条件概率(公开课)

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条件概率公开课

条件概率公开课
实现
首先,根据训练数据集学习HMM的参数,包括初始状态概率、状态转移概率和观测概 率;然后,对于给定的观测序列,使用Viterbi算法或前向-后向算法计算最可能的状态
序列。
条件随机场(CRF)模型原理及实现
原理
条件随机场是一种判别式概率模型, 用于在给定一组输入特征的情况下预 测输出序列。CRF通过定义一组势函 数来描述输出序列中各个元素之间的 依赖关系。
在分类、回归等任务中,利用条件概率模型 对数据进行建模和预测。
D
02 条件概率计算方法
直接计算法
定义法
根据条件概率的定义,直接计算事件 A在事件B发生的条件下的概率,即 P(A|B) = P(AB) / P(B)。
适用范围
适用于事件B的概率P(B) > 0,且事件 A和事件B同时发生的概率P(AB)可以 直接计算或通过实验获得的情况。
乘法公式法
乘法公式
利用条件概率的乘法公式P(AB) = P(A) * P(B|A)或P(AB) = P(B) * P(A|B)来计 算条件概率。
适用范围
适用于已知其中一个事件的概率和另一个事件在该事件发生的条件下的概率, 需要求解两个事件同时发生的概率的情况。
全概率公式法
全概率公式
如果事件B1, B2, ..., Bn构成一个完备事件组,且它们的概率之和为1,则对任一事件A,有P(A) = Σ P(Bi) * P(A|Bi),其中i=1,2,...,n。
实现
首先,根据训练数据集学习CRF的参 数,包括势函数的权重;然后,对于 给定的输入特征序列,使用动态规划 算法(如Viterbi算法)找到使得势函 数之和最大的输出序列。
条件概率在金融风险评估中应
05

条件概率与独立事件(公开课)ppt课件

条件概率与独立事件(公开课)ppt课件

2020/3/21
22
例4
解:事件A:第一个开关闭合; 事件B:第二个开关闭合; 事件C:第三个开关闭合。
P 1 PABC
1 1 0.73
0.973
2020/3/21
23
注意:
说明: ①积事件 A B 也可以写 AB 。
②事件 AB 表示: A 发生且 B 不发生;
事件 AB 表示: A 不发生且 B 发生;
PABC PAPB PC
1 PA1 PB1 PC 1 1 1 1 1 1 1
2 3 4 4
P 1 PABC 1 1 3 44
19
点评内容 展示位置
探究 例2 右黑板 探究 例3 左黑板
探究 例4 左黑板
展示小组
3组、 4组 5组、 9组 1组
2020/3/21
点评小组
10组 、 2组 6组 、 7组 8组
52 4
52张牌中红桃Q只有1张,则
P( AB) 1 52
由条件概率公式知,当取出牌是红桃时为Q的概率为:
1
P(A B)
P( AB) P(B)
52 1
1 13
4
我们知道52张牌中有4个Q ,所以: P( A) 4 1
2020/3/21
52 13
9
PA
B
PAB PB
PA
易看出此时: P(A B) P(A)
③ 甲坛子里有3个红球,2个黄球, 乙坛子里也有3个红球,2个黄球, 从这两个坛子里分别摸出1个球,
事件A:从甲坛子里摸出1个球,得到黄球;
事件B:从乙坛子里摸出1个球,得到黄球。 是
2020/3/21
13
说明:若 A 、B相互独立,则A与 B, A与 B, A与B 是否也相互独立呢??

条件概率公开课

条件概率公开课
颗骰子决定,若已知出现点数不超过3的条件下再
出现点数为奇数则按对方的决议处理,否则按中
方的决议处理,假如你在现场,你会如何抉择?
解1: 设A={出现的点数不超过3}={1,2,3}
B={出现的点数是奇数} ={1,3,5}
只需求事件 A 发生的条件下,
事件 B 的概率即P(B|A)
51
B3
A
2
P(B | A) n( AB) 2
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题
为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(2) n( AB) A32 6 P( AB) n( AB) 6 3 n() 20 10
(2)方法1:
因为95
件合格品中有
70
100
件一等品,所以
B A AB B
P(B A) 70 0.7368
方法2:
95
P(B
A)
P( AB) P( A)
70 95
100 100
0.7368
B 70 95A
5
第16页,共37页。
例题2 在某次外交谈判中,中外双方都为了自身的利益
而互不相让,这时对方有个外交官提议以抛掷一
3
P(B
A)
P( AB) P( A)
10 3
1 2
5
法二:因为n(AB)=6,n(A)=12,所以
P(B A) n( AB) 6 1 n( A) 12 2
法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、两道文

2.2.1条件概率公开课2

2.2.1条件概率公开课2

解 {(男, 男), (男, 女), (女, 男), (女, 女)}
A={已知一个是女孩}={(男, 女), (女, 男), (女, 女)}
B {另一个也是女孩} {(女, 女)}
1 所以所求概率为 . 3
课堂练习
掷两颗均匀骰子,已知第一颗掷出6点条件下, 问“掷出点数之和不小于10”的概率是多少?

P( AB) P( B) P( B A) 0.8 P( A) P( A)
B
5
0.56
0.7
A
2.条件概率计算公式:
P(B |A)=
P AB P A
注 : ⑴ 0 ≤ P ( B | A) ≤ 1 ; ⑵ 几何解释 : ⑶ 可加性: 如果 B和 C 互斥, 那么 P ( B C ) | A P ( B | A) P (C | A)
B
A
问题 一个家庭中有两个孩子,已知其中有一个是女孩, 问这时另一个小孩也是女孩的概率为多大?
例 4 某种动物出生之后活到20岁的概率为0.7,活到
25岁的概率为0.56,求现年为20岁的这种动物活到25 岁的概率。 解 设A表示“活到20岁”(即≥20),B表示 “活到25岁” (即≥25) 则 P( A) 0.7, P( B) 0.56
由于B A故A B B,
所求概率为
学中奖的概率吗? 缩小了样本空间,基本事件总数减少了


探究三
A 1 (1)事件A:甲站在排头的概率; p( A) A 4 3 A3 1 (2)事件B:乙站在排尾的概率; p( B ) 4 A4 4 2 A2 1 (3)事件A、B同时发生的概率;p( A B) 4 A4 12

条件概率(公开课)

条件概率(公开课)

法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、两道文 科题,故第二次抽到理科题的概率为: 1 C2 1 P( B A) 1 C4 2
规律总结: 问题4:谈谈你怎样判断条件概率的: 1、在……条件(前提)下,求……的概率; 2、当已知事件的发生影响所求事件的概率, 一般也认为是条件概率。 问题5:谈谈你求解条件概率的一般步骤: (1)用字母表示有关事件: (2)求n(AB),n(A)或P(AB),P(A)
P(B |A):相当于把A看作新的基本事件空间
例1:在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB. (1)从5道题中不放回地依次抽取2道的事件数为
n() A 20
2 5
根据分步乘法计数原理,n( A) A A 12 n( A) 12 3 P ( A) n( ) 20 5
1 3 1 4
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
(3)利用条件概率公式求
P ( AB) n( AB) P B A P ( A) n( A)
难点突破:
问题6:说出概率 P(B|A)与P(AB)的区别与联系
P( AB) 表示在样本空间 中, 计算 AB发生 的概率, 而 P(B A ) 表示在缩小的样本空间 A 中, 计算 B 发生的概率.用古典概率公式, 则 AB 中样本点数 P( B A ) , A 中样本点数 AB 中样本点数 P( AB) 中样本点数 一般来说, P(B A ) 比 P( AB) 大.

《条件概率》公开课课件

《条件概率》公开课课件
-1-
PA PB + = PD PD
13 = . 58
栏 目 链 接
13 所以他获得优秀成绩的概率是 . 58 点评:本题条件多,所设事件多,要分清楚事件之间 的关系及谁是条件,同时利用公式 P(B∪C|A)= P(B|A)+ P(C|A)可使有些条件概率的计算较为简捷,但应注意这个 性质在“B 与 C 互斥”这一前提下才成立.
11 21 31 41 51 12 22 32 42 52 13 23 33 43 53 14 24 34 44 54 15 25 35 45 55 16 26 46 56 61 62 63 64 65 66
练一练
用几何图形怎么解释? 36 如何规范解答? B
A∩B
A
61
62
63
64
65
66
解:设Ω 为所有基本事件组成的全体,“第一颗掷出6点”为事件A, “掷出点数之和不小于10”为事件B,则“已知第一颗掷出6点, 掷出点数之和不小于10”为事件AB
)
书山勤为径,学海乐做舟, 乘风破浪会有时,直挂云帆济沧海!
-1-
-1-
变 式 训 练
2.抛掷红、黄两枚骰子,当红色骰子的点数为 4 或 6 时,两颗骰子的点数之积大于 20 的概率是( 1 1 1 3 A. B. C. D. 4 3 2 5
解析:记 A={抛掷两颗骰子,红色骰子的点数为 4 或 6}, B={两颗骰子的点数之积大于 20},则所求概率为 P(B|A). 12 1 4 1 PAB 1 1 P(A)= = ,P(AB)= = ,所以 P(B|A)= = ÷= 36 3 36 9 PA 9 3 1 .故选 B. 3 答案:B
AB 的概率 P(A) 和P(AB)可以表P(B|A)吗?

人教A版高二数学选择性必修第三册《条件概率》公开课课件

人教A版高二数学选择性必修第三册《条件概率》公开课课件
√B、甲乙二人射击的命中率分别是0.8,0.9,在甲命中的前提下乙也命中的
概率
√C、在含有3件次品的10件产品中依次抽取两件,若第一次抽到次品时,则
第二次也抽到次品的概率 D、在含有3件次品的10件产品中依次抽取两件,恰好含有一件次品的概率
√E、有10把钥匙,其中只有一把可以将门打开,随机抽出一把试开,若试
(1)在第一次摸到白球的条件下,第2次摸到白球的概率; (2)两次都摸到白球的概率.
解:设第1次摸到白球为事件A,第2次摸到白球为事件B,则
∴两次都摸到白球的概率为 7 15
通过本节课的学习,你收获了哪些知识和数学思想? 一、基本知识
1、条件概率的定义
P B|A
P AB PA 0
PA
2、条件概率的计算方法 P B | A n AB nA
思考1:两个情景有什么共同点?
一般地,设A,B为两个随机事件,且P(A)>0,我们称 P(B | A) P( AB) P( A)
为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率,简称条件概率.
P B | A 读作:在A发生的条件下,B发生的概率.
2 图形表示:
A AB B
如何判断是否是条件概率?
例1 下列概率问题属于条件概率的是 A、甲乙二人射击的命中率分别是0.8,0.9,各射击一次都命中的概率
n AB P B|A =
nA
一般来说,P B | A P AB
例2 在5道试题中有3道代数题和2道几何题,每次从中随机抽出1道题,共 抽两次,抽出的题不再放回. 求:
(1)第1次抽到代数题的概率; (2)第1次抽到代数题且第2次抽到几何题的概率; (3)在第1次抽到代数题的条件下,第2次抽到几何题的概率.

《条件概率公开课》课件

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条件概率在贝叶斯网络中的应用
在贝叶斯网络中,条件概率用于描述随机变量之间的依赖关系,以及在给定父 节点状态下子节点的概率分布。
条件概率与隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型简介
隐马尔可夫模型是一种统计模型,用于描述 一个隐藏的马尔可夫链生成的状态序列和观 测序列。
条件概率在隐马尔可夫模 型中的应用
在隐马尔可夫模型中,条件概率用于描述在 给定隐藏状态下的观测状态概率,以及状态
在日常生活中的应用
医学诊断
在医学诊断中,我们常常需要计 算在给定某些症状下患某种疾病 的可能性,这需要用到条件概率

法律审判
在法律审判中,我们常常需要计 算在给定某些证据下被告人有罪 或无罪的条件概率,以便做出公
正的裁决。
市场营销
在市场营销中,我们常常需要计 算在给定某些购买行为下顾客再 次购买的可能性,这需要用到条
学习效率和性能。
条件概率的未来展望
1 2
跨领域应用
随着大数据和机器学习的普及,条件概率的应用 领域将越来越广泛,例如自然语言处理、生物信 息学、金融等领域。
理论完善
随着应用的深入,条件概率的理论基础也需要不 断完善和发展,以更好地指导实际应用。
3
教育推众对其的认识和应用能力,也是未来值得关 注的问题。
在机器学习中的应用
分类器设计
强化学习
在分类问题中,我们常常需要计算某 个样本属于某个类别的条件概率,以 便做出正确的分类决策。
在强化学习中,我们常常需要计算在 给定状态下采取某个行动的条件概率 ,以便更好地选择最优行动。
聚类分析
在聚类分析中,我们常常需要计算在 给定聚类结果下各个样本属于某个聚 类的条件概率,以便更好地评估聚类 效果。

优质实用教学课件精选——条件概率(公开课)

优质实用教学课件精选——条件概率(公开课)

解 设B表示取得一等品,A表示取得合格品,则
(1)因为100 件产品中有 70 件一等品,P(B) 70 0.7
(2)方法1:因为95
件合格品中有
70
100 件一等品,所以
B AAB B
P(B A) 70 0.7368
方法2:
95
P(B
A)
P( AB) P( A)
70 95
100 100
三张奖券中只有一张能中奖,现分 别由3名同学无放回地抽取,问最后 一名同学抽到中奖奖券的概率是否比 前两位小?
解:记“最后一名同学中奖”为事件B Ω 为所有结果组成的全体
B
一般地,n(B)表示 事件B包含的基本
事件的个数
由古典概型可知,最后一名同学抽到中奖奖券的
概率为:P(B) n(B) 1 n() 3
P B A P(AB) n(AB) P(A) n(A)
例1:在5道题中有3道理科题和2道文科题,如 果不放回地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(1)P( A)
P( A1)
P(
A1 A2
)
1 10
91 10 9
1 5
(2)P(A |
B)
P( A1
|
B)
P( A1A2
|
B)
1 5
4 5
1 4
2 5
练习:设 100 件产品中有 70 件一等品,25 件二
等品,规定一、二等品为合格品.从中任取1 件,
求 (1) 取得一等品的概率;

§2.2.1 条件概率公开课

§2.2.1 条件概率公开课

i i2 5 C. P ( X i ) , i 1,2,3,4,5 D. P ( X i ) , i 1,2,3,4 10 50
复习 2:设随机变量的分布如下: 1 n 2 3 … P K 2K 求常数 K .
4K

2 n 1 K
【学习过程】
※ 学习探究 探究:3 张奖券中只有 1 张能中奖,现分别由 3 名同学无放回地抽取,问最 后一名同学抽到中奖奖券的概率是否比其他同学小?
P(B A) =.5.一个家庭中有两个小孩,已知这个家庭中有一个是女孩,问这时另一个小 孩是男孩的概率是 .
3. 某地区气象台统计,该地区下雨的概率是 6.从一副不含大小王的 52 张扑克牌中不放回地抽取 2 次,每次抽 1 张.已知 第 1 次抽到 A ,求第 2 次也抽到 A 的概率. 风又下雨的概率为
4 2 ,刮三级以上风的概率为 ,既刮 15 5
1 ,设 A 为下雨, B 为刮风,求: 10 (1) P( A B) ; (2) P(B A) .
时间对人是一视同仁的,给人以同等的量,但人对时间的利用不同,而所得的知识也大不一样。
若抽到中奖奖券用“ Y ”表示,没有抽到用“ Y ”表示, , 则所有可能的抽取情况为 用 B 表示最后一名同学抽到中奖奖券的事件, 则B 故最后一名同学抽到中奖奖券的概率为:
变式:在第 1 次抽到理科题的条件下,第 2 次抽到文科题的概率?
例 2 一张储蓄卡的密码共有 6 位数字,每位数字都可从 0 ~ 9 中任选一个.某人在
A

变式:任意按最后一位数字,第 3 次就按对的概率?
n( B ) 最后一名同学抽到中奖奖券的概率为 n( A) 记作: P(B A)

04394_《条件概率》公开课教学PPT课件

04394_《条件概率》公开课教学PPT课件
2024/1/24
诊断试验评估
利用条件概率评估诊断试 验的准确性,如灵敏度、 特异度等。
疾病预后评估
根据患者的病史、症状等 信息,预测疾病的发展趋 势和预后情况。
16
金融风险评估中的应用
信用评分
基于借款人的历史信用记 录和其他信息,评估其未 来违约的可能性。
2024/1/24Fra bibliotek市场风险评估
分析市场因素(如利率、 汇率等)对投资组合价值 的影响。
• 与条件概率的联系与区别:条件期望和条件方差都是基于条件概率的概 念进行定义的,但它们描述的是随机变量在某一条件下的不同特征。条 件概率描述的是事件发生的可能性,而条件期望和条件方差则分别描述 随机变量的平均值和波动情况。
2024/1/24
25
THANKS
感谢观看
2024/1/24
26
概率分布。
22
应用领域
广泛应用于分类、聚类 、预测等任务,如自然 语言处理、图像处理、
医学诊断等。
06
总结回顾与拓展延伸
2024/1/24
23
关键知识点总结回顾
2024/1/24
条件概率的定义与性质
条件概率是指在某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它具 有非负性、规范性、可加性等基本性质。
2024/1/24
条件概率反映了事件之间的依 赖关系,是概率论中的重要概 念。
条件概率的计算公式为: P(B|A) = P(AB) / P(A),其中 P(AB)表示事件A和事件B同时 发生的概率,P(A)表示事件A 发生的概率。
4
概率论与数理统计关系
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支,而数理统计则是应用概率论对随机现 象进行推断和分析的数学分支。

条件概率(公开课)课件

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在决策理论中的应用
决策树
决策树是一种表示决策过 程的方法,其中条件概率 用于计算每个决策节点的 收益和损失。
贝叶斯决策理论
贝叶斯决策理论利用条件 概率来计算期望值和风险, 从而选择最优的决策。
强化学习
强化学习中,条件概率用 于描述状态转移和奖励函 数,帮助智能体在环境中 做出最优决策。
在机器学习中的应用
条件概率(公开课)课 件
目录
• 条件概率的定义与性质 • 条件概率的计算 • 条件概率的应用 • 条件概率的扩展 • 条件概率的注意事项
01
条件概率的定义与性质
定义
条件概率的定义
在某个事件B已经发生的情况下,另 一个事件A发生的概率,记作P(A|B) 。
条件概率的数学表达式
P(A|B) = P(A∩B) / P(B),其中P(A∩B) 表示事件A和事件B同时发生的概率, P(B)表示事件B发生的概率。
01
分类器
分类器利用条件概率来计算给定输入属于某个类别的概率,常用的分类
器有朴素贝叶斯分类器和逻辑回归分类器。
02
聚类分析
聚类分析中,条件概率可以用于相似性度量和距离计算,常用的聚类算
法有K-means和层次聚类。
03
自然语言处理
在自然语言处理中,条件概率被广泛用于词向量表示、语言模型、情感
分析等任务中,例如使用循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络
在实际应用中,有时候很难获取到足 够的数据来进行准确的条件概率计算。
THANKS
感谢观看
如果两个事件是独立的,那么它们的 条件概率等于它们各自的概率。
如果两个事件不是独立的,那么它们 的条件概率会受到其他事件的影响, 不能简单地使用各自的概率来计算。

条件概率(公开课)课件

条件概率(公开课)课件
条件概率的公式
P(A|B) = P(A∩B) / P(B),其中P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B) 表示事件B发生的概率。
条件概率的性质
非负性
条件概率P(A|B)是非负 的,即P(A|B) ≥ 0。
归一性
在给定事件B发生的条 件下,事件A发生的概 率加上事件A不发生的 概率等于1,即P(A|B) + P(¬A|B) = 1。
总结词
应用场景
在使用全概率公式时,需要确保每个构成事件的概率 之和为1,即Σ P(Bi) = 1。
注意事项
全概率公式广泛应用于各种领域,如天气预报、市场 调查、交通规划等,用于分析多个因素对结果的影响 。
贝叶斯公式
总结词
贝叶斯公式用于在已知先验概率和条件概率的情 况下,计算后验概率。
应用场景
贝叶斯公式广泛应用于各个领域,如自然语言处 理、机器学习、统计学等,用于更新和调整事件 的概率估计。
01
深度学习是一种机器学习技 术,通过构建多层神经网络 来学习复杂数据的内在规律 和表示。条件概率在深度学 习中用于描述不同层之间的 连接关系和数据特征的依赖 性。
02
在深度神经网络中,条件概 率通常用于定义前一层的输 出作为下一层输入的条件。 这种条件概率关系使得网络 能够学习数据特征之间的依 赖性和层次结构。
注意事项
使用乘法规则时需要注意确保分母不为零,即事件B发生 的概率不能为零。
全概率公式
全概率公式用于计算复杂事件发生的概率,通过将其 分解为若干个简单事件的概率之和。
输入 标题
详细描述
全概率公式是将一个复杂事件A的概率表示为其构成 事件的概率之和,即P(A) = Σ P(Bi) * P(A | Bi),其中 Bi是构成事件A的各个基本事件。

条件概率公开课一等奖市赛课获奖课件pptx

条件概率公开课一等奖市赛课获奖课件pptx
2024/1/27
条件概率的公式为P(A|B) = P(AB) / P(B),其 中P(AB)表示事件A和事件B同时发生的概率, P(B)表示事件B发生的概率。
条件概率公式是计算条件概率的基本方法,通 过该公式可以求得任意两个事件之间的条件概 率。
在实际应用中,条件概率公式常常与全概率公 式和贝叶斯公式一起使用,以解决更为复杂的 概率问题。
通过本次课程的学习,学生们学 会了如何有效地学习概率论与数 理统计等相关课程,包括课前预 习、课后复习、独立思考和合作 学习等方法。
2024/1/27
23
对未来研究的展望
2024/1/27
拓展应用领域
随着大数据时代的到来,条件概率在数据分析、机器学习、人工智能等领域的应用将更加 广泛。未来研究可以进一步探索条件概率在这些领域中的新应用和新方法。
条件概率公开课一等 奖市赛课获奖课件
pptx
2024/1/27
1
目录
2024/1/27
• 引言 • 条件概率基本概念 • 条件概率计算方法 • 条件概率在生活中的应用 • 条件概率与贝叶斯公式关系探讨 • 总结与展望
2
01
引言
2024/1/27
3
课件背景与目的
课件背景
条件概率是概率论中的重要概念,广泛应用于统计推断 、机器学习等领域。本次公开课旨在帮助学生深入理解 条件概率的概念、性质和应用,提高学生的数学素养和 解决实际问题的能力。
2024/1/27
13
04
条件概率在生活中的应用
2024/1/27
14
医学诊断中的应用
01 疾病筛查
利用条件概率评估某种症状下疾病发生的可能性 ,如乳腺癌筛查中的阳性预测值。
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在原样本空间 的概率
称为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率。 一般把P(B|A)读作A发生的条件下B的概率。 注意: (1)条件概率的取值在0和1之间,即0≤P(B|A) ≤1 (2)如果B和C是互斥事件,则 P(B∪C |A)= P(B|A)+ P(C|A)
反思
求解条件概率的一般步骤:
(1)用字母表示有关事件
由古典概型可知,最后一名同学抽到中奖奖券的 n( B ) 1 概率为:P ( B ) n( ) 3
一般地,我们用来 表示所有基本事件 的集合,叫做基本 事件空间(或样本 空间)
如果已经知道第一名同学没有抽到中奖 奖券,那么最后一名同学抽到中奖奖券 的概率又是多少? “第一名同学没有抽到中奖奖券”为事件A “最后一名同学抽到中奖奖券”为事件B 第一名同学没有抽到中奖奖券的条件下,最后 一名同学抽到中奖奖券的概率记为P(B|A)
超几何分布: 一般地, 在含有 M 件次品的 N 件产品中,任 取 n 件,其中恰有 X 件次品数, 则事件 X k 发
k n k CM CN M 生的概率为 P ( X k ) (k 0,1, 2, , m ) n CN
其中 m min M , n ,且 n ≤ N , M ≤ N , n, M , N N * . 称随机变量 X 的分布列为超几何分布列,且称随机 变量 X 服从超几何分布 注:⑴超几何分布的模型是不放回抽样 ⑵超几何分布中的参数是 M,N,n
引例:
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=“两颗骰子点数之和大于8”
求(1)P(A),P(B),P(AB)
(2)在“事件A已发生”的附加条件下事件B发生的概率?
(3)比较(2)中结果与P(AB)的大小及三者概率之间关系
P(A)=12/36=1/3 P(B)=10/36=5/18
首先用相应的字母A、B表示出相应的事件,然 后分析清楚在哪个事件发生的条件下求哪个事件 的概率。
当A B时,P(AB)=P(A)
例 2 一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字都可从
0—9中任选一个。某人在银行自动取款机上取钱时,忘 记了密码的最后一位数字,求:
(1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对的概率;
n( AB) 5 P( B | A) n( A) 12
5 P( AB) 36 5 P( B | A) 1 12 P( A) 3
P(AB)=5/36
思 考
对于上面的事件A和事件B,P(B|A)与它们的概 率有什么关系呢?
n( AB ) n( AB ) P ( AB ) n ( ) P ( B | A) n( A) n( A) P ( A) n ( )
练习、
设“取出的是黄球”为事件B,“取出的是黑球”为事件C, 1、5个乒乓球,其中3个新的,2个旧的,每次取一个,不 10 10 15 5 放回的取两次,求: 则P(C)= ,( P C)=1- ,( P B)= 25 25 25 25 3/5 (1)第一次取到新球的概率; 5 B C, P (BC)=P(B)= 3/5 (2)第二次取到新球的概率; 25 P(BC) 1 (3)在第一次取到新球的条件下第二次取到新球的概率。 1/2 所求概率( P B|C)= P( C) 3
例1在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回
的依次抽取2道题 (1)第一次抽到理科题的概率 (2)第一次与第二次都抽到理科题的概率 (3)第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科 题的概率.
例1在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回
的依次抽取2道题 (1)第一次抽到理科题的概率 (2)第一次与第二次都抽到理科题的概率 (3)第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科 题的概率.
练习:设 100 件产品中有 70 件一等品,25 件二 等品,规定一、二等品为合格品.从中任取1 件, 求 (1) 取得一等品的概率; (2) 已知取得的是合格品,求它是一等品的概率.
设B表示取得一等品,A表示取得合格品,则 70 P( B) 0.7 (1)因为100 件产品中有 70 件一等品, 100 (2)方法1:因为95 件合格品中有 70 件一等品,所以 B A AB B
(2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超过2次就 按对的概率。
1 9 1 1 (1) P( A) P( A1 ) P( A1 A2 ) 10 10 9 5 1 4 1 2 (2) P( A | B) P( A1 | B) P( A1 A2 | B ) 5 54 5
事件概率加法公式:
若事件A与B互斥,则.
P( A B) P( A) P( B)
三张奖券中只有一张能中奖,现分 别由3名同学无放回地抽取,问最后 一名同学抽到中奖奖券的概率是否比 前两位小?
解:记“最后一名同学中奖”为事件B Ω 为所有结果组成的全体

B
一般地,n(B)表示 事件B包含的基本 事件的个数
ห้องสมุดไป่ตู้

P( AB) 70 100 P( B A) 0.7368 P( A) 95 100
70 P ( B A) 0.7368 95 方法2:

5
B
70
95
A
例题2 在某次外交谈判中,中外双方都为了自身的利益 而互不相让,这时对方有个外交官提议以抛掷一 颗骰子决定,若已知出现点数不超过3的条件下再 出现点数为奇数则按对方的决议处理,否则按中 方的决议处理,假如你在现场,你会如何抉择? 解1: 设A={出现的点数不超过3}={1,2,3} B={出现的点数是奇数} ={1,3,5}
例2 一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字
(1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对 的概率;
都可从0—9中任选一个。某人在银行自动取款 机上取钱时,忘记了密码的最后一位数字,求:
(2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超 过2次就按对的概率。
1 9 1 1 (1) P( A) P( A1 ) P( A1 A2 ) 10 10 9 5 1 4 1 2 (2) P( A | B) P( A1 | B) P( A1 A2 | B ) 5 54 5
二、内涵理解:
为什么上述例中P(B|A) ≠ P(B)?
样本空间不一样
P(B)以试验为条件,样本空间是
P(B|A)以A发生为条件,样本空间缩小为A
Ω
B A
P(B |A)相当于把A看作 新的样本空间求AB发生 的概率
条件概率的定义:
一般地,设A,B为两个事件,且P(A)>0,则
P ( AB ) P ( B A) P ( A)
B
A
基本概念 3.概率 P(B|A)与P(AB)的区别与联系
P( AB) 表示在样本空间 中, 计算 AB发生 的概率, 而 P(B A ) 表示在缩小的样本空间 A 中, 计算 B 发生的概率.用古典概率公式, 则 AB 中样本点数 P( B A ) , A 中样本点数 AB 中样本点数 P( AB) 中样本点数 一般来说, P(B A ) 比 P( AB) 大.
法一:由(1)(2)可得,在第一次抽到理科题 的条件下,第二次抽到理科题的概率为
3 P( AB) 10 1 P( B A) 3 2 P( A) 5
法二:因为n(AB)=6,n(A)=12,所以
n( AB) 6 1 P( B A) n( A) 12 2
法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、 两道文科题,故第二次抽到理科题的概率为1/2
只需求事件 A 发生的条件下, 事件 B 的概率即P(B|A) 5 1 3
n( AB) 2 P( B | A) n( A) 3
B
2 4,6
A
解法一(减缩样本空间法)
例 2 考虑恰有两个小孩的家庭.
(1)若已知 某一家有一个女孩,求这家另一个是男孩 的概率; (2)若已知 某家第一个是男孩,求这家有两个男孩 (相当于第二个也是男孩)的概率 (假定生男生女为等可能)
2.2.1 条件概率
浙江省富阳市新登中学高二数学备课组
2013-3-17
复习引入:
1.事件A与B至少有一个发生的事件叫做A与B的 和事件,记为 A B (或 A B ); 2. 事件 A与 B都发生的事件叫做 A与 B的积事件 , 记为 A B (或 AB );
3.若 AB 为不可能事件,则说事件A与B互斥.
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,甲地为雨天的概率为多少?
(2)甲地为雨天时,乙地也为雨天的概率为多少?
解:设A=“甲地为雨天”, B=“乙地为雨天”, 则 P(A)=0.20,P(B ) =0.18 , P ( AB ) =0.12 P( AB) 0.12 (1) P( A | B) 0.67 P( B) 0.18 P( AB) 0.12 (2) P( B | A) 0.60 P( A) 0.20
1 3 1 4
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(2) n( AB) A 6
1 1 例 3 设P(A|B)=P(B|A)= ,P(A)= ,求P(B). 2 3
探究:
三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学 无放回的抽取,问最后一名同学抽到中奖奖券的概率 是否比前两名同学小。
思考1?
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