某店销售冰箱10台,其中一级品7台,二级品3台。有人来店里的时候,他已经卖了两套,求他买一流的。
当一等品全部卖出时,一等品还剩5个,那么买一等品的概率是5/8,当二等品全部卖出时,买一等品的概率是7/8,当一等品和二等品各卖出一个时,买一等品的概率是3/4。
例如:
概率p 1 =(7/12)*(6/11)*(5/10)
第一个是二等,后两个是一等P2的概率=(3/12)*(7/11)*(6/10)。
概率P3 =(2/12)*(7/11)*(6/10)
因此,当后两个都是一流时,第一个也是一流的概率=P1/(P1+P2+P3)。
=[(7*6*5)/(12*11*10)]/[(7*6*5)/(12*11*10)+(3*7*6)/(12*11*10)+(2*7*6)/(12*11*10)]
=(7*6*5)/[(7*6*5)+(3*7*6)+(2*7*6)]
=1/2
概率是二分之一。
扩展数据:
发生可能性的量化引入了“概率”。独立重复试验总次数n,事件A频率μ,事件A频率Fn(A)=μ/n,事件A频率Fn(A)有稳定值吗?如果有,频率μ/n的稳定值P称为事件A发生的概率,记为P(A)=p(概率的统计定义)。
P(A)是客观的,而Fn(A)是靠经验的。在统计学中,n很大时Fn(A)的值有时被用作概率的近似值。
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