概率論與數(shù)理統(tǒng)計第一章

第四節(jié)條件概率(二)ConditionalProbability概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第1頁!全概率公式和貝葉斯公式TotalProbabilityTheoremAndBayes’Rule概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第2頁!概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第3頁!A定義1設為隨機試驗E的樣本空間，

B1，B2，…，Bn為E的一組事件，如果(1)BiBj=

（i≠j）;則稱B1，B2，…，Bn為樣本空間的一個劃分。(2)B1B2B3Bn……定理1全概率公式概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第4頁!例1一保險公司據(jù)以往的資料知道來投保的客戶可分為兩類，一類是容易出事故的，另一類則不是。前一類在一年中出一次事故的概率為0.1，后一類則為0.05。一新來的投?？蛻魧儆谝壮鍪鹿室活惖母怕蕿?.2。求一新來投?？蛻粼谀陜瘸鲆淮问鹿实母怕省８怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第5頁!練習

有朋自遠方來，乘火車、船、汽車、飛機來的概率分別為0.3，0.2,0.1，0.4，遲到的概率分別為0.25，0.3,0.1，0；求他遲到的概率．概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第6頁!該球取自哪號箱的可能性最大?實際中還有下面一類問題，是“已知結果求原因”這一類問題在實際中更為常見，它所求的是條件概率，是已知某結果發(fā)生條件下，求各原因發(fā)生可能性大小.某人從任一箱中任意摸出一球，發(fā)現(xiàn)是紅球,求該球是取自1號箱的概率.或者問:123?概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第7頁!練習某人從外地趕來參加緊急會議，他乘火車、輪船、汽車、飛機來的概率分別是0.3、0.2、0.1、0.4，如果他乘飛機來就不會遲到；而乘火車、輪船或汽車來遲到的概率分別為1/4、1/3、1/12。（1）求他遲到的概率；（2）如果他遲到了，試推斷他是怎么來的，說說你的理由。概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第8頁!

貝葉斯公式在貝葉斯公式中，P(Bi)和P(Bi|A)分別稱為原因的先驗概率和后驗概率.P(Bi)(i=1,2,…,n)是在沒有進一步信息（不知道事件B是否發(fā)生）的情況下，人們對諸事件發(fā)生可能性大小的認識.當有了新的信息（知道A發(fā)生），人們對諸事件發(fā)生可能性大小P(Bi|A)有了新的估計.貝葉斯公式從數(shù)量上刻劃了這種變化。概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第9頁!例5在電報通信中不斷發(fā)出信號0和1，統(tǒng)計資料表明發(fā)出0和1的概率分別為0.6和0.4，由于存在干擾，分別以概率0.7和0.1接收到0和1，以0.2的概率收到模糊信號“x”；發(fā)出1時，分別以概率0.85和0.05收到1和0，以概率0.1收到模糊信號“x”。（1）求收到模糊信號“x”的概率；（2）當收到模糊信號“x”時，譯成哪個信號為好，為什么？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第10頁!例6某電子設備制造廠所用的晶體管是由三家元件制造廠提供的，根據(jù)已往的紀錄有以下數(shù)據(jù)，設這三家工廠的產(chǎn)品在倉庫中是均勻混合的，且無區(qū)別的標志。（1）在倉庫中隨機地取一只晶體管，求它是次品的概率。（2）在倉庫中隨機地取一只晶體管，若已知取到的是次品，試分析此次品最可能出自哪個制造廠？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第11頁!練習：設某工廠甲、乙、丙三個車間生產(chǎn)同一種產(chǎn)品，產(chǎn)量依次占全廠的45%、35%、20%，且各車間的合格品的概率依次為96%、98%、95%?，F(xiàn)從待出廠的產(chǎn)品中檢查出了一個次品，問該次品是由哪個車間生產(chǎn)的可能性最大？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第12頁!這一節(jié)我們介紹了全概率公式貝葉斯公式它們是加法公式和乘法公式的綜合運用,同學們可通過進一步的練習去掌握它們.值得一提的是，后來的學者依據(jù)貝葉斯公式的思想發(fā)展了一整套統(tǒng)計推斷方法，叫作“貝葉斯統(tǒng)計”.可見貝葉斯公式的影響.概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第13頁!第五節(jié)事件的獨立性EventIndependenceNew概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第14頁!

顯然P(A|B)=P(A)這就是說,已知事件B發(fā)生,并不影響事件A發(fā)生的概率,這時稱事件A、B獨立.一、兩事件的獨立性A={第二次擲出6點}，B={次擲出6點}，先看一個例子：將一顆均勻骰子連擲兩次，設概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第15頁!一、兩個事件相互獨立mutualindependence

定義1定理1概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第16頁!二、多個事件相互獨立性mutualindependence

定義2定義3定理2概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第17頁!定義3：對n個事件,若下面的等式同時成立則稱相互獨立。定理2概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第18頁!例6某工人照看甲、乙、丙三臺機床，在任意時刻這三臺機床不需要照管的概率為0.8,0.9,0.6,設這三臺機床是否需要照管是相互獨立的，且這名工人同時只能照管一臺機床。試求在任意時刻：（1）“有機床需要工人照管”的概率；（2）“機床因無人照管而停工”的概率.概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第19頁!例8一批產(chǎn)品共100件，其中有4件次品，其余皆為正品。每次任取一件產(chǎn)品進行檢驗，檢驗后放回，連續(xù)檢驗3次。如發(fā)現(xiàn)有次品，則認為這批產(chǎn)品不合格，但檢驗時，一件正品被誤判為次品的概率為0.05，而一件次品被誤判為正品的概率為0.01，求這批產(chǎn)品被檢驗為合格品的概率。概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第20頁!

三人獨立地去破譯一份密碼，已知各人能譯出的概率分別為1/5，1/3，1/4，問三人中至少有一人能將密碼譯出的概率是多少？

解：將三人編號為1，2，3，記Ai={第i個人破譯出密碼}i=1,2,3練習所求為P(A1A2A3)概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第21頁!請看演示“諸葛亮和臭皮匠”概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第22頁!引例：已知男性人群中有5%是色盲患者，女性人群中有0.25%是色盲患者。今從男女人數(shù)相等的人群中隨機地挑選一人，問這人是色盲患者的概率是多少？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第23頁!引例：已知男性人群中有5%是色盲患者，女性人群中有0.25%是色盲患者。今從男女人數(shù)相等的人群中隨機地挑選一人，問這人是色盲患者的概率是多少？解：A表示“隨機選一人是色盲患者”表示“隨機選一人是男性”表示“隨機選一人是男性”概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第24頁!例2今有三個盒子，個盒子內有7只紅球和3只黃球；第二個盒子內有5只藍球5只白球；第三個盒子內有8只藍球和2只白球。現(xiàn)在個盒子中任取一球，若取到紅球則在第二個盒子中任取兩球；若取到黃球則在第三只盒子中任取兩球，求第二次取到的兩球都是藍球的概率。概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第25頁!123例3有三個箱子，分別編號為1,2,3，1號箱裝有1個紅球4個白球，2號箱裝有2紅3白球，3號箱裝有3紅球.某人從三箱中任取一箱，從中任意摸出一球，求取得紅球的概率.概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第26頁!貝葉斯公式在實際中有很多應用，它可以幫助人們確定某結果（事件A）發(fā)生的最可能原因.定理2貝葉斯公式該公式于1763年由貝葉斯(Bayes)給出.它是在觀察到事件A已發(fā)生的條件下，尋找導致A發(fā)生的每個原因的概率.概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第27頁!例4據(jù)以往的臨床記錄，某種診斷糖尿病的試驗具有以下的效果：若一被診斷者患有糖尿病則試驗結果呈陽性的概率為0.90；若一被診斷者未患糖尿病，則試驗結果呈陽性的概率為0.06。又已知受試驗的人群患糖尿病的概率為0.03。如果一被診斷者其試驗結果呈陽性，求此人患糖尿病的條件概率。概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第28頁!

在不了解案情細節(jié)(事件B)之前，偵破人員根據(jù)過去的前科，對他們作案的可能性有一個估計，設為比如原來認為作案可能性較小的某甲，現(xiàn)在變成了重點嫌疑犯.例如，某地發(fā)生了一個案件，懷疑對象有甲、乙、丙三人.甲乙丙P(A1)P(A2)P(A3)但在知道案情細節(jié)后,這個估計就有了變化.P(A1|B)知道B發(fā)生后P(A2

|B)P(A3|B)最大偏小概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第29頁!0

01

x

10.70.850.20.10.050.1

0.60.4（1）求收到模糊信號“x”的概率；（2）當收到模糊信號“x”時，譯成哪個信號為好，為什么？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第30頁!元件制造廠次品率提供晶體管的份額

10.020.1520.010.8030.030.05（1）在倉庫中隨機地取一只晶體管，求它是次品的概率。（2）在倉庫中隨機地取一只晶體管，若已知取到的是次品，試分析此次品最可能出自哪個制造廠？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第31頁!練習：對以往數(shù)據(jù)分析結果表明，當機器調整得良好時，產(chǎn)品的合格率為90%，而當機器發(fā)生某一故障時，其合格率為30%。每天早晨機器開動時，機器調整良好的概率為75%。試求已知某日早上件產(chǎn)品是合格品時，機器調整得良好的概率是多少？概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第32頁!小結全概率公式：由因遡果貝葉斯公式：由果索因概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第33頁!A,B是試驗E的兩個事件，若P(B)>0,

可以定義P(A|B)B已發(fā)生影響A發(fā)生的概率很多時候還有P(A|B)=P(A)此時有P(AB)=P(A)P(B)一般P(A|B)≠P(A)

B已發(fā)生對A發(fā)生的概率沒有影響概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第34頁!由乘法公式知，當事件A、B獨立時，有P(AB)=P(A)P(B)

用P(AB)=P(A)P(B)刻劃獨立性,比用

P(A|B)=P(A)或

P(B|A)=P(B)

更好,它不受P(B)>0或P(A)>0的制約.P(AB)=P(A|B)P(B)概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第35頁!例1設P(A)>0,P(B)>0,則A，B相互獨立與A，B互不相容不能同時成立。事件獨立的例題：例2甲、乙兩人獨立地對同一目標射擊一次，其命中率分別是0.5和0.4?，F(xiàn)已知目標被命中，則它是乙射中的概率是多少？例3設0<P(A)<1，且P(B|A)=P(B|A)，試證：A、B相互獨立.概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第36頁!例4現(xiàn)有四張卡片，其中張只寫有1，第二張只寫有2，第三張只寫有3，第四張上寫有1，2，3三個數(shù)字。現(xiàn)從中任取一張卡片，設A，B，C分別表示抽到寫有數(shù)字1，2，3的卡片，則有P(A)=1/2,P(B)=1/2,P(C)=1/2,P(AB)=1/4,P(AC)=1/4,P(BC)=1/4,P(ABC)=1/4.顯然P(AB)=P(A)P(B),P(AC)=P(A)P(C),P(BC)=P(B)P(C),即A,B,C兩兩相互獨立，但是P(ABC)=P(A)P(B)P(C)概率論與數(shù)理統(tǒng)計章共42頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第37頁!例5某電路由電子元件A和兩