Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

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

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Rachunek prawdopodobieństwa

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

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym

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

Prawdopodobieństwo geometryczne

Metody probabilistyczne

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Statystyka matematyczna

Metody probabilistyczne

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

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

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

Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

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

Prawdopodobieństwo

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 1. Wstęp

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

Metody probabilistyczne

Statystyka podstawowe wzory i definicje

Doświadczenie i zdarzenie losowe

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

Wstęp. Kurs w skrócie

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

Zmienne losowe i ich rozkłady

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

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA

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

Statystyka Astronomiczna

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

MNRP r. 1 Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa (wykład) Grzegorz Kowalczyk

Wykład 2. Prawdopodobieństwo i elementy kombinatoryki

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

04DRAP - Prawdopodobieństwo warunkowe, prawdopodobieństwo całkowite,

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

Prawdopodobieństwo. jest ilościową miarą niepewności

Statystyka matematyczna

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Prawdopodobieństwo Warunkowe Prawdopodobieństwo Całkowite Niezależność Stochastyczna Zdarzeń

Statystyka matematyczna

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

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

Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej. Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska

PRAWDOPODOBIEŃSTWO WARUNKOWE

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Prawdopodobieństwo geometryczne

Wykład 11: Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 2. Zdarzenia niezależne i prawdopodobieństwo całkowite

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

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I (SGH)

Rachunku prawdopodobieństwa: rys historyczny, aksjomatyka, prawdopodobieństwo warunkowe,

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

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

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

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

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

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn

Matematyczne Podstawy Kognitywistyki

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

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

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład I: Przestrzeń probabilistyczna

Algorytmy stochastyczne, wykład 08 Sieci bayesowskie

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Statystyka matematyczna

Przestrzeń probabilistyczna

Klasyfikacja metodą Bayesa

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 2

Wymagania egzaminacyjne z matematyki. Klasa 3C. MATeMATyka. Nowa Era. Klasa 3

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

Rachunek Prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Wybrane treści z rachunku prawdopodobieństwa w kontekście medycznym. M.Zalewska

Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Leszek Adamczyk Wykłady dla kierunku Fizyka Medyczna w semestrze letnim 2016/2017

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

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

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA

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

Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka

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

Matematyka z el. statystyki, # 2 /Geodezja i kartografia II/

Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

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

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

Transkrypt:

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. 3.2. Niezależność zdarzeń Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska

Niezależność dwóch zdarzeń Intuicja Zdarzenia losowe A i B powinny być niezależne, jeśli wystąpienie jednego z tych zdarzeń nie wpływa na prawdopodobieństwo drugiego, czyli P(A) = P(A B). oraz P(B) = P(B A). Kiedy to jest prawdą?

O ile P(A), P(B) > 0 P(A) = P(A B) P (A) = P (A B) P (B) P(B) = P(B A) P (B) = P (A B) P (A) P (A) P (B) = P (A B) P (A) P (B) = P (A B)

O ile P(A), P(B) > 0 P(A) = P(A B) P (A) = P (A B) P (B) P(B) = P(B A) P (B) = P (A B) P (A) P (A) P (B) = P (A B) P (A) P (B) = P (A B) Definicja Mówimy, że zdarzenia losowe A i B są niezależne, jeśli P(A B) = P(A) P(B). W przeciwnym przypadku mówimy, że zdarzenia losowe A i B są zależne.

Przykład 1 Wybieramy losowo jedną z talii 52 kart. Czy zdarzenia A i B są niezależne? A wybrana karta to As B wybrana karta to kier. Definicja, przypomnienie Mówimy, że zdarzenia losowe A i B są niezależne, jeśli P(A B) = P(A) P(B) Rozwiązanie:

Przykład 1 Wybieramy losowo jedną z talii 52 kart. Czy zdarzenia A i B są niezależne? A wybrana karta to As B wybrana karta to kier. Jak zmieni się odpowiedź w przypadku losowania z talii 54 kart (z Jokerami)? Definicja, przypomnienie Mówimy, że zdarzenia losowe A i B są niezależne, jeśli P(A B) = P(A) P(B) Rozwiązanie:

Przykład 2 Czy zdarzenia wzajemnie wykluczające się są niezależne? A B =

Fakt Jeżeli A i B są niezależne, to niezależne są też zdarzenia A i B Dowód:

Fakt Jeżeli A i B są niezależne, to niezależne są też zdarzenia A i B Dowód: Wniosek Jeżeli A i B są niezależne, to niezależne są też zdarzenia A i B ; A i B; A i B. Tzn. jeżeli A i B są niezależne, to to, czy zaszło B, czy nie, nie ma wpływu na prawdopodobieństwo zajścia A i na odwrót.

Niezależność wielu zdarzeń - pytanie Niech zdarzenia A, B i C będą parami niezależne, tzn. A i B niezależne; B i C niezależne; A i C niezależne;. Czy z tego wynika, że A, B i C są niezależne?

Niezależność wielu zdarzeń - pytanie Niech zdarzenia A, B i C będą parami niezależne, tzn. A i B niezależne; B i C niezależne; A i C niezależne;. Czy z tego wynika, że A, B i C są niezależne? Sprawdźmy, czy zdarzenia A i B C są niezależne.

Przykład 3 rzucamy dwiema monetami; niech A to zdarzenie na pierwszej monecie wypadła reszka niech B to zdarzenie na drugiej monecie wypadła reszka niech C to zdarzenie wypadła dokładnie jedna reszka czy zdarzenia A i B C są niezależne

Przykład 3 rzucamy dwiema monetami; niech A to zdarzenie na pierwszej monecie wypadła reszka niech B to zdarzenie na drugiej monecie wypadła reszka niech C to zdarzenie wypadła dokładnie jedna reszka czy zdarzenia A i B C są niezależne Konkluzja: zdarzenia A oraz B są niezależne; zdarzenia A oraz C są niezależne; zdarzenia B oraz C są niezależne; ale zdarzenia A, B C NIE są niezależne, więc A,B,C NIE są niezależne

Niezależność trzech zdarzeń Definicja Zdarzenia A 1, A 2, A 3 są niezależne, jeśli: P(A 1 A 2 ) = P(A 1 ) P(A 2 ), P(A 1 A 3 ) = P(A 1 ) P(A 3 ), P(A 2 A 3 ) = P(A 2 ) P(A 3 ), P(A 1 A 2 A 3 ) = P(A 1 ) P(A 2 ) P(A 3 )

Niezależność trzech zdarzeń Przykład 4 Niech Ω = [0, 1] 2. Na ilustracji mamy trzy zdarzenia. Wiemy, że P (A) P (B) P (C) = 1 2 1 2 1 2 = 1 = P (A B C). 8 Czy w takim razie zdarzenia A, B, C są niezależne?

Niezależność trzech zdarzeń czyli... zdarzenia A 1, A 2, A 3 są niezależne, jeśli: P(A p ) = P(A p ) dla 1 p 3, P(A p A q ) = P(A p ) P(A q ) dla 1 p < q 3, P(A p A q A r ) = P(A p ) P(A q ) P(A r ) dla 1 p < q < r 3

Niezależność czterech zdarzeń Definicja cd. Zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4 są niezależne, jeśli: P(A p ) = P(A p ) dla 1 p 4, P(A p A q ) = P(A p ) P(A q ) dla 1 p < q 4, P(A p A q A r ) = P(A p ) P(A q ) P(A r ) dla 1 p < q < r 4, P(A p A q A r A s ) = P(A p ) P(A q ) P(A r ) P(A s ) dla 1 p < q < r < s 4,

Niezależność wielu zdarzeń Definicja ogólna wersja Mówimy, że zdarzenia losowe A 1, A 2,... są niezależne, jeśli dla dowolnego skończonego ciągu indeksów i 1 < < i k zachodzi P(A i1 A i2 A ik ) = P(A i1 ) P(A i2 ) P(A ik )

Niezależność wielu zdarzeń Definicja, przypomnienie mówimy, że zdarzenia losowe A 1, A 2,... są niezależne, jeśli dla dowolnego skończonego ciągu indeksów i 1 < < i k zachodzi Przykład 5 P(A i1 A i2 A ik ) = P(A i1 ) P(A i2 ) P(A ik ) Rozważamy n-krotny rzut monetą. Niech A k będzie zdarzeniem w k-tym rzucie wypadł orzeł Korzystając z definicji klasycznej pokaż, że zdarzenia A 1,..., A n są niezależne

Przypomnienie Jeżeli A i B są niezależne, to niezależne są też zdarzenia A i B ; A i B; A i B.

Przypomnienie Jeżeli A i B są niezależne, to niezależne są też zdarzenia A i B ; A i B; A i B. Twierdzenie Załóżmy, że zdarzenia A 1, A 2,..., A n są niezależne. wówczas również zdarzenia B 1, B 2,..., B n, gdzie B i = A i lub B i = A i dla każdego i = 1,..., n. są niezależne

O jeden krok dalej Jeśli niezależne są A, B i C, to niezależne są: A i B C A i B C Dowód:

O jeden krok dalej Jeśli niezależne są A, B i C, to niezależne są: A i B C A i B C Dowód: Ogólniej jeśli zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4,..., B 1, B 2, B 3, B 4... są niezależne, to poniższe dwa zdarzenia również są niezależne: dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z A 1, A 2, A 3, A 4,... przy pomocy,,, \, etc., dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z B 1, B 2, B 3, B 4... przy pomocy,,, \, etc.,

Ogólniej jeśli zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4,..., B 1, B 2, B 3, B 4... są niezależne, to poniższe dwa zdarzenia również są niezależne: dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z A 1, A 2, A 3, A 4,... przy pomocy,,, \, etc., dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z B 1, B 2, B 3, B 4... przy pomocy,,, \, etc., Przykład 6 Zdarzenia losowe A, B, C, D są niezależne; czy wynika stąd, że zdarzenia A B oraz (C D) \ (C D) są niezależne?

Ogólniej jeśli zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4,..., B 1, B 2, B 3, B 4... są niezależne, to poniższe dwa zdarzenia również są niezależne: dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z A 1, A 2, A 3, A 4,... przy pomocy,,, \, etc., dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z B 1, B 2, B 3, B 4... przy pomocy,,, \, etc., Przykład 6 Zdarzenia losowe A, B, C, D są niezależne; czy wynika stąd, że zdarzenia A B oraz (C D) \ (C D) są niezależne? TAK

Ogólniej jeśli zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4,..., B 1, B 2, B 3, B 4... są niezależne, to poniższe dwa zdarzenia również są niezależne: dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z A 1, A 2, A 3, A 4,... przy pomocy,,, \, etc., dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z B 1, B 2, B 3, B 4... przy pomocy,,, \, etc., Przykład 7 Zdarzenia losowe A, B, C, D są niezależne; czy wynika stąd, że zdarzenia A B oraz (A D) \ (C D) są niezależne?

Ogólniej jeśli zdarzenia A 1, A 2, A 3, A 4,..., B 1, B 2, B 3, B 4... są niezależne, to poniższe dwa zdarzenia również są niezależne: dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z A 1, A 2, A 3, A 4,... przy pomocy,,, \, etc., dowolne zdarzenie, które da się wyprodukować z B 1, B 2, B 3, B 4... przy pomocy,,, \, etc., Przykład 7 Zdarzenia losowe A, B, C, D są niezależne; czy wynika stąd, że zdarzenia A B oraz (A D) \ (C D) są niezależne? NIE KONIECZNIE

Wskazówki Niezależność to maszyna, która pozwala obliczać prawdopodobieństwa skomplikowanych zdarzeń losowych

Niezależność to mnożenie prawdopodobieństw jeśli zdarzenia A, B,..., Z są niezależne, to P(A B Z) = P(A) P(B) P(Z)

Niezależność to mnożenie prawdopodobieństw jeśli zdarzenia A, B,..., Z są niezależne, to P(A B Z) = P(A) P(B) P(Z) Przykład 8 wiadomo, że zdarzenia P, Q, R są niezależne, P(P) = p, P(Q) = q, P(R) = r, jakie jest prawdopodobieństwo tego, że zajdą wszystkie trzy zdarzenia? P(P Q R) =?

Przykład 9 wiadomo, że zdarzenia P, Q, R są niezależne, P(P) = p, P(Q) = q, P(R) = r, jakie jest prawdopodobieństwo tego, że zajdzie co najmniej jedno zdarzenie? P(P Q R) =?

Przykład 9 wiadomo, że zdarzenia P, Q, R są niezależne, P(P) = p, P(Q) = q, P(R) = r, jakie jest prawdopodobieństwo tego, że zajdzie co najmniej jedno zdarzenie? P(P Q R) =? Wskazówka Zamień w korzystając z praw de Morgana Przypomnij sobie, że jeśli zdarzenia A 1, A 2,... są niezależne, to również zdarzenia A 1, A 2,... są niezależne.

Przykład 10 Po sieci przedstawionej na rysunku ma zostać przekazana informacja z komputera A do komputera B z pośrednictwem innych komputerów. Każdy komputer (poza A i B, które działają) ulega uszkodzeniu lub jest w inny sposób niedostępny niezależnie z prawdopodobieństwem p. Wyznacz prawdopodobieństwo zdarzenia, że informacja może zostać przekazana z sukcesem.