Logo Header

Bài 19. Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes

Tự Tin Bứt Phá Kỳ Thi THPT Quốc Gia Môn Toán! Bạn muốn tự tin bứt phá Kỳ thi THPT Quốc gia môn Toán và vào đại học mơ ước? Đừng bỏ lỡ Bài 19. Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes đặc sắc thuộc chuyên mục sgk toán 12 trên nền tảng đề thi toán của chúng tôi! Với bộ toán trung học phổ thông bài tập được biên soạn chuyên sâu, bám sát cấu trúc đề thi và chương trình Toán 12, đây chính là "chiến lược vàng" giúp các em tối ưu hóa quá trình ôn luyện. Học sinh sẽ không chỉ làm chủ mọi dạng bài thi mà còn nắm vững chiến thuật làm bài hiệu quả. Nhờ phương pháp học trực quan, khoa học và hiệu quả học tập vượt trội, bạn sẽ sẵn sàng tự tin chinh phục điểm cao, vững bước vào cánh cửa đại học mơ ước!

Bài 19: Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes - SBT Toán 12 Kết nối tri thức

Chào mừng các em học sinh đến với lời giải chi tiết Bài 19 trong sách bài tập Toán 12 Kết nối tri thức. Bài học này tập trung vào hai công thức quan trọng trong lý thuyết xác suất: công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes.

Chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu cách áp dụng hai công thức này để giải quyết các bài toán thực tế, giúp các em nắm vững kiến thức và tự tin hơn trong các kỳ thi.

Bài 19: Công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes - SBT Toán 12 Kết nối tri thức

I. Giới thiệu chung

Trong lý thuyết xác suất, công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes là hai công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta tính toán xác suất của một sự kiện khi thông tin về sự kiện đó được chia thành các trường hợp khác nhau. Việc hiểu và áp dụng thành thạo hai công thức này là rất quan trọng đối với học sinh lớp 12 trong chương trình Toán học.

II. Công thức xác suất toàn phần

1. Phát biểu:

Nếu B1, B2, ..., Bn là một hệ các sự kiện xung khắc đôi một và hợp của chúng bằng sự kiện A, thì xác suất của A được tính theo công thức:

P(A) = P(B1)P(A|B1) + P(B2)P(A|B2) + ... + P(Bn)P(A|Bn)

Trong đó:

  • P(A) là xác suất của sự kiện A.
  • P(Bi) là xác suất của sự kiện Bi (i = 1, 2, ..., n).
  • P(A|Bi) là xác suất có điều kiện của sự kiện A khi biết sự kiện Bi xảy ra.

2. Ví dụ minh họa:

Một hộp chứa 5 quả bóng đỏ và 3 quả bóng xanh. Rút ngẫu nhiên 2 quả bóng từ hộp. Tính xác suất để có ít nhất một quả bóng đỏ.

Giải:

Gọi A là sự kiện “có ít nhất một quả bóng đỏ”. Khi đó, Ac là sự kiện “không có quả bóng đỏ nào”, tức là cả hai quả bóng đều màu xanh.

Ta có: P(A) = 1 - P(Ac)

P(Ac) = C32 / C82 = 3/28

Vậy, P(A) = 1 - 3/28 = 25/28

III. Công thức Bayes

1. Phát biểu:

Nếu B1, B2, ..., Bn là một hệ các sự kiện xung khắc đôi một và hợp của chúng bằng sự kiện A, thì xác suất có điều kiện của Bi khi biết A xảy ra được tính theo công thức:

P(Bi|A) = [P(A|Bi)P(Bi)] / P(A)

Trong đó:

  • P(Bi|A) là xác suất có điều kiện của sự kiện Bi khi biết sự kiện A xảy ra.
  • P(A|Bi) là xác suất có điều kiện của sự kiện A khi biết sự kiện Bi xảy ra.
  • P(Bi) là xác suất của sự kiện Bi.
  • P(A) là xác suất của sự kiện A.

2. Ví dụ minh họa:

Một nhà máy có hai dây chuyền sản xuất. Dây chuyền 1 sản xuất 60% sản phẩm và tỷ lệ sản phẩm lỗi là 2%. Dây chuyền 2 sản xuất 40% sản phẩm và tỷ lệ sản phẩm lỗi là 3%. Chọn ngẫu nhiên một sản phẩm từ nhà máy. Nếu sản phẩm đó bị lỗi, xác suất để nó được sản xuất từ dây chuyền 1 là bao nhiêu?

Giải:

Gọi A là sự kiện “sản phẩm bị lỗi”.

Gọi B1 là sự kiện “sản phẩm được sản xuất từ dây chuyền 1”.

Gọi B2 là sự kiện “sản phẩm được sản xuất từ dây chuyền 2”.

Ta có: P(B1) = 0.6, P(B2) = 0.4, P(A|B1) = 0.02, P(A|B2) = 0.03

P(A) = P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) = 0.02 * 0.6 + 0.03 * 0.4 = 0.024

P(B1|A) = [P(A|B1)P(B1)] / P(A) = (0.02 * 0.6) / 0.024 = 0.5

IV. Bài tập áp dụng

Các em hãy tự giải các bài tập trong sách bài tập Toán 12 Kết nối tri thức để củng cố kiến thức về công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes. Loigiai.com.vn sẽ cung cấp lời giải chi tiết cho các bài tập này trong thời gian sớm nhất.

V. Kết luận

Bài 19 đã cung cấp cho các em những kiến thức cơ bản và quan trọng về công thức xác suất toàn phần và công thức Bayes. Hy vọng rằng, với những kiến thức này, các em sẽ tự tin hơn trong việc giải quyết các bài toán liên quan đến xác suất.

Tài liệu, đề thi và đáp án Toán 12

Sự Cứu Rỗi Của Thánh Nữ: Phân Tích Tâm Lý Tội Phạm Độc Đáo Của Keigo Higashino | loigiai.com.vn

Sự Cứu Rỗi Của Thánh Nữ: Phân Tích Tâm Lý Tội Phạm Độc Đáo Của Keigo Higashino | loigiai.com.vn

Khám phá 'Sự Cứu Rỗi Của Thánh Nữ' của Higashino Keigo - một vụ án mạng phức tạp, xoay quanh những bí mật đen tối và góc khuất tâm lý. Đọc ngay để hiểu rõ hơn về sự thật rùng rợn!

Phân dạng: Thế giới hình học vô tận và kỳ diệu | loigiai.com.vn

Phân dạng: Thế giới hình học vô tận và kỳ diệu | loigiai.com.vn

Khám phá thế giới phân dạng, từ hình học trừu tượng đến ứng dụng trong nghệ thuật và tự nhiên. Tìm hiểu cách phân dạng tạo ra vẻ đẹp vô hạn!

Paradox: Khám phá những mâu thuẫn kỳ thú và ý nghĩa sâu xa | loigiai.com.vn

Paradox: Khám phá những mâu thuẫn kỳ thú và ý nghĩa sâu xa | loigiai.com.vn

Bạn đã bao giờ gặp một điều nghe có vẻ vô lý nhưng lại chứa đựng sự thật? Khám phá thế giới Paradox - những mâu thuẫn thú vị giúp bạn nhìn nhận cuộc sống dưới một góc độ mới lạ. Đọc ngay!

Review 'Tên của trò chơi là bắt cóc': Góc nhìn độc đáo về thế giới tội phạm | loigiai.com.vn

Review 'Tên của trò chơi là bắt cóc': Góc nhìn độc đáo về thế giới tội phạm | loigiai.com.vn

Khám phá 'Tên của trò chơi là bắt cóc' - cuốn sách hấp dẫn đưa bạn vào thế giới ngầm đầy rẫy những kẻ ác. Đánh giá chi tiết, phân tích sâu sắc và lý do bạn nên đọc ngay!

Bài Tập Toán Lớp 1 Cực Khó: Lời Giải Chi Tiết & Bí Quyết Phụ Huynh | loigiai.com.vn

Bài Tập Toán Lớp 1 Cực Khó: Lời Giải Chi Tiết & Bí Quyết Phụ Huynh | loigiai.com.vn

Tìm lời giải chi tiết cho các bài tập toán lớp 1 khó nhất! Hướng dẫn phụ huynh cách hỗ trợ con học toán hiệu quả, tạo hứng thú và đạt kết quả tốt nhất. Khám phá các mẹo học tập thông minh!

Dữ liệu tử thần: Bảo vệ thông tin cá nhân trước những nguy cơ tiềm ẩn | loigiai.com.vn

Dữ liệu tử thần: Bảo vệ thông tin cá nhân trước những nguy cơ tiềm ẩn | loigiai.com.vn

Review sách 'Dữ liệu tử thần' của Jeffery Deaver. Khám phá cách tội phạm sử dụng thông tin cá nhân và học cách bảo vệ dữ liệu của bạn ngay hôm nay!