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1、第三节 条件概率与全概率公式例1、一个家庭中已有两个小孩,其中一个是女孩,问这时另一个也是女孩的概率有多大?解:Ω={(男,男),(男,女),(女,男),(女,女)};令,A={两个都是女孩}={(女,女)};B={有一个是女孩}={(男,女),(女,男),(女,女)};计算B发生下A的概率可以取B为样本空间(缩减样本空间),此时,A只含一个样本点。显然,P(A
2、B)≠P(A)=1/4.此外,在样本空间Ω中易计算得:P(B)=3/4,P(AB)=1/4,且有所以,由此,一般可定义条件概率。一、条件概率与乘法定理设事件
3、B的概率P(B)>0,记称P(A
4、B)为在事件B已发生的条件下事件A发生的条件概率。任意事件A和B,若P(A)>0,P(B)>0,则有这个称为乘法公式。不难看出,计算条件概率P(A
5、B)有两种方法:在原样本空间Ω中分别求出P(B),P(AB),再按定义公式计算;在缩减样本空间B中按一般概率P(A)计算。例2、一批零件共100个,次品率为10%,从中抽取两次,每次取一个。第一次取出的不放回,求第二次才取得正品的概率?解:A:第一次取得次品;B:第二次取得正品所以,乘法公式可以推广到多个事件P(ABC)=P((AB)C)=P(
6、AB)P(C
7、AB)=P(A)P(B
8、A)P(C
9、AB)涉及事件A与B同时发生的概率用P(AB);有包含关系或主从条件关系的用条件概率P(A
10、B).例3、某种动物由出生活到10岁的概率为0.7,活到20岁的概率为0.3,问现年满10岁的这种动物活到20岁的概率是多少?解:A:活到10岁以上;B:活到20岁以上显然A包含B,属于条件概率,且P(AB)=P(B)所以,例4、某厂的产品中有5%的次品,在100件正品中有70件是一等品。试求在该厂的产品中任取一件是一等品的概率。解:A:任取一件产品是正品;B:任取一件产品是一等品。
11、显然,A包含B;所以,二、全概率公式与Bayes公式定理1(全概率公式):设事件B1,B2,…,Bn是样本空间Ω的一组划分,P(Bi)>0(i=1,2,…,n),且AΩ,则对任意事件A有:∩证明:因为A可互斥分解为所以由加法公式与乘法公式得:定理2(Bayes公式):设事件B1,B2,…,Bn是一个完备事件组,P(Bi)>0(i=1,2,…,n),A为一子事件,且P(A
12、Bi)>0,则由条件概率、乘法公式与全概率公式推出有诸多原因可以引发某种结果,而该结果又不能简单地看作这诸多事件的和,这样的概率问题属于全概率类
13、型。当一随机事件A发生后,往往需要推断引起A发生的原因,这时就需要应用Bayes公式来计算在A发生的情况下Bi发生的概率,推断引起A发生的主要原因。例5、某工厂有四条流水线生产同一种产品,该四条流水线的产量分别占总产量的15%,20%,30%和35%;四条流水线的不合格率分别为0.05,0.04,0.03及0.02。现从该厂产品中任取一件,问恰好抽到不合格品的概率是多少?解:A=“任取一件,恰好为不合格品”Bi=“任取一件,恰好是第i条流水线产品”所以,例6、根据以往的临床记录,某种诊断癌症的试验具有如下效果:若以A表示事件“
14、试验反应为阳性”,C表示“被诊断者患有癌症”,已知P(A
15、C)=0.95,P()=0.96.现对自然人群进行普查,设被试验的人患癌症的概率为0.004,即P(C)=0.004.求P(A)和P(C
16、A)?P(C)是由以往的数据分析得到的,叫做先验概率;而在得到的信息(检验结果呈阳性)而重新加以修正的概率P(C
17、A)叫做后验概率。Bayes决策:为了判断一根木材是桦木还是桉木,通常采用先抽取它的一个特征(如平均亮度X),然后再根据这个特征作出判断,这时常用Bayes决策。以A1,A2分别表示被检验的木材为桦木或桉木这一事件,已知它
18、们的先验概率P(A1)和P(A2),试验确定出P(X
19、A1)和P(X
20、A2)。若P(A1
21、X)>P(A2
22、X),则作出决策:具有X特征的木材是桦木,否则是桉木。在应用公式时,有两个问题要弄清楚:1、如何确定完备事件组?一般,可从下列两个方面来寻找完备事件组:当事件的发生与相继两个试验有关时,从第一试验入手寻找完备事件组;当事件的发生是由诸多两两互斥的原因而引起的,可以这些“原因”为完备事件组。2、如何区分是用全概率公式or贝叶斯公式?“由因求果”用全概率公式,“执果求因”用Bayes公式.本节要点提示四个公式:条件概率公式
23、,乘法公式,全概率公式,Bayes公式。会计算条件概率[原样本空间与缩减样本空间]。会正确应用乘法公式、全概率公式与Bayes公式。能区分积事件与条件事件,会利用完备事件组“化整为零”地计算概率。第四节 事件的独立性一、事件的独立性对于给定的事件A,B,P(A