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人教版数学选择性必修三7.1.1条件概率课件

人教版数学选择性必修三7.1.1条件概率课件
1
3
2
5
1.已知P(B|A)= ,P(A)= ,则P(AB)等于(
A.
5
6
B.
9
10
C.
2
15
= | ⋅ = ×
)
D.

| =

1
3
C
2 2
=
5 15
1
15
2.4张奖券中只有1张能中奖,现分别由4名同学无放回地抽取.若已知第
一名同学没有抽到中奖券,则最后一名同学抽到中奖券的概率是(
= ∪∪ = + + = 6 +
+
=
6
6
6
20
20
20
20
P(AD)=P(A),P(BD)=P(B),


P(E|D)=P(A∪B|D)=P(A|D)+P(B|D)=
+


=
13
58
类题通法
若事件B,C互斥,则P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A),
令A={产品的长度合格},B={产品的质量合格},AB={产品的长




度、质量都合格}.
问题3:试探求P(B)、P(AB)、P(A|B)间的关系.
提示:P(A|B)=


.
1.条件概率




• 设A,B为两个事件,且P(A)>0,称P(B|A)=


为在事件A
产生的条件下,事件B产生的条件概率.
他在这次考试中已经通过,求他获得优秀的概率.
设事件A为“该考生6道题全答对”,事件B为“该考生答对了其中5道题,另一道答错”,

6.1.1 条件概率的概念 教学课件 (32张PPT) 高中数学北师大版(2019)选择性必修第一册

6.1.1 条件概率的概念 教学课件 (32张PPT) 高中数学北师大版(2019)选择性必修第一册

设 A,B 是两个事件,且 P A 0 , 则称 P AB
P B|A PA
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. 显然, 0 P B | A 1.
从集合的角度看,若事件 A 已发生,则为使 B 也发生,试验结果必须是既在 A 中又在 B 中的样本点, 即此点必属于 AB (如图). 由于已知 A 已经发生, 故 A 成 为计算条件概率 P B | A 新的样本空间.
门帘,中堂,墙帱”四个物体中随机购买一个,设事件 A 为“两人至少有一人购买墙帱”,
6
事件
B
为“两人选择的物件不同”,则 P B
A
________.
7
解析:
P( A)
4
4 3 44
3
7 16
,
P(
AB)
1
3 4
31 4
3 8
,
3
所以 P B A P(AB)
P( A)
8 7
6 7
.
16
7.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 0.3 ,则甲在第一个路口遇到红灯的条件下,第二个路口遇
7
8
解析:由题意,若第一次取走一个偶数,则
P(
A)
4 8
1 2
.由于还剩下
4
个奇数,3
个偶数,则
P( AB)
1 2
3 7
3 14
.所以
P(B∣A)
P( AB) P( A)
3 7
.故选
C.
B 2.已知
P
A
B

条件分布律条件分布函数条件概率密度ppt课件

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第三章 随机变量及其分布
一、随机变量的独立性
§4随机变量的独立性
设 (X, Y )是二维随机变量,其联合分布函数为 F (x, y) ,又随机变量X 的分布函数为FX (x), 随机变量Y 的分布函数为FY ( y).
如果对于任意的x, y,有
F (x, y) FX (x) FY (y)
则称 X, Y 是相互独立的随机变量.
第三章 随机变量及其分布
一 、离散型随机变量的条件分布律
§3条件分布
设 ( X ,Y ) 是二维离散型随机变量,其分布律为 P{ X= xi ,Y= yj }= pi j , i , j=1,2,...
(X, Y ) 关于 X 和关于 Y 的边缘分布律分别为:
P{ X xi } pi• pi j , i 1,2, j 1
1 2
- 2)
(y
- 2 )2
2 2
目 录 前一页 后一页 退 出
第三章 随机变量及其分布
又随机变量Y 的边缘密度函数为
§3条件分布
fY (y)
1
- ( y-2 )2
e 2
2 2
2 2
(- < y < )
因此,对任意的 y,fY ( y) 0,
( ) ( ) f X Y
xy
f (x, y) fY (y)
所以,当0 < y < 1时, 0,
其它.
fY (y) f (x,
-
y)dx
y 1 dx - ln(1 -
0 1- x
y
y).
所以,随机变量 Y 的密度函数为
1
fY
(y)
ln(1 -
0,
y),

《条件概率》课件

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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} =
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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》公开课教学PPT课件

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贝叶斯网络模型简介
贝叶斯网络定义
一种基于概率图模型的 机器学习算法,用于表 示和推理不确定性知识。
网络结构
由有向无环图和条件概 率表组成,节点表示随 机变量,边表示变量间
的依赖关系。
推理算法
通过贝叶斯网络中的条 件概率表,利用推理算 法计算目标变量的后验
概率分布。
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
掌握条件概率的概念和计算方法对于理解和应用概率论和数理统计具有重要意义。
教学目标和要求
教学目标
通过本课程的学习,使学生掌握条件概率的概念、计算方法和 应用,培养学生的逻辑思维能力和分析问题的能力。
教学要求
要求学生能够熟练掌握条件概率的计算方法,理解条件概率在 实际问题中的应用,并能够运用所学知识解决一些实际问题。 同时,要求学生积极参与课堂讨论和思考,提高自己的思维能 力和解决问题的能力。
条件概率与独立性的关系
如果事件A与事件B相互独立,则P(B|A)=P(B),即事件A的发生对事 件B的发生没有影响。
条件概率的应用
条件概率在实际问题中有着广泛的应用,如医学诊断、天气预报、金 融风险评估等领域。
拓展延伸:条件期望、条件方差等概念介绍
• 条件期望的定义与性质:条件期望是指在某一事件发生的条件下,另一 随机变量的期望值。它具有线性性、单调性等基本性质。
条件概率在贝叶斯定理中作用
先验概率与后验概率
01
条件概率在贝叶斯定理中,用于计算先验概率和后验概率,即
根据已知信息更新某事件发生的概率。
因果关系分析
02
条件概率可以帮助分析事件之间的因果关系,进而推断出未知
事件的发生概率。

北师大版高中数学选择性必修1第六章1.1随机事件的条件概率课件

北师大版高中数学选择性必修1第六章1.1随机事件的条件概率课件
P(AB) 的样本空间是 ,
PB A 的样本空间是 A。
(3)概率值得大小: P(B A) P(AB)

C
A AA
B
例题:在5道题中有3道选择题和2道填空题,如果不放回地依次抽
取2道题,求:
(1)第一次抽到选择题的概率;
(2)第一次和第二次抽都到选择题的概率;
(3)在第一次抽到选择题的条件下,第二次抽到选择题的概率.
答:不一样,它们发生的前提条件不同,前者是事件A发
生的条件下B事件发生,后者是事件B发生的条件下A发生
思考5、概率P(AB)与P(B A)有什么区别和联系呢?

联系:
区别:

事件A,事件B都发生了
(1)事件A、B有时间差异:
P(AB)是事件A、B同时发生,
PB A 是事件A发生后B发生。
(2)样本空间有差异:
率的交事件(或积事件),记作 A B(或AB)
A
AB
B
三门问题(蒙提霍尔问题)
假设你在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中选择一扇;其中一
扇后面有一辆轿车,其余两扇门后是空的。你选择一道门后,不要打
开,主持人(知道哪里有车)会在没选中的二扇门中选一个空门打开
,然后他问你:“你是坚持刚刚的选择还是换另一扇门呢?
问题:3张奖券只有一张能中奖,现在分别由3名同学不放回地抽取,
那么最后一名同学抽到中奖奖券的概率是否比其他同学的小?
思考1:如果已知第一名同学没有抽到中奖奖券,那么最后一个同
学抽到中奖奖券的概率又是多少呢?
思考2:知道第一名同学的抽奖结果对后面同学抽到奖券的概率有影响吗?
为什么会影响最后一名同学抽到中奖奖券的概率呢?

《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。

《条件概率公开课》课件

《条件概率公开课》课件
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。

《条件概率》课件

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公式
联合概率公式
P(A和B) = P(A) * P(B|A)
边缘概率公式
P(A) = ∑[P(A和Bi)], 其中Bi为所 有可能的B事件
条件概率公式
P(A|B) = P(A和B) / P(B)
性质
1 加法法则
P(A或B) = P(A) + P(B) - P(A和B)
3 全概率公式
P(A) = ∑[P(A|Bi) * P(Bi)], 其中Bi为所有可 能的B事件
《条件概率》PPT课件
欢迎大家来到本次关于《条件概率》的PPT课件。今天我们将学习条件概率 的概念、公式、性质以及一些实例应用,让您更深入地了解这个重要的数学 概念。
概念
概率的定义
概率是指在一次随机事件中,某一结果发生的可能性或频率。
条件概率的定义
条件概率是指在给定一定条件下,某一事件发生的概率。
3
桶中含有苹果的概率问题
根据已知条件,计算从一个桶中取出的苹果为某种特定类型的概率。

机器判定眼疾的概率问题
根据机器判定结果和已知数据,评估机器正确判定眼疾的概率。
总结
1 一些注意点
理解条件概率的背后的数学原理以及如何应用条件概率进行问题求解。
2 重点回顾
重要的公式和性质,如联合概率公式、乘法法则、全概率公式和贝叶斯定理。
2 乘法法则
P(A和B) = P(A) * P(B|A) = P(B) * P(A|B)
4 贝叶斯定理
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)
实例应用
1
疾病与人群的关系
了解一个人是否患有某种疾病的概率,基于该人在特定人群中的概率。
2
投骰子的概率问题

条件概率公开课ppt课件

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THANKS
感谢观看
语言模型
在自然语言处理中,语言模型是非常重要的组成 部分,而贝叶斯定理可以在语言模型中发挥重要 作用,例如在n-gram模型中计算词的概率。
05
条件概率在统计学中地位和作用
条件概率在假设检验中作用
1 2 3
确定原假设和备择假设
基于条件概率,可以明确假设检验中的原假设和 备择假设,进而构建检验统计量。
相关性分析应用
相关性分析在信号处理中广泛应 用于噪声抑制、信号检测、模式 识别等领域。例如,在语音识别 中,通过对语音信号进行相关性 分析,可以提取出语音特征参数 用于识别不同的语音内容。
04
贝叶斯定理及其应用
贝叶斯定理基本形式
条件概率公式
$P(AB) = P(A)P(B/A) = P(B)P(A/B)$
相互独立的事件之间不具有相互影响,因此一个事件的发生 不会改变另一个事件的发生概率。但是需要注意的是,独立 事件和互斥事件是不同的概念,互斥事件不能同时发生,但 独立事件可以。
条件概率计算方法
条件概率的计算方法主要有两种:一种是利用条件概率的 定义直接计算,即P(A|B)=P(AB)/P(B);另一种是利用全概 率公式进行计算,特别适用于事件B可以划分为多个互斥事 件的并集的情况。
。条件概率在泊松过程中用于描述在已知某个事件发生的情况下,其他
事件发生的概率。
03
布朗运动
布朗运动是一种连续时间的随机过程,用于描述微粒在液体或气体中的
无规则运动。条件概率在布朗运动中用于描述微粒在未来某个时刻的位
置分布。
03
多元随机变量条件概率
多元随机变量联合分布
联合分布函数定义
对于多元随机变量$(X_1, X_2, ..., X_n)$,其联合分布函数$F(x_1, x_2, ..., x_n)$描述了随 机变量取值小于等于$(x_1, x_2, ..., x_n)$的概率。

条件概率 (PPT)

条件概率 (PPT)

A.17
B.27
C.16
D.277
解析:选 A.因为 P(A)=A333+3 1=277,P(AB)=313=217,
所以 P(B|A)=PP((AAB))=17.
4.位于西部地区的 A,B 两地,据多年的资料记载:A,B 两地 一年中下雨天仅占 6%和 8%,而同时下雨的比例为 2%,则 A 地为雨天时,B 地也为雨天的概率为________.
1.某种动物活到 20 岁的概率是 0.8,活到 25 岁的概率是 0.4,
则现龄 20 岁的这种动物活到 25 岁的概率是( )
A.0.32
B.0.5
C.0.4
D.0.8
2.把一枚硬币连续抛两次,记“第一次出现正面”为事件 A,“第
二次出现正面”为事件 B,则 P(B|A)等于( )
A.12
B.14
1 (2)P(B|A)=PPAAB=120=14.
5
2.3.1 条件概率
问题导入 已知《新相亲大会》节目组有100个男士,其中
有70个人品好,80个相貌佳,60个人品相貌俱佳。 现王大妈要从中为女儿选定一个相亲对象: (1)选到人品好的概率?选到相貌佳的概率?选到 相貌俱佳的概率? (2)王大妈是个颜控,那么请问,已知王大妈选定 的男士相貌佳,那么他的人品也好的概率是多少?
骰子的点数之积大于 20 的概率是( )
A.14
B.13
C.12
D.35
3.袋中装有标号为 1,2,3 的三个小球,从中任取一个,记下
它的号码,放回袋中,这样连续做三次.若抽到各球的机会均等,
事件 A 为“三次抽到的号码之和为 6”,事件 B 为“三次抽到的
号码都是 2”,则 P(B|A)=( )

7.1条件概率课件(人教版)

7.1条件概率课件(人教版)

2 1 2 1 3 1 7
P A
5 2 5 2 5 2 10
2 1 2
P AB
5 2 10
2
C.
9
P AB 2
P B A =

P A 7
例题练习
思考题2(1)100件产品中有6件次品,现从中不放回地任取3件产
品,在前两次抽到正品的条件下,第三次抽到次品的概率为(

n A 6 2
1
D.
2
例题练习
例2:(2)甲、乙两名同学各自独立地解答同一个问题,他们能
2
1
够正确解答该问题的概率分别为 和 ,在这个问题已被解答正确
5
2
的前提下,甲、乙两名同学都能正确解答该问题的概率为()
2
A.
7
1
B.
5
A:问题已被正确解答
9
D.
10
B:甲、乙两名同学都能正确解答该问题
A:灯泡来自甲厂
P A 0.7
P B|A 0.95
B:灯泡合格
P AB P A P B | A 0.665
例题练习
思考题3 某项设计游戏规定:选手先后对两个目标进行射击,
只有两个目标都射中才能过关,某选手射中第一个目标的概
率为0.8,继续射击,射中第二个目标的概率为0.5,则这个
(1)根据条件概率的概念:在事件A产生的前提下,事
件B产生的概率为
P AB
P B A =
P A
(2)利用缩小样本空间进行计算:在古典概型里,将
本来的样本空间Ω缩小为已知的事件A,将本来的事件B
缩小为AB。利用古典概型计算概率,

条件概率(公开课)课件

条件概率(公开课)课件

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 ppt课件

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n(A∩C)=14 × 12 =8,
∴P(C|A)=
n A∩ C
n A
8
2
= = .
20 5
(2)一批同型号产品由甲、乙两厂生产,产品结构如下表:
等级厂别数量
合格品
次品
合计
甲厂
475
25
500
乙厂
644
56
700
合计
1 119
81
1 200
先求基本事件的概率,再依据条件概率的计算公式计算.
①从这批产品中随意地取一件,则这件产品恰好是次品的概率是
解析:如果用(F,M)表示较大的小孩是女孩,较小的小孩是男孩,则样本空间
可以表示为
Ω={(F,M),(F,F),(M,F),(M,M)}.
“较大的小孩是女孩”对应的是A={(F,M),(F,F)},“较小的小孩是男孩”对应
的是B={(F,M),(M,M)},从而“已知较大的小孩是女孩的条件下,较小的小

.
(2)在原样本空间Ω中,先计算P(A∩B),P(A),再利用公式P(B|A)=


计算求得P(B|A).
(3)条件概率的算法:已知事件A发生,在此条件下事件B发生,即事
件A∩B发生,要求P(B|A),相当于把A看作新的基本事件空间计算事
A∩B
件A∩B发生的概率,即P(B|A)=
雨占12%,记P(A)=0.2,P(B)=0.18,P(A∩B)=0.12,则P(A|B)=
2
3
________,P(B|A)=________.
3
5
解析:由公式可得P(A|B)=
P A∩ B
P B
P A∩ B
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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。
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对未来研究的展望
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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
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目录
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• 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
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引言
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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。
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条件概率在生活中的应用
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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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2.在条件概率的定义中,要强调P(A)>0.当 P(A)=0时,P(B|A)=0.
3.P(B|A)=PPAAB可变形为P(AB)= P(B|A)·P(A),即只要知道其中的两个值就可以求 得第三个值.
【当堂测评】
1.下列正确的是( )
A.P(A|B)=P(B|A)
B.P(A∩B|A)=P(B)
C.PPABB=P(B|A)
【提示】 (1)P(A)=19030,P(B)=19000,P(A∩B)=18050. (2)事件A|B发生,相当于从90件质量合格的产品中任取1件 长度合格,其概率为P(A|B)=8950. (3)P(A|B)=PPA∩BB.
【精讲点拨】
1.两个事件 A 与 B 的交(或积)
把由事件
A

同时发生 B
根据题意知P(B|A)=0.8,P(A)=0.9,
根据条件概率公式P(B|A)=
PA∩B PA
可得P(A∩B)=
P(B|A)·P(A)=0.8×0.9=0.72,即这粒种子能成长为幼苗的概率
为0.72.
【 总结提升】
1.由条件概率的定义可知,P(B|A)与P(A|B) 是不同的.另外,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.
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=30,
根据分步计数原理n(A)=A14A15=20,于是P(A)=nnΩA=2300=
2 3.
(2)因为n(AB)=A24=12,于是P(AB)=nnAΩB=1320=25. (3)法一:由(1)(2)可得,在第1次抽到舞蹈节目的条件下, 第2次抽到舞蹈节目的概率为
2 P(B|A)=PPAAB=52=35.
所构成的事件
D,称为事件
A

B
的交(或积),记作D=A∩B (或 D=AB ).
2.条件概率
名称
定义
符号表示 计算公式
对于任何两个事件A和B,
条件 在已知事件A 发生的条件 P(B|A)
概率 下,事件B发生的概率叫做
条件概率.
P(B|A)= PA∩B,
PA P(A)>0
利用定义求条件概率
一个袋中有 2 个黑球和 3 个白球,如果不放回地抽取两个 球,记事件“第一次抽到黑球”为 A;事件“第二次抽到黑球” 为 B.
【解析】 根据条件概率公式知P=00..48=0.5. 【答案】 0.5.
4.掷两颗均匀的骰子,问: (1)至少有一颗是6点的概率是多少? (2)在已知它们点数不同的条件下,至少有一颗是6点的概率 又是多少? 【解】 (1)对两颗骰子加以区别,则共有36种不同情况, 它们是等可能的. 设A=“至少有一颗是6点”,则事件A共包含11种不同情 况,∴P(A)=3116.
解读 3.能利用条件概率公式解一些简单的实际问题.(难
点)
条件概率 【前置检测】
100 件产品中有 93 件产品的长度合格,90 件产品的质量 合格,85 件产品的长度、质量都合格.
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},(1)求 P(A)、P(B)、P(A∩B);(2)任 取一件产品,已知其质量合格(即 B 发生),求它的长度(即 A 发生) 也合格(记为 A|B)的概率;(3)试探求 P(B)、P(A∩B)、P(A|B)间的 关系.
2.2 条件概率与事件的独立性 2.2.1 条件概率
●三维目标 1.知识与技能 (1)理解条件概率的定义. (2)掌握条件概率的两种计算方法. (3)利用条件概率公式解决一些简单的实际问题. 2.过程与方法 通过逐步探究,让学生体会条件概率的思想. 3.情感、态度与价值观 体会数学的应用价值,增强数学的应用意识.
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法二:因为n(AB)=12,n(A)=20, 所以P(B|A)=nnAAB=1220=35.
有一批种子的发芽率为0.9,出芽后的幼苗成活率为0.8,在这
批种子中,随机抽取一粒,求这粒种子能成长为幼苗的概率.
【解】 设种子发芽为事件A,芽成长为幼苗为事件B,则
种子发芽后成长为幼苗为事件A∩B(发芽,又成长为幼苗).
●重点难点 重点:条件概率的概念. 难点:条件概率的求法及应用. 教学时要抓知识选择的切入点,从学生原有的认知水平和 所需的知识特点入手,引导学生结合古典概型知识,不断地观 察、分析、理解条件概率的概念,通过例题与练习,进一步让 学生对条件概率的求法及应用有更深的认识,从而化解难点、 强化重点.
1.了解条件概率的概念. 课标 2.掌握求条件概率的两种方法.(重点)
(1)分别求事件 A,B,AB 发生的概率; (2)求 P(B|A).
【思路探究】 解答本题可先求P(A),P(B),P(AB),再用 公式P(B|A)=PPAAB求概率.
【自主解答】 由古典概型的概率公式可知 (1)P(A)=25, P(B)=2×15+ ×34×2=280=25, P(AB)=25× ×14=110.
D.P(A|B)=nnABB
【解析】 由条件概率公式易知D正确.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
【答案】 D
2.把一枚硬币投掷两次,事件A={第一次出现正面},B=
{第二次出现正面},则P(B|A)等于( )
1
1
1
1
A.4
B.2
C.6
D.8
【解析】 P(AB)=14,P(A)=12,∴P(B|A)=12.
【答案】 B
3.设某动物由出生算起活到 20 岁的概率为 0.8,活到 25 岁 的概率为 0.4,现有一个 20 岁的这种动物,则它活到 25 岁的概 率是________.
【思路探究】 第(1)、(2)问属古典概型问题,可直接代入 公式;第(3)问为条件概率,可以借用前两问的结论,也可以直 接利用基本事件个数求解.
【自主解答】 设第1次抽到舞蹈节目为事件A,第2次抽到
舞蹈节目为事件B,则第1次和第2次都抽到舞蹈节目为事件AB.
(1)从6个节目中不放回地依次抽取2个的事件数为n(Ω)=A
1 (2)P(B|A)=PPAAB=120=14.
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利用基本事件个数求条件概率
现有6个节目准备参加比赛,其中4个舞蹈节目,2 个语言类节目,如果不放回地依次抽取2个节目,求:
(1)第1次抽到舞蹈节目的概率; (2)第1次和第2次都抽到舞蹈节目的概率; (3)在第1次抽到舞蹈节目的条件下,第2次抽到舞蹈节目的 概率.
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