Câu hỏi:

02/08/2025 4 Lưu

Một công ty dược phẩm muốn so sánh tác dụng điều trị bệnh \(X\) của hai loại thuốc M và N . Công ty đã tiến hành thử nghiệm với 4000 bệnh nhân mắc bệnh X trong đó 2400 bệnh nhân dùng thuốc \({\rm{M}},1600\) bệnh nhân còn lại dùng thuốc N . Kết quả được cho trong bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) như sau: 
 
Một công ty dược phẩm muốn so sánh tác dụng điều trị bệnh \(X\) của hai loại thuốc M và N . Công ty đã tiến hành thử nghiệm với 4000 bệnh nhân mắc bệnh X trong đó 2400 bệnh nhân dùng thuốc \({\rm{M}},1600\) bệnh nhân còn lại dùng thuốc N . Kết quả được cho trong bảng dữ liệu thống kê \(2 \times 2\) như sau:     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 N , biết rằng bệnh nhân đó không khỏi bệnh. (ảnh 1)

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 N , biết rằng bệnh nhân đó không khỏi bệnh.

Quảng cáo

Trả lời:

verified
Giải bởi Vietjack

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 \(P(\bar A\mid \bar B) = \frac{{P(\bar A\bar B)}}{{P(\bar B)}} = \frac{{n(\bar A\bar B)}}{{n(\bar B)}} = \frac{{400}}{{1200}} = \frac{1}{3}\).

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

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 .

Lời giải

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 \(P(A\mid B) = \frac{{P(AB)}}{{P(B)}} = \frac{{1601}}{{164128}} \approx 9,755 \cdot {10^{ - 3}} = 0,009755\).