Giải SBT Toán 12 Tập 2 KNTT Bài 19. Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes có đáp án
23 người thi tuần này 4.6 642 lượt thi 6 câu hỏi
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
🔥 Học sinh cũng đã học
Bài tập GTLN, GTNN của hàm số lớp 12 (có lời giải)
Bài tập Một số bài toán thực tế liên quan đến GTLN, GTNN của hàm số lớp 12 (có lời giải)
Bài tập Tìm GTLN – GTNN của hàm số y = f(x) trên đoạn lớp 12 (có lời giải)
Bài tập Tìm GTLN – GTNN của hàm số y = f(x) trên khoảng, nửa khoảng lớp 12 (có lời giải)
Bài tập Tìm GTLN – GTNN bằng hình ảnh đồ thị cho trước lớp 12 (có lời giải)
Danh sách câu hỏi:
Lời giải
Gọi A là biến cố: “Em học sinh đó thuộc đội tuyển Toán”.
⇒ \(\overline A \) là biến cố: “Em học sinh đó thuộc đội tuyển Ngữ văn”.
B là biến cố: “Em đó được giải”.
Số phần tử không gian mẫu: n(Ω) = 10 + 8 = 18.
P(A) = \(\frac{{10}}{{18}}\), P(B | A) = 0,8.
P(\(\overline A \)) = \(\frac{8}{{18}}\), P(B | \(\overline A \)) = 0,7.
Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:
P(B) = P(A).P(B | A) + P(\(\overline A \)).P(B | \(\overline A \))
= \(\frac{{10}}{{18}}\).0,8 + \(\frac{8}{{18}}\).0,7
= \(\frac{{34}}{{45}}\) ≈ 0,7556.
Lời giải
Gọi A là biến cố: “Tottenham gặp đội xếp trên”;
B là biến cố: “Tottenham thắng”;
C là biến cố: “Tottenham thua”;
D là biến cố: “Tottenham hòa”.
Ta có: P(A) = \(\frac{7}{{19}}\); P(\(\overline A \)) = 1 – \(\frac{7}{{19}}\) = \(\frac{{12}}{{19}}\).
P(D | A) = 1 – P(B | A) – P(C | A) = 1 – 0,2 – 0,5 = 0,3.
P(D | \(\overline A \)) = 1 – P(B | \(\overline A \)) – P(C | \(\overline A \)) = 1 – 0,5 – 0,3 = 0,2.
Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:
P(D) = P(A). P(D | A) + P(\(\overline A \)).P(D | \(\overline A \))
= \(\frac{7}{{19}}\).0,3 + \(\frac{{12}}{{19}}\).0,2 = \(\frac{9}{{38}}\) ≈ 0,2368.
Lời giải
Gọi A là biến cố: “Lấy được chiếc kẹo sô cô la đen từ túi I”
B là biến cố: “Lấy được chiếc kẹo sô cô la trắng từ túi II”.
Ta có: P(A) = \(\frac{3}{5}\), P(\(\overline A \)) = \(\frac{2}{5}\).
Nếu A xảy ra tức là lấy được chiếc kẹo sô cô la đen từ túi I thì thêm 2 chiếc kẹo sô cô la đen vào túi II. Khi đó túi II có 9 chiếc kẹo với 6 chiếc sô cô la đen, 3 chiếc kẹo sô cô la trắng.
Nếu A không xảy ra tức là chọn được chiếc kẹo sô cô la trắng từ túi I thì thêm 2 chiếc kẹo sô cô la trắng vào túi II. Khi đó túi II có 9 chiếc kẹo với 4 chiếc sô cô la đen, 5 chiếc sô cô la trắng.
Vậy P(B | A) = \(\frac{3}{9}\), P(B | \(\overline A \)) = \(\frac{5}{9}\).
Theo công thức tính xác suất toàn phần, ta được:
P(B) = P(A).P(B | A) + P(\(\overline A \)).P(B | \(\overline A \))
= \(\frac{3}{5}.\frac{3}{9} + \frac{2}{5}.\frac{5}{9} = \frac{{19}}{{45}}\).
Lời giải
Gọi A là biến cố: “Sản phẩm của phân xưởng I”;
B là biến cố: “Sản phẩm là phế phẩm”.
Khi đó, \(\overline A \) là biến cố: “Sản phẩm của phân xưởng II”
\(\overline B \) là biến cố: “Sản phẩm không là phế phẩm”.
Ta có: P(A) = 0,4; P(B | A) = 0,05.
P(\(\overline A \)) = 0,6; P(B | \(\overline A \)) = 0,02.
Theo công thức Bayes, ta có:
P(A | B) = \(\frac{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right)}}{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right) + P\left( {\overline A } \right).P\left( {B|\overline A } \right)}}\)
= \(\frac{{0,4.0,05}}{{0,4.0,05 + 0,6.0,02}} = \frac{5}{8}\).
Vậy xác suất để chọn được phế phẩm từ phân xưởng I là \(\frac{5}{8}\).
Lời giải
Gọi A là biến cố: “Cuốn sách thuộc ngăn trên”.
B là biến cố: “Cuốn sách là cuốn tiểu thuyết của nhà văn nước ngoài”.
Do đó, P(A | B) là xác suất lấy được cuốn sách thuộc ngăn trên là cuốn tiểu thuyết của nhà văn nước ngoài.
Ta có: P(A) = \(\frac{1}{3}\), P(B | A) = \(\frac{2}{5}\),
P(\(\overline A \)) = \(\frac{2}{3}\), P(B | \(\overline A \)) = \(\frac{1}{5}\).
Từ đó theo công thức Bayes ta có:
P(A | B) = \(\frac{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right)}}{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right) + P\left( {\overline A } \right).P\left( {B|\overline A } \right)}}\) = \(\left( {\frac{1}{3}.\frac{2}{5}} \right):\left( {\frac{1}{3}.\frac{2}{5} + \frac{2}{3}.\frac{1}{5}} \right)\) = \(\frac{1}{2}\).
Lời giải
a) Gọi A là biến cố: “Chọn được chuồng II”.
B là biến cố: “Bắt được con thỏ trắng”.
Do đó, P(A | B) là xác suất bắt được con thỏ trắng là con thỏ ở chuồng II.
\(\overline A \) là biến cố: “Chọn được chuồng I”.
\(\overline B \) là biến cố: “Bắt được con thỏ nâu”.
Ta có: P(A) = \(\frac{5}{6}\); P(\(\overline A \)) = \(\frac{1}{6}\); P(B | A) = \(\frac{{14}}{{25}}\); P(B | \(\overline A \)) = \(\frac{{12}}{{25}}\).
Theo công thức Bayes, ta có:
P(A | B) = \(\frac{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right)}}{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right) + P\left( {\overline A } \right).P\left( {B|\overline A } \right)}}\) = \(\frac{{35}}{{41}}\).
b) Ta cần tính P(\(\overline A \) | \(\overline B \)) là xác suất chọn được thỏ nâu ở chuồng I.
Ta có: P(A) = \(\frac{5}{6}\); P(\(\overline A \)) = \(\frac{1}{6}\); P(\(\overline B \) | \(\overline A \)) = \(\frac{{13}}{{25}}\), P(\(\overline B \) | A) = \(\frac{{11}}{{25}}\).
Theo công thức Bayes, ta có:
P(\(\overline A \) | \(\overline B \)) = \(\frac{{P\left( {\overline A } \right).P\left( {\overline B |\overline A } \right)}}{{P\left( {\overline A } \right).P\left( {\overline B |\overline A } \right) + P\left( A \right).P\left( {\overline B |A} \right)}}\) = \(\frac{{13}}{{68}}\).