Тема Теория вероятностей и статистика
02 Конечные вероятностные пространства. Условная вероятность. Формула полной вероятности.
Вспоминай формулы по каждой теме
Решай новые задачи каждый день
Вдумчиво разбирай решения
ШКОЛКОВО.
Готовиться с нами - ЛЕГКО!
Подтемы раздела теория вероятностей и статистика
Решаем задачи

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 1#51921

В продажу поступает новый тест на COVID-19. Но перед тем, как выпустить его в широкое производство, необходимо рассчитать его эффективность. Предварительные исследования этого теста показали, что процент больных людей, которые корректно определены тестом как больные - 90%  , а процент здоровых людей, которые корректно определены тестом как здоровые - 99%  . Пусть также мы обладаем данными, что сейчас во всей популяции болеет 5%  населения.

Задача. Человек приходит сдавать тест. Найти вероятность того, что тест окажется:
a) ложноположительный (человек здоров, но тест показывает наличие вируса);
b) ложноотрицательный (человек болен, но тест показывает отсутствие вируса)?

Показать ответ и решение

a) Пусть событие A  состоит в том, что тест покажет наличие вируса. Пусть событие B  состоит в том, что человек здоров. Тогда нам нужно найти           P-(A-∩B)
P (A|B ) =  P(B)   - это и есть вероятность ложноположительного теста.

Со знаменателем P (B)  здесь всё легко - нам по условию дано, что из популяции болеет 5%  населения, значит, P(B ) = 0.95  .

А в числителе P(A ∩ B )  - это вероятность того, что человек одновременно здоров, а тест ему показал наличие вируса. Но тест показывает наличие вируса только у 90%  больных, значит, у 10%  здоровых он тоже показывает наличие вируса. Значит, P(A ∩ B ) = 0.1  . Таким образом,

          P-(A-∩-B)   -0.1   -1- 100-   10-  -2-
P (A|B ) =  P (B)   = 0.95 = 10 ⋅ 95 =  95 = 19

b) Пусть событие A  состоит в том, что тест покажет отсутствие вируса. Пусть событие B  состоит в том, что человек болен. Тогда нам нужно найти P (A |B) = P(PA∩(BB)-)   - это и есть вероятность ложноотрицательного теста.

Со знаменателем P (B)  здесь всё легко - нам по условию дано, что из популяции болеет 5%  населения, значит, P(B ) = 0.05  .

А в числителе P (A ∩ B)  - это вероятность того, что человек одновременно болен, а тест ему показал отсутствие вируса. Но тест показывает отсутствие вируса только у 99%  здоровых, значит, у 1%  больных он тоже показывает отсутствие вируса. Значит, P(A ∩ B ) = 0.01  . Таким образом,

          P(A ∩ B )   0.01    1
P(A |B ) = ---------=  ----=  --
            P(B )     0.05    5

Как же так? Несмотря на то, что по условию, казалось бы, тест навскидку кажется довольно хорошим (и, разумеется, именно цифры из условия и стоит озвучивать в рекламной компании, если мы хотим обмануть людей), но при расчётах например аж в целых 20%  случаев тест будет ложноотрицательный, то есть скажем больному человеку, что он здоров. Этот эффект вызван тем, что в популяции мало больных людей.

Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 2#51920

Рассеянный ученый проводил исследование и в некотором случайном эксперименте у него получились следующие вероятности:

P (N ) = 0.44,P (M ) = 0.8,P (N |M ) = 0.65

Не ошибся ли он?

Показать ответ и решение

Заметим, что P(N ∩ M ) = P (N|M ) ⋅P(M ) = 0.65 ⋅0.8 = 0.52  . Однако 0.52 > P (N)  , но вероятность пересечения события N  с каким угодно другим событием не может оказаться больше, чем просто сама P (N )  . Следовательно, учёный ошибся в расчётах.

Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 3#51919

В семье двое детей. Если считать, что рождение мальчика и девочки равновозможны, то:
a) Какова вероятность того, что в семье оба ребенка девочки?;
b) Если известно, что один из детей - девочка, то тогда какова вероятность того, что в семье оба ребенка девочки?

Показать ответ и решение

a) Всего есть 4 равновероятные возможности того, кто мог родиться в семье: Ω = {дд, мд, дм, м м} .

Следовательно, вероятность элементарного исхода, состоящего в том, что родились 2 девочки, равна 14 .

Замечание. Важно, что здесь мы выбрали именно классическое вероятностное пространство, то есть взяли такое

Ω = {дд, м д, дм, м м}

что все элементарные исходы в нем равновероятны. Поступи мы иначе, а именно, скажи мы, что возможны всего три исхода:

Ω˜ = {дет и одн ого пол а и оба м, де ти  одного п ола оба д, дет и р азноп о&#x043

то отсюда был бы соблазн сказать, что вероятность того, что обе девочки равна 1
3   - поскольку это один вариант из трёх в модели ˜Ω  Но это был бы неверный ответ. Поскольку МОДЕЛЬ ˜Ω  - НЕ ЯВЛЯЕТСЯ КЛАССИЧЕСКОЙ, В НЕЙ НЕ ВСЕ ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ ИСХОДЫ РАВНОВЕРОЯТНЫ.

b) Пусть A  - событие, состоящее в том, что оба ребенка девочки, B  - событие, состоящее в том, что один из детей - девочка. Тогда надо найти P(A |B ) = P(A∩B)-= -14=  1
           P(B)     34   3   .

Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 4#51918

На заводе изготовили 100 велосипедов, 5 из которых бракованные. Мы наугад выбираем три велосипеда из этих 100. Какова вероятность, что ни один из них не оказался бракованным?

Показать ответ и решение

Пусть A1   - событие, состоящее в том, что первый выбранный велосипед - не бракованный, A2   - событие, состоящее в том, что второй выбранный велосипед - не бракованный, A3   - событие, состоящее в том, что третий выбранный велосипед - не бракованный.

Тогда понятно, что нас интересует P (A1 ∩ A2 ∩ A3 )  . Но эту вероятность проще всего будет вычислить по так называемому правилу цепи. Оно работает, когда у нас вероятность каждого следующего события сильно зависит от того, случилось или не случилось предыдущее. Итак, можно расписать вероятность пересечения через условные вероятности:

P (A1 ∩ A2 ∩ A3 ) = P (A3|A1 ∩A2 )⋅P (A1 ∩A2 )

Ну и точно так же применяем еще раз это же соображение: P(A1 ∩ A2) = P(A2 |A1 )⋅P (A1)  :

P (A1 ∩A2 ∩ A3 ) = P (A3|A1 ∩ A2)⋅P (A1 ∩ A2) = P(A3|A1 ∩ A2) ⋅P(A2 |A1 )⋅P (A1 )

Эта последняя формула и называется правилом цепи. То есть у нас вероятность пересечения расписана только через условные вероятности. Мы так сделали, потому что так будет проще всего посчитать, ведь эти условные вероятности легко вычисляются.

Ну, во-первых понятно, что безусловная P (A ) = 95-
    1    100   , а далее P(A  |A  ) = 94
    2  1   99   . Потому что P(A  |A  )
    2  1  - это вероятность того, что второй окажется не бракованным, если мы первый взяли не бракованный. Но раз мы первый взяли не бракованный, то хороших велосипедов осталось 94, а всего их осталось 99. Именно поэтому получилась такая дробь.

Аналогично P (A3|A1 ∩ A2) = 9938   , потому что это вероятность того, что мы третий взяли не бракованный, при условии что первый и второй тоже были не бракованными. Но значит хороших велосипедов осталось 93, а всего их было уже 98. Поэтому у нас такая дробь.

Значит, в конце концов:

P(A  ∩ A  ∩ A ) = P (A  |A  ∩ A  )⋅P (A  |A  )⋅P (A ) = -95-⋅ 94-⋅ 93-= 27683
    1    2   3        3  1    2      2  1      1    100  99  98   32340
Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 5#51917

Кубик бросают два раза. Какова вероятность, что сумма выпавших очков при двух бросках - простое число?

Показать ответ и решение

Всего при двух бросках кубика у нас возможны 36 вариантов:

Ω =  {(1,1 ),(1,2),(1,3),...,(2,1),(2,,2),...,(6,6)}

То есть всевозможные пары (i,j)  где i = 1,...,6; j = 1,...,6  .

А исходы, при которых сумма является простым числом - это:

(1,1),(1,2),(2,1),(2,3),(3,2),(1,4),(4,1),(3,4),(4,3),(2,5 ),(5,2),(1,6),(6,1),(5,6),(6,5)

То есть их всего 15 штук. Следовательно, поскольку модель вероятности классическая, то есть все исходы равновероятны, то исходная вероятность равна 1356

Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 6#51916

Из 100 туристов, выехавших в заграничное путешествие, 10 человек не знают ни немецкого, ни французского языков, 76 человек знают немецкий и 83 – французский. Какая вероятность, что случайно выбранный турист в этом путешествии знает оба языка?

Показать ответ и решение

Пусть A  - событие, состоящее в том, что случайно выбранный турист знает немецкий, B  - событие, состоящее в том, что случайно выбранный турист знает французский. A ∪ B  - событие, состоящее в том, что случайно выбранный турист знает либо немецкий, либо французский, A ∩ B  - событие, состоящее в том, что случайно выбранный турист знает оба языка.

Тогда, понятное дело, P (A ) = 71600-   , P (B ) = 81300   . А как же посчитать P (A ∪ B )  ? Но мы-то по условию знаем, что 10  человек не знают ни того, ни другого языка. Значит, 90 человек знают хотя бы один. Следовательно, P(A ∪ B ) = 91000-   .

Но тогда, вспоминая формулу для вероятности объединения любых двух событий:

P (A ∪ B) = P(A )+ P (B) − P(A ∩ B )

Получаем, что

                                        1                  69
P (A ∩ B) = P (A )+ P (B) − P(A ∪ B ) = 100(76+ 83 − 90) = 100-

Но это и есть искомая вероятность.

Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 7#51915

Наудачу выбирается число от 1 до 1000. Найдите вероятность того, что оно делится хотя бы на одно из чисел: 3,6,7  .

Показать ответ и решение

Обозначим за A  событие, что наугад выбранное число делится на 3  , за B  событие, что наугад выбранное число делится на 6  и за C  событие, что наугад выбранное число делится на 7  . Понятно, что P (A) = 3130300-   (поскольку каждое третье число делится на 3). Аналогично, P(B ) = 1160060-   (поскольку каждое шестое число делится на 6) и        -142-
P(C ) = 1000   (поскольку каждое седьмое число делится на 7).

Далее, P (A ∩B )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 6. То есть делится на 6. Следовательно, P (A ∩B ) = P(B ) = 166-
                    1000   .

Аналогично, P(B ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 6  и на 7. То есть делится на 42. Следовательно,              23
P (B  ∩C ) = 1000-

И точно так же P(A ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 7. То есть делится на 21. Следовательно, P (A ∩ C ) = -47--
            1000   .

И, в конце концов, P(A ∩ B ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 6 и на 7. То есть делится на 42. Следовательно,                             -23--
P (A ∩ B ∩ C) = P (B  ∩C ) = 1000   .

Тогда по формуле включений-исключений для трёх событий, имеем: вероятность того, что наугад выбранное число делится хотя бы на одно из чисел: 3,6,7  , то есть P (A ∪ B ∪ C)  равна:

P (A ∪ B ∪ C) = P (A )+ B (B )+ P (C )− P (A ∩ B) − P(B ∩ C )− P (A ∩ C)+  P(A ∩ B ∩ C)

И, подставляя наши числа:

                  1                                         428
P (A ∪ B ∪ C) = ----(333 + 166 + 142− 166 − 23 − 47+ 23) = -----
                1000                                       1000
Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 8#51914

Наудачу выбирается число от 1 до 1000. Найдите вероятность того, что оно делится хотя бы на одно из чисел: 3,5,7  .

Показать ответ и решение

Обозначим за A  событие, что наугад выбранное число делится на 3  , за B  событие, что наугад выбранное число делится на 5  и за C  событие, что наугад выбранное число делится на 7  . Понятно, что P (A) = 3130300-   (поскольку каждое третье число делится на 3). Аналогично, P(B ) = 2100000-   (поскольку каждое пятое число делится на 5) и         -142-
P (C) = 1000   (поскольку каждое седьмое число делится на 7).

Далее, P (A ∩B )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 5. То есть делится на 15. Следовательно, P (A ∩ B) = -66-
            1000   .

Аналогично, P(B ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 5  и на 7. То есть делится на 35. Следовательно,              28
P (B  ∩C ) = 1000-

И точно так же P(A ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 7. То есть делится на 21. Следовательно, P (A ∩ C ) = -47--
            1000   .

И, в конце концов, P(A ∩ B ∩ C )  - это вероятность того, что наугад выбранное число делится одновременно на 3  и на 5 и на 7. То есть делится на 105. Следовательно,                 -9--
P (A ∩B  ∩C ) = 1000   .

Тогда по формуле включений-исключений для трёх событий, имеем: вероятность того, что наугад выбранное число делится хотя бы на одно из чисел: 3,5,7  , то есть P (A ∪ B ∪ C)  равна:

P (A ∪ B ∪ C) = P (A )+ B (B )+ P (C )− P (A ∩ B) − P(B ∩ C )− P (A ∩ C)+  P(A ∩ B ∩ C)

И, подставляя наши числа:

                  1                                       543
P (A ∪ B ∪ C) = ----(333 + 200 + 142− 66 − 28 − 47+ 9) = -----
                1000                                     1000
Ответ:

Ошибка.
Попробуйте повторить позже

Задача 9#51913

Одним из свойств вероятности является следующее соотношение, верное для любых событий A  , B  :

P (A ∪ B) = P(A )+ P (B) − P(A ∩ B )

Задача: А как будет выглядеть аналогичная формула для объединения трёх событий? То есть, как посчитать P (A ∪ B ∪ C)  , зная по отдельности P (A ),P(B ),P(C )  и всевозможные пересечения этих трёх множеств?

Показать ответ и решение

Давайте для начала нарисуем картинку

PIC

Понятно, что чтобы посчитать вероятность объединения P (A ∪ B ∪ C )  , нужно как минимум сложить вероятности событий A, B,C  . То есть, начало формулы будет явно таким, поскольку их мы учесть обязаны:

P (A ∪B  ∪C ) = P(A )+ B (B )+  P(C )+ ...

Но что же дальше? Ясно, что если мы так сложим вероятности, мы посчитаем вероятности попарных пересечений дважды: мы дважды учтём P (A ∩ B)  (как часть P(A )  и как часть P (B )  ), дважды учтём P(B ∩ C )  (как часть P (B)  и как часть P (C )  ) и дважды учтём P (A ∩ C )  (как часть P (A)  и как часть P(C )  ). Поэтому вероятности этих пересечений нужно отнять, чтобы не посчитать их дважды. Значит, наша формула продолжается так:

P (A ∪ B ∪ C ) = P(A )+ B (B )+ P (C )− P (A ∩ B )− P (B ∩ C) − P(A ∩ C )+ ...

Однако теперь заметим, что мы трижды посчитали сердцевину - вероятность тройного пересечения P (A ∩ B ∩ C)  - как часть P (A)  , как часть P(B )  и как часть P(C )  .

Однако и отняли вероятность сердцевины мы тоже три раза - когда отнимали − P(A ∩ B )− P (B ∩ C) − P(A ∩ C )  . Значит, на данном этапе вероятность сердцевины у нас вообще не посчитана, и её нужно добавить. Получается, что итоговая формула будет такая:

P (A ∪ B ∪ C) = P (A )+ B (B )+ P (C )− P (A ∩ B) − P(B ∩ C )− P (A ∩ C)+  P(A ∩ B ∩ C)

Замечание 1. Эта формула называется формулой включений-исключений и, разумеется, допускает обобщение на любое количество множеств.

Замечание 2. Разумеется, можно было доказать всё иначе, просто разбив наше изначальное объединение A ∪B  ∪C  на непересекающиеся части и сосчитав сумму их вероятностей.

Ответ:
Рулетка
Вы можете получить скидку в рулетке!