Q Final Sprint墨大 BCom 大一 · 期末复习
Week 3 · 概率

概率 · 条件概率 · 列联表

Ch 5 的考题几乎固定为"一段文字情境 + 一张数字表"。你要做的就是把题目翻译成 \( P(\cdot) \) 记号,然后套三条法则。这一周的价值不在难,而在不能错。

考点密度 ★★★★☆ 预计分值 7–10 分 建议用时 2 小时 公式固定 · 套路明确

一、这一周在讲什么

概率就是"给不确定性一个 0 到 1 之间的数字"。第一步是把事件写成记号:

  • 补集(complement) \( A' \):A 不发生。
  • 并(union) \( A\cup B \):A 或 B 至少发生一个——题干里的 "or" 就是它。
  • 交(intersection) \( A\cap B \):A 与 B 同时发生,也叫联合概率——题干里的 "and"。
  • 互斥(mutually exclusive):\( A\cap B=\varnothing \),不可能同时发生。
  • 穷尽(exhaustive):两个事件合起来覆盖全部可能。互斥且穷尽 = binary events。

1.1 三种概率观

经验(empirical):用观测频数估计(如历史退货率 13%)。古典(classical / a priori):等可能结果计数(如掷骰子)。主观(subjective):基于判断(如"明天下雨的概率")。这三者是概念选择题的常客。

1.2 独立性:本课最爱考的定义

💡
独立 = 知道一个不影响另一个

\( A,B \) 独立 \( \iff P(A\mid B)=P(A) \iff P(A\cap B)=P(A)P(B) \)。考试里用乘积判据最稳:算出 \( P(A)P(B) \),与给定的 \( P(A\cap B) \) 比较。

独立 ≠ 互斥!两个概率不为 0 的互斥事件一定不独立——知道 A 发生了,B 就不可能发生,B 的概率被改变了。

1.3 列联表三概率

概率类型算法例(n=360)
联合 joint \( P(A\cap B) \)单元格计数 ÷ n某格 180 / 360
边际 marginal \( P(A) \)行/列合计 ÷ n行合计 240 / 360
条件 conditional \( P(A\mid B) \)该行/列内的相对频数格 180 / 列合计 300

二、核心公式与图形

概率三大法则 \[ P(A') = 1 - P(A) \] \[ P(A\cup B) = P(A) + P(B) - P(A\cap B) \] \[ P(A\cap B) = P(A\mid B)\,P(B), \qquad P(A\mid B) = \frac{P(A\cap B)}{P(B)},\ P(B)>0 \]
"or" 就是并集,一定要减交集(除非明确互斥)。这是本课最经典的失分点。
独立时的乘法特殊法则 \[ P(A\cap B) = P(A)\,P(B) \iff A,B \text{ 独立} \]
冗余系统题直接用它:三台飞控计算机各自失败率 0.03 → \( 0.03^3 = 0.000027 \)。
A B A ∩ B (joint) A' 在整块矩形外 A ∪ B 是两块合并区域
图 1:维恩图。并集要减交集;补集是"外面那一整块"。
B(条件事件) A P(A|B) = 这块 / B 的总面积 条件概率的分母是"条件"那个事件(这里是 B),不是总体 n
图 2:\( P(A\mid B) \) 的分母是 \( P(B) \),不是总体样本量——这是列联表题最常见的错误。

三、考点清单与预测题型

题型出现概率分值拿分要点
计算 由 \( P(A),P(B),P(A\cap B) \) 求并/条件概率必考4–6写三行:公式 → 代入 → 结论。
判定 独立性判定较高2算乘积 → 与交概率比较 → 下结论。
案例 列联表求联合/边际/条件概率中等3–4先算合计,再分三种概率各取一个。
计算 冗余系统三次独立失败中等1–2写"独立 ⟹ 相乘"这句理由。
选择 独立 vs 互斥较高1三枚硬币那类题:两事件可以既独立又不互斥。

依据:2016 S2 真题 Q1(三枚硬币的独立性与互斥性)、Q2(三台备用计算机)与课件列联表例题(如 MBA 申请者 n=360);分值估计来自 考试情报 §六 的概率板块(7–10 分)。

四、典型例题精讲

例题 1 · 三枚硬币的独立性与互斥性(2016 S2) 6

一枚公平硬币连掷三次。设 A = "第一次是正面",B = "三次中正面数为奇数"。(a) 求 \( P(A),P(B),P(B\mid A) \);(b) A 与 B 是否独立;(c) A 与 B 是否互斥。

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样本空间(8 个等概率结果):HHH, HHT, HTH, HTT, THH, THT, TTH, TTT。

\( A = \{HHH,HHT,HTH,HTT\} \Rightarrow P(A) = 4/8 = 0.50 \)。

\( B = \{HHH,HTT,THT,TTH\} \)(1 或 3 个正面)\( \Rightarrow P(B) = 4/8 = 0.50 \)。

\( A\cap B = \{HHH,HTT\} \Rightarrow P(A\cap B) = 2/8 = 0.25 \),故 \( P(B\mid A) = 0.25/0.50 = 0.50 \)。

(b) 独立:\( P(B\mid A)=0.50=P(B) \),等价地 \( P(A)P(B)=0.5\times0.5=0.25=P(A\cap B) \)。

(c) 不互斥:\( A\cap B=\{HHH,HTT\}\neq\varnothing \),两事件可以同时发生。

评分点:① 列出样本空间(1 分)|② 正确列出 A、B(1 分)|③ 三个概率 + 条件概率公式(2 分)|④ 独立性判定必须用数值比较并给结论句(1 分)|⑤ 互斥判定指出交集非空(1 分)。

例题 2 · 条件概率(由三个概率求) 3

已知 \( P(U)=0.1350,\ P(D)=0.2905,\ P(U\cap D)=0.0532 \)。求 \( P(U\mid D) \) 并解释其含义。

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\( P(U\mid D) = \dfrac{P(U\cap D)}{P(D)} = \dfrac{0.0532}{0.2905} = 0.1831 \)。

解释:在"未完成高中学业"(D)的人群中,有 18.31% 处于失业状态(U)。

评分点:① 条件概率分式正确、分母是 \( P(D) \)(2 分)|② 一句情境解释(1 分)。

陷阱:把分母写成 \( P(U) \) 或总体 n。条件的"条件"在分母。

例题 3 · 冗余系统(独立乘法) 2

某系统有三台独立运行的备用计算机,单台故障概率 0.03。求三台同时故障的概率。

点击展开:解答与评分点

三台独立,故概率相乘:\( P = 0.03\times0.03\times0.03 = 0.03^3 = 0.000027 \)。

变体:若问"至少一台正常",用补集 \( 1-0.03^3 = 0.999973 \)。

评分点:必须写出"独立 ⟹ 相乘"这句理由(1 分);结果(1 分)。只写结果通常只能拿一半分。

五、易错点与考场技巧

易错点正确做法
"or" 直接相加并集必须减交集(除明确互斥)。
条件概率分母用总体 n分母是"条件"那个事件的概率。
混淆独立与互斥独立看乘积;互斥看交集是否为空。两者互不蕴含。
独立性判定混用 \( P(A\mid B) \) 与 \( P(B\mid A) \)统一用 \( P(A\cap B) \) 与 \( P(A)P(B) \) 比较最稳。
"neither / not … nor …" 直接相减用补集相乘:\( (1-a)(1-b) \)。
🎯
考场技巧

独立性判定永远写三行:算出乘积 → 与给定交概率比较 → "Since … , the two events are independent." 少任何一行都可能被扣表述分。

六、3 分钟自测

自测 1\( P(A)=0.5,\ P(B)=0.4,\ P(A\cap B)=0.2 \)。\( P(A\cup B) \) 是?
A0.9
B0.2
C0.7
D0.70
自测 2两个概率均不为 0 的互斥事件,它们是否独立?
A一定独立
B一定不独立
C视情况而定
D互斥与独立是同一概念
自测 3列联表中 \( P(A\mid B) \) 的分母应该是?
A总体样本量 n
BA 的边际合计
CB 的边际合计
DA∩B 的计数

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