Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.



Like dokumenter
Kapittel 3: Kombinatorikk

Kapittel 3: Kombinatorikk

Backtracking: Kombinatorikk og permutasjoner

Sannsynlighetsregning

Backtracking som løsningsmetode

- Et stokastisk forsøk er et forsøk underlagt tilfeldige variasjoner, for eks. kast med en terning, trekking av et lottotall o.l.

Backtracking som løsningsmetode

Notater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I

10.4 Sannsynligheter ved flere i utvalget (kombinatorikk)

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Notat kombinatorikk og sannsynlighetregning

6 Sannsynlighetsregning

SANNSYNLIGHETSREGNING

Fagdag ) Du skal fylle ut en tippekupong. På hvor mange måter kan dette gjøres?

STK1100 våren 2017 Kombinatorikk

Sannsynlighet løsninger

MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

SANNSYNLIGHETSREGNING I GRUNNSKOLEN

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Sammendrag R1. Sandnes VGS 19. august 2009

Kompetansemål Sannsynlighet, S Innledning Pascals talltrekant Binomialkoeffisienter Kombinatorikk...

Sannsynlighet og statistikk

STK1100 våren Kombinatorikk = = Uniform sannsynlighetsmodell. Et stokastisk forsøk har N utfall. Det er de mulige utfallene for forsøket.

INNHOLD. Matematikk for ungdomstrinnet

Sammendrag R januar 2011

Statistikk og økonomi, våren 2017

Sannsynlighetsregning

Sannsynlighetsregning

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable

Sannsynlighetsregning

Forelesning 3, kapittel 3. : 3.2: Sannsynlighetsregning. Kolmogoroffs aksiomer og bruk av disse.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

Total sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk = Vi kan skrive en hendelse B som en disjunkt

Prøve 6 1T minutter. Alle hjelpemidler

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger

Forskjellige typer utvalg

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

6 Sannsynlighetsregning

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Kapittel 2, Sannsyn. Definisjonar og teorem på lysark, eksempel og tolking på tavla. TMA september 2016 Ingelin Steinsland

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

10.5 Mer kombinatorikk

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Emnenavn: Geometri, måling, statistikk og sannsynlighetsregning 2 (5-10) Eksamenstid: 6 timer, 09:00 15:00. Faglærere: Russell Hatami.

sannsynlighet for hendelse = antall ganger hendelsen inntreffer antall forsøk

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Forelesning 4, kapittel 3. : 3.4: Betinget sannsynlighet.

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

MAT1030 Diskret Matematikk

b) Hvis det er mulig å svare blankt (dvs. vet ikke) blir det 5 svaralternativer på hvert spørsmål, og dermed mulige måter å svare på.

Løsningsforslag heldagsprøve våren T

1T eksamen våren 2018 løsningsforslag

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

MAT1030 Diskret Matematikk

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Legg merke til at summen av sannsynlighetene for den gunstige hendelsen og sannsynligheten for en ikke gunstig hendelse, er lik 1.

Sannsynlighet oppgaver

Forelesning 5, kapittel 3. : 3.5: Uavhengige hendelser.

Forsøk med sannsynlighetsregning/fra forsøk til sannsynlighet

Løsningskisse seminaroppgaver uke 11 ( mars)

Forkurs, Avdeling for Ingeniørutdanning

QED Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 3 Geometri

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

Tema 1: Hendelser, sannsynlighet, kombinatorikk Kapittel ST1101 (Gunnar Taraldsen) :19

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Statistikk 1 kapittel 3

4.4 Sum av sannsynligheter

Beskrivende statistikk.

Statistikk 1 kapittel 5

DEL 1 Uten hjelpemidler

DEL 1. Uten hjelpemidler. a) Forklar at likningssystemet nedenfor kan brukes til å regne ut sidene i trekanten.

Innlevering FO929A - Matematikk forkurs HIOA Obligatorisk innlevering 2 Innleveringsfrist Torsdag 25. oktober 2012 kl. 14:30 Antall oppgaver: 16

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 22. mai 2008

6. kurskveld Ila, 7. juni - 06 Statistikk og sannsynlighet

Emnenavn: Geometri, måling, statistikk og sannsynlighetsregning 2 (5-10) Eksamenstid: 09:00 15:00 Faglærere: Russell Hatami

JULETENTAMEN, 9. KLASSE, FASIT

Kombinatorikk og sannsynlighetsregning

Sannsynlighetsbegrepet

JULETENTAMEN 2016, FASIT.

Litt mer om den hypergeometriske fordelingen og dens tilnærming av binomisk fordeling.

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

DEL 1 Uten hjelpemidler

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable. Diskrete tilfeldige variable, varians (kp. 3.

Eksamen i FO929A Matematikk Underveiseksamen Dato 14. desember 2006 Tidspunkt Antall oppgaver 4. Løsningsforslag

S1 eksamen våren 2016 løsningsforslag

Oppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8

1T eksamen våren 2018

Kompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2

Løsningsforslag. 7(x + 1/2) 5 = 5/6. 7x = 5/ /2 = 5/6 + 3/2 = 14/6 = 7/3. Løsningen er x = 1/3. b) Finn alle x slik at 6x + 1 x = 5.

Statistikk 1 kapittel 5

Statistikk 1 kapittel 5

Eksamen MAT1013 Matematikk 1T Va ren 2014

DEL 1 Uten hjelpemidler

Eksamen vår 2009 Løsning Del 1

Deriver funksjonene. Gjør greie for hvilke derivasjonsregler du bruker.

4: Sannsynlighetsregning

Transkript:

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk. Kombinatorikk betyr her: Formler for opptelling av antall kombinasjoner. Generelt er denne grenen av matematikk videre, og omfatter blant annet grafteori. Multiplikasjonsprinsippet Hvis det finnes m måter og gjøre en ting på, og det for hver av disse m måtene finnes n måter å gjøre en annen ting på, så finnes det m. n kombinasjoner av disse to tingene. Eksempel: På en kafe finnes det tre forretter, fisk (F), kjøtt (K) og vegetarianerrett (V), og tre hovedretter som også er fisk, kjøtt eller vegetar. Hvor mange to retters menyer kan komponeres når man ikke skal ha det samme til forrett og hovedrett? Svar: m = 3 forretter, og når denne er valgt er det n=2 mulige hovedretter. Dermed er det 3. 2 = 6 slike menyer. Dette kan illustreres i et såkallt trediagram, og ved å se på strukturen i dette får man også begrunnelsen for multiplikasjonsprinsippet: K V F K V F V F K des 9 19:22

Urnemodell n : Antall kuler i urnen?...??? 3 1 4...... n 2... r : Antall kuler som trekkes ut Hvor mange måter kan r kuler trekkes ut blant n kuler? Ordnet og ikke ordent utvalg Ordnet utvalg: Rekkefølgen gjelder, for eksempel telles trekkseriene 3728 og 7832 som to forskjellige. Ikke ordnet utvalg: Rekkefølgen likegyldig, for eksempel telles trekkseriene 3728 og 7832 som samme utfall. Trekk med og uten tilbakelegging Trekk med tilbakelegging: Kula som trekkes ut legges tilbake i urna før neste trekk, og kan dermed komme igjen i et eller flere trekk seinere. Det vil si at gjentakelser er mulige, 3733873 er en mulig trekkserie. Trekk uten tilbakelegging: Kula som trekkes ut legges ikke tilbake i urna før neste trekk, og kan dermed ikke bli trukket flere ganger. Ordnet utvalg Med tilbakelegging Side 3 Uten tilbakelegging Ikke pensum Ikke ordnet utvalg Side 4 Side 5 og 6. mar 31 09:55

Ordnet utvalg med tilbakelegging Multiplikasjonsprinsippet gir at antall måter er: n. n. n..... n = n r Eksempel: Kast med terning det samme som å trekke tilfeldig fra en urne med n = 6 kuler, med tilbakelegging. To terninger: 6 2 = 36 kombinasjoner. Siden 6 av disse gir sum 7, blir summen 7 med sannsynlighet 6/36. Fem terninger: 6 5 = 7776 kombinasjoner Siden 6 av disse er 5 like (Yatzy) er sannsynligheten for Yatsy i et kast 6 / 7776=0.0007716. Kommentar: Selv om vi vanligvis ikke ser forskjell på terningene når vi spiller Yatzy er det i grunnen ikke ordnet utvalg vi er interessert i, men for å få uniformt utfallsrom må vi ha ordnet utvalg, og alle resonnementer om sannsynligheter i terningspill går via ordnet utvalg. Eksempel: Antall mulige måter å fylle ut en tippekupong: En vilkårlig tipperekke tilsvarer tolv trekk fra en urne med tre kuler, markert med H, U og B. Antall kombinasjoner er dermed 3 12 = 531441 mar 31 20:17

Ordnet utvalg uten tilbakelegging Antall kombinasjoner, fra multiplikasjonsprinsippet: n. (n 1). (n 2)..... (n r + 1) Eksempel: Det er 4. 3 = 12 måter å velge ut 2 elementer (kuler) blant 4 på. Hvis vi kaller elementene (kulene) A, B, C og D er disse 12 måtene: AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC Spesialtilfelle: Alle kulene trekkes ut ( n = r ) : Antall måter å sortere n elementer på. n. (n 1). (n 2)..... (n n+ 1) = n. (n 1). (n 2)..... 3. 2. 1 = n! Eksempel: Det er 4! = 4. 3. 2. 1 = 24 måter å sortere 4 elementer på. Disse er: ABCD ABDC ACBD ACDB ADBC ADCB BACD BADC BCAD BCDA BDAC BDCA CABD CADB CBAD CBDA CDAB CDBA DABC DACB DBAC DBCA DCAB DCBA Eksempel: Antall måter å stokke en kortstokk på: 52! = 80658175170943878571660636856403766975289505440883277824000000000000 = 8.07. 10 67 Merk at 0! = 1 (per definisjon). apr 20 14:55

Ikke ordnet utvalg uten tilbakelegging Binomialkoeffisienter. Av og til kan det være nyttig å tenke på ikke ordnet utvalg uten tilbakelegging som at man grafser r kuler fra de n kulene totalt i neven på en gang, framfor å trekke dem ut en og en. Anta at vi først grafser r kuler på denne måten, og deretter sorterer disse kulene. Virkningen (antall kombinasjoner) av dette er det samme som å trekke kulene en og en, og regne med ordnet utvalg. Det er r! = r. (r 1). (r 2)..... 3. 2. 1 måter å ordne de r uttrukne kulene på, så hvis vi kaller antall kombinasjoner i ikkeordnet utvalg uten tilbakelegging for x gir da multiplikasjonsprinsippet at antall kombinasjoner er x. r. (r 1). (r 2)..... 3. 2. 1 Fra formelen for ordnet utvalg er antall kombinasjoner også n. (n 1). (n 2)..... (n r + 1) Ved å sette disse to uttrykkene like, og løse likningen med hensyn på x får vi: Merk at det er like mange faktorer i teller og nevner når vi tar med 1 som en faktor i nevneren. Dette er en grei måte å holde styr på antall ledd som skal være med. Tallene som kommer fram ved denne formelen kalles binomialkoeffisienter. Standard skrivemåte for binomialkoeffisienter er: Eksempel: Antal måter å velge ut r = 2 kuler (ikke ordnet) utvalg fra n = 4 kuler er Disse 6 kombinasjonene (av A,B,C og D) er AB, AC, AD, BC, BD og CD På kalkulatorer er ofte binomialkoeffisienter betegnet med ncr apr 20 14:55

Binomialkoeffisienter tolket som antall måter å fylle ut r av n plasser. Ved å tenke på kulene som parkeringsplasser er antall måter å fylle opp r plasser blant n For eksempel er det måter å plassere 4 biler på 6 plasser. Hvis X står for plassert bil og O for ledig plass er disse 15 kominasjonene: XXXXOO XXXOXO XXXOOX XXOXXO XXOXOX XXOOXX XOXXXO XOXXOX XOXOXX XOOXXX OXXXXO OXXXOX OXXOXX OXOXXX OOXXXX Symmetri for binomialkoeffisienter: Å velge ut 4 plasser til å plassere to biler på de 6 plassene er det samme som å velge ut 2 plasser som skal stå ledige. Dermed er Dette kan generaliseres til formelen mar 31 10:03

Binomisk fordeling. I kast med en vanlig terning er sannsynligheten for å få sekser p=1/6, uavhengig av tidligere utfall. Sannsynligheten for at de to første kastene blir sekser, mens de tre neste blir ikke sekser er da p. p. (1 p). (1 p). (1 p) = p 2. (1 p) 3 Nøyaktig to seksere kan også komme ved at sekserne kommer i to av de andre kastene, men produktet er fortsatt p 2. (1 p) 3. Antall slike muligheter er lik antall måter å plassere de 2 p ene på de 5 plassene. Og dette antallet er Ved å summere p 2. (1 p) 3 10 ganger får vi da den samlede sannsynligheten for å få nøyaktig 2 seksere i 5 terningkast: Generalisering: En Bernoulli forsøksrekke er et "forsøk" som gjentas flere ganger er slik at i hvert enkeltforsøk er sannsynligheten for gunstig utafall p, uavhengig av tidligere utfall. Sannsynligheten for nøyaktig x gunstige utfall i en slik forsøksrekke av lengde n er da gitt ved Sannsynligheter som er gitt ved denne formelen sier vi har en Binomisk fordeling. Formelen finnes i avsnitt 2.3.2 i formelsamlinga. Vi kommer mer tilbake til Binomisk fordeling i kapittel 4, 5 og 6. I oppgavene skal du også se på en beslektet situasjon: Hypergeometrisk fordeling. apr 1 13:21

Til slutt i denne forelesningen: Pensumoppgave 3.4 Kombinatorikk Forsøk å ikke la det gå mye lenger enn til tredje undervisningsuke før du går videre til kapittel 4, selv om du ikke syns du har 100% kontroll på dette kapitlet. Sannsynlighetsregning er IKKE lett, men vi vektlegger/prioriterer ikke dette mer enn et par uker av semesteret tilsier. des 9 19:22