如何计算不放回抽取两个次品的联合概率 P(AB)?
联合概率 P(AB) 是第一个事件的概率与在第一个事件发生的条件下第二个事件的条件概率的乘积。。给定 A,19 个总数中剩下 3 个次品,所以 P(B|A) = 。因此,P(AB) = () * ()。
适用条件
- 总共有 20 件物品,4 件次品。
- 抽样是不放回的。
- A 是第一次抽到次品的事件。
- B 是第二次抽到次品的事件。
理解与推导
- 计算 :第一次抽到次品的概率是 。
- 计算 P(B|A):在第一次抽到次品的条件下,第二次抽到次品的概率是 。
- 将这些概率相乘得到 P(AB):() * ()。
例子
视频写出 P(AB) = 。
容易误解的地方
- 假设独立性并计算 () * ()。
- 忘记调整第二次抽取的分母(使用 20 而不是 19)。
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哔哩哔哩条件概率:小球入盒与不放回抽样
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掌握方法↗
从等式 (B|A) = (A|B) 出发,你可以通过除以相应的边缘概率来解出任何一个条件概率。两边除以 可分离出 P(A|B),得到 P(A|B) = (B|A)/P(B)。
适用条件:此处使用的普通条件概率要求 A 和 B 都具有正概率。;代数重排要求分母 和 非零。
YouTube贝叶斯定理的简洁证明|3Blue1Brown
0:54 – 1:06原站看这一段 ↗
掌握方法↗
直接枚举 1、2、3 或 4 个空盒子的情况很繁琐。相反,使用对立事件:没有盒子为空。
适用条件:球是不同的。;盒子是不同的。;每个球必须放入一个盒子。;在总样本空间中允许有空盒子。
哔哩哔哩条件概率:小球入盒与不放回抽样
1:11 – 1:35原站看这一段 ↗
掌握方法↗
事件“A 和 B”在逻辑上与“B 和 A”完全相同,因此对其概率的任何有效分解都必须一致。这种对称性迫使两个乘积公式相等:(B|A) = (A|B)。
适用条件:该论证使用了事件的逻辑合取的交换律。;此处使用的普通条件概率要求 A 和 B 都具有正概率。
YouTube贝叶斯定理的简洁证明|3Blue1Brown
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理解原因↗
题目要求在事件 A(至少一个盒子为空)发生的条件下,事件 B(恰好两个盒子为空)的概率。根据条件概率的定义,这记作 P(B|A),计算方式为联合概率 P(AB) 除以条件概率 。
适用条件:实验是将 4 个不同的球放入 4 个不同的盒子。;A 定义为“至少一个盒子为空”。;B 定义为“恰好两个盒子为空”。;公式要求 。
哔哩哔哩条件概率:小球入盒与不放回抽样
0:21 – 0:37原站看这一段 ↗
认识概念↗
在正方形图中,花括号代表面积的比例。 是事件 A 发生的总样本空间的比例(一个垂直条带)。
适用条件:可视化假设概率可以用相对面积来表示。;此处使用的普通条件概率要求 A 和 B 都具有正概率。
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