Bài tập Tính xác suất có điều kiện bằng công thức lớp 12 (có lời giải)
78 câu hỏi
Bạn Thủy gieo một con xúc xắc cân đối và đồng chất. Nếu biết rằng xuất hiện mặt chẵn chấm thì xác suất xuất hiện mặt 6 chấm là bao nhiêu?
Gọi A là biến cố "Xuất hiện mặt chẵn chấm", B là biến cố "Xuất hiện mặt 6 chấm".
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố A là \(\{ 2;4;6\} \).
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố B là \(\{ 6\} \).
Do đó \(P(B\mid A) = \frac{1}{3}\).
Hộp thứ nhất chứa 2 viên bi xanh và 1 viên bi đỏ. Hộp thứ hai chứa 2 viên bi xanh và 3 viên bi đỏ. Các viên bi có cùng kích thước và khối lượng. Bạn Thanh lấy ra ngẫu nhiên 1 viên bi từ hộp thứ nhất bỏ vào hộp thứ hai, sau đó lại lấy ra ngẫu nhiên 1 viên bi từ hộp thứ hai. Gọi A là biến cố "Viên bi lấy ra lần thứ nhất là bi xanh"; B là biến cố "Viên bi lấy ra lần thứ hai là bi đỏ". Biết rằng biến cố A xảy ra, tính xác suất của biến cố B
Nếu lần thứ nhất lấy được bi xanh thì xác suất xảy ra biến cố B là:
\(P(B\mid A) = \frac{3}{6} = \frac{1}{2}{\rm{. }}\)
Nếu lần thứ nhất không lấy được bi xanh thì xác suất xảy ra biến cố B là:
\(P(B\mid \bar A) = \frac{4}{6} = \frac{2}{3}\)
Một hộp chứa ba tấm thẻ cùng loại được ghi số lần lượt từ 1 đến 3 . Bạn Hà lấy ra một cách ngẫu nhiên một thė từ hộp, bỏ thè đó ra ngoài và lại lấy ra một cách ngẫu nhiên thêm một thẻ nữa. Xét các biến cố:
\(A\): "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 ";
\(B\) : "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 ";
\(C\) : "Thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè".
Xác định không gian mẫu của phép thử. Viết tập hợp các kết quả thuận lợi cho mỗi biến cố \(A\), \(B\), \(C\).
Không gian mẫu của phép thử:
\(\Omega = \{ (1;2);(1;3);(2;1);(2;3);(3;1);(3;2)\} ,\)
trong đó \((i;j)\) là kết quả lần thứ nhất lấy được thẻ ghi số \(i\), lần thứ hai lấy được thẻ ghi số \(j\).
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố \(A\) là: \(\{ (1;2);(1;3)\} \).
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố \(B\) là: \(\{ (2;1);(2;3)\} \).
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố \(C\) là: \(\{ (2;1);(3;1);(1;3);(2;3)\} \).
Một hộp chứa ba tấm thẻ cùng loại được ghi số lần lượt từ 1 đến 3 . Bạn Hà lấy ra một cách ngẫu nhiên một thė từ hộp, bỏ thè đó ra ngoài và lại lấy ra một cách ngẫu nhiên thêm một thẻ nữa. Xét các biến cố:
\(A\): "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 ";
\(B\) : "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 ";
\(C\) : "Thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè".
Tính xác suất để thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè, biết rằng thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 .
Xác suất cần tìm là \(P(C\mid A)\). Khi biến cố \(A\) xày ra thì kết quả của phép thử là \((1;2)\) hoặc \((1;3)\). Trong hai kết quả đồng khả năng này chỉ có kết quả \((1;3)\) là thuận lợi cho biến cố \(C\).
Vậy xác suất để thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè, biết rằng thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 là \(P(C\mid A) = \frac{1}{2}\).
Một hộp chứa ba tấm thẻ cùng loại được ghi số lần lượt từ 1 đến 3 . Bạn Hà lấy ra một cách ngẫu nhiên một thė từ hộp, bỏ thè đó ra ngoài và lại lấy ra một cách ngẫu nhiên thêm một thẻ nữa. Xét các biến cố:
\(A\): "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 ";
\(B\) : "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 ";
\(C\) : "Thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè".
Tính xác suất để thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè, biết rằng thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 .
Xác suất cần tìm là \(P(C\mid B)\). Khi biến cố \(B\) xảy ra thì kết quà của phép thử là \((2;1)\) hoặc \((2;3)\). Cả hai kết quả này đều thuận lợi cho biến cố \(C\).
Vậy xác suất để thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè, biết rằng thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 là \(P(C\mid B) = 1\).
Một hộp chứa ba tấm thẻ cùng loại được ghi số lần lượt từ 1 đến 3 . Bạn Hà lấy ra một cách ngẫu nhiên một thė từ hộp, bỏ thè đó ra ngoài và lại lấy ra một cách ngẫu nhiên thêm một thẻ nữa. Xét các biến cố:
\(A\): "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 1 ";
\(B\) : "Thẻ lấy ra lần thứ nhất ghi số 2 ";
\(C\) : "Thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lè".
Gọi \(D\) là biến cố "Thẻ lấy ra lần thứ hai ghi số lớn hơn 1". Tính \(P(D\mid A)\) và \(P(D\mid B)\).
Tính \(P(D\mid A)\).
Ta thấy khi biến cố \(A\) xảy ra thì kết quả của phép thử là \((1;2)\) hoặc \((1;3)\). Đây đều là các kết quả thuận lợi cho biến cố \(D\). Do đó \(P(D\mid A) = 1\).
Tính \(P(D\mid B)\)
Ta thấy khi biến cố \(B\) xảy ra thì kết quả của phép thử là \((2;1)\) hoặc \((2;3)\). Trong hai kết quả này thì có một kết quả thuận lợi cho biến cố \(D\). Do đó \(P(D\mid B) = \frac{1}{2}\)
Câu lạc bộ cờ của nhà trường gồm 35 thành viên, mỗi thành viên biết chơi ít nhất một trong hai môn cờ vua hoặc cờ tướng. Biết rằng có 25 thành viên biết chơi cờ vua và 20 thành viên biết chơi cờ tướng. Chọn ngẫu nhiên 1 thành viên của câu lạc bộ. Tính xác suất thành viên được chọn biết chơi cờ vua, biết rằng thành viên đó biết chơi cờ tướng.
Gọi \(A\) là biến cố "Thành viên được chọn biết chơi cờ tướng" và \(B\) là biến cố "Thành viên được chọn biết chơi cờ vua".
Số thành viên của câu lạc bộ biết chơi cả hai môn cờ là \(20 + 25 - 35 = 10\).
Do đó, trong số 20 thành viên biết chơi cờ tướng, có đúng 10 thành viên biết chơi cờ vua.
Vậy nên xác suất thành viên được chọn biết chơi cờ vua, biết rằng thành viên đó biết chơi cờ tướng là \(P(B\mid A) = \frac{{10}}{{20}} = 0,5\).
Câu lạc bộ cờ của nhà trường gồm 35 thành viên, mỗi thành viên biết chơi ít nhất một trong hai môn cờ vua hoặc cờ tướng. Biết rằng có 25 thành viên biết chơi cờ vua và 20 thành viên biết chơi cờ tướng. Chọn ngẫu nhiên 1 thành viên của câu lạc bộ. Tính xác suất thành viên được chọn không biết chơi cờ tướng, biết rằng thành viên đó biết chơi cờ vua.
Gọi A là biến cố "Thành viên được chọn biết chơi cờ vua" và B là biến cố "Thành viên được chọn không biết chơi cờ tướng".
Số thành viên của câu lạc bộ biết chơi cả hai môn cơ là \(20 + 25 - 35 = 10\).
Do đó, trong số 25 thành viên biết chơi cờ vua có 10 thành viên biết chơi cờ tướng. Suy ra có 15 thành viên không biết chơi cờ tướng.
Vậy xác suất thành viên được chọn không biết chơi cờ tướng, biết rằng thành viên đó biết chơi cờ vua là \(P(B\mid A) = \frac{{15}}{{25}} = \frac{3}{5}\)
Gieo đồng thời hai con xúc xắc cân đối và đồng chất. Gọi A là biến cố "Xuất hiện hai mặt có cùng số chấm", B là biến cố "Tổng số chấm của hai mặt xuất hiện bằng 8 " và C là biến cố "Xuất hiện ít nhất một mặt có 6 chấm". Tính \(\frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}}\) và \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}})\).
Ta có không gian mẫu của phép thử là
\(\Omega = \{ ({\rm{i}};{\rm{j}}):1 \le {\rm{i}} \le 6,1 \le {\rm{j}} \le 6\} \) trong đó (i; j ) là số chấm xuất hiện lần lượt ở hai con xúc xắc. Suy ra \(n(\Omega ) = 36\).
\({\rm{A}} \cap {\rm{B}}\) là biến cố "Xuất hiện hai mặt có cùng số chấm và tổng bằng 8 ".
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố \(A \cap B\) là \(\{ (4;4)\} \). Suy ra \(n(A \cap B) = 1\).
Do đó \(P(A \cap B) = \frac{1}{{36}}\).
B là biến cố "Tổng số chấm của hai mặt xuất hiện bằng 8".
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố B là \(\{ (2;6),(3;5),(4;4),(5;3),(6;2)\} \). Suy ra \(n(B) = 5\).
Do đó \(P(B) = \frac{5}{{36}}\). Vậy \(\frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{1}{5}\).
Trong số 5 kết quả thuận lợi cho biến cố B thì có 1 kết quả thuận lợi cho biến A.
Do đó \(P(A\mid B) = \frac{1}{5}\).
Ta có không gian mẫu của phép thử là
\(\Omega = \{ ({\rm{i}};{\rm{j}}):1 \le {\rm{i}} \le 6,1 \le {\rm{j}} \le 6\} \) trong đó (i; j ) là số chấm xuất hiện lần lượt ở hai con xúc xắc. Suy ra \(n(\Omega ) = 36\).
\({\rm{C}} \cap {\rm{A}}\) là biến cố "Xuất hiện hai mặt có cùng số chấm trong đó có ít nhất một mặt 6 chấm".
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố \(C \cap A\) là \(\{ (6;6)\} \). Suy ra \(n(C \cap A) = 1\).
Do đó \(P(C \cap A) = \frac{1}{{36}}\).
A là biến cố "Xuất hiện hai mặt có cùng số chấm".
Tập hợp các kết quả thuận lợi cho biến cố A là \(\{ (1;1),(2;2),(3;3),(4;4),(5;5)\), \((6;6)\} \).
Suy ra \(n(A) = 6\). Do đó \(P(A) = \frac{6}{{36}} = \frac{1}{6}\). Vậy \(\frac{{P(C \cap A)}}{{P(A)}} = \frac{1}{6}\).
Trong số 6 kết quả thuận lợi cho biến cố A thì có 1 kết quả thuận lợi cho biến cố C.
Do đó \(P(C\mid A) = \frac{1}{6}\).
Một công ty bảo hiểm nhận thấy có \(48\% \) số người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ và có \(36\% \) số người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ trên 45 tuổi. Biết một người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ, tính xác suất người đó trên 45 tuổi.
Gọi \(A\) là biến cố "Người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ", \(B\) là biến cố "Người mua bảo hiểm ô tô trên 45 tuổi". Ta cần tính \(P(B\mid A)\).
Do có \(48\% \) người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ nên \(P(A) = 0,48\).
Do có \(36\% \) số người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ trên 45 tuổi nên \(P(AB) = 0,36\).
Vậy \(P(B\mid A) = \frac{{P(AB)}}{{P(A)}} = \frac{{0,36}}{{0,48}} = 0,75\).
Một công ty bảo hiểm nhận thấy có \(48\% \) số người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ và có \(36\% \) số người mua bảo hiểm ô tô là phụ nữ trên 45 tuổi. Tính tỉ lệ người trên 45 tuổi trong số những người phụ nữ mua bảo hiểm ô tô.
Trong số những người phụ nữ mua bảo hiềm ô tô thì có \(75\% \) người trên 45 tuổi.

Theo công thức nhân xác suất, ta có \(P(AB) = P(B)P(A\mid B) = 0,2\).
Vì \(\bar AB\) và \(AB\) là hai biến cố xung khắc và \(\bar AB \cup AB = B\) nên theo tính chất của xác suất, ta có \(P(\bar AB) = P(B) - P(AB) = 0,3\).
Theo công thức tính xác suất có điều kiện, \(P(\bar A\mid B) = \frac{{P(\bar AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,3}}{{0,5}} = 0,6.\)
Một nhóm 5 học sinh nam và 4 học sinh nữ tham gia lao động trên sân trường. Cô giáo chọn ngẫu nhiên đồng thời 2 bạn trong nhóm đi tưới cây. Tính xác suất để hai bạn được chọn có cùng giới tính, biết rằng có ít nhất 1 bạn nam được chọn.
Gọi A là biến cố "Chọn hai bạn có cùng giới tính".
B là biến cố "Chọn được ít nhất 1 bạn nam".
AB là biến cố "Chọn được hai bạn có cùng giới tính trong đó có ít nhất 1 bạn nam" hay AB "Chọn được 2 bạn nam".
Ta có \(P(AB) = \frac{{C_5^2}}{{C_9^2}} = \frac{5}{{18}}\). \(P(B) = \frac{{C_5^1 \cdot C_4^1}}{{C_9^2}} + \frac{{C_5^2}}{{C_9^2}} = \frac{5}{9} + \frac{5}{{18}} = \frac{5}{6}{\rm{. }}\)
Do đó \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{5}{{18}}:\frac{5}{6} = \frac{1}{3}\).
Kết quả khảo sát những bệnh nhân bị tai nạn xe máy về mối liên hệ giữa việc đội mũ bảo hiểm và khả năng bị chấn thương vùng đầu cho thấy:
- Tỉ lệ bệnh nhân bị chấn thương vùng đầu khi gặp tai nạn là \(80\% \);
- Tỉ lệ bệnh nhân đội mũ bảo hiểm đúng cách khi gặp tai nạn là \(90\% \);
- Tỉ lệ bệnh nhân đội mũ bảo hiểm đúng cách bị chấn thương vùng đầu là \(18\% \).

Hỏi theo kết quả điều tra trên, việc đội mũ bảo hiểm đúng cách sẽ làm giảm khả năng bị chấn thương vùng đầu bao nhiêu lần?
Gọi A là biến cố "Bệnh nhân bị chấn thương vùng đầu".
B là biến cố "Bệnh nhân đội mũ bảo hiểm đúng cách".
AB là biến cố "Bệnh nhân bị chấn thương vùng đầu và đội mũ bảo hiểm đúng cách".
Theo đề ta có: \({\rm{P}}({\rm{AB}}) = 0,18;{\rm{P}}({\rm{B}}) = 0,9;P(A) = 0,8\).
Khi đó \(P(A\mid B) = 0,18:0,9 = 0,2\).
Việc đội mũ bảo hiểm đúng cách sẽ làm giảm khả năng bị chấn thương vùng đầu số lần là: \(0,8:0,2 = 4\) lần.
Cho hai biến cố \(A\) và \(B\) có \(P(A) = 0,4;P(B) = 0,8\) và \(P(A\mid \bar B) = 0,5\). Tính \(P(A\bar B)\) và \(P(A\mid B)\).
\({\rm{ C\'o }}P(\bar B) = 1 - P(B) = 0,2.{\rm{ }}\)
Theo công thức nhân xác suất ta có: \(P(A\bar B) = P(\bar B) \cdot P(A\mid \bar B) = 0,2 \cdot 0,5 = 0,1.\)
vi \(A\bar B\) và AB là hai biến cố xung khắc và \(A\bar B \cup AB = A\).
Suy ra \(P(AB) = P(A) - P(A\bar B) = 0,4 - 0,1 = 0,3\). Do đó \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,3}}{{0,8}} = \frac{3}{8}\)
Cho hai biến cố \(A\), \(B\) có \({\rm{P}}(A) = 0,5;{\rm{P}}(B) = 0,8;{\rm{P}}(A \cap B) = 0\),4. Tính các xác suất sau: \({\rm{P}}(A\mid B);{\rm{P}}(B\mid A)\).
Ta có: \({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{{\rm{P}}(A \cap B)}}{{{\rm{P}}(B)}} = \frac{{0,4}}{{0,8}} = 0,5;{\rm{ P}}(B\mid A) = \frac{{{\rm{P}}(B \cap A)}}{{{\rm{P}}(A)}} = \frac{{0,4}}{{0,5}} = 0,8\).
Cho \(P(A) = 0,2;P(B) = 0,51;P(B\mid A) = 0,8\). Tính \(P(A\mid B)\).
Áp dụng công thức nhân xác suất, ta có: \(P(AB) = P(A) \cdot P(B\mid A) = 0,2 \cdot 0,8 = \) 0,16 .
Khi đó, ta có: \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,16}}{{0,51}} \approx 0,3137\)
Cho hai biến cố \(A\), \(B\) có \({\rm{P}}(A) = 0,4;{\rm{P}}(B) = 0,6;{\rm{P}}(A \cap B) = 0,2\). Tính các xác suất sau: \({\rm{P}}(A\mid B);{\rm{P}}(B\mid A)\).
Ta có: \({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{{\rm{P}}(A \cap B)}}{{{\rm{P}}(B)}} = \frac{{0,2}}{{0,6}} = \frac{1}{3};{\rm{P}}(B\mid A) = \frac{{{\rm{P}}(B \cap A)}}{{{\rm{P}}(A)}} = \frac{{0,2}}{{0,4}} = 0,5\).
Cho hai biến cố độc lập \(A\), \(B\) với \({\rm{P}}(A) = 0,8,{\rm{P}}(B) = 0,25\). Tính \({\rm{P}}(A\mid B)\).
Vi \(A\), \(B\) là hai biến cố độc lập nên \(P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) = 0,8 \cdot 0,25 = 0,2\).
Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{0,2}}{{0,25}} = 0,8\)
Cho hai biến cố \(A\), \(B\) có \({\rm{P}}(A) = 0,6;{\rm{P}}(B) = 0,8;{\rm{P}}(A \cap B) = 0,4\). Tính các xác suất sau: \({\rm{P}}(B\mid A);\)
Cho hai biến cố \(A\), \(B\) có \({\rm{P}}(A) = 0,6;{\rm{P}}(B) = 0,8;{\rm{P}}(A \cap B) = 0,4\). Tính các xác suất sau: \({\rm{P}}(A \cap \bar B)\).
Vi \({\rm{A}} \cap \bar B\) và \({\rm{A}} \cap {\rm{B}}\) là hai biến cố xung khắc và \(({\rm{A}} \cap \bar B) \cup ({\rm{A}} \cap {\rm{B}}) = {\rm{A}}\) nên theo tính chất của xác suất ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}) = {\rm{P}}({\rm{A}} \cap \bar B) + {\rm{P}}({\rm{A}} \cap {\rm{B}})\).
Suy ra \({\rm{P}}({\rm{A}} \cap \bar B) = {\rm{P}}({\rm{A}}) - {\rm{P}}({\rm{A}} \cap {\rm{B}}) = 0,6 - 0,4 = 0,2\).
Cho hai biến cố \(A\), \(B\) có \({\rm{P}}(A) = 0,6;{\rm{P}}(B) = 0,8;{\rm{P}}(A \cap B) = 0,4\). Tính các xác suất sau: \({\rm{P}}(\bar B\mid A)\)
Nếu hai biến cố \(A\), \(B\) thoả mãn \({\rm{P}}(B) = 0,6;{\rm{P}}(A \cap B) = 0,2\) thì \({\rm{P}}(A\mid B)\) bằng bao nhiêu?
ĐS: \(\frac{1}{3}\).
Nếu hai biến cố \(A\), \(B\) thoả mãn \({\rm{P}}(B) = 0,3;{\rm{P}}(A\mid B) = 0,5\) thì \({\rm{P}}(A \cap B)\) bằng bao nhiêu?
ĐS: 0,15 .
Có \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = 2{\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}})\) nên \(\frac{{P(A\mid B)}}{{P(B\mid A)}} = 2{\rm{ }}(1)\).
Mà \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}};P(B\mid A) = \frac{{P(AB)}}{{P(A)}}\) (2).
Từ (1) và (2), suy ta \(\frac{{P(A)}}{{P(B)}} = 2\).
Trong một hộp kín có 7 chiếc bút bi xanh và 5 chiếc bút bi đen, các chiếc bút có cưng kích thước và khối lượng. Bạn Sơn lấy ngẫu nhiên một chiếc bút bi trong hộp, không trả lại. Sau đó Tùng lấy ngẫu nhiên một trong 11 chiếc bút còn lại. Tính xác suất để Tùng lấy được bút bi xanh nếu biết ră̆ng Sơn đã lấy được bút bi đen.
Nếu Sơn lấy được bút bi đen thì trong 11 chiếc bút còn lại có 7 bút bi xanh và 4 bút bi đen. Vậy xác suất để Tùng lấy được bút bi xanh khi biết Sơn lấy được bút bi đen là \(\frac{7}{{11}}\).
Gọi A là biến cố "Sách được chọn là sách khoa học tự nhiên",
B là biến cố "Sách được chọn là quyển sách về khoa học".
AB là biến cố "Sách được chọn là sách khoa học và là sách khoa học tự nhiên"
Theo đề ta có \(P(A) = 0,14;P(B) = 0,35;P(AB) = P(A) = 0,14\).
Do đó \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,14}}{{0,35}} = 0,4\).
Một khu dân cư có \(85\% \) các hộ gia đình sử dụng điện để đun nước. Hơn nữa, có \(21\% \) các hộ gia đình sử dụng ấm điện siêu tốc. Chọn ngẫu nhiên một hộ gia đình, tính xác suất hộ đó sử dụng ấm điện siêu tốc, biết hộ đó sử dụng điện để đun nước.
Gọi A là biến cố "Hộ gia đình đó sử dụng điện để đun nước" và B là biến cố "Hộ gia đình đó sử dụng ấm điện siêu tốc".
Theo đề ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}) = 0,85;{\rm{P}}({\rm{B}}) = 0,21;P(A\mid B) = 1\).
Cần tính \(P(B\mid A)\).
Ta có \(P(B\mid A) = \frac{{P(B) \cdot P(A\mid B)}}{{P(A)}} = \frac{{0,21}}{{0,85}} \approx 0,247\)
Một hộp có 20 viên bi trắng và 10 viên bi đen, các viên bi có cùng kích thước và khó́i lượng. Bạn Bỉnh lấy ngẫu nhiên một viên bi trong hộp, không trả lại. Sau đơ bạn An lấy ngẫu nhiên một viên bi trong hộp đó.
Gọi \(A\) là biến cố: "An lấy được viên bi trắng"; \(B\) là biến cố: "Bình lấy được viên bi trắng".
Tính \(P(A\mid B)\) bằng định nghĩa và bằng công thức tính \(P(A\mid B)\) ở trên.
Cách 1: Bằng định nghĩa
Nếu \(B\) xảy ra tức là Bình lấy được viên bi trắng. Khi đó, trong hộp còn lại 29 viên bi với 19 viên bi trắng và 10 viên bi đen. Vậy \(P(A\mid B) = \frac{{19}}{{29}}\).
Cách 2: Bằng công thức
Bình có 30 cách chọn, An có 29 cách chọn một viên bi trong hộp. Do đó \(n(\Omega ) = 30 \cdot 29\).
Bình có 20 cách chọn một viên bi trắng, An có 29 cách chọn từ 29 viên bi còn lại.
Do đó \(n(B) = 20 \cdot 29\) và \(P(B) = \frac{{n(B)}}{{n(\Omega )}}\).
Bình có 20 cách chọn một viên bi trắng, An có 19 cách chọn một viên bi trắng trong 19 viên bi trắng còn lại.
Do đó \(n(AB) = 20 \cdot 19\) và \(P(AB) = \frac{{n(AB)}}{{n(\Omega )}}\).
Vậy \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{n(AB)}}{{n(B)}} = \frac{{20 \cdot 19}}{{20 \cdot 29}} = \frac{{19}}{{29}}\).
Một hộp có 20 viên bi trắng và 10 viên bi đen, các viên bi có cùng kích thước và khó́i lượng. Bạn Bỉnh lấy ngẫu nhiên một viên bi trong hộp, không trả lại. Sau đơ bạn An lấy ngẫu nhiên một viên bi trong hộp đó.
Gọi \(A\) là biến cố: "An lấy được viên bi trắng"; \(B\) là biến cố: "Bình lấy được viên bi trắng".
Tính \(P(A\mid \bar B)\) bằng định nghĩa và bằng công thức.
Cách 1: Bằng định nghĩa
Nếu \(B\) không xảy ra tức là Bình lấy được viên bi đen. Khi đó trong hộp còn lại 29 viên bi với 20 viên bi trắng và 9 viên bi đen. Vậy \(P(A\mid \bar B) = \frac{{20}}{{29}}\).
Cách 2: Bẳng công thức
Nếu B không xảy ra tức là Bình lấy được viên bi đen.
Bình có 10 cách chọn bi đen. An có 29 cách chọn từ 29 viên còn lại trong hộp.
Do đó \(n(\bar B) = 10 \cdot 29\) và \(P(\bar B) = \frac{{n(\bar B)}}{{n(\Omega )}}\).
Bình có 10 cách chọn bi đen. An có 20 cách chọn viên bi trắng.
Do đó \(n(A\bar B) = 20 \cdot 10\) và \(P(A\bar B) = \frac{{n(A\bar B)}}{{n(\Omega )}}\).
Vậy \(P(A\mid \bar B) = \frac{{P(A\bar B)}}{{P(\bar B)}} = \frac{{n(A\bar B)}}{{n(\bar B)}} = \frac{{20 \cdot 10}}{{10 \cdot 29}} = \frac{{20}}{{29}}\).
Từ công thức tính \(P(A\mid B)\) ở trên, chứng minh rằng nếu \(A\) và \(B\) là hai biến cố độc lập với \(P(A) > 0,P(B) > 0\) thì \(P(A\mid B) = P(A)\) và \(P(B\mid A) = P(B)\).
Nếu \(A\) và \(B\) là hai biến cố độc lập thì \(P(AB) = P(A) \cdot P(B)\).
Vậy với \(P(A) > 0,P(B) > 0\) ta có:
\(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{P(A) \cdot P(B)}}{{P(B)}} = P(A);\)
\(P(B\mid A) = \frac{{P(BA)}}{{P(A)}} = \frac{{P(B) \cdot P(A)}}{{P(A)}} = P(B).\)
Theo định nghĩa, \(P(A\mid B)\) là xác suất của \(A\), tính trong điều kiện biết rằng biến cố \(B\) đã xảy ra. Vì \(A\), \(B\) độc lập nên việc xảy ra \(B\) không ảnh hưởng tới xác suất xuất hiện của \(A\). Do đó:
\(P(A\mid B) = P(A){\rm{. }}\)
Tương tự \(P(B\mid A)\) là xác suất của \(B\), tính trong điều kiện biết rằng biến cố \(A\) đã xảy ra. Vì \(A\), \(B\) độc lập nên việc xảy ra \(A\) không ảnh hưởng tới xác suất xuất hiện của \(B\). Do đó:
\(P(B\mid A) = P(B){\rm{. }}\)
Chứng tỏ rằng nếu A và B là hai biến cố độc lập thì: \(P(\bar A\mid B) = P(\bar A)\) và \(P(A\mid \bar B) = P(A)\)
Vi A và B là hai biến cố độc lập nên các cặp biến cố \(\bar A\) và \(B\) ; \(A\) và \(\bar B\) cũng độc lập.
Theo định nghĩa \(P(\bar A\mid B)\) là xác suất của \(\bar A\) (tức là xác suất không xuất hiện của A ) biết rằng biến cố B đã xảy ra. Vi \(\bar A,\;{\rm{B}}\) độc lập nên việc xảy ra B không ảnh hưởng tới xác suất không xuất hiện của A .
Do đó \(P(\bar A\mid B) = P(\bar A)\).
Tương tự \(P(A\mid \bar B)\) là xác suất của A biết rằng biến cố B không xảy ra. Vì \({\rm{A}},\bar B\) độc lập nên việc không xảy ra \(B\) không ảnh hưởng tới xác suất xuất hiện của A.
Do đó \(P(A\mid \bar B) = P(A)\)
Một nhóm học sinh tham gia một kì thi Olympic Tin học của trường, trong đó có 5 học sinh lớp 12 A . Sau khi chấm điểm, có 3 học sinh lớp 12 A đạt giải. Chọn ngẫu nhiên 1 học sinh trong nhóm học sinh trên. Tính xác suất chọn được học sinh đạt giải, biết rằng học sinh đó thuộc lớp 12 A .
Xét các biến cố:
A: "Chọn được học sinh đạt giải";
B: "Chọn được học sinh thuộc lớp 12A".
Khi đó, xác suất chọn được học sinh đạt giải, biết rằng học sinh đó thuộc lớp 12 A , là xác suất của \(A\) với điều kiện \(B\).
Ta có: \(n(B) = 5,n(A \cap B) = 3\). Suy ra \({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{n(A \cap B)}}{{n(B)}} = \frac{3}{5}\).
Vậy xác suất chọn được học sinh đạt giải, biết rằng học sinh đó thuộc lớp 12 A , là \(\frac{3}{5}\).
A: "Quả bóng màu xanh được lấy ra ở lần thứ nhất";
\(B\) : "Quả bóng màu đỏ được lấy ra ở lần thứ hai".
Tính các xác suất \({\rm{P}}(A),{\rm{P}}(A\mid B),{\rm{P}}(A\mid \bar B),{\rm{P}}(B),{\rm{P}}(B\mid A),{\rm{P}}(B\mid \bar A)\).
Không gian mẫu có số phần tử là 49 .
- Một kết quả thuận lợi cho biến cố \(A\) là một cách chọn quả bóng màu xanh ở lần thứ nhất (có 3 khả năng) và chọn quả bóng tuỳ ý ở lần thứ hai (có 7 khả năng). Do đó \(n(A) = 3.7 = 21\), suy ra \(n(\bar A) = 49 - n(A) = 49 - 21 = 28\).
Tương tự, ta có: \(n(B) = 7.4 = 28,n(\bar B) = 49 - 28 = 21\).
- Một kết quả thuận lợi cho biến cố \(A \cap B\) là một cách chọn quả bóng màu xanh ở lần thứ nhất (có 3 khả năng) và chọn quả bóng màu đỏ ở lần thứ hai (có 4 khả năng). Vì vậy \(n(A \cap B) = 3.4 = 12\). Tương tự, ta có: \(n(A \cap \bar B) = 3.3 = 9\), \(n(B \cap \bar A) = 4.4 = 16\).
\({\rm{ Ta c\'o : P}}(A) = \frac{{n(A)}}{{n(\Omega )}} = \frac{{21}}{{49}} = \frac{3}{7};{\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{n(A \cap B)}}{{n(B)}} = \frac{{12}}{{28}} = \frac{3}{7};\)
\({\rm{P}}(A\mid \bar B) = \frac{{n(A \cap \bar B)}}{{n(\bar B)}} = \frac{9}{{21}} = \frac{3}{7};{\rm{P}}(B) = \frac{{n(B)}}{{n(\Omega )}} = \frac{{28}}{{49}} = \frac{4}{7};\)
\({\rm{P}}(B\mid A) = \frac{{n(B \cap A)}}{{n(A)}} = \frac{{12}}{{21}} = \frac{4}{7};{\rm{P}}(B\mid \bar A) = \frac{{n(B \cap \bar A)}}{{n(\bar A)}} = \frac{{16}}{{28}} = \frac{4}{7}.\)
Một hộp có 3 quả bóng màu xanh, 4 quả bóng màu đỏ; các quả bóng có kích thước và khối lượng như nhau. Lấy bóng ngẫu nhiên hai lần liên tiếp, trong đó mỗi lần lấy ngẫu nhiên một quả bóng trong hộp, ghi lại màu của quả bóng lấy ra và bỏ lại quả bóng đó vào hộp. Xét các biến cố:
A: "Quả bóng màu xanh được lấy ra ở lần thứ nhất";
\(B\) : "Quả bóng màu đỏ được lấy ra ở lần thứ hai".
Chứng minh rằng \(A\), \(B\) là hai biến cố độc lập.
Vì \({\rm{P}}(A) = {\rm{P}}(A\mid B) = {\rm{P}}(A\mid \bar B) = \frac{3}{7}\) và \({\rm{P}}(B) = {\rm{P}}(B\mid A) = {\rm{P}}(B\mid \bar A) = \frac{4}{7}\) nên \(A\), \(B\) là hai biến cố độc lập.
Một hộp có 5 viên bi cùng kích thước và khối lượng, trong đó có 3 viên bi màu đỏ và 2 viên bi màu xanh. Lấy ngẫu nhiên lần lượt 2 viên bi và không hoàn lại. Tính xác suất để lấy được viên bi thứ hai có màu xanh, biết rằng viên bi thứ nhất có màu đỏ.
Gọi:
- A là biến cố "Lấy được viên bi thứ hai có màu xanh";
- \(B\) là biến cố "Lấy được viên bi thứ nhất có màu đỏ".
Khi đó xác suất để lấy được viên bi thứ hai có màu xanh, biết rằng viên bi thứ nhất có màu đỏ chính là xác suất của \(A\) với điều kiện \(B\).
Vì một viên bi đỏ đã được lấy ra ở lần thứ nhất nên trong hộp còn lại 4 viên bi, trong đó có 2 viên bi xanh.
Từ đó ta có: \(P(A\mid B) = \frac{2}{4} = 0,5\).
Vậy xác suất để lấy được viên bi thứ hai có màu xanh, biết rằng viên bi thứ nhất có màu đỏ là 0,5 .
Trong cuộc khảo sát trên một nhóm học sinh gồm các bạn thích trà sữa hoặc kem, người ta có được kết quả sau: Có \(56\% \) số học sinh thích kem, \(68\% \) số học sinh thích trà sữa, \(24\% \) số học sinh thích cả trà sửa và kem (Hình 6.2). Chọn ngẫu nhiên một bạn học sinh trong nhóm được khảo sát này. Tính xác suất để chọn được học sinh thích kem, biết rằng học sinh đó thích trà sữa.

Gọi:
- A là biến cố "Chọn được học sinh thích kem";
- \(B\) là biến cố "Chọn được học sinh thích trà sữa".
Khi đó xác suất để chọn được học sinh thích kem, biết rằng học sinh đó thích trà sữa chính là xác suất của \(A\) với điều kiện \(B\).
Vì có \(68\% \) số học sinh thích trà sữa trong nhóm khảo sát nên \(P(B) = 68\% = 0,68\).
Ta có AB là biến cố "Chọn được học sinh thích cả trà sửa và kem".
Vì có \(24\% \) số học sinh thích cả trà sữa và kem nên \(P(AB) = 24\% = 0,24\).
Vì thế ta có: \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,24}}{{0,68}} \approx 0,35\).
Vậy xác suất để chọn được học sinh thích kem, biết rằng học sinh đó thích trà sữa là 0,35 .
Gọi:
- A là biến cố "Người được chọn mua sản phẩm X";
- \(B\) là biến cố "Người được chọn là nữ giới".
Khi đó xác suất để chọn được người mua sản phẩm \(X\), biết rằng người này là nữ giới chính là xác suất của \(A\) với điều kiện \(B\).
Vì có 80 người mua sản phẩm \(X\) là nữ giới nên \(P(AB) = \frac{{80}}{{200}} = 0,4\).
Vì có 140 người là nữ giới trong số lượng thống kê nên \(P(B) = \frac{{140}}{{200}} = 0,7\).
Ta có xác suất cần tìm là: \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{0,4}}{{0,7}} \approx 0,57\).
Vậy xác suất để người được chọn có mua sản phẩm \(X\), biết rằng người này là nữ giới là 0,57 .
(Bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) ) Một viện nghiên cứu về an toàn giao thông muốn tìm hiểu về mối quan hệ giữa việc thắt dây an toàn khi lái xe và nguy cơ tử vong của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Giả sử viện đã xem xét 577006 vụ tai nạn giao thông ô tô và việc thắt dây an toàn của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Kết quả cho thấy:
- Trong số những người lái xe có thắt dây an toàn, có 510 người tử vong và 412368 người sống sót;
- Trong số những người lái xe không thắt dây an toàn, có 1601 người tử vong và 162527 người sống sót.
Kết quả trên được trình bày dưới dạng bảng gồm 2 dòng và 2 cột như dưới đây, được gọi là bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) :

Chọn ngẫu nhiên một người lái xe trong số 577006 người bị tai nạn giao thông.
Tính xác suất để người lái xe đó tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông trong trường hợp không thắt dây an toàn.
Không gian mẫu \(\Omega \) là tập hợp gồm 577006 người lái xe xảy ra tai nạn giao thông \( \Rightarrow n(\Omega ) = 577006\).
Gọi \(A\) là biến cố: "Người lái xe đó tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông";
\(B\) là biến cố: "Người lái xe đó không thắt dây an toàn khi xảy ra tai nạn giao thông".
Khi đó AB là biến cố: "Người lái xe đó tử vong và không thắt dây an toàn khi xảy ra tai nạn giao thông".
Ta cần tính \(P(A\mid B)\).
Ta có \(162527 + 1601 = 164128\) người không thắt dây an toàn \( \Rightarrow n(B) = 164128\).
Vậy \(P(B) = \frac{{n(B)}}{{n(\Omega )}} = \frac{{164128}}{{577006}}\).
Trong số những người không thắt dây an toàn, có 1601 người tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông \( \Rightarrow n(AB) = 1601\). Vậy \(P(AB) = \frac{{n(AB)}}{{n(\Omega )}} = \frac{{1601}}{{577006}}\).
Do đó \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{1601}}{{164128}} \approx 9,755 \cdot {10^{ - 3}} = 0,009755\).
(Bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) ) Một viện nghiên cứu về an toàn giao thông muốn tìm hiểu về mối quan hệ giữa việc thắt dây an toàn khi lái xe và nguy cơ tử vong của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Giả sử viện đã xem xét 577006 vụ tai nạn giao thông ô tô và việc thắt dây an toàn của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Kết quả cho thấy:
- Trong số những người lái xe có thắt dây an toàn, có 510 người tử vong và 412368 người sống sót;
- Trong số những người lái xe không thắt dây an toàn, có 1601 người tử vong và 162527 người sống sót.
Kết quả trên được trình bày dưới dạng bảng gồm 2 dòng và 2 cột như dưới đây, được gọi là bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) :

Chọn ngẫu nhiên một người lái xe trong số 577006 người bị tai nạn giao thông.
Tính xác suất để người lái xe đó tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông trong trường hợp có thắt dây an toàn.
Ta cần tính \(P(A\mid \bar B)\).
\(\bar B\) là biến cố: "Người lái xe đó có thắt dây an toàn khi xảy ra tai nạn giao thông".
\(A\bar B\) là biến cố: "Người lái xe đó tử vong và có thắt dây an toàn khi xảy ra tai nạn giao thông".
Ta có \(412368 + 510 = 412878\) người lái xe có thắt dây an toàn \( \Rightarrow n(\bar B) = 412878\).
Trong số những người có thắt dây an toàn, có 510 người tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông \( \Rightarrow n(A\bar B) = 510\).
Tương tự như trên, ta có: \(P(A\mid \bar B) = \frac{{P(A\bar B)}}{{P(\bar B)}} = \frac{{n(A\bar B)}}{{n(\bar B)}} = \frac{{510}}{{412878.}} \approx 1,235 \cdot {10^{ - 3}} = 0,001235.\)
(Bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) ) Một viện nghiên cứu về an toàn giao thông muốn tìm hiểu về mối quan hệ giữa việc thắt dây an toàn khi lái xe và nguy cơ tử vong của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Giả sử viện đã xem xét 577006 vụ tai nạn giao thông ô tô và việc thắt dây an toàn của người lái xe khi xảy ra tai nạn giao thông. Kết quả cho thấy:
- Trong số những người lái xe có thắt dây an toàn, có 510 người tử vong và 412368 người sống sót;
- Trong số những người lái xe không thắt dây an toàn, có 1601 người tử vong và 162527 người sống sót.
Kết quả trên được trình bày dưới dạng bảng gồm 2 dòng và 2 cột như dưới đây, được gọi là bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) :

Chọn ngẫu nhiên một người lái xe trong số 577006 người bị tai nạn giao thông.
So sánh hai xác suất ở câu \(a\) và câu b rồi rút ra kết luận.
Ta có: \(\frac{{P(A\mid B)}}{{P(A\mid \bar B)}} \approx \frac{{9,755 \cdot {{10}^{ - 3}}}}{{1,235 \cdot {{10}^{ - 3}}}} \approx 7,9 \Rightarrow P(A\mid B) \approx 7,9 \cdot P(A\mid \bar B).\)
Như vậy, xác suất để một người lái xe không thắt dây an toàn bị tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông cao gá́p khoảng 7,9 lần xác suất để một người lái xe thắt dây an toàn bị tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông. Tức là, không thắt dây an toàn làm tăng nguy cơ bị tử vong khi xảy ra tai nạn giao thông của người lái xe lên gấp khoảng 7,9 lần.
Để thử nghiệm tác dụng điều trị bệnh mất ngủ của hai loại thuốc \(X\) và thuốc \(Y\), người ta tiến hành thử nghiệm trên 4000 người bệnh tình nguyện. Kết quả được cho trong bảng thống kê \(2 \times 2\) sau:

Chọn ngẫu nhiên 1 người bệnh tham gia tình nguyện thử nghiệm thuốc.
Tính xác suất để người đó khỏi bệnh nếu biết người bệnh đó uống thuốc \(X\).
Gọi E là biến cố: “Người được chọn dùng thuốc \(X\) ”;
F là biến cố: “Người được chọn khỏi bệnh".
Theo bài ra ta có: \(P(E) = \frac{{1600 + 800}}{{4000}} = \frac{{2400}}{{4000}};P(F) = \frac{{1600 + 1200}}{{4000}} = \frac{{2800}}{{4000}}\)
\(P(EF) = \frac{{1600}}{{4000}};P(\bar EF) = \frac{{1200}}{{4000}}\)
Xác suất để người đó khỏi bệnh nếu biết người bệnh đó uống thuốc \(X\) chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{F}}\mid {\rm{E}})\).
Ta có: \(P(F\mid E) = \frac{{P(EF)}}{{P(E)}} = \frac{{1600}}{{2400}} = \frac{2}{3}\)
Để thử nghiệm tác dụng điều trị bệnh mất ngủ của hai loại thuốc \(X\) và thuốc \(Y\), người ta tiến hành thử nghiệm trên 4000 người bệnh tình nguyện. Kết quả được cho trong bảng thống kê \(2 \times 2\) sau:

Chọn ngẫu nhiên 1 người bệnh tham gia tình nguyện thử nghiệm thuốc.
Tính xác suất để người bệnh đó uống thuốc \(Y\), biết rằng người đó khỏi bệnh.
Gọi E là biến cố: “Người được chọn dùng thuốc \(X\) ”;
F là biến cố: “Người được chọn khỏi bệnh".
Theo bài ra ta có: \(P(E) = \frac{{1600 + 800}}{{4000}} = \frac{{2400}}{{4000}};P(F) = \frac{{1600 + 1200}}{{4000}} = \frac{{2800}}{{4000}}\)
\(P(EF) = \frac{{1600}}{{4000}};P(\bar EF) = \frac{{1200}}{{4000}}\)
Xác suất để người bệnh đó uống thuốc \(Y\), biết rằng người đó khỏi bệnh chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(\bar E\mid {\rm{F}})\).
Ta có: \(P(\bar E\mid F) = \frac{{P(EF)}}{{P(F)}} = \frac{{1200}}{{2800}} = \frac{3}{7}\)

Chọn ngẫu nhiên một bệnh nhân trong số 4000 bệnh nhân thử nghiệm sau khi uống thuốc. Tính xác suất để bệnh nhân đó
uống thuốc M , biết rằng bệnh nhân đó khỏi bệnh;
Không gian mẫu \(\Omega \) là tập hợp 4000 bệnh nhân.
Gọi A là biến cố: "Bệnh nhân đó uống thuốc M " và B là biến cố: "Bệnh nhân đó khỏi bệnh".
Ta cần tính \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}})\).
Ta có B là tập hợp con của không gian mẫu gồm các bệnh nhân khỏi bệnh.
Ta có \({\rm{n}}({\rm{B}}) = 1600 + 1200 = 2800\) và \(P(B) = \frac{{n(B)}}{{n(\Omega )}}\).
AB là biến cố: "Bệnh nhân đó uống thuốc M và khỏi bệnh". AB là tập hợp con của không gian mẫu gồm các bệnh nhân uống thuốc \(M\) và khỏi bệnh.
Ta có \(n(AB) = 1600\) và \(P(AB) = \frac{{n(AB)}}{{n(\Omega )}}\).
Do đó \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{n(AB)}}{{n(B)}} = \frac{{1600}}{{2800}} = \frac{4}{7}\).

Chọn ngẫu nhiên một bệnh nhân trong số 4000 bệnh nhân thử nghiệm sau khi uống thuốc. Tính xác suất để bệnh nhân đó
Không gian mẫu \(\Omega \) là tập hợp 4000 bệnh nhân.
Ta có \(\bar B\) là biến cố: "Bệnh nhân đó không khỏi bệnh" và \(\bar A\) là biến cố: "Bệnh nhân đó uống thuốc \({{\rm{N}}^{\prime \prime }}\).
Ta cần tính \(P(\bar A\mid \bar B)\).
Ta có \(\bar B\) là tập hợp con của không gian mẫu gồm các bệnh nhân không khỏi bệnh. Vậy \(n(\bar B) = 800 + 400 = 1200\).
\(\bar A\bar B\) là biến cố: "Bệnh nhân đó uống thuốc N và không khỏi bệnh", \(\bar A\bar B\) là tập hợp con của không gian mẫu gồm các bệnh nhân uống thuốc N và không khỏi bệnh, ta có \(n(\bar A\bar B) = 400\)
Do đó \(P(\bar A\mid \bar B) = \frac{{P(\bar A\bar B)}}{{P(\bar B)}} = \frac{{n(\bar A\bar B)}}{{n(\bar B)}} = \frac{{400}}{{1200}} = \frac{1}{3}\).
Một hộp kín đựng 20 tấm thẻ giống hệt nhau đánh số từ 1 đến 20 . Một người rút ngẫu nhiên ra một tấm thẻ từ trong hộp. Người đó được thông báo rằng thẻ rút ra mang số chẵn. Tính xác suất để người đó rút được thẻ số 10 .
Gọi A là biến cố: “Người đó rút được thẻ số 10 ”;
B là biến cố: "Người đó rút được thẻ mang số chẵn".
Ta có \(AB = \{ 10\} ;B = \{ 2;4;6;8;10;12;14;16;18;20\} \).
Do đó, \(P(AB) = \frac{1}{{20}};P(B) = \frac{{10}}{{20}}\).
Vậy \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{1}{{10}}\)
Một doanh nghiệp trước khi xuất khẩu áo sơ mi trong lô hàng \(S\) phải qua hai lần kiểm tra chất lượng sản phẩm, nếu cả hai lần đều đạt thì chiếc áo trong lô hàng đó mới đủ tiêu chuẩn xuất khẩu. Biết rằng bình quân \(98\% \) sản phẩm làm ra qua được lần kiểm tra thứ nhất và \(95\% \) sån phẩm qua được lần kiểm tra thứ nhất sẽ tiếp tục qu được lần kiểm tra thứ hai. Chọn ra ngẫu nhiên một chiếc áo sơ mi trong lô hàng . Tính xác suất để một chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu.
Xét các biến cố:
A: "Chiếc áo sơ mi qua được lần kiểm tra thứ nhất";
\(B\) : "Chiếc áo sơ mi qua được lần kiểm tra thứ hai";
C: "Chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu".
Khi đó, xác suất để chiếc áo sơ mi qua được lần kiểm tra thứ hai, biết rằng đã qua được lần kiểm tra thứ nhất, là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(B\mid A)\) và \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(B \cap A)\).
Ta có: \({\rm{P}}(B\mid A) = 0,95;{\rm{P}}(A) = 0,98\).
Suy ra \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(B \cap A) = {\rm{P}}(A) \cdot {\rm{P}}(B\mid A) = 0,98 \cdot 0,95 = 0,931\).
Vậy xác suất để một chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu là 0,931 .
Xét các biến cố:
A: "Lần thứ nhất lấy ra sản phẩm chất lượng thấp";
\(B\) : "Lần thứ hai lấy ra sản phẩm chất lượng thấp";
\(C\) : "Cả hai lần đều lấy ra sản phẩm chất lượng thấp".
Khi đó, xác suất để lần thứ hai lấy ra sản phầm chất lượng thấp, biết lần thứ nhất lấy ra sản phẩm chất lượng thấp, là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(B\mid A)\) và \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(B \cap A)\).
Ta có: \({\rm{P}}(A) = \frac{8}{{25}};{\rm{P}}(B\mid A) = \frac{7}{{24}}\). Suy ra \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(B \cap A) = {\rm{P}}(A) \cdot {\rm{P}}(B\mid A) = \frac{8}{{25}} \cdot \frac{7}{{24}} = \frac{7}{{75}}\).
Vậy xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp là \(\frac{7}{{75}}\).
Trong một đợt thi chứng chì hành nghề có 160 cán bộ tham gia, trong đó có 84 nam và 76 nữ. Khi công bố kết quả của kì kiểm tra đó, có 59 cán bộ đạt loại giỏi, trong đó có 30 cán bộ nam và 29 cán bộ nữ. Chọn ra ngẫu nhiên một cán bộ. Tính xác suất để cán bộ được chọn ra đạt loại giỏi, biết rằng cán bộ đó là nữ (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm).
Xét các biến cố:
A: "Cán bộ được chọn ra đạt loại giỏi";
\(B\) : "Cán bộ được chọn ra là nữ".
Khi đó, xác suất để cán bộ được chọn ra đạt loại giỏi, biết rằng cán bộ đó là nữ, là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(A\mid B)\).
Ta có: \(n(B) = 76;n(A \cap B) = 29\). Suy ra \({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{n(A \cap B)}}{{n(B)}} = \frac{{29}}{{76}} \approx 0,38\).
Vậy xác suất để cán bộ được chọn ra đạt loại giỏi, biết rằng cán bộ đó là nữ, là khoảng 0,38 .
Một hộp đựng 5 quả bóng màu vàng và 3 quả bóng màu trắng, các quả bóng có kích thước và khối lượng như nhau. Lấy ngẫu nhiên lần thứ nhất một quả bóng (không hoàn lại), rồi lần thứ hai lấy một quả bóng khác. Tính xác suất để lần thứ nhất lấy được quả bóng màu vàng, lần thứ hai lấy được quả bóng màu trắng.
Xét các biến cố:
A: "Lần thứ nhất lấy được quả bóng màu vàng";
\(B\) : "Lần thứ hai lấy được quả bóng màu trắng";
C: "Lần thứ nhất lấy được quả bóng màu vàng, lần thứ hai lấy được quả bóng màu trắng".
Khi đó, xác suất để lần thứ hai lấy được quả bóng màu trắng, biết lần thứ nhất lấy được quả bóng màu vàng là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(B\mid A)\) và \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(A \cap B)\).
Ta có: \({\rm{P}}(A) = \frac{5}{8}\). Vì sau khi lấy một quả bóng màu vàng ở lần thứ nhất thì trong lần thứ hai chỉ còn 4 quả bóng màu vàng và 3 quả bóng màu trắng.
Do đó, \({\rm{P}}(B\mid A) = \frac{3}{7}\). Suy ra \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(A \cap B) = {\rm{P}}(A) \cdot {\rm{P}}(B\mid A) = \frac{5}{8} \cdot \frac{3}{7} = \frac{{15}}{{56}}\).
Vậy xác suất để lần thứ nhất lấy được quả bóng màu vàng, lần thứ hai lấy được quả bóng màu trắng là \(\frac{{15}}{{56}}\).
Một hộp đựng 24 chai nước giải khát có hình dạng và kích thước như nhau, trong đó có 2 chai nước giải khát ghi giải thường "Bạn nhận được thêm một chai nước giải khát". Chọn ra ngẫu nhiên lần lượt (không hoàn lại) hai chai nước trong hộp. Tính xác suất để cả hai chai đều ghi giải thưởng.
Xét các biến cố:
A: "Chai được chọn ở lần thứ nhất có ghi giải thưởng";
B: "Chai được chọn ở lần thứ hai có ghi giải thưởng";
C: "Cả hai chai được chọn đều ghi giải thưởng".
Khi đó, xác suất để chai được chọn ở lần thứ hai có ghi giải thưởng, biết chai được chọn ở lần thứ nhất có ghi giải thưởng, là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(B\mid A)\) và \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(A \cap B)\).
Ta có: \({\rm{P}}(A) = \frac{2}{{24}} = \frac{1}{{12}}\). Vì sau khi lấy một chai có ghi giải thưởng thì trong lần thứ hai chỉ còn 1 chai có ghi giải thưởng và tổng số chai là 23 . Do đó, \({\rm{P}}(B\mid A) = \frac{1}{{23}}\). Suy ra \({\rm{P}}(C) = {\rm{P}}(A \cap B) = {\rm{P}}(A) \cdot {\rm{P}}(B\mid A) = \frac{1}{{12}} \cdot \frac{1}{{23}} = \frac{1}{{276}}\).
Vậy xác suất để cả hai chai đều ghi giải thưởng là \(\frac{1}{{276}}\).
Một công ty có hai chi nhánh. Sản phẩm của chi nhánh I chiếm \(54\% \) tổng sản phẩm của công ty. Trong quá trình sản xuất phân loại, có \(75\% \) sản phẩm của công ty đạt loại A , trong đó có \(65\% \) của chi nhánh I. Chọn ngẫu nhiên một sản phẩm của công ty. Tính xác suất sản phẩm được chọn đạt loại A , biết rằng sản phẩm được chọn của chi nhánh I (làm tròn kết quả đến hàng phần mười).
Xét các biến cố:
M: "Sản phẩm được chọn đạt loại A ";
\(N\) : "Sản phẩm được chọn của chi nhánh I ".
Khi đó, sản phẩm được chọn đạt loại A , biết rằng sản phẩm được chọn của cl nhánh I , là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(M\mid N)\).
Ta có: \({\rm{P}}(N\mid M) = 0,65;{\rm{P}}(M) = 0,75;{\rm{P}}(N) = 0,54\).
Khi đó, \({\rm{P}}(M \cap N) = {\rm{P}}(N \cap M) = {\rm{P}}(M).{\rm{P}}(N\mid M) = 0,75 \cdot 0,65 = 0,4875\).
Suy ra \({\rm{P}}(M\mid N) = \frac{{{\rm{P}}(M \cap N)}}{{{\rm{P}}(N)}} = \frac{{0,4875}}{{0,54}} \approx 0,9\).
Vậy xác suất sản phẩm được chọn đạt loại A , biết rằng sản phẩm được chọn của chi nhánh I , là khoảng 0,9 .
Một hộp có 3 quả bóng màu xanh, 4 quả bóng màu đỏ; các quả bóng có kích thước và khối lượng như nhau. Lấy bóng ngẫu nhiên hai lần liên tiếp, trong đó mỗi lần lấy ngẫu nhiên một quả bóng trong hộp, ghi lại màu của quả bóng lấy ra và bỏ lại quả bóng đó vào hộp. Xét các biến cố:
A: "Quả bóng màu xanh được lấy ra ở lần thứ nhất";
\(B\) : "Quả bóng màu đỏ được lấy ra ở lần thứ hai".
Chứng minh rằng \(A\), \(B\) là hai biến cố độc lập.
Cách 1:
Theo bài ra ta có: \(n(\Omega ) = 7 \cdot 7 = 49;n(A) = 3 \cdot 7 = 21;n(B) = 7 \cdot 4 = 28\).
Do đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}) = \frac{{21}}{{49}} = \frac{3}{7};{\rm{P}}({\rm{B}}) = \frac{{28}}{{49}} = \frac{4}{7}\). Suy ra \(P(\bar A) = \frac{4}{7};P(\bar B) = \frac{3}{7}\).
Ta có biến cố \({\rm{A}} \cap {\rm{B}}\) : "Quả bóng màu xanh được lấy ra ở lần thứ nhất và quả bóng màu đỏ được lắy ra ở lần thứ hai". Suy ra \({\rm{P}}({\rm{A}} \cap {\rm{B}}) = \frac{{3 \cdot 4}}{{49}} = \frac{{12}}{{49}}\).
Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{\frac{{12}}{{49}}}}{{\frac{4}{7}}} = \frac{3}{7}\).
Ta có biến cố \({\rm{A}} \cap \bar B\) : "Quả bóng màu xanh được lấy ra ở cả hai lần".
Suy ra \({\rm{P}}({\rm{A}} \cap \bar B) = \frac{{3 \cdot 3}}{{49}} = \frac{9}{{49}}\).
Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid \bar B) = \frac{{P(A \cap \bar B)}}{{P(\bar B)}} = \frac{{\frac{9}{{49}}}}{{\frac{3}{7}}} = \frac{3}{7}\).
Vậy ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}) = {\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = {\rm{P}}({\rm{A}}\mid \bar B) = \frac{3}{7}\).
Tương tự, ta tính được: \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(A)}} = \frac{{\frac{{12}}{{49}}}}{{\frac{3}{7}}} = \frac{4}{7};{\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A) = \frac{{P(B \cap \bar A)}}{{P(\bar A)}} = \frac{{\frac{{44}}{{49}}}}{{\frac{4}{7}}} = \frac{4}{7}.\)
Vậy ta có \({\rm{P}}({\rm{B}}) = {\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) = {\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A) = \frac{4}{7}\).
Từ (1) và (2) suy ra A, B là hai biến cố độc lập.
Cách 2:
Nếu A xảy ra, tức là quả bóng màu xanh được lấy ra ở lần thứ nhất. Vi quả bóng lấy ra được bỏ lại vào hộp nên trong hộp có 3 quả bóng xanh và 4 quả bóng đỏ.
Vậy \(P(B) = \frac{4}{7}\).
Nếu A không xảy ra, tức là quả bóng màu đỏ được lấy ra ở lần thứ nhất. Vi quả bóng lấy ra được bỏ lại vào hộp nên trong hộp vẫn có 3 quả bóng xanh và 4 quả bóng đỏ.
Vậy \(P(B) = \frac{4}{7}\).
Như vậy, xác suất xảy ra của biến cố B không thay đổi bởi việc xảy ra hay không xảy ra của biến cố \(A\).
Vi lần thứ nhất lấy và lần thứ hai lấy sau lần thứ nhất nên \({\rm{P}}({\rm{A}}) = \frac{3}{7}\) dù biến cố B có xảy ra hay không xảy ra.
Vậy A và B là hai biến cố độc lập.
Xét hai biến cố:
A: “Tổng số chấm xuất hiện trên hai xúc xắc bằng 6";
B: "Xúc xắc thứ nhất xuất hiện mặt 4 chấm".
Khi đó, xác suất để tổng số chấm xuất hiện trên hai xúc xắc bằng 6 , biết rằng xúc xắc thứ nhất xuất hiện mặt 4 chấm, chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{A}}\) | B).
Vi gieo lần lượt từng xúc xắc trong hai xúc xắc đó nên \(n(\Omega ) = 6 \cdot 6 = 36\).
Xúc xắc thứ nhất xuất hiện mặt 4 chấm thì có 1 cách chọn, xúc xắc thứ hai có 6 cách chọn mặt xuất hiện. Do đó, \(P(B) = \frac{{1 \cdot 6}}{{36}} = \frac{1}{6}\).
Biến cố \({\rm{A}} \cap {\rm{B}}\) : “Tổng số chấm xuất hiện trên hai xúc xắc bằng 6 và xúc xắc thứ nhất xuất hiện mặt 4 chấm". Khi đó, để có tổng số chấm bẳng 6 thì xúc xắc thứ hai phải xuất hiện mặt 2 chấm. Do đó, \({\rm{P}}({\rm{A}} \cap {\rm{B}}) = \frac{1}{{36}}\).
Khi đó, ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{\frac{1}{{36}}}}{{\frac{1}{6}}} = \frac{1}{6}\).
Vậy xác suất để tổng số chấm xuất hiện trên hai xúc xắc bằng 6 , biết rằng xúc xă̆c thứ nhất xuất hiện mặt 4 chấm, là \(\frac{1}{6}\)
Một doanh nghiệp trước khi xuất khẩu áo sơ mi phải qua hai lần kiểm tra chất lượng sản phẩm, nếu cả hai lần đều đạt thì chiếc áo đó mới đủ tiêu chuẩn xuất khẩu. Biết rằng bình quân sản phẩm làm ra qua được lần kiểm tra thứ nhất và
sản phẩm qua được lần kiểm tra thứ nhất sẽ tiếp tục qua được lần kiểm tra thứ hai. Tính xác suất để một chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu.
Gọi A là biến cố: "chiếc áo sơ mi trong lô hàng S được chọn qua được lần kiểm tra thứ nhất", B là biến cố: "chiếc áo sơ mi trong lô hàng S được chọn qua được lần kiểm tra thứ hai", C là biến cố: "chiếc áo sơ mi được chọn đủ tiêu chuẩn xuất khẩu".
Theo bài ra ta có: \(P(A) = 98\% = 0,98;P(B\mid A) = 95\% = 0,95\).
Một chiếc áo đủ tiêu chuẩn xuất khẩu khi cả hai lần kiểm tra chất lượng sản phẩm đều đạt. Xác suất để một chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu là:
\(P(C) = P(A) \cdot P(B\mid A) = 0,98 \cdot 0,95 = 0,931.{\rm{ }}\)
Một lô sản phẩm có 20 sản phẩm, trong đó có 5 sản phẩm chất lượng thấp. Lấy liên tiếp 2 sản phẩm trong lô sản phẩm trên, trong đó sản phẩm lấy ra ở lần thứ nhất không được bỏ lại vào lô sản phẩm. Tính xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp.
Xét hai biến cố:
A: "Sản phẩm lấy ra ở lần thứ nhất có chất lượng thấp";
B: "Sản phẩm lấy ra ở lần thứ hai có chất lượng thấp".
Khi đó, xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}})\).
Nếu A xảy ra tức là sản phẩm lấy ra ở lần thứ nhất có chất lượng thấp. Khi đó, trong lô sản phẩm còn lại 19 sản phẩm với 4 sản phẩm chất lượng thấp. Vậy \(P(B\mid A) = \frac{4}{{19}}\).
Vậy xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp là \(\frac{4}{{19}}\)
Trong một khu phố có 100 nhà, tại đó có 60 nhà gắn biển số chẵn và 40 nhà gắn biển số lẻ. Bên cạnh đó, có 50 nhà gắn biển số chẳn và 20 nhà gắn biển số lẻ đều có ô tô. Chọn ngẫu nhiên một nhà trong khu phố đó.
a) Tính xác suất nhà được chọn có ô tô, biết rằng nhà đó gắn biển số chẵn.
b) Tính xác suất nhà được chọn gắn biển số lẻ, biết rằng nhà đó có ô tô.
a) Xét hai biến cố:
A: “Nhà được chọn có ô tô”;
B: "Nhà được chọn gắn biển số chẵn".
Khi đó, xác suất nhà được chọn có ô tô, biết rằng nhà đó gắn biển số chẵn, chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}})\).
Theo bài ra, ta có: \(P(B) = \frac{{60}}{{100}} = 0,6;P(A \cap B) = \frac{{50}}{{100}} = 0,5\).
Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{0,5}}{{0,6}} = \frac{5}{6}\)
Một phòng học môn Tin học có 40 máy tính được đánh số từ 1 đến 40 , các máy cùng loại và cùng màu, mỗi máy được đánh một số khác nhau. Trong phòng học đó, xác suất chọn được một máy tính đã cài đặt phần mềm lập trình Python được đánh số chẵn và được đánh số lẻ lần lượt là 0,375 và 0,45 . Bạn Nam chọn ngẫu nhiên một máy tính trong phòng học đó.
a) Tính xác suất bạn Nam chọn được máy tính đã cài đặt phần mềm lập trình Python, biết rằng máy tính đó được đánh số lẻ.
b) Tính xác suất bạn Nam chọn được máy tính đánh số chẵn, biết rằng máy tính đó đã cài đặt phần mềm lập trình Python.a) Xét hai biến cố:
A: "Bạn Nam chọn được máy tính đã cài đặt phần mềm lập trình Python";
B: "Bạn Nam chọn được máy tính được đánh số lẻ".
Khi đó, xác suất bạn Nam chọn được máy tính đã cài đặt phần mềm lập trình Python, biết rằng máy tính đó được đánh số lẻ, chính là xác suất có điều kiện \(P(A\mid B)\).
Vi có 40 máy tính được đánh số từ 1 đến 40 , mỗi máy đánh 1 số khác nhau nên có 20 máy được đánh số lẻ và 20 máy được đánh số chẳn. Ta có \({\rm{P}}({\rm{B}}) = \)\(\frac{{20}}{{40}} = 0,5\).
Theo bài ra ta có, xác suất chọn được một máy tính đã cài đặt phần mềm lập trình Python được đánh số lẻ là 0,45 , tức là \({\rm{P}}({\rm{A}} \cap {\rm{B}}) = 0,45\).
Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{0,45}}{{0,5}} = \frac{9}{{10}}\)
Trong kì kiểm tra môn Toán của một trường trung học phổ thông có 200 học sinh tham gia, trong đó có 95 học sinh nam và 105 học sinh nữ. Khi công bố kết quả của kì kiểm tra đó, có 50 học sinh đạt điểm giỏi, trong đó có 24 học sinh nam và 26 học sinh nữ. Chọn ra ngẫu nhiên một học sinh trong số 200 học sinh đó. Tính xác suất để học sinh được chọn ra đạt điểm giỏi, biết rằng học sinh đó là nữ (làm tròn kết quả đến hàng phần trăm).
Xét hai biến cố sau:
A: "Học sinh được chọn ra đạt điểm giỏi";
\(B\) : "Học sinh được chọn ra là học sinh nữ".
Khi đó, xác suất để học sinh được chọn ra đạt điểm giỏi, biết rằng học sinh đó là nữ, chính là xác suất của \(A\) với điều kiện \(B\).
Do có 26 học sinh nữ đạt điểm giỏi nên
\({\rm{P}}(A \cap B) = \frac{{26}}{{200}} = 0,13.{\rm{ }}\)
Do có 105 học sinh nữ nên \({\rm{P}}(B) = \frac{{105}}{{200}} = 0,525\). Vì thế, ta có:
\({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{{\rm{P}}(A \cap B)}}{{{\rm{P}}(B)}} = \frac{{0,13}}{{0,525}} \approx 0,25.\)
Vậy xác suất để học sinh được chọn ra đạt điểm giỏi, biết rằng học sinh đó là nữ, là 0,25 .
Một lớp học có 17 học sinh nữ và 13 học sinh nam. ở lớp học đó, có 3 học sinh tên là Thanh, trong đó có 1 học sinh nữ và 2 học sinh nam. Thầy giáo gọi ngẫu nhiên một học sinh lên bảng. Xét hai biến cố sau:
A: "Học sinh được gọi lên bảng có tên là Thanh";
B: "Học sinh được gọi lên bảng là học sinh nữ".
Xác suất của biến cố A với điều kiện biến cố B đã xảy ra được tính như thế nào?Sau bài học này, ta giải quyết được bài toán trên như sau:
Xác suất của biến cố A với điều kiện biến cố B đã xảy ra được tính bằng công thức: \(\frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}}\).
Do có 1 học sinh nữ tên Thanh nên \(P(A \cap B) = \frac{1}{{30}}\).
Do có 17 học sinh nữ trong lớp nên \(P(B) = \frac{{17}}{{17 + 13}} = \frac{{17}}{{30}}\).
Vì thế, ta có: \(\frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{\frac{1}{{30}}}}{{\frac{{17}}{{30}}}} = \frac{1}{{17}}\)
Trong 10000 áo sơ mi xuất khẩu của một doanh nghiệp dệt may có 1000 áo sơ mi trắng. Các áo sơ mi trắng đó gồm ba cỡ: 40,41,42, trong đó có 200 áo cỡ 40 . Chọn ra ngẫu nhiên một chiếc áo trong 10000 áo sơ mi xuất khẩu. Giả sử chiếc áo sơ mi được chọn ra là áo sơ mi trắng. Tính xác suất để chiếc áo sơ mi đó có cỡ 40 .
Xét hai biến cố sau:
A: "Áo được chọn ra có cơ 40 ";
\(B\) : "Áo được chọn ra là áo sơ mi trắng".
Khi đó, xác suất để chiếc áo sơ mi được chọn ra có cỡ 40 , biết rằng chiếc áo sơ mi đó là áo sơ mi trắng, chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}(A\mid B)\).
Áp dụng công thức \((*)\), ta có: \({\rm{P}}(A\mid B) = \frac{{n(A \cap B)}}{{n(B)}} = \frac{{200}}{{1000}} = 0,2.\)
Vậy xác suất để chiếc áo sơ mi được chọn ra có cỡ 40 , biết rằng chiếc áo sơ mi đó là áo sơ mi trắng, là 0,2
Một hộp có 6 quả bóng màu xanh, 4 quả bóng màu đỏ; các quả bóng có kích thước và khối lượng như nhau. Lấy ngẫu nhiên lần lượt hai quả bóng trong hộp, lấy không hoàn lại. Tìm xác suất để lần thứ hai lấy được quả bóng màu đỏ, biết rằng lần thứ nhất đã lấy được quả bóng màu xanh.
Xét hai biến cố sau:
A: "Lần thứ hai lấy được quả bóng màu đỏ”;
B: "Lần thứ nhất lấy được quả bóng màu xanh".
Khi đó, xác suất để lần thứ hai lấy được quả bóng màu đỏ, biết rằng lần thứ nhất đã lấy được quả bóng màu xanh, chính là xác suất của A với điều kiện B .
Cách 1:
Nếu \(B\) xảy ra, tức là lần thứ nhất lấy được quả bóng màu xanh. Khi đó, trong hộp còn lại 9 quả bóng với 5 quả bóng màu xanh và 4 quả bóng màu đỏ.
Vậy xác suất để lần thứ hai lấy được quả bóng màu đỏ, biết rằng lần thứ nhất đã lấy được quả bóng màu xanh là: \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{4}{9}\).
Cách 2 :
Lấy ngẫu nhiên lần lượt hai quả bóng trong hộp, lấy không hoàn lại, lần thứ nhất lấy một quả bóng có 10 cách chọn, lần thứ hai lấy một quả bóng có 9 cách chọn một quả bóng trong hộp. Do đó, \(n(\Omega ) = 10 \cdot 9 = 90\).
Lần thứ nhất lấy bóng có 6 cách chọn một quả bóng màu xanh, lần thứ hai có 9 cách chọn một quả bóng từ 9 quả bóng còn lại trong hộp. Do đó, \(n(B) = 6 \cdot 9\)\( = 54\).
Khi đó, \(P(B) = \frac{{54}}{{90}} = \frac{3}{5}\).
Lần thứ nhất lấy bóng có 6 cách chọn một quả bóng màu xanh, lần thứ hai lấy bóng có 4 cách chọn một quả bóng màu đỏ. Do đó, \(n(A \cap B) = 6 \cdot 4 = 24\).
Khi đó, \(P(A \cap B) = \frac{{24}}{{90}} = \frac{4}{{15}}\).
Vậy xác suất để lần thứ hai lấy được quả bóng màu đỏ, biết rằng lần thứ nhất đã lấy được quả bóng màu xanh là: \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(B)}} = \frac{{\frac{4}{{15}}}}{{\frac{3}{5}}} = \frac{4}{9}\)
Trong hộp đựng 500 chiếc thẻ cùng loại có 200 chiếc thẻ màu vàng. Trên mỗi chiếc thẻ màu vàng có ghi một trong năm số: 1,2,3,4,5. Có 40 chiếc thẻ màu vàng ghi số 5 . Chọn ra ngẫu nhiên một chiếc thẻ trong hộp đựng thẻ. Giả sử chiếc thẻ được chọn ra có màu vàng. Tính xác suất để chiếc thẻ đó ghi số 5 .
Xét hai biến cố sau:
A: "Chiếc thẻ được chọn ra ghi số 5 ";
B: "Chiếc thẻ được chọn ra có màu vàng".
Khi đó, xác suất để chiếc thẻ được chọn ra ghi số 5 , biết rằng chiếc thẻ đó có màu vàng, chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}})\).
Ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{n(A \cap B)}}{{n(B)}} = \frac{{40}}{{200}} = \frac{1}{5} = 0,2\).
Vậy xác suất để chiếc thẻ được chọn ra ghi số 5 , biết rằng chiếc thẻ đó có màu vàng, là 0,2 .
Một công ty dược phẩm giới thiệu một dụng cụ kiểm tra sớm bệnh sốt xuất huyết. Về kiểm định chất lượng của sản phẩm, họ cho biết như sau: Số người được thử là 9000 , trong số đó có 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết và có 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết. Khi thử bằng dụng cụ của công ty, trong 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(76\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính. Mặt khác, trong 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(7\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính khi kiểm tra.
Chọn số thích hợp cho ô có dấu ? trong Bảng 1 (đơn vị: người). So sánh số người có kết quả dương tính khi thử nghiệm với số người bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết.

\( \cdot \) Trong 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, số người cho kết quả dương tính (khi kiểm tra) là: \(76\% \). \(1500 = 1140\) (người).
Trong 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, số người cho kết quả âm tính (khi kiểm tra) là: \(1500 - 1140 = 360\) (người).
- Trong 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, số người cho kết quả dương tính (khi kiểm tra) là: \(7\% \). \(7500 = 525\) (người). Do đó, số người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết cho kết quả âm tính (khi kiểm tra) là: \(7500 - 525 = 6975\) (người).
Từ đó, Bảng trên được hoàn thiện bởi Bảng dưới đây (đơn vị: người).

Từ Bảng vừa tìm được ta thấy số người có kết quả dương tính khi thử nghiệm là:
\(525 + 1140 = 1665 > 1500.\)
Một công ty dược phẩm giới thiệu một dụng cụ kiểm tra sớm bệnh sốt xuất huyết. Về kiểm định chất lượng của sản phẩm, họ cho biết như sau: Số người được thử là 9000 , trong số đó có 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết và có 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết. Khi thử bằng dụng cụ của công ty, trong 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(76\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính. Mặt khác, trong 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(7\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính khi kiểm tra.
Chọn ngẫu nhiên một người trong số những người thử nghiệm. Tính xác suất để người được chọn ra bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, biết rằng người đó có kết quả thử nghiệm dương tính (làm tròn kết quả đến hàng phần mười).
Xét các biến cố sau:
\(A\) : "Người được chọn ra trong số những người thử nghiệm là bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết";
\(B\) : "Người được chọn ra trong số những người thử nghiệm cho kết quả dương tính (khi kiểm tra)".
Từ các dữ liệu thống kê ở Bảng 2, ta có:
\({\rm{P}}(B) = \frac{{1665}}{{9000}} = \frac{{37}}{{200}};{\rm{P}}(A \cap B) = \frac{{1140}}{{9000}} = \frac{{19}}{{150}}.{\rm{ N\^e n P}}(A\mid B) = \frac{{19}}{{150}}:\frac{{37}}{{200}} = \frac{{76}}{{111}} \approx 68,5\% .\)
Nhà sản xuất khẳng định dụng cụ cho kết quả đúng với hơn \(90\% \) số trường hợp có kết quả dương tính. Khẳng định đó có đúng không?
Do \(68,5\% < 90\% \) nên khẳng định của nhà sản xuất là không đúng.
Một công ty dược phẩm giới thiệu một dụng cụ kiểm tra sớm bệnh sốt xuất huyết. Về kiểm định chất lượng của sản phẩm, họ cho biết như sau: Số người được thử là 9000 , trong số đó có 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết và có 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết. Khi thử bằng dụng cụ của công ty, trong 1500 người đã bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(76\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính. Mặt khác, trong 7500 người không bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, có \(7\% \) số người đó cho kết quả dương tính, còn lại cho kết quả âm tính khi kiểm tra.
Chọn ngẫu nhiên một người trong số những người thử nghiệm. Tính xác suất để người được chọn ra bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết, biết rằng người đó có kết quả thử nghiệm âm tính (làm tròn kết quả đến hàng phần mười).
Xét các biến cố sau:
C: “Người được chọn ra trong số những người thử nghiệm là bị nhiễm bệnh sốt xuất huyết";
D: “Người được chọn ra trong số những người thử nghiệm cho kết quả âm tính (khi kiểm tra)".
Từ các dữ liệu thống kê ở Bảng 2, ta có: \({\rm{P}}({\rm{D}}) = \frac{{360 + 6975}}{{9000}} = \frac{{163}}{{200}};P(C \cap D) = \frac{{360}}{{9000}} = \frac{1}{{25}}.\)
Vậy \(P(C\mid D) = \frac{1}{{25}}:\frac{{163}}{{200}} = \frac{8}{{163}}\)
Gieo hai con xúc xắc cân đối, đồng chất. Tính xác suất để
Tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc bằng 7 nếu biết rằng ít nhất có một con xúc xắc xuất hiện mặt 5 chấm;
Gọi A là biến cố: “Tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc bằng 7”;
B là biến cố: "Có ít nhất một con xúc xắc xuất hiện mặt 5 chấm".
Cần tính \(P(A\mid B)\).
Ta có \(n(\Omega ) = 36;AB = \{ (2;5);(5;2)\} \Rightarrow n(AB) = 2 \Rightarrow P(AB) = \frac{2}{{36}}\)
\(\bar B = \{ ({\rm{a}};{\rm{b}})\mid {\rm{a}},{\rm{b}} \in \{ 1;2;3;4;6\} \} \Rightarrow {\rm{n}}(\bar B) = 5 \cdot 5 = 25.\)
\( \Rightarrow P(\bar B) = \frac{{25}}{{36}} \Rightarrow P(B) = 1 - P(\bar B) = 1 - \frac{{25}}{{36}} = \frac{{11}}{{36}}\)
Từ đó suy ra \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{2}{{11}}\).
Gieo hai con xúc xắc cân đối, đồng chất. Tính xác suất để:
Có ít nhất có một con xúc xắc xuất hiện mặt 5 chấm nếu biết rằng tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc bằng 7 .
Gọi A là biến cố: “Tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc bằng 7”;
B là biến cố: "Có ít nhất một con xúc xắc xuất hiện mặt 5 chấm".
Ta cần tính \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}})\).
Ta có \(P(B\mid A) = \frac{{P(AB)}}{{P(A)}}\). Ở câu a) ta đã có \(P(AB) = \frac{2}{{36}}\). Cần tính \({\rm{P}}({\rm{A}})\).
Ta có \({\rm{A}} = \{ (1;6);(2;5);(3;4);(4;3);(5;2);(6;1)\} ;n(A) = 6 \Rightarrow P(A) = \frac{6}{{36}}\).
Từ đó suy ra \(P(B\mid A) = \frac{{P(AB)}}{{P(A)}} = \frac{2}{6} = \frac{1}{3}\)
Gieo hai con xúc xắc cân đối, đồng chất. Tính xác suất để tổng số chấm xuát hiện trên hai con xúc xắc đó không nhỏ hơn 10 nếu biết rằng có ít nhất một con xúc xắc xuất hiện mặt 5 chấm.
Gọi A là biến cố: "tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc đó không nhỏ hơn 10 ";
B là biến cố: "ít nhất một con xúc xắc xuắt hiện mặt 5 chấm".
Cần tính \(P(A\mid B)\).
Ta có \({\rm{AB}} = \{ (5;5);(5;6);(6;5)\} ;{\rm{n}}({\rm{AB}}) = 3 \Rightarrow P(AB) = \frac{3}{{36}}\)
\(\bar B = \{ ({\rm{a}};{\rm{b}})\mid {\rm{a}},{\rm{b}} \in \{ 1;2;3;4;6\} \} \Rightarrow {\rm{n}}(\bar B) = 5 \cdot 5 = 25.\)
\( \Rightarrow P(\bar B) = \frac{{25}}{{36}} \Rightarrow P(B) = 1 - P(\bar B) = 1 - \frac{{25}}{{36}} = \frac{{11}}{{36}}.\)
Vậy \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{3}{{11}}\)
Bạn An phải thực hiện hai thí nghiệm liên tiếp. Thí nghiệm thứ nhất có xác suất thành cồng là 0,7 . Nếu thí nghiệm thứ nhất thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai là 0,9 . Nếu thí nghiệm thứ nhất không thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai chỉ là 0,4 . Tính xác suất để:
Cả hai thí nghiệm đều thành công;
Gọi A là biến cố: "Thí nghiệm thứ nhất thành công" và B là biến cố: "Thí nghiệm thứ hai thành công". Khi đó biến cố "Cả hai thí nghiệm đều thành công" là AB .
Theo công thức nhân xác suắt ta có \({\rm{P}}({\rm{AB}}) = {\rm{P}}({\rm{A}}) \cdot {\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}})\).
Theo bài ra ta có \(P(A) = 0,7;P(B\mid A) = 0,9\).
Thay vào ta được \({\rm{P}}({\rm{AB}}) = 0,7 \cdot 0,9 = 0,63\).
Bạn An phải thực hiện hai thí nghiệm liên tiếp. Thí nghiệm thứ nhất có xác suất thành cồng là 0,7 . Nếu thí nghiệm thứ nhất thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai là 0,9 . Nếu thí nghiệm thứ nhất không thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai chỉ là 0,4 . Tính xác suất để:
Cả hai thí nghiệm đều không thành công;
Biến cố: "Cả hai thí nghiệm đều không thành công" là \(\bar A\bar B\).
Theo công thức nhân xác suất ta có \(P(\bar A\bar B) = P(\bar A) \cdot P(\bar B\mid \bar A)\).
Ta có \(P(\bar B\mid \bar A)\) là xác suắt đế thí nghiệm thứ hai không thành công nếu thí nghiệm thứ nhắt không thành công. Do đó, từ dữ kiện của bài toán ta có:
\(P(\bar B\mid \bar A) = 1 - 0,4 = 0,6;P(\bar A) = 1 - P(A) = 1 - 0,7 = 0,3.{\rm{ }}\)
Vậy \(P(\bar A\bar B) = 0,3 \cdot 0,6 = 0,18.{\rm{ }}\)
Bạn An phải thực hiện hai thí nghiệm liên tiếp. Thí nghiệm thứ nhất có xác suất thành cồng là 0,7 . Nếu thí nghiệm thứ nhất thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai là 0,9 . Nếu thí nghiệm thứ nhất không thành công thì xác suất thành công của thí nghiệm thứ hai chỉ là 0,4 . Tính xác suất để:
Thí nghiệm thứ nhất thành công và thí nghiệm thứ hai không thành công.
Biến cố "Thí nghiệm thứ nhất thành công và thí nghiệm thứ hai không thành công" là \(P(A\bar B) = P(A) \cdot P(\bar B\mid A)\)
Theo công thức nhân xác suất ta có \(P(A\bar B) = P(A) \cdot P(\bar B\mid A)\).
Ta có \(P(\bar B\mid A)\) là xác suất đế thí nghiệm thứ hai không thành công nếu thí nghiệm thứ nhất thành công. Do đó từ dữ kiện của bài toán ta có
\(P(\bar B\mid A) = 1 - 0,9 = 0,1;\quad P(A) = 0,7.{\rm{ }}\)
Vậy \(P(\bar B\mid A) = 0,7 \cdot 0,1 = 0,07\)
Trong một túi có một số chiếc kẹo cùng loại, chỉ khác màu, trong đó có 6 cái kẹo màu cam, còn lại là kẹo màu vàng. Hà lấy ngã̃u nhiên một cái kẹo từ trong túi, không trả lại.
Sau đó Hà lại lấy ngẫu nhiên thêm một cái kẹo khác từ trong túi. Biết rằng xác suất Hà lấy được cả hai cái kẹo màu cam là \(\frac{1}{3}\). Hỏi ban đầu trong túi có bao nhiêu cái kẹo?
Gọi A là biến cố: "Lằn 1 Hà lấy được kẹo màu cam";
B là biến cố: "Lần 2 Hà lấy được kẹo màu cam".
Khi đó AB là biến cố: "Cả hai lần Hà lấy được kẹo màu cam". Ta có \({\rm{P}}({\rm{AB}}) = \frac{1}{3}\).
Gọi \(n\) là số kẹo ban đầu trong túi \((n > 0)\).
Ta có \(P(A) = \frac{6}{n},P(B\mid A) = \frac{5}{{n - 1}}\).
Theo công thức nhân xác suất, ta có:
\(P(AB) = P(A) \cdot P(B\mid A) = \frac{6}{n} \cdot \frac{5}{{n - 1}} = \frac{{30}}{{{n^2} - n}} = \frac{1}{3}\)
\( \Rightarrow {n^2} - n - 90 = 0 \Leftrightarrow n = - 9{\rm{ (loai) ; }}n = 10(t/m).\)
Vậy ban đầu trong túi có 10 cái kẹo.
Phòng công nghệ của một công ty có 4 kĩ sư và 6 kĩ thuật viên. Chọn ra ngẫu nhiên đồng thời 3 người từ phòng. Tính xác suất để cả 3 người được chọn đều là kĩ sư biết rằng trong 3 người được chọn có ít nhất 2 kĩ sư.
Gọi A là biến cố "Cả 3 người được chọn đều là kĩ sư" và B là biến cố " 3 người được chọn có ít nhất 2 kĩ sư".
Cần tính \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}}) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}}\).
Số cách chọn 3 người từ phòng 10 người là \(C_{10}^3 = 120\) cách.
Số cách chọn 3 người trong có có ít nhất hai kĩ sư là \(C_4^2 \cdot C_6^1 + C_4^3 = 40\) cách. Suy ra \(P(B) = \frac{{40}}{{120}} = \frac{1}{3}\).
Số cách chọn 3 người đều là kĩ sư là \(C_4^3 = 4\) cách.
Do đó \(P(AB) = \frac{4}{{120}} = \frac{1}{{30}}\).
Vậy \(P(A\mid B) = \frac{1}{{30}}:\frac{1}{3} = \frac{1}{{10}}\).








