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全概率公式和贝叶斯公式).ppt

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    • 单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,在处理复杂事件的概率时,我们经常将这个复杂事件分解为若干个互不相容的较简单的事件之和,先求这些简单事件的概率,再利用有限可加性得到所求事件的概率,这种方法就是,全概率公式,1.5 全概率公式和贝叶斯公式,第1章 概率论基础,1.5.1 全概率公式,引例:,有三个罐子,1号装有 2 红 1 黑球,2号装有 3 红 1 黑球,3号装有,2,红,2,黑球.某人从中,随机取一罐,,在从中,任意取出一球,,,求取得红球的概率.,2,1,3,如何求取得红球的概率?,第1章 概率论基础,定理1.2,设试验,E,的样本空间为,A,1,A,2,A,n,为,E,的一组事件,且满足:,(1),A,1,A,2,A,n,两两互不相容,,i,=1,2,n,;,(2),则对任一事件,B,,有 (1.7),(1.7)称为,全概率公式,称满足(1)和(2)的,A,1,,,A,2,,,A,n,为,完备事件组,或,样本空间的一个划分,1.5.1 全概率公式,证明:,因为,由于,A,1,,,A,2,,,A,n,两两互不相容,,由有限可加性,由假设及乘法公式得到,利用全概率公式求事件,B,的概率,关键是寻求完备事件组,A,1,,,A,2,,,A,n,;,寻求完备事件组,A,1,,,A,2,,,A,n,相当于找导致事件,B,发生的所有互不相容的事件,1.5.1 全概率公式,有三个罐子,1号装有 2 红 1 黑球,2号装有 3 红 1 黑球,3号装有,2,红,2,黑球.某人从中随机取一罐,再从中任意取出一球,,求取得红球的概率,.,解,记,A,i,=,取到的是,i,号罐,i,=1,2,3;,B,=,取得红球,A,1,A,2,A,3,的发生都会导致,B,发生,,A,1,A,2,A,3,构成完备事件组,代入数据计算得:,P,(,B,),0.639,.,1,2,3,再看引例,依题意:,P,(,B,|,A,1,)=2/3,P,(,B,|,A,2,)=3/4,P,(,B,|,A,3,)=1/2,P,(,A,i,)=1/3,i,=1,2,3,1.5.1 全概率公式,【例1.15】,假设有3箱同种型号零件,里面分别装有50件、30件、40件,而且一等品分别有20件、12件和24件,现在任取一箱,从中不放回地先后取出两个零件,试求:,(1)先取出的零件是一等品的概率;,(2)两次取出的零件均为一等品的概率,解:,设,A,i,=“任取的一箱为第,i,箱零件”,,i,=1,2,3,,B,j,=“第,j,次取到的是一等品”,,j,=1,2,由题意知,A,1,、,A,2,和,A,3,构成完备事件组,,且,1.5.1 全概率公式,(1),由全概率公式得,1.5.1 全概率公式,(2),因为,由全概率公式得,1.5.1 全概率公式,引例:,某人从任一罐中任意摸出一球,发现是红球,求该球是取自 1号罐的概率.,2,1,3,这是“已知结果求原因”的问题是求一个条件概率.,下面就介绍为解决这类问题而引出的公式:,Bayes(贝叶斯)公式,1.5.1 全概率公式,1.5.2 贝叶斯公式,定理1.3,设试验,E,的样本空间为,,,B,为,E,的事件,,A,1,,,A,2,,,A,n,为完备事件组,且,P,(,B,)0,,P,(,A,i,)0,,i,=1,2,,n,,则,(1.8),(1.8)式称为,贝叶斯公式,1.5 全概率公式和贝叶斯公式,证明,该公式于1763年由贝叶斯(Bayes)给出.它是在观察到事件,B,已发生的条件下,寻找导致,B,发生的每个原因的概率.,由,条件概率公式,、,乘法公式,及,全,概率公式,知:,1.5.2 贝叶斯公式,某人从任一罐中任意摸出一球,发现是红球,求该球是取自 1号罐的概率.,再看引例,解,记,i,=,取到第,i,号罐,i,=1,2,3,;,=,取得红球,1,2,3,是完备事件组,代入数据计算得:,2,1,3,其中,P,(,|,1,)=2/3,P,(,|,2,)=3/4,P,(,|,3,)=1/2,P,(,i,)=1/3,i,=1,2,3,1.5.2 贝叶斯公式,特别有:,设事件,A,、,B,为试验,E,的两事件,由于,A,和,是一个完备事件组,若,P,(,A,)0,,P,(,B,)0,贝叶斯公式的一种常用简单形式为,1.5.2 贝叶斯公式,【例1.16】,玻璃杯成箱出售,每箱20只,假设各箱含0,1,2只残次品的概率分别是0.8,0.1和0.1,某顾客欲购一箱玻璃杯,在购买时,售货员随即取出一箱,顾客开箱随机地查看四只,若无残次品,则买下该箱玻璃杯,否则退回,试求:,(1)顾客买下该箱的概率,;,(2)在顾客买下的一箱中,确实没有残次品的概率,1.5.2 贝叶斯公式,解,:,设,B,=“顾客买下该箱玻璃杯”,,A,i,=“抽到的一箱中有,i,件残次品”,,i,=0,1,2,(1),事件,B,在下面三种情况下均会发生:抽到的一箱中没有残次品、有1件残次品或有2件次品。

      显然,A,0,,,A,1,,,A,2,是完备事件组,由题意知,由全概率公式得,1.5.2 贝叶斯公式,(2)由贝叶斯公式,1.5.2 贝叶斯公式,【例1.17】,根据以往的记录,某种诊断肝炎的试验有如下效果:对肝炎病人的试验呈阳性的概率为0.95;非肝炎病人的试验呈阴性的概率为0.95对自然人群进行普查的结果为:有千分之五的人患有肝炎现有某人做此试验结果为阳性,问此人确有肝炎的概率为多少?,1.5.2 贝叶斯公式,解:,设,A,=“某人确有肝炎”,,B,=“某人做此试验结果为阳性”;,由已知条件有,从而,由贝叶斯公式,有,1.5.2 贝叶斯公式,本题的结果表明,虽然,这两个概率都很高但是,即试验阳性的人有肝炎的概率只有8.7%如果不注意这一点,将 和 搞混,将会得出错误诊断,造成不良的后果,1.5.2 贝叶斯公式,在贝叶斯公式中,事件,A,i,的概率,P,(,A,i,),,i,=1,2,,n,,通常是人们在试验之前对,A,i,的认知,习惯上称其为,先验概率,若试验后事件,B,发生了,在这种信息下考察,A,i,的概率,它反映了导致,B,发生的各种原因的可能性大小,常称为,后验概率,1.5.2 贝叶斯公式,贝叶斯公式是英国哲学家Bayes于1763首先提出的,经过多年的发展和完善,由这一公式的思想已经发展成为一整套统计推断方法,即“Bayes方法”,这一方法在计算机诊断、模式识别、基因组成、蛋白质结构等很多方面都有应用,Thomas Bayes,Born:,1702 in London,England,Died:,17 Apr.1761 in Tunbridge Wells,Kent,England,1.5.2 贝叶斯公式,作 业,P28:14 15 19,。

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