6. 条件概率

条件概率

例1: 一个家庭中有两个小孩,已知至少一个是女孩,问两个都是女孩的概率是多少?(假定生男生女是等可能的)

解: 由题意可知,样本空间为

S = {(兄,弟),(兄,妹),(姐,弟),(姐,妹)}

A = {(兄,妹),(姐,弟),(姐,妹)}

B = {(姐,妹)}

由于事件 A 已经发生,所以这时实验的所有可能结果只有三种,而事件 B 包含的基本事件只占其中的一种,所以有

P ( B A ) = 1 3 P(B|A) = \frac{1}{3}

P ( B A ) P(B|A) 表示 A A 发生的条件下, B B 发生的条件概率

在这个例子当中,若不知道事件 A A 发生,

则事件 B B 发生的概率为 P ( B ) = 1 4 P(B)=\frac{1}{4}

这里 P ( B ) P ( B A ) P(B)\neq P(B|A)

其原因在于事件 A A 的发生改变了样本空间。

使得它由原来的 S S 缩减为新的样本空间 S A = A S_A=A

条件概率的图示分析:

条件概率.jpg

P ( B A ) = P ( A B ) P ( A ) P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)}

理解为 B 在 A 中所占的比例。


条件概率的定义

P ( B A ) = P ( A B ) P ( A ) , P ( A ) 0 P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)}, P(A)\neq 0

性质: P ( A ) P(·|A) 是概率

(1)非负性: P ( B A ) 0 P(B|A)\geq 0
(2)规范性: P ( S A ) = 1 P(S|A) = 1
(3)可列可加性: B 1 , B 2 , . . . , B i B j , i j , B_1,B_2,...,B_iB_j \neq \emptyset, i\neq j, 则:

P ( i = 1 B i A ) = i = 1 P ( B i A ) . P(\bigcup_{i=1}^{\infty}B_i|A) = \sum_{i=1}^{\infty}P(B_i|A).

P ( A ) P(·|A) 具有概率的所有性质。

例如:

P ( B A ) = 1 P ( B A ) P(B|A) = 1 - P(\overline{B}|A)

P ( B C A ) = P ( B A ) + P ( C A ) P ( B C A ) P(B\bigcup C|A) = P(B|A) + P(C|A) - P(BC|A)

B C       P ( B A ) P ( C A ) B\supset C\implies P(B|A) \geq P(C|A)


例2:对某地区调查了1439人,研究吸烟与患呼吸道疾病之间的关系.数据如下:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9Ytctum9-1574831286767)(https://i.loli.net/2019/11/27/jUfwN6JHcxPWtlS.png)]

解: 在这 1439 人种,随机选一人,设 A A 表示吸烟, B B 表示患病。则:

P ( A ) = 725 1439 = 0.504 P(A) = \frac{725}{1439} = 0.504

P ( B ) = 394 1439 = 0.274 P(B) = \frac{394}{1439} = 0.274

P ( A B ) = 320 1439 = 0.222 P(AB) = \frac{320}{1439} = 0.222

P ( B A ) = 320 725 = 0.441 P(B|A) = \frac{320}{725} = 0.441

P ( B A ) = 74 714 = 0.104 P(B|\overline{A}) = \frac{74}{714} = 0.104


乘法公式

当下面的条件概率都有意义的时候:

P ( A B ) = P ( A ) P ( B A ) = P ( B ) P ( A B ) P(AB) = P(A)·P(B|A) = P(B)·P(A|B)

P ( A B C ) = P ( A ) P ( B A ) P ( C A B ) P(ABC) = P(A)·P(B|A)·P(C|AB)

P ( A 1 A 2 . . . A n ) = P ( A 1 ) P ( A 2 A 1 ) P ( A 3 A 1 A 2 ) . . . P ( A n A 1 . . . A n 1 ) P(A_1A_2...A_n) = P(A_1)·P(A_2|A_1)·P(A_3|A_1A_2)...P(A_n|A_1...A_{n-1})


例 3: P ( A ) = 1 4 , P ( B A ) = 1 3 , P ( A B ) = 1 2 , P ( A B ) , P ( A A B ) P(A) = \frac{1}{4},P(B|A) = \frac{1}{3},P(A|B) = \frac{1}{2}, 求P(A\bigcup B),P(\overline{A}|A\bigcup B)。

解:

P ( A B ) = P ( A ) P ( B A ) = 1 4 × 1 3 = 1 12 P(AB) = P(A)·P(B|A) = \frac{1}{4} \times \frac{1}{3} = \frac{1}{12}

P ( A B ) = P ( A B ) P ( B )       P ( B ) = P ( A B ) P ( A B ) = 1 6 P(AB) = P(A|B)·P(B) \implies P(B) = \frac{P(AB)}{P(A|B)} = \frac{1}{6}

P ( A B ) = P ( A ) + P ( B ) P ( A B ) = 1 4 + 1 6 1 12 = 1 3 P(A\bigcup B) = P(A) + P(B) - P(AB) = \frac{1}{4} + \frac{1}{6} - \frac{1}{12} = \frac{1}{3}

P ( A A B ) = 1 P ( A A B ) = 1 P ( A ) P ( A B ) = 1 1 / 4 1 / 3 = 1 4 P(\overline{A}|A\bigcup B) = 1 - P(A|A\bigcup B) = 1 - \frac{P(A)}{P(A\bigcup B)} = 1 - \frac{1/4}{1/3} = \frac{1}{4}


例4: 一盒中有5个红球,4个白球,采用不放回抽样,每次取一个,取3次.
(1)求前两次中至少有一次取到红球的概率;

(2)已知前两次中至少有一次取到红球,求前两次中恰有一次取到红球的概率;

(3)求第1,2次取到红球第3次取到白球的概率.

解:

A i = { i } i = 1 , 2 , 3 令 A_i = \{第 i 次取到红球\},i = 1,2,3
.
B = {前两次至少又一次取到红球},

C = {前两次恰有一次取到红球}。

(1) P ( B ) = 1 P ( B ) = 1 P ( A 1 ) P ( A 2 A 1 ) = 1 4 9 × 3 8 = 5 6 P(B) = 1 - P(\overline{B}) = 1 - P(\overline{A_1})·P(\overline{A_2}|\overline{A_1}) = 1 - \frac{4}{9} \times \frac{3}{8} = \frac{5}{6} .

(2) P ( C B ) = 1 P ( C B ) = 1 P ( B C ) P ( B ) = 1 P ( A 1 A 2 ) P ( B ) = 2 3 P(C|B) = 1 - P(\overline{C}|B) = 1 - \frac{P(B\overline{C})}{P(B)} = 1 - \frac{P(A_1A_2)}{P(B)} = \frac{2}{3} .

(3) P ( A 1 A 2 A 3 ) = P ( A 1 ) P ( A 2 A 1 ) P ( A 3 A 1 A 2 ) = 5 9 × 4 8 × 4 7 = 10 63 P(A_1A_2\overline{A_3}) = P(A_1)·P(A_2|A_1)·P(\overline{A_3}|A_1A_2) = \frac{5}{9}\times\frac{4}{8}\times\frac{4}{7} = \frac{10}{63} .


例5: 某人参加某种技能考核,已知第 1 次参加能通过的概率为 60%;若第 1 次未通过,经过努力,第 2 次能通过的概率为 70%;若前二次未通过,则第 3 次能通过的概率为 80%。求此人最多 3 次能通过考核的概率。

解:

A i = { i } , i = 1 , 2 , 3 令 A_i = \{第 i 次通过考核\}, i=1,2,3

A = A = {最多三次通过考核}

A = A 1   A 2   A 3 则 \overline{A} = \overline{A_1}~\overline{A_2}~\overline{A_3}

P ( A ) = 1 P ( A ) = 1 P ( A 1   A 2   A 3 ) = 1 P ( A 1 ) P ( A 2 A 1 ) P ( A 3 A 1   A 2 ) = 1 0.4 × 0.3 × 0.2 = 0.976 \begin{aligned} P(A) =& 1 - P(\overline{A}) = 1 - P(\overline{A_1}~\overline{A_2}~\overline{A_3}) \\ =& 1 - P(\overline{A_1})·P(\overline{A_2}|\overline{A_1})·P(\overline{A_3}|\overline{A_1}~\overline{A_2}) \\ =& 1 - 0.4\times 0.3\times 0.2 = 0.976 \end{aligned}


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