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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,概率论与数,理,统,计,一、条件概率的概念,例,1.4.1,一只盒子里混有,100,只新旧乒乓球,各有黄,白两色,分类如下:,新,40,30,旧,20,10,从盒子中随机取出一个球,若记,A=,从盒子中随机,取出一个球,该球为新球,,40,2,.,60,3,?,若事先知道取出的是黄球,,则上述概率为,记,B=,从盒子中随机取出一个球,该球为黄球,40,40,/100,(,),(,),.,60,60,/100,(,),P,AB,P,A,B,P,B,?,?,?,1.,条件概率的定义,定义,1.4.1,若(,?,?,F,)是一个概率空间,B,?,F,,,且,(,),P,B,0.,对任意,A,?,F,,称,(,),P,A,B,=,),(,),(,B,P,AB,P,为在已知事件,B,发生的条件下事件,A,发生的条件概率。,条件概率的性质,不难验证条件概率,(,),P,B,?,具有概率的三个基本性质,1,)非负性:,?,A,?,F,(,),P,A,B,2,)规范性:,(,),1,P,B,?,?,3,)可列可加性:,i,A,?,?,F,(,i=1,,,2,),,且,1,A,2,A,互不相容,有,?,?,B,A,P,B,A,P,i,i,i,i,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1,1,?,1,2,1,2,1,2,4)?,(,),0,5),(,),1,(,),6),(,),(,),(,),(,).,P,B,P,A,B,P,A,B,P,A,A,B,P,A,B,P,A,B,P,A,A,B,?,?,?,?,?,?,?,例,1.4.2,某种灯泡用,5000,小时未坏的概率为,,用,10000,小时未坏的概率为,,现有一只这种灯泡已用了,5000,小时未坏,问它能用到,10000,小时的概率是多少?,4,3,2,1,解:设,B,=,“,灯泡用到,5000,小时”,,A,=,“,灯泡用到,10000,小时”,?,?,?,?,2,1,4,3,?,?,A,P,B,P,我们知道用到,10000,小时的灯泡一定用了,5000,小时,即,B,A,?,所以,AB=A,,,?,?,?,?,A,P,AB,P,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,A,P,B,P,A,P,B,P,AB,P,B,A,P,?,?,?,?,?,?,2,1,3,2,4,3,2,1,这表明,用了,5000,小时的灯泡再用到,10000,小时的可能,性比没有用过的新灯泡用到,10000,小时的可能性大,这是很,自然的,因为前者已经剔除了那些没有用到,5000,小时的质量,较次的灯泡。,二、乘法公式,若,,,由条件概率定义,可得,(,),0,P,B,?,?,?,?,?,?,?,B,P,B,A,P,AB,P,?,上式称为事件概率的,乘法公式,它可推广到任意有限个事件,设,为任意,n,个事件,满足,n,A,A,A,2,1,?,?,?,0,2,1,?,n,A,A,A,P,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1,2,1,2,1,3,1,2,1,2,1,?,?,n,n,n,A,A,A,A,P,A,A,A,P,A,A,P,A,P,A,A,A,P,?,?,?,则,?,?,?,?,?,?,A,P,A,B,P,AB,P,?,例,1.4.3,甲、乙两市都位于长江下游,据一百多年来,的气象记录,知道在一年中的雨天的比例甲市占,20%,,乙,市占,18%,,两地同时下雨占,12%,。,记,A,?,甲市出现雨天,B,?,乙市出现雨天,求:,1,)两市至少有一市是雨天的概率;,2,)乙市出现雨天的条件下,甲市也出现雨天的概率;,3,)甲市出现雨天的条件下,乙市也出现雨天的概率,。,(,),(,),(,),(,),0.26,P,A,B,P,A,P,B,P,AB,?,?,?,?,解,(,),0.12,(,),0.67,(,),0.18,P,AB,P,A,B,P,B,?,?,?,(,),0.12,(,),0.60.,(,),0.2,P,AB,P,B,A,P,A,?,?,?,例,1.4.4,有一张电影票,,7,个人抓阄决定谁得到它,问第,i,个人,抓到票的概率是多少?(,i,=1,,,2,,,,,7,),解:,设,=,“,第,i,个人抓到票”,(,i,=1,,,2,,,,,7,),i,A,?,?,?,?,7,6,7,1,1,1,?,?,A,P,A,P,显然,如果第二个人抓到票的话,必须第一个人没有抓到票。,这就是说,,所以,1,2,A,A,?,1,2,2,A,A,A,?,于是可以利用概率的乘法公式,因为在第一个人没有,抓到票的情况下,第二个人有希望在剩下的,6,个阄中,抓到电影票,所以,?,?,6,1,1,2,?,A,A,P,?,?,?,?,?,?,?,?,7,1,6,1,7,6,1,2,1,1,2,2,?,?,?,?,?,A,A,P,A,P,A,A,P,A,P,类似可得,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,7,1,5,1,6,5,7,6,2,1,3,1,2,1,3,2,1,3,?,?,?,?,?,?,A,A,A,P,A,A,P,A,P,A,A,A,P,A,P,?,?,7,1,7,?,A,P,例,1.4.5,设在一盒子中装有,10,只球,,4,只黑球,,6,只,白球,在其中取两次,每次任取一只,作不放回抽,样,问两次都拿到白球的概率是多少?,解法一:,用古典概型来做,设,A,=,“,两次都拿到白球”,,?,?,3,1,2,10,2,6,?,?,C,C,A,P,解法二:,用乘法公式来做,,设,B,=,“,第一次拿到白球”,,A,=,“,第二次拿到白球”,,AB,=,“,两次都拿到白球”,,?,?,?,?,9,5,10,6,?,?,B,A,P,B,P,?,?,?,?,?,?,3,1,9,5,10,6,?,?,?,.,B,A,P,B,P,AB,P,三、,全概率公式,例,1.4.6,有外形相同的球分别装两个袋子,设甲袋有,6,只白,球,,4,只红球,乙袋中有,3,只白球,6,只红球,现在先从每袋中各任,取一球再从取出的二球中任取一球,求此球是白球的概率。,例,1.4.7,某车间有,100,台相同型号的冰箱待检验,,其中,60,台是甲流水线生产的,,25,台是乙流水线生产的,,15,台是,丙流水线生产的。,已知这三条流水线的冰箱质量不同,,它们,的不合格率依次为,0.1,0.4,0.2,一位检验员从这批冰箱中随,机地取了,1,台,问:试求取到不合格冰箱的概率;,解,(,1),设,事,件,A,表,示,“,取,到,的,冰,箱,不,合,格,”,;,事,件,1,2,3,B,B,B,分别表示,“检验员取到的冰箱是甲、,乙、,丙流水线,生产的”,且有,(,),P,A,1,2,3,(,),P,AB,AB,AB,?,1,2,3,(,),(,),(,),P,AB,P,AB,P,AB,?,?,?,1,1,2,2,3,3,(,),(,),(,),(,),(,),(,),P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,?,?,?,3,1,(,),(,),i,i,i,P,A,B,P,B,?,?,?,0.1,0.6,0.25,0.4,0.15,0.2,0.19.,?,?,?,?,?,?,?,1,(,),0.6,P,B,?,1,(,),0.1,P,A,B,?,2,(,),0.25,P,B,?,3,(,),0.15.,P,B,?,2,(,),0.4,P,A,B,?,3,(,),0.2,P,A,B,?,在较复杂情况下直接计算,P,(,A,),不易,但,A,总是伴随着某个,A,i,出现,,例如,A,是由原因,A,i,所引起,则,A,发生的概率是,P,(,A Bi,)=,P,(,Bi,),P,(,A,|,Bi,),每一原因都可能导致,A,发生,故,A,发生的概率是各原因引起,A,发生,概率的总和,.“,全”部概率,P(,A,),被分解成了许多部分之和,.,由以上两例看出,当求某一事件,A,的概率比较困难,而求,条件概率比较容易时,可先设法将这个事件,A,分成几个互不相,容事件的和,再利用加法公式和乘法公式解之。,定理:,设,为一列互不相容的事件,且,1,2,n,B,B,B,1,n,i,i,B,?,?,?,则对任一事件,A,,有,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1,1,2,2,n,n,P,A,P,B,P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,P,A,B,?,?,?,?,?,?,?,?,1,n,i,i,i,P,B,P,A,B,?,?,?,证明见书。,上述公式称为,全概率公式,。,A,B,1,B,2,B,3,B,n,.,?,全概率公式的来由,不难由上式看出,:,“全”部概率,P,(,A,),被分解成了许多部分之,和,.,例,1.4.8,某车间有,100,台相同型号的冰箱待检验,,其中,60,台是甲流水线生产的,,25,台是乙流水线生产的,,15,台是,丙流水线生产的。已知这三条流水线的冰箱质量不同,它们,的不合格率依次为,0.1,0.4,0.2,一位检验员从这批冰箱中随,机地取了,1,台,问:检验员开箱测试后发现冰箱不合格,但这,台冰箱的流水线已经脱落,试问这台冰箱是甲、乙、丙流水,线生产的概率各为多少?,(2),按题意,要求的概率分别是,1,2,3,(,),(,),(,),P,B,A,P,B,A,P,B,A,1,(,),P,B,A,1,(,),(,),P,B,A,P,A,?,1,1,(,),(,),(,),P,A,B,P,B,P,A,?,0.6,0.1,0.1,0.6,0.25,0.4,0.15,0.2,0.316.,?,?,?,?,?,?,?,?,同理可得,2,0.25,0.4,(,),0.526,0.1,0.6,0.25,0.4,0.15,0.2,P,B,A,?,?,?,?,?,?,?,?,,,3,0.15,0.2,(,),0.158.,0.1,0.6,0.25,0.4,0.15,0.2,P,B,A,?,?,?,?,?,?,?,?,当有了新的信息(知道,A,发生),人们对诸事件发生可能性大小,P(Bi|A),作新的估计,.,3,1,(,),(,),(,i,i,i,P,A,P,B,P,A,B,?,?,?,3,(,),(,),(,|,),(,),(,),i,i,i,j,j,P,B,P,A,B,P,B,A,P,B,P,A,B,?,?,i=,1,2,3,1,1,1,1,2,2,3,3,(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,P,A,B,P,B,?,?,?,定理:,设,为一列互不相容的事件,且有,对任意,的事件,B,,则有,1,2,n,B,B,B,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1,1,2,i,i,i,n,i,i,i,P,B,P,A,B,P,B,A,i,n,P,B,P,A,B,?,?,?,?,这个公式称为,贝叶斯公式(逆概公式),。,四、,贝叶斯公式,(逆概公式),在贝叶斯公式中,,P,(,B,i,),和,P,(,B,i,|,A,),分别称为原因的验,前概率和验后概率,.,P,(,B,i,)(,i,=1,2,n,),是在没有进一步信息(不知道事件,A,是否发生)的情况下,人们对诸事件发生可能性大小的,认识,.,当有了新的信息(知道,A,发生),人们对诸事件发,生可能性大小,P,(,B,i,|,A,),有了新的估计,.,贝叶斯公式从数量上刻划了这种变化。,练:,1.,盒中有,12,只乒乓球,其中,9,只是没有用过的新球,第一,次比赛时任取,3,只使用,用毕返回,第二次比赛时任取,3,只球。,(,1,)求第二次取出的全是新球的概率,(,2,)若已知第二次取出的都是新球,求第一次取出的都,是新球的概率。,解:,设,=,“,第一次取出的
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