Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Podobné dokumenty
2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Pravděpodobnost je. Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Matematika III. 27. září Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Základy teorie pravděpodobnosti

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

IB112 Základy matematiky

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015)

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

Tomáš Karel LS 2012/2013

2. Definice pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

a) 7! 5! b) 12! b) 6! 2! d) 3! Kombinatorika

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 2

Informační a znalostní systémy

Náhodné jevy. Teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy. Operace s náhodnými jevy

Teorie pravěpodobnosti 1

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Úvod do teorie pravděpodobnosti

Cvičení 1. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

5.1. Klasická pravděpodobnst

4. cvičení 4ST201. Pravděpodobnost. Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina. Co je třeba znát z přednášek

náhodný jev je podmnožinou

Obsah. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný jev Pravděpodobnost náhodného jevu Pravděpodobnost. Pravděpodobnost. Děj pokus jev

Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy. Příklad: při hodu hrací kostkou padne trojka

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

pravděpodobnosti a Bayesova věta

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Náhodný jev. Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy.

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Populace vs. data. popisná (deskriptivní) popis konkrétních dat. letní semestr

22. Pravděpodobnost a statistika

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, 4. ročník, okruh Základy počtu pravděpodobnosti

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST JE. Martina Litschmannová

Statistika (KMI/PSTAT)

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě.

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/

Motivace. 1. Náhodné jevy. Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1.

Tomáš Karel LS 2012/2013

Teorie pravděpodobnosti

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

Pravděpodobnost Závěrečná práce

Kombinatorika. Irina Perfilieva. 19. února logo

Statistické vyhodnocování experimentálních dat. Mgr. Martin Čada, Ph.D.

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Pravděpodobnost a statistika pro SŠ

5 Pravděpodobnost. Sestavíme pravděpodobnostní prostor, který modeluje vytažení dvou ponožek ze šuplíku. Elementární jevy

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

CZ.1.07/1.5.00/ CZ.1.07/1.5.00/ Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost

Základní pojmy a úvod do teorie pravděpodobnosti. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

Pascalova sázka. Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta Ústav matematiky a statistiky

Statistika Pravděpodobnost

Teorie. Kombinatorika

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

Tomáš Karel LS 2012/2013

4. cvičení 4ST201 - řešení

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

III. Úplná pravděpodobnost. Nezávislé pokusy se dvěma výsledky. Úplná pravděpodobnost Nezávislé pokusy se dvěma výsledky Náhodná veličina

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost (pracovní verze)

Minikurz aplikované statistiky. Minikurz aplikované statistiky p.1

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací.

KGG/STG Statistika pro geografy

Pravděpodobnost je Martina Litschmannová MODAM 2014

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

Transkript:

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 1. KAPITOLA - PRAVDĚPODOBNOST 2.10.2017

Kontakt Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. jana.seknickova@vse.cz Katedra softwarového inženýrství Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská ČVUT v Praze Zadání pro samostatnou práci http://jana.seknicka.eu/vyuka/ Konzultace: po dohodě přes email (pátek 9:15 11:15)

Přehled témat pro přednášky a cvičení (Státní zkouška) 1. Pravděpodobnost (definice, využití, výpočet pravděpodobností náhodných jevů) 2. Podmíněná pravděpodobnost 3. Náhodná veličina 4. Statistické charakteristiky (3. a 4. týden) 5. Slabý zákon velkých čísel 6. Centrální limitní věta (teorém) 7. Bodový a intervalový odhad 8. Testování hypotéz 9. Korelace a regrese

Zápočet a zkouška Zápočet Až 20 bodů za úkol z pravděpodobnosti Až 25 bodů za úkol a prezentaci v rámci přednášky na téma statistických charakteristik Až 55 bodů za prezentaci a příklad z oblasti testování hypotéz Zkouška Formou testu Teorie Odhad výsledků Ústní část

1.1 Pravděpodobnost - historie 3800 př. n. l. Záznamy o sčítání obyvatel a majetku je možné najít v písemnostech starých Babyloňanů začátek 17. století Galileo Galilei 1654 Pierre de Fermat a Blaise Pascal hazardní hry a kombinatorické problémy Christian Huygens, Abraham de Moivre a Jacob Bernoulli zakladatelé pravděpodobnosti jako matematické disciplíny Pierre-Simon Laplace nejvýznamnější ucelená kniha o teorii pravděpodobnosti

1.2 Náhodný pokus Náhodný pokus je každá činnost, jejíž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhá. házení kostkou rozdání hracích karet (oko bere) losování v loterii házení mincí k čáře

1.3 Náhodný jev Jev je každý fakt, o kterém, jakožto o výsledku pokusu, má smysl prohlásit, zda nastal nebo nenastal. Typy jevů: jev jistý - vždy nastane při daném komplexu podmínek, jev nemožný - nikdy nenastane při daném komplexu podmínek, jev náhodný - může a nemusí nastat při daném komplexu podmínek. házení kostkou padlo sudé číslo rozdání hracích karet (oko bere) rozdány karty 7 a 9 losování v loterii 42 házení mincí k čáře mince je od čáry 4,2 cm

1.4 Vztahy mezi jevy Jev A je částí jevu B (A B), pokud nastane jev A, nastane i jev B Jevy A a B jsou rovnocenné (A = B), jev A nastane právě, když nastane jev B A B A = B Průnik jevů A a B (A B), zároveň nastane jev A i B Sjednocení jevů A a B (A B), nastane alespoň jeden z jevů A a B A B A B

1.4 Vztahy mezi jevy Jevy A a B jsou neslučitelné, nikdy nemohou nastat oba najednou (A B = ) Opačný jev k jevu A ( A), nenastane jev A A B A Rozdíl jevů A a B (A B), nastane jev A a zároveň nenastane jev B A B

1.5 Definice pravděpodobnosti Klasická Laplaceova Statistická Axiomatická Kolmogorovova Geometrická

1.5 Klasická definice pravděpodobnosti Laplace P A = m A m Pravděpodobnost jevu A se vypočte jako podíl příznivých výsledků m A k celkovému počtu všech možných výsledků pokusu m. Předpoklady: 1) všech možných výsledků je konečný počet, 2) všechny výsledky jsou stejně možné, 3) všechny výsledky se vzájemně vylučují. Příklad: házení kostkou

1.5 Statistická definice pravděpodobnosti Mějme posloupnost velkého počtu n realizací náhodného pokusu. Pak pro daný jev A označme n A počet realizací, ve kterých tento jev nastal. Podíl n A /n se nazývá relativní četnost jevu A v n pokusech. Pak relativní četnost jevu A v dlouhých sériích realizací náhodného pokusu se odchyluje málo od určitého čísla, které nazýváme pravděpodobnosti tohoto jevu.

1.5 Axiomatická definice pravděpodobnosti Kolmogorov předpoklad: existence konečné nebo nekonečné neprázdné množiny jevové pole, systém podmnožin jevového pole musí obsahovat: a) jistý jev Ω i nemožný jev Ø b) s každým jevem A i jev opačný A, c) s každým systémem jevů (konečným nebo nekonečným spočteným) i sjednocení a průnik těchto jevů. Pak každému náhodnému jevu A je přiřazena pravděpodobnost P(A), což je číslo z intervalu 0,1 kde P Ω = 1, P: A P(A), P A 1 A 2 = P A 1 + P A 2 + pro disjunktní jevy

1.5 Geometrická definice pravděpodobnosti Pravděpodobnost je založena na porovnání délky, ploch či objemů geometrických útvarů. Pro 2D platí P A = ω S, kde ω je celková plocha, na které dojde k výskytu jevu A, a S je obsah plochy reprezentující všechny možné výsledky náhodného pokusu.

1.6 Rychlé opakování Příklad 1: Vypočítejte 5! Řešení 1: 5! = 5 4 3 2 1 = 120 Příklad 2: Vypočítejte kombinační číslo 8 6 Příklad 3: Permutace záleží na pořadí: V osudí je 5 lístků s hodnotami 1 až 5. Lístky se postupně vytahují a nevrací se do osudí. Kolika různými způsoby je lze postupně vytáhnout? Příklad 4: Permutace: Kolik pěticiferných čísel lze vytvořit z číslic 5, 5, 7, 7, 9? Řešení 2: 8 7 = 28 2 1 8 6 = 8! = 8 7 6! = 8 6! 6! 2! 6! Řešení 3: 5! = 5 4 3 2 1 = 120 Řešení 4: P 2,2,1 = 5! 2! 2! 1! = 120 4 = 30

Kombinatorika bez opakování s opakováním Variace (záleží na pořadí) V k n = n! n k! V k n = n k Permutace P n = n! P (záleží na pořadí) k1,,k n n = k! k 1! k n! Kombinace (nezáleží na pořadí) C k n = n k C k n = n + k 1 k

1. příklad Kolik je způsobů rozdělení zlaté, stříbrné a bronzové medaile mezi 16 sportovců? Řešení: Variace 16 15 14 = 3 360 způsobů

2. příklad Ve škole je jedna lavice pro šest studentů. Kolik je způsobů, jak si může šest studentů sednout? Řešení: Permutace 6! = 6 5 4 3 2 1 = 720

3. příklad Na večírku je 80 lidí. Jestliže si chce přiťuknout každý s každým, kolik ťuknutí bude slyšet? Řešení: Kombinace 80 2 = 80! 80 2!2! = 80 79 2 1 = 3 160

4. příklad Kolik existuje poznávacích značek (SPZ), jestliže jsou tvořeny 3 písmeny a 4 číslicemi (písmen je 28)? Řešení: Variace s opakováním V 3 V 4 = 28 3 10 4 = 219 520 000

5. příklad Kolika způsoby lze vytáhnout 5 kuliček ze sáčku, který obsahuje 5 červených, 4 modré a 4 zelené? Řešení: Vzhledem k tomu, že nejsou požadavky na barvy ani opakování: Kombinace 13 = 5 13 11 9 = 1287 13! 13 5! 5! = 13 12 11 10 9 8! 8! 5! =

5. příklad rozšíření A kolika způsoby lze vytáhnout 5 kuliček stejné barvy ze sáčku, který obsahuje 5 červených, 4 modré a 4 zelené? Řešení: Existuje jediné řešení - pět stejných (červených) kuliček

6. příklad Jaká Jaká definice je pravděpodobnost, pravděpodobnosti že při byla hodu použita? 2 kostkami bude součet 5? Odpověď: Klasická definice pravděpodobnosti Laplaceova Řešení: P A = m A Celkem všech řešení je n = 6 2 = 36 Přípustné kombinace: [1,4], [2,3], [3,2], [4,1] p = A n = 4 36 = 0,11 m

7. příklad Jaká je pravděpodobnost, že mezi 3 kartami, náhodně vytaženými z klasického balíčku 32 karet, bude desítka? Řešení: A - není vytažená žádná desítka p A = 1 p A = 1 28 3 32 3 = 1 28! 25! 3! 32! 29! 3! = 1 19656 29760 = 0,34

8. příklad Ve finančních účtech je chyba. Jaká je pravděpodobnost, že alespoň jeden z nezávislých kontrolorů ji najde, pokud ji první odhalí s pravděpodobností 0,90 a druhý s pravděpodobností 0,95? Řešení: A - nenajde ji ani jeden p(a) = 1 p( A) = 1 0,1 0,05 = 0,995

9. příklad V jedné tombole vyhrává každý pátý los, ve druhé každý desátý. Koupíme-li si po jednom losu od každé, jaká je pravděpodobnost, že aspoň jeden náš los vyhraje? Řešení: A - nevyhraje ani jeden p(a) = 1 p( A) = 1 0,8 0,9 = 0,28

9. příklad rozšíření I V jedné tombole vyhrává každý pátý los, ve druhé každý desátý. Koupíme-li si po jednom losu od každé, jaká je pravděpodobnost, že oba naše losy vyhrají? Řešení: p(b) = 0,2 0,1 = 0,02

9. příklad rozšíření II V jedné tombole vyhrává každý pátý los, ve druhé každý desátý. Koupíme-li si po jednom losu od každé, jaká je pravděpodobnost, že vyhraje pouze jeden z našich losů? Řešení: A alespoň jeden vyhraje, p(a) = 0,28 B oba vyhrají, p(b) = 0,02 p C = 0,28 0,02 = 0,26

10. příklad V populaci je 5 % diabetiků; 2 % populace jsou diabetici kuřáci. Jaká je pravděpodobnost, že náhodně zvolený diabetik je kuřák? Řešení: p = 0,02 0,05 = 0,4

10. příklad rozšíření V populaci je 5 % diabetiků; 2 % populace jsou diabetici kuřáci. Jaká je pravděpodobnost, že náhodně zvolený diabetik není kuřák? Řešení: p A = 1 p A = 1 0,4 = 0,6

11. příklad Jaká je pravděpodobnost, že při házení mincí padne dvakrát za sebou orel? Řešení: p = 0,5 0,5 = 0,25

12. příklad Jaká je pravděpodobnost, že při šesti hodech kostkou padne aspoň jednou šestka? Řešení: A - nepadne ani jedna šestka p(a) = 1 p( A) = 1 5 6 6 = 0,665

13. příklad Permutace z rychlého opakování: V osudí je 5 lístků s hodnotami 1 až 5. Lístky se postupně vytahují a nevrací se do osudí. Kolika různými způsoby je lze postupně vytáhnout? Řešení: 5! = 5 4 3 2 1 = 120

13. příklad rozšíření V osudí je 5 lístků s hodnotami 1 až 5. Lístky se postupně vytahují a nevrací se do osudí. Jaká je pravděpodobnost, že 1 nebude první? Řešení: A - 1 bude první p A = 1 p A = 1 1 5 = 0,8

14. příklad Na Jaká pozemku definice o pravděpodobnosti rozměru 10 x 10 metrů byla je použita? umístěna nášlapná mina kulatého půdorysu o poloměru 0,5 metru. Odpověď: Jaká je pravděpodobnost, že mina vybuchne, Geometrická pokud definice na pozemek pravděpodobnosti hodíme náhodně kámen? Řešení: P A = ω S Celková plocha: S = a 2 = 100 m 2 Plocha miny: ω = πr 2 = 0,785 m 2 p = ω S = 0,785 100 = 0,00785

Pro dnešek vše, ale ještě jedna myšlenka Statistika je jako bikini. Co odhaluje je zajímavé, co skrývá je podstatné. Aaron Levenstein