Для решения этой задачи воспользуемся теорией вероятностей и условной вероятностью.
Данные задачи выглядят следующим образом:
- Вероятность того, что микросхема будет бракованной \( P(B) = 0.08 \) (или 8%).
- Вероятность того, что система контроля выявит бракованную микросхему \( P(D|B) = 0.95 \). Это означает, что система правильна в 95% случаев, когда микросхема бракованная.
- Соответственно, вероятность того, что бракованная микросхема не будет выявлена системой контроля (ложноотрицательный результат) составит \( P(\neg D|B) = 1 - P(D|B) = 0.05 \).
Теперь рассмотрим вероятности для не бракованных микросхем:
- Вероятность того, что микросхема не бракованная \( P(\neg B) = 1 - P(B) = 0.92 \).
- Вероятность того, что система выдаст положительный результат для не бракованной микросхемы (истинноотрицательный результат) \( P(D|\neg B) = 0 \), так как система не должна выявлять брак в этом случае.
Теперь мы можем рассчитать, сколько микросхем попадает к заказчику (это будет сумма вероятностей не выявленных бракованных микросхем и всех не бракованных микросхем):
Вероятность, что бракованная микросхема попадет к заказчику: \[ P(B \cap \neg D) = P(B) \cdot P(\neg D|B) = 0.08 \cdot 0.05 = 0.004 \]
Вероятность, что не бракованная микросхема попадет к заказчику: \[ P(\neg B) = 0.92 \]
Теперь сложим вероятности: \[ P(заказчику) = P(B \cap \neg D) + P(\neg B) = 0.004 + 0.92 = 0.924 \] Это означает, что 92.4% микросхем доходят до заказчика.
Теперь, чтобы найти вероятность того, что микросхема, поступившая к заказчику, будет бракованной, воспользуемся теорией Байеса: \[ P(B|заказчику) = \frac{P(B \cap \neg D)}{P(заказчику)} = \frac{0.004}{0.924} \approx 0.00433 \]
Таким образом, вероятность того, что микросхема, поступившая к заказчику, будет бракованной составляет примерно 0.433% (или 0.00433 в десятичном виде).
В сумме:
- 92.4% микросхем попадает к заказчику.
- Вероятность того, что микросхема, поступившая к заказчику, будет бракованной составляет около 0.433%.