文章目录
- 对于相容事件且独立事件
- 对于相容事件且依赖事件
- 总结公式
- 交集(Intersection)公式总结
- 一般情况
- 特殊情况
- 并集(Union)公式总结
- 一般情况
- 特殊情况
对于相容事件且独立事件
连续掷骰子2次
A: 掷一次骰子点数为1
B: 掷一次骰子点数为2
1. 同时出现的概率,即 P ( A ∩ B ) P(A\cap B) P(A∩B):
按照公式计算:
P
(
A
∩
B
)
=
P
(
A
)
⋅
P
(
B
)
P(A\cap B)=P(A) \cdot P(B)
P(A∩B)=P(A)⋅P(B)
P
(
A
)
=
1
6
P(A) = \frac16
P(A)=61
P
(
B
)
=
1
6
P(B) = \frac16
P(B)=61
P
(
A
∩
B
)
=
1
36
P(A\cap B) = \frac1{36}
P(A∩B)=361
2. 出现任意一个的概率,即 P ( A ∪ B ) P(A\cup B) P(A∪B):
法1: 按照公式计算:
P
(
A
∪
B
)
=
P
(
A
)
+
P
(
B
)
−
P
(
A
∩
B
)
P(A\cup B)=P(A) + P(B) - P(A\cap B)
P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)
P
(
A
∪
B
)
=
1
3
−
1
36
=
11
36
P(A\cup B) = \frac13 - \frac 1{36} = \frac {11}{36}
P(A∪B)=31−361=3611
法2: 对于独立事件:任意一个出现的概率即为对立事件同时出现的概率
即:
P
(
A
∪
B
)
=
1
−
P
(
A
c
)
×
P
(
B
c
)
P(A\cup B) = 1- P(A^c)\times P(B^c)
P(A∪B)=1−P(Ac)×P(Bc)
故而:
P
(
A
∪
B
)
=
1
−
5
6
×
5
6
=
11
36
P(A\cup B) =1 - \frac56 \times \frac 56 = \frac {11}{36}
P(A∪B)=1−65×65=3611
对于相容事件且依赖事件
掷骰子1次
A.骰子点数为偶数
B.骰子点数大于等于4. 即456的可能
1. 同时出现的概率,即 P ( A ∩ B ) P(A\cap B) P(A∩B):
P
(
A
∩
B
)
=
P
(
A
)
⋅
P
(
B
∣
A
)
或
P
(
A
∣
B
)
⋅
P
(
B
)
P(A\cap B)= P(A) \cdot P(B∣A)或 P(A∣B) \cdot P(B)
P(A∩B)=P(A)⋅P(B∣A)或P(A∣B)⋅P(B)
P
(
A
∣
B
)
P(A∣B)
P(A∣B):在事件 B 已经发生的条件下,事件 A 发生的条件概率。
P
(
B
∣
A
)
P(B∣A)
P(B∣A):在事件 A 已经发生的条件下,事件 B 发生的条件概率。
P
(
A
)
P(A)
P(A)即为偶数的可能,即{1,2,3,4,5,6}中取到{2,4,6},即
P
(
A
)
=
1
2
P(A)= \frac 12
P(A)=21
P
(
B
∣
A
)
P(B|A)
P(B∣A)即在A已经发生的条件下,发生B的概率,即{2,4,6}中取到{4,6},即
P
(
B
∣
A
)
=
2
3
P(B|A)=\frac23
P(B∣A)=32
则
P
(
A
∩
B
)
=
P
(
A
)
P
(
B
∣
A
)
=
1
2
×
2
3
=
1
3
P(A\cap B)=P(A)P(B∣A)=\frac12\times \frac 23 =\frac 13
P(A∩B)=P(A)P(B∣A)=21×32=31
可见:
特殊的,对于独立事件
若事件 ( A ) 和 ( B ) 独立,意味着 ( A ) 的发生不影响 ( B ) 的发生(反之亦然)。在这种情况下,条件概率满足:
P
(
B
∣
A
)
=
P
(
B
)
且
P
(
A
∣
B
)
=
P
(
A
)
P(B \mid A) = P(B) \quad \text{且} \quad P(A \mid B) = P(A)
P(B∣A)=P(B)且P(A∣B)=P(A)
于是:
P
(
A
∩
B
)
=
P
(
A
)
⋅
P
(
B
)
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)
P(A∩B)=P(A)⋅P(B)
2. 出现任意一个的概率,即 P ( A ∪ B ) P(A\cup B) P(A∪B):
即{1,2,3,4,5,6}中取到{2,4,5,6}的概率
P
(
A
∪
B
)
=
P
(
A
)
+
P
(
B
)
−
P
(
A
∩
B
)
=
1
2
+
1
2
−
1
3
=
2
3
P(A\cup B)=P(A) + P(B) - P(A\cap B)=\frac12+\frac12-\frac13=\frac23
P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)=21+21−31=32
总结公式
交集(Intersection)公式总结
一般情况
两个事件 A A A 和 B B B 的交集 P ( A ∩ B ) P(A \cap B) P(A∩B) 的公式为:
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P ( B ∣ A ) = P ( B ) ⋅ P ( A ∣ B ) P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B \mid A) = P(B) \cdot P(A \mid B) P(A∩B)=P(A)⋅P(B∣A)=P(B)⋅P(A∣B)
特殊情况
- 独立事件
如果 A A A 和 B B B 是独立事件,则:
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P ( B ) P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) P(A∩B)=P(A)⋅P(B)
并集(Union)公式总结
一般情况
两个事件 A A A 和 B B B 的并集 P ( A ∪ B ) P(A \cup B) P(A∪B) 的公式为:
P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A ∩ B ) P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)
特殊情况
-
互斥事件
如果 A A A 和 B B B 是互斥事件(即它们不可能同时发生),则:
P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) P(A \cup B) = P(A) + P(B) P(A∪B)=P(A)+P(B) -
独立事件
如果 A A A 和 B B B 是独立事件,则交集的概率为 P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P ( B ) P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) P(A∩B)=P(A)⋅P(B),因此:
P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A ) ⋅ P ( B ) P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A) \cdot P(B) P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A)⋅P(B) -
包含关系
如果事件 A A A 完全包含于事件 B B B(即 A ⊆ B A \subseteq B A⊆B),则:
P ( A ∪ B ) = P ( B ) P(A \cup B) = P(B) P(A∪B)=P(B) -
相等事件
如果 A = B A = B A=B,则:
P ( A ∪ B ) = P ( A ) = P ( B ) P(A \cup B) = P(A) = P(B) P(A∪B)=P(A)=P(B)