AP Statistics

quy tắc nhân xác suất

multiplication rule

Còn gọi: quy tắc nhân · multiplication rule

Quy tắc nhân xác suất là công thức tính xác suất hai biến cố cùng xảy ra: P(A∩B) = P(A)P(A)·P(BA)P(B \mid A).

Khi cần tìm xác suất để hai biến cố A và B cùng xảy ra, ta không thể cộng hay đoán mò mà phải dựa vào quy tắc nhân xác suất (multiplication rule). Công thức tổng quát được viết là

P(AB)=P(A)P(BA)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B \mid A)

trong đó P(BA)P(B \mid A) là xác suất có điều kiện của B, tức xác suất B xảy ra biết rằng A đã xảy ra. Công thức này thực ra chỉ là hệ quả trực tiếp của định nghĩa xác suất có điều kiện: người ta lấy công thức P(BA)=P(AB)/P(A)P(B \mid A) = P(A \cap B)/P(A) rồi nhân chéo hai vế để rút ra biểu thức trên.

Điểm mấu chốt cần nhớ là thứ tự nhân không quan trọng, nhưng điều kiện phía sau dấu gạch đứng thì rất quan trọng: nếu A và B không độc lập với nhau, việc xảy ra của A làm thay đổi xác suất của B, nên bắt buộc phải dùng P(BA)P(B \mid A) chứ không được dùng P(B)P(B) trơn. Ngược lại, khi hai biến cố độc lập — nghĩa là biết A xảy ra hay không cũng chẳng ảnh hưởng gì đến khả năng B xảy ra — thì P(BA)=P(B)P(B \mid A) = P(B), và quy tắc nhân rút gọn thành dạng quen thuộc P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B). Do đó, đề thi thường cố tình gài bẫy để học sinh nhân trực tiếp hai xác suất mà quên kiểm tra tính độc lập trước, dẫn đến sai kết quả.

Trong thực hành, cây xác suất (tree diagram) là công cụ trực quan nhất để áp dụng quy tắc nhân: mỗi nhánh mang một xác suất, và xác suất tại điểm cuối của một đường đi chính là tích các xác suất dọc theo đường đi đó. Nhờ vậy, khi cần tính P(virus)P(\text{virus}) từ tổng nhiều nhánh hệ điều hành khác nhau, học sinh chỉ cần nhân theo từng nhánh rồi cộng lại, và chính kết quả trung gian đó lại được dùng ngược để tính xác suất có điều kiện theo định lý Bayes.

Ký hiệuP(A∩B), P(BA)P(B \mid A)

Trực giác: Giống như việc phải đi qua hai cánh cửa liên tiếp: xác suất lọt qua cả hai cửa bằng xác suất qua cửa thứ nhất nhân với xác suất qua cửa thứ hai, tính trong điều kiện đã qua được cửa thứ nhất.

Công thức

P(AB)=P(A)P(BA)P(A \cap B) = \htmlClass{fp-0}{P(A)} \cdot \htmlClass{fp-1}{P(B|A)}

Dùng khi cần tính xác suất hai biến cố cùng xảy ra P(AB)P(A \cap B) mà một trong hai xác suất có điều kiện — chẳng hạn dùng giản đồ cây (tree diagram) với các nhánh nối tiếp nhau như máy tính bị nhiễm virus theo từng hệ điều hành.

Trong đó

P(AB)P(A \cap B)xác suất cả AABB cùng xảy raP(A)P(A)xác suất của biến cố AA xảy ra trướcP(BA)P(B|A)xác suất có điều kiện của BB khi đã biết AA xảy ra
P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)

Dùng riêng khi AABB độc lập (independent) với nhau, tức việc AA xảy ra không làm thay đổi xác suất của BB; khi đó xác suất có điều kiện P(BA)P(B|A) rút gọn thành chính P(B)P(B).

Trong đó

P(AB)P(A \cap B)xác suất cả AABB cùng xảy raP(A)P(A)xác suất của biến cố AAP(B)P(B)xác suất của biến cố BB, không phụ thuộc vào AA

Khái niệm này sinh ra từ đâu

Jacob BernoulliThomas BayesWilliam Oughtred

Quy tắc nhân xác suất hình thành cùng với việc các nhà toán học châu Âu bắt đầu xử lý chặt chẽ khái niệm xác suất có điều kiện (conditional probability): Jacob Bernoulli trình bày lần đầu một cách hình thức trong cuốn Ars Conjectandi xuất bản sau khi ông mất, còn Thomas Bayes — cũng qua một bài báo công bố sau khi qua đời — đưa ra dạng tổng quát P(AB)=P(A)P(BA)P(A \cap B) = P(A)\,P(B \mid A).

Bài toán đặt ra cho những người nghiên cứu xác suất thời kỳ đầu rất cụ thể: khi hai việc xảy ra nối tiếp nhau, làm sao tính khả năng cả hai cùng xảy ra? Rút hai lá bài liên tiếp, gieo xúc xắc rồi tung đồng xu, lấy hai sản phẩm ra khỏi lô hàng — trong mọi trường hợp, kết quả của lần thứ nhất có thể làm thay đổi cơ hội của lần thứ hai. Ars Conjectandi của Jacob Bernoulli là công trình đầu tiên xử lý một cách hình thức xác suất có điều kiện cùng nguyên lý nhân này. Về sau, bài báo của Thomas Bayes đặt xác suất có điều kiện trên nền chặt chẽ và cho ra dạng tổng quát mà sách giáo khoa ngày nay vẫn dùng.

Vì sao mang đúng cái tên này? Cái tên nghe đơn giản đến mức dễ bị xem nhẹ, nhưng nó ghi lại đúng phép toán nằm ở trung tâm quy tắc: để có xác suất của việc "cả A và B cùng xảy ra", ta nhân hai xác suất với nhau chứ không cộng. Chính sự đối lập này giải thích vì sao trong sách vở nó luôn đi cặp với quy tắc cộng (addition rule) dành cho "A hoặc B" — một bên là giao của hai biến cố, một bên là hợp. Bản thân ký hiệu nhân "×" cũng có lai lịch riêng: William Oughtred (1574–1660), một mục sư thường dạy toán miễn phí, là người đầu tiên dùng nó. Chữ "tổng quát" trong quy tắc nhân tổng quát (general multiplication rule) được thêm vào muộn hơn, để phân biệt với trường hợp riêng của các biến cố độc lập (independent events), khi P(BA)P(B \mid A) thu gọn lại thành P(B)P(B) và công thức trở thành phép nhân trực tiếp hai xác suất.

Thử nghiệm tương tác

Bấm một nhánh — nhìn xác suất nhân dồn dọc cả đường

Bấm một nhánh — nhìn xác suất nhân dồn dọc cả đường

Kéo tham số, thấy khái niệm chuyển động — mở khoá bằng tài khoản 0đ.

Tạo tài khoản miễn phí

Hay hiểu sai

Chỉ được nhân trực tiếp P(A)P(B)P(A)P(B) khi hai biến cố độc lập.

Xung khắc không phải là độc lập — hai khái niệm này gần như trái ngược nhau.

Rút không hoàn lại thì các lần rút không độc lập.

Đừng lẫn P(AB)P(A\cap B) với P(AB)P(A\mid B).

Mẹo phòng thi

Gặp cụm "at least one", hãy nghĩ ngay đến phần bù.

Khi trình bày tự luận, phải viết ra dòng kiểm tra tính độc lập trước khi nhân.

Với bài nhiều giai đoạn, vẽ sơ đồ cây và nhân dọc theo từng nhánh.

Tần suất trong đề AP StatisticsThường xuyên

Ví dụ có lời giải

1Ví dụ 1/2
Một cơ sở đóng gói trứng nhận hàng từ ba trang trại. Trang trại A cung cấp 50% số trứng, trang trại B cung cấp 30% và trang trại C cung cấp 20%. Theo hồ sơ kiểm tra chất lượng nhiều năm, tỉ lệ trứng bị nứt vỏ là 2% đối với trứng của A, 4% đối với trứng của B và 5% đối với trứng của C. Một quả trứng được chọn ngẫu nhiên từ dây chuyền đóng gói.
  1. aTính xác suất quả trứng được chọn bị nứt vỏ.
  2. bBiết quả trứng được chọn bị nứt vỏ, tính xác suất nó đến từ trang trại B.
  3. cBiến cố "trứng đến từ trang trại A" và biến cố "trứng bị nứt vỏ" có độc lập với nhau không? Giải thích.
1Bước 1: Đặt ký hiệu cho gọn: AA, BB, CC lần lượt là biến cố quả trứng đến từ trang trại A, B, C; NN là biến cố quả trứng bị nứt vỏ. Dữ kiện về nguồn gốc cho ta P(A)=0.50P(A)=0.50, P(B)=0.30P(B)=0.30, P(C)=0.20P(C)=0.20, còn dữ kiện về chất lượng lại là xác suất có điều kiện (conditional probability): P(NA)=0.02P(N\mid A)=0.02, P(NB)=0.04P(N\mid B)=0.04, P(NC)=0.05P(N\mid C)=0.05. Việc phân biệt hai loại số này là mấu chốt, vì 4% không phải là tỉ lệ trứng nứt trong toàn bộ dây chuyền mà chỉ là tỉ lệ trong riêng phần trứng của B.
2Bước 2: Vẽ sơ đồ cây (tree diagram) với ba nhánh nguồn gốc ở tầng một và hai nhánh nứt/không nứt ở tầng hai, rồi nhân dọc theo mỗi nhánh bằng quy tắc nhân tổng quát P(XN)=P(X)P(NX)P(X\cap N)=P(X)P(N\mid X). Ta được P(AN)=(0.50)(0.02)=0.010P(A\cap N)=(0.50)(0.02)=0.010, P(BN)=(0.30)(0.04)=0.012P(B\cap N)=(0.30)(0.04)=0.012P(CN)=(0.20)(0.05)=0.010P(C\cap N)=(0.20)(0.05)=0.010. Mỗi tích này là tỉ lệ trứng vừa thuộc một trang trại cụ thể vừa bị nứt, tính trên toàn bộ dây chuyền.
3Bước 3: Ba biến cố ANA\cap N, BNB\cap N, CNC\cap N đôi một xung khắc và phủ kín mọi cách để một quả trứng bị nứt, nên cộng chúng lại là ra câu (a): P(N)=0.010+0.012+0.010=0.032P(N)=0.010+0.012+0.010=0.032. Vậy khoảng 3.2% số trứng trên dây chuyền bị nứt vỏ. Có thể kiểm tra lại bằng một quần thể giả định 1000 quả: trang trại A góp 500 quả với 10 quả nứt, B góp 300 quả với 12 quả nứt, C góp 200 quả với 10 quả nứt, tổng cộng 32 quả nứt trên 1000, đúng bằng 0.0320.032.
4Bước 4: Câu (b) hỏi ngược chiều với dữ kiện đã cho, nên ta quay về định nghĩa xác suất có điều kiện: P(BN)=P(BN)P(N)=0.0120.032=0.375.P(B\mid N)=\frac{P(B\cap N)}{P(N)}=\frac{0.012}{0.032}=0.375. Tử số lấy từ Bước 2, mẫu số lấy từ Bước 3. Nói cách khác, trong 32 quả nứt của quần thể giả định thì có 12 quả là của B, và 12/32=0.37512/32=0.375.
5Bước 5: Với câu (c), hai biến cố độc lập (independent events) khi và chỉ khi việc biết một biến cố xảy ra không làm thay đổi xác suất của biến cố kia. Ở đây P(NA)=0.02P(N\mid A)=0.02 trong khi P(N)=0.032P(N)=0.032, hai số này khác nhau, nên AANN không độc lập. Cách kiểm tra tương đương cũng cho kết quả ấy: P(A)P(N)=(0.50)(0.032)=0.016P(A)P(N)=(0.50)(0.032)=0.016, khác với P(AN)=0.010P(A\cap N)=0.010.

Xác suất một quả trứng lấy ngẫu nhiên từ dây chuyền bị nứt vỏ là 0.0320.032. Nếu quả trứng đã biết là bị nứt thì xác suất nó xuất phát từ trang trại B là 0.3750.375, cao hơn hẳn tỉ trọng 0.300.30 của B trong tổng nguồn hàng, đúng như dự đoán vì B có tỉ lệ nứt cao hơn mức trung bình. Cuối cùng, nguồn gốc và tình trạng nứt không độc lập, bởi P(NA)=0.02P(N)=0.032P(N\mid A)=0.02\ne P(N)=0.032: biết trứng đến từ A thì khả năng nó bị nứt giảm xuống. Lưu ý khi làm bài thi: phải viết rõ công thức và phép nhân từng bước, đáp số trần trụi không kèm lập luận hầu như không được điểm.

2Ví dụ 2/2
Một hộp linh kiện chứa 12 viên pin, trong đó có 3 viên bị lỗi. Kỹ thuật viên lấy ngẫu nhiên 2 viên pin ra khỏi hộp, lấy lần lượt và không hoàn lại viên đã lấy.
  1. aTính xác suất cả hai viên pin lấy ra đều bị lỗi.
  2. bTính xác suất có ít nhất một viên pin bị lỗi trong hai viên lấy ra.
  3. cNếu kỹ thuật viên hoàn lại viên pin thứ nhất trước khi lấy viên thứ hai, đáp số câu (a) thay đổi thế nào? Vì sao?
1Bước 1: Gọi L1L_1 là biến cố viên thứ nhất bị lỗi và L2L_2 là biến cố viên thứ hai bị lỗi. Vì lấy không hoàn lại nên lần lấy thứ hai phụ thuộc vào kết quả lần thứ nhất, do đó tuyệt đối không được nhân P(L1)P(L_1) với P(L1)P(L_1) như hai biến cố rời rạc độc lập. Ta phải dùng dạng tổng quát P(L1L2)=P(L1)P(L2L1)P(L_1\cap L_2)=P(L_1)P(L_2\mid L_1).
2Bước 2: Lần đầu, hộp có 3 viên lỗi trên tổng 12 viên nên P(L1)=3/12P(L_1)=3/12. Nếu viên đầu đã lỗi thì hộp chỉ còn 11 viên với 2 viên lỗi, nên P(L2L1)=2/11P(L_2\mid L_1)=2/11. Nhân lại: P(L1L2)=312211=6132=1220.0455.P(L_1\cap L_2)=\frac{3}{12}\cdot\frac{2}{11}=\frac{6}{132}=\frac{1}{22}\approx 0.0455. Vậy chỉ khoảng 4.6% khả năng bốc trúng cả hai viên hỏng.
3Bước 3: Với câu (b), tính trực tiếp "ít nhất một" phải cộng ba trường hợp, nên ta dùng biến cố đối (complement) cho nhanh: lấy 11 trừ đi xác suất cả hai viên đều tốt. Hộp có 9 viên tốt, do đó P(tottot)=912811=72132=611.P(\text{tot} \cap \text{tot})=\frac{9}{12}\cdot\frac{8}{11}=\frac{72}{132}=\frac{6}{11}. Suy ra xác suất có ít nhất một viên lỗi là 1611=5110.45451-\dfrac{6}{11}=\dfrac{5}{11}\approx 0.4545.
4Bước 4: Khi hoàn lại viên thứ nhất, thành phần của hộp trở về nguyên trạng trước lần lấy thứ hai, nên P(L2L1)=P(L2)=3/12P(L_2\mid L_1)=P(L_2)=3/12 và hai lần lấy trở thành độc lập. Lúc này quy tắc nhân rút gọn thành P(L1L2)=P(L1)P(L2)=(312)2=116=0.0625P(L_1\cap L_2)=P(L_1)P(L_2)=\left(\frac{3}{12}\right)^2=\frac{1}{16}=0.0625. Con số 0.06250.0625 lớn hơn 0.04550.0455 vì việc hoàn lại giữ nguyên tỉ lệ pin lỗi, còn khi không hoàn lại thì rút đi một viên lỗi làm hộp còn lại "sạch" hơn.

Khi lấy không hoàn lại, xác suất hai viên pin đều lỗi là 1/220.04551/22\approx 0.0455 và xác suất có ít nhất một viên lỗi là 5/110.45455/11\approx 0.4545. Nếu hoàn lại viên thứ nhất, hai lần lấy độc lập và xác suất hai viên đều lỗi tăng lên 1/16=0.06251/16=0.0625. Bài này cho thấy phép nhân xác suất luôn cần kiểm tra bối cảnh trước: chỉ được nhân thẳng hai xác suất khi các biến cố độc lập, còn nếu chúng phụ thuộc thì thừa số thứ hai bắt buộc phải là xác suất có điều kiện.

Bạn nắm chắc chưa?

Quiz câu thật từ ngân hàng đề

Vài câu thật gắn đúng khái niệm này, chấm ngay kèm giải thích từng đáp án — hệ thống ghi nhớ bạn nắm tới đâu.

Tạo tài khoản miễn phí

Học tiếp từ đây

Bài học chứa thuật ngữ nàyGiới thiệu xác suấtXác suất, biến ngẫu nhiên & phân phối xác suất · khoá AP Statistics
Mục tiêu và lộ trình unit xem miễn phí — làm bài tập và lưu tiến độ cần tài khoản 0đ.

Hay nhầm với

Khác nhau ở đâuQuy tắc nhân tính xác suất hai biến cố cùng xảy ra, ứng với chữ "và". Quy tắc cộng tính xác suất ít nhất một biến cố xảy ra, ứng với chữ "hoặc".
Hay nhầm khiĐề cho hai biến cố và hỏi xác suất "cả hai" hay "ít nhất một"; thí sinh hay cộng khi đáng lẽ phải nhân, hoặc nhân khi câu hỏi thực chất là hợp của hai biến cố.
Khác nhau ở đâuQuy tắc nhân gắn với tính độc lập, tức biến cố này xảy ra không làm đổi xác suất của biến cố kia. Xung khắc lại nghĩa là hai biến cố không thể cùng xảy ra, nên P(AB)=0P(A\cap B)=0.
Hay nhầm khiThí sinh dùng P(A)P(B)P(A)P(B) cho hai biến cố xung khắc; thực ra xung khắc (trừ trường hợp xác suất bằng 0) luôn kéo theo phụ thuộc, không phải độc lập.

Cùng chủ đề

Nguồn tham khảo

  1. [1]Barron_AP_Stat_2026. tr. 273–274.

Biên soạn bởi DucklingStudy, bản quyền thuộc DucklingStudy. Xuất bản .