Rachunek prawdopodobieństwa


STATYSTYKA
wykład 1
Wanda Olech
Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Plan wykładów
Data WYKAADY
1.X
rachunek prawdopodobieństwa;
8.X
zmienna losowa jednowymiarowa, funkcja rozkładu,
dystrybuanta
15.X
parametry zmiennej losowej
22.X
rozkłady zm. losowych (normalny, dwumianowy, Poissona, dwupunktowy,
geometryczny)
29.X
twierdzenia graniczne i rozkłady statystyk z próby
5.XI
wnioskowanie (przedziały ufności
12.XI
wnioskowanie (weryfikacja hipotez), istotność
19.XI
hipotezy nieparametryczne
26.XI
zmienna losowa dwuwymiarowa  zależność stochastyczna
i korelacyjna
3.XII
analiza korelacji
10.XII
ocena zależności
17.XII
analiza regresji
7.I
analiza regresji cd.
14.I
analiza wariancji jednoczynnikowa
21.I
powtórzenie
 Statystyka
Pierwotnie oznaczała stan rzeczy (od status) i do
XVIII wieku używana dla określenia zbioru
wiadomości o państwie
 Statystyka obecnie:
Zespół informacji liczbowych dotyczących
celowo wybranej grupy lub kategorii
zjawisk (statystyka produkcji, statystyka
rolnictwa itp.)
Dyscyplina naukowa traktująca o metodach
(narzędziach) liczbowego opisu i
wnioskowania o prawidłowościach
występujących w procesach masowych
Przedmiotem badań statystyki:
są zjawiska masowe występujące w przyrodzie lub
społeczeństwie a dające się mierzyć np. produkcja
wyrobów, zużycie materiałów, zatrudnienie,
zjawiska demograficzne, tempo wzrostu itd.
Traktując te zjawiska jako losowe można zauważyć
działanie przyczyn powodujących pewne
prawidłowości. Przyczyny mogą być główne lub
uboczne, ale ich działanie można zauważyć jedynie
w większej masie przypadków (zjawiska masowe).
Badania służące wyjaśnianiu tych przyczyn to
badania statystyczne.
Przedmiotem badań statystyki:
zjawiska losowe - badane poprzez doświadczenie
Doświadczenie losowe to takie, które może być
powtarzane w tych samych (zasadniczo) warunkach
ale jego wynik nie może być przewidziany w sposób
pewny oraz zbiór wszystkich możliwych wyników
jest znany i może być opisany przed
przeprowadzeniem doświadczenia.
.
U podstaw współczesnej statystyki leży rachunek
prawdopodobieństwa
Rachunek
prawdopodobieństwa
podstawowe pojęcia
Zdarzenie elementarne
A
. . .
. : .
. .
:
W
podstawowe pojęcia
" zdarzenie elementarne (pojedynczy wynik doświadczenia
losowego)
" zbiór wszystkich zdarzeń elementarnych (zbiór wszystkich
wyników doświadczenia losowego) to zdarzenie pewne (W)
Zbiór W może być skończony lub nieskończony, przeliczalny lub
nieprzeliczalny
" zdarzenie losowe (oznaczane np. przez A, B) jest
podzbiorem W
" Dopełnieniem zdarzenia A nazywamy zdarzenie A =W - A
" zdarzenie niemożliwe, to zbiór pusty Ć
A B = suma zdarzeń losowych
(alternatywa)
A B = iloczyn zdarzeń
(koniunkcja)
A i B są zdarzeniami wykluczającymi gdy
A B = Ć
B A
A
B
A B = suma zdarzeń losowych
(alternatywa)
A
B
A B = iloczyn zdarzeń
(koniunkcja) A
B
Definicja prawdopodobieństwa
Kołmogorowa
Jeżeli A W , to P(A) jest liczbą rzeczywistą spełniająca
następujące aksjomaty:
P(A) ł 0
P(AB) = P(A) + P(B) gdy B W i A B = Ć
P(W) = 1
cd. definicji Kołmogorowa
z powyższego wynikają własności:
P(Ć) = 0
jeśli A B to P(A) Ł P(B)
P(A ) = 1 - P(A) gdzie A = W - A
0 Ł P(A) Ł 1
P(AB) = P(A) + P(B) - P(AB)
Klasyczna definicja
prawdopodobieństwa Laplace a
n
P( A) =
N
n - liczba zdarzeń sprzyjających,
N - liczba wszystkich zdarzeń
lub
A
P( A) =
W
W - miara W, - miara A
A
gdzie
Kombinatoryka
to metody zliczania (określania liczby) wszystkich zdarzeń
oraz zdarzeń sprzyjających
dwa sposoby przedstawiania wyników losowania:
-istotna jest kolejność losowanych elementów  wariacja
istotna jest liczba pobranych elementów - kombinacja
Kombinatoryka
wariacja ze zwracaniem - czyli wylosowanie
k elementów z puli n-elementowej
i rozmieszczenie ich na k miejscach
k k
=
W n
n
n=6 ; k =2 W=62
Kombinatoryka
wariacja bez zwracania - losowanie za każdym
kolejnym razem ze zmniejszonej o jeden puli
n!
k
=
V
n
(n - k)!
n=6 ; k =2 V=6!/4!=30
Kombinatoryka
- wariacja bez zwracania
gdy k = n (losowane wszystkie elementy i
ustawiane w kolejności - permutacja
k!
k
= = k!
V
n
(n - n)!
n=4 ; k =4 V=4!=24
Kombinatoryka
kombinacja - wybieranie k-elementowego
zbioru z n-elementowego w jednym
n
losowaniu ć
n!
k
= =

C
n
Ł kł k! (n - k)!
n=6 ; k =3 C=6!/(3!3!)=20
Przykład
W klatce jest 5 białych i 2 czarne myszy. Obliczyć
prawdopodobieństwo, że dwie myszy, które pierwsze
wyjdą w klatki będę białe.
W =
7
ć
7! 7! 76

W =
2 = 2!(7 - 2)! = 2!5! = 2 = 21

Ł ł
2! 5!
ć
A = =10
2 5
ć2 =
Ł0ł Ł ł
0!2! 2!3!
P(A) =10 21
Przykład
Autobus wiozący 6 pasażerów może się zatrzymać na
4 przystankach. Jakie jest prawdopodobieństwo, że
wszyscy pasażerowie wysiądą na jednym przystanku.
W =
W = 46 = 4096
A = 4
4
P(A) =
4096
Przykład
W stadzie są 4 białe gęsi i 2 siodłate. Jakie jest
prawdopodobieństwo, że siodłata gęś będzie szła
pierwsza, gdy ptaki będą szły gęsiego.
W =
W = 6!= 720
2
ć
2!

A =
1 5!= 1!1! 5!= 240

Ł ł
240 1
P(A) = =
720 3
Niezależność
zdarzenia A i B są niezależne gdy
P( A B) = P( A) P(B)
P(A) = 50/100 = 0, 5
P(B) = 30/100 = 0,3
P(AB)=15/100 =
0,15 = 0,5 x 0,3
Prawdopodobieństwo warunkowe
prawdopodobieństwo zdarzenia A pod warunkiem, że
zajdzie zdarzenie W
P( A W)
P( A / W) =
P(W)
P(A/W)=0,15/0,3=0,5 P(A/W)=0,05/0,3=1/6
Prawdopodobieństwo całkowite
P ( A) = P( A/ A1) P( A1) + P( A/ A2 ) P( A2 )+...+P( A/ An ) P( An )
Gdzie
A1 A2 ... An = W
A
P(A)=15/30 0,3 + 4/20 0,2 +
+ 12/40 0,4 + 5/10 0,1 = A
= 0,15 + 0,04 + 0,12+ 0,05=
= 0,36
Przykład
Puszki do sklepu są dostarczane przez trzech
producentów w proporcji 1:3:6. Wadliwość puszek
wynosi 0,06; 0,04; 0,03.
0,1 0,3 0,6 P(Ai)
I
II III
0,94 0,06 0,96 0,04 0,97 0,03 P(C/Ai)
+ - + - + -
P(-) = 0,1 x 0,06 + 0,3 x 0,04 + 0,6 x 0,03 =
= 0,006 + 0,012 + 0,018 = 0,036
wzór Bayes a na wielkość
prawdopodobieństwa a posteriori
P(A/ Ai ) P(Ai )
P(Ai / A) =
n
P(A/ Ai ) P(Ai )
i=1
A
A
A
P(A3/A)= (12/40 0,4)/0,36=0,12/0,35=1/3
Przykład
Puszki do sklepu są dostarczane przez trzech
producentów w proporcji 1:3:6. Wadliwość puszek
wynosi 0,06; 0,04; 0,03 odpowiednio.
0,1 0,3 0,6 P(Ai)
I
II III
0,94 0,06 0,96 0,04 0,97 0,03
P(C/Ai)
+ - + - + -
P(-) = 0,1 x 0,06 + 0,3 x 0,04 + 0,6 x 0,03 = 0,036
P(III/-) = 0,6 x 0,03 / 0,036 = 0,018/0,036 = 1/2
Przykład
W populacji są osoby o grupie krwi A, B, AB i 0 w
proporcji 4:2:3:1. Wrażliwość na lek wynosi
odpowiednio 0,4; 0,1; 0,2; 0,6.
Obliczyć prawdopodobieństwo, że osoba wrażliwa na
lek ma grupę krwi AB.
0,2 0,3
P(AB /W ) = =
0,4 0,4 + 0,10,2 + 0,2 0,3 + 0,60,1
0,06 0,06
= = = 0,20
0,16 + 0,02 + 0,06 + 0,06 0,30
Pica pica


Wyszukiwarka