概率论做题笔记(贝叶斯公式)

Knowledge points

1.条件概率
A A B B 是两个事件,且 P ( A ) P(A) > > 0 0 ,称

P ( B A ) = P ( A B ) P ( A ) P(B|A)=\frac{P\left(AB\right)}{P(A)}

为在事件发生的条件下事件发生的条件概率.
2.乘法定理
P ( A ) P(A) > > 0 0 ,则有
P ( A B ) = P ( B A ) P ( A ) P(AB)=P(B|A)P(A)
上式称为乘法公式.还可以推广到多种情况,例如,设 A A , B B , C C 为事件,且 P ( A B ) P(AB) > > 0 0 ,则有
P ( A B C ) P(ABC) = = P ( C A B ) P(C|AB) P ( B A ) P(B|A) P ( A ) P(A) .
3.全概率公式
设试验 E E 的样本空间为 S S A A E E 的事件, B 1 B_1 B 2 B_2 ,…, B n B_n S S 的一个划分,且 P P ( B i B_i ) > > 0 0 ( i i = = 1 1 , 2 2 ,… n n ) 则
P ( A ) = P ( A B 1 ) P ( B 1 ) + P ( A B 2 ) P ( B 2 ) + . . . + P ( A B n ) P ( B n ) . P(A)=P(A|B_1)P(B_1)+P(A|B_2)P(B_2)+...+P(A|B_n)P(B_n).
上式称为全概率公式.
4.贝叶斯公式
设试验 E E 的样本空间为 S S . A A E E 的事件, B 1 B_1 B 2 B_2 ,…, B n B_n S S 的一个划分,且 P ( A ) P(A) > > 0 0 , P P ( B i B_i ) > > 0 0 ( i i = = 1 1 , 2 2 ,… n n ) 则
P ( B i A ) = P ( B i A ) P ( A ) = P ( A B i ) P ( B i ) j = 1 n P ( A B j ) P ( B j ) , i = 1 , 2 , , n \mathrm{P}\left(B_{i} | A\right)=\frac{P\left(B_{i} A\right)}{P(A)}=\frac{P\left(A | B_{i}\right) P\left(B_{i}\right)}{\sum_{j=1}^{n} P\left(A | B_{j}\right) P\left(B_{j}\right)}, i=1,2, \cdots, n
上式称为贝叶斯公式.
5.独立性
A A B B 是两个事件,如果满足等式
P ( A B ) = P ( A ) P ( B ) P(AB)=P(A)P(B)
则称事件 A , B A,B 相互独立,简称 A , B A,B 独立.

Question

例1·系统可靠性问题

试分别求以下两个系统的可靠性:
(1)设有4个独立工作的元件 1 , 2 , 3 , 4. 1,2,3,4. 它们的可靠性分别为 p 1 p 2 , p 3 , p 4 , p1,p2,p3,p4, 将它们按图(1)的方式连接(称为并串联系统);
在这里插入图片描述

思路

可看作两个相互独立的系统: 1 > 2 > 3 1--->2--->3 1 > 4 1--->4
A i A_i 表示事件“第 i i 个元件正常工作”, i = 1 , 2 , 3 , 4 i=1,2,3,4 ,以 A A 表示”系统正常工作“,因为各元件相互独立且有 P ( A i ) = P i ( i = 1 , 2 , 3 , 4 ) P(A_i)=P_i(i=1,2,3,4) ,所以有:
A = A 1 A 2 A 3 A 1 A 4 A=A_1A_2A_3{\bigcup}A_1A_4
由加法公式及各元件工作的独立性得:
P ( A ) = P ( A 1 A 2 A 3 ) + P ( A 1 A 4 ) P [ ( A 1 A 2 A 3 ) ( A 1 A 4 ) ] P(A)=P(A_1A_2A_3)+P(A_1A_4)-P[(A_1A_2A_3){\bigcap}(A_1A_4)]
= P ( A 1 ) P ( A 2 ) P ( A 3 ) + P ( A 1 ) P ( A 4 ) P ( A 1 A 2 A 3 A 4 ) =P(A_1)P(A_2)P(A_3)+P(A_1)P(A_4)-P(A_1A_2A_3A_4)

Answer:

P ( A ) = p 1 p 4 + p 1 p 2 p 3 p 1 p 2 p 3 p 4 P(A)=p_1p_4+p_1p_2p_3-p_1p_2p_3p_4
(2)设有5个独立工作的元件 1 , 2 , 3 , 4 , 5. 1,2,3,4,5. 它们的可靠性均为 p , p, 将它们按图(2)的方式连接(称为桥式系统).
在这里插入图片描述

思路

将元件3分为正常工作和失效两种情况,就可以将本题简化为第一问的并串联系统,由全概率公式:
P ( A ) = P ( A A 3 ) P ( A 3 ) + P ( A A 3 ) ( P ( A 3 ) P(A)=P(A|A_3)P(A_3)+P(A|{\overline{A_3}})(P({\overline{A_3}})
当系统正常工作时,系统简化成下列图(1)的情况:
在这里插入图片描述
P ( A A 3 ) = P [ ( A 1 A 4 ) ( A 2 A 5 ) ] 此时P(A|A_3)=P[(A_1{\bigcup}A_4)(A_2{\bigcup}A_5)]
当系统失效时,系统简化成下列图(2)的情况:
在这里插入图片描述
P ( A A 3 ) = P ( A 1 A 2 A 4 A 5 ) 此时P(A|{\overline{A_3}})=P(A_1A_2{\bigcup}A_4A_5)
中间运算过程略去.

Answer:

P ( A ) = 2 p 2 + 2 p 3 5 p 4 + 2 p 5 P(A)=2p_2+2p_3-5p_4+2p_5
例2·三门问题

假设你正在参加一个游戏节目.你看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,另外两扇门后面则.各藏有一只山羊.选中后面有车的那扇门可赢得该汽车.你选定了一扇门,但没去打开它.知道门后面有什么的主持人打开了另一扇后面有山羊的门.主持人问你要不要换另一扇仍然关上的门.问题是:换另一扇门会增加你赢得汽车的概率吗?
在这里插入图片描述

必要的假设:

1.你选定了1号门,主持人打开了3号门;
2.汽车等可能放在某个门后面;
3.如果你选的1号门后面是羊,那么主持人肯定打开另一扇后面是羊的门;
4.如果你选的1号门后面是车,那么主持人以概率 p p 打开3号门,以概率 1 p 1-p 打开2号门,这里 0 < = p < = 1 0<=p<=1

思路

B i B_i = { i i 号门后面是车}, i i =1,2,3, A A = {主持人打开3号门},则
P ( B 1 ) = P ( B 1 2 ) = P ( B 3 ) = 1 / 3 , P ( A B 1 ) = p , P ( A B 2 ) = 1 , P ( A B 3 ) = 0 P(B_1)=P(B_12)=P(B_3)=1/3,P(A|B_1)=p,P(A|B_2)=1,P(A|B_3)=0
由贝叶斯公式,不换能得到汽车的概率为
P ( B 1 A ) = P ( B 1 ) P ( A B 1 ) P ( B 1 ) P ( A B 1 ) + P ( B 2 ) P ( A B 2 ) + P ( B 3 ) P ( A B 3 ) = p 1 + p P\left(B_{1} | A\right)=\frac{P\left(B_{1}\right) P\left(A | B_{1}\right)}{P\left(B_{1}\right) P\left(A | B_{1}\right)+P\left(B_{2}\right) P\left(A | B_{2}\right)+P\left(B_{3}\right) P\left(A | B_{3}\right)}=\frac{p}{1+p}
因而换能得到汽车的概率为
1 1 + p \frac{1}{1+p}

Answer:

1.当 p < 1 p<1 时,换后得到汽车的概率更大;
2.当 p = p= 时,换与不换得到汽车的概率都是 1 2 \frac{1}{2}
3.特别地当 p = 0 p=0 时,如果1号门后面是车,则主持人一定打开2号门.所以如果主持人打开3号门,则意味着车一定在2号门后面,换能保证一定得到汽车.

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