Bài 1. Xác suất có điều kiện
Xác suất có điều kiện là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết xác suất, cho phép chúng ta tính toán xác suất của một sự kiện khi biết rằng một sự kiện khác đã xảy ra. Điều này khác với xác suất thông thường, vốn chỉ xem xét khả năng xảy ra của một sự kiện mà không phụ thuộc vào bất kỳ thông tin nào khác.
1. Định nghĩa xác suất có điều kiện
Giả sử A và B là hai biến cố bất kỳ trong không gian mẫu Ω. Xác suất có điều kiện của biến cố A khi biết biến cố B đã xảy ra, ký hiệu là P(A|B), được định nghĩa như sau:
P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B) (với P(B) > 0)
Trong đó:
- P(A|B): Xác suất của A khi biết B đã xảy ra.
- P(A ∩ B): Xác suất của biến cố giao của A và B (A và B cùng xảy ra).
- P(B): Xác suất của biến cố B.
2. Ví dụ minh họa
Ví dụ 1: Một hộp chứa 5 quả bóng đỏ và 3 quả bóng xanh. Rút ngẫu nhiên 2 quả bóng từ hộp. Tính xác suất để quả bóng thứ hai rút ra là màu đỏ, biết rằng quả bóng thứ nhất rút ra là màu xanh.
Giải:
Gọi A là biến cố “quả bóng thứ hai là màu đỏ” và B là biến cố “quả bóng thứ nhất là màu xanh”. Ta cần tính P(A|B).
P(A ∩ B) = Xác suất để quả bóng thứ nhất là xanh và quả bóng thứ hai là đỏ = (3/8) * (5/7) = 15/56
P(B) = Xác suất để quả bóng thứ nhất là xanh = 3/8
P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B) = (15/56) / (3/8) = 5/7
3. Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes
a. Công thức xác suất toàn phần:
Nếu B1, B2, ..., Bn là một hệ các biến cố xung khắc và hợp của chúng bằng không gian mẫu Ω (B1 ∪ B2 ∪ ... ∪ Bn = Ω), thì xác suất của biến cố A được tính bằng:
P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)
b. Công thức Bayes:
Công thức Bayes cho phép chúng ta tính xác suất của một biến cố khi biết kết quả của một biến cố khác. Công thức được biểu diễn như sau:
P(Bi|A) = [P(A|Bi)P(Bi)] / P(A)
4. Bài tập áp dụng
Bài 1: Một nhà máy có ba công nhân A, B, và C. Xác suất để A làm ra sản phẩm loại 1 là 0.2, của B là 0.3, và của C là 0.4. Chọn ngẫu nhiên một công nhân và yêu cầu họ làm ra một sản phẩm. Tính xác suất để sản phẩm đó là loại 1.
Bài 2: Trong một hộp có 10 quả bóng, trong đó có 3 quả bóng đỏ và 7 quả bóng xanh. Rút ngẫu nhiên 2 quả bóng từ hộp. Tính xác suất để cả hai quả bóng đều là màu đỏ.
5. Kết luận
Bài 1. Xác suất có điều kiện cung cấp những kiến thức cơ bản và quan trọng để hiểu và giải quyết các bài toán liên quan đến xác suất. Việc nắm vững các định nghĩa, công thức và ví dụ minh họa sẽ giúp bạn tự tin hơn trong việc ứng dụng lý thuyết vào thực tế. Hãy luyện tập thêm nhiều bài tập để củng cố kiến thức và nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề.
