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4.7 Probability formulae

概率公式 - 加法公式与乘法公式的综合应用

一、核心知识点

1. 加法公式(Addition Formula)

对于任意两个事件A和B,并集概率与交集概率的关系为:

\[P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)\]

实际含义:至少一个事件发生的概率 = 两个事件各自发生的概率之和减去两者同时发生的概率。

几何解释:在维恩图中,并集区域 = A区域 + B区域 - 交集区域。

2. 乘法公式(Multiplication Formula)

条件概率\( P(B|A) \)(在A发生时B发生的概率)与交集概率的关系为:

\[P(B|A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} \implies P(A \cap B) = P(B|A) \times P(A)\]

实际含义:两个事件同时发生的概率 = 条件概率 × 无条件概率。

独立事件特例:若A、B独立,则 \( P(A \cap B) = P(A) \times P(B) \)。

3. 公式间的关系

加法公式重排:\( P(A \cap B) = P(A) + P(B) - P(A \cup B) \)

乘法公式重排:\( P(B|A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} \)

综合应用:两个公式可以结合使用解决复杂概率问题。

4. 独立性判断

通过比较交集概率与独立情况下的乘积来判断事件独立性:

独立性准则:事件A和B独立当且仅当 \( P(A \cap B) = P(A) \times P(B) \)

等价条件:\( P(A|B) = P(A) \) 且 \( P(B|A) = P(B) \)

二、例题

Example 13

A和B是两个事件,已知\( P(A) = 0.6 \),\( P(B) = 0.7 \),\( P(A \cup B) = 0.9 \),求\( P(A \cap B) \)。

解答

使用加法公式 \( P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) \),重排求解 \( P(A \cap B) \):

\[P(A \cap B) = P(A) + P(B) - P(A \cup B) = 0.6 + 0.7 - 0.9 = 0.4\]

Example 14

C和D是两个事件,已知\( P(C) = 0.2 \),\( P(D) = 0.6 \),\( P(C|D) = 0.3 \),求:

a) \( P(C \cap D) \)

b) \( P(D|C) \)

c) \( P(C \cup D) \)

解答

a) 使用乘法公式

\( P(C \cap D) = P(C|D) \times P(D) = 0.3 \times 0.6 = 0.18 \)

b) 使用条件概率公式

\( P(D|C) = \frac{P(C \cap D)}{P(C)} = \frac{0.18}{0.2} = 0.9 \)

c) 使用加法公式

\( P(C \cup D) = P(C) + P(D) - P(C \cap D) = 0.2 + 0.6 - 0.18 = 0.62 \)

三、公式应用技巧

1. 加法公式应用

已知边缘概率求交集

  • 已知 \( P(A) \)、\( P(B) \)、\( P(A \cup B) \),求 \( P(A \cap B) \)
  • 公式:\( P(A \cap B) = P(A) + P(B) - P(A \cup B) \)
  • 适用于非互斥事件的一般情况

几何解释:避免重复计算重叠区域。

2. 乘法公式应用

已知条件概率求交集

  • 已知 \( P(A) \)、\( P(B|A) \),求 \( P(A \cap B) \)
  • 公式:\( P(A \cap B) = P(A) \times P(B|A) \)
  • 适用于条件概率问题的求解

逆向应用:已知交集概率求条件概率。

3. 公式组合应用

综合求解

  • 使用乘法公式求交集概率
  • 使用加法公式求并集概率
  • 结合独立性判断进行验证

实际问题:将实际情境转化为公式应用。

4. 独立性判断技巧

计算比较法

  • 计算 \( P(A) \times P(B) \)
  • 与 \( P(A \cap B) \) 比较
  • 相等则独立,不相等则相依

等价判断:\( P(A|B) = P(A) \) 且 \( P(B|A) = P(B) \)