Đề kiểm tra 15 phút Chương 6 Xác suất có điều kiện

Mô tả thêm: Bài kiểm tra 15 phút Xác suất có điều kiện của chúng tôi gồm 4 mức độ được thay đổi ngẫu nhiên, giúp bạn đọc rèn luyện củng cố kiến thức tốt hơn.
  • Thời gian làm: 15 phút
  • Số câu hỏi: 20 câu
  • Số điểm tối đa: 20 điểm
Trước khi làm bài bạn hãy
  • 1 Ôn tập kiến thức đã nêu trong phần Mô tả thêm
  • 2 Tìm không gian và thiết bị phù hợp để tập trung làm bài
  • 3 Chuẩn bị sẵn dụng cụ cần dùng khi làm bài như bút, nháp, máy tính
  • 4 Căn chỉnh thời gian làm từng câu một cách hợp lý
Mua gói để Làm bài
  • Câu 1: Thông hiểu

    Có 6 khẩu súng cũ và 4 khẩu súng mới, trong đó xác suất trúng khi bắn bằng súng cũ là 0,8, còn súng mới là 0,95. Thực hiện bắn bằng một khẩu súng vào một mục tiêu thì thấy trúng. Hỏi sử dụng loại súng nào khả năng bắn trúng cao hơn?

    Gọi M là biến cố "bắn bằng khẩu mới" thì \overline{M} là biến cố "bắn bằng khẩu cũ".

    Có P(M) = 0,4 và P( \overline{M} ) = 0,6.

    Gọi T là biến cố "bắn trúng" thì theo đề bài, ta có:

    P(T | M) = 0,95; P(T |  \overline{M} ) = 0,8.

    Áp dụng công thức xác suất điều kiện suy ra

    P\left( M|T ight) = \frac{P(M).P\left(
T|M ight)}{P(T)} = \frac{0,38}{P(T)}

    P\left( \overline{M}|T ight) =
\frac{P\left( \overline{M} ight).P\left( T|\overline{M} ight)}{P(T)}
= \frac{0,48}{P(T)}

    Suy ra bắn bằng khẩu cũ có khả năng xảy ra cao hơn.

  • Câu 2: Nhận biết

    Cho hai biến cố A, B với 0 <
P(B) < 1. Phát biểu nào sau đây đúng?

    Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:

    P(A) = P(B).P\left( A|B ight) + P\left(
\overline{B} ight).P\left( A|\overline{B} ight).

  • Câu 3: Thông hiểu

    Một thùng sách có 5 quyển sách Toán, 7 quyển sách Vật Lí và 4 quyển sách Hóa. Chọn ngẫu nhiên 3 cuốn sách, tính xác suất để 3 cuốn sách được chọn không cùng một loại (kết quả làm tròn đến hàng phần trăm).

    Đáp án: 0,91

    Đáp án là:

    Một thùng sách có 5 quyển sách Toán, 7 quyển sách Vật Lí và 4 quyển sách Hóa. Chọn ngẫu nhiên 3 cuốn sách, tính xác suất để 3 cuốn sách được chọn không cùng một loại (kết quả làm tròn đến hàng phần trăm).

    Đáp án: 0,91

    Suy ra số phần tử của không gian mẫu là n(\Omega) = C_{16}^{3} = 560.

    Gọi A là biến cố ''3 cuốn sách lấy ra không cùng một loại''.

    Để tìm số phần tử của A, ta đi tìm số phần tử của biến cố \overline{A}, với biến cố \overline{A} là 3 cuốn sách lấy ra cùng một loại.

    Suy ra số phần tử của biến cố \overline{A}n\left( \overline{A} ight) = C_{5}^{3} +
C_{7}^{3} + C_{4}^{3} = 49.

    Suy ra số phần tử của biến cố An(A) = n(\Omega) - n\left( \overline{A}
ight) = 511.

    Vậy xác suất cần tính P(A) =
\frac{n(A)}{n(\Omega)} = \frac{511}{560} = \frac{73}{80} \approx
0,91.

  • Câu 4: Vận dụng

    Tung một con xúc sắc hai lần độc lập nhau. Biết rằng lần tung thứ nhất được số chấm chẵn. Tính xác suất tổng số chấm hai lần tung bằng 4?

    Gọi Ti: "Tổng số nốt hai lần tung bằng i" (i = 1, 6)

    Nj,k: "Số nốt trên lần tung thứ j bằng k" (j = 1, 2; k = 1, 6)

    Ta tìm

    P\left( T_{i}|N_{1,2} \cup N_{1,4} \cup N_{1,6} ight) = \frac{P\left( N_{1,2} \cup N_{2;2} ight)}{P\left(N_{1,2} \cup N_{1,4} \cup N_{1,6} ight)}= \dfrac{\left( \dfrac{1}{6}ight)^{2}}{\dfrac{1}{2}} = \dfrac{1}{18}

  • Câu 5: Thông hiểu

    Một hộp có 4 viên bi, mỗi viên có thể là màu đen hoặc trắng. Lấy ngẫu nhiên ra hai viên bi. Tính xác suất để lấy được hai bi trắng.

    Số lượng bi trắng và đen trong hộp chỉ có thể xảy ra 1 trong 5 trường hợp sau:

    H4: 4 bi trắng \Rightarrow
P\left( H_{4} ight) = \frac{1}{5} = 0,2

    H3: 3 bi trắng; 1 bi đen \Rightarrow P\left( H_{3} ight) = \frac{1}{5} =
0,2

    H2: 2 bi trắng; 2 bi đen \Rightarrow P\left( H_{2} ight) = \frac{1}{5} =
0,2

    H1: 1 bi trắng; 3 bi đen \Rightarrow P\left( H_{1} ight) = \frac{1}{5} =
0,2

    H0: 0 bi trắng; 4 bi đen \Rightarrow P\left( H_{0} ight) = \frac{1}{5} =
0,2

    Gọi biến cố A là biến cố lấy được 2 bi trắng

    Ta có: \left\{ \begin{matrix}P\left( A|H_{4} ight) = 1;P\left( A|H_{3} ight) =\dfrac{C_{3}^{2}}{C_{4}^{2}} = \dfrac{1}{2} \\P\left( A|H_{2} ight) = \dfrac{C_{2}^{2}}{C_{4}^{2}} = \dfrac{1}{6} \\P\left( A|H_{1} ight) = 0;P\left( A|H_{0} ight) = 0 \\\end{matrix} ight.

    P(A) = P\left( H_{0} ight).P\left(
A|H_{0} ight) + P\left( H_{1} ight)P\left( A|H_{1} ight) + P\left(
H_{2} ight)P\left( A|H_{2} ight)

    + P\left( H_{3} ight)P\left( A|H_{3}
ight) + P\left( H_{4} ight)P\left( A|H_{4} ight)

    \Rightarrow P(A) = 0,2.0 + 0,2.0 +
0,2.\frac{1}{6} + 0,2.\frac{1}{2} + 0,2.1 = \frac{1}{3}

  • Câu 6: Nhận biết

    Cho hai biến cố AB, với P(A) =
0,8;P(B) = 0,65;P\left( A \cap \overline{B} ight) = 0,55. Tính P\left( \overline{A} \cap B
ight)?

    Ta có:

    P\left( \overline{A} \cap B ight) +
P(A \cap B) = P(B)

    \Rightarrow P\left( \overline{A} \cap B
ight) = P(B) - P(A \cap B) = 0,65 - 0,25 = 0,4.

  • Câu 7: Nhận biết

    Cho hai biến cố A;B với P(B) = 0,6;P\left( A|B ight) = 0,7;P\left(
A|\overline{B} ight) = 0,4. Giá trị P(A) bằng:

    Ta có: P\left( \overline{B} ight) = 1 -
P(B) = 1 - 0,6 = 0,4

    Theo công thức xác suất toàn phần, ta có:

    P(A) = P(B).P\left( A|B ight) +
P\left( \overline{B} ight).P\left( A|\overline{B} ight)

    \Rightarrow P(A) = 0,6.0,7 + 0,4.0,4 =
0,58

  • Câu 8: Thông hiểu

    Cho hai biến cố AB là hai biến cố độc lập, với P(A) = 0,7;P\left( \overline{B} ight) =
0,6.

    a) P\left( A|B ight) = 0,6 Sai|| Đúng

    b) P\left( B|\overline{A} ight) =
0,4 Đúng||Sai

    c) P\left( \overline{A}|B ight) =
0,4 Sai|| Đúng

    d) P\left( \overline{B}|\overline{A}
ight) = 0,6 Đúng||Sai

    Đáp án là:

    Cho hai biến cố AB là hai biến cố độc lập, với P(A) = 0,7;P\left( \overline{B} ight) =
0,6.

    a) P\left( A|B ight) = 0,6 Sai|| Đúng

    b) P\left( B|\overline{A} ight) =
0,4 Đúng||Sai

    c) P\left( \overline{A}|B ight) =
0,4 Sai|| Đúng

    d) P\left( \overline{B}|\overline{A}
ight) = 0,6 Đúng||Sai

    Ta có: \left\{ \begin{matrix}
P(A) = 0,7 \Rightarrow P\left( \overline{A} ight) = 0,3 \\
P\left( \overline{B} ight) = 0,6 \Rightarrow P(B) = 1 - 0,6 = 0,4 \\
\end{matrix} ight.

    Do hai biến cố AB là hai biến cố độc lập nên \overline{B}A;\overline{A}B; \overline{B}\overline{A} độc lập với nhau.

    a) AB là hai biến cố độc lập nên: P\left( A|B ight) = P(A) = 0,7 eq
0,6

    b) \overline{A}B là hai biến cố độc lập nên: P\left( B|\overline{A} ight) = P(B) =
0,4

    c) \overline{A}Blà hai biến cố độc lập nên: P\left( \overline{A}|B ight) = P\left(
\overline{A} ight) = 0,3 eq 0,4

    d) \overline{B}\overline{A} là hai biến cố độc lập nên: P\left( \overline{B}|\overline{A} ight) =
P\left( \overline{B} ight) = 0,6

  • Câu 9: Thông hiểu

    Có ba kiện hàng (mỗi kiện hàng có 20 sản phẩm) với số sản phẩm tốt tương ứng của mỗi kiện là 18, 16, 12. Lấy ngẫu nhiên một kiện hàng, rồi từ đó lấy ngẫu nhiên một sản phẩm thì được sản phẩm tốt. Trả sản phẩm này lại kiện hàng vừa lấy, sau đó lại lấy ngẫu nhiên một sản phẩm thì được sản phẩm tốt. Tính xác suất để các sản phẩm tốt đó được lấy từ kiện hàng thứ nhất?

    Gọi Ai là "sản phẩm lấy từ kiện thứ i" thì A1, A2, A3 tạo thành hệ đầy đủ.

    Gọi A là các sản phẩm lấy ra đều tốt.

    P\left( A_{1} ight) = P\left( A_{2}
ight) = P\left( A_{3} ight) = \frac{1}{3}

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có:

    P\left( A|A_{1} ight) =
\frac{18}{20}.\frac{18}{20}

    P\left( A|A_{2} ight) =
\frac{16}{20}.\frac{16}{20}

    P\left( A|A_{3} ight) =
\frac{12}{20}.\frac{12}{20}

    Từ đó ta có:

    P(A) = P\left( A_{1} ight).P\left(
A|A_{1} ight) + P\left( A_{2} ight).P\left( A|A_{2} ight) +
P\left( A_{3} ight).P\left( A|A_{3} ight)

    \Rightarrow P(A) =
\frac{1}{3}.\frac{18}{20}.\frac{18}{20} +
\frac{1}{3}.\frac{16}{20}.\frac{16}{20} +
\frac{1}{3}.\frac{12}{20}.\frac{12}{20} = \frac{181}{300} \approx
0,6033

  • Câu 10: Nhận biết

    Nếu hai biến cố A;B thỏa mãn P(A) = 0,3;P(B) = 0,6;P\left( A|B ight) =
0,4 thì P\left( B|A
ight) bằng bao nhiêu?

    Theo công thức Bayes ta có:

    P\left( B|A ight) = \frac{P(B).P\left(
A|B ight)}{P(A)}

    \Rightarrow P\left( B|A ight) =
\frac{0,6.0,4}{0,3} = \frac{4}{5}

  • Câu 11: Vận dụng cao

    Ba người thợ cùng may một loại áo với xác suất may được sản phẩm chất lượng cao tương ứng là 0,9; 0,9 ; 0,8. Biết một người khi may 8 áo thì có 6 sản phẩm chất lượng cao. Tìm xác suất để người đó may 8 áo nữa thì có 6 áo chất lượng cao?

    Áp dụng công thức xác suất đầy đủ

    P(A) = P\left( A_{1} ight)P\left( A
\mid A_{1} ight) + P\left( A_{2} ight)P\left( A \mid A_{2} ight) +
P\left( A_{3} ight)P\left( A \mid A_{3} ight)

    =
\frac{1}{3}.C_{8}^{6}{.0,9}^{6}.{0,1}^{2} +
\frac{1}{3}.C_{8}^{6}.{0,9}^{6}.{0,1}^{2} +
\frac{1}{3}.C_{8}^{6}.{0,8}^{6}.{0,2}^{2}\simeq 0,1971

    Gọi B là "trong 8 áo sau có 6 áo chất lượng cao". Vì trong không gian điều kiện A, hệ A_{i} vẫn là hệ đầy đủ.

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần có

    P(B) = P\left( A_{1} \mid A
ight)P\left( B \mid A_{1}A ight) + P\left( A_{2} \mid A
ight)P\left( B \mid A_{2}A ight) + P\left( A_{3} \mid A
ight)P\left( B \mid A_{3}A ight)

    Ở đó:

    P\left( A_{1} \mid A ight) =\frac{P\left( A_{1} ight)P\left( A \mid A_{1} ight)}{P(A)} \simeq\dfrac{\dfrac{1}{3}.C_{8}^{6}.{0,9}^{6}.{0,1}^{2}}{0.1971} \simeq0,2516

    P\left( A_{2} \mid A ight) \simeq
0,2516,\ P\left( A_{3} \mid A ight) \simeq 0,4965

    Thay vào ta tính được

    P(A) \simeq
0,2516.C_{8}^{6}.{0,9}^{6}.{0.1}^{2} +
0.2516.C_{8}^{6}.{0,9}^{6}.{0,1}^{2}

    +
0,4965.C_{8}^{6}.{0,8}^{6}.{0,2}^{2}\simeq 0,2206

  • Câu 12: Thông hiểu

    Áo sơ mi May10 trước khi xuất khẩu sang phải qua 2 lần kiểm tra, nếu cả hai lần đều đạt thì chiếc áo đó mới đủ tiêu chuẩn xuất khẩu. Biết rằng bình quân 98\% sản phẩm làm ra qua được lần kiểm tra thứ nhất và 95\% sản phẩm qua được lần kiểm tra đầu sẽ tiếp tục qua được lần kiểm tra thứ hai. Tìm xác suất để 1 chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu?

    Gọi A là biến cố ”Qua được lần kiểm tra đầu tiên” \Rightarrow P(A) = 0,98

    Gọi B là biên cố “Qua được lần kiểm tra thứ 2” \Rightarrow P\left( B|A ight) =
0,95

    Chiếc áo sơ mi đủ tiêu chuẩn xuất khẩu phải thỏa mãn 2 điều kiện trên hay ta đi tính P(A \cap B)

    Ta có:

    P\left( B|A ight) = \frac{P(A \cap
B)}{P(A)}

    \Rightarrow P(A \cap B) = P\left( B|A
ight).P(A) = 0,95.0,98 = \frac{931}{1000}.

  • Câu 13: Vận dụng

    Tỷ lệ người nghiện thuốc là ở một vùng là 30\%. Biết rằng tỷ lệ người bị viêm họng trong số những người nghiện thuốc là 60\%, còn tỷ lệ người bị viêm họng trong số những người không nghiện là 40\%. Lấy ngẫu nhiên một người thấy người ấy bị viêm họng. Nếu người đó không bị viêm họng, tính xác suất người đó nghiện thuốc lá.

    Gọi A là "người nghiện thuốc" và B là "người viêm họng" thì từ đề bài ta có:

    P(A) = 0,3;P\left( B|A ight) =
0,6;P\left( B|\overline{A} ight) = 0,4

    Cần tính xác suất là C = A|B.

    Sử dụng công thức Baye ta có:

    P\left( A|B ight) = \frac{P(A).P\left(
B|A ight)}{P(A).P\left( B|A ight) + P\left( \overline{A}
ight)P\left( B|\overline{A} ight)}

    \Rightarrow P\left( A|B ight) =
\frac{0,3.0,6}{0,3.0,6 + 0,7.0,4} = \frac{9}{23}

    Gọi D = A|\overline{B} ta có:

    P(D) = \frac{P\left( A\overline{B}
ight)}{P\left( \overline{B} ight)} = \frac{P(A) - P(AB)}{1 -
P(B)}

    = \frac{P(A) - P(A)P\left( B|A
ight)}{1 - P(B)} \approx 0,2222

  • Câu 14: Thông hiểu

    Một phân xưởng có 3 máy tự động: máy I sản xuất 25%, máy II sản xuất 30%, máy III sản xuất 45% số sản phẩm. Tỷ lệ phế phẩm tương ứng của các máy lần lượt là 0,1%, 0,2% và 0,3%. Chọn ngẫu nhiên ra một sản phẩm của phân xưởng. 1. Biết nó là phế phẩm. Tính xác suất để sản phẩm đó do máy I sản xuất.

    Gọi Ai là "lấy ra sản phẩm từ lô i" thì A1, A2, A3 tạo thành hệ đầy đủ.

    Gọi A là "lấy ra sản phẩm là phế phẩm".

    Áp dụng công thức xác suất đầy đủ, ta có

    P(A) = P\left( A_{1} ight)P\left(
A|A_{1} ight) + P\left( A_{2} ight)P\left( A|A_{2} ight) + P\left(
A_{3} ight)P\left( A|A_{3} ight)

    \Rightarrow P(A) = 0,25.0,1\% +
0,3.0,2\% + 0,45.0,3\% = 0,22\%

    Gọi B là "sản phẩm do máy I sản xuất". Khi đó ta cần tính P(B|A)

    P\left( B|A ight) = \frac{P(B).P\left(
A|B ight)}{P(A)} = \frac{0,25.0,1\%}{0,22\%} \approx
0,1136

  • Câu 15: Vận dụng

    Để phát hiện ra người nhiễm bệnh, người ta tiến hành xét nghiệm tất cả mọi người của nhóm người (trong đó 91\% người không nhiễm bệnh). Biết rằng đối với người nhiễm bệnh thì xác suất xét nghiệm có kết quả dương tính là 85\%, nhưng đối với người không nhiễm bệnh thì xác suất xét nghiệm có phản ứng dương tính là 7\%. Tính xác suất để người được chọn ra không nhiễm bệnh và không có phản ứng dương tính.

    Gọi A: “Người được chọn ra không nhiễm bệnh”.

    Và B: “Người được chọn ra có phản ứng dương tính”

    Theo bài ta có: P(A) = 0,91;P\left( B|A
ight) = 0,07;P\left( B|\overline{A} ight) = 0,85

    P\left( \overline{A} ight) = 1 - P(A)
= 0,09

     

    P\left( \overline{B}|\overline{A}
ight) = 1 - P\left( B|\overline{A} ight) = 1 - 0,85 =
0,15

    Ta có sơ đồ hình cây như sau:

    Vậy P\left( A\overline{B} ight) =
0,91.0,93 = 0,8463

  • Câu 16: Nhận biết

    Cho hai biến cố A;B với P(A) = \frac{1}{3};P(B) = \frac{1}{2};P(A + B) =
\frac{3}{4}. Tính P(A.B)?

    Ta có: P(A.B) = P(A) + P(B) - P(A + B) =
\frac{1}{12}

  • Câu 17: Nhận biết

    Cho hai biến cố AB với P(B) =
0,2;P\left( A|B ight) = 0,5;P\left( A|\overline{B} ight) =
0,4. Tính P\left( B|A
ight)?

    Ta có: P(B) = 0,2 \Rightarrow P\left(
\overline{B} ight) = 1 - P(B) = 1 - 0,2 = 0,8

    Áp dụng công thức Bayes:

    P\left( B|A ight) = \frac{P(B).P\left(
A|B ight)}{P(B).P\left( A|B ight) + P\left( \overline{B}
ight).P\left( A|\overline{B} ight)}

    \Rightarrow P\left( B|A ight) =
\frac{0,2.0,5}{0,2.0,5 + 0,8.0,4} = \frac{5}{21} \approx 0,238 .

  • Câu 18: Thông hiểu

    Một thùng hàng có 30 sản phẩm, trong đó có 4 chất lượng thấp. Lấy liên tiếp hai sản phẩm trong thùng sản phẩm trên, trong đó sản phẩm lấy ra ở lần thứ nhất không được bỏ lại vào thùng. Tính xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp?

    Gọi A: “Sản phẩm lấy ra ở lần thứ nhất có chất lượng thấp”

    Và B: “Sản phẩm lấy ra ở lần thứ hai có chất lượng thấp”.

    Khi đó, xác suất để cả hai sản phẩm được lấy ra đều có chất lượng thấp chính là: P\left( B|A
ight)

    Từ bài ra ta có:

    n(\Omega) = 30.29 = 870

    n(B) = 4.29 = 116 \Rightarrow P(B) =
\frac{116}{870} = \frac{2}{15}

    n(AB) = 4.3 = 12 \Rightarrow P(AB) =
\frac{12}{870} = \frac{2}{145}

    P\left( A|B ight) = \frac{P(AB)}{P(B)}
= \frac{2}{145}:\frac{2}{15} = \frac{3}{29}

  • Câu 19: Thông hiểu

    Cho hai biến cố AB với P(B) =
0,8;P\left( A|B ight) = 0,7,P\left( A|\overline{B} ight) =
0,45. Tính P\left( B|A
ight)?

    Ta có:

    P\left( \overline{B} ight) = 1 - P(B)
= 1 - 0,8 = 0,2

    Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có:

    P(A) = P(B).P\left( A|B ight) +
P\left( \overline{B} ight).P\left( A|\overline{B} ight)

    Áp dụng công thức Bayes ta có:

    P\left( B|A ight) = \frac{P(B).P\left(
A|B ight)}{P(A)} = \frac{0,8.0,7}{0,65} = \frac{56}{65} \approx
0,86

  • Câu 20: Vận dụng

    Có 3 hộp bi:

    Hộp 1: Có 3 xanh, 4 đỏ, 5 vàng.

    Hộp 2: Có 4 xanh, 5 đỏ, 6 vàng.

    Hộp 3: Có 5 xanh, 6 đỏ, 7 vàng

    Chọn ngẫu nhiên 1 hộp và từ hộp đó lấy ngẫu nhiên 3 bi. Tính xác suất để 3 bi lấy ra có 3 màu khác nhau. Trong trường hợp đó tính xác suất để 3 bi được lấy từ hộp thứ 3?

    Gọi A_{1};A_{2};A_{3} lần lượt là các biến cố “Chọn được hộp thứ 1, 2, 3” ta có hệ A_{1};A_{2};A_{3} là hệ biến cố xung khắc và đầy đủ:

    P\left( A_{1} ight) = P\left( A_{2}
ight) = P\left( A_{3} ight) = \frac{1}{3}

    Gọi C là biến cố” 3 bi lấy ra có ba màu khác nhau”

    Ta có:

    P(C) = P\left( A_{1} ight).P\left(
C|A_{1} ight) + P\left( A_{2} ight).P\left( C|A_{2} ight) +
P\left( A_{3} ight).P\left( C|A_{3} ight)

    \Rightarrow P(C) =
\frac{1}{3}.\frac{3.4.5}{C_{12}^{3}} +
\frac{1}{3}.\frac{4.5.6}{C_{15}^{3}} +
\frac{1}{3}.\frac{5.6.7}{C_{18}^{3}} \approx 26,46\%

    \Rightarrow P\left( A_{3}|C ight) =
\frac{P\left( A_{3} ight).P\left( C|A_{3} ight)}{P(C)} =
\frac{\frac{1}{3}.\frac{210}{C_{18}^{3}}}{0,2646} = 32,42\%

Chúc mừng Bạn đã hoàn thành bài!

Đề kiểm tra 15 phút Chương 6 Xác suất có điều kiện Kết quả
  • Thời gian làm bài: 00:00:00
  • Số câu đã làm: 0
  • Điểm tạm tính: 0
  • 72 lượt xem
Sắp xếp theo