Câu hỏi:

23/08/2025 30 Lưu

Có hai đội thi đấu môn Bắn súng. Đội I có 5 vận động viên, đội II có 7 vận động viên. Xác suất đạt huy chương vàng của mỗi vận động viên đội I và đội ll tương ứng là 0,65 và 0,55 . Chọn ngẫu nhiên một vận động viên.

a) Tính xác suất để vận động viên này đạt huy chương vàng;

b) Giả sử vận động viên được chọn đạt huy chương vàng. Tính xác suất để vận động viên này thuộc đội \(I\).

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

a) Gọi A là biến cố: "VĐV được chọn thuộc đội I";

B là biến cố: "VĐV được chọn thuộc đội II";

E là biến cố: "VĐV được chọn đạt .

(Với VĐV: vận động viên, HCV : huy chương vàng).

Ta có \({\rm{B}} = \bar A\).

Ta cần tính \({\rm{P}}({\rm{E}})\). Theo công thức xác suất toàn phần, ta có

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

Theo bài ra ta có: \(P(A) = \frac{5}{{12}},P(\bar A) = P(B) = \frac{7}{{12}}\).

\({\rm{P}}({\rm{E}}\mid {\rm{A}})\) là xác suất để VĐV thuộc đội I đoạt HCV . Theo bài ra ta có \({\rm{P}}({\rm{E}}\mid {\rm{A}}) = \) 0,65 .

\(P(E\mid \bar A)\) là xác suất để V \(V\) thuộc đội II đoạt HCV . Theo bài ra ta có \(P(E\mid \bar A) = 0,55\).

Thay vào ta được \({\rm{P}}({\rm{E}}) = \frac{5}{{12}} \cdot 0,65 + \frac{7}{{12}} \cdot 0,55 \approx 0,5917\).

Vậy xác suất để vận động viên này đạt huy chương vàng là khoảng 0,5917 .

b) Ta có xác suất để vận động viên được chọn thuộc đội I, biết rằng vận động viên này đạt huy chương vàng, chính là xác suất \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{E}})\).

Theo công thức Bayes và kết quả ở câu a) ta có

\(P(A\mid E) = \frac{{P(A) \cdot P(E\mid A)}}{{P(E)}} \approx \frac{{\frac{5}{{12}} \cdot 0,65}}{{0,5917}} \approx 0,4577\)

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 .