7 Toruński Festiwal Nauki i Sztuki
|
|
- Maksymilian Osiński
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 7 Toruński Festiwal Nauki i Sztuki Rok 2007 rokiem Samuela Bogumiła Lindego Prawdopodobieństwo = podobieństwo do prawdy; przewidzieć skutki sprawy swoiey z niejaka prawdopodobnościa Słownik Języka Polskiego przez Samuela Bogumiła Linde, 1807 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 1
2 Problem sekretarki i dylemat więźnia, czyli dlaczego warto znać podstawy teorii prawdopodobieństwa mgr Joanna Karłowska-Pik dr Bartosz Ziemkiewicz Katedra Teorii Prawdopodobieństwa i Analizy Stochastycznej Wydział Matematyki i Informatyki UMK Toruń Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 2
3 Paradoks kawalera de Méré Antoine Gombaud kawaler de Méré ( ) Przy rzucie trzema kostkami sumę oczek równa 11 można uzyskać na tyle samo sposobów, co 12: 11 = = = = = = = = = = = = Dlaczego częściej wypada suma równa 11? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 3
4 Symulacja rzutów trzema kostkami Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 4
5 Definiujemy przestrzeń zdarzeń elementarnych Ω jako zbiór wszystkich możliwych wyników danego doświadczenia losowego. Np. dla rzutu moneta Ω = {O,R}, dla rzutu kostka Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. W naszym przypadku przestrzenia zdarzeń elementarnych jest zbiór składajacy się z trójek (r 1,r 2,r 3 ) wynik 1. rzutu wynik 2. rzutu Takich trójek jest = 216. wynik 3. rzutu Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 5
6 Po uwzględnieniu kolejności 11 : (6, 4, 1), (6, 1, 4), (4, 1, 6), (4, 6, 1), (1, 4, 6), (1, 6, 4) (6, 3, 2), (6, 2, 3), (3, 2, 6), (3, 6, 2), (2, 6, 3), (2, 3, 6) (5, 5, 1), (5, 1, 5), (1, 5, 5) (5, 4, 2), (5, 2, 4), (4, 2, 5), (4, 5, 2), (2, 4, 5), (2, 5, 4) (5, 3, 3), (3, 5, 3), (3, 3, 5) (4, 4, 3), (4, 3, 4), (3, 4, 4) 27 możliwości! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 6
7 Po uwzględnieniu kolejności 12 : (6, 5, 1), (6, 1, 5), (5, 1, 6), (5, 6, 1), (1, 5, 6), (1, 6, 5) (6, 4, 2), (6, 2, 4), (4, 2, 6), (4, 6, 2), (2, 6, 4), (2, 4, 6) (6, 3, 3), (3, 6, 3), (3, 3, 6) (5, 5, 2), (5, 2, 5), (2, 5, 5) (5, 4, 3), (5, 3, 4), (4, 3, 5), (4, 5, 3), (3, 4, 5), (3, 5, 4) (4, 4, 4) 25 możliwości! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 7
8 Paradoks losowych liczb naturalnych Dwie osoby graja w następujac a grę. Krupier wybiera losowo dwie kolejne liczby naturalne i przyznaje je (losowo) graczom. Każdy z graczy widzi liczbę przeciwnika, ale nie zna swojej. Krupier pyta się graczy, czy graja, czy pasuja. Jeśli graja, krupier sprawdza jakie liczby wylosowali i wtedy osoba z mniejsza liczba płaci drugiej tyle złotych, ile wynosiła jej liczba. Jeśli choć jeden z graczy spasuje, krupier powtarza losowanie. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 8
9 Żaden z graczy jednak nie spasuje, bo rozumuje następujaco: Gdy widzę, że przeciwnik ma liczbę k, to ja mam k+1 lub k 1. Każda z tych liczb jest jednakowo prawdopodobna. Gdy wygram, zyskuję k złotych, gdy przegram tracę k 1 złotych. Średnio wygrywam k (k 1) 2 = 1 2 = 50 gr. Drugi gracz rozumuje podobnie, więc gra jest korzystna dla obu. Gdzie tkwi bład? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 9
10 Definicja prawdopodobieństwa Prawdopodobieństwo zdarzenia A to liczba P(A) spełniajaca warunki: 0 P(A) 1, P(Ω) = 1, jeśli mamy zdarzenia, które się wykluczaja, to prawdopodobieństwo, że zajdzie co najmniej jedno z nich (czyli zajdzie pierwsze z nich lub drugie, lub trzecie,... ) jest równe sumie ich prawdopodobieństw: P(A 1 lub A 2 lub A 3 lub...) = P(A 1 ) + P(A 2 ) + P(A 3 ) +... Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 10
11 Źródło paradoksu W naszym przykładzie gracze mieli nieskończona przestrzeń Ω i zakładali, że wylosowanie każdej pary liczb jest jednakowo prawdopodobne. Wtedy P(Ω) = p + p + p +... }{{} nieskończenie wiele = +, ale P(Ω) musi być równe 1! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 11
12 Paradoks dni urodzin Jak duża musi być grupa, żeby szansa, że dwie osoby z tej grupy obchodza urodziny tego samego dnia, wynosiła co najmniej 50%: około 25 osób, około 180 osób, około 360 osób? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 12
13 Prawdopodobieństwo klasyczne Jeśli zbiór zdarzeń elementarnych jest skończony i wszystkie zdarzenia elementarne sa jednakowo prawdopodobne, to P(A) = #A #Ω. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 13
14 Rozwiazanie: Policzymy prawdopodobieństwo p n, że żadne dwie osoby nie maja urodzin w tym samym dniu. Zakładamy, że szanse urodzenia się w danym dniu roku sa jednakowe. 365 liczba dni w roku, n 365 liczba osób w grupie. p n = (365 n + 1) (365) n. Prawdopodobieństwo, że urodziny dwóch osób wypadaja w tym samym dniu, jest równe p n = (365 n + 1) (365) n. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 14
15 Prawdopodobieństwa p n, że wśród n osób przynajmniej dwie obchodza urodziny w tym samym dniu: n p n n p n 10 0, , , , , , , , , , , , , , , ,99999 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 15
16 Prawdopodobieñstwo pary Liczba osób Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 16
17 Prawdopodobieństwo spotkania Ania i Basia umówiły się między a w centrum Torunia. Przyjmijmy, że komunikacja miejska w godzinach szczytu działa losowo. Osoba, która przyjdzie pierwsza czeka na druga 20 minut potem odchodzi. Jaka jest szansa, że dojdzie do spotkania? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 17
18 Prawdopodobieństwo geometryczne Jeśli Ω jest ograniczonym podzbiorem R d (prostej, płaszczyzny, przestrzeni), to P(A) = ld (A) l d (Ω), gdzie l d miara zbioru (długość, pole, objętość). Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 18
19 Rozwiazanie problemu Ω = [0, 1] [0, 1] t Basi (h) Ania przyjdzie 20 minut przed Basia Ania i Basia przyjda w tej samej chwili A Ania przyjdzie 20 minut po Basi t Ani (h) Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 19
20 l 2 (Ω) = 1 1 = 1, l 2 (A) = = = 5 9, P(A) = l2 (A) l 2 (Ω) = 5/9 1 = 5 9. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 20
21 Problem sekretarki Roztargniona sekretarka wkładała listy do zaadresowanych kopert całkowicie losowo. Jakie jest prawdopodobieństwo, że przynajmniej jeden list dotrze do adresata, jeśli listy były 3? Jakie, jeśli listy były 4? Czy przy coraz większej liczbie listów możemy się spodziewać, że prawdopodobieństwo, że choć jeden list znajdzie się we właściwej kopercie, będzie bliskie 1? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 21
22 Wzór właczeń i wyłaczeń n = 2 A 1 ia 2 A 1 A 2 P(A 1 lub A 2 ) = P(A 1 ) + P(A 2 ) P(A 1 ia 2 ) Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 22
23 n = 3 A 1 i A 2 A 1 A 2 A 1 i A 3 A 2 i A 3 A 3 A 1 i A 2 i A 3 P(A 1 luba 2 luba 3 ) = P(A 1 ) + P(A 2 ) + P(A 3 ) P(A 1 i A 2 ) P(A 2 i A 3 ) P(A 1 i A 3 ) + P(A 1 i A 2 i A 3 ). Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 23
24 3 listy A 1 1. list dotarł do adresata A 2 2. list dotarł do adresata A 3 3. list dotarł do adresata P(A 1 ) = P(A 2 ) = P(A 3 ) = = 1 3 P(A 1 ia 2 ) = P(A 2 ia 3 ) = P(A 1 ia 3 ) = = 1 6 P(A 1 ia 2 ia 3 ) = 1 6 Stad P(A 1 lub A 2 lub A 3 ) = = 2 3 = 0, Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 24
25 4 listy P(A 1 ) = = P(A 4 ) }{{} 4 możliwości P(A 1 ia 2 ) = = P(A 3 ia 4 ) }{{} 6 możliwości = = 1 4 P(A 1 ia 2 ia 3 ) = = P(A 2 ia 3 ia 4 ) }{{} 4 możliwości P(A 1 ia 2 ia 3 ia 4 ) = = = = 1 12 = = 1 24 P(A 1 lub A 2 lub A 3 lub A 4 ) = = 5 8 = 0, 625 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 25
26 n listów n p n p n n e Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 26
27 Idź na całość! Monty Hall problem nazwa pochodzi od nazwiska prowadzacego amerykańska wersję programu: Let s Make a Deal. Maurice Halperin (Monty Hall), ur Marilyn vos Savant opisała problem i podała rozwiazanie w kolumnie Ask Marilyn magazynu Parade. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 27
28 Opis problemu Przypuśćmy, że grasz w teleturnieju i masz do wyboru trzy bramki: za jedna z nich jest samochód, za dwoma Zonk. Wybierasz bramkę, np. nr 1, a gospodarz teleturnieju, wiedzac co jest za drzwiami, otwiera inna bramkę, np. nr 3, za która jest Zonk. Gospodarz zadaje pytanie: Czy chcesz wybrać bramkę nr 2? Czy powinieneś zmienić swoja decyzję i wybrać bramkę nr 2 zamiast bramki nr 1? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 28
29 Odpowiedź TAK! Prawdopodobieństwo, że za Twoimi drzwiami jest samochód wynosi 1/3, a prawdopodobieństwo, że jest on za drzwiami numer 2 jest równe 2/3. Dlaczego? Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 29
30 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 30
31 Start 1/3 1/3 1/3 S1 S2 S3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 B1 B2 B3 B1 B2 B3 B1 B2 B3 1/2 1/ /2 1/ /2 1/2 Z2 Z3 Z3 Z2 Z3 Z1 Z3 Z1 Z2 Z1 Z1 Z2 1/18 1/18 1/9 1/9 1/9 1/18 1/18 1/9 1/9 1/9 1/18 1/18 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 31
32 Dylemat więźnia Trzej więźniowie: Arnold, Bernard i Cezary zostali skazani na śmierć. Król postanowił ułaskawić jednego z nich, o czym dowiedzieli się zainteresowani, ale nie dowiedzieli się, który z nich będzie wolny. Arnold przekupił strażnika, który zgadza się wymienić imię jednego z więźniów, który zostanie ścięty, ale o losie Arnolda nic nie powie. Przed zadaniem pytania Arnold ocenia, że każdy ma szansę ułaskawienia równa 1/3. Strażnik twierdzi, że Bernard zostanie odesłany w ręce kata. Arnold uważa teraz, że jego szanse rosna do 1/2 (bo zostanie ułaskawiony Arnold lub Cezary). Czy popełnia bład? Kolumna Martina Gardnera Mathematical Games w Scientific American (polski Świat Nauki ), 1959 r. Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 32
33 Problem jest analogiczny do problemu Monty Halla. Trzeba postawić pytanie: Czy Arnold, gdyby mógł, powinien zamienić swój los na los Cezarego? Strażnik zachowuje się analogicznie do prowadzacego teleturniej: jeśli Arnold będzie ułaskawiony, może wskazać Bernarda lub Cezarego, jeśli Bernard będzie ułaskawiony, musi wskazać Cezarego, jeśli Cezary będzie ułaskawiony, musi wskazać Bernarda. Tak więc Arnold ma 1/3 szans na ułaskawienie! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 33
34 Król 1/3 1/3 1/3 A B C 1/2 1/2 1 1 B C C B 1/6 1/6 1/3 1/3 Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 34
35 Paradoks Lewisa Carrolla (8.XI.1887) Charles Lutwidge Dodgson (Lewis Carrolll), W torbie sa dwie kulki. Wiadomo o nich tyle, że każda z nich może być biała lub czarna. Następujace rozumowanie pokazuje, że jedna musi być biała a druga czarna! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 35
36 Wiemy, że P(BB) = P(CC) = 1 4, P(BC) = 1 2. Wkładamy do torby jedna czarna kulkę. Potrzasamy torba i wyciagamy w sposób losowy jedna kulkę. Jakie jest prawdopodobieństwo, że kulka jest czarna? P(C) = 1 P(CCC) P(CCB) P(CBB) = = 2 3. Ale torba zawierała 3 kulki. Szansa, że wylosujemy czarna wynosi 2/3, więc w torbie musza być dwie czarne kulki i jedna biała. Przed dodaniem czarnej kulki w torbie musiała więc być jedna kulka biała i jedna czarna! Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 36
37 Wzór na prawdopodobieństwo całkowite Jeśli zbiory B 1,B 2,B 3 tworza rozbicie przestrzeni Ω i P(B 1 ) > 0,P(B 2 ) > 0,P(B 3 ) > 0, to B 1 B 2 B 3 A Ω P(A) = P(A B 1 ) P(B 1 ) +P(A B 2 ) P(B 2 ) +P(A B 3 ) P(B 3 ). Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 37
38 Źródło paradoksu Obliczajac P(C), wstawiliśmy w miejsce P(CCC), P(CCB), P(CBB) prawdopodobieństwa, które znamy z sytuacji dla dwóch kulek w urnie. Tymczasem Ω = {(C,C,C), (C,C,B),(C,B,C), (B,C,C), więc #Ω = 7 i (C,B,B), (C,B,B), (B,B,C)}, P(CCC) = 1 7, P(CCB) = 3 7, P(CBB) = 3 7. Stad P(C) = = Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz, Problem sekretarki i dylemat więźnia... p. 38
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. 3.1 Prawdopodobieństwo warunkowe Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Przykład 1 Alicja wylosowała jedną kartę z
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. 3.1 Prawdopodobieństwo warunkowe Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska semestr zimowy 2016/2017 Przykład 1 Alicja
Bardziej szczegółowo= A. A - liczba elementów zbioru A. Lucjan Kowalski
Lucjan Kowalski ZADANIA, PROBLEMY I PARADOKSY W PROBABILISTYCE Przypomnienie. Ω - zbiór zdarzeń elementarnych. A zdarzenie (podzbiór Ω). A - liczba elementów zbioru A Jeśli zdarzeń elementarnych jest skończenie
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobieństwo geometryczne Krzysztof Jasiński Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń V Lieceum Ogólnokształące im. Jana Pawała II w Toruniu 13.03.2014 Krzysztof Jasiński (WMiI UMK) Prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne 1. Prawdopodobieństwo klasyczne Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 03.10.2017 1 / 19 Rys historyczny Francja, XVII w.: gry hazardowe
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 16 października 2018 Definicja σ-algebry Definicja Niech Ω oznacza zbiór niepusty. Rodzinę M podzbiorów zbioru Ω nazywamy σ-algebrą (lub σ-ciałem) wtedy
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa- wykład 2
Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Pojęcie dyskretnej przestrzeni probabilistycznej i określenie prawdopodobieństwa w tej przestrzeni dr Marcin Ziółkowski Instytut Matematyki i Informatyki Uniwersytet
Bardziej szczegółowoc. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;
05DRAP - Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.. Niech Ω = {ω, ω 2, ω, ω, ω 5 } i P({ω }) = 8, P({ω 2}) = P({ω }) = P({ω }) = 6 oraz P({ω 5}) = 5 6. Niech A = {ω,
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobieństwo geometryczne Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń Uniwersyteckie Koło Matematyczne 23 kwietnia 2009 r. Bartosz Ziemkiewicz (WMiI UMK) Prawdopodobieństwo geometryczne
Bardziej szczegółowop k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;
05DRAP - Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Definicja.. Zdarzenia A i B nazywamy niezależnymi, jeżeli zachodzi równość P(A B) = P(A) P(B). Definicja. 2. Zdarzenia A,..., A n nazywamy niezależnymi
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Wybrane litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilon η eta Θ θ theta
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 5 marca 2018 1 / 14 Prawdopodobieństwo klasyczne Ω - zbiór wszystkich zdarzeń elementarnych
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Wykład
Rachunek prawdopodobieństwa Wykład 5.03.2014 Margareta Wiciak Instytut Matematyki WFMIS Politechnika Krakowska Prawdop. geometryczne Prawdop. warunkowe Andriej Nikołajewicz Kołmogorow rosyjski matematyk,
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne 2. Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 10.10.2017 1 / 33 Klasyczna definicja prawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoPodstawy nauk przyrodniczych Matematyka
Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Elementy rachunku prawdopodobieństwa dr inż. Małgorzata Szeląg Zakład Genetyki Molekularnej Człowieka tel. 61 829 59 04 malgorzata.szelag@amu.edu.pl Pokój 1.118
Bardziej szczegółowo04DRAP - Prawdopodobieństwo warunkowe, prawdopodobieństwo całkowite,
04DRAP - Prawdopodobieństwo warunkowe, prawdopodobieństwo całkowite, wzór Bayesa Definicja. 1. Prawdopodobieństwem warunkowym zajścia zdarzenia A pod warunkiem zajścia zdarzenia B, gdzie P(B > 0, nazywamy
Bardziej szczegółowoRachunku prawdopodobieństwa: rys historyczny, aksjomatyka, prawdopodobieństwo warunkowe,
Rachunku prawdopodobieństwa: rys historyczny, aksjomatyka, prawdopodobieństwo warunkowe, niezależność zdarzeń dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Semestr letni
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym
Edward Stachowski Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym W podstawie programowej obowiązującej na egzaminie maturalnym od 05r pojawiły się nowe treści programowe Wśród
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Sebastian Rymarczyk srymarczyk@afm.edu.pl Tematyka zajęć 1. Elementy kombinatoryki. 2. Definicje prawdopodobieństwa. 3. Własności prawdopodobieństwa. 4. Zmienne losowe, parametry
Bardziej szczegółowoa. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.);
03DRAP - Przykłady przestrzeni probabilistycznych Definicja 1 Przestrzeń probabilistyczna to trójka (Ω, F, P), gdzie Ω zbiór zdarzeń elementarnych, F σ ciało zdarzeń (podzbiorów Ω), P funkcja prawdopodobieństwa/miara
Bardziej szczegółowoStatystyka Astronomiczna
Statystyka Astronomiczna czyli zastosowania statystyki w astronomii historycznie astronomowie mieli wkład w rozwój dyscypliny Rachunek prawdopodobieństwa - gałąź matematyki Statystyka - metoda oceny właściwości
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa 2.0. Wstęp Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Wstęp Dlaczego prawdopodobieństwo klasyczne nie wystarcza? Jak opisać grę w ruletkę,
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 2
Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 2 Przygotowując wykład korzystam głównie z książki Jakubowski, Sztencel Wstęp do teorii prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo geometryczne
Bardziej szczegółowoNAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI ZADANIE 1 oczka. ZADANIE 2 iloczynu oczek równego 12.
IMIE I NAZWISKO ZADANIE 1 Rzucamy sześcienna kostka do gry. Jakie jest prawdopodobieństwo, że wypadna co najmniej dwa oczka. ZADANIE 2 Rzucamy trzy razy symetryczna sześcienna kostka do gry. Oblicz prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowoPRAWDOPODOBIEŃSTWO WARUNKOWE
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego PRAWDOPODOBIEŃSTWO WARUNKOWE TWIERDZENIE O PRAWDOPODOBIEŃSTWIE CAŁKOWITYM Autor: Edward Stachowski Materiały
Bardziej szczegółowoa. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.);
03DRAP - Przykłady przestrzeni probabilistycznych A Zadania na ćwiczenia Zadanie A1 (wskazówka: pierwsze ćwicznia i rozdział 23 przykł 1 i 2) Zbuduj model przestrzeni klasycznej (czyli takiej, w której
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1
Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1 Przygotowując wykład korzystam głównie z książki Jakubowski, Sztencel Wstęp do teorii prawdopodobieństwa. Jakubowski, Sztencel:
Bardziej szczegółowoOdjechać samochodem czy na kozie wykorzystanie prawdopodobieństwa klasycznego w praktyce
Odjechać samochodem czy na kozie wykorzystanie prawdopodobieństwa klasycznego w praktyce Odjechać samochodem czy na kozie wykorzystanie prawdopodobieństwa klasycznego w praktyce Wstęp Wiele problemów z
Bardziej szczegółowoZdarzenia losowe i prawdopodobieństwo
Rozdział 1 Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo 1.1 Klasyfikacja zdarzeń Zdarzenie elementarne pojęcie aprioryczne, które nie może być zdefiniowane. Odpowiednik pojęcia punkt w geometrii. Zdarzenie elementarne
Bardziej szczegółowo02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w
02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.1. Niech Ω = R oraz F będzie σ-ciałem generowanym przez rodzinę wszystkich przedziałów otwartych typu (,
Bardziej szczegółowoStatystyka podstawowe wzory i definicje
1 Statystyka podstawowe wzory i definicje Średnia arytmetyczna to suma wszystkich liczb (a 1, a 2,, a n) podzielona przez ich ilość (n) Przykład 1 Dany jest zbiór liczb {6, 8, 11, 2, 5, 3}. Oblicz średnią
Bardziej szczegółowoWYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I (SGH)
WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I (SGH) Agata Boratyńska Agata Boratyńska Rachunek prawdopodobieństwa, wykład 1 1 / 24 Warunki zaliczenia 1 Do egzaminu dopuszczeni wszyscy, którzy uczęszczali na
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo
Prawdopodobieństwo http://www.matemaks.pl/ Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa http://www.matemaks.pl/wstep-do-rachunku-prawdopodobienstwa.html Rachunek prawdopodobieństwa pomaga obliczyć szansę zaistnienia
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)
ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 1.1 Rzucamy trzy razy monetą. A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie. Określić zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski
WYKŁAD 1 Witold Bednorz, Paweł Wolff Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, 2010-2011 Wprowadzenie Gry hazardowe Wprowadzenie Gry hazardowe Klasyczna definicja prawdopodobieństwa.
Bardziej szczegółowo+ r arcsin. M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka π r x
Prawdopodobieństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźnie i wypełnia wnętrze kwadratu [0 x 1; 0 y 1]. Znajdź p-stwo, że dowolny
Bardziej szczegółowoPRAWDOPODOBIEŃSTWO CZAS PRACY: 180 MIN. ZADANIE 1 (5 PKT) NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI
IMIE I NAZWISKO PRAWDOPODOBIEŃSTWO PRAWDOPODOBIEŃSTWO CZAS PRACY: 180 MIN. SUMA PUNKTÓW: 100 ZADANIE 1 (5 PKT) Rzucono dwiema sześciennymi kostkami do gry i określono zdarzenia A na każdej kostce wypadła
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 20 lutego 2017 1 / 21 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) Ćwiczenia : 15h (45
Bardziej szczegółowoWykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa
Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy, rok akademicki 2015 2016 Doświadczenie losowe Doświadczenie
Bardziej szczegółowoĆwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa
Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa 25 marca 209 Zadanie. W urnie jest b kul białych i c kul czarnych. Losujemy n kul bez zwracania. Jakie jest prawdopodobieństwo, że pierwsza kula
Bardziej szczegółowoWykład 11: Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa
Wykład : Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa dr Mariusz Grządziel 3 maja 203 Doświadczenie losowe Doświadczenie nazywamy losowym, jeśli: może być powtarzane (w zasadzie) w tych samych warunkach;
Bardziej szczegółowo12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych
DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych Definicja.. Jeśli h : R R, a X, Y ) jest wektorem losowym o gęstości fx, y) to EhX, Y ) = hx, y)fx, y)dxdy. Jeśli natomiast X, Y ) ma rozkład dyskretny skupiony
Bardziej szczegółowoKURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO
KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 2 Klasyczna definicja prawdopodobieństwa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Według klasycznej
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. L. Kowalski, Statystyka, 2005
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. Literatura: Marek Cieciura, Janusz Zacharski, Metody probabilistyczne w ujęciu praktycznym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 R.Leitner, J.Zacharski, "Zarys matematyki
Bardziej szczegółowoLista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie
Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Jarosław Kotowicz Instytut Matematyki Uniwersytet w
Bardziej szczegółowoStatystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
5 marca 2011 Zasady 10 wyk ladów; egzamin pisemny; Literatura 1 A. Lomnicki Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników PWN 1999. 2 W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski Rachunek
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego
Statystyka Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego 2017 Rachunek Prawdopodobieństwa Brian Wynne podał następującą typologię zagrożeń znanych i niewiadomych: 1. ryzyko to wiadome nam przyszłe zagrożenia,
Bardziej szczegółowoMatematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa
Matematyka podstawowa X Rachunek prawdopodobieństwa Zadania wprowadzające: 1. Rzucasz trzy razy monetą a) Napisz zbiór wszystkich wyników tego doświadczenia losowego. Ile ich jest? Wyrzuciłeś większą liczbę
Bardziej szczegółowoZdarzenie losowe (zdarzenie)
Zdarzenie losowe (zdarzenie) Ćw. 1. Ze zbioru cyfr (l, 2,3,..., 9} losowo wybieramy jedną. a) Wypisz zdarzenia elementarne, sprzyjające: zdarzeniu A, że wybrano liczbę parzystą zdarzeniu B, że wybrano
Bardziej szczegółowoWstęp do probabilistyki i statystyki Wykład 3. Prawdopodobieństwo i algebra zdarzeń
Wstęp do probabilistyki i statystyki Wykład 3. Prawdopodobieństwo i algebra zdarzeń dr inż. Krystyna Schneider, Katedra Elektroniki, AGH e-mail: kryschna@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~kryschna 1 Plan:
Bardziej szczegółowoElementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska)
Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska) Twierdzenie (o mnożeniu) Podstawowe pojęcia i wzory kombinatoryczne. Niech,, będą zbiorami mającymi odpowiednio,,
Bardziej szczegółowoRzucamy dwa razy sprawiedliwą, sześcienną kostką do gry. Oblicz prawdopodobieństwo otrzymania:
Statystyka Ubezpieczeniowa Część 1. Rachunek prawdopodobieństwa: - prawdopodobieństwo klasyczne - zdarzenia niezależne - prawdopodobieństwo warunkowe - prawdopodobieństwo całkowite - wzór Bayesa Schemat
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 26 lutego 2018 1 / 16 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) zaliczenie wykładu
Bardziej szczegółowoKURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO
KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 3 Definicja prawdopodobieństwa Kołmogorowa. Prawdopodobieństwa warunkowe i niezależne. ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko
Bardziej szczegółowo= 10 9 = Ile jest wszystkich dwucyfrowych liczb naturalnych podzielnych przez 3? A. 12 B. 24 C. 29 D. 30. Sposób I = 30.
Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Zadania zamknięte (0 1 pkt) 1. Flagę, taką jak pokazano na rysunku, należy zszyć z trzech jednakowej szerokości pasów kolorowej tkaniny. Oba pasy zewnętrzne
Bardziej szczegółowoP r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt.
P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt. Lekcja 2 Temat: Podstawowe pojęcia związane z prawdopodobieństwem. Str. 10-21 1. Doświadczenie losowe jest to doświadczenie,
Bardziej szczegółowoMETODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA
Andrzej Marciniak METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA Wykłady dla studentów kierunku informatyka Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Kaliszu Wykłady są przeznaczone wyłącznie do indywidualnego użytku
Bardziej szczegółowo{( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( RRR)
.. KLASYCZNA DEFINICJA PRAWDOPODOBIEŃSTWA Klasyczna definicja prawdopodobieństwa JeŜeli jest skończonym zbiorem zdarzeń elementarnych jednakowo prawdopodobnych i A, to liczbę A nazywamy prawdopodobieństwem
Bardziej szczegółowo3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba
3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z 12.03.2007 Populacja i próba Populacja- zbiorowość skończona lub nieskończona, w stosunku do której mają być formułowane
Bardziej szczegółowo01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa
01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa Ω zbiór zdarzeń elementarnych. Gdy Ω < oraz P({ω} = 1 Ω, dla każdego ω Ω (tzn. każde zdarzenie elementarne jest równo prawdopodobne, to P (A = A Ω Przydatne
Bardziej szczegółowoP (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)
Wykład 3 Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Kiedy dwa zdarzenia są niezależne? Gdy wiedza o tym, czy B zaszło, czy nie, NIE MA WPŁYWU na oszacowanie prawdopodobieństwa zdarzenia A: P (A B) = P
Bardziej szczegółowoRachunek Prawdopodobieństwa MAP1181 Wydział Matematyki, Matematyka Stosowana Projekt - Paradoks kawalera de Mere Opracowanie: Paulina Rygiel
1 Trochę historii na wstępie Rachunek Prawdopodobieństwa MAP1181 Wydział Matematyki, Matematyka Stosowana Projekt - Paradoks kawalera de Mere Opracowanie: Paulina Rygiel Antoine Gombaud, znany jako Chevalier
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA Zadanie 1. W urnie jest 1000 kartoników będących losami loterii pieniężnej. Cztery z kartoników wygrywają po 100 zł i szesnaście po 10 zł. Reszta kartoników to losy puste. Pierwszy
Bardziej szczegółowo01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa
01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa Ω zbiór zdarzeń elementarnych. Gdy Ω < oraz P({ω} = 1 Ω, dla każdego ω Ω (tzn. każde zdarzenie elementarne jest równo prawdopodobne, to P (A = A Ω Przydatne
Bardziej szczegółowo01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa
01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa Ω zbiór zdarzeń elementarnych. Gdy Ω < oraz P({ω} = 1 Ω, dla każdego ω Ω (tzn. każde zdarzenie elementarne jest równo prawdopodobne, to P (A = A Ω Przydatne
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Leszek Adamczyk Wykłady dla kierunku Fizyka Medyczna w semestrze letnim 2016/2017
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna Leszek Adamczyk Wykłady dla kierunku Fizyka Medyczna w semestrze letnim 2016/2017 1 1 Wstęp Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka to: działy matematyki
Bardziej szczegółowoObliczanie prawdopodobieństwa za pomocą metody drzew metoda drzew. Drzewem Reguła iloczynów. Reguła sum.
Obliczanie prawdopodobieństwa za pomocą metody drzew Jeżeli doświadczenie losowe składa się z więcej niż jednego etapu, takich jak serie rzutów kostką lub monetą, zastosowanie klasycznej definicji prawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoRachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka
Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka wykład I, 2.10.2018 PODSTAWY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: wtorki, godz. 9:15 s. B006 strona z materiałami
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. 3.2. Niezależność zdarzeń Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Niezależność dwóch zdarzeń Intuicja Zdarzenia losowe
Bardziej szczegółowoWykład 2. Prawdopodobieństwo i elementy kombinatoryki
Wstęp do probabilistyki i statystyki Wykład 2. Prawdopodobieństwo i elementy kombinatoryki dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak
Bardziej szczegółowoPrzestrzeń probabilistyczna
Przestrzeń probabilistyczna (Ω, Σ, P) Ω pewien niepusty zbiór Σ rodzina podzbiorów tego zbioru P funkcja określona na Σ, zwana prawdopodobieństwem. Przestrzeń probabilistyczna (Ω, Σ, P) Ω pewien niepusty
Bardziej szczegółowoP (A B) P (B) = 1/4 1/2 = 1 2. Zakładamy, że wszystkie układy dwójki dzieci: cc, cd, dc, dd są jednakowo prawdopodobne.
Wykład Prawdopodobieństwo warunkowe Dwukrotny rzut symetryczną monetą Ω {OO, OR, RO, RR}. Zdarzenia: Awypadną dwa orły, Bw pierwszym rzucie orzeł. P (A) 1 4, 1. Jeżeli już wykonaliśmy pierwszy rzut i wiemy,
Bardziej szczegółowoMoneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )
Nowa matura kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Zadania zamknięte (0 1 pkt) 1. Doświadczenie losowe polega na rzucie dwiema symetrycznymi monetami i sześcienną kostką do gry. Prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 25 lutego 2019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 25 lutego 2019 1 / 18 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) Ćwiczenia : 15h (45
Bardziej szczegółowoR_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo.
R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo. Zadanie 1. Wyznacz średnią arytmetyczną, dominantę i medianę zestawu danych: 1, 5, 3, 2, 2, 4, 4, 6, 7, 1, 1, 4, 5, 5, 3. Zadanie 2. W zestawie danych
Bardziej szczegółowoZadania zestaw 1: Zadania zestaw 2
Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 3. 1 Rozkład zmiennej losowej skokowej X przedstawia tabela. x i m 0 n p i 0,4 0,3 0,3 a) Wyznacz m i n jeśli: są całkowite, m
Bardziej szczegółoworachunek prawdopodobieństwa - zadania
rachunek prawdopodobieństwa - zadania ogólna definicja prawdopodobieństwa, własności - 6.10.2012 1. (d, 1pkt) Udowodnić twierdzenie 2 tj. własności prawdopodobieństwa (W1)-(W7). 2. Niech Ω = [0,1] oraz
Bardziej szczegółowozdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.
Rachunek prawdopodobieństwa Podstawowym celem rachunku prawdopodobieństwa jest określanie szans zajścia pewnych zdarzeń. Pojęcie podstawowe rachunku prawdopodobieństwa to: zdarzenie losowe - zdarzenie
Bardziej szczegółowoRachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna
Rachunek rawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna rowadzący: prof. dr hab. inż. Ireneusz Jóźwiak Zestaw nr. Opracowanie: Grzegorz Drzymała 4996 Grzegorz Dziemidowicz 49965 drian Gawor 49985 Zadanie..
Bardziej szczegółowoPodstawy Teorii Prawdopodobieństwa
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Podstawy Teorii Prawdopodobieństwa Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag
Bardziej szczegółowoĆwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II
Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II dr Jarosław Kotowicz Zadanie. Dany jest łańcuch Markowa, który może przyjmować wartości,,...,
Bardziej szczegółowodr Jarosław Kotowicz 29 października Zadania z wykładu 1
Rachunek prawdopodobieństwa - ćwiczenia czwarte Schematy rachunku prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo geometryczne. kierunek: informatyka i ekonometria I dr Jarosław Kotowicz 29 października 20 Spis
Bardziej szczegółowoLista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie
Lista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Jarosław Kotowicz Instytut Matematyki Uniwersytet w
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo zadania na sprawdzian
Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian Zad. 1. Zdarzenia A, B, C oznaczają, że wzięto co najmniej po jednej książce odpowiednio z pierwszych, drugich i trzecich dzieł zebranych. Każde z dzieł zebranych
Bardziej szczegółowoDoświadczenie i zdarzenie losowe
Doświadczenie i zdarzenie losowe Doświadczenie losowe jest to takie doświadczenie, które jest powtarzalne w takich samych warunkach lub zbliżonych, a którego wyniku nie można przewidzieć jednoznacznie.
Bardziej szczegółowoZmienne losowe i ich rozkłady
Zmienne losowe i ich rozkłady 29 kwietnia 2019 Definicja: Zmienną losową nazywamy mierzalną funkcję X : (Ω, F, P) (R n, B(R n )). Definicja: Niech A będzie zbiorem borelowskim. Rozkładem zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo Warunkowe Prawdopodobieństwo Całkowite Niezależność Stochastyczna Zdarzeń
Prawdopodobieństwo Warunkowe Prawdopodobieństwo Całkowite Niezależność Stochastyczna Zdarzeń Zadanie 1 Po potasowaniu sześciu kart: asa, dwójki, trójki, czwórki, piątki i szóstki wyłożono na stół w rzędzie
Bardziej szczegółowoMatematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe
Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe Empik każdego inspiruje inaczej Aleksander Puszkin (1799 1837) Andrey (Andrei) Andreyevich Markov (1856 1922) Wśród 20 tysięcy początkowych
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo. jest ilościową miarą niepewności
Prawdopodobieństwo jest ilościową miarą niepewności Eksperyment - zdarzenie elementarne Eksperymentem nazywamy proces, który prowadzi do jednego z możliwych wyników. Nazywamy je wynikami obserwacji, zdarzeniami
Bardziej szczegółowoPodstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn
Podstawy metod probabilistycznych dr Adam Kiersztyn Przestrzeń zdarzeń elementarnych i zdarzenia losowe. Zjawiskiem lub doświadczeniem losowym nazywamy taki proces, którego przebiegu i ostatecznego wyniku
Bardziej szczegółowoProbabilistyczne podstawy statystyki matematycznej. Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska
Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska 1 Zdarzenia losowe, algebra zdarzeń Do podstawowych pojęć w rachunku prawdopodobieństwa zaliczamy: doświadczenie
Bardziej szczegółowoPRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA
PRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA ZADANIE ( PKT) Z urny zawierajacej kule w dwóch kolorach wybieramy losowo dwie. Prawdopodobieństwo wylosowania co najmniej jednej kuli białej jest równe 8, a prawdopodobieństwo
Bardziej szczegółowoW. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1
W. Guzicki Próbna matura, grudzień 20 r. poziom rozszerzony Próbna matura rozszerzona (jesień 20 r.) Zadanie kilka innych rozwiązań Wojciech Guzicki Zadanie. Oblicz prawdopodobieństwo warunkowe, że w trzykrotnym
Bardziej szczegółowoc) Zaszły oba zdarzenia A i B; d) Zaszło zdarzenie A i nie zaszło zdarzenie B;
Rachunek prawdopodobieństwa rozwiązywanie zadań 1. Rzucamy dwa razy symetryczną sześcienną kostką do gry. Zapisujemy liczbę oczek, jakie wypadły w obu rzutach. Wypisz zdarzenia elementarne tego doświadczenia.
Bardziej szczegółowoLista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne
Metody statystyczne. Lista 1. 1 Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne 1. Jakie jest prawdopodobieństwo, że (a) z talii zawierającej 52 karty wybierzemy losowo asa? (b) z talii zawierającej
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA Doświadczenia losowe Rachunek prawdopodobieństwa zajmuje się zdarzeniami jakie zachodzą, gdy przeprowadzamy doświadczenia losowe. Mówimy, że doświadczenie jest
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej, teoria prawdopodobieństwa i kombinatoryka
Wymagania egzaminacyjne: a) oblicza średnią arytmetyczną, średnią ważoną, medianę i odchylenie standardowe danych; interpretuje te parametry dla danych empirycznych, b) zlicza obiekty w prostych sytuacjach
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo GEOMETRYCZNE
Prawdopodobieństwo GEOMETRYCZNE Zadanie 1. Skoczek spadochronowy skacze nad kwadratową wyspą o boku 20km. Na środku wyspy znajduje się prostokątne lądowisko o wymiarach 2x3 km. Jakie jest prawdopodobieństwo,
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub 1. W grupie jest 15 kobiet i 18 mężczyzn. Losujemy jedną osobę
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa dla informatyków
Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków Adam Roman Instytut Informatyki UJ Wykład 1 rys historyczny zdarzenia i ich prawdopodobieństwa aksjomaty i reguły prawdopodobieństwa prawdopodobieństwo warunkowe
Bardziej szczegółowo