Câu hỏi:

23/08/2025 39 Lưu

Một xạ thủ bắn vào bia số 1 và bia số 2 . Xác suất để xạ thủ đó bắn trúng bia số 1 , bia số 2 lần lượt là 0,8 ; 0,9. Xác suất để xạ thủ đó bắn trúng cả hai bia là 0,8 . Xét hai biến cố sau:

A: "Xạ thủ đó bắn trúng bia số 1";

B: "Xạ thủ đó bắn trúng bia số 2".

a) Hai biến cố \(A\) và \(B\) có độc lập hay không?

b) Biết xạ thủ đó bắn trúng bia số 1 , tính xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 .

c) Biết xạ thủ đó không bắn trúng bia số 1, tính xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 .

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

a) Theo bài ra ta có: \(P(A) = 0,8;P(B) = 0,9;P(A \cap B) = 0,8\).

Vi \(P(A) \cdot P(B) = 0,8 \cdot 0,9 = 0,72 \ne 0,8 = P(A \cap B)\) nên hai biến cố \(A\) và \(B\) không độc lập.

b) Ta có xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 , biết xạ thủ bắn trúng bia số 1 chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}})\).

Khi đó, \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) = \frac{{P(A \cap B)}}{{P(A)}} = \frac{{0,8}}{{0,8}} = 1\).

Vậy nếu biết xạ thủ đó bắn trúng bia số 1 thì xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 là 1 .

c) Ta có xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 , biết xạ thủ không bắn trúng bia số 1 chính là xác suất có điều kiện \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A)\).

Áp dụng công thức xác suất toàn phần, ta có:

\({\rm{P}}({\rm{B}}) = {\rm{P}}({\rm{A}}) \cdot {\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) + {\rm{P}}(\bar A) \cdot {\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A).\)

Suy ra \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A) = \frac{{P(B) - P(A) \cdot P(B\mid A)}}{{P(\bar A)}} = \frac{{0,9 - 0,8 \cdot 1}}{{1 - 0,8}} = 0,5\).

Vậy nếu biết xạ thủ đó không bắn trúng bia số 1 thì xác suất xạ thủ đó bắn trúng bia số 2 là 0,5 .

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Gọi \(A\) là biến cố: "Bà \(N\) bị bệnh hiểm nghèo \(Y\) "; \(B\) là biến cố: "Xét nghiệm cho kết quả dương tính".

a) Trước khi tiến hành xét nghiệm, xác suất không mắc bệnh hiểm nghèo Y của bà N là

\(P(\bar A) = 1 - P(A) = 1 - 0,005 = 0,995.{\rm{ }}\)

b) Ta cần tính \(P(\bar A\mid \bar B)\).

Theo công thức Bayes ta có: \(P(\bar A\mid \bar B) = \frac{{P(\bar A) \cdot P(\bar B\mid \bar A)}}{{P(\bar A) \cdot P(\bar B\mid \bar A) + P(A) \cdot P(\bar B\mid A)}}.\)

\(P(\bar B\mid \bar A)\) là xác suất để bà \(N\) có xét nghiệm là âm tính nếu bà \(N\) không bị bệnh \(Y\).

Theo bài ra ta có: \(P(\bar B\mid \bar A) = 0,97{\rm{;}}\)

\(P(\bar B\mid A)\) là xác suất để bà N có xét nghiệm âm tính nếu bà N bị bệnh Y

\(P(\bar B\mid A) = 1 - 0,94 = 0,06.{\rm{ }}\)

Thay vào công thức Bayes ta có: \(P(\bar A\mid \bar B) = \frac{{0,995 \cdot 0,97}}{{0,995 \cdot 0,97 + 0,005 \cdot 0,06}} \approx 0,9997.\)

Như vậy, với xét nghiệm cho kết quả âm tính, xác suất không mắc bệnh Y của bà N tăng lên thành \(99,97\% \) (trước xét nghiệm là \(99,5\% \) ).

Lời giải

Xét hai biến cố:

A: "Con bò được chọn ra không bị mắc bệnh bò điên".

B: "Con bò được chọn ra có phản ứng dương tính".

Vỉ tỉ lệ bò bị mắc bệnh bò điên ở Hà Lan là 13 con trên 1000000 con nên tỉ lệ bò mắc bệnh bò điên ở Hà Lan là \({\rm{P}}(\bar A) = 0,000013\).

Suy ra \(P(A) = 1 - 0,000013 = 0,999987\).

Trong số những con bò không bị mắc bệnh thì xác suất để có phản ứng dương tính trong xét nghiệm A là \(10\% \), suy ra \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) = 0,1\).

Khi con bò mắc bệnh bò điên thì xác suất để có phản ứng dương tính trong xét nghiệm A là \(70\% \) nên \({\rm{P}}({\rm{B}}\mid \bar A) = 0,7\).

Ta thấy xác suất mắc bệnh bò điên của một con bò ở Hà Lan xét nghiệm có phản ứng dương tính với xét nghiệm A chính là \({\rm{P}}(\bar A\mid {\rm{B}})\). Áp dụng công thức Bayes, ta có:

\(P(\bar A\mid B) = \frac{{P(\bar A) \cdot P(B\mid \bar A)}}{{P(\bar A) \cdot P(B\mid \bar A) + P(A) \cdot P(B\mid A)}}\)

\( = \frac{{0,000013 \cdot 0,7}}{{0,000013 \cdot 0,7 + 0,999987 \cdot 0,1}} \approx 0,000091.\)

Vậy khi một con bò ở Hà Lan có phản ứng dương tính với xét nghiệm A thì xác suất để nó bị mắc bệnh bò điên là 0,000091 .