= A. A - liczba elementów zbioru A. Lucjan Kowalski

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Metody probabilistyczne

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)

Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. L. Kowalski, Statystyka, 2005

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 2

Prawdopodobieństwo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

Wstęp do probabilistyki i statystyki Wykład 3. Prawdopodobieństwo i algebra zdarzeń

a. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.);

a. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.);

Rachunek prawdopodobieństwa Wykład

Prawdopodobieństwo geometryczne

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

Metody probabilistyczne

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba

Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

DODATKOWA PULA ZADAŃ DO EGZAMINU. Rozważmy ciąg zdefiniowany tak: s 0 = a. s n+1 = 2s n +b (dla n=0,1,2 ) Pokaż, że s n = 2 n a +(2 n =1)b

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

Doświadczenie i zdarzenie losowe

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Prawdopodobieństwo GEOMETRYCZNE

P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt.

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym

Rachunek prawdopodobieństwa

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

Probabilistyka przykłady

Spis treści. Definicje prawdopodobieństwa. Częstościowa definicja prawdopodobieństwa. Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Prawdopodobieństwo geometryczne

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA

W takim modelu prawdopodobieństwo konfiguracji OR wynosi. 0, 21 lub , 79. 6

Matematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa

Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

rachunek prawdopodobieństwa - zadania

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

c) Zaszły oba zdarzenia A i B; d) Zaszło zdarzenie A i nie zaszło zdarzenie B;

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa

P (A B) P (B) = 1/4 1/2 = 1 2. Zakładamy, że wszystkie układy dwójki dzieci: cc, cd, dc, dd są jednakowo prawdopodobne.

Zmienne losowe i ich rozkłady

P(T) = P(T M) = P(T A) = P(T L) = P(T S) = P(T L M) = P(T L A) = P(T S M) = P(T S A) =

Zadanie 2. Wiadomo, że A, B i C są trzema zdarzeniami losowymi takimi, że P (A) = 2/5, P (B A) = 1/4, P (C A B) = 0.5, P (A B) = 6/10, P (C B) = 1/3.

Kujawsko-Pomorskie Centrum Edukacji Nauczycieli w Bydgoszczy PLACÓWKA AKREDYTOWANA KLUCZ PUNKTOWANIA ZADAŃ ZAMKNIĘTYCH B D C A B B A B A C D A

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub

Zmienna losowa (wygrana w pojedynczej grze): (1, 0.5), ( 1, 0.5)

i=7 X i. Zachodzi EX i = P(X i = 1) = 1 2, i {1, 2,..., 11} oraz EX ix j = P(X i = 1, X j = 1) = 1 7 VarS 2 2 = 14 3 ( 5 2 =

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA

12. RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA zadania

Zadania z Zasad planowania eksperymentu i opracowania wyników pomiarów. Zestaw 2.

Wykład 2. Prawdopodobieństwo i elementy kombinatoryki

Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

Instytut Matematyczny. Uniwersytetu Wrocławskiego TEST KWALIFIKACYJNY. 1 października 2007 r.

PRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA

WYKŁAD 3. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy Styczeń Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schemat oceniania

Statystyka podstawowe wzory i definicje

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II

{( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( RRR)

+ r arcsin. M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka π r x

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

Laboratorium nr 1. Kombinatoryka

Zdarzenie losowe (zdarzenie)

= 10 9 = Ile jest wszystkich dwucyfrowych liczb naturalnych podzielnych przez 3? A. 12 B. 24 C. 29 D. 30. Sposób I = 30.

ZAGADNIENIA NA EGZAMIN POPRAWKOWY Z MATEMATYKI W KLASIE III TECHNIKUM.

Elementy statystyki opisowej, teoria prawdopodobieństwa i kombinatoryka

Wskazówki do zadań testowych. Matura 2016

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I (SGH)

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 14 Zadania statystyka, prawdopodobieństwo i kombinatoryka

Temat: Zmienna losowa. Rozkład skokowy. Rozkład ciągły. Kody kolorów: Ŝółty nowe pojęcie pomarańczowy uwaga. Anna Rajfura, Matematyka

c) ( 13 (1) (2) Zadanie 2. Losując bez zwracania kolejne litery ze zbioru AAAEKMMTTY, jakie jest prawdopodobieństwo Odp.

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Wykład 11: Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo.

Rachunku prawdopodobieństwa: rys historyczny, aksjomatyka, prawdopodobieństwo warunkowe,

ZADANIA ZAMKNIETE W zadaniach 1-25 wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawna

Kujawsko-Pomorskie Centrum Edukacji Nauczycieli w Bydgoszczy PLACÓWKA AKREDYTOWANA

Statystyka i Rachunek Prawdopodobieństwa dla Bioinzynierii Lista zadań 2, 2018/19z (zadania na ćwiczenia)

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian

Statystyka matematyczna

Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

I. FUNKCJA WYKŁADNICZA I LOGARYTMY 1. POTĘGI Zad.1. Zapisz za pomocą potęgi o podanej podstawie:

Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska)

Statystyka matematyczna

Rzucamy dwa razy sprawiedliwą, sześcienną kostką do gry. Oblicz prawdopodobieństwo otrzymania:

Transkrypt:

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 wiele i są one jednakowo prawdopodobne to możemy skorzystać z tzw. klasycznej definicji prawdopodobieństwa. P ( A) = A Ω liczba zdarzeń elementarnych sprzyjających = liczba wszystkich zdarzeń elementarnych Przykład. W kolejce do kasy losowo ustawiło się 8 osób, wśród nich Pawlak i Kargul. Jakie jest prawdopodobieństwo, że będą oni stali obok siebie. A 2! 6! 7 P ( A) = = = 0,25 Ω 8! Stosując definicję klasyczną należy zwracać uwagę na założenia Błąd d Alemberta Rzucamy dwiema identycznymi, symetrycznymi monetami. Są trzy możliwe wyniki doświadczenia ω wypadły dwa orły, ω 2 wypadły dwie reszki, ω 3 wypadł orzeł i reszka, Problem: czy P({ω }) = P({ω 2 }) = P({ω 3 }) = /3? Matematyk i fizyk francuski d Alembert (77-783), sądził, że tak. Mylił się, bowiem aby zastosować schemat klasyczny należy wybrać inny model wyników. Należy przyjąć Ω = {(O,O), (R,R), (O,R), (R,O)}, Wtedy wracając do pierwszego modelu mamy P({ω }) = P({ω 2 }) = ¼; P({ω 2 }) = ½ Można to sprawdzić eksperymentalnie. ile razy częstość {O,O} 0 24 0,24 {O,R} 53 0,53 {R,R} 2 23 0,23 00

Zadanie. Rzucamy 2 razy symetryczną monetą. Wiadomo, że jeden z wyników to orzeł. Jakie jest prawdopodobieństwo, że pozostały wynik to reszka? Odpowiedź bez namysłu, ½ lub ¼ jest błędna. Należy wykorzystać dodatkową informację podaną w zadaniu. Wtedy wyniki ograniczymy do zbioru trzyelementowego {(O,O), (O,R), (R,O)}, i mamy dwa zdarzenia sprzyjające (O,R), (R,O). Losowanie liczby naturalnej. Ω = N = {, 2, 3, }. Losujemy liczbę naturalną. Jakie jest prawdopodobieństwo, że będzie to liczba parzysta? Jakie jest prawdopodobieństwo, że będzie to liczba podzielna przez 3? Paradoks Schrödingera. Losujemy liczbę naturalną n (każda ma taką samą szansę). Odp. 2/3 Tworzymy liczbę o większą n+ i jedną z nich losowo dajemy graczowi A, a drugą graczowi B. Każdy z graczy zna liczbę przeciwnika i nie zna swojej. Gra polega, na tym, że osoba z mniejszą liczbą płaci przeciwnikowi, tyle ile wynosi jego liczba. Każdy może poprosić o kolejne losowanie, lecz nikt tego nie robi bo gdy gracz widzi n to wygra n albo przegra n- (obie sytuacje z takim samym prawdopodobieństwem) czyli Tak samo myśli przeciwnik. Fakt. -(n-)0,5+n0,5 = 0,5 Nie da się zdefiniować prawdopodobieństwa na N aby P(kN) = /k, (wniosek z lematu Borela-Cantelliego) Wykrywanie braku losowości. Rzucamy 32 razy symetryczną monetą. Rozpatrzmy dwa ciągi ROOROROROOROROOORROORORROOORORRR ORRRROOORORROOOORRRORRRROORRRRRO Który z nich jest zapisem prawdziwego doświadczenia, a który jest podróbką? 2

Badanie losowości próby test serii Dla rozpatrywanego ciągu danych statystycznych obliczamy medianę M e. Elementom próby przypisujemy symbol a lub b: a gdy x i > M e, b gdy x i < M e (elementów x i = M e nie rozpatrujemy). Serie to podciągi złożone z jednakowych symboli. Rozpatrujemy hipotezy H 0 (elementy próby mają charakter losowy), H (elementy próby nie mają charakteru losowego), Stosujemy statystykę: Zbiór krytyczny: U n = liczba serii K = ( ; k > < ( k 2; ) gdzie k odczytujemy z tablicy rozkładu serii dla poziomu istotności α/2 i liczb n oraz n 2, gdzie k 2 odczytujemy z tablicy rozkładu serii dla poziomu istotności α/2 i liczb n oraz n 2, gdzie n liczba symboli a, n 2 liczba symboli b, Decyzje: Jeśli Jeśli u n K to H 0 odrzucamy, u n K to nie ma podstaw do odrzucenia H 0. Paradoks urodzeń. Problem: Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że wśród k ( < k < 366) studentów, którzy uczestniczą w wykładzie z rachunku prawdopodobieństwa są co najmniej dwie osoby, które obchodzą urodziny tego samego dnia? Przyjąć, że rok ma 365 dni. 365 k! k (odp. k ) 365 Okazuje się, że nawet dla niedużych wartości k w porównaniu z liczbą dni w roku otrzymujemy wysokie rozpatrywane prawdopodobieństwa. 365 k! k Wyznaczymy w tablicy wartości funkcji (2 k 60). k 365 3

k P(A) 2 0,002739726 3 0,00820466 4 0,0635592 5 0,02735574 6 0,040462484 7 0,056235703 8 0,074335292 9 0,094623834 0 0,694878 0,44378 2 0,67024789 3 0,9440275 4 0,2230252 5 0,2529032 6 0,283604005 7 0,35007665 8 0,346948 9 0,3798526 20 0,4438384 2 0,443688335 22 0,475695308 23 0,507297234 24 0,538344258 25 0,568699704 26 0,59824082 27 0,626859282 28 0,65446472 29 0,680968537 30 0,70636243 3 0,730454634 32 0,753347528 33 0,77497854 34 0,79536865 35 0,84383239 36 0,8328206 37 0,848734008 38 0,86406782 39 0,87829664 40 0,89238 4 0,90356 42 0,94030472 43 0,923922856 44 0,932885369 45 0,940975899 46 0,948252843 47 0,954774403 48 0,960597973 49 0,965779609 50 0,97037358 4

Ilu studentów powinno być na wykładzie, aby szansa spotkania się co najmniej dwóch osób, które obchodzą urodziny tego samego dnia wynosiła a) co najmniej 50%, b) co najmniej 95%, (odp. a) k > 22; b) k > 47) Paradoks petersburski (D.Bernoulli, Petersburska Akademia Nauk) Mamy propozycję następującej gry: Wpłacamy na początku pewną stawkę S, następnie rzucamy monetą; gdy wypadnie orzeł to otrzymujemy 2zł, gdy wypadnie reszka to rzucamy ponownie monetą i gdy tym razem wypadnie orzeł to otrzymujemy 4zł, gdy natomiast wypadnie reszka to rzucamy ponownie monetą i gdy tym razem wypadnie orzeł to otrzymujemy 8zł, itd. Jaką stawkę S warto zapłacić?, Jaka jest przeciętna wartość wygranej w tej grze?, Niech W wygrana, k numer rzutu, w którym pojawił się orzeł po raz pierwszy Zatem wygrywamy 2 k zł, z prawdopodobieństwem Wyznaczymy w tablicy wartości funkcji P(k) oczekiwanej wypłaty. k. 2 ( k 8), wartości wygranej wartość 5

k P(k) wygrana oczekiwana wypłata 0,5 2 2 0,25 4 3 0,25 8 4 0,0625 6 5 0,0325 32 6 0,05625 64 7 0,007825 28 8 0,00390625 256 Zatem warto postawić dowolnie wysoką stawkę, bo przeciętna wartość wygranej w tej grze jest nieskończona. Prawdopodobieństwo geometryczne na płaszczyźnie. Jeśli zdarzenia elementarne są podzbiorem płaszczyzny o skończonym i niezerowym polu i są one jednakowo prawdopodobne to stosujemy tzw. prawdopodobieństwo geometryczne. pole A P ( A) = pole Ω Analogicznie można zdefiniować prawdopodobieństwo geometryczne w przypadku zbiorów jednowymiarowych. Przykład zastosowania prawdopodobieństwa geometrycznego. W trójkącie równobocznym ABC o boku a losowo wybieramy punkt D. Jakie jest prawdopodobieństwo, że trójkąt ABD ma pole nie większe niż połowa pola trójkąta ABC? Odp. szukane prawdopodobieństwo wynosi 0,75. Paradoks Bertranda paradoks dostrzeżony przez J.Bertranda i opublikowany w jego pracy Calcul des probabilités w 889 r. Na okręgu o promieniu skonstruowano losowo cięciwę. Jaka jest szansa, że cięciwa będzie dłuższa, niż bok trójkąta równobocznego wpisanego w ten okrąg? Bertrand wykazał, że do rozwiązania tego problemu można zastosować różne podejścia wszystkie poprawne z formalnego punktu widzenia, z których każdy prowadzi do sprzecznych rezultatów z pozostałymi. Rozpatrzmy dwa takie podejścia. Podejście pierwsze. Za zdarzenie elementarne przyjmujemy wybór kąta środkowego α, opartego na cięciwie. Ω = [ 0, 2π ] Zdarzenie sprzyjające A = ( 2/3 π, 4/3 π ). 6

4 2 π π P ( A) = 3 3 = 2π 3 Podejście drugie. Za zdarzenie elementarne przyjmujemy odległość środka skonstruowanej cięciwy od środka okręgu. Ω = [ 0, ] Zdarzenie sprzyjające B = [0; 0,5) Kluczowy wpływ na obliczone prawdopodobieństwo ma wybór zbioru zdarzeń elementarnych. Bertrand chciał w ten sposób wykazać, że klasyczna definicja prawdopodobieństwa, rozumiana jako liczba zdarzeń sprzyjających do liczby wszystkich zdarzeń elementarnych nie może być bezpośrednio zastosowana do zbiorów nieskończonych. Wynik zależy tu od tego jak rozumiemy zwrot "wybieramy losowo cięciwę. Rozwiązaniem paradoksu jest zatem dodanie do definicji prawdopodobieństwa w zbiorach nieskończonych funkcji, która w jednoznaczny sposób określa "sposób losowania" elementów z tego zbioru. Paradoks zmiany decyzji w "Idź na całość" Wpływ dodatkowej informacji na prawdopodobieństwo. Oto opis najczęściej spotykanej wersji: Teleturniej "Idź na całość" Gracz ma wybrać jedną z trzech skrzynek: w jednej jest cenna nagroda. Gracz wskazuje skrzynkę - nic nie wiedząc wybiera ją losowo. Przed otwarciem skrzynki prowadzący teleturniej (który wie, gdzie jest nagroda) otwiera jedną z pozostałych dwóch skrzynek, pustą. Prowadzący pyta gracza: "Pozostajesz przy swoim wyborze, czy zmieniasz?". Co ma zrobić gracz? Pozostać przy swoim początkowym wyborze, czy go zmienić? Rozwiązanie: Ponumerujmy skrzynki: - pusta, 2 - pusta, 3 - pełna. Najpierw gracz (G) losuje jedną z trzech możliwości, potem losuje prowadzący (P): wybór gracza 2 3 Prawdopodobieństwo: /3 /3 /3 /3 /3 I /3 Gracz 2 3 7

Szansa na wygraną wynosi /3. Wybór prowadzącego. Niewiadome prawdopodobieństwo losowania przez prowadzącego, gdy gracz trafił, przyjmujemy równe /2. /3 /3 /3 Gracz 2 3 /2 /2 Prowadzący 2 2 Zmiana pierwotnego wyboru /3 /3 /3 Gracz 2 3 /2 /2 Prowadzący 2 2 Gracz 3 3 2 Szansa na wygraną wynosi teraz /3 + /3 = 2/3. Zatem zmiana pierwotnego wyboru podwaja szanse. 22.0.20 8