MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Kombinatorikk for lærerstudenter
Advertisements

En innføring i spillet: Lag En Setning
1 Sannsynlighetsregning Gjenfinningssystemer og verktøy II Jon Anjer.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
PowerPoint laget av Bendik S. Søvegjarto Konsept, tekst og regler av Skage Hansen.
Om betingelser og noen paradokser i sannsynlighet og statistikk
PowerPoint laget av Bendik S. Søvegjarto Konsept, tekst og regler av Skage Hansen.
KVINNER… For noen dager siden var jeg inne på Statoil. Da kom det en kvinne inn og spurte etter en sjuhundreogti. Vi tittet alle forundret på hverandre.
Kap 07 Diskrete sannsynlighetsfordelinger
Gjenfinningssystemer og verktøy II
En innføring i spillet: Dobbeltkrig – Grønn
Statistikk og sannsynlighetsregning
Kap 05 Betinget sannsynlighet
Muntlig eksamen med 48 timers forberedelse
Gruppe 5!! Anne Pernille Fagerdal Ane Hilde Gilberg Brit Eva Eidsmo
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kap 06 Diskrete stokastiske variable
Oppgaver 1)Vi anser hvert av de seks utfallene på en terning for å være like sannsynlig og at to ulike terningkast er uavhengige. a)Hva er sannsynligheten.
Hendelser betegnes med A, B, C osv.
Her skal elevene logge inn.
PowerPoint laget av Bendik S. Søvegjarto Konsept, tekst og regler av Skage Hansen.
Diskrete stokastiske variable
Kap 04 Sannsynlighetsregning
Sannsynlighetsregning
Hovedideen Anta at en hypotese er riktig (H 0 ) Det er bare to muligheter, enten er H 0 riktig, ellers er den ”omvendte” hypotesen (H 1 ) riktig Gå ut.
Forelesning 3 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
De 222 mest brukte ordene i det norske språket..
22. Mars  Hva er formålet med lesingen?  Lesing i alle fag.
Usikkerheter og sannsynligheter Petter Mostad
Forelesning 4 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Regresjon Petter Mostad
Sannsynlighet og kombinatorikk
Kombinatorikk og sannsynlighet
Matematikk 1 årskurs 26. oktober 2009
Kombinatorikk og sannsynlighet
Sannsynlighet og kombinatorikk
A2A / A2B M1 årskurs 4. november 2009
1.VELKOMMEN! VALG AV REFERENT PRESENTASJON AV LÆRERNE 2.FORELDREUNDERSØKELSEN FOR 3. TRINN 3.ELEVENES ARBEIDSMILJØ 4.HELSESØSTER ORIENTERER 5.BASISFAGENE:
Velkommen til foreldremøte 7/ rød. Klasse 3 rød 22 elever, 13 jenter og 9 gutter Sosialt miljø: En godt sammensveiset gjeng Inkluderende klassemiljø.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Kombinatorikk Ordnede utvalg med og uten tilbakelegging.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Betinget sannsynlighet og uavhengige hendelser.
Prosent Brøk Desimaltall Sannsynlighet. Prosent= del av hundre(hundredeler)  Skriv på brøkform, desimalform og prosentform  8 hundredeler  56 hundredeler.
Sannsynlighet for alle. Signe Holm Knudtzon Høgskolen i Buskerud og Vestfold Novemberkonferansen 2015 Signe Holm Knudtzon. HBV. Sannsynlighet for alle1.
1 MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Grunnleggende sannsynlighetsregning.
24-Sep-16 ALLE TELLER Jakten på elevenes tenkning (når ”svaret” er feil) Gerd Nilsen Høsten 2011.
Statistikk Forkurs Hva er statistikk? undersøke registrere lage oversikt→ Presentasjon av informasjon formidle Arbeidet med statistikk kan vi dele.
Kapittel 35 Hans forteller om jobben som sosionom Hans ønsker å hjelpe andre mennesker.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Forventning, varians og standardavvik Tilnærming.
Brøk, desimaltall og prosent Matematikk i uke 40, 2008 Avd. for Lærerutdanning, HVE.
Utvalgte resultater for SVGS
Sinus 1P Sinus 2P Sinus 1P-Y Trondheim, 6. mai 2014.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
De fire regneartene.
Repetisjon av sannsynlighetsregning
Roboter og matematikk.
Utvalgte resultater for SVGS
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
H-verdi, F-verdi og RUH Betongelementbransjen
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
Sannsynlighetsregning 4
Figur 9.1 Sannsynlighet beregnes på en skala fra 0 til 1.
Elevintervju B – Samarbeid
Elevintervju B – Samarbeid
Plan for økten - Hva er Dembra? - Hva er «den ideelle skole»»?
Utforskende undervisning i matematikk B – Samarbeid
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Sannsynlighetsregning
Utskrift av presentasjonen:

MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Betinget sannsynlighet og uavhengige hendelser Produktsetningen Total sannsynlighet og Bayes' setning Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo

Betinget sannsynlighet Vi repeterer først et eksempel fra samlingen for sist uke Eksempel 4.1: Vi legger fire røde kort og to svarte kort i en bunke

Trekker tilfeldig ett kort og så ett kort til Ser på hendelsene: A = «første kort rødt» B = «andre kort svart» Vi har at P(A) = 4/6 = 2/3 Hvis A har inntruffet er sannsynligheten for B lik 2/5 Dette er den betingede sannsynligheten for B gitt A Vi skriver

Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! I eksempel 4.1 er det intuitivt klart hva betinget sannsynlighet er Det er ikke alltid like enkelt: Hva er den betingede sannsynligheten for at begge kortene er røde gitt at minst ett av dem er rødt? Hva er den betingede sannsynligheten for at det første kortet er rødt gitt at det andre er svart? Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Svarene på spørsmålene er gitt i oppgave 27 (nedenfor) og eksempel 4.5 (jf. samlingen)

Vi kom på samlingen sist uke fram til følgende definisjon av betinget sannsynlighet: Ved å bytte om «rollene» til A og B

Eksempel 4.4: Bunke med fire røde og to svarte kort Trekker tilfeldig ett kort og så ett kort til A = «første kort rødt» B = «andre kort svart» Vil bestemme ut fra definisjonen (det gir en «sjekk» på at definisjonen er rimelig)

Vi kan trekke to kort på 6 . 5 = 30 måter Vi kan trekke først et rødt og så et svart kort på 4 . 2 = 8 måter Vi kan trekke det første kort rødt på 4 . 5 = 20 måter Det gir Dermed er (selvfølgelig!)

Løsning :

e) Hvis vi om og om igjen trekker to kort fra bunken og bare teller med de trekningene der minst ett kort er rødt, så vil vi i det lange løp i disse trekningene få to røde kort i omtrent 3/7 av trekningene.

Produktsetningen Definisjon av betinget sannsynlighet: Denne gir produktsetningen: Tilsvarende:

Ingen vil stille, så det trekkes lodd Eksempel 4.6: En klasse med 11 jenter og 14 gutter skal velge medlem og varamedlem til elevrådet Ingen vil stille, så det trekkes lodd Hva er sannsynligheten for at to gutter blir valgt? A = «gutt blir medlem» B = «gutt blir varamedlem» Merk at vi også kan løse oppgaven ved å se på hvor mange måter vi kan trekke to elever og på hvor mange måter vi kan trekke to gutter (eksempel 3.2)

Produktsetningen for tre hendelser: Produktsetningen gjelder på tilsvarende måte for fire og flere hendelser

Etter offentlig statistikk er sannsynligheten: Eksempel 4.7: Etter offentlig statistikk er sannsynligheten: 95% for at 65 år gammel kvinne skal bli minst 70 år 92% for at 70 år gammel kvinne skal bli minst 75 år 87% for at 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år Hva er sannsynligheten for at 65 år gammel kvinne skal bli minst 80 år? Tar for oss 65 år gammel kvinne: A = «kvinnen blir minst 70 år» B = «kvinnen blir minst 75 år» C = «kvinnen blir minst 80 år»

Opplysningene gir: P(A)=0.95 P(B | A) = 0.92 P(C | A B) = 0.87 U Hvis kvinnen blir minst 80 år, blir hun også minst 70 år og minst 75 år Derfor er

Løsning:

Avhengige og uavhengige hendelser Hvis P(A | B) = P(A) er A og B uavhengige hendelser Hvis P(A | B) ≠ P(A) er A og B avhengige hendelser Enkelte ganger kan en undersøke ved regning om hendelser er uavhengige Vanligvis er uavhengighet en modellantagelse

Hvis A og B er uavhengige hendelser: For tre uavhengige hendelser A, B og C: Tilsvarende resultat gjelder for fire og flere uavhengige hendelser

Eksempel 4.8: I en søskenflokk er det tre barn som ikke er tvillinger eller trillinger Antar at barnas kjønn er uavhengig av hverandre Produktsetningen gir: Addisjonssetningen for disjunkte hendelser gir:

Løsning :

Sett P(k) = P(første sekser i k-te kast) Eksempel 4.9: Kast en terning til vi får sekser og registrer hvor mange kast vi må gjøre Sett P(k) = P(første sekser i k-te kast) For å få første sekser i k-te kast må vi ikke få sekser i de k – 1 første kastene og så få sekser Siden resultatene av kastene er uavhengige får vi k – 1 ganger

Total sannsynlighet Vi kan skrive en hendelse B som en disjunkt union av og A B Dette og produktsetningen gir setningen om total sannsynlighet

Eksempel 5.10: En bedrift produserer varer på to maskiner Maskin I produserer 40% av varene Maskin II produserer 60% av varene 4% av varene fra maskin I er defekte 2% av varene fra maskin II er defekte En vare velges tilfeldig fra lageret Hva er sannsynligheten for at varen er defekt?

A = «varen kommer fra maskin I» B = «varen er defekt» Opplysningene gir: Setningen om total sannsynlighet gir:

Løsning :

Eksempel 5.11: Vi legger fire røde kort og to svarte kort i bunke I to røde kort og fire svarte kort i bunke II Vi velger tilfeldig én bunke og trekker to kort fra denne Hva er sannsynligheten for at vi får to røde kort?

A = "vi trekker fra bunke I" B = "vi trekker to røde kort" Opplysningene gir: Setningen om total sannsynlighet gir

Bayes' setning Definisjon av betinget sannsynlighet: Vi bruker produktsetningen for telleren og total sannsynlighet for nevneren: Dette er Bayes' setning

Eksempel 5.12 Ser på eksempel 5.10. Hvis varen er defekt, hva er da sannsynligheten for at den kommer fra den første maskinen? A = "varen kommer fra maskin I" B = "varen er defekt" Bayes setning gir:

Eksempel 5.13: Vi ser på eksempel 5.11 Hvis begge kortene er røde, hva er sannsynligheten for at vi trakk fra bunke I ? A = «vi trekker fra bunke I» B = «vi trekker to røde kort» Bayes setning gir:

N = «normal mynt» KK = «krone i begge kastene» Løsning : Se på hendelsene: N = «normal mynt» KK = «krone i begge kastene» a) Vi har at:

Setningen om total sannsynlighet gir at: b) Bayes' setning gir at:

Eksempel 5.14: En kvinne tar en mamografiundersøkelse Se på begivenhetene: S = "kvinnen har brystkreft" M = "mammogrammet viser tegn på kreft" Fra erfaringer med mammografi har vi Vi antar at

Anta at mammogrammet viser tegn på kreft Hva er da sannsynligheten for at kvinnen virkelig har kreft? Bayes setning gir: Selv om mammogrammet viser tegn på kreft, er det bare 16% sannsynlig at hun virkelig har det