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

Podobné dokumenty
Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

pravděpodobnosti a Bayesova věta

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

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

5.1. Klasická pravděpodobnst

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

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

( ) ( ) Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

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

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

Pravděpodobnost a statistika

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

Pravděpodobnost a její vlastnosti

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

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

Pravděpodobnost a statistika

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

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

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

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

Statistika (KMI/PSTAT)

Základy teorie pravděpodobnosti

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

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

1. Házíme hrací kostkou. Určete pravděpodobností těchto jevů: a) A při jednom hodu padne šestka;

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Úvod do teorie pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

náhodný jev je podmnožinou

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

2. Definice pravděpodobnosti

IB112 Základy matematiky

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

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

(bridžové karty : 52 karet celkem, z toho 4 esa) [= 0, 0194] = 7, = 4, = 1, = 9, = 1, 77 10

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

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

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

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

1. Klasická pravděpodobnost

Informační a znalostní systémy

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

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

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

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec

4.5.9 Pravděpodobnost II

Pravděpodobnost kolem nás

Teorie pravěpodobnosti 1

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

Teorie pravděpodobnosti

22. Pravděpodobnost a statistika

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4

Pravděpodobnost a statistika pro SŠ

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

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec

PRAVDĚPODOBNOST JE. Martina Litschmannová

1. Klasická pravděpodobnost

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

2. Friesl, M.: Posbírané příklady z pravděpodobnosti a statistiky. Internetový zdroj (viz odkaz).

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

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Podmíněná pravděpodobnost, nezávislost

1 Klasická pravděpodobnost. Bayesův vzorec. Poslední změna (oprava): 11. května 2018 ( 6 4)( 43 2 ) ( 49 6 ) 3. = (a) 1 1 2! + 1 3!

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků

KGG/STG Statistika pro geografy

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

Příklad 1: Házíme dvěma kostkami. Stanovte pravděpodobnost jevu, že na kostkách padne součet menší než 5.

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma

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

1 Rozptyl a kovariance

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu.

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Příklad 2 (klasický pravděpodobnostní prostor hod dvěma desetistěnnými kostkami). Uvažujme

Kolika způsoby může při hodu dvěma kostkami padnout součet ok: a) roven 7 b) nejvýše 5 řešení

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

4. cvičení 4ST201 - řešení

1 Pravděpodobnostní prostor

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

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

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Příklad 1. Řešení 1a ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 4

Diskrétní pravděpodobnost

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Klasická pravděpodobnost a geometrická pravděpodobnost

Transkript:

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma Motivace Na otázku, při jaké teplotě vře voda, nejspíš neodpovíte. Budete chtít znát podmínky, které máte uvažovat. Víme, že za normálního tlaku, tj. 1013, 25 hpa, je vždy teplota varu vody 100 C. Výsledek takového pokusu je stále stejný. Nyní si představte, že všichni vaši kolegové změří teplotu varu vody v místě svého bydliště ve stejný čas. Tyto hodnoty se budou lišit v závislosti na tlaku v dané lokalitě. Pokud bude sběr dat anonymní, můžete výsledky těchto měření považovat za náhodné. 1. Náhodné jevy můžeme na ně nahlížet jako na výsledky pokusů (konaných za stejných podmínek). Dopředu nemůžeme určit, který z více možných výsledků nastane. Deterministický jev (nenáhodný): za stejných podmínek vychází stále stejný výsledek. Elementární náhodný jev ω je takový náhodný jev, který už se nedá rozdělit na podjevy. Ω... množina všech elementárních jevů neboli množina všech možných výsledků pokusu. Ω = {ω; ω je elementární jev}. Náhodné jevy jsou pak podmnožiny množiny Ω. Značíme je obvykle velkými písmeny ze začátku abecedy. Příklad 1. Házíme spravedlivou šestistěnnou kostkou (pozn.: spravedlivá znamená, že všechny možnosti, co mohou padnout, jsou stejně pravděpodobné). Potom Ω = {ω 1, ω 2,..., ω 6 }, kde ω i je elementární jev, že na kostce padlo číslo i. Označme dále A jev, že na kostce padlo liché číslo a B jev, že číslo, které padlo je vyšší než 3. Jevy A a B již nejsou elementární jevy, ale dají se pomocí nich vyjádřit: Symbolika náhodných jevů Ω... jev jistý... jev nemožný A B nastane-li jev A, nastane i jev B A = {ω 1, ω 3, ω 5 } B = {ω 4, ω 5, ω 6 }. C = A B... jev C nastane, nastane-li alespoň jeden z jevů A, B C = A B... jev C nastane, nastanou-li oba jevy A, B zároveň C = A \ B... jev C nastane, nastane-li jev A, ale nenastane jev B A c = Ω \ A... jev doplňkový k jevu A (jiné možné značení Ā, A ) pokud A B =, nazýváme jevy A, B disjunktní (neslučitelné)

2. Některé definice pravděpodobnosti (i) Klasická definice pravděpodobnosti Nechť Ω má jen konečně mnoho prvků (Ω = {ω 1,..., ω n }) a všechny elementární jevy jsou stejně pravděpodobné (P (ω i ) = 1, i), potom pravděpodobnost náhodného jevu A = n m j=1 {ω j} je P (A) = m n, neboli počet příznivých možností ku počtu všech možností. Poznámka 1. Důležitým předpokladem, na který se zapomíná, je právě stejná pravděpodobnosti elementárních jevů. Je třeba si správně definovat množinu Ω. Například házíme-li dvěma kostkami, pak jevy padnou dvě jedničky a padne jedna jednička a jedna dvojka nejsou stejně pravděpodobné, ačkoliv se může zdát, že ano. Musíme si uvědomit, že dvě jedničky mohou padnou jen jedním způsobem, kdežto jednička a dvojka způsoby dvěma. Pokud se nám zdá, že tyto dvě možnosti jsou nerozlišitelné, stačí si představit, že házíme dvěma různobarevnými kostkami nebo jednou kostkou dvakrát za sebou. Pak je zřejmé, že ke stejnému výsledku jedna jednička a jedna dvojka můžeme dospět dvěma různými způsoby. Množina Ω je potom množina uspořádaných dvojic čísel od jedné do šesti, z nichž první udává počet ok na první kostce (v prvním hodu) a druhé počet ok na druhé kostce (v druhém hodu). Množina Ω má 36 prvků a pravděpodobnost jednotlivých dvojic je 1. Tedy i pravděpodobnost dvou 36 jedniček je 1 1, ale pravděpodobnost jedničky a dvojky je 2 = 1. 36 36 18 (ii) Statistická definice pravděpodobnosti Provedeme n pokusů, z nichž v n A případech nastal jev A. Potom odhad pravděpodobnosti jevu A je přibližně n A n n A P (A) a P (A) = lim n n. (iii) Geometrická pravděpodobnost Je jakousi spojitou analogií klasické pravděpodobnosti. Možností již není konečně mnoho, ale spadají do nějaké množiny Ω R d. Jevy nejsou ani stejně pravděpodobné, nicméně pravděpodobnost, že výsledek pokusu padne do nějaké množiny, je úměrná velikosti (délce, ploše, objemu) té množiny vzhledem k velikosti množiny Ω. Geometrická pravděpodobnost, že náhodný jev A padne do množiny S je potom P (A) = µ(s) µ(ω), kde µ označuje velikost množiny (délka, obsah, objem,... ). Jak je vidno, na pravděpodobnost můžeme nahlížet různými způsoby. Cvičení 1. Do stejného přístavu mají během následujících dvanácti hodin přijet dvě lodi. Jejich posádky jsou dohodnuté, že na sebe navzájem v přístavu hodinu počkají. Pokud během té doby nepřijede druhá loď, loď přístav opouští. Obě lodi přijíždí do přístavu náhodně. Jaká je pravděpodobnost, že se posádky setkají? Cvičení 2. Zasažení terče tvaru kruhu o poloměru R je jistý jev. Určete pravděpodobnost, že střela zasáhne vnitřek rovnostranného trojúhelníku vepsaného hraniční kružnici. 2

Vlastnosti pravděpodobnosti P (Ω) = 1, P ( ) = 0 0 P (A) 1, A Jsou-li jevy A 1, A 2,..., A n po dvou disjunktní, potom P ( n i=1 A i) = n i=1 P (A i) P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) spec. A, B disjunktní P (A B) = P (A) + P (B) A B P (A) P (B) P (A \ B) = P (A) P (A B) spec. B A P (A \ B) = P (A) P (B) P (A c ) = 1 P (A) Příklad 2. V osudí je deset losů, dva z nich jsou výherní a osm nevýherních. Vytáhneme náhodně dvojici losů. Jaká je pravděpodobnost, že z nich alespoň jeden bude výherní? Řešení. Počet všech možností, jak vytáhnout dvojici losů, je roven kombinačnímu číslu ( 10 2 ) = 45. Počet možností, jak vytáhnout jeden výherní a jeden nevýherní los je 16, neboť ke každé možnosti výherního (celkem dvě) můžeme vytáhnout libovolný nevýherní (celkem 8). Možnost, jak vytáhnout dva výherní je jen jedna. Počet příznivých jevů je tedy 17. Potom pravděpodobnost vytáhnutí alespoň jednoho výherního losu je tedy rovna 17 45. Cvičení 3. V šuplíku je 6 černých, 4 bílé a 2 modré ponožky. Ráno (ještě potmě) vytáhneme 3 ponožky najednou. Určete pravděpodobnost jevu, že všechny ponožky jsou stejné barvy a pravděpodobnost jevu, že aspoň 2 jsou stejné barvy. Cvičení 4. Házíme třikrát hrací kostkou. Označme jevem A, že součet čísel na kostkách je sudý a jevem B, že v prvním hodu padne jednička. Spočítejte P (A), P (B), P (A B) a P (A B). Cvičení 5. (vznikl na základě ankety zadané na cvičení vašich kolegů) Nechť pravděpodobnost jevu K, že student VŠCHT pije kofolu, je P (K) = 3/5, jevu P, že student VŠCHT pije pivo, je P (P ) = 13/20. Dále víme, že P (K P ) = 7/20. Stanovte pravděpodobnosti jevů, že student VŠCHT (a) pije aspoň jeden nápoj, (b) pije pouze kofolu, (c) nepije ani pivo, ani kofolu, (d) nepije pivo, (e) pije buď jen kofolu, anebo pouze pivo, (f) pije pivo, ale nepije kofolu, (g) pije nejvýše jeden z uvedených nápojů. 3

3. Podmíněná pravděpodobnost Uvažujme jevy A a B, kde P (B) > 0. Podmíněnou pravděpodobností jevu A za podmínky, že nastal jev B (značíme P (A B)), nazýváme podíl P (A B) = P (A B). P (B) Podmíněná pravděpodobnost je v podstatě opět pravděpodobností jen žije ve světě, kde už nastal jev B. Má tedy analogické vlastnosti: P (Ω B) = 1, P (A B) 0, A, P (A B) = 1 P (A c B). Zde pozor, NEPLATÍ, že P (A B) = 1 P (A B c )!!! Poznámka 2. Pokud navíc je P (A) > 0, pak ze symetrie průniku plyne i P (B A) = P (A B) P (A) a vyjádříme-li z obou rovností průnik, dostáváme vztah Nezávislost jevů Jevy A, B jsou nezávislé, jestliže platí: P (A B) = P (A B) P (B) = P (B A) P (A). P (A B) = P (A) P (B). Skupina jevů A 1,..., A n je nezávislá, jestliže pro každou {n 1,... n k } {1,..., n} platí ( k ) k P A ni = P (A ni ) = P (A n1 )... P (A nk ). i=1 Poznámka 3. Nepleťme si pojmy nezávislosti a disjunktnosti jevů. i=1 Poznámka 4. Ve světle definice podmíněné pravděpodobnosti by pro jevy A, B s kladnou pravděpodobností šlo nezávislost jevů definovat následovně: Nechť P (A) > 0, P (B) > 0. Potom jsou jevy A, B nezávislé jestliže P (A B) = P (A) nebo P (B A) = P (B) Cvičení 6. Házíme dvěma kostkami. Označme jevem A, že padne šestka a jevem B, že součet na obou kostkách je 8. Určete P (A B) a zjistěte, zdali jsou jevy A, B nezávislé. Cvičení 7. Házíme dvěma kostkami červenou a zelenou. Označme jevy A = {na červené kostce padne sudé číslo}, B = {na zelené kostce padne liché číslo}, C = {součet čísel na obou kostkách je lichý}. Jsou jevy A, B, C nezávislé? Jsou po dvou nezávislé? 4

Věta 1. (O úplné pravděpodobnosti) Nechť Ω = n i=1 E i, kde E i jsou jevy navzájem disjunktní a P (E i ) > 0, i. Potom pravděpodobnost náhodného jevu A je rovna P (A) = n P (A E i ) P (E i ). i=1 Cvičení 8. V osudí je osm bílých a dvě červené koule. V prvním tahu vytáhneme jednu kouli. Kouli vrátíme zpět a ještě do osudí přidáme jednu kouli stejné barvy jako byla vytažená koule. Táhneme znovu z osudí. Určete pravděpodobnost, že (a) ve druhém tahu vytáhneme červenou kouli, (b) ve druhém tahu vytáhneme bílou kouli, (c) vytáhneme dvakrát červenou kouli, (d) první tažená koule byla červená, jestliže jsme v druhém tahu vytáhli červenou kouli. Bayesova věta Z definice podmíněné pravděpodobnosti dostáváme nejjednodušší verzi Bayesovy věty. Věta 2. Nechť P (A) > 0 a P (B) > 0. Potom P (A B) = P (B A)P (A) P (B) O něco obecnější verzi získáme, rozepíšeme-li pravděpodobnost jevu B pomocí věty o úplné pravděpodobnosti: Věta 3. Nechť Ω = n i=1 E i, kde E i jsou jevy navzájem disjunktní, P (E i ) > 0, i a P (B) > 0. Potom P (B E j )P (E j ) P (E j B) = n i=1 P (B E i) P (E i ). Příklad 3. Je známo, že nemocí N trpí 2 % populace. Nemoc je diagnostikována na základě vyšetření, jež odhalí u nemocného nemoc s pravděpodobností 0,9 a u zdravého ji vyloučí v 70 % případů. Byla vyšetřena náhodně vybraná osoba. Určíme pravděpodobnosti, že diagnóza byla správná, (a) byl-li výsledek vyšetření pozitivní, (b) byl-li výsledek vyšetření negativní. Řešení. Označme Z jev, že pacient netrpí nemocí N. Jev, že nemocí trpí označme Z c. Dále D značí jev, že nemoc byla diagnostikována, jev, že nebyla diagnostikována, označme D c. Potom ze zadání známe následující pravděpodobnosti: P (Z c ) = 0,02... pravděpodobnost, že náhodně vybraný člověk trpí nemocí N, P (D Z c ) = 0,9... pravděpodobnost odhalení nemoci u nemocného, P (D c Z) = 0,7... pravděpodobnost vyloučení nemoci N u zdravého. V (a) odpovídáme na otázku, jaká je pravděpodobnost, že pacient nemocí skutečně trpí, byl-li výsledek vyšetření pozitivní, tedy počítáme pravděpodobnost jevu Z c D. Dle Bayesovy věty je P (Z c D) = P (D Zc )P (Z c ) P (D) = P (D Z c )P (Z c ) P (D Z c )P (Z c ) + P (D Z)P (Z). 5

Z vlastností pravděpodobnosti a podmíněné pravděpodobnosti je P (Z) = 1 P (Z c ) = 0,98 a P (D Z) = 1 P (D c Z) = 0,3. Potom P (Z c D) = 0,9 0,02 0,9 0,02 + 0,3 0,98. V (b) odpovídáme na otázku, jaká je pravděpodobnost, že pacient nemocí netrpí, byl-li výsledek vyšetření negativní, tedy počítáme pravděpodobnost jevu Z D c. Ta je rovna P (Z D c ) = P (Dc Z)P (Z) P (D c ) = P (D c Z)P (Z) P (D c Z)P (Z) + P (D c Z c )P (Z c ). Chybějící pravděpodobnosti opět snadno dopočteme: P (D c Z c ) = 1 P (D Z c ) = 0,1. Pak P (Z D c ) = 0,7 0,98 0,7 0,98 + 0,1 0,02. Do kalkulačky si čtenář snadno dosadí. Všimněte si, že jevy E i z Bayesovy věty jsou zde pouze dva, E 1 = Z, E 2 = Z c. Cvičení 9. Ve studijním kruhu je 30 studentů, z toho 20 chlapců. Pravděpodobnost jevu, že chlapec má krátké vlasy, je 0, 7. Pravděpodobnost, že dívka bude mít dlouhé vlasy, je 0,9. Spočítejte (a) pravděpodobnost, že náhodně vybraný chlapec bude dlouhovlasý, (b) pravděpodobnost, že náhodně vybraná dívka bude krátkovlasá, (c) náhodně vybraný student bude dlouhovlasý chlapec, (d) náhodně vybraný student bude krátkovlasá dívka, (e) náhodně vybraný student bude mít dlouhé vlasy. (f) Se zavázanýma očima jsme náhodně vybrali studenta a dotekem zjistili, že má krátké vlasy. Jaká je pravděpodobnost, že je to dívka? (g) Opět jsme naslepo vybrali studenta a dotekem zjistili, že je dlouhovlasý. Určete pravděpodobnost, že vybraný student je chlapec, dívka. Domácí cvičení 1. Jaká je pravděpodobnost, že v rodině se třemi dětmi jsou dvě dívky a jeden chlapec, víte-li, že pravděpodobnost narození chlapce je 3/5 a dívky je 2/5. Domácí cvičení 2. (inspirován ženským finále Wimbledonu 2015) Pravděpodobnost, že tenistka dá první servis, je 0, 6. Pravděpodobnost, že udělá dvojchybu, je 0, 2. Spočtěte, jaká je pravděpodobnost, že tenistka (i) dá druhý servis (nepodmíněná pravděpodobnost), (ii) nezkazila první servis, pokud víme, že neudělala dvojchybu. Domácí cvičení 3. Žofie má doma deset stejných krabiček. V devíti jsou dvě červená a dvě modrá lízátka a v jedné pět modrých a jedno červené lízátko. K Žofii na návštěvu přišla Žaneta a z náhodně zvolené krabice vytáhla modré lízátko. Jaká je pravděpodobnost, že bylo vytaženo z krabice s pěti modrými a jedním červeným lízátkem? 6