Pravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:

Podobné dokumenty
P íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

Binární operace. Úvod. Pomocný text

Integrování jako opak derivování

Řešení: Dejme tomu, že pan Alois to vezme popořadě od jara do zimy. Pro výběr fotky z jara má Alois dvanáct možností. Tady není co počítat.

Skalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu

Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý

P íklad 1 (Náhodná veli ina)

na za átku se denuje náhodná veli ina

e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody

Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými

Seminá e. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, sem. 1-13

e²ení 1. série Úvodní gulá²

Derivování sloºené funkce

Jevy, nezávislost, Bayesova v ta

ST1 - Úkol 1. [Minimáln 74 K /láhev]

Rovnice a nerovnice. Posloupnosti.

Státnice - Rekurzivní a rekurzivn spo etné mnoºiny

Obsah. Pouºité zna ení 1

Domácí úkol 2. Obecné pokyny. Dbejte na formáln správný zápis výpo tu! Pro vy íslení výsledku pro binomické rozd lení pouºijte nap. Maple nebo Matlab.

Ergodické Markovské et zce

T i hlavní v ty pravd podobnosti

Základní pojmy teorie mnoºin.

Testy pro více veli in

e²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org

Teorie her. Klasikace. Pomocný text

Relace. Základní pojmy.

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

Limity funkcí v nevlastních bodech. Obsah

Kelvin v kapkový generátor

Statistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY

Regrese a nelineární regrese

Platební styk (mezibankovní, klientský) Jitka Vachtová 28. íjna 2011

Dolní odhad síly pro ztrátu stability obecného prutu

Konstruk ní geometrie

Cvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, Organizace cvi ení 2 Matlab Za ínáme Základní operace Základní funkce

Úvod, terminologie. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, P edn. 1

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

Prezentace. Ing. Petr V elák 6. b ezna 2009

1 Pravd podobnost - plán p edná²ek. 2 Pravd podobnost - plán cvi ení

Matematika 3. Sbírka úloh z pravd podobnosti. Mgr. Irena Hlavi ková, Ph.D. RNDr. Dana Hlin ná, Ph.D. ÚSTAV MATEMATIKY

Cvi ení 1. Cvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, 2018

Vzorové e²ení 4. série

Co je to tensor... Vektorový prostor

RNÉ MATERIÁLY. PSYCHODIAGNOSTIKA - VYHODNOCENÍ z , 13:19 hodin

Cvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1

ízení Tvorba kritéria 2. prosince 2014

Vybrané funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika. Pavla Pecherková, Ivan Nagy

Základní praktikum laserové techniky

Po etní geometrie. Výpo et délky p epony: c 2 = a 2 + b 2 Výpo et délky odv sny: a 2 = c 2 b 2, b 2 = c 2 a 2

Uºivatelská p íru ka Octopus

brmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika

Základy graky. Jan Hamá ek. 13. zá í 2016

e²ení 5. série Binární kódy autor: Vlá a

Základní praktikum laserové techniky

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =

Soft Computing (SFC) 2014/2015 Demonstrace u ení sít RCE, Java aplikace

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny

Post ehy a materiály k výuce celku Funkce

Matice a e²ení soustav lineárních rovnic

Modelování v elektrotechnice

1 Spojitý model. 1.1 Princip stochastického modelu

Vybranné funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika. Pavla Pecherková, Ivan Nagy, Pavel Provinský

Státní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD10C0T01 e²ené p íklady

Státní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - vy²²í úrove obtíºnosti MAGVD10C0T01 e²ené p íklady

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

1 Základy kombinatoriky

IPCorder KNR-100 Instala ní p íru ka

Výuka matematiky v 21. století na S technického typu Metodika - bude upravena po dokon ení testování modul v p ímé výuce

Kapitola 1. Teorie portfolia. 1.1 Výnos a riziko akcie

Aplikovaná matematika 1

Teorie kategorií. Libor B hounek Verze ke dni 12. b ezna 2013.

Pr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce

Specifikace systému ESHOP

slova (uč. s ) Vojta Kryštof VČ 3 -- čtení vyhledávací (uč. s ) Vojta Daňhel VČ 4 -- opakování (uč. s )

Matematická logika cvi ení 47

achovnice XXIV. ro ník BRKOS 2017/2018 e²ení 5. série

IP kamerový systém Catr - uºivatelský návod k obsluze

e²ení 4. série Binární operace

MATLB: p edná²ka 1. Prom nné, indexování a operátory. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií

Úloha. 2 - Difrakce sv telného zá ení

1 KOMBINATORIKA, KLASICKÁ PRAVDPODOBNOST

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: KOMBINACE, POČÍTÁNÍ S KOMBINAČNÍM ČÍSLY

7 Algebraické a nealgebraické rovnice a nerovnice v C. Numerické e²ení rovnic

Online konstrukce deterministického zásobníkového automatu pro indexování strom. Bc. Ond ej Brynda

Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem

A. PODÍL JEDNOTLIVÝCH DRUHŮ DOPRAVY NA DĚLBĚ PŘEPRAVNÍ PRÁCE A VLIV DÉLKY VYKONANÉ CESTY NA POUŽITÍ DOPRAVNÍHO PROSTŘEDKU

Vektory. Vektorové veli iny

Normalizace rela ního schématu

VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA. Katedra matematiky. Matematika 2. pro technické obory. Petr Gurka, Stanislava Dvořáková

téma: Formuláře v MS Access

nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci

Teorie rmy, Dokonalá konkurence

Vyhodnocení práce Městské policie Dubí za rok 2013.

Návrh realizace transformátoru Thane C. Heinse IV.

Záludnosti velkých dimenzí

Transkript:

Pravd podobnost a statistika - cvi ení Simona Domesová simona.domesova@vsb.cz místnost: RA310 (budova CPIT) web: http://homel.vsb.cz/~dom0015

Cíle p edm tu vyhodnocování dat pomocí statistických metod porozum ní výsledk m statistických analýz pouºití statistického softwaru

Podmínky získání zápo tu testy na cvi eních: 10 test po 2 bodech = 20 bod (minimum 6 bod ) domácí úkoly: 4 úkoly po 5 bodech = 20 bod (minimum 10 bod ) aktivní ú ast na cvi eních 80% celkem za zápo et: 40 bod (minimum 20 bod ) Zkou²ka praktická ást: 50 bod teoretická ást: 10 bod

Materiály k p edm tu http://k470.vsb.cz/litschmannova/vyuka/statistika/ Cvi ení pracovní listy http://homel.vsb.cz/~lit40/sta1/materialy/biostatistika_pl.pdf vzorce a tabulky http://homel.vsb.cz/~lit40/sta1/materialy/vzorce-a-tabulky.pdf software: RkWard

Pravd podobnost a statistika - cvi ení 1 Kombinatorika Simona Domesová http://homel.vsb.cz/~dom0015

Variace = uspo ádaná k-tice vybraná z n prvk, kaºdý prvek m ºe být vybrán jen jednou Postupn vybereme k prvk z n prvkové mnoºiny, p i emº záleºí na po adí výb ru. Po et v²ech variací: V (n, k) = n! (n k)! n = 3, k = 2: {A, B, C} (A, B), (A, C), (B, A), (B, C), (C, A), (C, B) nap. kolik uspo ádaných trojic karet m ºu sestavit, pokud mám k dispozici balí ek 52 r zných karet?

Permutace = libovolné uspo ádání n r zných prvk do posloupnosti Po et v²ech permutací n prvkové mnoºiny: P (n) = V (n, n) = n! n = 3: {A, B, C} (A, B, C), (A, C, B), (B, A, C), (B, C, A), (C, A, B), (C, B, A) nap. kolika zp soby m ºe 5 osob vytvo it jednu adu?

Kombinace = k prvková podmnoºina n prvkové mnoºiny, kaºdý prvek m ºe být vybrán jen jednou Vybíráme k prvk z n prvkové mnoºiny, p i emº nezáleºí na po adí výb ru. Po et v²ech kombinací: C (n, k) = ( n k ) = n! k! (n k)! n = 3, k = 2: {A, B, C} {A, B}, {A, C}, {B, C} nap. po et v²ech moºných trojic student vybraných z dvaceti lenné skupiny

Variace s opakováním = uspo ádaná k-tice sestavená z n prvk, jednotlivé prvky se mohou opakovat Postupn vybíráme k prvk z n prvkové mnoºiny, vybraný prvek vºdy vracíme zp t do mnoºiny. Záleºí na po adí výb ru. Po et v²ech variací s opakováním: V (n, k) = n k n = 3, k = 2: {A, B, C} (A, A), (A, B), (A, C), (B, A), (B, B), (B, C), (C, A), (C, B), (C, C) nap. po et v²ech moºných devítimístných telefonních ísel sestavených z cifer 0-9

Permutace s opakováním Sestavíme uspo ádanou n-tici z prvk (α 1, α 2,..., α k ) tak, aby prvek α 1 byl zastoupen n 1 -krát, prvek α 2 zastoupen α 2 -krát, atd. (Platí n 1 + n 2 + + n k = n.) Po et v²ech permutací n prvkové mnoºiny: P (n 1, n 2,..., n k ) = P (n) P (n 1 ) P (n 2 ) P (n k ) = n! n 1! n 2!... n k! (n 1, n 2 ) = (1, 2), (α 1, α 2 ) = (A, B): (A, B) (A, B, B), (B, A, B), (B, B, A) nap. po et anagram slova ANAGRAM

Kombinace s opakováním = libovolná k prvková skupina sestavená z prvk n prvkové mnoºiny Vybíráme k prvk, kaºdý prvek vybereme z n prvkové mnoºiny. Na po adí výb ru nezáleºí. Po et v²ech kombinací s opakováním: C (n, k) = C (n + k 1, k) = ( n + k 1 k ) = (n + k 1)! (n 1)! k! n = 2, k = 3: {A, B} [A, A, A], [A, A, B], [A, B, B], [B, B, B] nap. v obchod prodávají 4 druhy piva, kolika zp soby m ºeme nakoupit deset lahví?

Uspo ádané výb ry Neuspo ádané výb ry Bez opakování S opakováním Variace V (n, k) = n! (n k)! Permutace P (n) = n! Variace s opakováním Permutace s opakováním V (n, k) = n k P (n 1, n 2,..., n k ) = n! n 1! n 2!... n k! Bez opakování Kombinace C (n, k) = n! k! (n k)! S opakováním Kombinace s opakováním C (n, k) = (n+k 1)! (n 1)! k!

P íklad 1 Které heslo je bezpe n j²í? Heslo o délce osm znak sloºené pouze z íslic. Heslo o délce p t znak sloºené pouze z písmen anglické abecedy.

P íklad 1 Které heslo je bezpe n j²í? Heslo o délce osm znak sloºené pouze z íslic. Heslo o délce p t znak sloºené pouze z písmen anglické abecedy. Po et hesel, která lze sestavit z osmi íslic: V (n = 10, k = 8) = 10 8 = 100 000 000 Po et hesel, která lze sestavit z p ti písmen, jestliºe nerozli²ujeme malá a velká písmena: V (n = 26, k = 5) = 26 5 = 11 881 376 Po et hesel, která lze sestavit z p ti písmen, jestliºe rozli²ujeme malá a velká písmena: V (n = 52, k = 5) = 52 5 = 380 204 032 Pokud bychom nerozli²ovali malá a velká písmena, bylo by bezpe n j²í heslo sloºené z ísel. Pokud velká a malá písmena rozli²íme, bezpe n j²í bude heslo sloºené z písmen.

P íklad 2 Jak dlouho by trvalo vy e²ení problému obchodního cestujícího pro n = 10 m st hrubou silou, jestliºe vyhodnocení délky kaºdé z moºných cest trvá 1 µs?

P íklad 2 Jak dlouho by trvalo vy e²ení problému obchodního cestujícího pro n = 10 m st hrubou silou, jestliºe vyhodnocení délky kaºdé z moºných cest trvá 1 µs? Graf problému m ºeme povaºovat za úplný. Po et permutací n m st: První m sto povaºujeme za xní: P (n) = n! P (n 1) = (n 1)! Kaºdá cesta je nyní obsaºena dvakrát. Po et v²ech r zných cest p es v²echna m sta (tzv. hamiltonovských kruºnic): P (n 1) (n 1)! = 2 2 n = 10 P (9) 2 = 181 440 0.181 sekund

P íklad 2 Jak dlouho by trvalo vy e²ení problému obchodního cestujícího pro n = 10 m st hrubou silou, jestliºe vyhodnocení délky kaºdé z moºných cest trvá 1 µs? Graf problému m ºeme povaºovat za úplný. Po et permutací n m st: První m sto povaºujeme za xní: P (n) = n! P (n 1) = (n 1)! Kaºdá cesta je nyní obsaºena dvakrát. Po et v²ech r zných cest p es v²echna m sta (tzv. hamiltonovských kruºnic): P (n 1) (n 1)! = 2 2 n = 10 P (9) 2 = 181 440 0.181 sekund n = 15 P (14) 2 = 43, 6 10 9 cca 12 hodin n = 20 P (19) 2 = 6, 1 10 16 cca 1929 let

P íklad 3 (Partition problem) Problém dvou loupeºník je NP-úplný problém, jak rozd lit ko ist mezi 2 loupeºníky, aby dostali oba v ci ve stejné hodnot. Tj. lze rozd lit N zadaných ísel do dvou skupin tak, aby sou et ísel v obou skupinách byl stejný? Kolik moºností by bylo t eba vyzkou²et, pokud bychom úlohu e²ili hrubou silou?

P íklad 3 (Partition problem) Problém dvou loupeºník je NP-úplný problém, jak rozd lit ko ist mezi 2 loupeºníky, aby dostali oba v ci ve stejné hodnot. Tj. lze rozd lit N zadaných ísel do dvou skupin tak, aby sou et ísel v obou skupinách byl stejný? Kolik moºností by bylo t eba vyzkou²et, pokud bychom úlohu e²ili hrubou silou? Kaºdou z N v cí p i adíme jednomu ze dvou loupeºník. V (n = 2, k = N) = 2 N Dostaneme sloºit j²í úlohu, pokud zdvojnásobíme po et v cí, nebo pokud p idáme jednoho loupeºníka?

P íklad 3 (Partition problem) Problém dvou loupeºník je NP-úplný problém, jak rozd lit ko ist mezi 2 loupeºníky, aby dostali oba v ci ve stejné hodnot. Tj. lze rozd lit N zadaných ísel do dvou skupin tak, aby sou et ísel v obou skupinách byl stejný? Kolik moºností by bylo t eba vyzkou²et, pokud bychom úlohu e²ili hrubou silou? Kaºdou z N v cí p i adíme jednomu ze dvou loupeºník. V (n = 2, k = N) = 2 N Dostaneme sloºit j²í úlohu, pokud zdvojnásobíme po et v cí, nebo pokud p idáme jednoho loupeºníka? zdvojnásobení po tu v cí: V (n = 2, k = 2N) = 2 2N = 4 N t i loupeºníci místo dvou: V (n = 3, k = N) = 3 N

P íklad 3 (Partition problem) Problém K loupeºník je NP-úplný problém, jak rozd lit ko ist mezi loupeºníky, aby v²ichni dostali v ci ve stejné hodnot. Tj. lze rozd lit N zadaných ísel do K skupin tak, aby sou et ísel ve v²ech skupinách byl stejný? Podobnou úlohu e²íme, pokud chceme rozd lit N nezávislých úloh trvajících r znou dobu mezi K paralelních proces. (Nezkoumáme, zda je takto lze rozd lit, ale hledáme optimální rozd lení úloh, aby paralelní procesy dokon ily výpo et p ibliºn ve stejnou dobu.)