条件概率

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条件概率与全概率公式

条件概率与全概率公式

条件概率与全概率公式
条件概率是指在已知某一事件发生的情况下,另一事件发生的概率。

表示为P(A|B),读作“B发生下A的概率”。

其中,A和B都是事件。

全概率公式是指在多个互斥事件的情况下,求解某事件发生的概率。

表示为P(A)=∑P(Bi)P(A|Bi),其中,A和B1~Bn都是事件,且
B1~Bn互斥(即只能有一个事件发生)且构成全集(即所有事件的并集是样本空间)。

意思是将A发生的情况分别在B1到Bn分别发生下计算,再加起来就是A发生的概率。

例如,某次摇色子,摇出的数为1~6之一,设事件A为“得到奇数”,事件B为“得到4点以下的数”。

则P(A|B)表示在已知得到4以下的数的情况下,得到奇数的概率。

全概率公式中需要先考虑各个条件下得到4以下的数的概率,再乘以相应条件下得到奇数的概率,最后将得到奇数的结果相加,就可以得到最终的结果。

条件概率公式推导

条件概率公式推导

条件概率公式推导
条件概率是指在已知某一事件的前提下,另一事件发生的概率。

条件概率的计算需要用到条件概率公式。

下面就来推导一下条件概率公式。

假设有两个事件A和B,且B的概率不为0。

则,在已知B发生的前提下,A发生的概率为:
P(A|B) = P(AB) / P(B)
其中,P(AB)表示事件A和B同时发生的概率,即交集的概率。

P(B)表示事件B发生的概率,即B的概率。

由乘法公式可得:
P(AB) = P(A) * P(B|A)
其中,P(B|A)表示在已知事件A发生的前提下,事件B发生的概率。

即,B在A发生的条件下的概率。

将P(AB)代入条件概率公式中得:
P(A|B) = P(A) * P(B|A) / P(B)
这就是条件概率公式的推导过程。

通过条件概率公式,我们可以计算在已知某事件发生的前提下,另一事件发生的概率。

这对于概率论和统计学都有着重要的应用。

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条件概率公式

条件概率公式

条件概率公式条件概率是指在给定一个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。

条件概率公式可以帮助我们计算这种概率。

首先,我们需要明确以下两个概念:1. 事件 A 在事件 B 发生的条件下发生的概率,称为事件 A 在事件 B 的条件下的概率,记为 P(A|B)。

2. 事件 A 与事件 B 同时发生的概率,称为事件 A 与事件 B 的交集的概率,记为 P(A∩B)。

那么,条件概率公式为:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中,P(A∩B) 表示事件 A 与事件 B 的交集的概率,而 P(B) 表示事件 B发生的概率。

这个公式可以解释为:在事件 B 发生的条件下,事件 A 发生的概率等于事件 A 与事件 B 同时发生的概率除以事件 B 发生的概率。

例如,假设我们想要计算在一批学生中,男生与喜欢足球的学生的交集的概率。

假设这个批次的总人数为 N,其中男生的人数为 M,喜欢足球的人数为K。

那么,我们可以使用条件概率公式计算:P(男生且喜欢足球) = P(喜欢足球|男生) * P(男生)其中,P(喜欢足球|男生) 表示在已知这些学生是男生的情况下,喜欢足球的学生所占的比例。

而这个比例可以通过在这批学生中数一数同时满足这两个条件的学生数目,并将它除以男生的人数 M 来计算。

即:P(喜欢足球|男生) = K / MP(男生) 表示这些学生中男生所占的比例,即 M / N。

那么,根据条件概率公式,我们得到:P(男生且喜欢足球) = (K / M) * (M / N) = K / N这个结果表示,在这批学生中,男生与喜欢足球的学生的交集的概率等于喜欢足球的学生所占的比例(K / N)。

另外,条件概率公式还可以进一步推广到多个事件的情况。

例如,如果我们想要计算在事件 B 和事件 C 同时发生的条件下,事件 A 发生的概率,可以使用以下公式:P(A|B∩C) = P(A∩B∩C) / P(B∩C)其中,P(A∩B∩C) 表示事件 A、事件 B 和事件 C 的交集的概率,P(B∩C) 表示事件 B 和事件 C 同时发生的概率。

条件概率与全概率公式

条件概率与全概率公式

条件概率与全概率公式
条件概率是指在一定条件下某事件发生的概率,例如,已知某人感染了疾病,求这个人的年龄在40岁以下的概率。

这里,已知某人感染了疾病就是条件,年龄在40岁以下是事件。

条件概率的公式为:P(A|B) = P(A∩B)/P(B),其中,P(A|B)表示在条件B下事件A发生的概率,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。

全概率公式是指将一个事件拆分成多个互不重叠的子事件,并计算每个子事件的概率,然后将它们相加得到整个事件发生的概率。

例如,某医院有三个科室,分别是内科、外科和儿科,每个科室的病人比例为60%、30%和10%。

现在需要求这个医院的所有病人中,感染肺炎的比例。

这里,感染肺炎是整个事件,内科、外科和儿科是子事件。

全概率公式为:P(A) = Σ P(A|Bi) * P(Bi),其中,P(A)表示事件A的概率,P(A|Bi)表示在条件Bi下事件A发生的概率,P(Bi)表示事件Bi发生的概率,Σ表示对所有的i求和。

在这个例子中,感染肺炎的比例为:P(肺炎) = P(肺炎|内科) * P(内科) + P(肺炎|外科) * P(外科) + P(肺炎|儿科) * P(儿科)。

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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》课件

《条件概率》课件
答案2
两次都取到白球的概率为$frac{6}{10} times frac{6}{10} = frac{36}{100} = frac{9}{25}$。解析:第一次取到白球 的概率为$frac{6}{10}$,第二次取到白球的概率为 $frac{6}{10}$,因此两次都取到白球的概率为 $frac{6}{10} times frac{6}{10} = frac{36}{100} =
《条件概率》ppt课件
contents
目录
• 条件概率的定义 • 条件概率的性质 • 条件概率的应用 • 条件概率的实例分析 • 条件概率的习题与解答
CHAPTER 01
条件概率的定义
条件概率的数学定义
定义
在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为条件概率,记作P(A|B)。
公式
P(A|B) = P(A∩B) / P(B)
条件概率的几何意义
条件概率P(A|B)表示在事件B发生的条 件下,事件A发生的概率,这可以表示 为在事件B发生的条件下,事件A发生 的区域与整个样本空间的比值。
CHAPTER 02
条件概率的性质
条件概率的加法性质
总结词
条件概率的加法性质是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ当某一事件B发 生时,另一事件A发生的概率等于两事件 A和B同时发生的概率加上A不发生但B发 生的概率。
贝叶斯决策
贝叶斯决策是一种基于贝叶斯定理的决策方法,通过计算不 同行动方案在不同自然状态下的期望效用值,选择最优的行 动方案。贝叶斯决策中需要用到条件概率来计算不同自然状 态下的期望效用值。
在机器学习中的应用
分类器设计
在分类器设计中,常常需要计算不同类别下的条件概率,以设计最优的分类器。例如, 在朴素贝叶斯分类器中,通过计算不同特征在不同类别下的条件概率,实现分类器的设

条件概率知识点

条件概率知识点

条件概率知识点一、条件概率的定义。

1. 概念。

- 设A、B为两个事件,且P(A)>0,称P(BA)=(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。

- 例如,扔一个骰子,事件A为“骰子的点数为偶数”,P(A)=(3)/(6)=(1)/(2),事件B为“骰子的点数小于4”,AB表示“骰子的点数为2”,P(AB)=(1)/(6)。

那么在A发生的条件下B发生的条件概率P(BA)=(P(AB))/(P(A))=(frac{1)/(6)}{(1)/(2)}=(1)/(3)。

2. 性质。

- 非负性:对于任意事件B,A(P(A)>0),有P(BA)≥slant0。

- 规范性:P(ΩA) = 1,这里Ω是样本空间。

- 可列可加性:如果B_1,B_2,·s是两两互不相容的事件,则P(bigcup_i =1^∞B_iA)=∑_i = 1^∞P(B_iA)。

二、条件概率的计算方法。

1. 公式法。

- 直接根据定义P(BA)=(P(AB))/(P(A))计算。

- 例如,有一批产品共100件,其中次品10件,从中不放回地抽取两次,每次取一件。

设事件A为“第一次取到次品”,P(A)=(10)/(100)=(1)/(10);事件B为“第二次取到次品”。

AB表示“第一次和第二次都取到次品”,P(AB)=(10)/(100)×(9)/(99)=(1)/(110)。

那么P(BA)=(P(AB))/(P(A))=(frac{1)/(110)}{(1)/(10)}=(1)/(11)。

2. 缩减样本空间法。

- 当直接计算P(AB)和P(A)比较复杂时,可以考虑缩减样本空间。

- 还是以上面抽取产品的例子,在A发生的条件下,即第一次已经取到了次品,此时样本空间就缩减为99件产品,其中次品还有9件,所以P(BA)=(9)/(99)=(1)/(11)。

三、条件概率的乘法公式。

1. 公式。

- 由P(BA)=(P(AB))/(P(A))可得P(AB)=P(A)P(BA)(P(A)>0)。

条件概率发生率

条件概率发生率

条件概率发生率
条件概率是指在已知某一事件发生的情况下,另一事件发生的概率。

它是概率论中的一个重要概念,有着广泛的应用。

条件概率的计算公式为:P(A|B) = P(AB)/P(B),其中P(A|B)表示在B发生的条件下,A发生的概率;P(AB)表示A和B同时发生的概率;P(B)表示B发生的概率。

条件概率的应用非常广泛。

例如,在医学诊断中,医生可以根据病人的症状和临床表现来判断其是否患有某种疾病;在金融风险管理中,可以根据历史数据和市场情况来预测某些事件的发生概率;在自然语言处理中,可以根据语境和上下文来识别词语的含义。

但是,条件概率的计算需要满足一定的前提条件,例如独立性假设。

如果两个事件不是独立的,则条件概率的计算结果可能会产生误差。

因此,在使用条件概率进行推断和预测时,需要仔细考虑其适用范围和限制条件。

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概率论条件概率

概率论条件概率
我们说,在事件B发生的条件下事件A 的条件概率一般地不等于A的无条件概率. 但是,会不会出现P(A)=P(A |B)的情形呢?
三、全概率公式与贝叶斯(Bayes)公式
例1 有三个箱子,分别编号为1,2,3,1号箱 装有1个红球4个白球,2号箱装有2红3白 球,3号箱装有3红球. 某人从三箱中任取一 箱,从中任意摸出一球,求取得红球的概率.
每一个随机试验都是在一定条件下进行 的,设A是随机试验的一个事件,则P(A)是在 该试验条件下事件A发生的可能性大小.
而条件概率P(A|B)是在原条件下又添加 “B发生”这个条件时A发生的可能性大小,即 P(A|B)仍是概率.
P(A)与P(A |B)的区别在于两者发生的条件不同, 它们是两个不同的概念,在数值上一般也不同.
3
∑ P( A) = P(Bi )P( A|Bi ) i =1
对求和中的每一项 代入数据计算得:P(A)=8/15
运用乘法公式得
将此例中所用的方法推广到一般的情形,就 得到在概率计算中常用的全概率公式.
全概率公式
定理二、设B1,…, Bn是Ω的 一个划分,且P(Bi)>0,(i=1 ,…,n),则对任一事件A,
求解如下: 设 C={抽查的人患有癌症}, A={试验结果是阳性},
则C 表示“抽查的人不患癌症”.
已知 P(C)=0.005,P( C)=0.995, P(A|C)=0.95, P(A| C )=0.04
求P(C|A).
由贝叶斯公式,可得
P(C | A) =
P(C)P( A | C)
P(C)P(A | C) + P(C )P(A | C )
条件概率P(A|B)与P(A)数值关系
条件概率P(A|B)是在原条件下又添加“B发 生”这个条件时A发生的可能性大小. 那么,是 否一定有:

什么是条件概率举例说明

什么是条件概率举例说明

什么是条件概率举例说明条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。

在概率论与数理统计中,条件概率是一种重要的概率概念,用于描述事件之间的相关性。

条件概率的计算可以通过知道的先验信息来确定。

本文将详细解释条件概率的概念,并通过一个具体的例子来说明其应用。

条件概率的计算公式如下:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率;P(A∩B)表示事件A和B共同发生的概率;P(B)表示事件B发生的概率。

下面通过一个简单的例子来说明条件概率的应用。

假设有一个班级,其中男生和女生的人数分别为20人和30人。

该班级参加了一次足球比赛。

已知男生中有18人喜欢足球,女生中有15人喜欢足球。

现在想要知道如果从班级中随机选择一个喜欢足球的学生,那么这个学生是男生的概率是多少?解答:假设事件A表示选择的学生是男生,事件B表示选择的学生喜欢足球。

根据已知数据,P(A) = 20 / (20 + 30) = 0.4,P(B) = (18 + 15) / (20 + 30) = 0.66,P(A∩B) = 18 / (20 + 30) =0.36。

根据条件概率的公式,可以计算得知:P(A|B) = P(A∩B) / P(B) = 0.36 / 0.66 ≈ 0.545因此,在选择的学生喜欢足球的条件下,这个学生是男生的概率约为0.545。

通过这个例子可以看出,条件概率可以用来描述事件之间的相关性,并且可以通过已知的先验信息进行计算。

在实际生活中,条件概率的应用非常广泛,例如医学诊断、市场营销、金融风险评估等领域都会用到条件概率的概念和计算方法。

以下是一些相关的参考内容:1. 《概率导论与数理统计》(第四版)吕建中著 - 这本教材是概率论和数理统计的经典教材,对条件概率的定义和计算方法有详细的介绍。

2. 《概率论与数理统计》谭其骧、郑石萍编著 - 这本教材详细介绍了概率论和数理统计的基本原理,包括条件概率的定义、计算方法以及其在实际问题中的应用。

《条件概率》课件

《条件概率》课件

在机器学习中的应用
01
分类器设例如,朴素贝
叶斯分类器就是基于条件概率的分类器之一,它可以根据已知特征的概
率分布来预测未知样本的类别。
02
聚类分析
在聚类分析中,条件概率可以帮助我们确定不同数据点之间的相似性或
差异性。例如,基于密度的聚类算法可以利用条件概率密度函数来评估
数据点之间的相似性或差异性。
03
强化学习
在强化学习中,条件概率可以帮助我们确定在不同状态下采取不同行动
的概率。例如,Q-learning算法可以利用条件概率来评估在不同状态下
采取不同行动的期望回报。
04 条件概率的实例分析
抛硬币实验的条件概率分析
总结词:直观理解
详细描述:通过抛硬币实验,理解条件概率的概念。假设硬币是均匀的,那么正 面朝上的概率是0.5。在硬币已经连续出现几次正面朝上的情况下,下一次抛掷 仍然是正面朝上的概率仍然是0.5,即条件概率不变。
全概率公式与贝叶斯公式
总结词
全概率公式和贝叶斯公式是条件概率的 两个重要公式,全概率公式用于计算一 个事件的概率,而贝叶斯公式则用于更 新一个事件的概率。
VS
详细描述
全概率公式将一个事件的概率分解为若干 个互斥事件的概率之和,而贝叶斯公式则 是在已知先验概率和新信息的情况下,更 新一个事件的概率。这两个公式在统计学 、机器学习和数据分析等领域有着广泛的 应用。
B
题目2答案与解析
出现一个正面和一个反面的概率为0.75。解 析:出现一个正面和一个反面意味着出现 HH、HT、TH、TT四种情况中的三种,其
D
概率为C(2,1) / C(2,2) * C(2,1) / C(2,2) =
3/4。

概率论中的条件概率计算技巧

概率论中的条件概率计算技巧

概率论中的条件概率计算技巧概率论是数学中的一个重要分支,研究随机事件的概率性质。

在概率论中,条件概率是一个重要的概念,用于描述在已知一些信息的情况下,另一事件发生的概率。

本文将探讨概率论中的条件概率计算技巧。

一、条件概率的定义和性质条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。

设A和B 是两个事件,且P(A)>0,那么在事件A发生的条件下,事件B发生的概率记作P(B|A)。

条件概率的计算公式为:P(B|A) = P(A∩B) / P(A)其中,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率。

条件概率具有以下性质:1. 非负性:对于任意事件A和B,P(B|A)≥0。

2. 规范性:对于必然事件Ω,P(Ω|A) = 1。

3. 乘法公式:对于任意事件A和B,P(A∩B) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)。

二、条件概率计算的基本方法在实际问题中,计算条件概率的方法有很多种。

下面介绍几种常用的方法。

1. 列举法列举法是一种直观的计算条件概率的方法。

通过列举所有可能的情况,并计算出每种情况下的概率,然后根据条件事件的发生情况,计算出条件概率。

例如,假设有一个装有5个红球和3个蓝球的袋子,现从袋子中随机取出一个球,已知取出的球是红球,求取出的球是蓝球的概率。

根据列举法,我们可以列举出以下情况:1) 取出红球,概率为5/8;2) 取出蓝球,概率为3/8。

由于已知取出的球是红球,因此只需考虑取出红球的情况,即概率为5/8。

所以,取出的球是蓝球的概率为3/8。

2. 全概率公式全概率公式是一种常用的计算条件概率的方法。

它适用于当事件A的发生依赖于多个互斥事件B1、B2、...、Bn时。

全概率公式的表达式为:P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)其中,B1、B2、...、Bn为互斥事件,且它们的并集为样本空间Ω。

例如,假设有两个袋子,袋子1中有4个红球和2个蓝球,袋子2中有3个红球和5个蓝球。

条件概率定义

条件概率定义

条件概率定义条件概率,也称为条件期望,是概率论中描述不确定性的一种基本概念。

它以某种程度反映事件或结果发生的概率,准确地表达事件间的联系,并建立统计关联或因果关系。

条件概率是统计学中最重要的一种概率样式,它表示了某种事件发生的条件下,另一种事件发生的概率。

为了清晰地表述条件概率的定义,假设有两个事件A和B,其中P(A)是A事件发生的概率,P(B)是B事件发生的概率。

如果要确定A事件发生的条件下B事件发生的概率,我们可以定义的条件概率为P(B|A)。

这里的“|”表示“条件”的意思,即P(A)是P(B|A)的条件。

因此,条件概率P(B|A)表示A事件发生的条件下,B事件发生的概率。

根据条件概率的定义,条件概率可以分为两种形式:(1)全概率定理:P(A B)= P(A)+ P(B|A),即两个事件A、B的总概率等于A事件发生的概率加上A事件发生的条件下B事件发生的概率。

(2)贝叶斯公式:P(A|B)= P(B|A)* P(A)/ P(B)。

根据以上定义,可以看出,条件概率是一个衡量不确定性的重要概念。

它可以用来计算不同结果出现的概率,并基于先验知识和已知信息给出有效的决策。

条件概率的应用条件概率是统计学中应用最广泛的概念之一,它在几乎所有的统计领域都有广泛的应用。

例如,在市场营销领域,条件概率可以用来预测市场营销活动的成功程度,也可以用来分析竞争对手的行动策略;在统计推断中,条件概率可以用来衡量不同的数据背景下的统计模型的拟合程度;在概率编程中,条件概率可以用来演示一定程度上的规则,并用来预测系统的行为;在保险领域,条件概率可以用来预测产品发生保险风险的概率和费用;在金融领域,条件概率可以用来预测投资于某只股票的期望收益率以及发生市场振荡的概率等。

此外,条件概率还被应用于计算机视觉领域,特别是用于图像识别和分类等。

由于图像的不同部分的特征是不同的,因此可以使用条件概率来计算图像中不同部分特征的相关性,以及这些特征之间发生复杂模式的概率。

条件概率及条件分布知识点整理

条件概率及条件分布知识点整理

条件概率及条件分布知识点整理
1. 条件概率
条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,其他事件发生的概率。

用符号表示为 P(A|B),表示在事件 B 已经发生的情况下,事件 A 发生的概率。

条件概率的计算公式为:
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。

2. 条件分布
在概率论和统计学中,条件分布是指在给定某个条件下,随机变量的概率分布。

条件分布可以通过条件概率来计算。

给定随机变量 X 和随机变量 Y,条件分布可以表示为
P(X|Y=y),表示在事件 Y=y 发生的条件下,随机变量 X 的概率分布。

条件分布的计算公式为:
P(X|Y=y) = P(X∩Y=y) / P(Y=y)
其中,P(X∩Y=y) 表示随机变量 X 和事件 Y=y 同时发生的概率,P(Y=y) 表示事件 Y=y 发生的概率。

3. 应用
条件概率和条件分布在概率论和统计学中有广泛的应用。

一些
常见的应用包括:
- 贝叶斯定理:用于计算后验概率,即在已知观测数据的情况下,更新先验概率。

- 马尔科夫链:用于建模状态转移过程,在给定当前状态的情
况下,预测未来状态的概率分布。

- 事件独立性检验:通过计算条件概率是否等于边缘概率,来判断事件是否独立。

- 条件随机场:用于序列标注、自然语言处理等任务,通过建模给定条件下,序列输出的概率分布。

以上是关于条件概率和条件分布的简要介绍。

在实际应用中,我们可以根据具体问题选择适当的概率模型和方法来进行推断和计算。

大学条件概率知识点总结

大学条件概率知识点总结

大学条件概率知识点总结一、条件概率的定义在概率论中,条件概率是指在事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。

用数学符号表示为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”,计算公式为:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中P(A∩B)表示事件A与事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。

这个公式表示了在事件B已经发生的情况下,事件A的发生概率。

二、条件概率的性质1. 非负性:条件概率P(A|B)是非负的,即P(A|B) ≥ 0。

2. 规范性:对于样本空间Ω中的任一事件A,有P(A|Ω) = P(A)。

3. 相容性:若A与B互斥,则P(A|B) = 0。

若A与B相容,则P(A|B) > 0。

4. 独立性:若P(A|B) = P(A),则事件A与事件B相互独立。

三、条件概率的应用1. 贝叶斯定理贝叶斯定理是条件概率的一个重要应用。

它是指在已知事件B发生的情况下,求事件A 发生的概率。

贝叶斯定理的公式为:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中P(A|B)表示在B条件下A的概率,P(B|A)表示在A条件下B的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。

贝叶斯定理常常应用于统计推断、机器学习、信息检索等领域。

2. 条件概率的链式法则条件概率的链式法则是指当要计算多个事件的联合概率时,可以通过条件概率和乘法定理来计算。

例如,如果要计算事件A、B、C同时发生的概率,可以利用链式法则计算:P(A∩B∩C) = P(A|B∩C) * P(B|C) * P(C)通过链式法则,可以方便地计算多个事件的联合概率,是概率论中常用的计算方法。

4. 条件概率的扩展在实际应用中,条件概率常常涉及到复杂的问题和场景,例如多维的随机变量、多个事件的相关性等。

因此,条件概率还涉及到了一些扩展和推广,如条件概率的多维联合分布、条件概率的连续性等。

五、条件概率的实际应用条件概率在实际应用中有着广泛的应用,以下是一些典型的应用场景:1. 医学诊断在医学诊断中,常常需要通过患者的症状和检查结果来判断患某种疾病的概率。

条件概率解释

条件概率解释

条件概率解释
条件概率是指在某一条件(或事件)发生的情况下,另一个事件发生的概率。

通常表示为 P(A|B),其中 A 是事件,B 是条件。

条件概率的计算公式为:P(A|B) = P(AB) / P(B)。

其中,P(AB) 是事件 A 和事件 B 同时发生的概率,P(B) 是事件 B 发生的概率。

条件概率是一种概率推理,即通过已知的条件来推断另一个事件发生的可能性。

例如,在赌博中,已知某个玩家的手牌和赌场的规定,可以计算出该玩家赢的概率。

在自然语言处理中,条件概率也经常被使用。

例如,在自然语言生成中,给定前一个词或短语,计算下一个词或短语的概率;在文本分类中,给定某个特征,计算文本属于某个类别的概率等。

条件概率

条件概率

0.7
A
3.甲 3.甲,乙,丙3人参加面试抽签,每人的试题通过不放 人参加面试抽签, 回抽签的方式确定。假设被抽的10个试题签中有4 回抽签的方式确定。假设被抽的10个试题签中有4个是 10个试题签中有 难题签,按甲先,乙次,丙最后的次序抽签。试求1 难题签,按甲先,乙次,丙最后的次序抽签。试求1) 甲抽到难题签, 甲抽到难题签,2)甲和乙都抽到难题签,3)甲没抽到 甲和乙都抽到难题签, 难题签而乙抽到难题签, 难题签而乙抽到难题签,4)甲,乙,丙都抽到难题签 的概率。 的概率。 分别表示“ 丙抽到难签” 解 设A,B,C分别表示“甲、乙、丙抽到难签” , , 分别表示
条件概率(1) 条件概率
我们知道求事件的概率有加法公式: 我们知道求事件的概率有加法公式: 若事件A 互斥, 若事件A与B互斥,则P(A∪B)=P(A)+P(B). 那么怎么求A 积事件AB的概率呢? AB的概率呢 那么怎么求A与B的积事件AB的概率呢? 注: 1.事件 事件A 至少有一个发生的事件叫做A 1.事件A与B至少有一个发生的事件叫做A与B 和事件,记为A∪B A∪B( A+B); 的和事件,记为A∪B(或A+B); 2.事件 事件A 都发生的事件叫做A 积事件, 2.事件A与B都发生的事件叫做A与B的积事件, A∩B( AB); 记为A∩B 记为A∩B(或AB); 3.若AB为不可能事件,则说事件A与B互斥. 3.若AB为不可能事件,则说事件A 互斥. 为不可能事件
表示“ 解 设A表示“活到 岁”(即≥20),B表示 表示 活到20岁 即 , 表示 活到25岁 “活到 岁” (即≥25) 即 则 P ( A) = 0.7, P ( B ) = 0.56 所求概率为
P( AB) P( B ) P ( B A) = = = 0.8 P( A) P( A)

条件概率

条件概率

§ 1.4 条件概率一、条件概率条件概率的直观定义:设有事件A ,B ,P (A )>0,在事件A 发生的条件下,B 发生的概率称为条件概率。

记为P (B|A )条件概率的性质i i j i i i 1i 11P(|A)12P(|)13i=12,i j,P(|)P(|)B S A B B A B A φ∞∞==≤≤=≠=∑() 非负性:0;() 规范性: =;() 可列可加性;若B ,,,....,且B 则有;以上是三条基本性质,象前面一般概率一样也可推出以下性质:(1)P(|)0A φ=i i j nn i i i 1i 1i=12,i j,P(|)P(|)B B A B A φ===≠=∑(2)有限可加性;若B ,,,....,且B 则有;(3)P(|A)1P(|)()B B A =-重要公式(4)A B P{(B-A)|C}P(B|C)P(A|C)⊂=-(减法公式)若,则(5)P{(A+B)|C}P(A|C)P(B|C)P(AB|C)=+-(一般加法公式)n ni i i j i=1i 11i j n n 1i j k 12n 1i j k n (6)(P(A |B)P(A |B)P(A A |B)P(A A A |B)...........(1)P(A A .......A |B)=≤<≤-≤<<≤=-+-+-∑∑∑∑多除少补原理)二、 乘法公式将条件概率公式 P (A B )P (A |B )P (B )= 改写 P(AB)P(B)P(A|B)=称为乘法公式 利用结合律推出多个事件的乘法公式:三个事件积的乘法公式 123P (A A A )12312P (A A )P (A |A A )= 312=P()P()P(A |A A )121AA|An 个事件积的乘法公式123n 1213123123n 123n-1P(A A A .........A )(A )(A |A )(A |A A )(A |A A A )......(A |A A A .........A )P P P P P =⋅三、全概率公式和贝叶斯公式全概率公式和贝叶斯公式主要用于计算比较复杂事件的概率, 它们实质上是加法公式和乘法公式的综合运用。

条件概率的性质概念

条件概率的性质概念

条件概率的性质概念条件概率是概率论中的基本概念之一,它描述了在给定某个条件下的事件发生的概率。

条件概率是一种经验性的或者统计性的概率,它需要依赖于一定数量的观察结果来计算。

在理解条件概率的性质之前,我们先从条件概率的定义开始。

条件概率的定义:设A和B是两个事件,且P(B)>0,那么在事件B已经发生的条件下,事件A 发生的概率称为事件A在事件B的条件下发生的条件概率,记作P(A B)。

条件概率的性质:1.非负性:条件概率是一个概率值,因此它的取值范围在0到1之间,即对于任何事件A和B,有0≤P(A B)≤1。

2.规范性:当事件A包含在事件B中时,即A⊆B时,有P(A B)=1。

3.对立性:当事件A与事件B互斥时,即A与B不可能同时发生时,有P(A B)=0。

4.可加性:当事件B的概率大于0时,有P(A∪B)=P(A B)P(B)+P(A B')P(B'),其中B'表示事件B的补事件。

5.乘法公式:对于任何两个事件A和B,有P(A∩B)=P(A B)P(B)=P(B A)P(A)。

这一性质也称为乘法规则。

6.独立性:当事件A和B相互独立时,即P(A∩B)=P(A)P(B),根据乘法公式可知P(A B)=P(A),即事件B的发生与否对事件A的发生概率没有影响。

条件概率的性质可以帮助我们更好地理解和计算各种事件之间的关联关系。

在实际应用中,条件概率常常用于解决与观察结果有关的问题,例如医学诊断、金融风险评估等。

通过计算各种疾病的发生概率以及与之相关的症状,医生可以利用条件概率来判断某位患者是否患有某种疾病。

类似地,金融机构可以利用条件概率来评估某个投资项目的风险程度,进而作出合理的决策。

此外,条件概率还可以应用于事件的预测和分类。

通过观察某个事件已经发生的条件下的频率,我们可以计算出在给定观察结果下其他事件发生的概率。

这对于制定决策、进行预测以及进行风险评估等具有重要作用。

条件概率及应用

条件概率及应用

条件概率及应用条件概率及应用什么是条件概率条件概率是指在已知某个事件发生的前提下,另一个事件发生的概率。

用数学表示为P(A|B),表示事件B发生的条件下事件A发生的概率。

应用场景1. 疾病诊断医学领域经常使用条件概率来进行疾病的诊断。

假设有一个罕见的疾病A,已知能够引起疾病A的基因突变是B。

如果已知某个患者有基因突变B,那么根据条件概率,我们可以计算出该患者患病A的概率P(A|B)。

2. 垃圾邮件过滤在垃圾邮件过滤中,条件概率被广泛应用。

假设我们已经有了一些已知为垃圾邮件的样本B,以及一些已知为非垃圾邮件的样本C。

我们可以通过条件概率来计算某个新邮件A是垃圾邮件的概率P(B|A),进而判断是否将该邮件放入垃圾箱。

3. 自然语言处理在自然语言处理中,条件概率可以用于语言模型的建立。

以机器翻译为例,我们可以通过条件概率计算出给定目标语言的情况下,某个句子在源语言中出现的概率P(源语言句子|目标语言句子)。

这样可以帮助机器翻译模型选择最合适的翻译。

4. 金融风险评估金融领域中,条件概率也被用于风险评估和投资决策。

例如,我们想要根据一些已知的市场数据B,预测某只股票A在未来涨跌的概率P(A|B)。

这样的预测可以帮助投资者作出更明智的决策。

5. 物体识别在计算机视觉领域,条件概率也被广泛应用于物体识别任务。

假设我们已经有了一些已知为某种物体的样本B,以及一些已知为其他物体的样本C。

通过条件概率的计算,我们可以判断给定一张图片A,它是某种物体的概率P(B|A),从而实现物体的自动识别。

结论条件概率在多个领域的应用十分广泛。

通过计算已知条件下某个事件发生的概率,我们可以进行疾病诊断、垃圾邮件过滤、金融风险评估、自然语言处理和物体识别等任务。

条件概率的运用帮助我们进行决策和预测,使我们的工作更加高效和准确。

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条件概率1.条件概率条件 设A ,B 为两个事件,且P (A )>0含义 在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率记作 P (B |A )读作A 发生的条件下B 发生的概率计算公式①事件个数法:P (B |A )=n (AB )n (A )②定义法:P (B |A )=P (AB )P (A )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 ). [注意] (1)前提条件:P (A )>0.(2)P (B ∪C |A )=P (B |A )+P (C |A ),必须B 与C 互斥,并且都是在同一个条件A 下.判断正误(正确的打“√”,错误的打“×”) (1)若事件A ,B 互斥,则P (B |A )=1.( ) (2)P (B |A )与P (A |B )不同.( ) 答案:(1)× (2)√已知P (AB )=310,P (A )=35,则P (B |A )为( )A.950B.12C.910D.14 答案:B由“0”“1”组成的三位数组中,若用事件A 表示“第二位数字为0”,用事件B 表示“第一位数字为0”,则P (A |B )等于( )A.12B.13C.14D.18 答案:A一个盒子里有6只好晶体管,4只坏晶体管,任取两次,每次取1只,每次取出后不放回,则若已知第一次取出的是好的,则第二次取出的也是好的概率为________.答案:59探究点1 利用定义求条件概率甲、乙两地都位于长江下游,根据多年的气象记录知道,甲、乙两地一年中雨天所占的比例分别为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是多少? (2)甲地为雨天时乙地为雨天的概念是多少?【解】 设“甲地为雨天”为事件A ,“乙地为雨天”为事件B , 根据题意,得P (A )=0.2,P (B )=0.18,P (AB )=0.12.(1)乙地为雨天时甲地为雨天的概率是P (A |B )=P (AB )P (B )=0.120.18=23. (2)甲地为雨天时乙地为雨天的概率是P (B |A )=P (AB )P (A )=0.120.2=35.利用定义计算条件概率的步骤(1)分别计算概率P (AB )和P (A ). (2)将它们相除得到条件概率P (B |A )=P (AB )P (A ),这个公式适用于一般情形,其中AB 表示A ,B 同时发生.如图,EFGH 是以O 为圆心,1为半径的圆的内接正方形,将一颗豆子随机地掷到圆内,用A 表示事件“豆子落在正方形EFGH 内”,B 表示事件“豆子落在扇形HOE (阴影部分)内”,则P (A )=________,P (B |A )=________.解析:因为圆的半径为1,所以圆的面积S =πr 2=π,正方形EFGH 的面积为⎝ ⎛⎭⎪⎫2r 22=2,所以P (A )=2π.P (B |A )表示事件“已知豆子落在正方形EFGH 中,则豆子落在扇形HOE (阴影部分)”的概率,所以P (B |A )=14.答案:2π 14探究点2 缩小基本事件范围求条件概率集合A ={1,2,3,4,5,6},甲、乙两人各从A 中任取一个数,若甲先取(不放回),乙后取,在甲抽到奇数的条件下,求乙抽到的数比甲抽到的数大的概率.【解】 将甲抽到数字a ,乙抽到数字b ,记作(a ,b ),甲抽到奇数的情形有(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(3,1),(3,2),(3,4),(3,5),(3,6),(5,1),(5,2),(5,3),(5,4),(5,6),共15个,在这15个中,乙抽到的数比甲抽到的数大的有(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(3,4),(3,5),(3,6),(5,6),共9个,所以所求概率P =915=35.1.[变问法]本例条件不变,求乙抽到偶数的概率.解:在甲抽到奇数的情形中,乙抽到偶数的有(1,2),(1,4),(1,6),(3,2),(3,4),(3,6),(5,2),(5,4),(5,6),共9个,所以所求概率P =915=35.2.[变条件]若甲先取(放回),乙后取,若事件A :“甲抽到的数大于4”;事件B :“甲、乙抽到的两数之和等于7”,求P (B |A ).解:甲抽到的数大于4的情形有:(5,1),(5,2),(5,3),(5,4),(5,5),(5,6),(6,1),(6,2),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6),共12个,其中甲、乙抽到的两数之和等于7的情形有:(5,2),(6,1),共2个.所以P (B |A )=212=16.利用缩小基本事件范围计算条件概率的方法将原来的基本事件全体Ω缩小为已知的条件事件A ,原来的事件B 缩小为AB .而A 中仅包含有限个基本事件,每个基本事件发生的概率相等,从而可以在缩小的概率空间上利用古典概型公式计算条件概率,即P (B |A )=n (AB )n (A ),这里n (A )和n (AB )的计数是基于缩小的基本事件范围的.一个盒子内装有4个产品,其中3个一等品,1个二等品,从中取两次,每次任取1个,作不放回抽取.设事件A 为“第一次取到的是一等品”,事件B 为“第二次取到的是一等品”,试求条件概率P (B |A ).解:将产品编号为1,2,3号的看作一等品,4号为二等品,以(i ,j )表示第一次,第二次分别取得第i 号,第j 号产品,则试验的基本事件空间Ω={(1,2),(1,3),(1,4),(2,1),(2,3),(2,4),(3,1),(3,2),(3,4),(4,1),(4,2),(4,3)},事件A 有9种情况,事件AB 有6种情况,P (B |A )=n (AB )n (A )=69=23.探究点3 条件概率性质的应用在一个袋子中装有10个球,设有1个红球,2个黄球,3个黑球,4个白球,从中依次摸2个,求在第一个球是红球的条件下,第二个球是黄球或黑球的概率.【解】 设“摸出第一个球为红球”为事件A ,“摸出第二个球为黄球”为事件B ,“摸出第三个球为黑球”为事件C ,则P (A )=110,P (AB )=1×210×9=145,P (AC )=1×310×9=130.所以P (B |A )=P (AB )P (A )=145÷110=29,P (C |A )=P (AC )P (A )=130÷110=13.所以P (B ∪C |A )=P (B |A )+P (C |A )=29+13=59.所以所求的条件概率为59.利用条件概率性质的解题策略(1)分析条件,选择公式:首先看事件B ,C 是否互斥,若互斥,则选择公式P (B ∪C |A )=P (B |A )+P (C |A ).(2)分解计算,代入求值:为了求比较复杂事件的概率,一般先把它分解成两个(或若干个)互不相容的较简单的事件之和,求出这些简单事件的概率,再利用加法公式即得所求的复杂事件的概率.外形相同的球分装在三个盒子中,每盒10个.第一个盒子中有7个球标有字母A ,3个球标有字母B ,第二个盒子中有红球和白球各5个,第三个盒子中有红球8个,白球2个.试验按如下规则进行:先在第一个盒子中任取一个球,若取得标有字母A 的球,则在第二个盒子中任取一个球;若第一次取得标有字母B 的球,则在第三个盒子中任取一个球.如果第二次取出的是红球,则称试验为成功.求试验成功的概率. 解:设A ={从第一个盒子中取得标有字母A 的球},B ={从第一个盒子中取得标有字母B 的球}, R ={第二次取出的球是红球}, W ={第二次取出的球是白球},则P (A )=710,P (B )=310,所以P (R |A )=12,P (W |A )=12,P (R |B )=45,P (W |B )=15,所以P (RA ∪RB )=P (RA )+P (RB )=P (R |A )P (A )+P (R |B )P (B )=12×710+45×310=0.59.1.已知P (B |A )=13,P (A )=25,则P (AB )等于( )A.56 B.910 C.215D.115解析:选C.P (AB )=P (B |A )·P (A )=13×25=215,故选C.2.甲、乙、丙三人到三个景点旅游,每人只去一个景点,设事件A 为“三个人去的景点不相同”,B 为“甲独自去一个景点”,则概率P (A |B )等于( ) A.49 B.29 C.12 D.13 解析:选C.由题意可知.n (B )=C 1322=12,n (AB )=A 33=6.所以P (A |B )=n (AB )n (B )=612=12.3.考虑恰有两个小孩的家庭.(1)若已知某家有男孩,求这家有两个男孩的概率;(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).解:Ω={(男,男),(男,女),(女,男),(女,女)}. 设B =“有男孩”,则B ={(男,男),(男,女),(女,男)}.A =“有两个男孩”,则A ={(男,男)},B 1=“第一个是男孩”,则B 1={(男,男),(男,女)},于是得(1)P (B )=34,P (BA )=P (A )=14,所以P (A |B )=P (BA )P (B )=13;(2)P (B 1)=12,P (B 1A )=P (A )=14,所以P (A |B 1)=P (B 1A )P (B 1)=12.1.对条件概率计算公式的两点说明(1)如果知道事件A 发生会影响事件B 发生的概率,那么P (B )≠P (B |A );(2)已知A 发生,在此条件下B 发生,相当于AB 发生,要求P (B |A ),相当于把A 看作新的基本事件空间计算AB 发生的概率,即P (B |A )=n (AB )n (A )=n (AB )n (Ω)n (A )n (Ω)=P (AB )P (A ).2.两个区别(1)P (B |A )与P (A |B )意义不同,由条件概率的定义可知P (B |A )表示在事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率;而P (A |B )表示在事件B 发生的条件下事件A 发生的条件概率.(2)P (B |A )与P (B ):在事件A 发生的前提下,事件B 发生的概率不一定是P (B ),即P (B |A )与P (B )不一定相等.[A 基础达标]1.已知甲在上班途中要经过两个路口,在第一个路口遇到红灯的概率为0.5,两个路口连续遇到红灯的概率为0.4,则甲在第一个路口遇到红灯的条件下,第二个路口遇到红灯的概率为( ) A .0.6 B .0.7 C .0.8D .0.9解析:选C.设“第一个路口遇到红灯”为事件A ,“第二个路口遇到红灯”为事件B ,则P (A )=0.5,P (AB )=0.4, 则P (B |A )=P (AB )P (A )=0.8.2. 7名同学站成一排,已知甲站在中间,则乙站在末尾的概率是( ) A.14 B.15 C.16 D.17解析:选C.记“甲站在中间”为事件A ,“乙站在末尾”为事件B ,则n (A )=A 66,n (AB )=A 55, P (B |A )=A 55A 66=16.3.(2018·洛阳高二检测)一盒中装有5个产品,其中有3个一等品,2个二等品,从中不放回地取出产品,每次1个,取两次,已知第一次取得一等品的条件下,第二次取得的是二等品的概率是( )A.12B.13C.14D.23解析:选A.设事件A 表示“第一次取得的是一等品”,B 表示“第二次取得的是二等品”. 则P (AB )=3×25×4=310,P (A )=35.由条件概率公式知 P (B |A )=P (AB )P (A )=31035=12.4.在区间(0,1)内随机投掷一个点M (其坐标为x ),若A ={x |0<x <12},B ={x |14<x <34},则P (B |A )等于( )A.12B.14C.13D.34 解析:选A.P (A )=121=12.因为A ∩B ={x |14<x <12},所以P (AB )=141=14,所以P (B |A )=P (AB )P (A )=1412=12.5. 甲、乙两人从1,2,…,15这15个数中,依次任取一个数(不放回),则在已知甲取到的数是5的倍数的情况下,甲所取的数大于乙所取的数的概率是( ) A.12 B.715 C.815 D.914解析:选D.设事件A =“甲取到的数是5的倍数”,B =“甲所取的数大于乙所取的数”,又因为本题为古典概型概率问题,所以根据条件概率可知,P (B |A )=n (A ∩B )n (A )=4+9+143×14=914.故选D.6.已知P (A )=0.4,P (B )=0.5,P (A |B )=0.6,则P (B |A )为________. 解析:因为P (A |B )=P (AB )P (B ),所以P (AB )=0.3. 所以P (B |A )=P (AB )P (A )=0.30.4=0.75.答案:0.757.抛掷红、蓝两颗骰子,若已知蓝骰子的点数为3或6,则两骰子点数之和大于8的概率为________.解析:令A =“抛掷出的红、蓝两颗骰子中蓝骰子的点数为3或6”,B =“两骰子点数之和大于8”,则A ={(3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6),(6,1),(6,2),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6)},AB ={(3,6),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6)}. 所以P (B |A )=P (AB )P (A )=n (AB )n (A )=512.答案:5128.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 ,则第2次也抽到A 的概率是________.解析:设“第1次抽到A ”为事件A ,“第2次也抽到A ”为事件B ,则AB 表示两次都抽到A ,P (A )=452=113,P (AB )=4×352×51=113×17,所以P (B |A )=P (AB )P (A )=117. 答案:1179.一个袋子中,放有大小、形状相同的小球若干,其中标号为0的小球有1个,标号为1的小球有2个,标号为2的小球有n 个.从袋子中任取2个小球,取到标号都是2的小球的概率是110.(1)求n 的值;(2)从袋子中任取2个球,已知其中一个的标号是1的条件下,求另一个标号也是1的概率. 解:(1)由题意得C 2n C 2n +3=n (n -1)(n +3)(n +2)=110,解得n =2(负值舍去).所以n =2.(2)记“一个的标号是1”为事件A ,“另一个的标号也是1”为事件B ,所以P (B |A )=n (AB )n (A )=C 22C 25-C 23=17. 10.已知男人中有5%患色盲,女人中有0.25%患色盲,从100个男人和100个女人中任选一人.(1)求此人患色盲的概率;(2)如果此人是色盲,求此人是男人的概率.解:设“任选一人是男人”为事件A ;“任选一人是女人”为事件B ,“任选一人是色盲”为事件C .(1)P (C )=P (AC )+P (BC )=P (A )P (C |A )+P (B )P (C |B )=100200×5100+100200×0.25100=21800. (2)P (A |C )=P (AC )P (C )=520021800=2021.[B 能力提升]11.先后掷两次骰子(骰子的六个面上分别是1,2,3,4,5,6点),落在水平桌面后,记正面朝上的点数分别为x ,y ,记事件A 为“x +y 为偶数”,事件B 为“x ,y 中有偶数且x ≠y ”,则概率P (B |A )的值为( )A.12B.13C.14D.16解析:选B.根据题意,事件A 为“x +y 为偶数”,则x ,y 两个数均为奇数或偶数,共有2×3×3=18个基本事件.所以事件A 发生的概率为P (A )=2×3×36×6=12,而A ,B 同时发生,基本事件有“2+4”“2+6”“4+2”“4+6”“6+2”“6+4”,一共有6个基本事件, 所以事件A ,B 同时发生的概率为P (AB )=66×6=16, 所以P (B |A )=P (AB )P (A )=1612=13.12.从1~100共100个正整数中,任取一数,已知取出的一个数不大于50,则此数是2或3的倍数的概率为________.解析:设事件C 为“取出的数不大于50”,事件A 为“取出的数是2的倍数”,事件B 是“取出的数是3的倍数”. 则P (C )=12,且所求概率为P (A ∪B |C )=P (A |C )+P (B |C )-P (AB |C )=P (AC )P (C )+P (BC )P (C )-P (ABC )P (C )=2×(25100+16100-8100)=3350. 答案:335013.一个口袋内装有2个白球和2个黑球,那么:(1)先摸出1个白球不放回,再摸出1个白球的概率是多少? (2)先摸出1个白球后放回,再摸出1个白球的概率是多少?解:(1)设“先摸出1个白球不放回”为事件A ,“再摸出1个白球”为事件B ,则“先后两次摸出白球”为事件AB ,“先摸一球不放回,再摸一球”共有4×3种结果, 所以P (A )=12,P (AB )=2×14×3=16,所以P (B |A )=1612=13.所以先摸出1个白球不放回,再摸出1个白球的概率为13.(2)设“先摸出1个白球放回”为事件A 1,“再摸出1个白球”为事件B 1,“两次都摸出白球”为事件A 1B 1,P (A 1)=12,P (A 1B 1)=2×24×4=14,所以P (B 1|A 1)=P (A 1B 1)P (A 1)=1412=12.所以先摸出1个白球后放回,再摸出1个白球的概率为12.14.(选做题)在某次考试中,要从20道题中随机地抽出6道题,若考生至少能答对其中的4道题即可通过;若能答对其中的5道题就能获得优秀.已知某考生能答对其中的10道题,并且已知道他在这次考试中已经通过,求他获得优秀成绩的概率.解:设“该考生6道题全答对”为事件A ,“该考生恰好答对了5道题”为事件B ,“该考生恰好答对了4道题”为事件C ,“该考生在这次考试中通过”为事件D ,“该考生在这次考试中获得优秀”为事件E ,则D =A ∪B ∪C ,E =A ∪B ,且A ,B ,C 两两互斥,由古典概型的概率公式知P (D )=P (A ∪B ∪C )=P (A )+P (B )+P (C ) =C 610C 620+C 510C 110C 620+C 410C 210C 620=12 180C 620, 又AD =A ,BD =B , 所以P (E |D )=P (A ∪B |D ) =P (A |D )+P (B |D )11=P (AD )P (D )+P (BD )P (D )=P (A )P (D )+P (B )P (D )=C 610C 62012 180C 620+C 510C 110C 62012 180C 620=1358.。

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