Полная вероятность формула

Формула полной вероятности

Если события H1, H2, …, Hn образуют полную группу, то для вычисления вероятности произвольного события можно использовать формулу полной вероятности:

P(А) = P(A/H1)·P(H1)+P(A/H2)·P(H2)

в соответствии с которой вероятность наступления события может быть представлена как сумма произведений условных вероятностей события при условии наступления событий Hi на безусловные вероятности этих событий Hi. Эти события Hi называют гипотезами.

Из формулы полной вероятности следует формула Байеса:

Вероятности P(Hi) гипотез Hi называют априорными вероятностями — вероятности до проведения опытов.
Вероятности P(A/Hi) называют апостериорными вероятностями – вероятности гипотез Hi, уточненных в результате опыта.

Назначение сервиса. Онлайн-калькулятор предназначен для вычисления полной вероятности с оформлением всего хода решения в формате Word (см. примеры решения задач).

Пример №1. Магазин получает электролампочки с двух заводов, причем доля первого завода составляет 25%. Известно, что доля брака на этих заводах равна соответственно 5 % и 10 % от всей выпускаемой продукции.

Продавец наугад берет одну лампочку. Какова вероятность того, что она окажется бракованной?
Решение: Обозначим через событие — «лампочка окажется бракованной». Возможны следующие гипотезы о происхождении этой лампочки: H1 — «лампочка поступила с первого завода». H2- «лампочка поступила со второгозавода». Так как доля первого завода составляет 25 %, то вероятности этих гипотез равны соответственно ; .
Условная вероятность того, что бракованная лампочка выпущена первым заводом – , вторым заводом — p(A/H2)= искомую вероятность того, что продавец взял бракованную лампочку, находим по формуле полной вероятности
р(А) = P(H1)· p(A/H1)+P(H2)·(A/H2)=0,25·0,05+0,75·0,10=0,0125+0,075=0.0875
Ответ: р(А) = 0,0875.

Построение гипергеометрического распределения.

Пример №2. Магазин получил две равные по количеству партии одноименного товара. Известно что, 25% первой партии и 40% второй партии составляет товар первого сорта. Какова вероятность того, что наугад выбранная единица товара будет не первого сорта?
Решение:
Обозначим через А событие — «товар окажется первого сорта». Возможны следующие гипотезы о происхождении этого товара: H1 — «товар из первой партии». H2- «товар из второй партии». Так как доля первой партии составляет 25%, то вероятности этих гипотез равны соответственно ; .
Условная вероятность того, что товар из первой партии – , из второй партии — искомую вероятностьтого, что наугад выбранная единица товара будет первого сорта
р(А) = P(H1)· p(A/H1)+P(H2)·(A/H2)=0,25·0,5+0,4·0,5=0,125+0,2=0.325
Тогда, вероятность того, что наугад выбранная единица товара будет не первого сорта будет равна: 1- 0.325 = 0,675
Ответ: .

Пример №3. Известно, что 5% мужчин и 1% женщин — дальтоники. Наугад выбранный человек оказалась не дальтоником. Какова вероятность, что это мужчина (считать, что мужчины и женщины поровну).
Решение.
Событие — наугад выбранный человек оказалась не дальтоником.
Найдем вероятность появления этого события.
P(A) = P(A|H=мужчина) + P(A|H=женщина) = 0.95*0.5 + 0.99*0.5 = 0.475 + 0.495 = 0.97
Тогда вероятность, что это мужчина составит: p = P(A|H=мужчина) / P(A) = 0.475/0.97 = 0.4897

Пример №4. В спортивной олимпиаде принимают участие 4 студента с первого курса, с второго — 6, с третьей — 5. Вероятности того, что студент с первого, второго, третьего курса победит на олимпиаде, равны соответственно 0,9; 0,7 и 0,8.
а) Найдите вероятность победы наугад выбранным ее участником.
б) В условиях данной задачи один студент победил на олимпиаде. К какой группе он вероятнее всего принадлежит?
Решение.
Событие — победа наугад выбранного участника.
Здесь P(H1) = 4/(4+6+5) = 0.267, P(H2) = 6/(4+6+5) = 0.4, P(H3) = 5/(4+6+5) = 0.333,
P(A|H1) = 0.9, P(A|H2) = 0.7,P(A|H3) = 0.8
а) P(A) = P(H1)*P(A|H1) + P(H2)*P(A|H2) + P(H3)*P(A|H3) = 0.267*0.9 + 0.4*0.7 + 0.333*0.8 = 0.787
б) Решение можно получить, используя этот калькулятор.
p1 = P(H1)*P(A|H1)/P(A)
p2 = P(H2)*P(A|H2)/P(A)
p3 = P(H3)*P(A|H3)/P(A)
Из p1, p2, p3 выбрать максимальную.

Пример №5. На предприятии имеется три станка одного типа. Один из них дает 20% общей продукции, второй – 30%, третий – 50 %. При этом первый станок производит 5% брака, второй 4%, третий – 2%. Найти вероятность того, что случайно отобранное негодное изделие выпущено первым станком.

Для случайных событий при вычислении их вероятности используются формулы полной вероятности и Байеса. Они не столь сложны в понимании и вычислении, и приведенный ниже теоретический и практический материал поможет Вам быстро его изучить.

Пусть в условиях эксперимента событие появляется совместно с одним из группы несовместных событий (гипотез) , образующих полную группу , известны или можно установить априорные вероятности каждой из гипотез и условные вероятности события при условии, что осуществилась та или иная гипотеза, тогда вероятность события определяется по формуле полной вероятности:

где – вероятность гипотезы ; – условная вероятность события при выполнении гипотезы . Приведенная формула называется формулой полной вероятности.

Задача 1. В магазине три холодильника в которых заканчивается мороженое. В первом 4 белых и 6 шоколадных, во втором — 2 белых и 8 шоколадных, в третьем — 3 белых и 7 шоколадных. Наугад выбирают холодильник и вынимают из него мороженое. Определить вероятность того, что оно белое.

Решение. Обозначим события следующим образом: – выбрано — й холодильник, – выбрано белое мороженое

Тогда имеем:

Вероятности, что из каждого холодильника можно извлечь белое мороженое будут равны

Используя формулу полной вероятности находим:

Таким образом вероятность вытащить белое мороженое равна 0,3 или 30%.

Задача 2. В офисе есть четыре ноутбука изготовленных компанией , 6 компанией , 8 компанией и два, которые производит . Гарантии, что ноутбуки этих компаний будут работать в течение гарантийного срока без ремонта составляют 70%, 80%, 85%, и 55% для каждой из них. Нужно найти вероятность, что выбранный ноутбук будет работать без ремонта в течение гарантийного срока.

Решение. Обозначим события следующим образом: – выбрано ноутбук компании, – ноутбук проработает без ремонта.

Вероятности выбора ноутбука каждой из компаний считаем равносильными их количеству, на основе этого вероятности примут значения:

Вероятности, что они будут работать без ремонта равны

Здесь мы просто переводим проценты в вероятность.
Применяем формулу полной вероятности:

Вероятность безремонтной работы ноутбука равна 0,775.

ФОРМУЛА БАЙЕСА

Пусть события образуют полную группу несовместных событий () и пусть событие происходит обязательно с одним из них .

Предположим событие произошло, тогда вероятность того, что оно произошла именно с определяется формулой:

Рассмотрим практическую сторону применения формулы Байеса

Задача 3. Заданны условия первой задачи. Нужно установить вероятность того, что мороженое извлекли из второго холодильника.

Решение. Выпишем результаты первой задачи, необходимые для вычислений

и подставим в формулу Байеса

Как можно видеть, вычисления по формуле несложные, главное понять, что и как определяется.

Задача 4. Для задачи 2 нужно установить вероятность того, что исправный ноутбук принадлежит к компаниям , .

Решение. Выпишем предварительно найдены вероятности

и проведем вычисления по формуле Байеса

Задача 5. На склад поступают телефоны трех заводов, причем доля телефонов первого завода составляет 25%, второго — 60%, третьего — 15%. Известно также, что средний процент телефонов без брака для первой фабрики составляет 2%, второй — 4%, третьей — 1%. Найти вероятность того, что:
а) наугад взят телефон окажется с браком;
б) телефон изготовлен на первом заводе, если он бракованный;
в) на каком заводе скорее был изготовлен телефон, если он сделан качественно ?

Решение.

а) Введем для ясности обозначения:

– наугад выбранный телефон оказался бракованным;

Предположение: – телефон изготовлен на первой, – второй и –третий фабрике соответственно. Собития попарно несовместимы и образуют полную группу. Вероятность каждого предположения определяем делением процентной доли продукции ко всей (100%)

Подобным образом определяем условные вероятности события

Применим формулу полной вероятности для определения возможности выбора бракованного телефона

б) для отыскания вероятности применим формулу Байеса

в) чтобы определить, на каком заводе скорее был изготовлен рабочий телефон необходимо сравнить между собой вероятности предположений:

где событие (вытащили телефон без брака) противоположна . Для противоположных событий используют формулу

По подобной формуле определяем условные вероятности события , если только справедливы предположения

По формуле Байеса находим вероятности

Наибольшую вероятность имеет второе предположение, поэтому телефон скорее всего был изготовлен на втором заводе.

Задач на нахождение полной вероятности и применения формулы Байеса в литературе и интернете множество. Стоит ввести в гугле нужный запрос и вам тут же будет предложено множество материалов к выбору. Поэтому освоить данный материал не трудно, стоит лишь внимательно (без паники) разобраться с приведенными примерами и подобными. Все остальные решаются по аналогичной схеме.

Примеры решений задач

Примеры: формула полной вероятности

Задача 1. Из 1000 ламп 380 принадлежат к 1 партии, 270 – ко второй партии, остальные к третьей.

В первой партии 4% брака, во второй — 3%, в третьей – 6%. Наудачу выбирается одна лампа. Определить вероятность того, что выбранная лампа – бракованная.

Решение задачи о лампах

Задача 2. Сотрудники отдела маркетинга полагают, что в ближайшее время ожидается рост спроса на продукцию фирмы. Вероятность этого они оценивают в 80%. Консультационная фирма, занимающаяся прогнозом рыночной ситуации, подтвердила предположение о росте спроса. Положительные прогнозы консультационной фирмы сбываются с вероятностью 95%, а отрицательные – с вероятностью 99%. Какова вероятность того, что рост спроса действительно произойдет?

Решение задачи о росте спроса

Задача 3. В группе спортсменов лыжников в 2 раза больше, чем бегунов, а бегунов в 3 раза больше, чем велосипедистов. Вероятность выполнить норму для лыжника 0,9, для бегуна 0,75, для велосипедиста — 0,8. Найти вероятность того, что спортсмен, выбранный наугад, выполнит норму.

Решение задачи по формуле полной вероятности

Задача 4. В двух урнах находится соответственно 4 и 5 белых и 6 и 3 чёрных шаров. Из каждой урны наудачу извлекается один шар, а затем из этих двух наудачу берется один. Какова вероятность, что это будет белый шар?

Решение задачи о шарах по формуле полной вероятности

Задача 5. В ящике содержится 12 деталей, изготовленных на заводе №1, 20 деталей – на заводе №2 и 18 деталей – на заводе №3. Вероятность того, что деталь, изготовленная на заводе №1, отличного качества, равна 0,9; для деталей, изготовленных на заводах №2 и №3, эти вероятности соответственно равны 0,6 и 0,9. Найти вероятность того, что извлеченная наудачу деталь окажется отличного качества.

Решение задачи 93 (Гмурман)

Задача 6. В ящике находятся 15 теннисных мячей, из которых 9 новых. Для первой игры наугад берутся три мяча, которые после игры возвращаются в ящик. Для второй игры также наугад берутся три мяча. Найти вероятность того, что все мячи, взятые для второй игры, новые.

Решение задачи 6.14 (Свешников)

Задача 7. В альбоме k чистых и l гашеных марок. Из них наудачу извлекаются m марок (среди которых могут быть и чистые, и гашеные), подвергаются спецгашению и возвращаются в альбом. После этого вновь наудачу извлекается n марок. Определить вероятность того, что все n марок чистые.
k=11; l=8; m=2; n=5

Решение задачи 14.6 (Чудесенко)

Примеры: формула Байеса

Задача 8. Из 30 стрелков 12 попадает в цель с вероятностью 0,6, 8 — с вероятностью 0,5 и 10 – с вероятностью 0,7. Наудачу выбранный стрелок произвел выстрел, поразив цель. К какой из групп вероятнее всего принадлежал этот стрелок?

Решение задачи о стрелках

Задача 9. Астрономический объект, за которым ведется наблюдение, может находиться в одном из двух состояний: Н1 или Н2. Априорные вероятности этих состояний P(Н1) = 0,6, Р (Н2) = 0,4. Наблюдение ведется независимо двумя обсерваториями. Первая обсерватория обычно дает правильные сведения о состоянии наблюдаемого объекта в 90% случаев, а в 10% ошибается; вторая дает правильные сведения в 80% случаев, а в 20% ошибается. Первая обсерватория сообщила, что объект находится в состоянии Н1, а вторая – что в состоянии Н2. Найти апостериорную вероятность состояния Н1.

Решение задачи 18.251 (Ефимов)

Задача 10. Два автомата производят детали. Вероятность изготовления стандартной детали первым автоматом равна 0,8, вторым — 0,9. Производительность первого автомата впятеро выше производительности второго. Рабочий взял наугад деталь, и она оказалась стандартной. Какова вероятность, что эта деталь изготовлена вторым автоматом?

Решение задачи об автоматах и деталях

Задача 11. В первой и в третьей группах одинаковое число студентов, а во второй – в 1,5 раза меньше, чем в первой. Количество отличников составляет 9% в первой, 4% во второй и 6% в третьей группе.
а) Найти вероятность того, что случайно вызванный студент – отличник.
б) Случайно вызванный студент оказался отличником. Найти вероятность того, что студент учится в третьей группе.

Решение задачи о студентах

Задача 12. Есть 4 кубика. На трех из них окрашена белым половина граней, а на четвертом кубике всего одна грань из шести белая. Наудачу выбранный кубик подбрасывается семь раз. Найти вероятность того, что был выбран четвертый кубик, если при семи подбрасываниях белая грань выпала ровно один раз.

Решение задачи о кубиках

>Решебник по теории вероятности

Тысячи решенных и оформленных задач по теории вероятности:

Примеры решений по теории вероятностей

Добавить комментарий

Закрыть меню