• Skip to main content
  • Skip to secondary menu
  • Bỏ qua primary sidebar
Sách Toán – Học toán

Sách Toán - Học toán

Giải bài tập Toán từ lớp 1 đến lớp 12, Học toán online và Đề thi toán

  • Toán 12
  • Lớp 11
  • Lớp 10
  • Trắc nghiệm
  • Đề thi
  • Ôn thi TN THPT Toán
  • Tiện ích Toán
Bạn đang ở:Trang chủ / Trắc nghiệm Xác suất - Bayes / Một bệnh viện có hai máy xét nghiệm A và B. Máy A thực hiện 60% số ca, máy B thực hiện 40% số ca. Tỉ lệ xét nghiệm sai của máy A là 1%, máy B là 2%. Chọn ngẫu nhiên một kết quả xét nghiệm và thấy nó bị sai. Tính xác suất để kết quả này do máy A thực hiện.

Một bệnh viện có hai máy xét nghiệm A và B. Máy A thực hiện 60% số ca, máy B thực hiện 40% số ca. Tỉ lệ xét nghiệm sai của máy A là 1%, máy B là 2%. Chọn ngẫu nhiên một kết quả xét nghiệm và thấy nó bị sai. Tính xác suất để kết quả này do máy A thực hiện.

Ngày 14/04/2026 Thuộc chủ đề:Trắc nghiệm Xác suất - Bayes Tag với:bài toán xác suất, Công thức Bayes, De thi toan THPT Quoc gia 2018, GIẢI TOÁN 12 CHÂN TRỜI CHƯƠNG 6: XÁC SUẤT CÓ ĐIỀU KIỆN

Thumbnail

Dạng toán: Bài toán xác suất sử dụng công thức Bayes

Phương pháp giải:

  • Bước 1: Gọi $A_1, A_2, …, A_n$ là một hệ biến cố đầy đủ.
  • Bước 2: Gọi $B$ là biến cố quan tâm (thường đã xảy ra).
  • Bước 3: Tính xác suất đầy đủ $P(B) = \sum_{i=1}^{n} P(A_i)P(B|A_i)$.
  • Bước 4: Áp dụng công thức Bayes để tính xác suất hậu nghiệm $P(A_k|B) = \frac{P(A_k)P(B|A_k)}{P(B)}$.

Đề bài:

Một bệnh viện có hai máy xét nghiệm A và B. Máy A thực hiện 60% số ca, máy B thực hiện 40% số ca. Tỉ lệ xét nghiệm sai của máy A là 1%, máy B là 2%. Chọn ngẫu nhiên một kết quả xét nghiệm và thấy nó bị sai. Tính xác suất để kết quả này do máy A thực hiện.

Lời giải chi tiết:

Gọi $A_1$ là biến cố kết quả xét nghiệm do máy A thực hiện.

Gọi $A_2$ là biến cố kết quả xét nghiệm do máy B thực hiện.

Ta có $A_1, A_2$ lập thành một hệ biến cố đầy đủ với $P(A_1) = 0,6$ và $P(A_2) = 0,4$.

Gọi $B$ là biến cố kết quả xét nghiệm bị sai.

Theo giả thiết, ta có xác suất có điều kiện: $P(B|A_1) = 0,01$ và $P(B|A_2) = 0,02$.

Theo công thức xác suất đầy đủ, xác suất để một kết quả xét nghiệm bất kỳ bị sai là:

$P(B) = P(A_1)P(B|A_1) + P(A_2)P(B|A_2) = 0,6 \times 0,01 + 0,4 \times 0,02 = 0,006 + 0,008 = 0,014$.

Áp dụng công thức Bayes, xác suất kết quả đó do máy A thực hiện biết rằng nó bị sai là:

$P(A_1|B) = \frac{P(A_1)P(B|A_1)}{P(B)} = \frac{0,006}{0,014} = \frac{3}{7} \approx 0,4286$.

Bài tập làm thêm:

Bài 1: Một nhà máy có 3 phân xưởng I, II, III sản xuất cùng một loại sản phẩm với tỉ lệ tương ứng là 30%, 50%, 20%. Tỉ lệ phế phẩm của các phân xưởng lần lượt là 2%, 3%, 4%. Lấy ngẫu nhiên 1 sản phẩm của nhà máy thì được phế phẩm. Tính xác suất phế phẩm đó do phân xưởng I sản xuất.

Xem đáp án và lời giải

Gọi $A_1, A_2, A_3$ là biến cố sản phẩm do phân xưởng I, II, III sản xuất. $P(A_1)=0,3; P(A_2)=0,5; P(A_3)=0,2$.

Gọi $B$ là biến cố lấy được phế phẩm. $P(B|A_1)=0,02; P(B|A_2)=0,03; P(B|A_3)=0,04$.

$P(B) = 0,3 \times 0,02 + 0,5 \times 0,03 + 0,2 \times 0,04 = 0,006 + 0,015 + 0,008 = 0,029$.

Theo công thức Bayes: $P(A_1|B) = \frac{0,006}{0,029} = \frac{6}{29}$.

Bài 2: Trong một hộp có 3 đồng xu: 1 đồng xu chuẩn (xác suất sấp 50%), 1 đồng xu có 2 mặt sấp, 1 đồng xu bị lệch (xác suất sấp là 75%). Chọn ngẫu nhiên 1 đồng xu và tung thì được mặt sấp. Tính xác suất đó là đồng xu chuẩn.

Xem đáp án và lời giải

Gọi $A_1, A_2, A_3$ lần lượt là biến cố chọn được đồng xu chuẩn, đồng xu 2 mặt sấp, đồng xu lệch. $P(A_1)=P(A_2)=P(A_3)=\frac{1}{3}$.

Gọi $S$ là biến cố tung được mặt sấp. $P(S|A_1)=0,5; P(S|A_2)=1; P(S|A_3)=0,75$.

$P(S) = \frac{1}{3}(0,5 + 1 + 0,75) = \frac{2,25}{3} = 0,75$.

$P(A_1|S) = \frac{\frac{1}{3} \times 0,5}{0,75} = \frac{0,5}{2,25} = \frac{2}{9}$.

Bài 3: Tỉ lệ người mắc bệnh X trong cộng đồng là 1%. Một xét nghiệm có độ nhạy 95% (người bệnh thì dương tính) và độ đặc hiệu 90% (người không bệnh thì âm tính). Một người xét nghiệm cho kết quả dương tính. Tính xác suất người đó thực sự mắc bệnh.

Xem đáp án và lời giải

Gọi $A$ là biến cố mắc bệnh, $P(A)=0,01$. $\overline{A}$ là không mắc bệnh, $P(\overline{A})=0,99$.

Gọi $B$ là xét nghiệm dương tính. $P(B|A)=0,95; P(B|\overline{A})=1 – 0,90 = 0,10$.

$P(B) = P(A)P(B|A) + P(\overline{A})P(B|\overline{A}) = 0,01 \times 0,95 + 0,99 \times 0,10 = 0,0095 + 0,099 = 0,1085$.

$P(A|B) = \frac{0,0095}{0,1085} = \frac{19}{217} \approx 8,76\%$.

Bài 4: Một sinh viên đi học bằng xe bus (xác suất 40%), xe máy (xác suất 50%) và đi bộ (xác suất 10%). Xác suất đi muộn tương ứng là 10%, 5%, 0%. Hôm nay sinh viên đó đi muộn. Tính xác suất sinh viên đó đi bằng xe bus.

Xem đáp án và lời giải

Hệ đầy đủ: $A_1$ (xe bus), $A_2$ (xe máy), $A_3$ (đi bộ). $P(A_1)=0,4; P(A_2)=0,5; P(A_3)=0,1$.

Biến cố $M$ (đi muộn). $P(M|A_1)=0,1; P(M|A_2)=0,05; P(M|A_3)=0$.

$P(M) = 0,4 \times 0,1 + 0,5 \times 0,05 + 0,1 \times 0 = 0,04 + 0,025 = 0,065$.

$P(A_1|M) = \frac{0,04}{0,065} = \frac{8}{13}$.

Bài 5: Có hai hộp bi. Hộp 1 có 3 bi đỏ, 2 bi xanh. Hộp 2 có 4 bi đỏ, 4 bi xanh. Rút ngẫu nhiên một hộp, từ hộp đó rút ngẫu nhiên 1 viên bi thì được bi đỏ. Tính xác suất viên bi đỏ đó được rút từ hộp 1.

Xem đáp án và lời giải

Hệ đầy đủ: $H_1, H_2$ là biến cố chọn hộp 1 và hộp 2. $P(H_1)=P(H_2)=0,5$.

Gọi $D$ là biến cố lấy được bi đỏ. $P(D|H_1)=\frac{3}{5}=0,6; P(D|H_2)=\frac{4}{8}=0,5$.

$P(D) = 0,5 \times 0,6 + 0,5 \times 0,5 = 0,3 + 0,25 = 0,55$.

$P(H_1|D) = \frac{0,3}{0,55} = \frac{6}{11}$.

Bài liên quan:

  1. [Bayes] Có hai đội thi đấu môn Bắn súng Đội I có $10$ vận động viên, đội II có $8$ vận động viên
  2. [Bayes] Tại nhà máy X sản xuất linh kiện điện tử tỉ lệ sản phẩm đạt tiêu chuẩn là 86%
  3. [Bayes] Người ta khảo sát khả năng chơi nhạc cụ của một nhóm học sinh nam nữ tại một trường phổ thông H
  4. [Bayes] Có hai chiếc hộp, hộp I có 11 quả bóng màu đỏ và 7 quả bóng màu vàng,hộp II có 13 quả bóng màu đỏ và 12 quả bóng màu vàng, các quả bóng có cùng kích thước và khối lượng
  5. [Bayes] Vắc xin AstraZeneca (AZD1222) được Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cấp phép sử dụng khẩn cấp giúp ngăn ngừa các triệu chứng nghiêm trọng và giảm tử vong do COVID-19
  6. [Bayes] Có hai chuồng thỏ; Chuồng I có 5 con thỏ đen và 13 con thỏ trắng
  7. [Bayes] Có hai chiếc hộp, hộp I có $8$ quả bóng màu đỏ và $5$ quả bóng màu vàng, hộp II có $11$ quả bóng màu đỏ và $3$ quả bóng màu vàng, các quả bóng có cùng kích thước và khối lượng
  8. [Bayes] Có hai đội thi đấu môn Bắn súng
  9. [Bayes] Có hai đội thi đấu môn Bắn súng; Đội I có 8 vận động viên, đội II có 10 vận động viên
  10. [Bayes] Có hai hộp đựng các viên bi có cùng kích thước và khối lượng
  11. [Bayes] Cho hộp I gồm $5$ bi trắng và $5$ bi đỏ, hộp II gồm $6$ bi trắng và $4$ bi đỏ
  12. [Bayes] Một nhà máy có hai phân xưởng cùng sản xuất một loại sản phẩm
  13. [Bayes] Một công ty có hai chi nhánh A và

    B

  14. [Bayes] Một nhà máy sản xuất bóng đèn có tỉ lệ bóng đèn đạt tiêu chuẩn là $80\%$
  15. [Bayes] Trước khi đưa sản phẩm ra thị trường; Công ty C đã phỏng vấn ngẫu nhiên $200$ khách hàng về sản phẩm đó và thấy có $50$ người trả lời ” sẽ mua”, $90$ người trả lời ” có thể sẽ mua” $\;$và $60$ người trả lời ” không mua”

Reader Interactions

Để lại một bình luận Hủy

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Sidebar chính

MỤC LỤC

Booktoan.com (2015 - 2026) Học Toán online - Giải bài tập môn Toán, Sách giáo khoa, Sách tham khảo và đề thi Toán.
Giới thiệu - Liên hệ - Bản quyền - Sitemap - Quy định - Hướng dẫn.