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郑 永 冰
数 学 与 数 量 经 济 学 院
2022 - 2023
#2022
条件概率
01
简单地说,条件概率就是在一定附加条件之下的事件概率.
02
从广义上看,任何概率都是条件概率,因为任何事件都产生于一定条件下的试验或观察。
03
但我们这里所说的“附加条件”是指除试验条件之外的附加信息,这种附加信息通常表现为“已知某某事件发生了” 。
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例2
则所求为
B=“第二个人抽到球票”。
记为
解1:设A=“第一个人抽到球票”。
10个人为两张球票抽签,依次抽取,取后不放回,若已知第一个人抽到球票,求第2个人也抽到球票的概率。
但是,需要注意,一般地
例3 设在10个统一型号的元件中有7个一等品,从这些元件中不放回地连续取两次,每次取一个元件,求在第一次取得一等品的条件下,第二次取得的也是一等品的概率。
条件概率的一个重要应用便是下面的乘法公式.
01
乘法公式
02
01
02
03
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记甲取到正品为事件A,乙取到正品为事件B,则
P(AB)=P(A)P(B)
事件的独立性
由乘法公式即得
从问题的实际意义理解,就是说事件A和事件B出现的概率彼此不受影响.
例如 箱中装有10件产品:7件正品,3件次品,甲买走1件正品,乙要求另开一箱,也买走1件正品.
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定义 若事件A与B满足 P(AB)=P(A)P(B),
则称A与B相互独立,简称A与B独立。
证明:<=>P(AB)=P(A)P(B|A)=P(A)P(B)
注意 从直观上讲,A与B独立就是其中任何一个事件出现的概率不受另一个事件出现与否的影响.
推论1 ,若P(A)>0,
则A与B独立等价于P(B|A)=P(B).
若P(B)>0,
则A与B独立等价于P(A|B)=P(A).
<=>P(B|A)=P(B)
1
2
3
4
5
注意 判断事件的独立性一般有两种方法:
① 由定义判断,是否满足公式;
② 由问题的性质从直观上去判断.
其他类似可证.
证明 ,则
推论2 在 A 与 B, 与 B,A 与 , 与 这四对事件中,若有一对独立,则另外三对也相互独立。
2
3
1
设有n个事件A1,A2,…,An,若对任何正整数m(2≤m≤n)以及
若上式仅对m=2成立,则称这n个事件两两独立.
注意 从直观上讲,n个事件相互独立就是其中任何一个事件出现的概率不受其余一个或几个事件出现与否的影响.
则称这n个事件相互独立.
定义 (n个事件的相互独立性)
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