KFY/PMFCHLekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti Osnova 1. Statistický experiment 2. Pravděpodobnost 3. Rozdělení pravděpodobnosti 4. Náhodné proměnné.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní typy rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny
Advertisements

TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI
Statistická indukce Teorie odhadu.
Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.
Lekce 7 Metoda molekulární dynamiky I Úvod KFY/PMFCHLekce 7 – Metoda molekulární dynamiky Osnova 1.Princip metody 2.Ingredience 3.Počáteční podmínky 4.Časová.
Statistika Ing. Jan Popelka, Ph.D. odborný asistent
Lekce 12 Metoda Monte Carlo III Technologie (kanonický soubor)
Lekce 1 Modelování a simulace
Lekce 9 Metoda molekulární dynamiky III Technologie Osnova 1. Výpočet sil 2. Výpočet termodynamických parametrů 3. Ekvilibrizační a simulační část MD simulace.
Metoda molekulární dynamiky II Numerická integrace pohybových rovnic
Lekce 6 Slabé mezimolekulové interakce Osnova 1. Původ a význam slabých mezimolekulových interakcí 2. Předpoklad párové aditivity 3. Modely párových interakčních.
Lekce 2 Mechanika soustavy mnoha částic
3. PRINCIP MAXIMÁLNÍ VĚROHODNOSTI
Lekce 13 Počítačový experiment a jeho místo ve fyzice a chemii Osnova 1. Počítačový experiment 2. Srovnání s reálným experimentem 3. Výhody počítačového.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Optimalizační úlohy i pro nadané žáky základních škol
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
Obsah prezentace Náhodná proměnná Rozdělení náhodné proměnné.
Náhodná veličina.
VY_32_INOVACE_21-01 PRAVDĚPODOBNOST 1 Úvod, základní pojmy.
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
Binomická distribuce Při zjišťování p je nutné znát:  a) celkový počet možných jednoduchých jevů  b) počet jednoduchých jevů který spadá do jevu/třídy.
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Matematický aparát v teorii informace Základy teorie pravděpodobnosti
Pravděpodobnost a genetická prognóza
„Svět se skládá z atomů“
Některá diskrétní a spojitá rozdělení náhodné veličiny.
Náhodný jev A E na statistickém experimentu E - je určen vybranou množinou výsledků experimentu: výsledku experimentu lze přiřadit číslo, náhodnou proměnnou.
Data s diskrétním rozdělením
STATISTIKA (PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA)
POČET PRAVDĚPODOBNOSTI
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
Definice stochastického procesu jako funkce 2 proměnných
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Experimentální fyzika I. 2
PRAVDĚPODOBNOST NEZÁVISLÉ JEVY Jevy A,B nazýváme nezávislými, jestliže
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Základy zpracování geologických dat
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Pravděpodobnost.
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Škola:Chomutovské soukromé gymnázium Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu:Moderní škola Název materiálu:VY_32_INOVACE_MATEMATIKA1_ 19 Tematická.
Kvantová fyzika: Vlny a částice Atomy Pevné látky Jaderná fyzika.
(Popis náhodné veličiny)
Molekulová fyzika 3. přednáška „Statistický přístup jako jediná funkční strategie kinetické teorie“
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
Podmíněná pravděpodobnost: Bayesův teorém
Aritmetický průměr - střední hodnota
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Molekulová fyzika 2. Sada pomocných snímků „Teplota“
TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
Spojitá náhodná veličina
Induktivní statistika
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
Molekulová fyzika 3. prezentace.
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Vnitřní energie plynu, ekvipartiční teorém
Rozdělení pravděpodobnosti
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Induktivní statistika
Náhodné výběry a jejich zpracování
Testování hypotéz - pojmy
1. Statistická analýza dat
Transkript prezentace:

KFY/PMFCHLekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti Osnova 1. Statistický experiment 2. Pravděpodobnost 3. Rozdělení pravděpodobnosti 4. Náhodné proměnné 5. Spojitá rozdělení pravděpodobnosti 6. Vícerozměrná rozdělení pravděpodobnosti Lekce 3 Základy teorie pravděpodobnosti

Statistický experiment Experiment, jehož výsledek není určen jednoznačně a je náhodně vybírán z množiny KFY/PMFCH Pokus – jedno konkrétní provedení statistického experimentu. V pokusu se realizuje jeden konkrétní výsledek Realizace statistického experimentu – následná řada N pokusů reprezentovaná uspořádanou N-ticí výsledků [V (1),…,V (N ) ]. Příklad statistický experiment- házení kostkou výsledky- pokus- jeden hod realizace- řada po sobě jdoucích hodů Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Relativní četnost Nechť je realizace statistického experimentu, pak relativní četností výsledku v této realizaci nazveme kde N k je počet opakování výsledku V K v S N. KFY/PMFCH Statistický regulární experiment Pravděpodobnost výsledku V k Pravděpodobnost Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Vlastnosti pravděpodobnosti Klasifikace výsledků KFY/PMFCH  jistý- nastane vždy  nemožný- nenastane nikdy  téměř jistý- P k = 1 (nemusí ale nastat vždy!)  téměř nemožný- P k = 0 (může nastat!) Pravděpodobnost Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti  

Normované rozdělení pravděpodobnosti KFY/PMFCH Nenormované rozdělení pravděpodobnosti Přechod k normovanému rozdělení Rozdělení pravděpodobnosti Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Náhodné proměnné Náhodná proměnná Pozor! Zobrazení nemusí být prosté, tj. hodnota náhodné proměnné nemusí „ostře“ rozlišovat jednotlivé výsledky. Obvykle k rozlišení výsledků V 1,…,V n potřebujeme náhodných proměnných několik: kde vektorové zobrazení […] je již prosté, nebo-li: KFY/PMFCH Proměnná x nabývá náhodných hodnot podle výsledku realizovaného v konkrétním pokusu. Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Náhodné proměnné Střední hodnota pro konkrétní realizaci statistického experimentu Střední hodnota pro statisticky regulární experiment KFY/PMFCH Alternativní výpočet Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Náhodné proměnné Střední kvadratická fluktuace KFY/PMFCH pro konkrétní realizaci statistického experimentu Střední kvadratická fluktuace pro statisticky regulární experiment Alternativní výpočet Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Spojité rozdělení pravděpodobnosti Počet možných výsledků je nespočetný, obvykle je číslujeme spojitým indexem KFY/PMFCH Hustota pravděpodobnosti Vlastnosti hustoty pravděpodobnosti Relativní četnost pro Pravděpodobnost pro Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti  

Spojité rozdělení pravděpodobnosti Náhodná proměnná KFY/PMFCH Střední hodnota Střední kvadratická fluktuace Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

Vícerozměrná rozdělení pravděpodobnosti KFY/PMFCH Nespočetný počet možných výsledků, tentokrát indexovaných vektorovým indexem Hustota pravděpodobnosti Normovací podmínka Interpretace … je pravděpodobnost, že výsledek pokusu bude patřit do W. Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

KFY/PMFCH Náhodná proměnná Střední hodnota Střední hodnota fluktuace Vícerozměrná rozdělení pravděpodobnosti Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti

KFY/PMFCH Doporučená literatura D. HRIVŇÁK, I. JANEČEK, R. KALUS Kvantová, atomová a jaderná fyzika, dodatek 6.3 ( Ostravská univerzita, Ostrava 2004 D. P. LANDAU, K. BINDER A Guide to MC Simulations in Statistical Physics, kap. 2.2 Cambridge University Press, Cambridge 2000 Lekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti