Tomáš Karel LS 2012/2013

Podobné dokumenty
Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2013/2014

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

Přednáška. Diskrétní náhodná proměnná. Charakteristiky DNP. Základní rozdělení DNP

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

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

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

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

Diskrétní náhodná veličina

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

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Téma 22. Ondřej Nývlt

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

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

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

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

tazatel Průměr ve Počet respondentů Rozptyl ve

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

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

KGG/STG Statistika pro geografy

Tomáš Karel LS 2012/2013

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Náhodná veličina. Michal Fusek. 10. přednáška z ESMAT. Ústav matematiky FEKT VUT, Michal Fusek

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Tomáš Karel LS 2012/2013

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Základy teorie pravděpodobnosti

Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna

Teoretická rozdělení

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

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

ÚVOD. Rozdělení slouží: K přesnému popisu pravděpodobnostního chování NV Střední hodnota, rozptyl, korelace atd.

5. cvičení 4ST201. Obsah: Informace o 1. průběžném testu Pravděpodobnostní rozdělení 1.část Binomické Hypergeometrické Poissonovo. 1.

8 Střední hodnota a rozptyl

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

Základy teorie pravděpodobnosti

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

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

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

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

Minikurz aplikované statistiky. Minikurz aplikované statistiky p.1

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

Pravděpodobnost a statistika

a způsoby jejího popisu Ing. Michael Rost, Ph.D.

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.

5.1. Klasická pravděpodobnst

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 5.téma

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

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

Počet pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY NÁH. POKUSŮ? Martina Litschmannová

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

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

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

1 Rozptyl a kovariance

4. cvičení 4ST201 - řešení

MATEMATICKÁ STATISTIKA

Pravděpodobnost a matematická statistika

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Výpočet pravděpodobností

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

NÁHODNÁ VELIČINA. Podle typu výběrového prostoru rozlišujeme dva základní druhy NV Diskrétní (nespojitou) náhodnou veličinu Spojitou náhodnou veličinu

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

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

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Náhodná veličina X má Poissonovo rozdělení se střední hodnotou lambda. Poissonovo rozdělení je definováno jako. P(X=k) = 0,036

Transkript:

Tomáš Karel LS 2012/2013

Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není v nich obsaženo zdaleka všechno, co byste měli umět. Dalším studijním materiálem je učebnice, cvičebnice a také poznámky z přednášek a cvičení! Tomáš Karel - 4ST201 20.10.2013 2

cv. Program cvičení 1. Úvod, popisná statistika 2. Popisná statistika 3. Míry variability, pravděpodobnost 4. Pravděpodobnost, náhodné veličiny a jejich charakteristiky 5. Pravděpodobnostní rozdělení 6. TEST, odhady parametrů 7. Testování hypotéz 8. Chí kvadrát test dobré shody, kontingenční tabulky, ANOVA 9. Regrese 10. Regrese, korelace 11. TEST, časové řady (bazické a řetězové indexy) 12. Časové řady 13. Indexní analýza

Náhodný pokus pokus, jehož výsledek se i při dodržení podmínek mění, tj. jehož výsledek závisí na náhodě (např. hod kostkou). Náhodný jev výsledek náhodného pokusu (např. na kostce padla šestka). Náhodný jev budeme značit většinou velkými písmeny, např. A, B atd. Pravděpodobnost náhodného jevu A budeme označovat jako P(A). Jev jistý (označíme např. jako nebo E) Jev, jež nastane vždy, tj. při každém opakování náhod. pokusu (např. na kostce padne nějaké číslo z 1, 2, 3, 4, 5, 6), P( ) =1 Jev nemožný (označíme jako Ø) Jev, jež nikdy nenastane (např. na kostce padne číslo 7), P(Ø ) = 0 Elementární jev nelze vyjádřit jako sjednocení (viz. další slide) dvou jevů, jež jsou různé od tohoto jevu. Doplňkový (opačný) jev k jevu A (označíme ) Jev jež nastane právě, když nenastane jev A, P( A ) = 1 - P( A ) A

Jeden z kolika??? Tři kamarádi na obědě se stejnou barvou oblečení Sen o kamarádovi Šéfova manželka chodila do stejné základní školy jako Vy Tetička z Krkonoš a jackpot Hod mincí (10x panna) 1:1024 0,0009765 Kolik existuje možností? - Víkend ve Špindlerově mlýně 10 000 000 obyvatel ČR 1/10 000 000-8 000 návštěvníků 1/1250 - Co ostatní známí? Cca 500 -> 1/ 2,5 -> 0,4 - Babička a telefon - Richard Feynman 1965

Náhodně vybraných 23 lidí -> DNEŠNÍ CVIČENÍ šance vyšší než 50%!!! 41 lidí Šance vyšší než 90% Jeden z kolika? 365 dní 23 lidí pokryje jen 6,3% Dobrá odpověď na špatnou otázku Správná otázka: Zda má někdo narozeniny ve stejný den jako někdo jiný, aniž bychom upřesnili konkrétní den. -> dvojic lidí je mnohem více než lidí 23 hostů -> 253 dvojic 253/365

Počet osob Počet dvojic Průměrný počet shod Pravděpodobnost shody 4 6 0,02 0,0164 10 45 0,12 0,1169 20 190 0,52 0,4114 23 253 0,69 0,5073 30 435 1,19 0,7063 35 595 1,63 0,8144 40 780 2,14 0,8912 41 820 2,25 0,9032 45 990 2,71 0,9410 50 1225 3,36 0,9704

- proměnná, která v závislosti na náhodě nabývá různých hodnot - její hodnota je jednoznačně určena výsledkem náhodného pokusu, před provedením náhodného pokusu nelze určit její konkrétní hodnotu - podle typu dělíme náhodné veličiny na DISKRÉTNÍ náhodné veličiny SPOJITÉ náhodné veličiny

!!! Prosím rozlišujte mezi velkým X pro označení náhodné veličiny a malým x pro označení hodnoty, které veličina X nabyla!!! X = počet koupených piv na Blanici náhodně vybraným studentem za včerejší večer (středa) (program) x = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6... ; diskrétní náhodná veličina X = počet pivních tácků ve stojánku, x = 2, 3, 4,.. diskrétní náhodná veličina X = počet hostů v plackárně Moribundus, x = 1, 2, 3,... ; diskrétní náhodná veličina X = počet SMS obdržených v průběhu jednoho večera, x = 0, 1, 2, 3,... ; diskrétní náhodná veličina

Je pravidlo, které každé hodnotě nebo množině hodnot z každého intervalu přiřazuje pravděpodobnost, že NV nabude této hodnoty nebo hodnoty z určitého intervalu Distribuční funkce F(x) Udává pravděpodobnost, že náhodná veličina X nabude hodnoty menší nebo rovné hodnotě x F( x) P( X x) Pravděpodobnostní funkce P(x) Udává pravděpodobnost, že veličina X nabude hodnoty x. P( x) P( X x)

Podávají souhrnnou informaci o náhodné veličině Střední hodnota E ( X ) x P( x) x Rozptyl 2 2 D(X) EX E(X) x P(x) xp(x) x x 2 příslušné vztahy pro střední hodnotu a rozptyl náhodné veličiny též ve vzorcích z webu porovnejte s výpočtem rozptylu a průměru ze souboru dat za pomoci relativních četností Průměr x i x i p i Rozptyl s 2 x 2 xi pi xi pi i i 2

Nejmenovaný klub umístěný pod studentskou kolejí Blanice očekává v příštím roce čtyři možné zisky (před zdaněním) s následujícími pravděpodobnostmi: 3 mil. Kč s pravděpodobností 0,2 2 mil. Kč s pravděpodobností 0,3 1 mil. Kč s pravděpodobností 0,4-1 mil. Kč s pravděpodobností 0,1 a) Sestrojte pravděpodobnostní a distribuční funkci pro náhodnou veličinu zisk. b) Sestavte graf distribuční funkce. c) Jaká je střední hodnota zisku podniku? Co tato hodnota představuje? d) Jak byste ohodnotili nejistotu, že tento očekávaný zisk bude realizován?

Náhodnou veličinu zisk podniku v následujícím roce označme jako X Pravděpodobnostní funkce (zadaná tabulkou) x -1 1 2 3 P(x) 0,1 0,4 0,3 0,2 F(x) 0,1 0,5 0,8 1 Distribuční funkce F(x) 0 x 1 F(x) 0,1 1 x 1 F(x) 0,5 1 x 2 F(x) 0,8 2 x 3 F(x) 1, 0 x 3

Distribuční funkce: Spojitá zprava Neklesající F(X) nabývá hodnot z intervalu <0;1>

Střední (očekávaná) hodnota zisku podniku E(X) x P(x) ( 1) 0,110, 4 20,3 30, 2 1,5 x Pokud by pravděpodobnosti jednotlivých zisků v zadání platily pro každý rok, a pokud bychom každý rok po mnoho let zaznamenávali zisky podniku, pak by se průměrný zisk za jeden rok blížil k hodnotě 1,5 mil. CZK. Neformálně řečeno: podnik je v průměru ziskový, v průměru očekáváme v dlouhodobém horizontu zisk 1,5 milion CZK za rok.

Nejistotu (riziko) spojené s podnikáním můžeme charakterizovat charakteristikami variability např. rozptylem D(X) náhodné veličiny X směrodatnou odchylkou s(x) náhodné veličiny X. Rozptyl D(X) můžeme počítat dvěma ekvivalentními tvary:

Po dosazení do druhého výpočetního tvaru získáváme 2 2 2 D(X) E(X ) E(X) x P(x) xp(x) x x 2 2 2 2 2 ( 1).0,1 (1).0, 4 (2).0,3 (3).0, 2 1,5 3,5 2, 25 1, 25 D(X) 1, 25 1,12 2 Pokud by pravděpodobnosti jednotlivých zisků v zadání platily pro každý rok, a pokud bychom každý rok po mnoho let zaznamenávali zisky podniku, a počítali směrodatnou odchylku těchto zisků, potom by se tato odchylka blížila 1,12 milionům CZK (s velmi velkou pravděpodobností). Řečeno jinak: očekávaná typická odchylka zisku od očekávaného zisku 1,5 milion CZK je 1,12 miliony CZK.

Výsledné známek z předmětu statistika byly v minulém semestru 2012/2013 popsány následující tabulkou. Výsledná známka 1 2 3 4 celkem Počet studentů 264 382 325 182 1 153 Určete přibližně pravděpodobnost, že náhodně vybraný student statistiky z minulého semestru získal výslednou známku: a) jedna b) lepší než tři c) prospěl d) neprospěl 400 300 200 100 0 1 264 382 2 325 3 182 4

Tabulka četností: Výsledná známka 1 2 3 4 celkem Počet studentů 264 382 325 182 1 153 => Tabulka rozdělení pravděpodobnosti Výsledná známka 1 2 3 4 celkem pravděpodobnost 0,23 0,33 0,28 0,16 1 A) B) C) D) P(1) P(X 1) 0, 23 P(X 3) 0, 23 0,33 0,56 P(X 3) 0, 23 0,33 0, 28 0,84 P(X 4) 1 P(X 3) 10,84 0,16

některé náhodné veličiny mají jistý specifický tvar pravděpodobnostní funkce, resp. pravděpodobnostního rozdělení. Mezi nejznámější modelová pravděpodobnostní rozdělení náhodné veličiny patří např.: diskrétní náhodné veličiny: Alternativní Binomické Poissonovo Hypergeometrické

Pokus: Házíme jednou kostkou a potřebujeme, aby padla šestka. Náš pokus má tedy pouze dva výsledky (v jednom náhodném pokusu může nabýt pouze dvou hodnot) x = 1 jev nastane P(X=1)=p1/6 x = 0 jev nenastane P(X=0)=1-p 5/6 Pravděpodobnostní funkce střední hodnota rozptyl x 1 x ( x) p (1 p ) zvláštní případ binomického rozdělení pro n=1 (viz. dále) P E(X) p 1/ 6 1 1 D(X) p(1 p) 1 0,139 6 6

Udává pravděpodobnost úspěchu v sérii n nezávislých pokusů, z nichž každý pokus má stejnou pravděpodobnost úspěchu п (např. jaká je pravděpodobnost, že v deseti hodech kostkou padne 3x šestka) pravděpodobnostní funkce střední hodnota n 10 x 3 3 x n x 10 3 P(x) p (1 p) 1/ 6 (1 1/ 6) 0,155 E(X) np 101/ 6 1,666 rozptyl 1 1 D(X) n p(1 p) 10 1 1,389 6 6

Příklady, kdy ho použít: Obecně: výběr s vracením (z malého osudí) nebo výběr bez vracením z velkého osudí Počet úspěchů v sérii n nezávislých pokusů, z nichž každý pokus má stejnou pravděpodobnost úspěchu p. Např. jaká je pravděpodobnost, že z 15 hodů kostkou padne pětkrát trojka.

V osudí jsou míčky bílé barvy a míčky černé barvy. Pravděpodobnost vytažení míčku bílé barvy je 1/7. Z osudí vytáhneme náhodně jeden míček, zapíšeme si jeho barvu a míček do osudí vrátíme! Poté taháme znovu, zapíšeme si opět barvu vytaženého míčku, a míček opět do osudí vrátíme atd. Celkem takto vytáhneme s vracením 4 míčky. Určete pravděpodobnost, že a) žádný, b) Jeden c) dva z těchto 4 míčků budou bílé barvy. Poté nalezněte obecný vzorec udávající pravděpodobnost, že při vytažení celkem n míčků s vracením jich x bude bílých, pokud pravděpodobnost vytažení bílého míčku v jednom tahu je p.

a) b) c)

d)

Pravděpodobnost, že se narodí chlapec je 0,515. Jaká je pravděpodobnost, že mezi 7 po sobě narozenými dětmi v porodnici budou: a) první 3 děvčata a další 4 chlapci b) právě 3 děvčata?

a) první 3 jsou děvčata a další 4 chlapci 3 x n x 7 3 P(x) p (1 p) 0, 485 (1 0, 485) 0,008 b) právě 3 děvčata n 7 x 3 3 x n x 7 3 P(x) p (1 p) 0, 485 (1 0, 485) 0, 281