设事件A和B发生的概率分别为0.7和0.5，求P（AB）的取值范围？ 设事件ab满足pa+pb=0.7,且ab仅发生一个的概率为0...
\u8bbeA\uff0cB\u4e3a\u4e24\u4e2a\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\uff0c\u5df2\u77e5P(A)=0.5\uff0cP(B)=0.3\uff0cP(AB)=0.7\uff0c\u6c42P(A | B)P\uff08A\uff09=0.5,P\uff08B\uff09=0.7,P(AUB)=0.8\u56e0\u4e3a P(AUB)=P(A)+P(B)-P(AB)\u5219P\uff08A-B\uff09=P(A\uff09-P(AB\uff09=P(AUB)-P(B)=0.1P\uff08B-A\uff09\uff09=P(B\uff09-P(AB\uff09=P(AUB)-P(A)=0.3
\u4e92\u65a5\u4e8b\u4ef6\uff08\u4e92\u4e0d\u76f8\u5bb9\u4e8b\u4ef6\uff09\u4e8b\u4ef6A\u4e0e\u4e8b\u4ef6B\uff0cAB=\u03a6\uff0c\u4e8b\u4ef6A\u4e0e\u4e8b\u4ef6B\u4e0d\u80fd\u540c\u65f6\u53d1\u751f\uff0c\u4e8b\u4ef6A\u4e0e\u4e8b\u4ef6B\u6ca1\u6709\u516c\u5171\u7684\u6837\u672c\u70b9\u3002
\u4e8b\u4ef6A\u7684\u5bf9\u7acb\u4e8b\u4ef6\uff0c\u4e8b\u4ef6A\u4e0d\u53d1\u751f\uff0c\u4e8b\u4ef6A\u7684\u5bf9\u7acb\u4e8b\u4ef6\u662f\u7531\u4e0d\u5c5e\u4e8e\u4e8b\u4ef6A\u7684\u6837\u672c\u70b9\u7ec4\u6210\uff0c\u8bb0\u4f5c\u0101\u3002
\u5dee\u4e8b\u4ef6\u53d1\u751f\uff0c\u5373\u4e8b\u4ef6A\u53d1\u751f\u4e14\u4e8b\u4ef6B\u4e0d\u53d1\u751f\uff0c\u662f\u7531\u5c5e\u4e8e\u4e8b\u4ef6A\u4f46\u4e0d\u5c5e\u4e8e\u4e8b\u4ef6B\u7684\u6837\u672c\u70b9\u7ec4\u6210\uff0c\u8bb0\u4f5cA\uff0dB\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599
\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u662f\u5728\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u4e2d\uff0c\u53ef\u80fd\u51fa\u73b0\u4e5f\u53ef\u80fd\u4e0d\u51fa\u73b0\uff0c\u800c\u5728\u5927\u91cf\u91cd\u590d\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u5177\u6709\u67d0\u79cd\u89c4\u5f8b\u6027\u7684\u4e8b\u4ef6\u53eb\u505a\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6(\u7b80\u79f0\u4e8b\u4ef6)\u3002\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u901a\u5e38\u7528\u5927\u5199\u82f1\u6587\u5b57\u6bcdA\u3001B\u3001C\u7b49\u8868\u793a\u3002\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u7684\u6bcf\u4e00\u4e2a\u53ef\u80fd\u51fa\u73b0\u7684\u8bd5\u9a8c\u7ed3\u679c\u79f0\u4e3a\u8fd9\u4e2a\u8bd5\u9a8c\u7684\u4e00\u4e2a\u6837\u672c\u70b9\uff0c\u8bb0\u4f5c\u03c9i\u3002\u5168\u4f53\u6837\u672c\u70b9\u7ec4\u6210\u7684\u96c6\u5408\u79f0\u4e3a\u8fd9\u4e2a\u8bd5\u9a8c\u7684\u6837\u672c\u7a7a\u95f4\uff0c\u8bb0\u4f5c\u03a9\uff0e\u5373\u03a9={\u03c91\uff0c\u03c92\uff0c\u2026\uff0c\u03c9n\uff0c\u2026}\u3002\u4ec5\u542b\u4e00\u4e2a\u6837\u672c\u70b9\u7684\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u79f0\u4e3a\u57fa\u672c\u4e8b\u4ef6\uff0c\u542b\u6709\u591a\u4e2a\u6837\u672c\u70b9\u7684\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u79f0\u4e3a\u590d\u5408\u4e8b\u4ef6\u3002
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P\uff08A\uff09=x ,P\uff08B\uff09=y;
x+y=0.7 ,x(1-y)+y(1-x)=0.5 ;
\u53ef\u77e5 xy=0.1
\u5373\u7ed3\u679c\uff1a 0.1
\u671b\u91c7\u7eb3\uff01
取值范围：0.2——0.5
解题过程如下：
由两事件的加法公式：P（A+B）=P（A）+P（B）-P（AB）
可知：P（AB）=P（A）+P（B）-P（A+B）
当A+B取到最大，即取整个样本空间时
P（A+B）达到最大（等于1）
此时P（AB）取到最小值=0.7+0.5-1=0.2
当B真包含于A时，P（A+B）达到最小 （P（A+B）=P（A）=0.7）
此时P（AB）取到最大值=0.7+0.5-0.7=0.5
所以P（AB）的变化范围是 0.2——0.5
扩展资料
对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x，则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数，简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。
可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。
设随机变量X具有概率密度fX(x)，-∞<x<∞，由设函数g(x)处处可导且恒有g'(x)>0（或恒有g'(x)<0），则Y=g(X)是连续型随机变量，其概率密度为
其中α=min(g(-∞),g(∞))，β=max(g(-∞),g(∞))，h(y)是g(x)的反函数。
取值范围：0.2——0.5
解题过程如下：
由两事件的加法公式：P（A+B）=P（A）+P（B）-P（AB）
可知：P（AB）=P（A）+P（B）-P（A+B）
当A+B取到最大，即取整个样本空间时
P（A+B）达到最大（等于1）
此时P（AB）取到最小值=0.7+0.5-1=0.2
当B真包含于A时，P（A+B）达到最小 （P（A+B）=P（A）=0.7）
此时P（AB）取到最大值=0.7+0.5-0.7=0.5
所以P（AB）的变化范围是 0.2——0.5
随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。
设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。
扩展资料
柯尔莫哥洛夫于1933年给出了概率的公理化定义，如下：
设E是随机试验，S是它的样本空间。对于E的每一事件A赋于一个实数，记为P(A)，称为事件A的概率。这里P(A)是一个集合函数，P(A)要满足下列条件：
（1）非负性：对于每一个事件A，有P(A)≥0;
（2）规范性：对于必然事件，有P(Ω)=1;
（3）可列可加性：设A1，A2……是两两互不相容的事件，即对于i≠j，Ai∩Aj=φ，（i,j=1,2……），则有P(A1∪A2∪……)=P(A1)+P(A2)+……
由两事件的加法公式：P（A+B）=P（A）+P（B）-P（AB）
可知：P（AB）=P（A）+P（B）-P（A+B）。
当A+B取到最大，即取整个样本空间时，P（A+B）达到最大（等于1），此时P（AB）取到最小值=0.7+0.5-1=0.2；
当B真包含于A时，P（A+B）达到最小 （P（A+B）=P（A）=0.7），此时P（AB）取到最大值=0.7+0.5-0.7=0.5；
所以，P（AB）的变化范围是 0.2---0.5
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