Pravděpodobnost a statistika

Podobné dokumenty
2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Základy teorie pravděpodobnosti

23. Matematická statistika

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

Pravděpodobnost a její vlastnosti

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

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

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

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

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

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

Pravděpodobnost a statistika

22. Pravděpodobnost a statistika

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

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

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

5.1. Klasická pravděpodobnst

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

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

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

IB112 Základy matematiky

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

Základy popisné statistiky

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

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

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

Základní statistické charakteristiky

náhodný jev je podmnožinou

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Statistika pro geografy

Teorie pravěpodobnosti 1

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

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

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

(motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt)

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

pravděpodobnosti a Bayesova věta

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

Úvod do teorie pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

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

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

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

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

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

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

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

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

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

2. Definice pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

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

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

Statistika. zpracování statistického souboru

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

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

Číselné charakteristiky

Popisná statistika. Statistika pro sociology

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

Ukázka závěrečného testu

Zápočtová práce STATISTIKA I

Tomáš Karel LS 2013/2014

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

Pravděpodobnost (pracovní verze)

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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?

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

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Informační a znalostní systémy

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

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Tomáš Karel LS 2012/2013

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

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

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

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

Transkript:

Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky, řídí se stochastickými zákonitostmi NÁHODNÝ POKUS - abstraktní pojem; vyvolání náhodného jevu A Ω - nastane právě 1 výsledek ω z množiny Ω možných elementárních jevů Jev JISTÝ: A = Ω P(Ω) = 1 Jev NEMOŽNÝ: A = 0 P(A) = 0 Ω A HODNOTA NÁHODNÉ VELIČINY - zobrazení, které náhodné veličině x přiřadí ω hodnotu (číslo) - x: Ω R Náhodný pokus = hod kostkou Elementární jev = padne číslo 1-6 Náhodný jev = padne sudé číslo (elementární jevy 2, 4, 6) Jev jistý = padne číslo mezi 1 a 6 Jev nemožný = padne číslo 79 Hodnota náhodné veličiny = hodnota padnutého čísla KLASICKÁ definice pravděpodobnosti: m počet příznivých jevů, n počet všech P ( A) = A = Ω - symbol značí počet prvků množiny Házíme 2x kostkou. Zajímá nás jev, kdy je 1.číslo větší než 2.číslo Všechny možné výsledky Ω = {(1,1),, (6,6)}, tedy Ω = 36 Kdy nastal jev A = {(2,1),, (6,5)}, tj. A = 15 15 Pak pravděpodobnost, že nastane jev A, je P ( A) = A = = Ω 36 5 12

Pojmy: Jev A je částí jevu B Při hodu hrací kostkou jev A= padne 1 nebo 5 je částí jevu B= padne liché číslo Jev A je roven jevu B A= padne sudé prvočíslo, B= padne číslo 2. Sjednocení jevů A, B A= padne liché číslo, B= padne prvočíslo, A B= padne některé z číse 1, 2, 3, 5 Průnik jevů A, B A= padne číslo menší než 3, B= padne prvočíslo, C=A B= padne číslo 2 Opačný (doplňkový) jev k jevu A A= padne číslo 6, doplňkový jev k jevu A= padne jedno z čísel 1, 2, 3, 4, 5 Disjunktní (vzájemně neslučitelné) jevy A= padne sudé číslo, B= padne liché číslo Vzájemně nezávislé jevy Pravděpodobnost jednoho nezávisí na tom, jak proběhne druhý děj. Věty o pravděpodobnostech 1. 0 P(A) 1 pravděpodobnost jistého jevu P(Ω) = 1 Pravděpodobnost nemožného jevu P(Ø) = 0 2. Pravděpodobnost, že nastane jeden z jevů A, B P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 3. Pokud se jevy A, B vylučují, tj. jsou disjunktní, pak P(A B) = P(A) + P(B) 4. Pravděpodobnost dvou vzájemně nezávislých jevů je P(A B) = P(A) P(B) Házíme kostkou. Definujme náhodné jevy A = { Padne 1 nebo 2 }, a pak P(A) = 1/3 B = { Padne 3 nebo 4 }, a pak P(B) = 1/3 P ( A B) = 0 Pak P( A B) P( A) P( B), tedy jevy jsou závislé 5. Podmíněná pravděpodobnost jevu A za podmínky, že nastal jev B P(A/B) = ( ) ()

Z 32 karet se vytáhne jedna. Pravděpodobnost toho, že to bude eso je P(A)= 4/32= 1/8. Je-li vytažená karta eso, při vytažení další karty je pravděpodobnost vytáhnutí esa P(A) = 3/31. Vytáhneme-li z 32 karet dvě karty, pak pravděpodobnost toho, že obě budou esa je P(A) = 0,012 Příklady 1. Při výrobě 1000 kusů výrobků bylo 12 kusů zmetků. Jaká je pravděpodobnost, že určitý výrobek je zmetek? 2. Střelec zasáhl cíl 93x ze sta výstřelů. Jaká je pravděpodobnost, že zasáhne cíl? Jaká je pravděpodobnost, že ho nezasáhne? 3. V tombole je 500 lístků. Jaká je pravděpodobnost hlavní výhry účastníka, který má 10 losů? 4. Jaká je pravděpodobnost, že při hodu dvěma kostkami padne a. součet 5 b. Součet 6 c. Součet 5 nebo 6 (0,25) d. Součet větší než 6 (7/12) 5. Jaká je pravděpodobnost, že při hodu třemi kostkami vrhneme součet větší než 14? (5/54)

Statistika Statistický soubor konečná neprázdná množina M objektů statistického pozorování shromážděných na základě jisté společné vlastnosti. Prvky této množiny nazýváme prvky statistického souboru (statistické jednotky. Počet těchto prvků rozsah souboru značíme n. Statistický znak společná vlastnost prvků statistického souboru. Jednotlivé údaje znaku se nazývají hodnoty znaku x 1, x 2,, x n. Mohou být kvantitativní vyjádřitelné číslem (výška, váha ), kvalitativní muž, žena, povolání, národnost Absolutní četnost číslo udávající kolikrát se ve statistickém souboru vyskytuje hodnota daného znaku x i. Značí se n i. Relativní četnost je dána podílem, n i absolutní četnost hodnoty znaku x i, n rozsah souboru. Udává se v procentech - 100 (%) Zpracování statistického souboru provádí se pomocí výpočetní techniky excel, tabulky, grafy Charakteristika statistického souboru a) Aritmetický průměr je dán podílem součtu hodnot znaku a jejich počtu: = = Použití průměrná cena, spotřeba b) Geometrický průměr - = Použití průměrné roční tempo výroby. c) Harmonický průměr - = = = d) Medián prostřední člen mezi hodnotami x i, jsou-li uspořádány podle velikosti. U souborů, jejichž rozsah n je sudé číslo, se medián rovná aritmetickému průměru prvků s indexy n/2 a n/2 + 1. e) Modus nejčastěji se vyskytující hodnota mezi hodnotami x i. Má největší četnost. f) Variační rozpětí rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou znaku prvků daného souboru. R=x max -x min g) Průměrná absolutní odchylka aritmetický průměr absolutních hodnot odchylek hodnot znaku všech prvků souboru od aritmetického průměru hodnot znaku. = h) Rozptyl aritmetický průměr druhých mocnin odchylek hodnot znaku od aritmetického průměru. = 1 ( ) i) Směrodatná odchylka druhá odmocnina z rozptylu = ( )

j) Variační koeficient podíl směrodatné odchylky a aritmetického průměru sledovaného znaku x. = Příklady Přehled tržby 3 provozoven A, B, C v tisících Měsíc 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 A 305 308 312 318 320 320 319 317 322 328 330 331 B 305 613 925 1243 1563 1883 2202 2519 2841 3169 3499 3830 C 3720 3720 3745 3766 3780 3783 3791 3799 3810 3818 3822 3830 Pro všechny provozovny určete všechny definované charakteristiky.