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高中数学
第十二章:概率与统计(高中)
条件概率★★★★★
最后
更新:
2025-12-30 10:44
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条件概率★★★★★
## 条件概率的引入 在实际生活中,有时会遇到在事件 $A$ 发生的条件下计算事件 $B$ 的概率问题.怎样解决这类问题呢?我们先来考察下面两个问题。 **问题1** 投掷一个骰子,出现偶数的概率。设 $A=$"掷出的点数为偶数",事件 $A$ 包含的结果只有 3 个,它们是 $2,4,6$ 点 。因而是偶数的概率是 $$ P(A)=\dfrac{3}{6}=\dfrac{1}{2} $$ {width=300px} **问题2** 掷一个骰子,求掷出的点数为 4 的概率. 本次试验的样本空间 $\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}$ ,设 $B=$"掷出的点数为4 ",则 $B$ 中样本点个数为 1 ,由古典概型知识可得 $$ P(B)=\dfrac{B \text { 中样本点个数 }}{\Omega \text { 中样本点个数 }}=\dfrac{1}{6} \text {. } $$ {width=200px} ### 条件概率 现在根据问题1和问题2,我们引入问题3 **问题3** 在投掷骰子的点数是偶数的情况下,点数是4的概率? 在这个问题中,**已经有了大前提**:投掷的点数已知是偶数,此时样本空间不再是6,而变成了3,在这个缩小的样本空间里(即缩小后的样本空间变为{2,4,6}),点数是4个可能性为1, 所以 在已知投掷结果是偶数的情况下,这个点数又是4的概率为 $\frac{1}{3}$ 如果我们记 A="投掷的是偶数" ,B="投掷的点数是4", 则所求的就是 $P(B|A)$ 他恰好等于 **$\dfrac{问题2}{问题1}=\frac{1}{6}/\frac{1}{2}=\dfrac{1}{3}$** ,这不是偶然的,这就是下面所的条件概率。 > 理解条件概率的核心点是:在“条件”的前提下,后面所求的样本空间已经发生了变化。 ## 条件概率 什么是条件概率?在古典概率模型中,事件 $A$ 发生之后,随机现象的结果就剩下事件 $A$ 中的样本点,所以事件 $A$ 变成了由这些样本点所构成的新的样本空间.这个样本空间仍然是等可能的,这时事件 $B$ 发生的概率称为事件 $B$ 关于 $A$ 的条件概率,或在事件 $A$ 发生的条件下,事件 $B$ 发生的概率,或已知事件 $A$ 发生,事件 $B$ 发生的概率,记为 $P(B \mid A)$ .事实上,这等于是在一个样本空间为 $A$ 的随机试验中,求事件 $A \cap B$ 发生的概率,即 $$ P(B \mid A)=\frac{|A \cap B|}{|A|} $$ 我们可以借助图 3.1-1 来理解上述计算公式.  用 $n(A), n(A B)$ 分别表示 $A, A B$ 中的样本点个数,由条件概率的定义可知,在事件 $A$ 发生的条件下事件 $B$ 发生的概率,等于在事件 $A$ 发生的条件下事件 $A$ 和事件 $B$ 同时发生的概率,即 $$ P(B \mid A)=\frac{n(A B)}{n(A)}=\frac{P(A B)}{P(A)} $$ 下述即是 **条件概率公式** $$ \boxed{ P(B \mid A)=\frac{P(A B)}{P(A)} ...(1) } $$ `例`一个袋子里有 5 个红球、3 个白球,**不放回**地先后取 2 个球。已知第一次取到红球,求第二次取到红球的概率。 解:在本题里,题干里的“已知第一次取到红球”就是一个条件,换句话说,求第二次取到红球的概率,需要在第一次已经取得红球的条件下计算。 设 $A=$“第一次取到红球”,$B=$“第二次取到红球”,求 $P(B|A)$。 当 $A$ 发生时,袋子里还剩 $4$ 红 $3$ 白,共 $7$ 个球; 此时取红球的样本点有 $4$ 个,总样本点有 $7$ 个; 因此 $P(B|A)=\frac{4}{7}$。 `例` 在 5 道试题中有 3 道代数题和 2 道几何题,每次从中随机抽出 1 道题,抽出的题不再放回.求: (1)第 1 次抽到代数题且第 2 次抽到几何题的概率; (2)在第 1 次抽到代数题的条件下,第 2 次抽到几何题的概率. 分析:如果把"第 1 次抽到代数题"和"第 2 次抽到几何题"作为两个事件,那么问题(1)就是积事件的概率,问题(2)就是条件概率.可以先求积事件的概率,再用条件概率公式求条件概率;也可以先求条件概率,再用乘法公式求积事件的概率。 解:设 $A=$"第 1 次抽到代数题",$B=$"第 2 次抽到几何题",则"第 1 次抽到代数题且第 2 次抽到几何题"就是事件 $A B$ . **方法1**(1)从5道试题中每次不放回地随机抽取2道,试验的样本空间 $\Omega$ 包含 20 个等可能的样本点,即
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【概率论与数理统计】条件概率
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