《概率统计》知识点(持续更新……)

条件概率与全概率公式

条件概率: P ( A B ) = P ( A B ) P ( B ) P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)} 全概率公式: P ( B ) = i = 1 P ( A i B ) = i = 1 P ( A i ) P ( B A i ) P(B)=\sum_{i=1}^{\infty}P(A_iB)=\sum_{i=1}^{\infty}P(A_i)P(B|A_i) 简化版的全概率公式: P ( B ) = P ( A B ) + P ( A ˉ B ) = P ( A ) P ( B A ) + P ( A ˉ ) P ( B A ˉ ) P(B)=P(AB)+P(\bar AB)=P(A)P(B|A)+P(\bar A)P(B|\bar A)
【例】:人患癌症的概率为1/1000.假设有一台癌症诊断仪S1,通过对它以往的诊断记录的分析,如果患者确实患有癌症它的确诊率为90%,如果患者没有癌症,被诊断成癌症的概率是10%。某人在被诊断为癌症后,他真正患癌症的概率是多少?
【解】:把该人被诊断为癌症记为事件 X X ,没有被诊断为癌症记为事件 X ˉ \bar X ,在自然人群中患有癌症记为事件 Y Y ,没有患癌症记为事件 Y ˉ \bar Y 。依题意得 P ( X Y ) = 90 % P(X|Y)=90\% P ( X Y ˉ ) = 10 % P(X|\bar Y)=10\% P ( Y ) = 1 / 1000 P(Y)=1/1000 P ( Y ˉ ) = 999 / 1000 P(\bar Y)=999/1000 P ( X ) = P ( Y ) P ( X Y ) + P ( Y ˉ ) P ( X Y ˉ ) = 100.8 / 1000 P(X)=P(Y)P(X|Y)+P(\bar Y)P(X|\bar Y)=100.8/1000 P ( Y X ) = P ( X Y ) P ( X ) = P ( Y ) P ( X Y ) P ( X ) = 1 / 112 P(Y|X)=\frac{P(XY)}{P(X)}=\frac{P(Y)P(X|Y)}{P(X)}=1/112
【例】H同学每天乘公交上学,早上睡过头或遇到堵车都会迟到;H早上睡过头的概率为0.2,路上遇到堵车的概率为0.5;若某天早上H迟到了,那么以下推测正确的有()。
a) 今天H早上睡过头了的概率大于0.2
b) 今天H早上遇到堵车的概率小于0.5
【解】:a。
记X表示睡过头,Y表示遇到堵车,Z表示迟到 P ( Z ) = 1 P ( X ˉ Y ˉ ) = 1 P ( X ˉ ) P ( Y ˉ ) = 1 0.4 = 0.6 P(Z)=1-P(\bar X \bar Y)=1-P(\bar X)P(\bar Y)=1-0.4=0.6 P ( X Z ) = P ( X Z ) P ( Z ) = P ( Z X ) P ( X ) P ( Z ) = 0.2 0.6 P(X|Z)=\frac{P(XZ)}{P(Z)}=\frac{P(Z|X)P(X)}{P(Z)}=\frac{0.2}{0.6} P ( Y Z ) = P ( Y Z ) P ( Z ) = P ( Z Y ) P ( X ) P ( Z ) = 0.5 0.6 P(Y|Z)=\frac{P(YZ)}{P(Z)}=\frac{P(Z|Y)P(X)}{P(Z)}=\frac{0.5}{0.6}

概率的加法公式及推论

概率的加法公式: P ( A B ) = P ( A ) + P ( B ) P ( A B ) P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(AB) 推论1: P ( A B ) P ( A ) + P ( B ) P(A\cup B)\le P(A)+P(B) 推论2: P ( A B ) P ( A ) + P ( B ) 1 P(AB)\ge P(A)+P(B)-1
【例】:若AB为任意两个随机事件,则()
a) P(AB)>=(P(A)+P(B))/2
b) P(AB)<=P(A)P(B)
c) P(AB)<=(P(A)+P(B))/2
d) P(AB)>=P(A)P(B)
【解】c。
由P(AB)定义可知:P(AB)<=P(A),P(AB)<=P(B);相加,除以2得c。
关于b,当A和B是包含关系时错误。
关于d,当A和B互斥时P(AB)=0,P(A)P(B)>=0

独立和互斥

  • 互斥,即两个事件不能同时发生。即交集为空,但可能会产生相互影响(比如A发生,B就一定不发生了)。
  • 独立,即事件之间的发生互不影响,但可能会同时发生。
  • 独立事件可能是互斥事件,而互斥事件一定不是独立事件。

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