1.基礎已知 $P(A) = 0.5$,$P(B) = 0.4$,$P(A \cap B) = 0.2$,則 $P(A \cup B)$ 為何?
測驗重點:取捨原理
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正確答案:(A) 0.7
取捨原理:$P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) = 0.5 + 0.4 - 0.2 = 0.7$。直接相加 (B) 0.9 會把交集重複計算一次,必須扣回。文氏圖是此類題最好的檢查工具:兩圓重疊部分只能算一次。
古典機率、獨立事件與期望值
古典機率建立在計數之上:$P(A) = \dfrac{n(A)}{n(S)}$。取捨定理 $P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)$ 處理「或」;獨立事件滿足 $P(A \cap B) = P(A)P(B)$。期望值 $E = \sum x_i p_i$ 是「長期平均報酬」,是彩券、保險與投資決策的數學基石。
大學學科能力測驗出題趨勢:學測機率題常與排列組合聯手:抽球、抽卡分堆算機率。期望值題型固定出現在「彩券划不划算」「遊戲公平嗎」的素養情境。「獨立」與「互斥」的概念辨析是多選題陷阱區——互斥的兩事件(機率皆非零)必不獨立。
獨立與互斥為何水火不容?互斥表示 $A$ 發生則 $B$ 必不發生——$A$ 的資訊完全改變了 $B$ 的機率(降為 0),這正是最強烈的「不獨立」。獨立的本意是「一事件的發生不影響另一事件的機率」。兩概念一個管「能否同時發生」、一個管「資訊有無影響」,層次完全不同。
保險的期望值視角:保費 1000 元、理賠 50 萬、出險率 0.1%,保險公司每張保單期望獲利 $1000 - 500000 \times 0.001 = 500$ 元。對個人而言期望值為負,買保險買的是「規避毀滅性風險」而非期望報酬——期望值理論的適用界線本身就是學測素養題的好素材。
測驗重點:取捨原理
正確答案:(A) 0.7
取捨原理:$P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) = 0.5 + 0.4 - 0.2 = 0.7$。直接相加 (B) 0.9 會把交集重複計算一次,必須扣回。文氏圖是此類題最好的檢查工具:兩圓重疊部分只能算一次。
測驗重點:獨立事件
正確答案:(A) $\dfrac{11}{12}$
反面:「兩人都沒中」$= \dfrac{1}{4} \times \dfrac{1}{3} = \dfrac{1}{12}$(獨立事件機率相乘),所求 $= 1 - \dfrac{1}{12} = \dfrac{11}{12}$。(C) 是直接相加 $\frac{3}{4}+\frac{2}{3}$ 的錯——機率超過 1 就一定算錯了!「至少」+「獨立」=餘事件相乘,是機率題最高頻的組合技。
測驗重點:期望值
正確答案:(A) 20
$E = 10000 \times \dfrac{1}{1000} + 100 \times \dfrac{1}{10} + 0 = 10 + 10 = 20$ 元。期望獎金 20 元 < 售價 50 元,長期買必虧(每張平均虧 30 元)——這是所有彩券的共同宿命。期望值=各結果 × 機率的總和,注意「沒中獎」的 0 元也是一個結果,只是不影響總和。
測驗重點:重複試驗
正確答案:(A) $\dfrac{3}{8}$
二項機率:$C^4_2 \left(\dfrac{1}{2}\right)^2\left(\dfrac{1}{2}\right)^2 = 6 \times \dfrac{1}{16} = \dfrac{3}{8}$。關鍵是乘上 $C^4_2 = 6$:「哪 2 次命中」有 6 種位置組合,每種的機率都是 $\frac{1}{16}$。漏掉組合數只算 $\frac{1}{16}$ 是最典型的失分。注意「恰 2 次」機率不是 $\frac{1}{2}$——直覺在機率中經常失靈。