条件概率公式，条件概率是概率论中的一个重要概念，它描述了在给定某个条件下，事件发生的概率。条件概率公式是计算条件概率的基本工具，通过对条件概率公式的详细解析和经典例题的讲解，将帮助读者更好地理解和应用条件概率。

条件概率公式

条件概率公式的定义

条件概率是指在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。用数学符号表示为P(A|B)，读作“A在给定B的条件下发生的概率”。

条件概率公式为：

P(A|B) = P(A∩B) / P(B)

其中，P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率，P(B)表示事件B发生的概率。

条件概率公式的解析

条件概率公式由两个部分组成，分别是事件A和事件B同时发生的概率P(A∩B)与事件B发生的概率P(B)。条件概率公式的作用是通过已知事件B发生的条件下，计算事件A发生的概率。

条件概率公式的理解关键在于理解事件A和事件B的交集、事件B的概率以及事件A在事件B发生的条件下发生的概率。

条件概率经典例题详解

以下是一个经典的条件概率例题：

某种疾病的发病率为1%，某种试剂能够检测出病情，但有10%的误诊率。某人接受了该试剂的检测，结果为阳性，问他真正患病的概率是多少？

解题思路如下：

设事件A表示某人患病，事件B表示某人的检测结果为阳性。

已知P(A) = 1%，P(非A) = 99%，P(B|非A) = 10%，求解P(A|B)。

根据条件概率公式：

P(A|B) = P(A∩B) / P(B)

其中，P(A∩B)表示某人既患病又检测结果为阳性的概率，P(B)表示某人检测结果为阳性的概率。

根据题意可知P(A∩B) = P(A) * P(B|A) = 0.01 * (1 - 误诊率)

根据题意可知P(B) = P(A∩B) + P(非A∩B) = P(A) * P(B|A) + P(非A) * P(B|非A)

带入已知信息，可以计算出P(A|B)的值。

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