7.1.2 全概率公式
[学习目标]
1.了解利用概率的加法公式和乘法公式推导全概率公式.
2.理解全概率公式,并会利用全概率公式计算概率.
3.了解贝叶斯公式,并会简单应用.
一、全概率公式
问题 从有a个红球和b个蓝球的袋子中,每次随机摸出1个球,摸出的球不再放回.显然,第1次摸到红球的概率为.那么第2次摸到红球的概率是多大?如何计算这个概率呢?
知识梳理
全概率公式:一般地,设A1,A2,…,An是一组两两互斥的事件,A1∪A2∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,则对任意的事件B Ω,有_________________________________.
例1 某商店收进甲厂生产的产品30箱,乙厂生产的同种产品20箱,甲厂每箱装100个,废品率为0.06,乙厂每箱装120个,废品率为0.05,求:
(1)任取一箱,从中任取一个为废品的概率;
(2)若将所有产品开箱混放,求任取一个为废品的概率.
反思感悟 两个事件的全概率问题求解策略
(1)拆分:将样本空间拆分成互斥的两部分,如A1,A2(或A与).
(2)计算:利用乘法公式计算每一部分的概率.
(3)求和:所求事件的概率P(B)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2).
跟踪训练1 某次社会实践活动中,甲、乙两个班的同学共同在一个社区进行民意调查.参加活动的甲、乙两班的人数之比为5∶3,其中甲班中女生占,乙班中女生占.求该社区居民遇到一位进行民意调查的同学恰好是女生的概率.
二、多个事件的全概率问题
例2 甲、乙、丙三人同时对飞盘进行射击,三人击中的概率分别为0.4,0.5,0.7.飞盘被一人击中而击落的概率为0.2,被两人击中而击落的概率为0.6,若三人都击中,飞盘必定被击落,求飞盘被击落的概率.
反思感悟 “化整为零”求多事件的全概率问题
(1)如图,P(B)=(Ai)P(B|Ai).
(2)已知事件B的发生有各种可能的情形Ai(i=1,2,…,n),事件B发生的可能性,就是各种可能情形Ai发生的可能性与已知在Ai发生的条件下事件B发生的可能性的乘积之和.
跟踪训练2 假设某市场供应的智能手机中,市场占有率和优质率的信息如表所示:
品牌 甲 乙 其他
市场占有率 50% 30% 20%
优质率 95% 90% 70%
在该市场中任意买一部智能手机,求买到的是优质品的概率.
*三、贝叶斯公式
知识梳理
*贝叶斯公式:设A1,A2,…,An是一组两两互斥的事件,A1∪A2∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,则对任意的事件B Ω,P(B)>0,有P(Ai|B)=________________=__________________,i=1,2,…,n.
例3 设某工厂有甲、乙、丙三个车间,它们生产同一种工件,每个车间的产量占该厂总产量的百分比依次为25%,35%,40%,它们的次品率依次为5%,4%,2%.现从这批工件中任取一件.
(1)求取到次品的概率;
(2)已知取到的是次品,求它是甲车间生产的概率.(精确到0.01)
反思感悟 贝叶斯公式的内涵
(1)公式P(A1|B)==反映了P(A1B),P(A1),P(B),P(A1|B),P(B|A1)之间的互化关系.
(2)P(A1)称为先验概率,P(A1|B)称为后验概率,其反映了事件A1发生的可能性在各种可能原因中的比重.
跟踪训练3 设某公路上经过的货车与客车的数量之比为2∶1,货车中途停车修理的概率为0.02,客车为0.01,今有一辆汽车中途停车修理,求该汽车是货车的概率.
1.知识清单:
(1)全概率公式.
(2)贝叶斯公式.
2.方法归纳:化整为零、转化化归.
3.常见误区:事件拆分不合理或不全面.
1.已知P(BA)=0.4,P(B)=0.2,则P(B)的值为( )
A.0.08 B.0.8
C.0.6 D.0.5
2.某工厂有两个车间生产同型号家用电器,第一车间的次品率为0.15,第二车间的次品率为0.12,两个车间的成品都混合堆放在一个仓库,假设第一、二车间生产的成品比例为2∶3,今有一客户从成品仓库中随机提一台产品,则该产品合格的概率为( )
A.0.6 B.0.85
C.0.868 D.0.88
3.已知某次数学期末试卷中有8道4选1的单选题,学生小王能完整做对其中5道题,在剩下的3道题中,有2道题有思路,还有1道题完全没有思路,有思路的题做对的概率为,没有思路的题只好从4个选项中随机选一个答案.小王从这8道题中任选1题,则他做对的概率为________.
4.甲袋中有3个白球,2个黑球,乙袋中有4个白球,4个黑球,今从甲袋中任取两球放入乙袋,再从乙袋中任取一球,则该球是白球的概率为________.
7.1.2 全概率公式
问题 因为抽签具有公平性,所以第2次摸到红球的概率也应该是,但是这个结果并不显然,因为第2次摸球的结果受第1次摸球结果的影响.下面我们给出严格的推导.
用Ri表示事件“第i次摸到红球”,Bi表示事件“第i次摸到蓝球”,i=1,2.如图所示.
事件R2可按第1次可能的摸球结果(红球或蓝球)表示为两个互斥事件的并,即R2=R1R2∪B1R2,
利用概率的加法公式和乘法公式,
得P(R2)=P(R1R2∪B1R2)
=P(R1R2)+P(B1R2)
=P(R1)P(R2|R1)+P(B1)P(R2|B1)
=×+×=.
知识梳理
P(B)=(Ai)P(B|Ai)
例1 解 记事件A,B分别为“甲厂、乙厂的产品”,事件C为“废品”,
则Ω=A∪B,且A,B互斥,
(1)由题意,得P(A)==,
P(B)==,
P(C|A)=0.06,P(C|B)=0.05,
由全概率公式,
得P(C)=P(A)P(C|A)+P(B)P(C|B)
=×+×=.
(2)P(A)==,
P(B)==,
P(C|A)=0.06,P(C|B)=0.05,
由全概率公式,
得P(C)=P(A)P(C|A)+P(B)P(C|B)
=×+×=.
跟踪训练1 解 如果用事件A1,A2分别表示“居民所遇到的一位同学是甲班的与乙班的”,事件B表示“居民所遇到的一位同学是女生”,则Ω=A1∪A2,且A1,A2互斥,B Ω,
由题意可知,P(A1)=,
P(A2)=,
且P(B|A1)=,P(B|A2)=.
由全概率公式可知P(B)
=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)
=×+×=.
例2 解 设B=“飞盘被击落”,Ai=“飞盘被i人击中”,i=1,2,3,
则B=A1B∪A2B∪A3B,
依题意,得P(B|A1)=0.2,
P(B|A2)=0.6,P(B|A3)=1.
设Hi=“飞盘被第i人击中”,
i=1,2,3,
则P(A1)=P(H123∪1H23∪12H3),
P(A2)=P(H1H23∪H12H3∪1H2H3),
P(A3)=P(H1H2H3),
又P(H1)=0.4,P(H2)=0.5,
P(H3)=0.7,
所以P(A1)=0.36,P(A2)=0.41,
P(A3)=0.14,
则P(B)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)+P(A3)P(B|A3)=0.36×0.2+0.41×0.6+0.14×1=0.458.
即飞盘被击落的概率为0.458.
跟踪训练2 解 用A1,A2,A3分别表示事件“买到的智能手机为甲品牌、乙品牌、其他品牌”,B表示事件“买到的是优质品”,则Ω=A1∪A2∪A3,且A1,A2,A3两两互斥,依题意,可得P(A1)=50%,P(A2)=30%,P(A3)=20%,且P(B|A1)=95%,P(B|A2)=90%,P(B|A3)=70%,由全概率公式,得P(B)=P(A1)·P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)+P(A3)·P(B|A3)=50%×95%+30%×90%+20%×70%=88.5%.
知识梳理
例3 解 (1)设事件B1,B2,B3分别表示“取到的工件是甲、乙、丙车间生产的”,A表示“取到的是次品”.
易知B1,B2,B3两两互斥,根据全概率公式,
可得P(A)=(Bi)P(A|Bi)
=0.25×0.05+0.35×0.04+0.4×0.02=0.034 5.
故取到次品的概率为0.034 5.
(2)P(B1|A)==
=
≈0.36.
故已知取到的是次品,则它是甲车间生产的概率约为0.36.
跟踪训练3 解 设B=“中途停车修理”,A1=“经过的是货车”,A2=“经过的是客车”,则B=A1B∪A2B,
由贝叶斯公式,得P(A1|B)===0.8.
随堂演练
1.C [因为P(BA)=P(A)P(B|A),P(B)=P()P(B|),所以P(B)=P(A)P(B|A)+P()P(B|)=P(BA)+P(B)=0.4+0.2=0.6.]
2.C [设从仓库中随机提出的一台产品是合格品为事件B,事件Ai表示提出的一台产品是第i车间生产的,i=1,2,
由题意可得P(A1)==0.4,
P(A2)==0.6,P(B|A1)=0.85,P(B|A2)=0.88,
由全概率公式得P(B)=
P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)=0.4×0.85+0.6×0.88=0.868.
所以该产品合格的概率为0.868.]
3.
解析 设“小王从这8道题中任选1题且做对”为事件A,“选到能完整做对的5道题”为事件B,“选到有思路的2道题”为事件C,“选到完全没有思路的1道题”为事件D,则P(B)=,P(C)==,P(D)=,由全概率公式可得P(A)=P(B)P(A|B)+P(C)P(A|C)+P(D)P(A|D)=×1+×+×=.
4.
解析 设A=“从乙袋中取出的是白球”,Bi=“从甲袋中取出的两球恰有i个白球”,i=0,1,2.
则Ω=B1∪B2∪B0,且B1,B2,B0两两互斥.
由全概率公式,得
P(A)=P(B0)P(A|B0)+P(B1)P(A|B1)+P(B2)P(A|B2)=×+×+×=.