Tải bản đầy đủ (.pdf) (125 trang)

Bài tập xác suất thống kê hoàng diệp ân

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.05 MB, 125 trang )

Bài tp Xác sut thng kê Dip Hoàng Ân
1











BÀI TP

XÁC SUT THNG KÊ
Bài tp Xác sut thng kê Dip Hoàng Ân
2


CHƯƠNG 1: XÁC SUT
1.1.
Mt hp có 100 tm th nh nhau c ghi các s t 1 n 100, Rút ngu
nhiên hai th ri t theo th t t trái qua phi. Tính xác sut n
a/ Rút c hai th lp nên mt s có hai ch s.
b/ Rút c hai th lp nên mt s chia ht cho 5.
Gii
a/
A
:“Hai th rút c lp nên mt s có hai ch s”


( )
2
9
2
100
9.8
0,0073
100.99
A
P A
A
= = ≈

b/
B
: “Hai th rút c lp nên mt s chia ht cho 5”
S chia ht cho 5 tn cùng phi là 0 hoc 5.  có bin c
B
thích hp vi ta rút
th th hai mt cách tùy ý trong 20 th mang các s 5;10;15;20;…;95;100, và rút 1
trong 99 th còn li t vào v trí âu. Do ó s trng hp thun li cho là 99.20

( )
2
100
99.20
0,20
P B
A
= =


1.2.
Mt hp có cha 7 qu cu trng và 3 qu cu en cùng kích thc. Rút
ngu nhiên cùng mt lúc 4 qu cu. Tính xác sut  trong 4 qu cu rút c có
a/ Hai qu cu en.
b/ Ít nht 2 cu en
c/ Toàn cu trng
Gii
Rút ngu nhiên cùng 1 lúc 4 trong 10 qu cu nên s trng hp ng kh
nng là
4
10
C

a/
A
:”trong 4 qu cu rút có 2 qu cu en”

( )
2 2
3 7
4
10
.
0,30
C C
P A
C
= =


b/
B
:”trong 4 qu cu c rút có ít nht 2 qu cu en”

( )
2 2 3 1
3 7 3 7
4
10
. .
1
3
C C C C
P B
C
+
= =

c/
C
:”trong 4 qu cu c chn có toàn cu trng”
Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Di


p Hoàng Ân

3


( )
4
7
4
10
1
6
C
P C
C
= =

1.3.
Mt hp thuc có 5 ng thuc tt và 3 ng kém cht lng. Chn ngu
nhiên ln lt không tr li 2 ng. Tính xác sut :
a/ C hai ng c chn u tt.
b/ Ch ng c chn ra u tiên là tt.
c/ trong hai ng có ít nht mt ng thuc tt.
Gii
Chn ngu nhiên ln lt không tr li 2 trong 8 ng nên các trng hp
ng kh nng là
2
8
A
.

a/
A
:” C hai ng c chn u tt”
( )
2
5
2
8
0,357
A
P A
A
= ≈

b/
B
:” Ch ng c chn ra u tiên là tt”
( )
1 1
3 5
2
8
.
0,268
C C
P B
A
= ≈

c/

C
:” trong hai ng có ít nht mt ng thuc tt”
( )
2
3
2
8
1 0,893
A
P C
A
= − ≈

1.4.
Mt hp ng 15 qu bóng bàn trong ó có 9 qu mi. Ln u ngi ta ly
ngu nhiên 3 qu  thi u, sau ó li tr vào hp. Ln th hai ly ngu nhiên 3
qu. Tính xác sut  c 3 qu ly ra ln sau u mi.
Gii
t
A
:” c 3 qu ly ra ln sau u mi”
i
B
:” Trong 3 qu ly ra  thi u có
i
qu mi”
{
}
0;1;2;3
i ∈


Ta thy các
{
}
0 1 2 3
; ; ;
B B B B
lp thành nhóm y  các bin c, theo công thc xác
sut toàn phn
(
)
       
                   
                     
= + + +

( )

     

= + + + ≈

1.5.
T mt lp có 8 n sinh viên và 12 nam sinh viên, ngi ta chn ngu nhiên
5 sinh viên  lp Ban cán b lp (BCB). Tính xác sut 
Bài t

p Xác su

t th


ng kê
Di

p Hoàng Ân

4

a/ BCB gm 3 n và 2 nam,
b/ BCB có ít nht mt n,
c/ BCB có ít nht hai nam và hai n.
Gii
t
k
A
: “BCB có k nam sinh viên” (
{
}
0,1, 2,3,4,5
k ∈
),
chúng ta có:

5
12 8
5
20
.
C
C

( )
C
k
k
k
P A

=

a/ BCB gm 3 n và 2 nam.
Xác sut phi tính:
3
2
12
8
5
20
.
77
2
323
( )
C
C
P A
C
= =

b/ t N: “BCB có ít nht mt n”, thì
5

N A
=
.
Do ó,
0
5
12
8
5
20
5 5
.
33 613
646 646
( ) ( ) 1 ( )
1
P N P A P A
C
C
C
= = −
= − = − =

c/ t H: “BCB có ít nht hai nam và hai n”.
Do ó,

(
)
(
)

(
)
2 3
P H P A P A
= +

=







 
 



+ =

1.6.
T mt hp cha 8 viên bi  và 5 viên bi trng ngi ta ly ngu nhiên 2
ln, m i ln 1 viên bi, không hoàn li. Tính xác sut  ly c
a/ 2 viên bi ;
b/ hai viên bi khác màu;
c/ viên bi th hai là bi trng.
Gii
Vi
{

}
1, 2 ,
i ∈
t:
i
T
: “viên bi ly ra ln th
i
là bi trng”,
i
D
: “viên bi ly ra ln th
i
là bi ”.
a/ t
A
:“ly c 2 viên bi ”, chúng ta có:

(
)
(
)
(
)
(
)
1 2 1 2
8 7
14
13 12 3

1
9
. . /P A P D D P D P D D = ===

b/ t
B
: “ly c hai viên bi khác màu”, chúng ta có:
Bài tp Xác sut thng kê Dip Hoàng Ân
5


(
)
(
)
(
)
(
)
( ) ( ) ( ) ( )
1 2 1 2 1 2 1 2
1 2 1 1 2 1

. / . /
P B P T D DT P T D P DT
P T P D T P D P T D
= + = +
= +

Suy ra:

5 8 8 5 20
13 12 13 12 39
( )P B = + =

c/
2 1 2 1 2

T TT D T
= +
, nên xác sut phi tính là:
(
)
(
)
(
)
( ) ( ) ( ) ( )
2 1 2 1 2
1 2 1 1 2 1

. / . /
P T P TT P D T
P T P T T P D P D T
= +
= +

suy ra
(
)
5 8 5 5

4
2
13 12 13 12 13
P T
= + =


1.7.
Mt công ty cn tuyn 4 nhân viên. Có 8 ngi, gm 5 nam và 3 n np
!n xin d tuyn, và m i ngi u có c! hi c tuyn nh nhau. Tính xác sut
 trong 4 ngi c tuyn,
a) có duy nht mt nam;
b) có ít nht mt n.
Gii
t


: “Có

nam c tuyn trong 4 nhân viên”




Gi

: “có duy nht 1 nam”
( ) ( )
1 3
5 3

1
4
8
.
5
70
= = =
 
   



a) Gi

: “có ít nht 1 n”
( )
4
5
4
4
8
13
1 ( ) 1
14
= − = − =

   




1.8.
Mt công ty cn tuyn 4 nhân viên. Có 8 ngi, gm 5 nam và 3 n np
!n xin d tuyn, và m i ngi u có c! hi c tuyn nh nhau. Tính xác sut
 trong 4 ngi c tuyn,
a/ có không quá hai nam;
b/ có ba n, bit r"ng có ít nht mt n ã c tuyn.
Gii
t


: “Có

nam c tuyn trong 4 nhân viên”




a/ Gi

: “có không quá 2 nam”

( )
1 3 2 2
5 3 5 3
1 2
4
8
. .
1
( ) ( )

2
+
= + = =
   
     



b/ Gi

: “chn ra 3 n, bit r"ng có ít nht 1 n c tuyn”.
Gi
B
: “Có ít nht mt n c chn”.
Bài tp Xác sut thng kê Dip Hoàng Ân
6

Ta có
( )
4
5
4
4
8
13
1 ( ) 1
14
= − = − =

   



( )
1
1
( )
1
( | )
( ) 13
= = =
 
    
 


1.9.
Mt c#a hàng sách c lng r"ng: Trong t$ng s các khách hàng n c#a
hàng, có 30% khách cn hi nhân viên bán hàng, 20% khách mua sách và 15%
khách thc hi%n c hai iu trên. Gp ngu nhiên mt khách trong nhà sách. Tính
xác sut  ngi này
a/ không thc hi%n c hai iu trên;
b/ không mua sách, bit r"ng ngi này ã hi nhân viên bán hàng.
Gii
t

: “khách hàng cn t vn”


: “khách hàng cn mua sách”
Theo  ta có:

(
)
(
)
(
)
0,3; 0,2; 0,15
= = =
     

a/ Xác sut khách hàng không cn mua sách c&ng không cn t vn là:
( ) ( ) ( ) ( )
3 2 15 13
. 1 1 1
10 10 100 20
 
= + − = − + − − − =
 
 
       

b/ không mua sách, bit r"ng ngi này ã hi nhân viên bán hàng.
( )
( )
( )
( ) ( )
( )
3 15
1
10 100

/
3
2
10


= = = =
 
   
  
   

1.10.
Mt cuc iu tra cho thy, ' mt thành ph, có 20,7% dân s dùng loi
sn ph(m

, 50% dùng loi sn ph(m

và trong s nhng ngi dùng

, có
36,5% dùng

. Phng vn ngu nhiên mt ngi dân trong thành ph ó, tính xác
sut  ngi y
a/ Dùng c



;

b/ Không dùng

, c&ng không dùng

.
Gii
t

: “ ngi dân trong thành ph dùng sn ph(m




: “ ngi dân trong thành ph dùng sn ph(m


Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
0,207; 0,5; | 0,365
= = =
      

a) Xác sut ngi dân ó dùng c






(
)
(
)
(
)
. / 0,5.0,365 0,1825
= = =
      

b) Xác sut ngi dân ó không dùng c





(
)
(
)
(
)
(
)
. . 0,4755
= + − =
        

1.11.
Bài tp Xác sut thng kê Dip Hoàng Ân
7

Mt cuc iu tra cho thy, ' mt thành ph, có 20,7% dân s dùng loi
sn ph(m

, 50% dùng loi sn ph(m

và trong s nhng ngi dùng

, có
36,5% dùng

. Phng vn ngu nhiên mt ngi dân trong thành ph ó, tính xác
sut  ngi y
a/ Dùng c



;
b/ Dùng

, bit r"ng ngi y không dùng

.
Gii
t

: “ ngi dân trong thành ph dùng sn ph(m




: “ ngi dân trong thành ph dùng sn ph(m


Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
0,207; 0,5; / 0,365
= = =
      

a/ Xác sut ngi dân ó dùng c





(
)
(
)
(
)
. / 0,5.0,365 0,1825

= = =
      

b/ Xác sut ngi dân ó dùng

, bit r"ng không dùng



( )
(
)
( )
( ) ( )
( )
.
0,5 0,1852
/ 0,404
1 0,207


= = = =

 
   
  
   

1.12.
Theo mt cuc iu tra thì xác sut  mt h gia ình có máy vi tính nu

thu nhp hàng nm trên 20 tri%u (VN) là 0,75. Trong s các h c iu tra thì
60% có thu nhp trên 20 tri%u và 52% có máy vi tính. Tính xác sut  mt h gia
ình c chn ngu nhiên
a/ có máy vi tính và có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u;
b/ có máy vi tính, nhng không có thu nhp trên 20 tri%u.
Gii
t

: “H gia ình c chn ngu nhiên có máy vi tính”


: “H gia ình c chn ngu nhiên có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u”
Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
0,52; 0,6; / 0,75
= = =
      

a/ Xác sut  h gia ình c chn có máy vi tính và có thu nhp hàng nm trên
20 tri%u là:

(
)
(
)

(
)
. / 0,6.0,75 0,45
P AB P B P A B= = =


b/ Xác sut  h gia ình c chn có máy vi tính nhng thu nhp ít h!n 20
tri%u là:

(
)
( ) ( )
0,52 0,45 0,07
= − = − =     


1.13.
Theo mt cuc iu tra thì xác sut  mt h gia ình có máy vi tính nu
thu nhp hàng nm trên 20 tri%u (VN) là 0,75. Trong s các h c iu tra thì
60% có thu nhp trên 20 tri%u và 52% có máy vi tính. Tính xác sut  mt h gia
ình c chn ngu nhiên
a/ Có máy vi tính và có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u;
b/ Có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u, bit r"ng h ó không có máy vi
tính.
Bài t

p Xác su

t th


ng kê
Dip Hoàng Ân

8

Gii
t

: “H gia ình c chn ngu nhiên có máy vi tính”


: “H gia ình c chn ngu nhiên có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u”
Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
0,52; 0,6; / 0,75
= = =
      

a/ Xác sut  h gia ình c chn có máy vi tính và có thu nhp hàng nm trên
20 tri%u là:

(
)
(
)

(
)
. / 0,6.0,75 0,45
P AB P B P A B= = =


b/ Xác sut  h gia ình c chn có thu nhp hàng nm trên 20 tri%u nhng
không có máy vi tính là:

( )
(
)
( )
( ) ( )
( )
0,6 0,45
/ 0,3125
1 0,52


= = = =

 
   
  
   


1.14.
Trong mt i tuyn có hai vn ng viên A và B thi u. A thi u trc

và có hy vng 80% thng trn. Do nh h'ng tinh thn, nu A thng trn thì có
60% kh nng B thng trn, còn nu A thua thì kh nng này ca B ch còn 30%.
Tính xác sut ca các bin c sau:
a/ i tuyn thng hai trn;
b/ i tuyn thng ít nht mt trn.
Gii
t


: “vn ng viên

thng” vi
{
}
,

  

Theo  bài ta có:
( ) ( )
(
)
0,8; / 0,6; / 0,3
= = =

   
       

a/ Xác sut i tuyn thng 2 trn là


(
)
(
)
(
)
. / 0,8.0,6 0,48
= = =
    
       


b/ i tuyn thng ít nht mt trn ngh)a là có ít nht mt trong hai vn ng viên
A, hoc B thng. Xác sut cn tính là:

(
)
(
)
(
)
(
)
.
0,54 0,8 0,48 0,86
A B B A A B
P M M P M P M P M M
∪ = + −
= + − =



1.15.
Trong mt i tuyn có hai vn ng viên A và B thi u. A thi u trc
và có hy vng 80% thng trn. Do nh h'ng tinh thn, nu A thng trn thì có
60% kh nng B thng trn, còn nu A thua thì kh nng này ca B ch còn 30%.
Tính xác sut ca các bin c sau:
a/ B thng trn;
b/ i tuyn ch thng có mt trn.
Gii
t


: “vn ng viên

thng” vi
{
}
,

  

Theo  bài ta có:
( ) ( )
(
)
0,8; / 0,6; / 0,3
= = =

   
       


a/ Xác sut B thng trn là:

( ) ( )
(
)
(
)
( ) | . . | 0,54
B A B A A B A
P M P M P M M P M P M M
= + =

Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

9

b/ t

: “i tuyn ch thng 1 trn”
Xác sut i tuyn ch thng 1 trn là:
(
)

(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
. . . .
B A
A B A A B B A B
P D P M M P M M P M P M M P M P M M
= + = − + −


(
)
(
)
(
)
2. . 0,8 0,54 2.0,48 0,38
A B A B
P M P M P M M= + − = + − =
`


1.16.
 thành lp i tuyn quc gia v mt môn hc, ngi ta t$ chc mt cuc
thi tuyn gm 3 vòng. Vòng th nht ly 80% thí sinh; vòng th hai ly 70% thí
sinh ã qua vòng th nht và vòng th ba ly 45% thí sinh ã qua vòng th hai. 
vào c i tuyn, thí sinh phi vt qua c c 3 vòng thi. Tính xác sut 
mt thí sinh bt k*
a/ c vào i tuyn;
b/ B loi ' vòng th ba.
Gii
t


: “thí sinh c chn ' vòng

” vi
{
}
1,2,3



Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
1 2 1 3 1 2
0,8; | 0,7; | 0,45

= = =
       

a/ Xác sut  thí sinh ó c vào i tuyn là
(
)
(
)
(
)
(
)
1 2 3 1 2 1 3 1 2
. | . | 0,8.0,7.0,45 0,252
= = =
          


b/ Xác sut  thí sinh ó b loi ' vòng th III là
(
)
( ) ( )
(
)
3 3
1 2 1 2 1 1 2
. / . /=
          



(
)
(
)
(
)
(
)
1 2 1 3 1 2
. | . 1 | 0,8.0,7.0,55 0,308
= − = =        


1.17.
 thành lp i tuyn quc gia v mt môn hc, ngi ta t$ chc mt cuc
thi tuyn gm 3 vòng. Vòng th nht ly 80% thí sinh; vòng th hai ly 70% thí
sinh ã qua vòng th nht và vòng th ba ly 45% thí sinh ã qua vòng th hai. 
vào c i tuyn, thí sinh phi vt qua c c 3 vòng thi Tính xác sut 
mt thí sinh bt k*
a/ c vào i tuyn;
b/ B loi ' vòng th hai, bit r"ng thí sinh này b loi.
Gii
t


: “thí sinh c chn ' vòng

” vi
{
}

1,2,3



Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
1 2 1 3 1 2
0,8; | 0,7; | 0,45
= = =
       


a/ Xác sut  thí sinh ó c vào i tuyn là
(
)
(
)
(
)
(
)
1 2 3 1 2 1 3 1 2
. | . | 0,8.0,7.0,45 0,252
= = =
          



b/ t K: “Thí sinh ó b loi”
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
1 2 3 3
1 1 2 1 1 1 2 1 2
1= + + = − + − +
                  

Bài t

p Xác su

t th


ng kê
Dip Hoàng Ân

10

( ) ( )
(
)
3
1 2 1 1 2
1 . / 1 0,8.0,7 0,308 0,748
= − + = − + =       


Vy, xác sut  thí sinh ó b loi ' vòng II, bit r"ng thí sinh ó b loi là:
( )
(
)
( )
(
)
( )
( )
(
)
( )
( )
2 2 2
1 1 1
2

. . . |
0,8 1 0,7
| 0,3209
0,748

= = = = =
          
  
     


1.18.
Mt lô hàng có 9 sn ph(m ging nhau. M i ln kim tra, ngi ta chn
ngu nhiên 3 sn ph(m; kim tra xong tr sn ph(m li lô hàng. Tính xác sut 
sau 3 ln kim tra, 9 sn ph(m u c kim tra.
Gii
Chia 9 sn ph(m thành 3 nhóm. Gi


: “Kim tra nhóm


{
}
1,2,3




t


:”Sau 3 ln kim tra, 9 sn ph(m u c kim tra”

( )
 
           
 
 
 
        
 
 

         

= = =

1.19.
Mt lp hc ca Trng i hc AG có 2/3 là nam sinh viên và 1/3 là n
sinh viên. S sinh viên quê ' An Giang chim t l% 40% trong n sinh viên, và
chim t l% 60% trong nam sinh viên.
a)

Chn ngu nhiên mt sinh viên ca lp. Tính xác sut  chn c mt
sinh viên quê ' An Giang. Nu bit r"ng sinh viên va chn quê ' An
Giang thì xác sut  sinh viên ó là nam b"ng bao nhiêu?
b)

Chn ngu nhiên không hoàn li hai sinh viên ca lp. Tính xác sut 
có ít nht mt sinh viên quê ' An Giang, bit r"ng lp hc có 60 sinh viên.

Gii
a)

t :

: “Chn c sinh viên nam”

( )
2
3
=
 


: “Chn c sinh viên n”
( )
1
3
=
 


: “Chn c sinh viên quê ' An Giang”
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
8
( ) | |
15
= + = + =
               


Do ó,
( ) ( ) ( | ) 3
( | )
( ) ( ) 4
= = =
      
  
   


b)

Lp có 60 sinh viên suy ra có 40 sinh viên nam và 20 sinh viên n
S sinh viên Nam quê ' An Giang: 24
S sinh viên N quê ' An Giang: 8
Nên t$ng s sinh viên quê ' An Giang là 32 sinh viên

: “ít nht mt sinh viên quê ' An Giang”
2
28
2
60
232
( ) 1 ( ) 1
295
= − = − =

   




1.20.
Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

11

Có ba hp A, B và C ng các l thuc. Hp A có 10 l tt và 5 l hng,
hp B có 6 l tt và 4 l hng, hp C có 5 l tt và 5 l hng
a/ Ly ngu nhiên t m i hp ra mt l thuc, tính xác sut  c 3 l
cùng loi.
b/ Ly ngu nhiên mt hp ri t hp ó ly ra 3 l thuc thì c 1 l tt
và 2 l hng. Tính xác sut  hp A ã c chn.
Gii
a/ và


:“l ly ra t hp th

là tt”
{
}

 




Nên, xác sut  c 3 l cùng loi

                  
           
                 
      
   
      
+ = +
= + =

b/ t


:“Ly c hp th


{
}
   
 

;

:“Ly c 2 l hng và 1 l
tt”


(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
     
                
     
  
     
     
  
  
    
   
   
= + +
= + + =

Khi ó xác sut  hp A c chn

(
)

(
)
(
)
(
)
(
)
  

      
  
   


   

= = = =
1.21.
Có hai hp B và C ng các l thuc. Hp B có 6 l tt và 4 l hng, hp C
có 5 l tt và 5 l hng. Ly ngu nhiên hai l thuc t hp B b vào hp C, ri
tip theo ly ngu nhiên mt l thuc t hp C thì c l hng. Tính xác sut 
a/ L hng ó là ca hp B b sang;
b/ Hai l thuc b t hp B vào hp C u là l hng.
Gii
Gi


: “Hai l thuc ly t hp B b vào hp C có


l hng”
{
}




và t

: “l thuc ly t hp C (sau khi ã b 2 l t B b sang) b hng”
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
                
     

    

= + + =
a/ l hng ó là ca hp B b sang

(
)
(
)
(
)
(
)
( )
         
  

  
 
 
  
 
   


  
  
 
 
 
 
  
 
   
 
   
+
= =
 
 
= + =
 
 
 

Bài t


p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

12

b/ hai l thuc b t hp B vào hp C u là l hng

(
)
(
)
(
)
    
   
  
 
 
 


 

 

 

 

 
 
   
   
 
 
= = = =
 
 
 

1.22.
Trong mt i tuyn có 3 vn ng viên A, B và C thi u vi xác sut
chin thng ln lt là 0,6; 0,7 và 0,8. Gi s# m i ngi thi u mt trn c lp
nhau.Tính xác sut :
a/ i tuyn thng ít nht mt trn,
b/ i tuyn thng 2 trn.
Gii
t :

: “vn ng viên A chin thng”
(
)
0,6
=
 



: “vn ng viên B chin thng”

(
)
0,7
=
 


: “vn ng viên C chin thng”

(
)
0,8
=
 

a/ Gi

: “ i tuyn thng ít nht 1 trn”
(
)
          
            
= − = − =

b/ Gi

: “ i tuyn thng 2 trn”


(
)
(
)
(
)
            
         
= + + =

1.23.
Trong mt i tuyn có 3 vn ng viên A, B và C thi u vi xác sut
chin thng ln lt là 0,6; 0,7 và 0,8. Gi s# m i ngi thi u mt trn c lp
nhau.Tính xác sut :
a/ i tuyn thng ít nht mt trn,
b/ A thua trong trng hp i tuyn thng 2 trn.
Gii
t :

: “vn ng viên A chin thng”
(
)
0,6
=
 


: “vn ng viên B chin thng”

(

)
0,7
=
 


: “vn ng viên C chin thng”

(
)
0,8
=
 

a/ Gi

: “ i tuyn thng ít nht 1 trn”
(
)
          
            
= − = − =

b/ A thua trong trng hp i tuyn thng 2 trn
Gi

: “ i tuyn thng 2 trn”

(
)

(
)
(
)
            
         
= + + =

Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

13


(
)
    
  
   
     
 
    
= = = ≈


1.24.
Trong nm hc va qua, ' trng i hc XYZ, t l% sinh viên thi trt
môn Toán là 34%, thi trt môn Tâm lý là 20,5%, và trong s các sinh viên trt
môn Toán, có 50% sinh viên trt môn Tâm lý. Gp ngu nhiên mt sinh viên
ca trng XYZ.
a/ Tính xác sut  anh ta trt c hai môn Toán và Tâm lý; u c hai môn
Toán và Tâm lý.
b/ Nu bit r"ng sinh viên này trt môn Tâm lý thì xác sut  anh ta u
môn Toán là bao nhiêu?
Gii

: “sinh viên thi trt môn Toán”
(
)
0,34
=
 



: “sinh viên thi trt môn Tâm Lý”
(
)
0,205
=
 

khi ó
( | ) 0,5
=

  

a/ Xác sut sinh viên trut môn c môn Toán và Tâm Lý

(
)
(
)
       
      
= = =

Xác sut sinh viên u c môn Toán và Tâm Lý
(
)
(
)
(
)
(
)
            
      
= − ∪ = − − + =

b/ Xác sut sinh viên u môn Toán, bit r"ng trt môn Tâm Lý:

( )
(
)

(
)
(
)
(
)
(
)
 
   
  
   




= = =
.
1.25.
Trong nm hc va qua, ' trng i hc XYZ, t l% sinh viên thi trt
môn Toán là 34%, thi trt môn Tâm lý là 20,5%, và trong s các sinh viên trt
môn Toán, có 50% sinh viên trt môn Tâm lý. Chn ngu nhiên 12 sinh viên ca
trng XYZ. Nhiu kh nng nht là s+ có bao nhiêu sinh viên thi trt c hai môn
Toán và Tâm lý. Tính xác sut t!ng ng.
Đáp s
Gi

: “sinh viên thi trt môn Toán”
(
)

0,34
=
 



: “sinh viên thi trt môn Tâm Lý”
(
)
0,205
=
 

khi ó
( | ) 0,5
=
  

Xác sut sinh viên trut môn c môn Toán và Tâm Lý

(
)
(
)
       
      
= = =

Nên, Sinh viên trt c Toán và Tâm lý vi xác sut không $i



=
.
Bài t

p Xác su

t th

ng kê Di
p Hoàng Ân

14

Do ó, chn 12 sinh viên ngh)a là thc hi%n 12 phép th# Bernoulli vi xác
sut thành công (trt c Toán và Tâm lý) không $i


=
.s sinh viên nhiu
kh nng trt c hai môn
(
)
 
  
 
 
+ = =
 
 

 
 
.
Xác sut t!ng ng là
( ) ( ) ( )
2 10
2
12 12
2 0,17 . 1 0,17 0,296
 = − = .
1.26.
Trong nm hc va qua, ' trng i hc XYZ, t l% sinh viên thi trt
môn Toán là 34%, thi trt môn Tâm lý là 20,5%, và trong s các sinh viên trt
môn Toán, có 50% sinh viên trt môn Tâm lý. Phi chn bao nhiêu sinh viên
ca trng XYZ sao cho, vi xác sut không bé h!n 99%, trong s ó có ít nht
mt sinh viên u c hai môn Toán và Tâm lý.
Gii


: “sinh viên thi trt môn Toán”
(
)
0,34
=
 



: “sinh viên thi trt môn Tâm Lý”
(

)
0,205
=
 

khi ó
( | ) 0,5
=
  

Xác sut sinh viên u c môn Toán và Tâm Lý

(
)
(
)
(
)
(
)
            
       
= − ∪ = − − + =
Gi
n
là s sinh viên cn chn. Xác sut  sinh viên u c hai môn Toán
và Tâm Lý không $i


=

nên ta có quá trình Bernoulli
(
)
,
B n p
.
t

: “ ít nht mt sinh viên u c hai môn Toán và Tâm Lý ”.
Theo yêu cu bài toán ta c

(
)
(
)
(
)
      


  
= − = − − ≥


(
)
(
)
 


          
⇔ ≥ ⇔ ≥ ⇔ ≥

Vy, chn ít nht 5 sinh viên.
1.27.
Ba máy 1, 2 và 3 ca mt xí nghi%p sn xut, theo th t, 60%, 30% và
10% t$ng s sn ph(m ca mt xí nghi%p. T l% sn xut ra ph ph(m ca các máy
trên, theo th t, là 2%, 3% và 4%. Ly ngu nhiên mt sn ph(m t lô hàng ca
xí nghi%p, trong ó  ln ln các sn ph(m do 3 máy sn xut.
a/ Tính xác sut  sn ph(m ly ra là sn ph(m tt. Ý ngh)a ca xác
sut ó i vi lô hàng là gì?
b/ Nu sn ph(m ly c là ph ph(m, thì nhiu kh nng nht là do
máy nào sn xut?
Gii
t


: “sn ph(m ly ra do máy

sn xut” vi
{
}
1,2,3



(
)
(
)

(
)
1 2 3
0,6; 0,3; 0,1
     
= = =



:“sn ph(m ly ra là ph ph(m”

(
)
(
)
(
)
  
     
        
= = =

Bài t

p Xác su

t th

ng kê Di
p Hoàng Ân


15

a/

:”sn ph(m ly ra là sn ph(m tt”
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
                
     
    
= + + =

Ý ngh)a, xác sut th hi%n t l% sn ph(m tt ca lô hàng.
b/ Xác sut ly ra sn ph(m là ph ph(m

(
)

(
)
   
  
= − =
Theo công thc Bayes
( )
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
       
  
   
  

 
 
 

= = = =

( )
(

)
(
)
(
)
(
)
(
)
  

 
  
  
 
       
  
   
= = = =

( )
(
)
(
)
(
)
(
)
(

)
       
  
   
  

 
 
 
 
= = = =

Do ó, sn ph(m do máy 1 sn xut ra ph ph(m nhiu nht.
1.28.
Chia ngu nhiên 9 tm vé s, trong ó có 3 vé trúng th'ng, u cho 3
ngi (m i ngi 3 tm). Tính xác sut  c 3 ngi u c trúng th'ng.
Gii
t


: “Ngi mua vé th

c vé trúng th'ng” vi
{
}
1,2,3



( ) ( ) ( ) ( )

     
            
  
     
     
        
  
  

   

= = =


1.29.
Trong s các b%nh nhân ang c iu tr ti mt b%nh vi%n, có 50% iu
tr b%nh A, 30% iu tr b%nh B và 20% iu tr b%nh C. Ti b%nh vi%n này, xác
sut  cha khi các b%nh A, B và C, theo th t, là 0,7; 0,8 và 0,9. Hãy tính t
l% b%nh nhân c cha khi b%nh A trong t$ng s b%nh nhân ã c cha khi
b%nh trong b%nh vi%n.
Gii
t


: “b%nh nhân iu tr b%nh

” vi
{
}
, ,

   




: “b%nh nhân c khi b%nh”
Theo  bài ta có:
(
)
(
)
(
)
0,5; 0,3; 0, 2
  
     
= = =


(
)
(
)
(
)
/ 0,7; / 0,8; / 0,9
  
        
= = =


Xác sut  b%nh nhân khi b%nh là
Bài t

p Xác su

t th

ng kê Di
p Hoàng Ân

16


( ) ( ) ( )
. / 0,5.0,7 0,3.0,8 0,2.0,9 0,77

 
 
      
=
= = + + =


Xác sut  b%nh nhân tr khi b%nh A là

( )
(
)
(
)

. |
0,5.0,7
| 45,45%
( ) 0,77
 

    
  
 
= = =

1.30.
Có hai bình nh sau: Bình A cha 5 bi , 3 bi trng và 8 bi xanh; bình B
cha 3 bi  và 5 bi trng. Gieo mt con xúc xc vô t: Nu mt 3 hoc mt 5
xut hi%n thì chn ngu nhiên mt bi t bình B; các trng hp khác thì chn ngu
nhiên mt bi t bình A. Tính xác sut  chn c viên bi . Nu viên bi trng
c chn, tính xác sut  mt 5 ca con xúc xc xut hi%n.
Gii
t

: “Gieo con xúc xc c mt 3 hoc mt 5”,
 

 

=


: “Ly t bình ra mt bi là bi ”. Ta có


 
 
 
 
  
             
  
 
           
 
= + = + =

Gi

: “mt viên bi c chn là bi trng”

 
           
 
 
 
 
 
  
             
  
= + = + =

t


: “gieo con xúc xc c mt 5”.
Xác sut mt 5 xut hi%n, bit r"ng bi c chn là bi trng là

( )
(
)
(
)
(
)
 
    
  
   
          
  
     
= = = =

1.31.
Có hai bình nh sau: Bình A cha 5 bi , 3 bi trng và 8 bi xanh; bình B
cha 3 bi  và 5 bi trng.
Ly ngu nhiên 3 viên bi t bình A b vào bình B, ri t bình B ly ngu
nhiên 1 viên bi thì c bi . Theo ý bn, viên bi ó vn thuc bình nào?
Gii
Gi


: “ có
k

bi  trong 3 viên bi ly t bình A b vào bình B” vi
{
}
0,1,2,3



t

: “Ly mt bi t bình B ra là bi ”.
  

  
 

 
  
  
 
 
 
        
 
  
 
  
 

  
      

 
  
 
=
= = + +
+ + =


t

: “bi  sau cùng ly t bình B”.
Bài t

p Xác su

t th

ng kê Di
p Hoàng Ân

17



 







 

= =

Do ó
(
)
(
)
(
)
(
)
   
  
   
   
   
   
= = = = >
.
Vy, bi  sau cùng nhiu kh nng nht là ca bình B.
1.32.
Có hai chung nuôi th. Chung th nht có 1 con th trng và 5 con th
nâu; chung th hai có 9 con th trng và 1 con th nâu. T m i chung bt ngu
nhiên ra mt con  nghiên cu. Các con th còn li c dn vào mt chung th
ba. T chung th ba này li bt ngu nhiên ra mt con th. Tính xác sut  con
th bt ra sau cùng là mt con th nâu.
Gii

t

: “Th bt ' chung 1 ra nghiên cu là th nâu ”

 

 
=


: “Th bt ' chung 2 ra nghiên cu là th nâu”

 

  =

Gi

: “Th bt ' chung 3 ra nghiên cu là th nâu ”

(
)
(
)
(
)
(
)
         
              

= + + +

(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
     
     
         
         
= + +
+ +

(
)
(
)
(

)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
   
   
               
              
= + +
+ +

( ) ( )
(
)
(

)
(
)
( ) ( )
(
)
    
    
               = + + + =

1.33.
Ban giám c mt công ty liên doanh vi nc ngoài ang xem xét kh
nng ình công ca công nhân  òi tng l!ng ' hai nhà máy A và B. Kinh
nghi%m cho h bit cuc ình công ' nhà máy A và B xy ra ln lt vi xác sut
0,75 và 0,65. Ngoài ra, h c&ng bit r"ng nu công nhân ' nhà máy B ình công
thì có 90% kh nng  công nhân ' nhà máy A ình công ng h.
a/ Tính xác sut  công nhân ' c hai nhà máy ình công.
b/ Nu công nhân ' nhà máy A ình công thì xác sut  công nhân ' nhà
máy B ình công  ng h b"ng bao nhiêu?
Gii
t :

: “ Công nhân ình công ' nhà máy A”
   
 
=

Bài t

p Xác su


t th

ng kê Di
p Hoàng Ân

18


: “Công nhân ình công ' nhà máy B”
(
)
     
    
= =

a/ Xác sut công nhân ình công ' 2 nhà máy là
(
)
(
)
(
)
. | , . , ,
      
     
= = =

b/ Nu công nhân ' nhà máy A ình công thì xác sut  công nhân ' nhà máy B
ình công là

( )
(
)
( )
,
| ,
,
 
  
 
 
 
 
= = =

1.34.
Mt nhân viên kim toán nhn thy 15% các bn cân i thu chi cha các
sai lm. Trong các bn cha sai lm, 60% c xem là các giá tr bt thng so
vi các s xut phát t gc. Trong tt c các bn cân i thu chi thì 20% là nhng
giá tr bt thng. Nu mt con s ' mt bng cân i t ra bt thng thì xác sut
 s y là mt sai lm là bao nhiêu?
Gii
t

: “bn cân i thu chi cha sai lm”
  
 
=




: “bn cân i thu chi cha giá tr bt thng”
(
)
    
    
= =

Xác sut 1 con s ' 1 bng cân i t ra bt thng là 1 sai lm:
( )
(
)
( )
(
)
(
)
( )
. |
, . ,
| ,
,
      
  
   
   
 
 
= = = =


1.35.
Mt hãng sn xut mt loi t lnh X c tính r"ng khong 80% s ngi
dùng t lnh có c qung cáo t lnh do hãng y sn xut. Trong s nhng ngi
c qung cáo, có 30% mua loi t lnh X; 10% không c qung cáo c&ng mua
loi t lnh X. Tính xác sut  mt ngi tiêu dùng ã mua loi t lnh X mà có
c qung cáo.
Gii
t

: “ngi ó c qung cáo”
   
 
=



: “ngi ó mua t lnh X”
( )
(
)
/ , ; / ,
     
   
= =

Trc tiên tính xác sut  ngi mua t lnh X
( ) ( )
(
)
( ) ( )

(
)
(
)
. / . / ,
               
 
= + = + =
Xác sut  1 ngi tiêu dùng ã mua loi t lnh X mà có c qung cáo:
( )
(
)
( )
(
)
(
)
( )
. |
, . ,
|
,
      
  
   
    
  
= = = =
1.36.
Trên mt bng qung cáo, ngi ta mc hai h% thng bóng èn c lp. H%

thng I gm 4 bóng mc ni tip, h% thng II gm 3 bóng mc song song. Kh
nng b hng ca m i bóng trong 18 gi thp sáng liên t,c là 0,1. Vi%c hng ca
m i bóng ca m i h% thng c xem nh c lp. Tính xác sut 
a/ H% thng I b hng;
Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

19

b/ H% thng II không b hng.
Gii
a/ t


:”bóng èn th

trong h% thng I bi hng”
{
}
 


.
Xác sut h% thng I b hng

(
)

       
           
           
= + + + = − = − =

b/ t


:”bóng èn th

trong h% thng II bi hng”
{
}



.
Xác sut h% thng II không b hng

     
         
       + + = − = − =
1.37.
Trên mt bng qung cáo, ngi ta mc hai h% thng bóng èn c lp. H%
thng I gm 4 bóng mc ni tip, h% thng II gm 3 bóng mc song song. Kh
nng b hng ca m i bóng trong 18 gi thp sáng liên t,c là 0,1. Vi%c hng ca
m i bóng ca m i h% thng c xem nh c lp. Tính xác sut 

a/ C hai h% thng b hng;
b/ Ch có mt h% thng b hng.
Gii
a/ t


: “bóng èn th

trong h% thng I bi hng”
{
}
 


.



:”bóng èn th

trong h% thng II bi hng”
{
}



.
Xác sut h% thng I b hng
(
)

       
           
           = + + + = − = − =

Xác sut h% thng II b hng là:
(
)
  
     
     
= =

Nên, xác sut c hai h% thng b hng là

          
     
= = =

b/ Xác sut ch có mt h% thng b hng

          
          
+ = + =

1.38.
Mt lô hàng gm rt nhiu bóng èn, trong ó có 8% bóng èn xu. Mt
ngi n mua hàng vi qui nh: Chn ngu nhiên 10 bóng èn em kim tra và
nu có nhiu h!n mt bóng èn xu thì không nhn lô hàng. Tính xác sut  lô
hàng c chp nhn.
Gii

Vi%c kim tra 10 bóng èn, ngh)a là thc hi%n 10 phép th# Bernoulli, vi
xác sut “thành công” gp bóng xu
 

=
(không $i).
Khi ó
(
)
; , , . , , , , , ,

= =
  

   


         

(

:s ln thành công trong 10 phép th#)
t

: “nhn lô hàng”
Bài t

p Xác su

t th


ng kê
Dip Hoàng Ân

20

(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
 

  
         
    = + = − =
1.39.
Mt nhóm nghiên cu ang nghiên cu v nguy c! mt s c ti mt nhà
máy i%n nguyên t# s+ gây ra s rò r phóng x. Nhóm nghiên cu nhn thy các
loi s c ch có th là: ho hon, s gãy $ ca vt li%u hoc sai lm ca con
ngi, và 2 hay nhiu h!n 2 s c không bao gi cùng xy ra.
Nu có ha hon thì s rò r phóng x xy ra khong 20% s ln. Nu có s
gãy $ ca vt li%u thì s rò r phóng x xy ra khong 50% s ln, và nu có s
sai lm ca con ngi thì s rò r s+ xy ra khong 10% s ln. Nhóm nghiên cu
c&ng tìm c xác sut : Ho hon và s rò r phóng x cùng xy ra là 0,0010,

gãy $ vt li%u và s rò r phóng x cùng xy ra là 0,0015, sai lm ca con ngi
và s rò r phóng x cùng xy ra là 0,0012. Tìm xác sut 
a/ có ho hon; có gãy $ vt li%u và có sai lm ca con ngi;
b/ có mt s rò r phóng x;
c/ mt s rò r phóng x c gây ra b'i s sai lm ca con ngi.
Gii
t

: “xy ra ha hon”


: “xy ra gãy $”


: “xy ra sai lm ca con ngi”


: “s rò r phóng x”
Ta có
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(

)
      
     
        
     
= = =
= = =

a/ Xác sut có ho hon là

( )
(
)
( )
,
|
 
 
  
 
= =
Xác sut có gãy $ vt li%u là

( )
(
)
( )
,
|
 

 
  
 
= =
và xác sut sai lm ca con ngi

( )
(
)
( )
,
|
 
 
  
 
= =
b/ Xác sut có s rò r phóng x xy ra:
(
)
(
)
(
)
(
)
, , , ,
       
       
= + + = + + =


c/ Xác sut mt s rò r phóng x c gây ra b'i s sai lm ca con ngi là

(
)
(
)
  
  
 
 
  
 
= = =
1.40.
Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

21

Mt a ph!ng có t l% ngi dân nghi%n thuc lá là 30%. Bit r"ng t l%
ngi b viêm hng trong s ngi nghi%n thuc lá là 60%, còn t l% ó trong s
ngi không nghi%n thuc lá là 40%. Chn ngu nhiên mt ngi t a ph!ng
trên.

a/ Nu ngi ó b viêm hng, tính xác sut  ngi ó nghi%n thuc lá.
b/ Nu ngi ó không b viêm hng, tính xác sut  ngi ó nghi%n
thuc lá.
Gii
t

: “ngi dân nghi%n thuc lá”
(
)
,
 
 
=



: “ngi dân b viêm hng”
( )
(
)
| , ; | ,
     
   
= =
a/ Trc tiên ta tính xác sut ngi này viêm hng
( ) ( )
(
)
(
)

(
)
( ) ( )
. | . | ,
               
 
= + = + =
Xác sut  ngi nghi%n thuc lá nu b viêm hng là
( )
(
)
( )
(
)
(
)
( )
. |
, . ,
|
,
      
  
   
    
  
= = = =
b/ Xác sut  ngi nghi%n thuc lá nu không b viêm hng là
( )
(

)
( )
( ) ( )
( )
( ) ( ) ( )
( )
. |
|
− −
= = = =

 
          
  
 
   

 

1.41.
Mt nhà xut bn g#i bn gii thi%u sách mi n 80% ging viên ca mt
trng i hc. Sau mt thi gian, nhà xut bn nhn thy: Có 30% ging viên
mua sách trong s nhng ngi nhn c bn gii thi%u, và trong s nhng ging
viên không nhn c bn gii thi%u, có 10% mua sách . Tìm t l% nhng ging
viên nhn c bn gii thi%u trong s nhng ngi mua sách.
Gii
t

: “ging viên nhn c bn gii thi%u sách mi”
(

)
,
 
 
=



: “ging viên mua sách”
( )
(
)
| , ; | ,
     
   
= =
Trc ht ta tính xác sut  ging viên mua sách
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
      

               = + = + =

Nên, xác sut  ging viên nhn c bn gii thi%u trong s nhng ngi mua
sách:

( )
(
)
( )
(
)
(
)
( )
. |
, . ,
/
,
      
  
   
    
  
= = = =

1.42.
Nhà trng mun chn mt s hc sinh t mt t$ gm 7 nam sinh và 6
n.sinh. Ln u chn ngu nhiên 2 hc sinh; sau ó, chn tip 1 hc sinh na.
a/ Tính xác sut  hc sinh c chn ln sau là nam sinh.
Bài t


p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

22

b/ Bit r"ng hc sinh c chn ln sau là n sinh, tính xác sut  c hai
hc sinh c chn ln u u là nam sinh.
Gii
a/ Gi


: “chn

hc sinh nam trong 2 hc sinh ln u”
{
}

 ∈

  

  

  
  

  
       
  

     
  
= = =


:”hc sinh c chn sau cùng là nam”

(
)
     
  

  
  
  
              
   
  
   
                
  

  
= + +
= + + =


b/ Xác sut hc sinh chn ln sau cùng là n là
( )

   

   
= =

nên xác sut  2 hc sinh c chn ln u là nam:
( )
( )




 
 
 


  

  
 



    
 
  

 
= = =

1.43.
S li%u thng kê v b%nh lao ph$i ti mt a ph!ng cho bit: Có 15% s
ngi làm ngh ,c á (LN) và b lao ph$i; có 50% s ngi không LN và
không b lao ph$i; có 25% s ngi LN nhng không b lao ph$i. Ngoài ra, t
l% nhng ngi không LN nhng b lao ph$i là 10%. Chúng ta có th kt lun
gì v mi quan h% gia ngh ,c á và b%nh lao ph$i?
Gii
t

: “làm ngh ,c á”


: “b lao ph$i”
Theo s li%u  bài ta có:
(
)
            
          
= = = =

Khi ó,

(
)
        
      
= + = + =




(
)
       
      
= + = + =

D- thy
(
)
(
)
   
     
= ≠ =
do ó b%nh lao ph$i có liên quan
n ngh ,c á. Xét

( )
(
)
( )
( )
(
)
(
)
    

 
 
     
 
 
= = = =

Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

23

Ta thy
(
)
(
)
  
     

. Chng t r"ng, xác sut ngi b lao ph$i khi
ngi ó làm ngh ,c á cao gn gp hai ln xác sut ngi b lao ph$i nhng
ngi ó không làm ngh ,c á.
1.44.

Gi s# mt xét nghi%m X cho kt qu d!ng tính (+) i vi nhng ngi
nhi-m HIV vi xác sut 95% và cho kt qu (+) i vi nhng ngi không nhi-m
HIV vi xác sut 1%. Mt ngi n t a ph!ng có t l% nhi-m HIV là 1%
c làm xét nghi%m X và cho kt qu (+). Tính xác sut  ngi này thc s
nhi-m HIV.
Gii
t

: “Ngi b nhi-m HIV n t a ph!ng”
(
)
 
 
=



: “ngi n t a ph!ng làm xét nghi%m X cho kt qu d!ng tính vi
HIV”
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
         

           
= + = + =

Xác sut  ngi n t a ph!ng có t l% 1% c xét nghi%m và cho kt qu
d!ng tính là
       
  
    
    
  
 
= = =

1.45.
Mt hp cha 15 l thuc, trong ó có 6 l hng. Ly ln lt tng l
không hoàn li  kim tra, cho n khi gp 3 l hng thì dng.
a/ Tính xác sut  vi%c kim tra dng li ' l th ba; ' l th sáu
b/ Nu vi%c kim tra dng li ' l th sáu, tính xác sut  l c kim
ra u tiên là l hng.
Gii
t


:” ln kim tra th

c l hng”
a/ Xác sut  vi%c kim tra dng li ' l th ba
( )
  
   

 
   
   
= =

t

:” kim tra liên tip 5 ln c 2 l hng và 3 tt”
  
  

 
 
 
    
 
  
   
 
= = = =


:”kim tra dng li ' l th sáu”
( )
 

     

       
= = =


b/ Vi%c kim tra dng li ' l th sáu, xác sut  l c kim ra u tiên là l
hng.
( )
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
   



          
  
   
= =
Bài t

p Xác su


t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

24


 
 


 
 
 

 
 

 

= = ≈

1.46.
T mt lô hàng có rt nhiu quyn v' vi t l% v' hng là 5%, ngi ta
chn ngu nhiên tng quyn v'  kim tra.
a/ Hi phi kim tra ít nht bao nhiêu quyn v'  xác sut có ít nht mt
quyn v' hng không bé h!n 90% ?
b/ Gi s# vi%c kim tra s+ dng li khi phát hi%n 3 quyn v' hng. Tính
xác sut  vi%c kim tra dng li ' ln kim tra th 10,

Gii
Gi

là xác sut v' hng trong m i lô hàng.
 

=
và gi

là s
quyn v' cn kim tra. Ta có dãy phép th# Bernoulli vi xác sut thành công (v'
hng) là 0,05. Do ó,
(
)
 

 

a/ t

: “ít nht mt quyn v' hng”

(
)
(
)
        


   = − = − ≥ ⇔ ≥

Nên phi kim tra ít nht 45 quyn v'.
b/ Vi%c kim tra phát hi%n 3 quyn v' hng suy ra 9 ln kim tra u phát hi%n 2
quyn v' hng và ln th 10 phi là v' hng.
t

:”kim tra dng li ln th 10”

(
)
(
)
(
)
  
 
          
   
= = =
.
1.47.
Hp th nht có 8 sn ph(m loi

và 2 sn ph(m loi

; hp th hai có 5
sn ph(m loi

và 3 sn ph(m loi

. Ly ngu nhiên t m i hp ra 2 sn ph(m.

a/ Tính xác sut  c 3 sn ph(m loi

;
b/ Gi s# ly c mt sn ph(m loi

và 3 sn ph(m loi

. Nhiu
kh nng là sn ph(m loi

thuc hp nào? Ti sao?
Gii
Ly ngu nhiên t m i hp ra 2 sp vi
{
}
 



{
}
 



t


:” ly c


sp loi

t hp th nht”



:” ly c

sp loi

t hp th hai”
a/

: “ly c 3 sp loi

và 1 sp loi



( ) ( ) ( )
     
     
   
   
   
 

 

     

       
   
= + = + =


b/ Gi
(
)
(
)
 

   
ln lt là xác sut  sp loi

thuc hp th nht và hp
th hai
Bài t

p Xác su

t th

ng kê
Dip Hoàng Ân

25

Ta có
( )

( )
( )
  
  
 
 
 




 

  
  
 
 
 
= = =



( )
( )
( )
  
  
 
 
 





 

  
  
 
 
 
= = =

Ta thy
(
)
(
)
 
   
<
nên sp loi

nhiu kh nng thuc hp th hai.
1.48.
Hp th nht có 8 sn ph(m loi

và 2 sn ph(m loi

; hp th hai có 5

sn ph(m loi

và 3 sn ph(m loi

. Ly ngu nhiên mt hp, ri ly ngu
nhiên t ó ra 4 sn ph(m.
a/ Tính xác sut  c 3 sn ph(m loi

;
b/ Gi s# ly c mt sn ph(m loi

và 3 sn ph(m loi

. Nhiu
kh nng là sn ph(m loi

thuc hp nào? Ti sao?
Gii
a/ Ly ngu nhiên ra 1 hp, ri ly ngu nhiên t ó ra 4 sp
t


:” ly c hp th

”,
{
}




suy ra
( ) ( )
 


   
= =

gi

:” ly c 3 sp loi

và 1 sp loi



(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
   
   
           
= +



   
   
 
 
 
    
    
   
 
 
 
 
 
= + = + =
 
 
 
 
 

b/ Gi
(
)
(
)
 

   

ln lt là xác sut  sp loi

thuc hp th nht và hp
th hai
Ta có
( )
( ) ( )
( )
 
 

 





 


 

 
    

 
 
= = =




( )
( ) ( )
( )
 
 

 





 


 

 
    

 
 
= = =

Thy
(
)
(
)

 
   
>
nên sp loi

nhiu kh nng thuc hp th nht.
1.49.

×