Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes là những công cụ quan trọng trong việc giải quyết các bài toán xác suất có điều kiện. Chúng giúp tính toán xác suất của một sự kiện khi biết thông tin về các sự kiện liên quan.
Nắm vững lý thuyết này là điều kiện cần thiết để đạt điểm cao trong các kỳ thi Toán 12, đặc biệt là kỳ thi THPT Quốc gia.
1. Công thức xác suất toàn phần
1. Công thức xác suất toàn phần
Cho hai biến cố A và B. Khi đó, ta có công thức sau: \(P(B) = P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A )\) |
Ví dụ 1: Ông An hằng ngày đi làm bằng xe máy hoặc xe buýt. Nếu hôm nay ông đi làm bằng xe buýt thì xác suất để hôm sau ông đi làm bằng xe máy là 0,4. Nếu hôm nay ông đi làm bằng xe máy thì xác suất để hôm sau ông đi làm bằng xe buýt là 0,7. Xét một tuần mà thứ hai ông An đi làm bằng xe buýt. Tính xác suất để thứ tư trong tuần đó, ông An đi làm bằng xe máy.
Giải:
Gọi A là biến cố: “Thứ ba, ông An đi làm bằng xe máy”; B là biến cố: “Thứ tư, ông An đi làm bằng xe máy”. Ta cần tính P(B). Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:
\(P(B) = P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A )\)
\(P(B) = P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A ) = 0,4.0,3 + 0,6.0,4 = 0,36\)
2. Công thức Bayes
Cho A và B là hai biến cố, với P(B) > 0. Khi đó, ta có công thức sau: \(P(A|B) = \frac{{P(A).P(B|A)}}{{P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A )}}\) |
Ví dụ 2: Trong một kỳ thi tốt nghiệp trung học phổ thông, một tỉnh X có 80% học sinh lựa chọn tổ hợp A00. Biết rằng, nếu một học sinh chọn tổ hợp A00 thì xác suất để học sinh đó đỗ đại học là 0,6; còn nếu mọt học sinh không chọn tổ hợp A00 thì xác suất để học sinh đỗ đại học là 0,7. Chọn ngẫu nhiên một học sinh của tỉnh X đã tốt nghiệp trung học phổ thông trong kì thi trên. Biết rằng học sinh này đã đỗ đại học. Tính xác suất để học sinh đó chọn tổ hợp A00.
Giải:
Gọi A là biến cố: “Học sinh đó chọn tổ hợp A00”; B là biến cố: “Học sinh đó đỗ đại học”.
Ta cần tính P(A|B). Theo công thức Bayes, ta cần biết: \(P(A),P(\overline A ),P(B|A)\) và \(P(B|\overline A )\).
Ta có: P(A) = 0,8; \(P(\overline A )\) = 1 – P(A) = 1 – 0,8 = 0,2.
P(B|A) là xác suất để một học sinh đỗ đại học với điều kiện học sinh đó chọn tổ hợp A00.
\( \Rightarrow P(B|A) = 0,6\).
\(P(B|\overline A )\) là xác suất để một học sinh đỗ đại học với điều kiện học sinh đó không chọn tổ hợp A00.
\( \Rightarrow P(B|\overline A ) = 0,7\).
Thay vào công thức Bayes ta được:
\(P(A|B) = \frac{{P(A).P(B|A)}}{{P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A )}} = \frac{{0,8.0,6}}{{0,8.0,6 + 0,2.0,7}} \approx 0,7742\)

Trong chương trình Toán 12 Kết nối tri thức, hai công thức quan trọng liên quan đến xác suất có điều kiện là công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes. Hiểu rõ và vận dụng thành thạo hai công thức này là yếu tố then chốt để giải quyết các bài toán xác suất phức tạp.
Công thức xác suất toàn phần được sử dụng để tính xác suất của một biến cố A khi biết các biến cố B1, B2, ..., Bn là một hệ đầy đủ các biến cố xung khắc, nghĩa là:
Công thức xác suất toàn phần được biểu diễn như sau:
P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)
Ví dụ: Một nhà máy có hai dây chuyền sản xuất. Dây chuyền 1 sản xuất 60% tổng số sản phẩm và tỷ lệ sản phẩm lỗi là 2%. Dây chuyền 2 sản xuất 40% tổng số sản phẩm và tỷ lệ sản phẩm lỗi là 3%. Tính xác suất một sản phẩm được chọn ngẫu nhiên là sản phẩm lỗi.
Giải:
Áp dụng công thức xác suất toàn phần:
P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) = 0.02 * 0.6 + 0.03 * 0.4 = 0.012 + 0.012 = 0.024
Vậy xác suất một sản phẩm được chọn ngẫu nhiên là sản phẩm lỗi là 2.4%.
Công thức Bayes được sử dụng để tính xác suất có điều kiện P(Bi|A) khi biết xác suất có điều kiện P(A|Bi) và xác suất P(Bi). Công thức Bayes được biểu diễn như sau:
P(Bi|A) = [P(A|Bi)P(Bi)] / P(A)
Trong đó P(A) được tính bằng công thức xác suất toàn phần: P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)
Ví dụ: Tiếp tục ví dụ trên, nếu một sản phẩm được chọn ngẫu nhiên là sản phẩm lỗi, tính xác suất sản phẩm đó được sản xuất từ dây chuyền 1.
Giải:
Áp dụng công thức Bayes:
P(B1|A) = [P(A|B1)P(B1)] / P(A) = (0.02 * 0.6) / 0.024 = 0.012 / 0.024 = 0.5
Vậy xác suất sản phẩm lỗi được sản xuất từ dây chuyền 1 là 50%.
Công thức Bayes sử dụng công thức xác suất toàn phần để tính P(A), do đó, hai công thức này có mối liên hệ mật thiết với nhau. Việc hiểu rõ cả hai công thức và cách áp dụng chúng là rất quan trọng.
Để nắm vững lý thuyết, các bạn nên luyện tập thêm các bài tập vận dụng. Tusach.vn cung cấp nhiều bài tập đa dạng với các mức độ khó khác nhau để các bạn rèn luyện kỹ năng giải toán.
Lưu ý: Khi giải các bài toán xác suất, cần xác định rõ không gian mẫu, các biến cố và các mối quan hệ giữa chúng. Việc vẽ sơ đồ Venn có thể giúp bạn hình dung rõ hơn về các biến cố và mối quan hệ của chúng.
Tải sách PDF tại TuSach.vn mang đến trải nghiệm tiện lợi và nhanh chóng cho người yêu sách. Với kho sách đa dạng từ sách văn học, sách kinh tế, đến sách học ngoại ngữ, bạn có thể dễ dàng tìm và tải sách miễn phí với chất lượng cao. TuSach.vn cung cấp định dạng sách PDF rõ nét, tương thích nhiều thiết bị, giúp bạn tiếp cận tri thức mọi lúc, mọi nơi. Hãy khám phá kho sách phong phú ngay hôm nay!
Sách kỹ năng sống, Sách nuôi dạy con, Sách tiểu sử hồi ký, Sách nữ công gia chánh, Sách học tiếng hàn, Sách thiếu nhi, tài liệu học tập