Cho ;
và
. Giá trị của
là:
Vì nên
.
Theo công thức xác suất toàn phần ta có:
.
Cho ;
và
. Giá trị của
là:
Vì nên
.
Theo công thức xác suất toàn phần ta có:
.
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. Tính xác suất để viên bi đó màu đỏ?
Gọi A1, A2 lần lượt là "lấy bi đỏ từ hợp thứ 1 (thứ 2) bỏ vào hộp thứ ba" thì tạo thành một hệ đầy đủ.
Ta có:
Gọi A "lấy ra từ hộp 3 một viên bi màu đỏ". Ta có:
Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có:
Tan giờ học buổi chiều một sinh viên có về nhà ngay, nhưng do giờ cao điểm nên có 30% ngày bị tắc đường nên bị về nhà muộn (từ 30 phút trở lên) còn
số ngày sinh viên đó vào quán Internet cạnh trường để chơi Games, những ngày này xác suất về nhà muộn là
. Còn lại những ngày khác sinh viên đó đi chơi với bạn bè có xác suất về muộn là
. Tính xác suất để trong một ngày nào đó sinh viên không về muộn.
Gọi B là biến cố sinh viên đó đi học về muộn
là biến cố sinh viên đó đi học không về muộn
E1 là biến cố tan học về nhà ngay
E2 là biến cố tan học đi chơi game
E3 là biến cố tan học về đi chơi với bạn
B có thể xảy ra một trong 3 biến cố
Tan giờ học buổi chiều một sinh viên có về nhà ngay, nhưng do giờ cao điểm nên có 30% ngày bị tắc đường nên bị về nhà muộn (từ 30 phút trở lên) còn
số ngày sinh viên đó vào quán Internet cạnh trường để chơi Games, những ngày này xác suất về nhà muộn là
. Còn lại những ngày khác sinh viên đó đi chơi với bạn bè có xác suất về muộn là
. Hôm nay sinh viên đó về muộn. Tính xác suất để để sinh viên đó đi chơi với bạn bè.
Gọi B là biến cố sinh viên đó đi học về muộn
E1 là biến cố tan học về nhà ngay
E2 là biến cố tan học đi chơi game
E3 là biến cố tan học về đi chơi với bạn
B có thể xảy ra một trong 3 biến cố
Xác suất để sinh viên đó đi chơi với bạn là:
Cho hai biến cố và
là hai biến cố ngẫu nhiên mà
,
, công thức Bayes là:
Ta có: .
Trong một kì thi tốt nghiệp trung học phổ thông, một tỉnh X có học sinh lựa chọn tổ hợp A00 (gồm các môn Toán, Vật lí, Hoá học). Biết rằng, nếu một học sinh chọn tổ hợp A00 thì xác suất để học sinh đó đỗ đại học là
; còn nếu một học sinh không chọn tổ hợp A00 thì xác suất để học sinh đó đỗ đại học là
. Chọn ngẫu nhiên một học sinh của tỉnh X đã tốt nghiệp trung học phổ thông trong kì thi trên. Biết rằng học sinh này đã đỗ đại học. Tính xác suất để học sinh đó chọn tổ hợp A00. (Kết quả làm tròn đến chữ số thập phân thứ 2).
Gọi A: “Học sinh đó chọn tổ hợp A00”
Và B: “Học sinh đó đỗ đại học”.
Ta cần tính
Ta có:
là xác suất để một học sinh đỗ đại học với điều kiện học sinh đó chọn tổ hợp A00
là xác suất để một học sinh đỗ đại học với điều kiện học sinh đó không chọn tổ hợp A00
Thay vào công thức Bayes ta được:
Cho hai biến cố và
với
. Tính
?
Ta có:
Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có:
Phòng thi đánh giá năng lực có 10 học sinh trong đó có 2 học sinh giỏi (trả lời 100% các câu hỏi), 3 học sinh khá (trả lời 80% các câu hỏi), 5 học sinh trung bình (trả lời 50% các câu hỏi). Gọi ngẫu nhiên một học sinh vào thi và phát đề có 4 câu hỏi (được lấy ngẫu nhiên từ 20 câu). Thấy học sinh này trả lời được cả 4 câu, tính xác suất để học sinh đó là học sinh khá? Xác suất gần bằng số nào sau đây?
Gọi lần lượt là các biến cố gọi một học sinh Giỏi, Khá, Trung Bình
Nên là hệ biến cố đầy đủ.
Gọi B “học sinh đó trả lời được 4 câu hỏi”
Ta có:
Ta lại có:
2 học sinh Giỏi (trả lời 100% các câu hỏi) ⇒ Trả lời 20 câu hỏi
3 học sinh Khá (trả lời 80% các câu hỏi) ⇒ Trả lời câu hỏi.
5 học sinh Trung Bình (trả lời 50% các câu hỏi) ⇒ Trả lời câu hỏi.
Từ đó:
Áp dụng công thức xác suất toàn phần:
Xác suất để sinh viên đó là sinh viên khá là
Áp dụng công thức Bayes ta có:
Nếu hai biến cố A, B thỏa mãn thì
bằng:
Ta có:
Trong một trường học, tỉ lệ học sinh nữ là . Tỉ lệ học sinh nữ và tỉ lệ học sinh nam tham gia câu lạc bộ M lần lượt là
và
. Chọn ngẫu nhiên 1 học sinh của trường. Tính xác suất học sinh đó có tham gia câu lạc bộ M.
Gọi A: “Học sinh được chọn là nữ” ⇒ : “Học sinh được chọn là nam”
B: “học sinh được chọn có tham gia câu lạc bộ M”.
Từ giả thiết ta có:
Theo công thức xác suất toàn phần, ta có xác suất học sinh được chọn có tham gia câu lạc bộ M là:
.
Cho hai biến cố thỏa mãn
. Khi đó,
bằng:
Đặt , suy ra
.
Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:
Vậy .
Một công ty đấu thầu 2 dự án. Khả năng thắng thầu của dự án 1 là và khả năng thắng thầu của dự án 2 là
. Khả năng thắng thầu cả 2 dự án là
. Xác suất để công ty thắng thầu dự án 2 biết công ty thắng thầu dự án 1 là
. Xác suất để công ty thắng thầu dự án 2 biết công ty không thắng thầu dự án 1 là
. Khi đó biểu thức
là bao nhiêu?
Đáp án: 4
Một công ty đấu thầu 2 dự án. Khả năng thắng thầu của dự án 1 là
và khả năng thắng thầu của dự án 2 là
. Khả năng thắng thầu cả 2 dự án là
. Xác suất để công ty thắng thầu dự án 2 biết công ty thắng thầu dự án 1 là
. Xác suất để công ty thắng thầu dự án 2 biết công ty không thắng thầu dự án 1 là
. Khi đó biểu thức
là bao nhiêu?
Đáp án: 4
Gọi là biến cố: “Thắng thầu dự án 1”
Gọi là biến cố: “Thắng thầu dự án 2”.
Theo giả thiết suy ra: ;
và
Gọi là biến cố: “Thắng thầu dự án 2 biết công ty thắng thầu dự án 1”
Khi đó:
Gọi là biến cố: “Thắng thầu dự án 2 biết công ty không thắng thầu dự án 1”
Khi đó:
Vậy .
Trong một đợt kiểm tra sức khoẻ, có một loại bệnh X mà tỉ lệ người mắc bệnh là và một loại xét nghiệm Y mà ai mắc bệnh X khi xét nghiệm Y cũng có phản ứng dương tính. Tuy nhiên, có
những người không bị bệnh X lại có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y. Chọn ngẫu nhiên một người trong đợt kiểm tra sức khoẻ đó. Giả sử 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)
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:
Theo công thức Bayes, ta có:
Một căn bệnh có dân số mắc phải. Một phương pháp chuẩn đoán được phát triển có tỷ lệ chính xác là
. Với những người bị bệnh, phương pháp này sẽ đưa ra kết quả dương tính
số trường hợp. Với người không mắc bệnh, phương pháp này cũng chuẩn đoán đúng
trong
trường hợp. Nếu một người kiểm tra và kết quả là dương tính (bị bệnh), xác suất để người đó thực sự bị bệnh là bao nhiêu?
Gọi A là biến cố “người đó mắc bệnh”
Gọi B là biến cố “kết quả kiểm tra người đó là dương tính (bị bệnh)”
Ta cần tính với
.
Ta có:
Xác suất để người đó mắc bệnh khi chưa kiểm tra:
Do đó xác suất để người đó không mắc bệnh khi chưa kiểm tra:
Xác suất kết quả dương tính nếu người đó mắc bệnh là:
Xác suất kết quả dương tính nếu người đó không mắc bệnh là:
Khi đó:
Xác suất kết để người đó mắc bệnh nếu kết quả kiểm tra người đó là dương tính là .
Nếu hai biến cố thỏa mãn
thì
bằng bao nhiêu?
Theo công thức Bayes ta có:
Trong một đợt kiểm tra sức khoẻ, có một loại bệnh mà tỉ lệ người mắc bệnh là
và một loại xét nghiệm
mà ai mắc bệnh
khi xét nghiệm
cũng có phản ứng dương tính. Tuy nhiên, có
những người không bị bệnh
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
là bao nhiêu (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm)?
Đáp án : 0,03
Trong một đợt kiểm tra sức khoẻ, có một loại bệnh
mà tỉ lệ người mắc bệnh là
và một loại xét nghiệm
mà ai mắc bệnh
khi xét nghiệm
cũng có phản ứng dương tính. Tuy nhiên, có
những người không bị bệnh
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
là bao nhiêu (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm)?
Đáp án : 0,03
Xét các biến cố:
: "Người được chọn mắc bệnh
";
: "Người được chọn có phản ứng dương tính với xét nghiệm Y".
Theo giả thiết ta có:
;
Theo công thức Bayes, ta có:
Vậy nếu người được chọn có phản ứng dương tính với xét nghiệm thì xác suất bị mắc bệnh
của người đó là khoảng 0,03.
Tỉ lệ chính phẩm của máy thứ nhất là , của máy thứ hai là
. Một lô sản phẩm gồm
sản phẩm của máy thứ nhất và
sản phẩm của máy thứ hai. Người ta lấy ngẫu nhiên ra một sản phẩm để kiếm tra thấy là sản phẩm tốt. Tìm xác suất để sản phẩm đó do máy thứ nhất sản xuất?
Gọi A là biến cố “Sản phẩm kiểm tra là sản phẩm tốt”
B1 là biến cố “Sản phẩm do máy thứ nhất sản xuất”.
B2 là biến cố “Sản phẩm do máy thứ hai sản xuất”
Do là họ đầy đủ các biến cố.
Ta có:
Áp dụng công thức Bayes ta có:
Một cửa hàng có hai loại bóng đèn Led, trong đó có bóng đèn Led là màu trắng và
bóng đèn Led là màu xanh, các bóng đèn có kích thước như nhau. Các bóng đèn Led màu trắng có tỉ lệ hỏng là
và các bóng đèn Led màu xanh có tỉ lệ hỏng là
. Một khách hàng chọn mua ngẫu nhiên một bóng đèn Led từ cửa hàng. Xác suất để khách hàng chọn được bóng đèn Led không hỏng bằng bao nhiêu?
Xét các biến cố:
A: "Khách hàng chọn được bóng đèn Led màu trắng"
B: "Khách hàng chọn được bóng đèn Led không hỏng".
Ta có:
Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:
Cho hai biến cố và
với
. Khi đó công thức xác suất toàn phần tính
là:
Ta có công thức xác suất toàn phần tính là:
Trong thùng có các gói kẹo cùng loại khác vị, trong đó có 15 gói kẹo vị cam, còn lại là kẹo vị chuối. Hà lẫy ngẫu nhiên 1 gói kẹo trong thùng, không trả lại. Sau đó Hà lại lấy ngẫu nhiên thêm 1 gói kẹo khác từ thùng. Biết rằng xác suất Hà lấy được cả hai gói kẹo vị cam là . Biết rằng mỗi gói kẹo có 28 chiếc kẹo. Hỏi tổng có bao nhiêu chiếc kẹo?
Đáp án: 1008
Trong thùng có các gói kẹo cùng loại khác vị, trong đó có 15 gói kẹo vị cam, còn lại là kẹo vị chuối. Hà lẫy ngẫu nhiên 1 gói kẹo trong thùng, không trả lại. Sau đó Hà lại lấy ngẫu nhiên thêm 1 gói kẹo khác từ thùng. Biết rằng xác suất Hà lấy được cả hai gói kẹo vị cam là
. Biết rằng mỗi gói kẹo có 28 chiếc kẹo. Hỏi tổng có bao nhiêu chiếc kẹo?
Đáp án: 1008
Gọi là biến cố "Hà lấy được gói kẹo vị cam ở lần thứ nhấtt".
Gọi là biến cố "Hà lấy được gói kẹo vị cam ở lần thứ hai".
Ta có: xác suất Hà lấy được cả hai gói kẹo vị cam là , suy ra
.
Gọi là số gói kẹo ban đầu trong thùng
.
.
Theo công thức nhân xác suất ta có:
Ta được (loại) hoặc
(nhận).
Vậy tổng số chiếc kẹo có là chiếc.
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: