Giả sử 5% email của bạn nhận được là email rác. Bạn sử dụng một hệ thống lọc email rác mà khả năng lọc đúng email rác của hệ thống này là 95% và có 10% những email không phải là email rác nhưng vẫn bị lọc.
a) Xác suất nhận được một email rác là 0,05.
b) Xác suất bị lọc của email rác là 0,93.
c) Xác suất email bị lọc bất kể có là rác hay không là 0,1425.
d) Xác suất một email bị lọc thực sự là email rác là \(\frac{7}{{19}}\).
a) Xác suất nhận được một email rác là 0,05.
b) Xác suất bị lọc của email rác là 0,93.
c) Xác suất email bị lọc bất kể có là rác hay không là 0,1425.
d) Xác suất một email bị lọc thực sự là email rác là \(\frac{7}{{19}}\).
Sử dụng công thức tính xác suất toàn phần và công thức Bayes.
Gọi các biến cố:
A: “Email nhận được là email rác”.
B: “Email bị lọc”.
a) Đúng. Vì 5% email nhận được là email rác nên xác suất nhận được một email rác là 5% = 0,05.
b) Sai. Xác suất bị lọc của email rác là P(B|A) = 95% = 0,95.
c) Đúng. Xác suất email nhận được không phải email rác là \(P(\overline A ) = 1 - P(A) = 1 - 0,05 = 0,95\).
Xác suất email bị lọc không phải email rác là \(P(B|\overline A ) = 10\% = 0,1\).
Xác suất một mail bị lọc bất kể là rác hay không là:
\(P(B) = P(A).P(B|A) + P(\overline A ).P(B|\overline A ) = 0,05.0,95 + 0,95.0,1 = 0,1425\).
d) Sai. Xác suất một email bị lọc thực sự là email rác là:
\(P(A|B) = \frac{{P(A).P(B|A)}}{{P(B)}} = \frac{{0,05.0,95}}{{0,1425}} = \frac{1}{3}\).











Danh sách bình luận