核心考点说明：本题考察贝叶斯公式的应用，需要将题干信息转化为概率表达式，并运用贝叶斯公式进行计算。 解题思路分析：设事件A为元件来自第一条生产线，事件B为元件是合格品。已知P(A) = 0.7，P(非A)=0.3, P(B|A) = 0.9，P(B|非A) = 0.8，要求的是 P(A|B)，即在已知元件合格的情况下，来自第一条生产线的概率。根据贝叶斯公式， P(A|B) = [P(B|A)*P(A)] / P(B)。其中P(B)可以通过全概率公式计算得出：P(B) = P(B|A)*P(A) + P(B|非A)*P(非A)= 0.9*0.7 + 0.8*0.3 = 0.63 + 0.24 = 0.87。最后，P(A|B) = (0.9*0.7)/0.87 选项分析： * A选项 (0.63)： 此选项可能是在计算P(A|B)时只算了P(B|A)*P(A),而没有除以P(B)，属于公式应用错误。 * B选项 (0.7)： 此选项是直接使用第一条生产线的比例，忽略了合格品这个条件，属于错误的理解。 * C选项 (0.737)： 此选项正确。 P(A|B) = [0.9 * 0.7] / [0.9*0.7 + 0.8*0.3]=0.63/0.87 ≈ 0.737。 * D选项 (0.773)： 此选项可能是计算时出现数值上的错误，属于计算错误。 易错点提醒：本题的易错点在于混淆条件概率和逆条件概率，需要注意区分P(A|B)和P(B|A)，并正确运用贝叶斯公式进行计算。关键点在于明确在已知合格的情况下，样本空间已经发生了变化，需要使用贝叶斯公式来反推条件概率。