POČET PRAVDĚPODOBNOSTI

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní typy rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny
Advertisements

TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI
Úvod do teorie pravděpodobnosti
BINOMICKÉ ROZDĚLENÍ (Bernoulliovo schéma)
Zabývá se různými způsoby výběru prvků z daného souboru.
KFY/PMFCHLekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti Osnova 1. Statistický experiment 2. Pravděpodobnost 3. Rozdělení pravděpodobnosti 4. Náhodné proměnné.
Lineární algebra.
PERMUTACE a VARIACE 2.1 Permutace 2.2 Variace bez opakování
Teorie pravděpodobnosti
Bayesův teorém – cesta k lepší náladě
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
Generování náhodných veličin (1) Diskrétní rozdělení
Obsah prezentace Náhodná proměnná Rozdělení náhodné proměnné.
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
Náhodný jev Mějme určitý soubor podmínek. Provedeme pokus, který budeme chtít zopakovat. Pokud opakování pokusu při zachování nám známých podmínek nevede.
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
VY_32_INOVACE_21-10 TEST č. 1.
Pravděpodobnost 10 Binomické rozdělení pravděpodobnosti neboli
Pravděpodobnost a genetická prognóza
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.
Pravděpodobnost (pracovní verze). 1. Definice pojmů Jednoduchý/náhodný pokus (simple experiment)  Akt vedoucí k jednomu výsledku - např. hod kostkou,
Nezávislé pokusy.
STATISTIKA (PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA)
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
Definice stochastického procesu jako funkce 2 proměnných
PRAVDĚPODOBNOST NEZÁVISLÉ JEVY Jevy A,B nazýváme nezávislými, jestliže
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Úvod do pravděpodobnosti VY_32_INOVACE_M4r0113 Mgr. Jakub Němec.
Základy zpracování geologických dat
Množiny.
Pravděpodobnost 7  Podmíněná pravděpodobnost. Definice  Podmíněná pravděpodobnost náhodného jevu A je pravděpodobnost jevu A, ale v závislosti na dalším.
Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika
Aplikovaná statistika 2. seminář
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.
Molekulová fyzika 3. přednáška „Statistický přístup jako jediná funkční strategie kinetické teorie“
Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky 1.
Příklad 1 Urči pravděpodobnost získání výhry ve Sportce pro 4 uhodnutá čísla. Řešení: Ve Sportce se losuje 6 výherních čísel ze 49 čísel v osudí. Výherní.
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.
Pravděpodobnost Přednáška č.2. Deterministický a náhodný děj Každý děj probíhá za uskutečnění jistého souboru podmínek Deterministický děj-děj, ve kterém.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
Molekulová fyzika 2. Sada pomocných snímků „Teplota“
POČET PRAVDĚPODOBNOSTI
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
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Některá rozdělení náhodných veličin
Spojitá náhodná veličina
Matematika Pravděpodobnost
Výukový materiál zpracován v rámci projektu
ČÍSLO PROJEKTU ČÍSLO MATERIÁLU NÁZEV ŠKOLY AUTOR TÉMATICKÝ CELEK
Pravděpodobnost. Náhodný pokus.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Vzdělávání pro konkurenceschopnost
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Podmienená pravdepodobnosť
Vnitřní energie plynu, ekvipartiční teorém
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Transkript prezentace:

POČET PRAVDĚPODOBNOSTI Náhodný pokus – opakovaná realizace při daném souboru podmínek dává různé výsledky Náhodný jev - výsledek realizace náhodného pokusu Příklady: Hod kostkou  padne číslo 6 Výběr karty  karta je eso Zhotovení výrobku  výrobek vadný 24 hodin provozu linky  nastane právě jedna porucha Elementární náhodné jevy – nejjednodušší výsledky náhodného pokusu (nerozložitelné) Náhodný jev A – podmnožina množiny E všech možných výsledků pokusu

Příklad: při hodu kostkou má náhodný pokus 6 možných výsledků a Potom náhodné jevy A (padne sudé číslo) a B (padne číslo větší než 4) lze zapsat

OPERACE S NÁHODNÝMI JEVY Jev A je částí jevu B, jestliže při každém výskytu jevu A nastává i jev B. Příklad: Jistý jev V nastane při každé realizaci náhodného pokusu Příklad: Nemožný jev v daném náhodném pokusu nenastane nikdy Příklad

Průnik jevů A, B je jev, který nastane právě tehdy, Sjednocení jevů A, B je jev, který nastane právě tehdy, nastane-li alespoň jeden z jevů A,B Příklad Průnik jevů A, B je jev, který nastane právě tehdy, nastanou-li jevy A,B současně. Opačný (komplementární) jev k jevu A je jev, který nastane právě tehdy, nenastane-li jev A.

KLASICKÁ DEFINICE PRAVDĚPODOBNOSTI (Laplace) Může-li dojít v náhodném pokusu k n stejně možným výsledkům, z nichž m má za následek výskyt jevu A a zbylých n-m jej vylučuje, pak pravděpodobnost jevu A bude Příklad: V souboru 50 studentů je 6 dojíždějících do školy z oblastí mimo Prahu. Jaká je pravděpodobnost, že náhodně vybereme mimopražského studenta? mezi 5 vybranými studenty (výběr bez vracení) budou právě 2 mimopražstí?

STATISTICKÁ DEFINICE PRAVDĚPODOBNOSTI (von Mises) Opakujeme-li n - krát nezávisle náhodný pokus a nastane-li jev A m - krát, je jeho relativní četnost m/n. Jestliže při rostoucím počtu opakování pokusu kumulativní relativní četnost kolísá stále v užších mezích kolem určitého čísla, nazveme toto číslo pravděpodobností jevu A.

AXIOMATICKÁ DEFINICE PRAVDĚPODOBNOSTI (Kolmogorov) A1: Každému jevu A je přiřazena hodnota P(A), která se nazývá pravděpodobnost jevu A A2: Pro pravděpodobnost jistého jevu V platí A3: Pro neslučitelné jevy A, B platí

PODMÍNĚNÁ PRAVDĚPODOBNOST pravděpodobnost výskytu jevu A za předpokladu, že nastal jev B Pro nezávislé jevy A, B platí

PRAVDĚPODOBNOST PRŮNIKU JEVŮ A, B (pravidlo o násobení pravděpodobností) Pro libovolné jevy A, B platí Pro nezávislé jevy A, B platí

Příklad: A = 1.vytažená karta eso,B = 2.vytažená karta eso Jaká je pravděpodobnost vytažení 2 es po sobě při výběru s vracením a bez vracení ? výběr s vracením: P(A)=P(B)=4/32 výběr bez vracení: P(A)=4/32, P(B/A)=3/31

PRAVDĚPODOBNOST SJEDNOCENÍ JEVŮ A, B (pravidlo o sčítání pravděpodobností Pro libovolné jevy A, B platí Pro nezávislé jevy A, B platí Pro neslučitelné jevy A, B platí Pro opačné jevy platí

Příklad: Banka má 2 nezávislé poplašné systémy s účinnostmi 90% a 80%. Jaká je pravděpodobnost, že alespoň jeden ohlásí mimořádnou událost ? A: 1.systém ohlásí P(A)=0,9 B: 2.systém ohlásí P(B)=0,8 nebo

Úplná pravděpodobnost Situace, kdy jev A může nastat jen ve spojení s některým z jevů Bi, které tvoří úplný systém neslučitelných jevů   Pak platí Úplná pravděpodobnost jevu A je rovna součtu součinů pravděpodobností jevů Bi a podmíněných pravděpodobností jevu A vzhledem k jevům Bi .

P(Bi /A) .... pravděpodobnosti a posteriori tuto P(Bi ) .... pravděpodobnosti a priori (jsou známy před provedením pokusu) Po provedení pokusu můžeme stanovit pravděpodobnost, že jev A nastal ve spojení s jevem Bi P(Bi /A) .... pravděpodobnosti a posteriori tuto pravděpodobnost vyjadřuje Bayesova věta

a) Určete pravděpodobnost, že náhodně vybraný výrobek je vadný. Příklad: Výrobek je vyráběn na dvou zařízeních. Modernější zajišťuje 70 % produkce a mezi jeho výrobky je 5 % vadných. Starší zařízení vyrábí zbytek produkce a vadných je 15 %. a) Určete pravděpodobnost, že náhodně vybraný výrobek je vadný. A ... vadný výr. P(Bm ) = 0,7 P(A/Bm ) = 0,05 P(Bs ) = 0,3 P(A/Bs ) = 0,15 P(A) = P(Bi ) . P(A/Bi ) = P(Bm ).P(A/Bm)+P(Bs ). P(A/Bs )= = 0,7 .0,05 + 0,3 . 0,15 = 0,08

b) byl-li vybrán zmetek, jaká je pravděpodobnost, že byl vyroben na moderním stroji.