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關于全概率公式和貝葉斯公式教學方法的探討

2018-10-29 03:05:04宋明珠方連娣
銅陵學院學報 2018年4期

宋明珠 方連娣

(銅陵學院,安徽 銅陵 244000)

全概率公式和貝葉斯公式是《概率論與數理統計》課程兩個重要的公式,也是教學重難點之一。這兩個公式在經濟決策、產品檢驗和傳染病診斷等方面有著廣泛的應用。在日常教學過程中發現,如果開門見山給出這兩個公式,學生會困惑不解,進而失去學習興趣,更別說用這兩個公式解決實際問題了。為此,本文通過解決日常生活的概率問題,在解決問題的過程中導入全概率公式和貝葉斯公式,將復雜的問題簡單化。在解題的過程中,充分發揮學生學習的積極性,激發學生的學習興趣,進而提高教學效果。

一、全概率公式的導入

從學生感興趣的實際問題出發,導入全概率公式。

引例1:設袋中有5個紅色的玻璃球和5個藍色的玻璃球,玻璃球的形狀大小完全相同,從袋中任取3個玻璃球放入盒中,現從盒中任取一球,求該玻璃球是紅色的概率?

分析:完成試驗,必須分兩步,第一步從袋中取3個球,第二步是在第一步的3個球中任取一球,第二步能否取到紅球,受第一步結果的影響。為此我們設事件B={在盒中取一球是紅色的},事件Ai={從袋中取出3個球,放入盒中,其中有i個球是紅色的},i=0,1,2,3。事件B發生的概率受第一步試驗結果的影響,為此我們把復雜的事件B化簡成幾個互不相容簡單事件的和。 因為所以 A0,A1,A2,A3是樣本空間Ω的一個完備事件組。

解:由題意可知:

根據互不相容事件的可加性和條件概率公式得:

引例 2:某小組有20名選手,其中一、二、三、四級選手分別為 3、4、9、4名。 若選一、二、三、四級選手參加比賽,則在比賽中獲勝的概率分別為0.9、0.6、0.4、0.3,今隨機選一人參加比賽,試求該小組在比賽中獲勝的概率是多少?

分析:設事件B={小組在比賽中獲勝},事件Ai={該選手來自 i級},i=1,2,3,4。

解:

在解決上述兩個問題的過程中,我們發現一個共同特點:先找出樣本空間的一個完備事件組Ai,i=1,2,…,n,將復雜事件B分割成幾個互不相容簡單事件的和,利用條件概率公式P(AB)=P(B|A)P(A)(P(A)>0)計算出條件概率,再利用互不相容事件的可加性,計算出簡單事件的概率和,從而得出事件B的概率??偨Y解題過程,導入全概率公式:

全概率公式[3]:設A1,A2,…,An為試驗E樣本空間Ω的一個完備事件組P(Ai)>0,i=1,2,…,n。B是任意事件,則(Ai)P(B|Ai)。

證:由集合的運算性質可知

因為 P(Ai)>0,i=1,2,…,n 且(BAi)(BAj)= ,i≠j則由互不相容事件的可加性和條件概率公式得:

全概率公式的內涵:全概率公式的“全”是指在解題的過程中找出引起B事件發生的全部“原因”Ai,A2,…,An,這些“原因”構成樣本空間的一個完備事件組。因此,我們在計算P(B)時,首先找出樣本空間的一個完備事件組Ai,A2,…,An,再利用全概率公式計算出P(B)。

二、貝葉斯公式的導入

由同學們熟知的經典誠信故事 “狼來了”引入貝葉斯公式,激發學生的學習興趣。

引例 3 (“狼來了”)設農民開始對這個孩子的可信度為0.9,可信的孩子說謊的概率為0.2,不可信孩子說謊的概率為0.8,試求這個孩子第三次喊“狼來了!”時,農民對這個孩子的可信度是多少?

解:設事件B={孩子可信},事件A={孩子說謊},由題意知P(B)=0.9,P(A|B)=0.2。農民第一次聽到“狼來了!”趕到山上后,發現小孩說了謊,此時農民對孩子的可信度為:

農民第二次聽到“狼來了!”趕到山上后,發現小孩再一次說謊,此時農民對孩子的可信度為:

由上述推算過程可知,小孩第二次說謊后,其可信度由原來的0.9下降到0.36,如此低的可信度,導致他第三次喊“狼來了!”的時候,再也沒有人去救他了。

引例4(產品檢驗)每箱產品有10件,其中的次品數從0到2是等可能的,開箱試驗時,從中一次抽取2件(不重復),如果發現有次品,則拒收該箱產品,試計算:

(1)一箱產品通過驗收的概率;(2)已知該箱產品通過驗收,則該箱中有2個次品的概率。解:設 Ai={箱內有 i件次品},i=0,1,2,顯然 A0,A1,A2是樣本空間的一個完備事件組,

B={該箱產品通過驗收}。由題意可知

(1)由全概率公式,有

(2)由條件概率公式知

對引例3、4的解題過程歸納總結,得出貝葉斯公式如下:

貝葉斯公式[3]:設A1,A2,…An為試驗E樣本空間Ω的一個完備事件組,且 P(Ai)>0,i=1,2,…,n,則對任一事件 B,(P(B))>0,有

貝葉斯公式的內涵:已知B事件已經發生,導致B事件發生的 “原因”共有n個,這n個“原因”構成了樣本空間的一個完備事件組。根據貝葉斯公式計算出,導致B事件發生的原因可能性有多大。簡而言之,貝葉斯公式就是“由果索因”。

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