取一件,记 件中任取一件, 件中任取一件 B={取到一等品 , 取到正品 取到一等品}, 取到正品} 取到一等品 A={取到正品 P(B )=3/10, ,
P( AB) P(B | A) = P( A)
为在事件A发生的条件下 事件 的条件概率. 为在事件 发生的条件下,事件 的条件概率 发生的条件下 事件B的条件概率
3. 条件概率的性质 自行验证 条件概率的性质(自行验证 自行验证) 是一事件, 设A是一事件,且P(A)>0,则 是一事件 则 1. 对任一事件 ,0≤P(B|A)≤1; 对任一事件A, 2. P ( | A) =1 ; 3.设B1,…,Bn互不相容,则 设 互不相容, P[(B1+…+Bn )| A] = P(B1|A)+ …+P(Bn|A) 而且, 而且,前面对概率所证明的一些重要性质 都适用于条件概率. 都适用于条件概率 请自行写出. 请自行写出

1-3条件概率 全概率 贝叶斯公式

1-3条件概率 全概率 贝叶斯公式

§3条件概率
我们得
P ( AB ) P (B A) = P ( A)
P( AB) = P( A)P(B A)
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这就是两个事件的乘法公式. 这就是两个事件的乘法公式. 乘法公式
第一章 概率论的基本概念
2)多个事件的乘法公式 )
个随机事件, 设 A1, A2, L, An 为 n 个随机事件,且
一个有限划分, 一个有限划分,即
( 1)
A1 ,
n k =1
A2 , L ,
=S ;
An 两两互不相容; 两两互不相容;
( 2 ) U Ak
( 3) P ( Ak ) > 0 ( k = 1,
2, L , n ) ;
则有: 则有:
P( A )P(B | A ) k k P( A | B) = P( Ak B) = , k = 1,2,L, n k n P(B) ∑ P( Aj )PB ) = ∑ P ( Ak )P (B Ak ).
k =1
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第一章 概率论的基本概念
全概率公式的证明: 全概率公式的证明: 由条件: 由条件:B S = 得
n
§3条件概率
n
U Ak
k =1
BA1
B = BA1 U BA2 LU BAn
B = U ( Ak B )
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(
)
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第一章 概率论的基本概念
§3条件概率
两台车床加工同一种零件共100个,结果如下 例 1 两台车床加工同一种零件共 个 合格品数 次品数 总计 30 5 35 第一台车床加工数 50 15 65 第二台车床加工数 80 20 100 总 计 个零件中任取一个是合格品} 设A={ 从100个零件中任取一个是合格品 个零件中任取一个是合格品 B={从100个零件中任取一个是第一台车床加工的 } 从 个零件中任取一个是第一台车床加工的 P 求: ( A) , P ( B ), P ( AB ), P ( A | B ) . 解:P ( A) = 80 , P (B ) = 35 , P ( AB ) = 30 , 100 100 100 30 80 P (A B) = ≠ P( A) = , 35 100 目 录 前一页 后一页 退 出

1-3条件概率、全概率公式

1-3条件概率、全概率公式
它是废品的概率.(2)若取出产品是废品,求它是由甲,乙, 丙三台机器生产的概率各是多少?
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例4: 对以往的数据分析结果表明,当机器调整良好时, 产品的合格率为90%,而机器未调整良好时,其合格率为 30%.每天机器开动时,机器调整良好的概率为75%.试 求已知某日生产的第一件产品是合格品,机器调整良好 的概率是多少? 解: 设A={机器调整良好},B={生产的第一件产品为 合格品}.已知
剩下的产品共19件其中3件次品,从而
P(B│A)=3/19 (2)在原样本空间中计算,由于
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2、乘法定理 设P(A)>0,则有
P(AB)=P(A)P(B│A)
同样,当P(B)>0时,有:
P(AB)=P(B)P(A│B)
乘法定理可推广至任意有限个事件的情形:
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例2: 设袋中有a只白球,b只黑球.任意取出一球后放回, 并再放入与取出的球同色的球c只,再取第二次,如此继 续,共取了n次,问前n1次取出黑球,后n2 =n -n1 次取白球
的概率是多少?
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3、全概率公式与贝叶斯公式
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全概率公式
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贝叶斯公式
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例3:某工厂由甲,乙,丙三台机器生产同一型号的产品,
它们的产量各占30%,35%,35%,废品率分别为
5%,4%,3%.产品混在一起.(1)从该厂的产品任取一件,求

第四章4.1.1 条件概率

第四章4.1.1 条件概率
12345
5.某产品长度合格的概率为19030,质量合格的概率为19000,长度、质量都合 格的概率为18050,任取一件产品,已知其质量合格,则它的长度也合格的
17 概率为___1_8____.
12345
解析 令A={产品的长度合格},B={产品的质量合格},A∩B= {产品的长度、质量都合格}, 则 P(A)=19030,P(B)=19000,P(A∩B)=18050. 任取一件产品,已知其质量合格,它的长度也合格即为 A|B,其概率 P(A|B)=P(PA(∩B)B)=1178.
为3110,既吹东风又下雨的概率为380.则在吹东风的条件下下雨的概率为
9
8
A.11
B.11
2 C.5
√D.89
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
解析 设事件A表示“该地区四月份下雨”,B表示“四月份吹东风”, 则 P(A)=3110,P(B)=390,P(A∩B)=380,
(2)求这个代表恰好是团员代表的概率; 解 P(B)=4105=38.
(3)求这个代表恰好是第一小组团员的概率; 解 P(A∩B)=440=110.
(4)现在要在班内任选1个团员代表,问这个代表恰好在第一小组的概率.
1 解 方法一 P(A|B)=P(PA(∩B)B)=130=145.
8
方法二 P(A|B)=n(nA(∩B)B)=145.
跟踪训练1 某个班级共有学生40人,其中团员有15人.全班分成四个小 组,第一小组有学生10人,其中团员有4人.如果要在班内任选1人当学生 代表. (1)求这个代表恰好在第一小组的概率;
解 设A={在班内任选1名学生,该学生属于第一小组},B={在班内任 选1名学生,该学生是团员}. P(A)=1400=14.

条件概率1

条件概率1

例 1、 (2011· 辽宁高考)从 1,2,3,4,5 中任取 2 个不同 的数,事件 A=“取到的 2 个数之和为偶数”, 事件 B=“取到的 2 个数均为偶数”,则 P(B|A) 1 1 2 1 =( B )A. B. C. D. 8 4 5 2
解析: C32+C22 4 2 C22 1 P(A)= = = ,P(A∩B)= 2= . C52 10 5 C5 10
(1)第三个人去扛水的概率为 ; (2)已知第一个人抽签结果不用扛水,则第三个人去扛水 的概率为 .
预习检测
1.条件概率的概念 PAB PA 设A,B为两个事件,且P(A)>0,称P(B|A)=______ 为在事件 A 发生的条件下,事件 B 发生的条 件概率. P(B|A)读作 A 发生的条件下, B 发生的概率. 2.条件概率的性质 (1)P(B|A)∈ [0,1] . (2)如果B与C是两个互斥事件, 则P(B∪C|A)= P(B|A)+P(C|A) .
解析: 由题意知,n(B)=C3 · =12,n(AB)=A3 =6. 2 nAB 6 1 ∴P(A|B)= = = . nB 12 2
归纳延伸
1. 条件概率的定义. 2. 条件概率的性质.
P ( AB ) P ( B A) P ( A)
3. 条件概率的计算方法.
(1)减缩样本空间法 (2)条件概率定义法
探究展示 记: B={第三个人去扛水};A={第一个不用扛水} 1.“一个和尚挑水吃,两个和尚抬水吃,三个和尚没水 吃” ,现在他们学会了团结与合作,为提高效率,三人 决定依次抽签选一人去扛水。求下列事件的概率,并给 1 予说明。 (1)第三个人去扛水的概率为 ; P(B)=1/3 3 (2)已知第一个人抽签结果不用扛水,则第三个人去扛水的 1 概率为 . P(B|A)=1/2 2 2.概率 P(B|A)与P(AB)的有何区别与联系? 3.怎样计算条件概率?

概率论与数理统计 1-3

概率论与数理统计 1-3

3
1. 条件概率的定义
设A、B是两个事件,且P(A)>0,则称 P(B | A) P( AB) (1) P( A)
为在事件A发生的条件下,事件B的条件概率.
1.3条件概率
B ABA
S
若事件A已发生, 则为使 B也发 生 , 试验结果必须是既在 B 中又在 A中的样本点 , 即此点必属于AB. 由于我们已经知道A已发生, 故A变 成了新的样本空间 , 于是 有(1).
3
P( Ai ) P(A1)P(A2 / A1)P(A3 / A1A2 )
i 1
※想一想: ①应如何推导此式? ② n个事件的公式如何写呢?
7
1.3条件概率
例2 一批零件共100个,其中有10个是次品。今从这批零
件中随机抽取,每次一件,1)若不放回地抽取3次,求3次都 取得合格品的概率;2)若有放回地抽取2次,求2次都取得合 格品的概率。
注 通常, P(B|A) ≠ P(B)
4
2. 条件概率P(.|A)的性质
1.3条件概率
(1)非负性 对每一个事件B, P(B|A) ≧0 概
(2)规范性 对必然事件S, P(S|A) =1


(3)可列可加性 若B1, B2 ,是两两互不相容的事件,则有


P Bi | A P(Bi | A)
解 记 Ai=“第i次取得合格品”,i=1,2,3;
1) 若不放回地抽,则
P
(
A1
)

90 100
,
P(
A2
|
A1 )

89 99
,
P(
A3
|
A1
A2
)

条件概率知识点总结

条件概率知识点总结

条件概率知识点总结概率论是研究随机事件发生的规律性和可能性的一个数学分支。

而条件概率则是概率论中一个重要的概念。

它将一个事件在另一个事件发生条件下的概率计算为其相应的基本概率的比率。

在实际应用中,条件概率有着广泛的应用。

理解和掌握条件概率知识点对于正确地进行数据分析、概率计算等领域至关重要。

本文将对条件概率进行总结和探讨。

一、条件概率的定义和公式设A和B是两个事件,且P(B)>0,那么我们可以定义事件A在事件B发生的条件下的概率为:P(A|B) = P(A ⋂ B)/P(B)其中,A ⋂ B是事件A和B的交集。

如果A和B互不相交,则有P(A ⋂ B) = 0。

根据上面的公式,可以得到以下的两条重要的性质:1、P(A ⋂ B) = P(A|B)P(B)2、P(B ⋂ A) = P(B|A)P(A)以上两式表达了条件概率的互逆性。

二、条件概率的思想条件概率的思想是建立在贝叶斯定理及全概率公式的基础之上。

全概率公式是指,如果事件B1,B2,...,Bn互不相交、组成了样本空间,并且每个事件的概率均大于0,则对于任意事件A有:P(A) = Σi=1到n P(A|Bi)P(Bi)贝叶斯定理是指,对于对于任意两个事件A和B,有:P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)这是逆向概率的计算,通常被用来求解概率A在已知B的情况下发生的概率。

三、条件概率的应用1、医学领域在医学领域中,条件概率被广泛应用于疾病的诊断和治疗。

以乳腺癌为例,医生通过乳腺肿块的体检找到患者,而在这个基础上再利用脉冲声或乳腺钼靶摄影、核磁共振等方法进一步诊断患者是否患上乳腺癌。

利用条件概率,医生可以更加精准地诊断病情。

2、金融风险评估在金融领域中,条件概率的应用使得金融机构可以更准确地评估潜在的金融风险。

例如,通过分析历史数据,金融机构可以预测借款人无法按时偿还贷款的概率。

这种分析方法称为信用风险评估。

通过使用条件概率,金融机构可以在合理的风险范围内提供贷款。

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§2.2.1条件概率
知识点
1.条件概率:对于任何两个事件A 和B ,在已知事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率叫做条件概率,记作“)(A B P ”。

2.由事件A 和B 所构成的事件D ,称为事件A 和B 的交(或积),记作
3.条件概率计算公式:)(A B P 数发生的条件下基本事件在包含的基本事件数发生的条件下在A B A =包含的基本事件数
包含的基本事件数A B A = 总数
包含的基本事件数总数包含的基本事件数A B A =)()(A P B A P = )0)((>A P
一 问题分析
问题1:抛掷红、蓝两颗骰子,设事件=A “蓝色骰子的点数为3或6”,事件=B
“两颗骰子的点数之和大于8”,求:
(1)事件A 发生的概率;
(2)事件B 发生的概率;
(3)已知事件A 发生的情况下,事件再B 发生的概率。

问题2:三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学无放回地抽取,思考:
(1) 三名同学中奖的概率各是多少?是否相等?
(2) 若已知第一名同学没有中奖,那么第二名同学中奖的概率各是多少?
(3) 在(1)和(2)中第二名同学中奖的概率是否相等?为什么?
二 典型例题分析
例1:抛掷一颗骰子,观察出现的点数
=A {出现的点数是奇数}=}531{,,,=B {出现的点数不超过3}=}3,2,1{,若已知出现的点数不超过3,求出现的点数是奇数的概率。

例2:一个家庭中有两个小孩。

假定生男、生女是等可能的,已知这个家庭有一个是女孩,问这时
另一个小孩是男孩的概率是多少?
例3:甲、乙两地都位于长江下游,根据一百多年的气象记录,知道甲、乙两地一年中雨天占的比例分别为20%和18%,两地同时下雨的比例为12%,问:
(1) 乙地为雨天时甲地也为雨天的概率是多少?
(2) 甲地为雨天时乙地也为雨天的概率是多少?
例4: 某险种的基本保费为a (单位:元),继续购买该险种的投保人称为续保人,续保人本年度的保费与其上年度出险次数的关联如下:
上年度出险次数
0 1 2 3 4 5≥ 保 费
0.85a a 1.25a 1.5a 1.75a 2a 设该险种一续保人一年内出险次数与相应概率如下: 一年内出险次数
0 1 2 3 4 5≥ 概 率 0.30 0.15 0.20 0.20 0.10
0.05 (Ⅰ)求一续保人本年度的保费高于基本保费的概率;
(Ⅱ)若一续保人本年度的保费高于基本保费,求其保费比基本保费高出60%的概率;
(Ⅲ)求续保人本年度的平均保费与基本保费的比值.
三 练习部分
一、选择题
1.下面几种概率是条件概率的是( )
A .甲、乙两人投篮命中率分别为0.6、0.7,各投篮一次都投中的概率
B .甲、乙两人投篮命中率分别为0.6、0.7,两人同时命中的概率为0.3,则在甲投中的条件下乙投篮一次命中的概率
C .10件产品中有3件次品,抽2件产品进行检验,恰好抽到一件次品的概率
D .小明上学路上要过四个路口,每个路口遇到红灯的概率都是25
,小明在一次上学途中遇到红灯的概率 2.一个袋中装有6个红球和4个白球(这10个球各不相同),不放回地依次摸出2个球,在第一次摸出红球的条件下,第二次摸到红球的概率为( )
A.35
B.25
C.110
D.59
3.把一幅扑克牌(不含大小王)随机均分给赵、钱、孙、李四家,A ={赵家得到6张梅花},B ={孙家得到3张梅花},则P (B |A )等于( )
A.C 313C 1039C 1352
B.C 313C 1339
C.C 37C 1032C 1339
D.C 613C 739C 1352
4.设P (A |B )=P (B |A )=12,P (A )=13
,则P (B )等于( ) A.12 B.13 C.14 D.16
5.某种电子元件用满3 000小时不坏的概率为34,用满8 000小时不坏的概率为12
.现有一只此种电子元件,已经用满3 000小时不坏,还能用满8 000小时的概率是( )
A.34
B.23
C.12
D.13
6.在10支铅笔中,有8支正品,2支次品,若从中任取2支,则在第一次取到的是次品的条件下,第二次取到正品的概率是________.。

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