Giao diện mới của VnDoc Pro: Dễ sử dụng hơn - chỉ tập trung vào lớp bạn quan tâm. Vui lòng chọn lớp mà bạn quan tâm: Lưu và trải nghiệm
Đóng
Điểm danh hàng ngày
  • Hôm nay +3
  • Ngày 2 +3
  • Ngày 3 +3
  • Ngày 4 +3
  • Ngày 5 +3
  • Ngày 6 +3
  • Ngày 7 +5
Bạn đã điểm danh Hôm nay và nhận 3 điểm!
Nhắn tin Zalo VNDOC để nhận tư vấn mua gói Thành viên hoặc tải tài liệu Hotline hỗ trợ: 0936 120 169
Đóng
Bạn đã dùng hết 1 lần làm bài Trắc nghiệm miễn phí. Mời bạn mua tài khoản VnDoc PRO để tiếp tục! Tìm hiểu thêm

Trắc nghiệm Toán 12 CTST Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes (Mức Khó)

Nhận biết Thông hiểu Vận dụng Vận dụng cao
  • Bài kiểm tra này bao gồm 20 câu
  • Điểm số bài kiểm tra: 20 điểm
  • Xem lại kỹ lý thuyết trước khi làm bài
  • Chuẩn bị giấy và bút để nháp trước khi bắt đầu
Bắt đầu!!
00:00:00
  • Câu 1: Vận dụng cao
    Chọn đáp án đúng

    Có 3 hộp đựng bi: hộp thứ nhất có 3 bi đỏ, 2 bi trắng; hộp thứ hai có 2 bi đỏ, 2 bi trắng; hộp thứ ba không có viên nào. Lấy ngẫu nhiên 1 viên bi từ hộp thứ nhất và 1 viên bi từ hộp thứ hai bỏ vào hộp thứ ba. Sau đó từ hộp thứ ba lấy ngẫu nhiên ra 1 viên bi. Biết rằng viên bi lấy ra từ hộp thứ ba màu đỏ, tính xác suất để lúc đầu ta lấy được viên bi đỏ từ hộp thứ nhất bỏ vào hộp thứ ba?

    Hướng dẫn:

    Gọi A1, A2 lần lượt là "lấy bi đỏ từ hợp thứ 1 (thứ 2) bỏ vào hộp thứ ba" thì A_{1}A_{2};\overline{A_{1}}A_{2};A_{1}\overline{A_{2}};\overline{A_{1}}\overline{A_{2}} tạo thành một hệ đầy đủ.

    Ta có: \left\{ \begin{matrix}
P\left( A_{1}A_{2} ight) = 0,3;P\left( \overline{A_{1}}A_{2} ight) =
0,2 \\
P\left( A_{1}\overline{A_{2}} ight) = 0,3;P\left(
\overline{A_{1}}\overline{A_{2}} ight) = 0,2 \\
\end{matrix} ight.

    Gọi A "lấy ra từ hộp 3 một viên bi màu đỏ". Ta có:

    P\left( A|A_{1}A_{2} ight) = 1;P\left(
A|\overline{A_{1}}A_{2} ight) = 0,5

    P\left( A|A_{1}\overline{A_{2}} ight)
= 0,5;P\left( A|\overline{A_{1}}\overline{A_{2}} ight) =
0

    Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có:

    P(A) = P\left( A_{1}A_{2} ight)P\left(
A|A_{1}A_{2} ight) + P\left( \overline{A_{1}}A_{2} ight)P\left(
A|\overline{A_{1}}A_{2} ight)

    + P\left(
\overline{A_{1}}\overline{A_{2}} ight)P\left(
A|\overline{A_{1}}\overline{A_{2}} ight) + P\left(
A_{1}\overline{A_{2}} ight)P\left( A_{1}\overline{A_{2}}
ight)

    = 0,3.1 + 0,3.0,5 + 0,2.0,5 + 0,2.0 =
0,55

    Gọi B là sự kiện cần tính xác suất.

    Dễ thấy B = \left( A_{1}A_{2} +
\overline{A_{1}}A_{2} ight)|A. Theo công thức Bayes ta có:

    P(B) = \frac{P\left\lbrack \left(
A_{1}A_{2} + \overline{A_{1}}A_{2} ight)A
ightbrack}{P(A)}

    = \frac{P\left\lbrack \left( A_{1}A_{2}
ight)A ightbrack + P\left\lbrack \left( \overline{A_{1}}A_{2}
ight)A ightbrack}{P(A)}

    = \frac{P\left( A_{1}A_{2}
ight).P\left( A|A_{1}A_{2} ight) + P\left( \overline{A_{1}}A_{2}
ight).P\left( A|\overline{A_{1}}A_{2} ight)}{P(A)}

    = \frac{0,3.1 + 0,2.0,5}{0,55} =
\frac{9}{11}

  • Câu 2: Thông hiểu
    Xét tính đúng sai của các kết luận

    Một cuộc thi khoa học có 36 bộ câu hỏi, trong đó có 20 bộ câu hỏi về chủ đề tự nhiên và 16 bộ câu hỏi về chủ đề xã hội. Bạn An lấy ngẫu nhiên 1 bộ câu hỏi (lấy không hoàn lại), sau đó bạn Bình lấy ngẫu nhiên 1 bộ câu hỏi. Các khẳng định sau đúng hay sai?

    a) Xác suất bạn An chọn được bộ câu hỏi chủ đề tự nhiên là \frac{5}{9}Đúng||Sai

    b) Xác suất bạn Bình chọn câu hỏi chủ đề xã hội biết bạn An chọn được chủ đề tự nhiên là \frac{16}{27}Sai||Đúng

    c) Xác suất bạn Bình chọn câu hỏi chủ đề xã hội biết bạn An chọn được chủ đề xã hội là là \frac{15}{27}. Sai||Đúng

    d) Xác suất bạn Bình lấy được bộ câu hỏi về chủ đề xã hội bằng \frac{4}{9}. Đúng||Sai

    Đáp án là:

    Một cuộc thi khoa học có 36 bộ câu hỏi, trong đó có 20 bộ câu hỏi về chủ đề tự nhiên và 16 bộ câu hỏi về chủ đề xã hội. Bạn An lấy ngẫu nhiên 1 bộ câu hỏi (lấy không hoàn lại), sau đó bạn Bình lấy ngẫu nhiên 1 bộ câu hỏi. Các khẳng định sau đúng hay sai?

    a) Xác suất bạn An chọn được bộ câu hỏi chủ đề tự nhiên là \frac{5}{9}Đúng||Sai

    b) Xác suất bạn Bình chọn câu hỏi chủ đề xã hội biết bạn An chọn được chủ đề tự nhiên là \frac{16}{27}Sai||Đúng

    c) Xác suất bạn Bình chọn câu hỏi chủ đề xã hội biết bạn An chọn được chủ đề xã hội là là \frac{15}{27}. Sai||Đúng

    d) Xác suất bạn Bình lấy được bộ câu hỏi về chủ đề xã hội bằng \frac{4}{9}. Đúng||Sai

    Xét các biến cố:

    A: "Bạn An lấy được bộ câu hỏi về chủ đề tự nhiên";

    B: "Bạn Bình lấy được bộ câu hỏi về chủ đề xã hội".

    Khi đó P(A) = \frac{20}{36} =
\frac{5}{9},\ \ P\left( \overline{A} \right) = 1 - P(A) =
\frac{4}{9}

    Nếu bạn An chọn được một bộ câu hỏi về chủ đề tự nhiên thì sau đó còn 35 bộ câu hỏi, trong đó có 16 bộ câu hỏi về chủ đề xã hội, suy ra P\left( B|A \right) = \frac{16}{35}

    Nếu bạn An chọn được một bộ câu hỏi về chủ đề xã hội thì sau đó còn 35 bộ câu hỏi, trong đó có 15 bộ câu hỏi về chủ đề xã hội, suy raP\left( B|\overline{A} \right) =
\frac{15}{35}

    Theo công thức xác suất toàn phần, xác suất bạn Bình lấy được bộ câu hỏi về chủ đề

    xã hội là: P(B) = P(A).P\left( B|A
\right) + P\left( \overline{A} \right).P\left( B|\overline{A} \right) =
\frac{5}{9}.\frac{16}{35} + \frac{4}{9}.\frac{15}{35} =
\frac{4}{9}

  • Câu 3: Vận dụng cao
    Xét tính đúng sai của các khẳng định

    Một bệnh nhân hàng ngày phải uống 150(mg) thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu. Sau một ngày hàm lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể vẫn còn 6\% lượng thuốc của ngày hôm trước. Các mệnh đề sau đúng hay sai?

    a) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu còn trong cơ thể sau ngày đầu tiên uống thuốc là 9(mg). Đúng||Sai

    b) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu có trong cơ thể sau khi uống viên thuốc của ngày thứ là 159(mg). Đúng||Sai

    c) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu có trong cơ thể sau khi uống viên thuốc của ngày thứ là 170(mg). Sai||Đúng

    d) Ước tính lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể nếu bệnh nhân sử dụng thuốc trong một thời gian 30 ngày là 159,57(mg). Đúng||Sai

    Đáp án là:

    Một bệnh nhân hàng ngày phải uống 150(mg) thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu. Sau một ngày hàm lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể vẫn còn 6\% lượng thuốc của ngày hôm trước. Các mệnh đề sau đúng hay sai?

    a) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu còn trong cơ thể sau ngày đầu tiên uống thuốc là 9(mg). Đúng||Sai

    b) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu có trong cơ thể sau khi uống viên thuốc của ngày thứ là 159(mg). Đúng||Sai

    c) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu có trong cơ thể sau khi uống viên thuốc của ngày thứ là 170(mg). Sai||Đúng

    d) Ước tính lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể nếu bệnh nhân sử dụng thuốc trong một thời gian 30 ngày là 159,57(mg). Đúng||Sai

    a) Ta có hàm lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu có trong cơ thể sau ngày đầu còn 150.6\% =
9(mg), suy ra mệnh đề đúng

    b) Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu sau khi uống ở ngày thứ là: 150.6\% + 150 = 159(mg)suy ra mệnh đề đúng.

    c) Gọi u_{n} là lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể bệnh nhân sau khi uống ở ngày thứ n

    Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu sau khi uống ở ngày thứ 1 là: u_{1} = 150(mg)

    Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu sau khi uống ở ngày thứ 2 là:

    u_{2} = u_{1}.6\% + 150 = 150.6\% + 150
= 150.(0,06 + 1)

    Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu sau khi uống ở ngày thứ 3 là:

    u_{3} = u_{2}.6\% + 150 = 150.(0,06 +
1).0,06 + 150 = 150\left( 0,06^{2} + 0,06 + 1 \right)

    Lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu sau khi uống ở ngày thứ4 là:

    u_{4} = u_{3}.6\% + 150 = 150\left(
0,06^{3} + 0,06^{2} + 0,06 + 1 \right)

    = 159,5724(mg)

    Suy ra mệnh đề sai.

    d) Nếu bệnh nhân sử dụng thuốc trong thời gian 30 ngày. Khi đó lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể được ước lượng là:

    S = 150.\left( 1 + 0,06 + 0,06^{2} + ...
+ 0,06^{29} \right)

    = 150.u_{1}.\frac{1 - q^{30}}{1 - q} =
\frac{7500}{47} \approx 159,57(mg)

    Vậy lượng thuốc kháng sinh đặc trị bệnh bạch hầu trong cơ thể được ước lượng trong 30 ngày là 159,57(mg), suy ra mệnh đề đúng.

  • Câu 4: Vận dụng
    Ghi đáp án vào ô trống

    Một xí nghiệp mỗi ngày sản xuất ra 2000 sản phẩm trong đó có 39 sản phẩm lỗi. Lần lượt lấy ra ngẫu nhiên hai sản phẩm không hoàn lại để kiểm tra. Tính xác suất của biến cố: Sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm).

    Đáp án: 0,02

    Đáp án là:

    Một xí nghiệp mỗi ngày sản xuất ra 2000 sản phẩm trong đó có 39 sản phẩm lỗi. Lần lượt lấy ra ngẫu nhiên hai sản phẩm không hoàn lại để kiểm tra. Tính xác suất của biến cố: Sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm).

    Đáp án: 0,02

    Xét các biến cố:

    A_{1}: Sản phẩm lấy ra lần thứ nhất bị lỗi.

    Khi đó, ta có: P\left( A_{1}
ight) = \frac{39}{2000}; P\left(
\overline{A_{1}} ight) = \frac{1961}{2000}.

    A_{2}: Sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi.

    Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm và trong đó có 38 sản phẩm lỗi nên ta có:

    P\left( {{A_2}\left| {{A_1}} ight.} ight) = \frac{{38}}{{1999}}, suy ra P\left(
\overline{A_{2}}\left| A_{1} ight.\  ight) =
\frac{1961}{1999}.

    Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất không bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm trong đó có 39sản phẩm lỗi nên ta có:

    P\left( A_{2}\left| \overline{A_{1}}
ight.\  ight) = \frac{39}{1999}, suy ra P\left( \overline{A_{2}}\left| \overline{A_{1}}
ight.\  ight) = \frac{1960}{1999}.

    Khi đó, xác suất để sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi là:

    P\left( A_{2} ight) = P\left(
A_{2}\left| A_{1} ight.\  ight).P\left( A_{1} ight) + P\left(
A_{2}\left| \overline{A_{1}} ight.\  ight).P\left( \overline{A_{1}}
ight)

    = \frac{38}{1999}.\frac{39}{2000} +
\frac{39}{1999}.\frac{1961}{2000} \approx 0,02.

    Đáp số: 0,02.

  • Câu 5: Vận dụng
    Xét tính đúng sai của các nhận định sau

    Năm 2001, Cộng đồng Châu Âu có làm một đợt kiểm tra rất rộng rãi các con bò để phát hiện những con bị bệnh bò điên. Người ta tiến hành một loại xét nghiệm và cho kết quả như sau: Khi con bò bị bệnh bò điên thì xác suất để ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm là 70\%; còn khi con bò không bị bệnh thì xác suất để xảy ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm đó là 10\%. Biết rằng ti lệ bò bị mắc bệnh bò điên ở Hà Lan là 1,3 con trên 100000 con. Gọi X là biến cố một con bò bị bệnh bò điên, Y là biến cố một con bò phản ứng dương tính với xét nghiệm.

    a) P(X) = 13.10^{- 6}. Đúng||Sai

    b) P(Y \mid X) = 0,07. Sai||Đúng

    c) P\left( Y \mid \overline{X} \right) =
0,1. Đúng||Sai

    d) P(Y \cap X) = 91.10^{- 8}. Sai||Đúng

    Đáp án là:

    Năm 2001, Cộng đồng Châu Âu có làm một đợt kiểm tra rất rộng rãi các con bò để phát hiện những con bị bệnh bò điên. Người ta tiến hành một loại xét nghiệm và cho kết quả như sau: Khi con bò bị bệnh bò điên thì xác suất để ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm là 70\%; còn khi con bò không bị bệnh thì xác suất để xảy ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm đó là 10\%. Biết rằng ti lệ bò bị mắc bệnh bò điên ở Hà Lan là 1,3 con trên 100000 con. Gọi X là biến cố một con bò bị bệnh bò điên, Y là biến cố một con bò phản ứng dương tính với xét nghiệm.

    a) P(X) = 13.10^{- 6}. Đúng||Sai

    b) P(Y \mid X) = 0,07. Sai||Đúng

    c) P\left( Y \mid \overline{X} \right) =
0,1. Đúng||Sai

    d) P(Y \cap X) = 91.10^{- 8}. Sai||Đúng

    Tỉ lệ bò bị mắc bệnh bò điên ở Hà Lan là 1,3 con trên 100\ 000 con nghĩa là P(X) = 13.10^{- 6}.

    Khi con bò bị bệnh bò điên, thì xác suất để ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm là 70%, nghĩa là: P\left(
Y|X \right) = 0,7.

    Khi con bò không bị bệnh, thì xác xuất để xả ra phản ứng dương tính trong xét nghiệm đó là 10%, nghĩa là P\left(
Y|\overline{X} \right) = 0,1. Khi đó, ta có:

    P(Y \cap X) = P\left( Y|X \right).P(X) =
0,7\ .\ 13\ .\ 10^{- 6} = 91.10^{- 7}.

    Đáp án: a) Đ, b) S, c) Đ, d) S.

  • Câu 6: Vận dụng
    Tính xác suất để chọn được trứng không bị ung

    Một cửa hàng bán trứng gà, có hai loại trứng, trong đó có 65\% loại trứng gà Mỹ và 35\%trứng gà Nga, các trứng có kích thước như nhau. Các trứng gà Mỹ có tỉ lệ bị ung (hư) là 2\% và các trứng gà Nga có tỉ lệ bị ung là 3\%. Một khách hàng chọn mua ngấu nhiên 1 trứng gà từ cửa hàng. Tính xác suất để chọn được trứng không bị ung. (Kết quả làm tròn đến hàng phần trăm)

    Hướng dẫn:

    Xét các biến cố:

    A: "Khách hàng chọn được loại trứng gà Mỹ ";

    B: "Khách hàng chọn được loại trứng gà không bị ung".

    Ta có: P(A) = 0,65;\ P\left( \overline{A}
\right) = 0,35;

    P\left( B|A \right) = 1 - P\left(
\overline{B}|A \right) = 1 - 0,02 = 0,98;

    P\left( B|\overline{A} \right) = 1 -
P\left( \overline{B}|\overline{A} \right) = 1 - 0,03 = 0,97

    Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:

    P(B) = P(A)P\left( B|A \right) + P\left(
\overline{A} \right)P\left( B|\overline{A} \right)

    = 0,65.0,98 + 0,35.0,97 = 0,9765 \approx
0,98.

  • Câu 7: Thông hiểu
    Tính số phần trăm mắc bệnh

    Giả sử tỉ lệ người dân của tỉnh T nghiện thuốc lá là 20\%; tỉ lệ người bị bệnh phổi trong số người nghiện thuốc lá là 70\%, trong số người không nghiện thuốc lá là 15\%. Hỏi khi ta gặp ngẫu nhiên một người dân của tỉnh T thì khả năng mà đó bị bệnh phổi là bao nhiêu \%?

    Hướng dẫn:

    Gọi A là biến cố “người nghiện thuốc lá”, suy ra A là biến cố “người không nghiện thuốc lá”

    Gọi B là biến cố “người bị bệnh phổi”

    Để người mà ta gặp bị bệnh phổi thì người đó nghiện thuốc lá hoặc không nghiện thuốc lá.

    Ta cần tính P(B)

    Ta có: \left\{ \begin{matrix}P(A) = 0,2 \Rightarrow P\left( \overline{A} ight) = 1 - P(A) = 0,8 \\P\left( B|A ight) = 0,7 \\P\left( B|\overline{A} ight) = 0,15 \\\end{matrix} ight.

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có:

    P(B) = P(A).P\left( B|A ight) +P\left( \overline{A} ight).P\left( B|\overline{A} ight)

    \Rightarrow P(B) = 0,2..0,7 + 0,8.0,15 =0,26

  • Câu 8: Vận dụng cao
    Tìm xác suất để bi lấy ra màu trắng

    Có 3 hộp đựng bi giống nhau, mỗi hộp đựng 5 bi trắng và 7 bi đỏ có cùng kích thước, và trọng lượng. Lần thứ nhất lấy 1 bi từ hộp I bỏ sang hộp II, lần thứ hai lấy 1 từ hộp II bỏ sang hộp III. Cuối cùng lấy 1 bi từ hộp III ra ngoài. Tính xác suất để bi lấy ra đó là bi trắng. (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm)

    Hướng dẫn:

    Gọi A_{i} là biến cố bi lấy ra từ hộp thứ i (i = 1;2;3) là bi trắng.

    Ta thấy \left\{ A_{2};\overline{A_{2}}
\right\} là họ đầy đủ.

    Nên ta có xác suất toàn phần

    P\left( A_{3} \right) = P\left( A_{2}
\right).P\left( A_{3}|A_{2} \right) + P\left( \overline{A_{2}}
\right).P\left( A_{3}|\overline{A_{2}} \right) (*)

    Lại có \left\{ A_{1};\overline{A_{1}}
\right\} là họ đầy đủ.

    Nên ta có xác suất toàn phần:

    P\left( A_{2} \right) = P\left( A_{1}
\right).P\left( A_{2}|A_{1} \right) + P\left( \overline{A_{1}}
\right).P\left( A_{2}|\overline{A_{1}} \right)

    = \frac{5}{12}.\frac{6}{13} +
\frac{7}{12}.\frac{5}{13} = \frac{5}{12}

    Khi đó P\left( \overline{A_{2}} \right) =
1 - P\left( A_{2} \right) = \frac{7}{12}

    Do đó từ (*) ta có P\left( A_{3} \right)
= \frac{5}{12}.\frac{6}{13} + \frac{7}{12}.\frac{5}{13} = \frac{5}{12}
\approx 0,42

  • Câu 9: Vận dụng
    Xét tính đúng sai của các nhận định

    Một xí nghiệp mỗi ngày sản xuất ra 2000 sản phẩm trong đó có 39 sản phẩm lỗi. Lần lượt lấy ra ngẫu nhiên hai sản phẩm không hoàn lại để kiểm tra.

    a) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ nhất bị lỗi là \frac{39}{2000}.Đúng||Sai

    b) Xác suất lấy ra được cả hai sản phẩm bị lỗi là \frac{2}{39}.Sai||Đúng

    c) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ hai bị lỗi, biết rằng lấy lần thứ nhất sản phẩm không bị lỗi là \frac{39}{1999}. Đúng||Sai

    d) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ hai bị lỗi là \frac{39}{2000}. Đúng||Sai

    Đáp án là:

    Một xí nghiệp mỗi ngày sản xuất ra 2000 sản phẩm trong đó có 39 sản phẩm lỗi. Lần lượt lấy ra ngẫu nhiên hai sản phẩm không hoàn lại để kiểm tra.

    a) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ nhất bị lỗi là \frac{39}{2000}.Đúng||Sai

    b) Xác suất lấy ra được cả hai sản phẩm bị lỗi là \frac{2}{39}.Sai||Đúng

    c) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ hai bị lỗi, biết rằng lấy lần thứ nhất sản phẩm không bị lỗi là \frac{39}{1999}. Đúng||Sai

    d) Xác suất lấy ra sản phẩm lần thứ hai bị lỗi là \frac{39}{2000}. Đúng||Sai

    a) Đ Xét các biến cố:

    A_{1}: Sản phẩm lấy ra lần thứ nhất bị lỗi. Khi đó, ta có: P\left( A_{1}
\right) = \frac{39}{2000}; P\left(
\overline{A_{1}} \right) = \frac{1961}{2000}.

    A_{2}: Sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi.

    b) S - Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm và trong đó có 38 sản phẩm lỗi nên ta có: P\left( A_{2}\left| A_{1} \right.\ \right) =\frac{38}{1999}.

    c) Đ Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất không bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm trong đó có 39sản phẩm lỗi nên ta có: P\left( A_{2}\left| \overline{A_{1}}
\right.\  \right) = \frac{39}{1999}

    d) Đ - Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm và trong đó có 38 sản phẩm lỗi nên ta có: P\left( A_{2}\left| A_{1} \right.\  \right) = \frac{38}{1999}, suy ra P\left(
\overline{A_{2}}\left| A_{1} \right.\  \right) =
\frac{1961}{1999}.

    - Khi sản phẩm lấy ra lần thứ nhất không bị lỗi thì còn 1999 sản phẩm trong đó có 39sản phẩm lỗi nên ta có: P\left( A_{2}\left| \overline{A_{1}}
\right.\  \right) = \frac{39}{1999}, suy ra P\left( \overline{A_{2}}\left| \overline{A_{1}}
\right.\  \right) = \frac{1960}{1999}.

    Khi đó, xác suất để sản phẩm lấy ra lần thứ hai bị lỗi là:

    P\left( A_{2} \right) = P\left(A_{2}\left| A_{1} \right.\  \right).P\left( A_{1} \right) + P\left(A_{2}\left| \overline{A_{1}} \right.\  \right).P\left( \overline{A_{1}}\right)

    = \frac{38}{1999}.\frac{39}{2000} +\frac{39}{1999}.\frac{1961}{2000} = \frac{39}{2000}.

  • Câu 10: Vận dụng cao
    Tính xác suất theo yêu cầu

    Một kho hàng có 85\% sản phẩm loại I và 15\% sản phẩm loại II, trong đó có 1\% sản phẩm loại I bị hỏng, 4\% sản phẩm loại II bị hỏng. Các sản phẩm có kích thước và hình dạng như nhau. Một khách hàng chọn ngẫu nhiên 1 sản phẩm. Tính xác suất để sản phẩm đó loại I và sản phẩm đó không bị hỏng. (kết quả làm tròn đến hàng phần trăm)

    Hướng dẫn:

    Xét các biến cố:

    A: "Khách hàng chọn được sản phẩm loại I ";

    B: "Khách hàng chọn được sản phẩm không bị hỏng".

    Ta có: P(A) = 0,85; P\left( \overline{A} \right) = 0,15;\ P\left( B|A\right) = 1 - P\left( \overline{B}|A \right) = 1 - 0,01 =0,99;

    P\left( B|\overline{A} \right) = 1 -
P\left( \overline{B}|\overline{A} \right) = 1 - 0,04 =
0,96.

    Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:

    P(B) = P(A)P\left( B|A \right) + P\left(
\overline{A} \right)P\left( B|\overline{A} \right)

    = 0,85.0,99 + 0,15.0,96 =
0,9855

    Theo công thức Bayes, ta có:

    P\left( A|B
\right) = \frac{P(A).P\left( B|A \right)}{P(B)} =
\frac{0,85.0,99}{0,9855} \approx 0,85.

  • Câu 11: Vận dụng
    Xét tính đúng sai của các kết luận

    Năm 2020, dịch COVID-19 bùng phát trên toàn thế giới. Các nhà khoa học đã phát triển một loại test nhanh để phát hiện virus SARS-CoV-2 gây bệnh COVID-19. Theo thống kê, khi một người nhiễm virus SARS-CoV-2 thì xác suất để test nhanh có kết quả dương tính là 90%. Tuy nhiên, khi một người không nhiễm virus, xác suất để test nhanh vẫn cho kết quả dương tính là 5%. Biết rằng tỷ lệ người nhiễm virus SARS-CoV-2 ở một quốc gia là 2% trong dân số.

    Gọi X là biến cố "một người nhiễm virus SARS-CoV-2" và Y là biến cố "một người có kết quả test nhanh dương tính".

    a) P(X) = 0,02. Đúng||Sai

    b) P(Y|X) = 0,9. Đúng||Sai

    c) P(X|Y) = 0,567. Đúng||Sai

    d) P(Y \cap X) = 0,06. Sai||Đúng

    Đáp án là:

    Năm 2020, dịch COVID-19 bùng phát trên toàn thế giới. Các nhà khoa học đã phát triển một loại test nhanh để phát hiện virus SARS-CoV-2 gây bệnh COVID-19. Theo thống kê, khi một người nhiễm virus SARS-CoV-2 thì xác suất để test nhanh có kết quả dương tính là 90%. Tuy nhiên, khi một người không nhiễm virus, xác suất để test nhanh vẫn cho kết quả dương tính là 5%. Biết rằng tỷ lệ người nhiễm virus SARS-CoV-2 ở một quốc gia là 2% trong dân số.

    Gọi X là biến cố "một người nhiễm virus SARS-CoV-2" và Y là biến cố "một người có kết quả test nhanh dương tính".

    a) P(X) = 0,02. Đúng||Sai

    b) P(Y|X) = 0,9. Đúng||Sai

    c) P(X|Y) = 0,567. Đúng||Sai

    d) P(Y \cap X) = 0,06. Sai||Đúng

    a) Ta có: P(X)là xác suất một người nhiễm virus SARS-CoV-2.
    Theo đề bài, tỷ lệ người nhiễm virus SARS-CoV-2 ở một quốc gia là 2\% = 0,02trong dân số.
    Vậy mệnh đề đúng.

    b) P(Y|X)là xác suất một người có kết quả test nhanh dương tính, với điều kiện người đó nhiễm virus SARS-CoV-2.

    Theo giả thiết, khi một người nhiễm virus SARS-CoV-2, xác suất để test nhanh có kết quả dương tính là 90\% =
0,9. Vậy mệnh đề đúng.

    c) P(X|Y) là xác suất một người nhiễm virus SARS-CoV-2, với điều kiện người đó có kết quả test nhanh dương tính.

    Ta có: P(Y|X) = 0,9.(cmt), P(X) = 0,02.

    P(Y) = P(Y|X).P(X) +
P(Y|\overline{X}).P(\overline{X}) = 0,9.0,02 + 0,05.0,98 = 0,0634.

    Thay vào công thức Bayes: P(X|Y) =
\frac{P(Y|X).P(X)}{P(Y)} = 0,567.

    Vậy mệnh đề đúng.

    d) Trong câu d, P(Y \cap X) là xác suất một người vừa nhiễm virus SARS-CoV-2 vừa có kết quả test nhanh dương tính.

    P(Y \cap X) = P(Y|X).P(X) = 0,9.0,02 =
0,05.

    Vậy mệnh đề sai.

  • Câu 12: Vận dụng cao
    Tính xác suất để linh kiện là phế phẩm

    Một xưởng sản xuất linh kiện điện tử có hai dây chuyền A và B. Dây chuyền A sản xuất 70\% số linh kiện, dây chuyền B sản xuất 30\% số linh kiện. Tỷ lệ phế phẩm của dây chuyền A là 3\%, của dây chuyền B là 5\%. Chọn ngẫu nhiên một linh kiện. Tính xác suất để linh kiện đó là phế phẩm.

    Hướng dẫn:

    Gọi biến cố A: “Linh kiện được sản xuất từ dây chuyền A”.

    Biến cố B: “Linh kiện được sản xuất từ dây chuyền B”.

    Biến cố H: “Linh kiện là phế phẩm”.

    Ta có P(A) = 0,7;P(B) = 0,3;P\left( H|A
\right) = 0,03;P\left( H|B \right) = 0,05

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần, ta có xác suất để linh kiện đó là phế phẩm là:

    P(H) = P(A).P\left( H|A \right) +
P(B).P\left( H|B \right)

    = 0,7.0,03 + 0,3.0,05 = 0,036 =
3,6\%.

  • Câu 13: Vận dụng
    Chọn phương án đúng

    Tỷ lệ người nghiện thuốc là ở một vùng là 30\%. Biết rằng tỷ lệ người bị viêm họng trong số những người nghiện thuốc là 60\%, còn tỷ lệ người bị viêm họng trong số những người không nghiện là 40\%. Lấy ngẫu nhiên một người thấy người ấy bị viêm họng. Nếu người đó không bị viêm họng, tính xác suất người đó nghiện thuốc lá.

    Hướng dẫn:

    Gọi A là "người nghiện thuốc" và B là "người viêm họng" thì từ đề bài ta có:

    P(A) = 0,3;P\left( B|A ight) =
0,6;P\left( B|\overline{A} ight) = 0,4

    Cần tính xác suất là C = A|B.

    Sử dụng công thức Baye ta có:

    P\left( A|B ight) = \frac{P(A).P\left(
B|A ight)}{P(A).P\left( B|A ight) + P\left( \overline{A}
ight)P\left( B|\overline{A} ight)}

    \Rightarrow P\left( A|B ight) =
\frac{0,3.0,6}{0,3.0,6 + 0,7.0,4} = \frac{9}{23}

    Gọi D = A|\overline{B} ta có:

    P(D) = \frac{P\left( A\overline{B}
ight)}{P\left( \overline{B} ight)} = \frac{P(A) - P(AB)}{1 -
P(B)}

    = \frac{P(A) - P(A)P\left( B|A
ight)}{1 - P(B)} \approx 0,2222

  • Câu 14: Vận dụng cao
    Tính xác suất để cuộc gọi là đúng

    Một ứng dụng được sử dụng để chặn cuộc gọi rác trong điện thoại. Tuy nhiên, vì ứng dụng không tuyệt đối hoàn hảo nên một cuộc gọi rác bị chặn với xác suất 0,8 và một cuộc gọi đúng (không phải là cuộc gọi rác) bị chặn với xác suất 0,01. Thống kê cho thấy tỉ lệ cuộc gọi rác là 10\%. Chọn ngẫu nhiên một cuộc gọi không bị chặn. Xác suất để đó là cuộc gọi đúng là

    Hướng dẫn:

    Gọi A là biến cố: “cuộc gọi được chọn là cuộc gọi rác”, B là biến cố: “cuộc gọi được chọn bị chặn” thì \overline{B} là biến cố: “cuộc gọi được chọn không bị chặn”.

    Theo đầu bài ta có: P(A) = 0,1; P\left( \overline{A} \right) = 0,9; P\left( \left. \ B \right|A \right) =
0,8; P\left( \left. \ B
\right|\overline{A} \right) = 0,01.

    Ta có:

    P(B) = P\left( \left. \ B \right|A
\right).P(A) + P\left( \left. \ B \right|\overline{A} \right).P\left(
\overline{A} \right)

    = 0,8.0,1 + 0,01.0,9 =
0,089.

    P\left( \left. \ B \right|\overline{A}
\right) = 0,01 \Rightarrow P\left( \left. \ \overline{B}
\right|\overline{A} \right) = 0,99

    P\left( \left. \ B \right|A \right) = 0,8
\Rightarrow P\left( \left. \ \overline{B} \right|A \right) =
0,2

    Theo công thức Bayes ta có:

    P\left( \left. \ \overline{A}
\right|\overline{B} \right) = \frac{P\left( \overline{A} \right).P\left(
\left. \ \overline{B} \right|\overline{A} \right)}{P\left( \overline{A}
\right).P\left( \left. \ \overline{B} \right|\overline{A} \right) +
P(A).P\left( \left. \ \overline{B} \right|A \right)}

    = \frac{0,9.0,99}{0,9.0,99 + 0,1.0,2} =
\frac{891}{911}.

  • Câu 15: Vận dụng cao
    Chọn đáp án hợp nhất

    Có 3 cửa hàng I, II, III cùng kinh doanh sản phẩm Y, trong đó thị phần của cửa hàng I, III như nhau và gấp đôi thị phần của cửa hàng II. Tỉ lệ sản phẩm loại A trong 3 cửa hàng lần lượt là 70\%; 75\% ; 50\%. Một khách hàng chọn ngẫu nhiên 1 cửa hàng và tử đó mua một sản phẩm. Giả sử khách hàng đã mua được sản phẩm loại A, hỏi khả năng người ấy đã mua được ở cửa hàng nào là nhiều nhất?

    Hướng dẫn:

    Gọi T: "Khách hàng mua được sản phẩm loại A"

    Ai: "Mua ở cửa hàng i"

    Ta có {A1, A2, A3} là một hệ đầy đủ các biến cố và xác định được:P\left( A_{1}
ight) = \frac{2}{5} = 0,4;P\left( A_{2} ight) = \frac{1}{5} =
0,2;P\left( A_{3} ight) = \frac{2}{5} = 0,4

    P\left( T|A_{1} ight) = 0,7;P\left(
A|A_{2} ight) = 0,75;P\left( T|A_{3} ight) = 0,5

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có xác suất để khách hàng mua được sản phẩm loại A là:

    P(T) = P\left( A_{1} ight)P\left(
T|A_{1} ight) + P\left( A_{2} ight)P\left( A|A_{2} ight) + P\left(
A_{3} ight)P\left( T|A_{3} ight)

    \Rightarrow P(T) = 0,4.0,7 + 0,2.0,75 +
0,4.0,5 = 0,63

    Áp dụng công thức Bayes, ta có:

    P\left( A_{1}|T ight) = \frac{P\left(
A_{1} ight)P\left( T|A_{1} ight)}{P(T)} = \frac{0,4.0,7}{0,63} =
0,4444

    P\left( A_{21}|T ight) = \frac{P\left(
A_{2} ight)P\left( T|A_{2} ight)}{P(T)} = \frac{0,2.0,75}{0,63} =
0,2381

    P\left( A_{3}|T ight) = \frac{P\left(
A_{3} ight)P\left( T|A_{3} ight)}{P(T)} = \frac{0,4.0,5}{0,63} =
0,3175

    Ta thấy rằng P(A1|T) là lớn nhất tức là khả năng người ấy đã mua ở cửa hàng I là nhiều nhất.

  • Câu 16: Vận dụng cao
    Tính xác suất của biến cố

    Hai máy tự động sản xuất cùng một loại chi tiết, trong đó máy I sản xuất 35\%, máy II sản xuất 65\% tổng sản lượng. Tỉ lệ phế phẩm của các máy lần lượt là 0,3\% 0,7\%. Chọn ngẫu nhiên 1 sản phẩm từ kho. Tính xác suất để chọn được phế phẩm do máy I sản xuất?

    Hướng dẫn:

    Gọi A_{1}là biến cố “Sản phẩm được chọn do máy I sản xuất”

    A_{2} là biến cố “Sản phẩm được chọn do máy II sản xuất”

    B là biến cố “Sản phẩm được chọn là phế phẩm”

    Suy ra A_{1}|B là biến cố “chọn được phế phẩm do máy I sản xuất”

    Ta có P\left( A_{1} \right) =
0,35, P\left( A_{2} \right) =
0,65, P\left( B|A_{1} \right) =
0,003, P\left( B|A_{2} \right) =
0,007

    P(B) = P\left( B|A_{1} \right).P\left(
A_{1} \right) + P\left( B|A_{2} \right).P\left( A_{2} \right) =
0,0056

    Theo công thức Bayes có:

    P\left( A_{1}|B \right) = \frac{P\left(
B|A_{1} \right).P\left( A_{1} \right)}{P(B)} = 0,1875.

  • Câu 17: Thông hiểu
    Xét tính đúng sai của các phương án

    Giả sử 5\% email của bạn nhận được là email rác. Bạn sử dụng một hệ thống lọc email rác mà khả năng lọc đúng email rác của hệ thống này là 95\% và có 10\% những email không phải là email rác nhưng vẫn bị lọc. Các khẳng định sau đúng hay sai?

    Hướng dẫn:

    a) Gọi A: “Email nhận được là email rác”.

    Và B: “Email bị lọc đúng email rác của hệ thống lọc email rác”.

    Vì 5% email nhận được là rác nên xác suất nhận được một email rác là

    P(A) = 5\% = 0,05

    b) Xác suất email bị lọc của email rác là P\left( B|A ight) = 95\% = 0,95.

    c) Xác suất email nhận được không phải rác là P\left( \overline{A} ight) = 1 - P(A) = 1 - 0,05
= 0,95

    Xác suất email bị lọc của email không phải rác là P\left( B|\overline{A} ight) = 0,1

    Vậy xác suất chọn một email bị lọc bất kể là rác hay không là

    P(B) = P(A).P\left( B|A ight) +
P\left( \overline{A} ight)P\left( B|\overline{A} ight)

    \Rightarrow P(B) = 0,95.0,05 + 0,1.0,95
= 0,1425

    d) Xác suất chọn một email trong số những email bị lọc thực sự là email rác là

    P\left( A|B ight) = \frac{P\left( B|A
ight).P(A)}{P(B)} = \frac{0,95.0,05}{0,1425} =
\frac{1}{3}.

  • Câu 18: Vận dụng
    Ghi đáp án vào ô trống

    Trong một đợt kiểm tra sức khoẻ, có một loại bệnh X mà tỉ lệ người mắc bệnh là 0,2\% và một loại xét nghiệm Y mà ai mắc bệnh X khi xét nghiệm Y cũng có phản ứng dương tính. Tuy nhiên, có 6\% những người không bị bệnh X lại có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y. Chọn ngẫu nhiên 1 người trong đợt kiểm tra sức khoẻ đó. Giả uử người đó có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y. Xác suất người đó bị mắc bệnh X là bao nhiêu (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm)?

    Đáp án : 0,03

    Đáp án là:

    Trong một đợt kiểm tra sức khoẻ, có một loại bệnh X mà tỉ lệ người mắc bệnh là 0,2\% và một loại xét nghiệm Y mà ai mắc bệnh X khi xét nghiệm Y cũng có phản ứng dương tính. Tuy nhiên, có 6\% những người không bị bệnh X lại có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y. Chọn ngẫu nhiên 1 người trong đợt kiểm tra sức khoẻ đó. Giả uử người đó có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y. Xác suất người đó bị mắc bệnh X là bao nhiêu (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm)?

    Đáp án : 0,03

    Xét các biến cố:

    A : "Người được chọn mắc bệnh X ";

    B : "Người được chọn có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y".

    Theo giả thiết ta có:

    P(A) = 0,002;P\left( \overline{A} ight)
= 1 - 0,002 = 0,998;

    P(B \mid A) = 1;P\left( B \mid
\overline{A} ight) = 0,06

    Theo công thức Bayes, ta có:

    P(A \mid B) = \frac{P(A) \cdot P(B \mid
A)}{P(A) \cdot P(B \mid A) + P\left( \overline{A} ight).P\left( B \mid
\overline{A} ight)}

    = \frac{0,002 \cdot 1}{0,002 \cdot 1 +
0,998 \cdot 0,06} \approx 0,03

    Vậy nếu người được chọn có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y thì xác suất bị mắc bệnh X của người đó là khoảng 0,03.

  • Câu 19: Vận dụng cao
    Chọn đáp án đúng

    Giả sử tỉ lệ người dân của tỉnh X nghiện thuốc lá là 20\%. Tỉ lệ người bị bệnh phổi trong số người nghiện thuốc lá là 70\%, còn tỉ lệ này đối với người không nghiện thuốc lá là 15\%. Gặp ngẫu nhiên một người dân của tỉnh X, biết rằng người này bị bệnh phổi, tính xác suất mà người này nghiện thuốc lá?

    Hướng dẫn:

    Gọi A là biến cố “người nghiện thuốc lá”, suy ra \overline{A} là biến cố “người không nghiện thuốc lá”.

    Gọi B là biến cố “người bị bệnh phổi”.

    Ta có:

    P(B) = P(A).P\left( B|A \right) +
P\left( \overline{A} \right).P\left( B|\overline{A}
\right).

    Theo bài ra có

    P(A) = 0,2\ ;\ P\left( B|A\right) = 0,7\ ;\ P\left( \overline{A} \right) = 0,8\ ;\ P\left(B|\overline{A} \right) = 0,15.

    Vậy P(B) = P(A).P\left( B|A \right) +
P\left( \overline{A} \right).P\left( B|\overline{A} \right)

    = 0,2.0,7 + 0,8.0,15 = 0,26.

    Theo công thức Bayes, ta có:

    P\left( A|B
\right) = \frac{P(A).P\left( B|A \right)}{P(B)} = \frac{0,2.0,7}{0,26} =
\frac{7}{13}

    Như vậy trong số người bị bệnh phổi của tỉnh X, có khoảng \frac{7}{13} số người nghiện thuốc lá.

  • Câu 20: Thông hiểu
    Tính xác suất để chọn thư rác

    Một bộ lọc được sử dụng để chặn thư rác trong các tài khoản thư điện tử. Tuy nhiên, vì bộ lọc không tuyệt đối hoàn hảo nên một thư rác bị chặn với xác suất 0,95 và một thư đúng (không phải là thư rác) bị chặn với xác suất 0,01. Thống kê cho thấy tỉ lệ thư rác là 3\%. Chọn ngẫu nhiên một thư bị chặn. Tính xác suất để đó là thư rác (kết quả làm tròn đến hàng phần nghìn).

    Hướng dẫn:

    Gọi A là biến cố: “Thư được chọn là thư rác”; B là biến cố: “Thư được chọn là bị chặn”.

    Ta có P(A) = 3\% = 0,03;

    P\left( \overline{A} \right) = 1 - P(A) =
1 - 0,03 = 0,97;

    P\left( B|A \right) = 0,95;\ \ \ P\left(
B|\overline{A} \right) = 0,01.

    Công thức Bayes, ta có:

    P\left( A|B \right) = \frac{P(A).P\left(
B|A \right)}{P(A).P\left( B|A \right) + P\left( \overline{A}
\right).P\left( B|\overline{A} \right)}

    = \frac{0,03.0,95}{0,03.0,95 + 0,97.0,01}\approx 0,746.

Chúc mừng Bạn đã hoàn thành bài!

Kết quả làm bài:
  • Nhận biết (20%):
    2/3
  • Thông hiểu (35%):
    2/3
  • Vận dụng (45%):
    2/3
  • Thời gian làm bài: 00:00:00
  • Số câu làm đúng: 0
  • Số câu làm sai: 0
  • Điểm số: 0
  • Điểm thưởng: 0
Làm lại
Xác thực tài khoản!

Theo Nghị định 147/2024/ND-CP, bạn cần xác thực tài khoản trước khi sử dụng tính năng này. Chúng tôi sẽ gửi mã xác thực qua SMS hoặc Zalo tới số điện thoại mà bạn nhập dưới đây:

Số điện thoại chưa đúng định dạng!
Số điện thoại này đã được xác thực!
Bạn có thể dùng Sđt này đăng nhập tại đây!
Lỗi gửi SMS, liên hệ Admin
Sắp xếp theo