Cvičení 3. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.



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

Cvičení 5. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

Cvičení 11. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

Cvičení 10. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

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

Mgr. Rudolf Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký Dr.Sc.

prof. RNDr. Roman Kotecký DrSc., Dr. Rudolf Blažek, PhD Pravděpodobnost a statistika Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií

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

Intervalové Odhady Parametrů

Intervalové Odhady Parametrů II Testování Hypotéz

Cvičení z logiky II.

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

Odhady Parametrů Lineární Regrese

Metody zpracování fyzikálních měření

Bayesian Networks. The graph represents conditional independencies of the join probability distribution Π X V P(X pa(x)).

pravděpodobnosti a Bayesova věta

Logika II. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Statistika (KMI/PSTAT)

Vytěžování znalostí z dat

Statistika pro informatiku (MI-SPI) Cvičení č. 6

Pravděpodobnost a statistika

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec

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

Základní datové struktury III: Stromy, haldy

Základy teorie pravděpodobnosti

Logika III. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Usuzování za neurčitosti

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

Cvičení z logiky I. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Historie matematiky a informatiky Cvičení 1

Stromy, haldy, prioritní fronty

Pumping lemma - podstata problému. Automaty a gramatiky(bi-aag) Pumping lemma - problem resolution. Pumping lemma - podstata problému

VLASTNOSTI GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Problém identity instancí asociačních tříd

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

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

Ekvivalence. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 5

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

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Základy teorie front III

Rychlokurz forenzní DNA statistiky Anastassiya Žídková

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

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

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7

Základy matematické analýzy


prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko

Informační a znalostní systémy

Pokročilé haldy. prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010

Teorie pravěpodobnosti 1

Historie matematiky a informatiky Cvičení 2

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

Logika XI. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Počet pravděpodobnosti

Zpracování neurčitosti

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

STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA

Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný

Klasifikace a predikce. Roman LUKÁŠ

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 9

Pravděpodobnost (pracovní verze)

IB112 Základy matematiky

Algoritmy výpočetní geometrie

Síla a významnost asociace mezi proměnnými v systému

Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR

4. Rekurze. BI-EP1 Efektivní programování Martin Kačer

PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

Bayesovské metody. Mnohorozměrná analýza dat

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

Matematická indukce. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 3

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Úvod do teorie pravděpodobnosti

VY_12_INOVACE_ / Vyprávíme a překládáme příběh

Evoluční algoritmy. Podmínka zastavení počet iterací kvalita nejlepšího jedince v populaci změna kvality nejlepšího jedince mezi iteracemi

PRAVIDLA ZPRACOVÁNÍ STANDARDNÍCH ELEKTRONICKÝCH ZAHRANIČNÍCH PLATEBNÍCH PŘÍKAZŮ STANDARD ELECTRONIC FOREIGN PAYMENT ORDERS PROCESSING RULES

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

10 Přednáška ze

Lineární algebra : Lineární (ne)závislost

Lineární Regrese Hašovací Funkce

1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010)

Matematika pro informatiky

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

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Výpočet marginálních podmíněných pravděpodobností v bayesovské síti

POSLECH. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Řešení rekurentních rovnic 2. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 11

Transkript:

Cvičení 3 Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc. Katedra počítačových systémů Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Rudolf Blažek 2011 BI-PST, LS 2010/11 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnos@

Bayesova věta Cvičení Věta o úplném rozkladu pravděpodobnosti Soubor náhodných jevů B 1, B 2,...,B n se nazývá rozkladem množiny jestliže = [ n i=1 B i (disjunktní sjednocení: B i \ B j =? pro každé i 6= j). Věta (Věta o úplném rozkladu pravděpodobnosti) Nechť B 1, B 2,...,B n je rozklad množiny takový, že P(B i ) > 0 pro každé i. Pak Bayesova formule pro každý náhodný jev A. Věta (Bayes) Důkaz. P(A) = nx Podmíněná pravděpodobnost i=1 Bayesova formule P(A B i )P(B i ) ZNechť definice B 1, podmíněné B 2,...,B n je pravděpodobnosti rozklad a aditivity, P n i=1 P(A B i)p(b i )= P množiny takový, že P(B i ) > 0 pro každé ia nechť Anáhodný jev s P(A) n> 0. i=1 P(A Pak \ B i)=p(a). P(B k A) = P(B k)p(a B k ) P n i=1 P(B i)p(a B i ). Roman Kotecký, Rudolf Blažek (FIT ČVUT) Podmíněná pravděpodobnost a nezávislost BI-PST, LS 2010/11, Přednáška 2 8 / 18 2

(a) Spočtěte pravděpodobnost, že vyrobený obvod projde testem jako akceptovatelný. Odpověd : Cvičení (b) Splní nyní firma požadavek zákazníka? Rada: Jaká je podmíněná pravděpodobnost, že obvod je plně funkční za předpokladu, že prošel testem jako akceptovatelný? Bayesova věta 2. Dle odhadu 90% vyrobených integrovaných obvodů je plně funkčních. Požadavek zákazníka je však 99% plně funkčních obvodů. Vyrobené obvody jsou proto otestovány. Studie ukázala, že testem projde jako akceptovatelný přibližně 80% plně funkčních a 10% vadných obvodů. (a) Spočtěte pravděpodobnost, že vyrobený obvod projde testem jako akceptovatelný. Odpověd : (b) Splní nyní firma požadavek zákazníka? Rada: Jaká je podmíněná pravděpodobnost, že obvod je plně funkční za předpokladu, že prošel testem jako akceptovatelný? Odpověd : (c) Výroba obvodu stojí 2Kč a jeho test stojí 0.2Kč. Obvody, které neprojdou testem jsou skartovány. Kolik pak celkem stojí dodavatele jeden dodaný obvod? Odpověd : 3

Stromový diagram Cvičení,B n of events is called a partition of Example if = [ n i=1 B i (it means nd B i \ B j =? whenever i 6= j). distinction formula) be a partition of such that P(B i ) > 0 for all i. Then bability P(A) = Nakreslete stromový diagram pro příklad Bayes formula \ B i ), by definition of conditional probability and by aditivity, P (A 1 ) P (A c 2 A 1 ) i) = P(A \ B k) P(A) nx i=1 Použijte základní vzorce P(A B i )P(B i ) i) = P n i=1 P(A \ B i)=p(a). = P(B k A) What is the probability that in the sequence of there are no hearts? A i = {i-th card is not he P(A 1 \ A 2 \ A 3 )=P(A 1 )P(A 2 A 1 )P(A 3 A 1 Illustration of the computation with the help of A 1 P (A 2 A 1 ) P (A c 1) P (A 3 A 1 \ A 2 ) IT ČVUT) Statistika pro informatiku MI-SPI, ZS 2011/12, Přednáška 2 6 / 23 A 2 The probability in a given vertex of the tree is Pravděpodobnost values ona the statistika path stemmingbi-pst, from LS2010/11 the root. A 3 P (A 1 \ A 2 \ A 3 ) P (A c 3 A 1 \ A 2 ) P (A 1 \ A 2 \ A c 3) 39/52 4

Cvičení Bayesova věta Z analýzy našeho účtu elektronické pošty jsme zjistili, že 30% dosud přijatých zpráv byl spam (nevyžádaná pošta). V 65% spamových zpráv se vyskytuje slovo "kopie". Z legitimních zpráv je slovo "kopie" obsaženo pouze v 15%. Uvažujme nově příchozí zprávu obsahující slovo "kopie". Spočtěte pravděpodobnost, že tato zpráva je spam. Poznámka: Bayesovské filtry spamu opravdu fungují na podobném principu 5

Bayesova věta Cvičení Věta o úplném rozkladu pravděpodobnosti Soubor náhodných jevů B 1, B 2,...,B n se nazývá rozkladem množiny jestliže = [ n i=1 B i (disjunktní sjednocení: B i \ B j =? pro každé i 6= j). Věta (Věta o úplném rozkladu pravděpodobnosti) Nechť B 1, B 2,...,B n je rozklad množiny takový, že P(B i ) > 0 pro každé i. Pak Bayesova formule pro každý náhodný jev A. Věta (Bayes) Důkaz. P(A) = nx Podmíněná pravděpodobnost i=1 Bayesova formule P(A B i )P(B i ) ZNechť definice B 1, podmíněné B 2,...,B n je pravděpodobnosti rozklad a aditivity, P n i=1 P(A B i)p(b i )= P množiny takový, že P(B i ) > 0 pro každé ia nechť Anáhodný jev s P(A) n> 0. i=1 P(A Pak \ B i)=p(a). P(B k A) = P(B k)p(a B k ) P n i=1 P(B i)p(a B i ). Roman Kotecký, Rudolf Blažek (FIT ČVUT) Podmíněná pravděpodobnost a nezávislost BI-PST, LS 2010/11, Přednáška 2 8 / 18 6

Cvičení Jak spravit falešnou minci? (Úplný rozklad pravděpodobnosti) Hoď 2x mincí (Head / Tail; Panna / Orel): HT - Ty vyhraješ & TH - Já vyhraji HH or TT - zopakuj oba hody HT a TH mají stejnou pravděpodobnost: P(H)P(T) Dokažte: P(Já vyhraji) = 1/2... není to zcela lehké Zopakovat musíme OBA hody, nikoliv přidat jeden Správný postup: (HH)(TT)(TT)(TH) Chybný postup: HHT...výhra Pokud první hod je H, tak takonec vyhraji já! Jinak prohraji. 7

Cvičení Jak spravit falešnou minci? (Úplný rozklad pravděpodobnosti) Předpokládejme P(H) = p, P(T)=1-p V každém páru hodů: P(HT) = p (1 p) P(TH) = (1 p) p P(HH or TT) = p 2 + q 2 Spočtěte P(Já vyhraji) a P(Ty vyhraješ) Důležitý trik Úplný rozklad pravděpodobnosti N=počet párů (náhodný stopping time ) P (já vyhraji) = 1X n=1 P (já vyhraji,n = n) 8

Cvičení Zajímavost: Jak napálit protivníka? 1)+Postavte minci na hranu na stůl + Udeřte zespodu na desku stolu + Jedna strana je obvykle padne častěji Otestujte si vlastní minci. Navrhněte jak ji otestovat! (Probereme ve statistice) 2)+Držte minci ukazováčkem postavenou na hraně + Roztočte minci na stole cvrnknutím + Naučte se, aby přistála nahoru stranou, do které cvrnkete 9