Чтобы решить эту задачу, начнем с обозначения вероятностей и нужных данных.
Обозначим данные:
\( P(A) \) — вероятность выбрать деталь типа A = \( \frac{400}{1000} = 0.4 \)
\( P(B) \) — вероятность выбрать деталь типа B = \( \frac{300}{1000} = 0.3 \)
\( P(C) \) — вероятность выбрать деталь типа C = \( \frac{300}{1000} = 0.3 \)
Вероятности дефектов для каждого типа:
- \( P(D|A) \) — вероятность того, что деталь типа A дефектная = 0.05
- \( P(D|B) \) — вероятность того, что деталь типа B дефектная = 0.03
- \( P(D|C) \) — вероятность того, что деталь типа C дефектная = 0.02
Найдем общую вероятность того, что деталь дефектная \( P(D) \):
Используем формулу полной вероятности: \[ P(D) = P(D|A) \cdot P(A) + P(D|B) \cdot P(B) + P(D|C) \cdot P(C) \]
Подставим значения: \[ P(D) = (0.05 \cdot 0.4) + (0.03 \cdot 0.3) + (0.02 \cdot 0.3) \] \[ P(D) = 0.02 + 0.009 + 0.006 = 0.035 \]
Теперь найдем вероятность того, что дефектная деталь будет типа A \( P(A|D) \):
Мы используем формулу Бейеса: \[ P(A|D) = \frac{P(D|A) \cdot P(A)}{P(D)} \]
Подставим известные значения: \[ P(A|D) = \frac{0.05 \cdot 0.4}{0.035} \] \[ P(A|D) = \frac{0.02}{0.035} \approx 0.5714 \]
Таким образом, вероятность того, что выбранная дефектная деталь окажется типа A, составляет примерно \( 0.5714 \) или 57.14%.