将两信息分别编码为 A 和 B 传递出来,接收站收到时,A 被误收作 B 的概率为 0.02,而 B 被误收作 A 的概率为 0.01,信息 A 与 B 传递的频繁程度为 2:1。若接收站收到的信息是 A,试问原发信息是 A 的概率是多少?
将两信息分别编码为 A 和 B 传递出来,接收站收到时,A 被误收作 B 的概率为 0.02,而 B 被误收作 A 的概率为 0.01,信息 A 与 B 传递的频繁程度为 2:1。若接收站收到的信息是 A,试问原发信息是 A 的概率是多少?
题目解答
答案
我们来一步一步地分析并解答这个概率问题。
题目已知条件:
-
信息 A 和 B 的发送频率之比为 2:1。
也就是说,发送 A 的概率是发送 B 的概率的 2 倍。
所以我们可以设:- $ P(A) = \frac{2}{3} $(因为 A 占总次数的 $ \frac{2}{2+1} = \frac{2}{3} $)
- $ P(B) = \frac{1}{3} $
-
传输错误概率:
-
A 被误收作 B 的概率是 0.02,即:
$P(\text{收到 B} \mid \text{发出 A}) = 0.02$
所以正确接收 A 的概率是:
$P(\text{收到 A} \mid \text{发出 A}) = 1 - 0.02 = 0.98$ -
B 被误收作 A 的概率是 0.01,即:
$P(\text{收到 A} \mid \text{发出 B}) = 0.01$
所以正确接收 B 的概率是:
$P(\text{收到 B} \mid \text{发出 B}) = 1 - 0.01 = 0.99$
-
-
问题:当接收站收到的信息是 A 时,原发信息是 A 的概率是多少?
也就是求条件概率:
$P(\text{发出 A} \mid \text{收到 A})$
使用贝叶斯公式求解:
贝叶斯公式为:
$P(\text{发出 A} \mid \text{收到 A}) = \frac{P(\text{收到 A} \mid \text{发出 A}) \cdot P(\text{发出 A})}{P(\text{收到 A})}$
我们已经知道:
- $ P(\text{收到 A} \mid \text{发出 A}) = 0.98 $
- $ P(\text{发出 A}) = \frac{2}{3} $
现在需要计算 全概率 $ P(\text{收到 A}) $,即无论发出的是什么,收到 A 的总概率。
根据全概率公式:
$P(\text{收到 A}) = P(\text{收到 A} \mid \text{发出 A}) \cdot P(\text{发出 A}) + P(\text{收到 A} \mid \text{发出 B}) \cdot P(\text{发出 B})$
代入数值:
$P(\text{收到 A}) = (0.98) \cdot \left(\frac{2}{3}\right) + (0.01) \cdot \left(\frac{1}{3}\right)$
计算:
$= \frac{0.98 \times 2}{3} + \frac{0.01 \times 1}{3} = \frac{1.96 + 0.01}{3} = \frac{1.97}{3}$
现在代入贝叶斯公式:
$P(\text{发出 A} \mid \text{收到 A}) = \frac{0.98 \times \frac{2}{3}}{\frac{1.97}{3}} = \frac{1.96 / 3}{1.97 / 3} = \frac{1.96}{1.97}$
$\approx 0.994924$
最终答案:
$\boxed{约\ 0.9949}$
即:当接收站收到信息 A 时,原发信息是 A 的概率约为 99.49%。
总结:
我们使用了贝叶斯定理,结合先验概率(发送频率)和信道错误概率,计算出后验概率。虽然有误码率,但由于 A 发送更频繁且误码率低,因此收到 A 时,大概率确实是 A 发出的。
解析
考查要点:本题主要考查贝叶斯定理的应用,结合全概率公式解决实际概率问题。关键在于正确理解条件概率的转换,并合理计算各部分概率。
解题核心思路:
- 确定先验概率:根据发送频率确定原发信息为A或B的概率。
- 明确传输错误概率:正确接收和误收的概率关系。
- 应用贝叶斯定理:通过条件概率公式计算后验概率。
- 全概率公式:计算接收A的总概率,需考虑所有可能的发送情况。
破题关键点:
- 正确设定先验概率:发送频率2:1对应概率$\frac{2}{3}$和$\frac{1}{3}$。
- 区分条件概率方向:注意误收概率的条件方向(如$P(\text{收到B}|\text{发出A})=0.02$)。
- 分步计算分子和分母:分子为正确接收A的概率,分母为所有可能接收A的概率之和。
步骤1:设定先验概率
根据发送频率,原发信息为A的概率为:
$P(A) = \frac{2}{3}, \quad P(B) = \frac{1}{3}$
步骤2:确定传输概率
- 发出A时,正确接收A的概率:
$P(\text{收到A}|\text{发出A}) = 1 - 0.02 = 0.98$ - 发出B时,误收为A的概率:
$P(\text{收到A}|\text{发出B}) = 0.01$
步骤3:应用贝叶斯定理
目标概率为:
$P(\text{发出A}|\text{收到A}) = \frac{P(\text{收到A}|\text{发出A}) \cdot P(\text{发出A})}{P(\text{收到A})}$
步骤4:计算分母(全概率)
$\begin{aligned}P(\text{收到A}) &= P(\text{收到A}|\text{发出A}) \cdot P(\text{发出A}) + P(\text{收到A}|\text{发出B}) \cdot P(\text{发出B}) \\&= 0.98 \cdot \frac{2}{3} + 0.01 \cdot \frac{1}{3} \\&= \frac{1.96 + 0.01}{3} = \frac{1.97}{3}\end{aligned}$
步骤5:代入贝叶斯公式
$\begin{aligned}P(\text{发出A}|\text{收到A}) &= \frac{0.98 \cdot \frac{2}{3}}{\frac{1.97}{3}} \\&= \frac{1.96}{1.97} \approx 0.9949\end{aligned}$