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数学
题目

16.玻璃杯成箱出售,每箱20只.假设各箱含0、1、2只残次品的概率分别为0.8、0.1和0.1.一顾客欲买下一箱玻璃杯,在购买时,售货员随意取出一箱,而顾客开箱随意查看其中的4只,若无残次品,则买下该箱玻璃杯,否则退回.求:(1)顾客买下该箱玻璃杯的概率;(2)在顾客买下的一箱玻璃杯中确实没有残次品的概率.

16.玻璃杯成箱出售,每箱20只.假设各箱含0、1、2只残次品的概率分别为0.8、0.1和0.1.一顾客欲买下一箱玻璃杯,在购买时,售货员随意取出一箱,而顾客开箱随意查看其中的4只,若无残次品,则买下该箱玻璃杯,否则退回.求:(1)顾客买下该箱玻璃杯的概率; (2)在顾客买下的一箱玻璃杯中确实没有残次品的概率.

题目解答

答案

设事件如下:

  • $A_0$:箱中无残次品(概率 $P(A_0) = 0.8$)
  • $A_1$:箱中1个残次品(概率 $P(A_1) = 0.1$)
  • $A_2$:箱中2个残次品(概率 $P(A_2) = 0.1$)
  • $B$:顾客买下该箱(即查看的4只中无残次品)

(1)顾客买下该箱的概率 $P(B)$
使用全概率公式:
$P(B) = P(B|A_0)P(A_0) + P(B|A_1)P(A_1) + P(B|A_2)P(A_2)$
其中:

  • $P(B|A_0) = 1$
  • $P(B|A_1) = \frac{\binom{19}{4}}{\binom{20}{4}} = \frac{4}{5}$
  • $P(B|A_2) = \frac{\binom{18}{4}}{\binom{20}{4}} = \frac{12}{19}$

代入得:
$P(B) = 1 \times 0.8 + \frac{4}{5} \times 0.1 + \frac{12}{19} \times 0.1 = 0.8 + 0.08 + \frac{1.2}{19} = \frac{448}{475}$

(2)顾客买下后无残次品的概率 $P(A_0|B)$
使用贝叶斯定理:
$P(A_0|B) = \frac{P(A_0)P(B|A_0)}{P(B)} = \frac{0.8 \times 1}{\frac{448}{475}} = \frac{95}{112}$

答案:
(1) $\boxed{\frac{448}{475}}$(约0.9432)
(2) $\boxed{\frac{95}{112}}$(约0.8482)

解析

考查要点:本题主要考查全概率公式和贝叶斯定理的应用,涉及条件概率的计算。
解题思路:

  1. 分类讨论:根据箱中残次品数量(0、1、2只)分情况讨论顾客买下的概率。
  2. 全概率公式:将买下的总概率分解为三种情况下的条件概率之和。
  3. 贝叶斯定理:在买下的条件下,计算箱中无残次品的后验概率。
    关键点:
  • 组合数计算:正确计算从不同数量的好杯子中抽取4只的组合数。
  • 条件概率转换:明确“买下”与“无残次品”的逻辑关系,建立条件概率表达式。

事件定义

  • $A_0$:箱中无残次品(概率 $P(A_0) = 0.8$)
  • $A_1$:箱中1个残次品(概率 $P(A_1) = 0.1$)
  • $A_2$:箱中2个残次品(概率 $P(A_2) = 0.1$)
  • $B$:顾客买下该箱(即查看的4只中无残次品)

(1) 顾客买下该箱的概率 $P(B)$

全概率公式:
$P(B) = P(B|A_0)P(A_0) + P(B|A_1)P(A_1) + P(B|A_2)P(A_2)$

分步计算

  1. 当箱中无残次品($A_0$)
    顾客查看的4只必为好杯子,故:
    $P(B|A_0) = 1$

  2. 当箱中1个残次品($A_1$)
    好杯子有19只,从19只中选4只:
    $P(B|A_1) = \frac{\binom{19}{4}}{\binom{20}{4}} = \frac{3876}{4845} = \frac{4}{5}$

  3. 当箱中2个残次品($A_2$)
    好杯子有18只,从18只中选4只:
    $P(B|A_2) = \frac{\binom{18}{4}}{\binom{20}{4}} = \frac{3060}{4845} = \frac{12}{19}$

  4. 代入全概率公式
    $P(B) = 1 \times 0.8 + \frac{4}{5} \times 0.1 + \frac{12}{19} \times 0.1 = 0.8 + 0.08 + \frac{1.2}{19} = \frac{448}{475}$

(2) 买下后无残次品的概率 $P(A_0|B)$

贝叶斯定理:
$P(A_0|B) = \frac{P(A_0)P(B|A_0)}{P(B)} = \frac{0.8 \times 1}{\frac{448}{475}} = \frac{0.8 \times 475}{448} = \frac{95}{112}$

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