Pravděpodobnost (pracovní verze). 1. Definice pojmů Jednoduchý/náhodný pokus (simple experiment)  Akt vedoucí k jednomu výsledku - např. hod kostkou,

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní typy rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny
Advertisements

TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Slovní úlohy řešené soustavou rovnic
Vybraná rozdělení diskrétní náhodné veličiny
PERMUTACE a VARIACE 2.1 Permutace 2.2 Variace bez opakování
Zabývá se různými způsoby výběru prvků z daného souboru.
Násobíme . 4 = = . 4 = = . 4 = = . 2 = 9 .
PERMUTACE a VARIACE 2.1 Permutace 2.2 Variace bez opakování
Střední škola Oselce Škola: SŠ Oselce, Oselce 1, Nepomuk, Projekt: Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/ Název: Modernizace.
Teorie pravděpodobnosti
Nejmenší společný násobek
VY_32_INOVACE_ 14_ sčítání a odčítání do 100 (SADA ČÍSLO 5)
Regresní analýza a korelační analýza
Bayesův teorém – cesta k lepší náladě
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Zábavná matematika.
Dělení se zbytkem 6 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Optimalizační úlohy i pro nadané žáky základních škol
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
Náhodná veličina.
VY_32_INOVACE_21-01 PRAVDĚPODOBNOST 1 Úvod, základní pojmy.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
Základy informatiky přednášky Entropie.
Náhodná proměnná Rozdělení.
Dělení se zbytkem 8 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Náhoda, generátory náhodných čísel
Binomická distribuce Při zjišťování p je nutné znát:  a) celkový počet možných jednoduchých jevů  b) počet jednoduchých jevů který spadá do jevu/třídy.
Zásady pozorování a vyjednávání Soustředění – zaznamenat (podívat se) – udržet (zobrazit) v povědomí – představit si – (opakovat, pokud se nezdaří /doma/)
Statistika 8. ročník Autorem materiálu je Mgr. Jana Čulíková
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Zahrajte si v matematice oblíbenou hru
Matematický aparát v teorii informace Základy teorie pravděpodobnosti
VY_32_INOVACE_21-08 Pravděpodobnost 8 Podmíněná pravděpodobnost – II.
VY_32_INOVACE_21-10 TEST č. 1.
Kontingenční tabulky Závislost dvou kvalitativních proměnných.
Pravděpodobnost a genetická prognóza
Náhodný jev A E na statistickém experimentu E - je určen vybranou množinou výsledků experimentu: výsledku experimentu lze přiřadit číslo, náhodnou proměnnou.
Nezávislé pokusy.
Nejprve provedeme výpočet v závorce
Slovní úlohy řešené soustavou rovnic
STATISTIKA (PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA)
POČET PRAVDĚPODOBNOSTI
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
PRAVDĚPODOBNOST NEZÁVISLÉ JEVY Jevy A,B nazýváme nezávislými, jestliže
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Základy zpracování geologických dat
Pravděpodobnost 7  Podmíněná pravděpodobnost. Definice  Podmíněná pravděpodobnost náhodného jevu A je pravděpodobnost jevu A, ale v závislosti na dalším.
Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Škola:Chomutovské soukromé gymnázium Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu:Moderní škola Název materiálu:VY_32_INOVACE_MATEMATIKA1_ 19 Tematická.
Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika
Pravděpodobnost 5  Pravděpodobnost při jevech disjunktních a nedisjunktních VY_32_INOVACE_21-05.
Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky 1.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
… jsou bohatší lidé šťastnější?
TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
Náhodný jev Mějme určitý soubor podmínek. Provedeme pokus, který budeme chtít zopakovat. Pokud opakování pokusu při zachování nám známých podmínek nevede.
Podmíněné pravděpodobnosti
Induktivní statistika - úvod
Matematika Pravděpodobnost
Výukový materiál zpracován v rámci projektu
ČÍSLO PROJEKTU ČÍSLO MATERIÁLU NÁZEV ŠKOLY AUTOR TÉMATICKÝ CELEK
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
METODICKÝ LIST PRO ZŠ Pro zpracování vzdělávacích materiálů (VM)v rámci projektu EU peníze školám Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost   
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Vzdělávání pro konkurenceschopnost
Transkript prezentace:

Pravděpodobnost (pracovní verze)

1. Definice pojmů Jednoduchý/náhodný pokus (simple experiment)  Akt vedoucí k jednomu výsledku - např. hod kostkou, zatočení ruletou, vytažení karty z balíčku, výběr osoby na ulici  Výsledkem je výskyt jednoduchého jevu/události Jednoduchý jev (elementary event)  člen základní množiny  výsledek jednoduchého pokusu - např. hodnota 1 na kostce, 0 na ruletě, sedmička srdcová, modrooká paní Jev/třída jevů (event, event class)  sada jednoduchých jevů - např. lichá čísla, „srdce“, „piky“ Základní množina/prostor (S) (Sample space)  sada všech jednoduchých jevů Spojené jevy (joint events) – nastávají když výsledek pokusu spadá pod jevy A(„srdce“) i B(„král“) např. „srdcový král“, popřípadě A nebo B např. „srdce“ nebo „král“  Průnik (∩) (intersection) – např. průnik jevů A a B = A ∩ B nebo-li A a B  současné nastání dvou nebo více jevů  Sjednocení (U) (union) - např. sjednocení jevů = A U B nebo-li A nebo B  sečtení dvou nebo více jednoduchých jevů bez průniku Doplněk (~A) (complement)  doplňkem jevu A je sada všech zbývajících jevů z S Vzájemně vylučující se/neslučitelné (mutual exclusive) jevy  nemohou nastat současně, jejich ∩ = 0 Vyčerpávající (exhaustive) jevy  jevy vyplňují celý S, jejich U = S Pravděpodobnost (p) (probability)  míra jistoty nastání každého jevu ze základního prostoru - např. pravděpodobnost že padne 1 na kostce Podmíněná pravděpodobnost (p (A|B)) (conditional probability)  pravděpodobnost výskytu jevu A za předpokladu, že zároveň nastane jev B –  např. experiment: hod dvěma kostkami, událost: součet hodnot, otázka: jaká je pravděpodobnost výskytu události 4 když na jedné kostce padne 5? Statistická nezávislost (statistical independence)  nepodmíněná pravděpodobnost jevu A a podmíněná pravděpodobnost jevu A stane-li se zároveň B jsou si rovny  tj. p(A) = p(A | B)  nebo když p (A ∩ B) = p (A) * p (B)

Definice pravděpodobnosti p(A) = pravděpodobnost jevu A  za předpokladu, že máme konečný počet jednoduchých jevů v S a každý jednoduchý jev z S má stejnou pravděpodobnost nastání pak platí, že p(A) = n (A) / n (S)  Př. Krabička 10 kuliček – 5 bílých, 3 červené, 2 černé experiment: bez dívání vybereme jednu kuličku jednoduchý jev: jedna konkrétní kulička, máme tedy 10 jednoduchých jevů tvořících S, jevy jsou vzájemně se vylučující a každý má pravděpodobnost 1/10 zajímají nás události: „bílá, „červená“, „černá“ Otázka: Jaká je p že vytáhnu „červenou“? p(červená)= n (červená) / n (S) = 3 / 10 =.30 Podobně p (bílá) =.50 a p (černá) =.20 p(červená a bílá) = 0 Pravděpodobnostní funkce přisuzuje každému jevu A z S číslo p(A), pravděpodobnost jevu A, tak že platí („axiomy“/zákony): 1. p (A) ≥ 0 pro každé A 2. p (S) = 1 3. Pokud (A 1,, A 2, ……., A n ) jsou vzájemně neslučitelné, pak p(A 1 U A 2 ) = p(A 1 ) + p(A 2 )

Pravidla pravděpodobnosti 1.p(~A) = 1 – p(A) („doplňková pravděpodobnost“)  Př. Jaká je pravděpodobnost že vyberu „ne červenou“ kuličku tj. jinou než „červenou“?  p(~červená) = 1 - p (červená) = ≤ p(A) ≤ 1 („rozsah pravděpodobnosti“) (důkaz: pokud by nějaký jev měl p větší než 1 pak by podle pravidla 1 měl doplněk jevu p zápornou a to by odporovalo axiomu 1) 3.p(Ø) = 0, pro jakékoli S („nemožný jev“)  Př. Jaká je pravděpodobnost že vyberu „bezbarvou“ kuličku tj. jinou než „červenou“ nebo „bílou“ nebo „černou“?  p(bez barvy)=0 4.p (A U B) = p (A) + p (B) – p (A ∩ B) (tzv.“nebo“ pravidlo)  Př. Balíček 52 karet. Jaká je pravděpodobnost „krále“ nebo „srdce“?  P (král) = 1/13, p(srdce)=1/4, p (král ∩ srdce)=1/52 (jeden z králů je srdcový)  p (král nebo srdce) = 1/13 + 1/4 – 1/52 = 16/52 = 4/13  Speciální případ: když jsou jevy vzájemně se vylučující, pak p (A ∩ B) =0 a proto p (A U B) = p (A) + p (B)  Př. p(červená nebo bílá) = =.80 5.Pokud A,…., L tvoří segmenty S, pak p (A U U L) = p (A) + …p (L) = 1  Pokud jsou jevy A až L vylučující se a vyčerpávající, pak tvoří celý prostor S a součet jejich pravděpodobností musí být 1  Př. p(červená nebo bílá nebo černá kulička) = = 1.00

Ilustrace: doplněk S(52) A (král) ~A (nekrál)

S(52 karet) B(srdce) A(král) A ∩ B (srdcový král) A U B = A + B - A ∩ B = – 1 = 16/52 Průnik a sjednocení A ∩ ~B (pikový + listový + kárový král)

A(král)B (dáma) C (eso) S(52) A, B a C jsou vzájemně se vylučující jevy

A, B a C jsou vzájemně se vylučující a vyčerpávající jevy A (bílá) B (červená) C (černé) S(10 kuliček)

 p (A | B) nebo-li p(A když B) = n (A ∩ B) / n (B) = n (A ∩ B) / n (S) / n (B) / n (S) = p (A ∩ B) / p (B)  Př. Výběr vzorku dětí ve škole limitujeme pouze na dívky. Vznikne nám nový základní prostor S nový zahrnující pouze část jednoduchých jevů z původního S. V novém prostoru S nový zahrnujícím pouze dívky jaká je pravděpodobnost výběru levorukého člověka? Přičemž víme že 51% studentů je dívek, 35% studentů je levorukých, a 10% studentů jsou levoruké dívky. Otázka: p(levoruký, když dívka) = počet levorukých dívek / celkový počet dívek p(levoruká a dívka)= počet levorukých dívek / celkový počet studentů=.10 p(dívka)=celkový počet dívek / celkový počet studentů=.51 p(levoruký, když dívka) = p(levoruký a dívka) / p(dívka) =.10 /.51 =.196 p(dívka, když levoruký) =.10 /.35 =.29 Podmíněná pravděpodobnost

Statistická nezávislost  Výskyty jevů A a B jsou statisticky nezávislé pokud výskyt jevu A neovlivňuje výskyt jevu B a opačně  Tedy když pravděpodobnost výskytu jevu A a pravděpodobnost výskytu jevu A když B jsou si rovny – tj. p (A) = p (A | B)  př. p (dívka) =.51 P(dívka, když levoruký)=.29 Výsledek:.51 ≠.29, proto jevy nejsou nezávislé (souvisí spolu)  nebo alternativně když p (A ∩ B) = p (A) * p (B)  př. p (dívka a levoruký) =.10 p (dívka) =.51 p (levoruký) =.35 výsledek:.10 ≠.51 *.35, proto jevy nejsou nezávislé Pozor! Nezávislost ≠ vzájemná výlučnost (neslučitelnost) (Pro nadšence matematický důkaz: pokud A a B jsou vzájemně neslučitelné, pak p (A ∩ B) = 0. Pokud by A a B byly zároveň nezávislé, pak p (A ∩ B) = p(A)*p(B), a protože p (A ∩ B) = 0, tak to nemůže být pravda pokud p(A) nebo p(B) není nula) (Pro nadšence intuitivní důkaz: Předpokládejme že všichni muži jsou buďto „plešatící“ nebo „hustovlasí“ (dva vzájemně se vylučující jevy). Pokud by „plešatící“ a „hustovlasí“ byli na sobě nezávislé jevy, pak by mezi „plešatícími“ byla stejná proporce „hustovlasých“ jako je celková proporce „hustovlasých“ mezi muži, tedy p(A | B) = p(A), což je těžké si představit )

Prezentace spojených jevů v tabulkách  Př. Základní množina S = studenti kampusu v Bohunicích, každý student je buďto dívka nebo chlapec, a odpověděl buďto „ano“ nebo „ne“ na otázku zda chodí každé ráno rád do školy. Chlapec(chlapec a „ano“)(chlapec a „ne“) Dívka(dívka a „ano“)(dívka a „ne“) AnoNe  Nechť v tomto kampusu pravděpodobnosti vybrat chlapce je.55 a dívku.45, a pravděpodobnost odpovědi ano je.40 a „ne“.60. P (chlapec)=.55(chlapec a „ano“)(chlapec a „ne“) P(Dívka) =.45(dívka a „ano“)(dívka a „ne“) P(Ano) =.40P(Ne) =.60  p(chlapec),p(dívka),p(ano),p(ne) = marginální pravděpodobnosti (neboť se vyskytují na okraji tabulky)  Každá marginální p = suma (Σ) všech spojených pravděpodobností v určitém konkrétním řádku nebo sloupci tabulky  Př. p(chlapec) = p(chlapec a „ano“) + p (chlapec a „ne“) p(dívka) = p (dívka a „ano“) + (dívka a „ne“) p (ano) = p(chlapec a „ano“) + p(dívka a „ano“) p (ne) = p(chlapec a „ne“) + p(dívka a „ne“)

P (chlapec)=.55(chlapec a „ano“)(chlapec a „ne“) P(Dívka) =.45(dívka a „ano“)(dívka a „ne“) P(Ano) =.40P(Ne) =.60  Jevy/třídy jevů vyskytující se podél okraje jsou vzájemně neslučitelné a vyčerpávající (sada těchto jevů tedy formuje S) = dimenze  Př. 2 dimenze: jevy „ano“ a „ne“ a jevy „chlapec“ a „dívka“  Statistická nezávislost : každá kategorie nebo jev podél jednoho okraje musí být nezávislý na každém jevu podél druhého okraje = pravděpodobnost každého spojeného jevu se musí rovnat součinu pravděpodobností korespondujících (v řádku a sloupci) marginálních jevů - p (A ∩ B) = p (A) * p (B)  Př. Pokud dimenze „pohlaví“ a „odpověď ano/ne“ jsou nezávislé, pak p(chlapec a „ano“) = p(chlapec) * p(„ano“) =.55 *.40 =.22 Stejně postupujeme v ostatních případech a vznikne tabulka: P (chlapec)=.55p(chlapec)p („ano“) =.55 *.40 =.22 p(chlapec)p(„ne“) =.55 *.60 =.33 P(Dívka) =.45p(dívka)p(„ano“) =.45 *.40 =.18 p(dívka)p(„ne“) =.45 *.60 =.27 P(Ano) =.40P(Ne) =.60

Pro závislé dimenze  pravděpodobnosti spojených jevů ≠ součiny marginálních pravděpodobností: P (chlapec)=.55p(chlapec)p („ano“) =.10 p(chlapec)p(„ne“) =.45 P(Dívka) =.45p(dívka)p(„ano“) =.30 p(dívka)p(„ne“) =.15 P(Ano) =.40P(Ne) =.60 Pro tuto základní množinu S (např. odpovědi dívek poté co dostali od svého milého kytici růží) pohlaví a odpověď spolu souvisejí Prozkoumáme-li podmíněné pravděpodobnosti,  P(ano | chlapec) =.10 /.55 =.18  P(ano | dívka) =.30 /.45 =.67 pak vidíme že dívky mnohem pravděpodobněji/častěji odpovídají ano v porovnání s chlapci  Pokud by ale obě dimenze byly nezávislé (jako v 1.tabulce) pak by tyto podmíněné pravděpodobnosti měly být stejné,  P(ano | chlapec) =.22 /.55 =.40  P(ano | dívka) =.18 /.45 =.40 takže znám-li pohlaví nedává mi to informaci o tom jak bude student odpovídat