相互独立事件同时发生的概率怎么算 相互独立事件同时发生的概率问题

\u4ec0\u4e48\u662f\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u4e8b\u4ef6\u540c\u65f6\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u516c\u5f0f

\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u6307\u7684\u662f\u4e00\u4e2a\u4e8b\u4ef6\u7684\u53d1\u751f\u4e0d\u4f1a\u5bf9\u53e6\u4e00\u4e2a\u4e8b\u4ef6\u7684\u53d1\u751f\u6982\u7387\u4ea7\u751f\u5f71\u54cd:
\u5373\u4e0d\u7ba1\u4e8b\u4ef6a\u53d1\u751f\u4e0e\u5426\uff0c\u4e8b\u4ef6b\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u90fd\u4e00\u6837\uff0cp\uff08b/a\uff09=p(b);
\u540c\u6837\u4e0d\u7ba1b\u53d1\u751f\u4e0e\u5426\uff0c\u4e8b\u4ef6a\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u4e5f\u4e00\u6837\uff0cp\uff08a/b\uff09=p(a);
\u901a\u5e38\u4e24\u4ef6\u4e8b\u540c\u65f6\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387p(ab)=p(a/b)p(b)=p\uff08b/a\uff09p(a\uff09\uff08\u4e0d\u7ba1a\u3001b\u662f\u5426\u72ec\u7acb\uff0c\u6b64\u516c\u5f0f\u7686\u6210\u7acb\uff09\u3002\u800c\u5224\u65ad\u4e8b\u4ef6\u662f\u5426\u72ec\u7acb\uff0c\u5c31\u662f\u6309\u7167\u4e0a\u9762\u6240\u8bf4\u7684\u5b9a\u4e49\uff0c\u5c31\u597d\u6bd4\u4f60\u540c\u5b66\u611f\u5192\u4e86\uff08\u4e8b\u4ef6b\uff09\uff0c\u4e8e\u662f\u4e0e\u4ed6\u63a5\u89e6\u8f83\u591a\u7684\u4f60\u60a3\u611f\u5192\u7684\u6982\u7387p(a/b)\u5c31\u4e0d\u7b49\u4e8e\u4f60\u672c\u6765\u53ef\u80fd\u60a3\u611f\u5192\u7684\u6982\u7387p(a)\uff0c\u56e0\u6b64\u4f60\u4eec\u6700\u540e\u540c\u65f6\u611f\u5192\u8fd9\u4e00\u4e8b\u4ef6\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387p(ab)=p(a/b)p(b)\uff1b\u76f8\u53cd\uff0c\u975e\u6d32\u67d0\u4eba\u60a3\u611f\u5192\uff08\u4e8b\u4ef6b\uff09\u4e0e\u5426\u5c31\u4e0d\u5f71\u54cd\u4f60\u662f\u5426\u60a3\u611f\u5192\uff08\u6b64\u5904\u5047\u8bbe\u6ca1\u6709\u8774\u8776\u6548\u5e94or
something
like
this\uff09\uff0c\u8fd9\u65f6p\uff08a/b\uff09=p(a)\u3002\u540c\u6837\u4f60\u60a3\u4e0d\u60a3\u611f\u5192\u5bf9\u4ed6\u4e5f\u6ca1\u5f71\u54cd\uff0cp\uff08b/a\uff09=p(b)\u3002
\u56e0\u6b64\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u4e8b\u4ef6a\u3001b\u540c\u65f6\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387:
p(ab)=p(a)p(b)
\u4e92\u65a5\u4e8b\u4ef6\u6307\u7684\u662f\u53ea\u8981a\u4e8b\u4ef6\u53d1\u751f\uff0cb\u4e8b\u4ef6\u5c31\u4e0d\u53ef\u80fd\u53d1\u751f\uff1b\u53cd\u4e4b\u4ea6\u6210\u7acb\u3002\u5373p(ab)=0\uff0c\u56e0\u4e3ap\uff08b/a\uff09=p(a/b)=0
\u4e92\u65a5\u4e8b\u4ef6a\u3001b\u7684\u6982\u7387:p(a+b)=p(a)+p(b)\u3002
\u4f8b\u5b50\u7565\u53bb\uff0c\u4e0d\u5584\u6b64\u9053ing~
\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u548c\u4e92\u65a5\u67d0\u79cd\u610f\u4e49\u4e0a\u662f\u76f8\u53cd\u7684\u6982\u5ff5\uff0c\u4e24\u4e2a\u4e8b\u4ef6\u4e92\u65a5\u5c31\u80af\u5b9a\u4e0d\u72ec\u7acb\uff0c\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u5c31\u80af\u5b9a\u4e0d\u4e92\u65a5\uff0c\u5e94\u8be5\u8bf4\u4e92\u65a5\u662f\u4e0d\u4e92\u76f8\u72ec\u7acb\u7684\u4e00\u79cd\u60c5\u5f62\u3002
that\u2019s
it\uff0chope
it
is
easy
to
understand~

\u505a\u6982\u7387\u9898\u4e00\u5b9a\u8981\u6ce8\u610f\u683c\u5f0f\uff0c\u8fd9\u91cc\u7684\u683c\u5f0f\u4f9b\u4f60\u53c2\u8003\u4e00\u4e0b\u3002
\u89e3\uff1a\u8bbe\u201c\u7532\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u201d\u4e3a\u4e8b\u4ef6A\uff0c\u201c\u4e59\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u201d\u4e3a\u4e8b\u4ef6B\u3002
\uff081\uff09P=P(A)*P(B)=0.6*0.8=0.48
\u7b54\uff1a\u7532\u4e59\u90fd\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u7684\u6982\u7387\u4e3a0.48
\uff082\uff09P=0.6*0.2+0.4*0.8=0.44
\u7b54\uff1a\u6070\u6709\u4e00\u95e8\u51fb\u4e2d\u7684\u6982\u7387\u4e3a0.44
\uff083\uff09P=0.2*0.4=0.08
\u7b54\uff1a\u6ca1\u6709\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u7684\u6982\u7387\u4e3a0.08
\uff084\uff09P=0.2*0.4+0.6*0.2+0.4*0.8=0.52
\u7b54\uff1a\u81f3\u591a\u6709\u4e00\u95e8\u70ae\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u7684\u6982\u73870.52
\uff085\uff09P=0.6*0.2+0.4*0.8+0.6*0.8=0.92
\u7b54\uff1a\u81f3\u5c11\u6709\u4e00\u95e8\u70ae\u51fb\u4e2d\u7f8e\u673a\u7684\u6982\u7387\u4e3a0.92
\uff086\uff09P=1-0.4*0.2*0.8=0.936
\u7b54\uff1a\u7f8e\u673a\u88ab\u51fb\u4e2d\u7684\u6982\u7387\u4e3a0.936

如A,B两个事件,相互独立;

例如:两个独立的小盒中,一个装有:3黑球,1红球;

另一个装有:4黑球,1白球;

随机事件A:对第一袋,一把抓起的是红球;P(A)=1/4

随机事件B:对第二袋,一把抓起的是白球;P(B)=1/5

A,B同时发生的概率为:P(AB)=P(A)P(B)=1/4*1/5=1/20

扩展资料:

事件B发生或不发生对事件A不产生影响,就说事件A与事件B之间存在某种“独立性”,其对象可以是多个。

在一定条件下,重复做n次试验,nA为n次试验中事件A发生的次数,如果随着n逐渐增大,频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近,则数值p称为事件A在该条件下发生的概率,记做P(A)=p。

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Ω,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)+……

概率具有以下7个不同的性质:

性质1:P(Φ)=0;

性质2:(有限可加性)当n个事件A1,…,An两两互不相容时: P(A1∪...∪An)=P(A1)+...+P(An);

性质3:对于任意一个事件A:P(A)=1-P(非A);

性质4:当事件A,B满足A包含于B时:P(B-A)=P(B)-P(A),P(A)≤P(B);

性质5:对于任意一个事件A,P(A)≤1;

性质6:对任意两个事件A和B,P(B-A)=P(B)-P(A∩B);

性质7:(加法公式)对任意两个事件A和B,P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。



既然想相互独立的,那么同时发生的概率,就是两者的概率的乘积
即A、B独立,则P(AB)=P(A)*P(B)
这是有公式的。
PS:AB表示A、B同时发生。

相互独立事件同时发生的概率可以通过将各个事件的概率相乘来计算。

知识点定义来源&讲解:

相互独立事件是指两个或多个事件之间没有相互影响,发生一个事件不会对其他事件的发生产生影响的情况。在概率论中,相互独立是一个重要的概念,用于描述事件之间的关系。

知识点运用:

对于两个相互独立的事件A和B,它们同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。即 P(A 且 B) = P(A) * P(B)。

知识点例题讲解:

假设事件A表示掷一次硬币正面朝上的概率为1/2,事件B表示摇一次骰子出现6点的概率为1/6。那么,同时掷硬币正面朝上且摇到骰子出现6点的概率可以用概率乘法来计算:

P(A 且 B) = P(A) * P(B) = (1/2) * (1/6) = 1/12

所以,同时掷硬币正面朝上且摇到骰子出现6点的概率为1/12。



相互独立事件同时发生的概率可以通过将各个事件的概率相乘来计算。

假设有两个独立事件A和B,且各自发生的概率分别为P(A)和P(B)。那么这两个事件同时发生的概率为P(A ∩ B) = P(A) × P(B)。

例如,假设扔一枚硬币,事件A为正面朝上的概率为0.5,事件B为反面朝上的概率为0.5。那么这两个事件同时发生的概率为P(A ∩ B) = 0.5 × 0.5 = 0.25。

同样地,如果有更多的独立事件同时发生,可以将它们的概率相乘得到它们同时发生的概率。

如A,B两个事件,相互独立;
例如:两个独立的小盒中,一个装有:3黑球,1红球;
另一个装有:4黑球,1白球;
随机事件A:对第一袋,一把抓起的是红球;P(A)=1/4
随机事件B:对第二袋,一把抓起的是白球;P(B)=1/5
A,B同时发生的概率为:P(AB)=P(A)P(B)=1/4*1/5=1/20

  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囧浣璁$畻?
    绛旓細鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囧彲浠ラ氳繃灏嗗悇涓簨浠剁殑姒傜巼鐩镐箻鏉ヨ绠銆傜煡璇嗙偣瀹氫箟鏉ユ簮&璁茶В锛氱浉浜掔嫭绔嬩簨浠舵槸鎸囦袱涓垨澶氫釜浜嬩欢涔嬮棿娌℃湁鐩镐簰褰卞搷锛屽彂鐢熶竴涓簨浠朵笉浼氬鍏朵粬浜嬩欢鐨勫彂鐢熶骇鐢熷奖鍝嶇殑鎯呭喌銆傚湪姒傜巼璁轰腑锛岀浉浜掔嫭绔嬫槸涓涓噸瑕佺殑姒傚康锛岀敤浜庢弿杩颁簨浠朵箣闂寸殑鍏崇郴銆傜煡璇嗙偣杩愮敤锛氬浜庝袱涓浉浜掔嫭绔嬬殑浜嬩欢A鍜孊锛屽畠浠...
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鐨勬鐜鍏紡
    绛旓細鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鐨勬鐜囪绠楀叕寮忎负锛歅锛圓B锛=P锛圓锛*P锛圔锛锛屾棦鐒剁浉浜掔嫭绔嬶紝閭d箞鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囷紝灏辨槸涓よ呯殑姒傜巼鐨勪箻绉嵆A銆丅鐙珛锛孉B琛ㄧずA銆丅鍚屾椂鍙戠敓銆傚畾涔変腑鐨勭瓑寮 P(A鈭〣)=P(AB)=P(A)P(B) 鏄湪姒傜巼璁轰腑瀹氫箟涓や釜浜嬩欢 A 鍜 B 鐩镐簰鐙珛鐨勬爣鍑嗐傝繖閲岀殑 P 琛ㄧず姒傜巼锛孉鈭〣 鎴 AB 琛ㄧず浜嬩欢...
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鐨勬鐜璁$畻鍏紡鏄粈涔?
    绛旓細鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鐨勬鐜囪绠楀叕寮忥細鍋囪鏈変袱涓浉浜掔嫭绔嬬殑浜嬩欢 A 鍜 B锛屽畠浠殑姒傜巼鍒嗗埆涓 P(A) 鍜 P(B)锛鍏紡鏄疨(AB)=P(A)P(B)銆傚叾涓紝P(A \cap B) 琛ㄧず浜嬩欢 A 鍜屼簨浠 B 鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囥傚鏋滄秹鍙婃洿澶氱殑鐩镐簰鐙珛浜嬩欢锛屾瘮濡備簨浠 C銆佷簨浠 D 绛夛紝瀹冧滑鐨勬鐜囧垎鍒负 P(C)銆丳(D) 绛夛紝閭d箞澶...
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囨庝箞绠
    绛旓細A锛孊鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜涓猴細P锛圓B锛=P锛圓锛塒锛圔锛=1/4*1/5=1/20
  • 浜嬩欢A鍜屼簨浠禕鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜鏄灏?
    绛旓細浜嬩欢A鍜屼簨浠禕鐩镐簰鐙珛锛鍥犳瀹冧滑鐨勮仈鍚堟鐜囧彲浠ユ寜鐓у涓嬪叕寮忚绠楋細P(AB)=P(A)P(B)灏嗛鐩腑缁欏嚭鐨勬鐜囧煎甫鍏ヤ笂杩板叕寮锛屽彲浠ュ緱鍒帮細P(AB)=0.5\times 0.6=0.3 鍗充簨浠禔鍜屼簨浠禕鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囦负0.3銆備簨浠禔-B鍙互琛ㄧず涓轰簨浠禔鍙戠敓涓擝涓嶅彂鐢燂紝瀹冪殑姒傜巼鍙互閫氳繃濡備笅鍏紡璁$畻锛歅(A-B)=P(A)-P(...
  • 涓や釜鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜,绛変簬姣忎釜浜嬩欢鍙戠敓鐨勬鐜囩殑绉傚嵆...
    绛旓細銆愮瓟妗堛戯細A 瀵逛簬涓や釜鐙珛浜嬩欢A涓嶣涔嬪拰鐨勬鐜囷紙鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜锛夛紝绛変簬A銆丅鍗曠嫭鍙戠敓鐨勬鐜囩殑涔樼Н锛屽嵆锛歅锛圓B锛=P锛圓锛壜稰锛圔锛
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鐨勬鐜鍏紡
    绛旓細P锛圓鈭〣锛=P锛圓锛壝桺锛圔锛夈侾锛圓鈭〣锛夎〃绀轰簨浠禔鍜孊鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜锛孭锛圓锛夊拰P锛圔锛夊垎鍒〃绀轰簨浠禔鍜孊鍗曠嫭鍙戠敓鐨勬鐜囥傝繖涓叕寮忔槸璁$畻鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鑱斿悎姒傜巼鐨勫熀纭銆傞渶瑕佹敞鎰忕殑鏄紝鍙湁鐩镐簰鐙珛鐨勪簨浠舵墠鑳戒娇鐢ㄨ繖涓叕寮忥紝浜嬩欢涔嬮棿瀛樺湪鍏宠仈鎴栦緷璧栵紝灏变笉鑳戒娇鐢ㄨ繖涓叕寮忔潵璁$畻鑱斿悎姒傜巼銆
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜闂
    绛旓細2銆佹伆濂芥湁涓涓櫧鐞鐨勬鐜鏄細鐢插潧瀛愭娊鍒扮櫧鐞冿紝涔欏潧瀛愭娊鍒伴粦鐞冿紱鎴栬呯敳鍧涘瓙鎶藉埌榛戠悆锛屼箼鍧涘瓙鎶藉埌鐧界悆銆備袱鑰呮鐜囦箣鍜岋紝鍗3/5*3/5+2/5*2/5=13/25銆3.銆佽嚦灏戞湁涓涓櫧鐞冪殑姒傜巼鏄細1-涓や釜鍧涘瓙閮芥娊鍒伴粦鐞冪殑姒傜巼锛屽嵆1-2/5*3/5=19/25銆4銆佽嚦澶氭湁涓涓櫧鐞冪殑姒傜巼鏄細鎭板ソ涓涓櫧鐞冪殑姒傜巼+閮芥槸...
  • 鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜
    绛旓細瑙o細(1)P=1/3*1/4=1/12 (2)P=(1-1/3)*(1-1/4)=2/3*3/4=1/2 (3)鎭版湁涓浜虹牬璇戯紝璇存槑鏃㈡病鏈夐兘鐮磋瘧锛屼篃娌℃湁閮界牬璇戜笉浜嗭紝鎵浠 P=1-1/12-1/2=5/12 (4)鑷冲皯鏈変竴浜虹牬璇戝嚭瀵嗙爜鐨勫弽闈㈡槸鐢蹭箼涓や汉閮界牬璇戜笉浜嗗瘑鐮侊紝鎵浠 P=1-1/2=1/2 濡備粛鏈夌枒鎯戯紝娆㈣繋杩介棶銆 绁濓細瀛︿範杩涙...
  • 浜嬩欢A涓庝簨浠禕鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜鏄灏?
    绛旓細P(AB)鏄袱涓鐩镐簰鐙珛浜嬩欢鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜锛岀瓑浜庢瘡涓簨浠跺彂鐢熺殑姒傜巼鐨勭Н锛屽嵆P(A•B)=P(A)•P(B)銆侾(A路B)锛屼腑闂寸殑鐐逛箻涓鑸槸涓嶇渷鐣ョ殑锛屼互琛ㄧず鏄袱涓簨浠讹紝鑰屼笉鏄簨浠禔B锛堜竴涓簨浠讹級銆侾(A路B)琛ㄧず浜嬩欢A涓庝簨浠禕鍚屾椂鍙戠敓鐨勬鐜囷紝涔嬫墍浠ョ敤杩欑璁版硶锛屾槸鍥犱负鐮旂┒浜嬩欢A涓庝簨浠禕鍚屾椂鍙戠敓...
  • 扩展阅读:两两独立的三个事件abc ... 三个事件独立的条件 ... 当三个事件两两独立时 ... 三个事件独立满足什么 ... 对立事件满足的条件 ... 设事件a与b相互独立 ... 相互独立的事件的并集 ... ab事件独立的图 ... 三个事件两两独立韦恩图 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网