Sandsynlighedsregning



Relaterede dokumenter
Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Sandsynlighedsregning

Dagens program. Afsnit Eksperimenter med usikkerhed Sandsynlighedsmodel - Udfaldsrum - Hændelser - Sandsynligheder Eksempler

Sandsynlighedsregning og statistik

Sandsynligheder. Udfaldsrum Ω = {ω 1,..., ω N } hvor alle udfald er lige sandsynlige, dvs. P (ω i )=1/N for alle i =1,..., N.

Landmålingens fejlteori - Sandsynlighedsregning - Lektion 1

Sandsynlighedsregning

Uafhængighed af hændelser

Sandsynlighed. for matc i stx og hf Karsten Juul

Statistik Lektion 2. Uafhængighed Stokastiske Variable Sandsynlighedsfordeling Middelværdi og Varians for Stok. Var.

Statistik Lektion 2. Betinget sandsynlighed Bayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV Binomialfordelingen

Sandsynligheder. Mængder Hændelser Sandsynligheder Regler for sandsynligheder

Sandsynlighedsregning

Sandsynlighedsregning 1. forelæsning Bo Friis Nielsen

Modul 2: Sandsynlighedsmodeller og diskrete stokastiske variable

Sandsynlighedsregning

Sandsynlighedsregning 1. forelæsning Bo Friis Nielsen

Sandsynlighedsregning 1. forelæsning Bo Friis Nielsen

Elementær sandsynlighedsregning

Elementær sandsynlighedsregning

TØ-opgaver til uge 46

Sandsynlighedsregning

Modul 3: Sandsynlighedsregning

Kønsproportion og familiemønstre.

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Lad os som eksempel se på samtidigt kast med en terning og en mønt:

TØ-opgaver til uge 45

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Kombinatorik. Eksempel 2: En mand har 7 par bukser og 10 skjorter. Skal han både vælge en skjorte og et par bukser, så har han 10. 7=70 mulige valg.

Tip til 1. runde af Georg Mohr-Konkurrencen Kombinatorik

Sandsynlighedsregning: endeligt udfaldsrum (repetition)

Statistik. Hjemmeside: kkb. Statistik - lektion 1 p.1/22

Kombinatorik og Sandsynlighedsregning

Personlig stemmeafgivning

10.1 Et lykkehjul består af 24 lige store felter med numre fra 1 til 24.

Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen

Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for

Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, Marts Kombinatorik

Bygning 1, Etage 03. M1 - Aktiv sengeplads. M3 - Aktivt badeværelse. M5 Aktivt birum. M7 Afstilling. O3 begrænset trådløs dækning.

Diskrete fordelinger. Fire vigtige diskrete fordelinger: 1. Uniform fordeling (diskret) 2. Binomial fordeling. 3. Hyper-geometrisk fordeling

Bernoulli og binomial fordelingerne Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable

Præcision og effektivitet (efficiency)?

En Introduktion til Sandsynlighedsregning

Sandsynlighedsregning Stokastisk variabel

Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag susanne

Forslag til løsning af Opgaver til sandsynlighedsregning (side 434)

En Introduktion til Sandsynlighedsregning

Opgaver i sandsynlighedsregning

Nogle grundlæggende begreber

Billedbehandling og mønstergenkendelse: Lidt elementær statistik (version 1)

Statistik og Databehandling N: sandsynligheder Kursushjemmeside: statdatabehandling/f06/

Allan C. Malmberg CHANCE OG RISIKO. Kan det virkelig passe?

CIVILINGENIØREKSAMEN. Side 1 af 19 sider. Skriftlig prøve, den: 20. december 2006 Kursus nr : Kursus navn: Sandsynlighedsregning

Kapitel 12 Variansanalyse

Sandsynlighed og kombinatorik

Sandsynlighedsregning 3. forelæsning Bo Friis Nielsen

CIVILINGENIØREKSAMEN Side?? af?? sider. Skriftlig prøve, den: 16. december 2004 Kursus nr : (navn) (underskrift) (bord nr)

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Tegn og gæt gennemsnittet

Kapitel 12 Variansanalyse

{ } { } {( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )}

Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Kvantitative metoder 2

Statistik II 1. Lektion. Sandsynlighedsregning Analyse af kontingenstabeller

c) For, er, hvorefter. Forklar.

Transkript:

Mogens Bladt www2.imm.dtu.dk/courses/02405 14. September, 2007

Betinget sandsynlighed ud fra proportioner Vi husker på definitionen IP(A B) = IP(A B). IP(B) Betragt en befolkning bestående af N personer. N F er farveblinde og N K er kvinder. Lad F være hændelsen, at en tilfældigt udvalgt person er farveblind. Lad K være hændelsen, at en tilfældigt udvalgt person er kvinde. Så er IP(F ) = N F N og IP(K) = N K N.

Betinget sandsynlighed ud fra proportioner Betragt nu udelukkende den kvindelige del af befolkning. Hvis M K er delmængden af kvinder og M F er delmængden af farveblinde, så er M K M F delmængden af farveblinde kvinder. Det er klart, at N K = #M K og N F = #M F. Definer N F K = #M F M K. Sandsynligheden for at en tilfældigt valgt kvinde er farveblind er N F K = N F K /N IP(F K) = = IP(F K). N K N K /N IP(K)

Betinget sandsynlighed ud fra proportioner Betragt familier med nøjagtigt to børn. Vores udfaldsrum er Ω = {dd, dp, pd, pp}, d=dreng, p=pige. Vi antager, at hvert udfald har sandsynlighed 1/4. Lad B være hændelsen at der er en dreng i familien og A at familien har har to drenge. Hvad er sandsynligheden for at familen har to drenge givet at der er en dreng i familien? Vi skal udregne IP(A B). Nu er A B = {dd} og B = {dp, pd, dd}. Derfor er IP(A B) = IP(A B) IP(B) = 1/4 1/4+1/4+1/4 = 1 3.

Betinget sandsynlighed ud fra proportioner Betragt nu en tilfældigt udvalgt dreng der kommer fra en familie med to børn. Her er udfaldsrummet mængden af drengebørn. Lad B være hændelsen, at drengen kommer fra en familie med to børn og A hændelsen for at det andet barn er en dreng. IP(A) = 1 2 og uafhængig af B. Derfor er IP(A B) = IP(A B) IP(B) = IP(A)IP(B) IP(B) = IP(A) = 1 2. Morale: man skal have fuldstændigt styr på formuleringen af problemet.

Bayes formel Det er klart, at Derfor er IP(B A)IP(A) = IP(A B) = IP(A B)IP(B). IP(B A) = IP(A B)IP(B). IP(A) Specielt hvis B 1 B 2... B n = Ω er en inddeling af Ω (disjunkte) så er følger af loven om total sandsynlighed og dermed IP(A) = IP(A B 1 )IP(B 1 ) +... + IP(A B n )IP(B n ) IP(B i A) = IP(A B i )IP(B i ) IP(A B 1 )IP(B 1 ) +... + IP(A B n )IP(B n ).

En anvendelse af Bayes formel En blodtest for en bestemt sygdom kan enten være positiv eller negativ. 95% med sygdommen testes positive. 2% uden sygdommen testes positive. 1% af befolkningen har sygdommen. Lad A være hændelsen, at der testes positivt og lad B være hændelsen at man har sygdommen. IP(A B) = 0.95, IP(A B c ) = 0.02, IP(B) = 0.01. B, B c er en inddeling af Ω. Derfor er IP(B A) = = IP(A B)IP(B) IP(A B)IP(B) + IP(A B c )IP(B c ) 0.95 0.01 0.95 0.01 + 0.02 0.99 32%.

Lidt om kombinatorik Vi har n elementer a 1,..., a n hvorfra der udtages r < n elementer (a j1,..., a jr ). A er hændelsen, at alle de udtagne elementer er forskellige. Så er n(n 1)(n 2)...(n r + 1) IP(A) = n r = (n) r n r. n bolde placeres tilfældigt i n urner. Sandsynligheden for at alle urner vil indeholde en bold er (n) n n n = n! n n. Denne størrelse er forholdsvis lille: hvis n = 7 så er sandsynligheden 0.015 = 1.5%. Hvis der i en by sker 7 uheld i løbet af en uge så er sandsynligheden for at der skete en hver dag kun ca. 1.5%. Tilfældige hændelser klumper mere sammen end man umiddelbart kunne tro.

Lidt om kombinatorik En elevator med 7 passagerer stopper ved 10 etager. Hvad er sandsynligheden p for at der højst stiger en passager ud på hver etage? Løsning: p = (10) 7 10 9 8 7... 4 10 7 = 10 7 = 6.048%. Fødselsdagsproblemet: Hvad er sandsynligheden p r for at r tilfældige personer alle har forskellige fødselsdage? De r personers fødselsdage udgør en tilfældig stikprøve at r datoer af årets 365 datoer. Sandsynligheden for alle datoer er forskellige er p r = (365) r 365 r. Hvor mange personer skal der være i et venteværelse for at sandsynligheden for at mindst to har samme fødselsdag overstiger 50%?

Lidt om kombinatorik Sandsynligheden for at mindst to har samme fødselsdag er 1 p r (sandsynligheden for komplementærhændelsen). r sandsynlighed 5 2.7 % 10 11.7 % 15 25.3 % 20 41.1 % 21 44.4 % 22 47.6 % 23 50.7 % 25 56.8 % I dette kursus med ca. 130 indskrevne er sandsynligheden for at mindst to har samme fødselsdag: 99.999999999624032317%.

Multiplikationsregelen for hændelser Betragt n hændelser A 1, A 2,..., A n. Så er IP(A 1 A 2... A n ) = IP(A 1 )IP(A 2 A 1 )IP(A 3 A 1 A 2 ) IP(A n A 1 A 2... A n 1 ). Tilbage til fødselsdagsproblemet: Lad A n være hændelsen, at alle n fødselsdage er forskellige. Så er A r A r 1... A 2. D.v.s. A k = A 2 A 3... A k. IP(A 2 ) = 365 364 365 365 = 364 365. IP(A j+1 A 2... A j ) = IP(A j+1 A j ) = 365 j 365 = 1 j 365. Så er IP(A r ) = IP(A 2... A r ) = ( 1 1 ) ( 1 2 ) ( 1 r ). 365 354 365

Uafhængighed Vi har defineret to hændelser A og B som værende uafhængige hvis IP(A B) = IP(A)IP(B). Dette er for ikke trivielle hændelser med IP(A) > 0 og IP(B) > 0 ækvivalent med IP(A B) = IP(A) og IP(B A) = IP(B). Første definition er den bedste da den også virker når IP(A) = 0 eller IP(B) = 0. Eksempel: Vi trækker et kort fra et spil kort. Lad A være hændelsen, at kortet vi trækker er et es. Lad B være hændelsen, at kortet vi trækker er en spar.

Uafhængighed Er A og B uafhængige? Sandsynligheden for at trække et es er 4 52 = 1 13. Sandsynligheden for at trække en spar er 13 52 = 1 4. D.v.s. IP(A) = 1 13 og IP(B) = 1 4. A B er hændelsen at vi trækker spar es. Sandsynligheden for dette er 1 52 = IP(A B). Så er IP(A B) = IP(A)IP(B) og dermed er A og B usafhængige.

Uafhængighed Betragt familier med 3 børn. Udfaldsrummet er så Ω = {ddd, ddp, dpd, pdd, dpp, pdp, ppd, ppp}. Vi antager, at sandsynligheden at hvert udfald i Ω er 1 8. Lad A være hændelsen, at der er højst een pige i familien. Lad B være hændelsen, familien har børn af begge køn. A består af {ddd, ddp, dpd, pdd}, så IP(A) = 4 8 = 1 2. B består af {ddp, dpd, pdd, dpp, pdp, ppd}, så IP(B) = 6 8 = 3 4. A B består af {ddp, dpd, pdd}, så IP(A B) = 3 8. Idet IP(A B) = 3 8 = 1 2 3 4 = IP(A)IP(B), så er A og B uafhængige.

Uafhængighed Betragt familier med 2 børn. Udfaldsrummet er så Ω = {dd, dp, pd, pp}. Vi antager, at sandsynligheden at hvert udfald i Ω er 1 4. Lad A være hændelsen, at der er højst een pige i familien. Lad B være hændelsen, familien har børn af begge køn. A består af {dd, dp, pd}, så IP(A) = 3 4. B består af {dp, pd}, så IP(B) = 2 4 = 1 2. A B består af {dp, pd}, så IP(A B) = 1 2. Idet IP(A B) = 1 2 1 2 3 4 = IP(A)IP(B), så er A og B ikke uafhængige.

Uafhængighed Betragt familier med 4 børn. Udfaldsrummet er så Ω = {dddd, dddp, ddpd, ddpp, dpdd, dpdp, dppd, dppp, pddd, pddp, pdpd, pdpp, ppdd, ppdp, pppd, pppp}. Vi antager, at sandsynligheden at hvert udfald i Ω er 1 16. Lad A være hændelsen, at der er højst een pige i familien. Lad B være hændelsen, familien har børn af begge køn. A består af {dddd, dddp, ddpd, dpdd, pddd}, så IP(A) = 5 16. B består af Ω\{dddd, pppp}, så IP(B) = 14 16 = 7 8. A B består af {dddp, ddpd, dpdd, pddd}, så IP(A B) = 4 16 = 1 4. Idet IP(A B) = 1 4 7 8 5 16 = IP(A)IP(B), så er A og B ikke uafhængige.

Uafhængighed Hvis A og B er uafhængige, så burde A og B c også være det. Er dette korrekt? Da B B c = Ø så er også (A B) (A B c ) = Ø. Envidere er (A B) (A B c ) = A (B B c ) = A Ω = A. Så følger, at IP(A) = IP(A B) + IP(A B c ). D.v.s. IP(A B c ) = IP(A) IP(A B). A,B uafhængige medfører så, at IP(A B) = IP(A)IP(B) og dermed IP(A B c ) = IP(A) IP(A)IP(B) = IP(A)(1 IP(B)) = IP(A)IP(B c )., d.v.s. A og B c er uafhængige. Tilsvarende følger også, at A c og B er uafhængige og at A c, B c er uafhængige.

Uafhængighed Kast to terninger. Lad A=første terning slår ulige, B=anden terning slår ulige og C=summen er ulige (hvilket vil sige at een slår lige og den anden ulige). Udfaldsrummet er {(1, 1), (1, 2),..., (6, 5), (6, 6)} (36 muligheder) og vi antager, at alle udfald er lige sandsynlige og dermed 1 36. A og B er tydeligt uafhængige med sandsynligheden 1 2 hver. Hvis A og B indtræffer, så kan C ikke indtræffe. Hvis A og B c indtræffer, så indtræffer C også. A, B og C er parvis uafhængige (overvej!) På den anden side set er IP(A B C) = 0 IP(A)IP(B)IP(C). Det sidste må kræves for at opnå tre uafhængige hændelser.

Definition af uafhængighed n hændelser A 1,...,A n er uafhængige hvis der gælder følgende: IP(A i A j ) = IP(A i )IP(A j ) IP(A i A j A k ) = IP(A i )IP(A j )IP(A k )...... IP(A 1 A 2... A n ) = IP(A 1 )IP(A 2 ) IP(A n ) hvor 1 i < j < k <... n.