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概率怎么算公式是什么(彻底谈透条件概率,全概率和贝叶斯公式。)

100次浏览     发布时间:2024-09-17 10:18:31    


口诀:事件概率套公式。

一、关键词条:

1独立事件同时发生的概率。

2条件概率与普通概率的主要区别。

3条件概率的计算方法。定义法:符合条件的概率除以条件概率,与公式法P(AB)/P(A)(独立事件)与一般条件概率公式P(B/A)/P(A)(包括独立事件通用)。

4条件概率两种计算方法,一是概率相除,二是通过数量先求概率再概率相除。

5全概率公式:分步相乘再分类相加适用情况。

6贝叶斯公式已知结果的条件下,求原因的概率, 通常在全概率公式后面出题。

7答题套路三步走:罗列事件,罗列概率,背套公式。

二、具体分析。

1独立事件同时发生的概率。

独立事件,因为各独立事件互不影响,所以独立事件同时发生的概率是两个概率相乘。

举个例子,射击比赛,第一次击中概率是80%,第二次击中概率是90%,两次同时击中的概率就是80%×90%=72%,这是独立事件同时发生的概率,用乘法。

2条件概率与普通概率的主要区别。

条件概率和普通的概率主要区别,是分母不一样,普通概率除以样本空间总数,而条件概率除的是那个条件如P(A)的概率。

一般而言,普通概率样本空间更大,条件概率样本空间以条件为基础,一般更小一些。

3 条件概率的计算方法包括概率法与定义法

1)概率法。

解题步骤:

第一步 首先求出事件包含的基本事件数n(A);

第二步 然后再求出事件A与事件B的交事件中包含的基本事件数n(AB);

第三步 最后利用P(B/A)=n(AB)/n(A)可求得得出结论。用韦恩图可助力思考清晰。

2)方法二 定义法。

解题步骤:

第一步 首先求出事件A出现的概率P(A);

第二步 然后再求出事件A与事件B的交事件的概率P(AB);

第三步 最后利用P(B/A)=P(AB)/P(A)得出结论.

①在发生A事件的条件下,发生B事件的概率,若 A、B事件是独立事件,则用公式法P(AB)=P(A)P(B)。

②若AB事件不独立,互相影响,则用条件概率公式P(AB)=(B/A)/P(A)(此公式,独立事件也可通用可,因为在发生A事件的条件下发生B事件的概率是P(B),相互独立,互不影响,故可推出独立事件条件概率公式为)P(AB)=P(A)P(B)。

条件概率定义,在条件A的情况下发生条件B的概率=二者同时发生的概率/条件A的概率。

计算时看题目是否直接给了已知条件,没给就自己算。

4条件概率两种计算方法,一是概率相除,二是通过数量先求概率,再概率相除。

直接给概率就按概率套公式,若只给数量,那么就用概率公式,总概率分之符合条件的概率计算概率。

关于概率通俗的讲就是总共的概率(人数)分之符合条件的概率(人数),也就是符合条件的概率除以总共的概率。那条件概率中总共的概率往往就是如条件P(A)的概率

5全概率公式:分步相乘再分类相加,注意适用情况。

如概率+数列综合题。用 全概率公式,分步相乘再分类相加原理。

an- 1与an:第n次中=第n- 1次没中×第n次中+第n- 1次中×第n次中。

an与an+1:第n+1次中=第n次没中×第n+1次中+第n次中×第n+1次中。

很明显,前面第一次在甲手中的时候发生B事件的概率和第一次不在甲手中发生B事件的概率,两种情况相加,这就是全概率公式。两种情况都包括了,第一种情况,一个概率是为0的,因为第一次在甲手中,肯定不是回到甲手中。所以一个是零,化简后只算第二式即可。

但是有的情况不一定是0,比如我在下雨的时候出去的概率是10%,我在不下雨的时候出去的概率是90%,那么全概率公式就在下雨和不下雨两个矛盾的情况下出去的概率就是整体1,10%+90%=100%,因为这两种情都包括了,这一个全概率公式,第一个不为零。

已知条件求结果是全概率公式,那么已知结果求条件就是贝叶斯公式了,贝叶斯公式的运用,通常是解完全概率公式后再顺便考察。

6贝叶斯公式已知结果,求条件的概率。

贝叶斯公式,返璞归真,溯本求源,还是总共发生的概率分之符合条件的概率。

7答题的套路三步走:罗列事件,罗列概率,背套公式。

步骤有三,第一罗列事件,第二罗列概率,第三背套公式。

罗列事件A,罗列事件B,罗列事件C。比如设问:在第一次射中概率的情况下,第二次射中的概率?

罗列事件:第一个“的”前面定语是A事件: 第一次射中概率 第二个“的”前面定语是B事件: 第二次射中的概率。

那么第一次射中事件的概率是多少?从题中找或求;接下来求第二次射中概率是多少,从题中找或求已知条件,然后再背套公式。

条件概率计算三步走,一罗列事件,记前 “的”定语作为A事件, “的”定语记B事件。二罗列概率,三 背套公式。

注意条件概率通常是概率相除,而不是事件的数量直接相除,可以将数量转化为概率再相除。




 
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