Câu hỏi:

23/08/2025 26 Lưu

Một loại vaccine được tiêm ở địa phương X. Người có bệnh nền thì với xác suất 0,35 có phản ứng phụ sau tiêm; người không có bệnh nền thì chỉ có phản ứng phụ sau tiêm với xác suất 0,16 . Chọn ngẫu nhiên một người được tiêm vaccine và người này có phản ứng phụ. Tính xác suất để người này có bệnh nền, biết rằng tỉ lệ người có bệnh nền ở địa phương X là \(18\% \).

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

Gọi A là biến cố: “Người đó có bệnh nền";

B là biến cố: "Người đó có phản ứng phụ sau tiêm".

Theo bài ra ta có \({\rm{P}}({\rm{A}}) = 18\%  = 0,18;P(\bar A) = 1 - P(A) = 0,82\)

\({\rm{P}}({\rm{B}}\mid {\rm{A}}) = 0,35;P(B\mid \bar A) = 0,16.{\rm{ }}\)

Ta cần tính \({\rm{P}}({\rm{A}}\mid {\rm{B}})\). Theo công thức Bayes ta có

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

\( = \frac{{0,18 \cdot 0,35}}{{0,18 \cdot 0,35 + 0,82 \cdot 0,16}} = \frac{{0,063}}{{0,1942}} \approx 0,3244\)

Vậy khi chọn ngẫu nhiên một người được tiêm vaccine và người này có phản ứng phụ thì xác suất để người này có bệnh nền là 0,3244 .

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 .