Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

Like dokumenter
Kapittel 2: Sannsynlighet

2.3: Kombinatorikk 2.4: Sannsynlighet, og Monte Carlo simulering. Foreleses onsdag 25. august 2010

TMA4240 Statistikk H2010

Utfallsrom og hendelser. Disjunkte hendelser. Kapittel 2: Sannsynlighet. Eirik Mo Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4240 Statistikk H2010

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

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Blokk1: Sannsynsteori

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

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

Sannsynlighet og statistikk

Kapittel 2: Sannsynlighet

Sannsynlighetsregning

sannsynlighet for hendelse = antall ganger hendelsen inntreffer antall forsøk

TMA4240 Statistikk 2014

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

INNHOLD. Matematikk for ungdomstrinnet

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver. 3.1 Myntkast For et enkelt myntkast har vi to mulige utfall, M og K. Utfallsrommet blir

STK1100 våren 2017 Kombinatorikk

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Grunnbegrep. Grunnbegrep, sannsynligheten for et utfall

Sannsynlighet løsninger

TMA4240 Statistikk H2010

Kapittel 3: Kombinatorikk

6 Sannsynlighetsregning

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

Sannsynlighet oppgaver

Sannsynlighetsregning

Mappeoppgave om sannsynlighet

Kapittel 3: Kombinatorikk

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

Statistikk 1 kapittel 3

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

Lottotrekningen i Excel

Sannsynlighetsregning

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Svarer til avsnittene 2.4 og 2.5 i læreboka

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

TMA4240 Statistikk 2014

Notater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

Hvorfor sannsynlighetsregning og kombinatorikk?

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger : Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling

Sannsynlighet og kombinatorikk i videregående skole

Statistikk 1 kapittel 3

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.

Dataanalyse. Hva er en dataanalyse og hvordan gå frem for å gjennomføre en dataanalyse av det innsamlede datagrunnlaget fra en feltundersøkelse?

Oppgaver. Innhold. Sannsynlighet Vg1P

MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Innledning kapittel 4

Løsninger. Innhold. Sannsynlighet 1P, 1T og 2P-Y

Oppgaver. Innhold. Sannsynlighet 1P, 1T og 2P-Y

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

Statistikk og økonomi, våren 2017

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Oppgaver i sannsynlighetsregning 3

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

Innledning kapittel 4

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

Sannsynlighetsregning og Statistikk

Kombinatorikk og sannsynlighetsregning

TMA4240 Statistikk H2010

3.1 Stokastisk variabel (repetisjon)

SANNSYNLIGHETSREGNING

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

10.4 Sannsynligheter ved flere i utvalget (kombinatorikk)

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Svarer til avsnittene 2.1 og 2.2 i læreboka

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

Sannsynlighetsbegrepet

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Løsninger. Innhold. Sannsynlighet Vg1P

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

SANNSYNLIGHETSREGNING I GRUNNSKOLEN

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

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

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Notat kombinatorikk og sannsynlighetregning

Sannsynlighet for alle.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.

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.

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Sum to terninger forts. Eksempel: kast med to terninger. Sum to terninger forts. Kapittel 3. TMA4240 H2006: Eirik Mo

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

Kapittel 4.3: Tilfeldige/stokastiske variable

Terningkast. Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6

MAT1030 Diskret Matematikk

TMA4245 Statistikk Vår 2007

S1 eksamen våren 2016 løsningsforslag

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Transkript:

Kapittel 2: Sannsynlighet [2.3-2.5] TMA4240 Statistikk (F2 og E7) 2.3, 2.4, 2.5: Kombinatorikk og sannsynlighet [18.august 2004] Ole.Petter.Lodoen@math.ntnu.no p.1/21

Produktregel for valgprosess TEO 2.1 Produktregel: Hvis en operasjon kan utføres på n 1 måter, og for hver av disse en annen operasjon kan utføres på n 2 måter, så kan de to operasjonene utføres på n 1 n 2 måter. TEO 2.2 Den generaliserte produktregel: En valgprosess har k trinn. I det første trinnet er det n 1 valgmuligheter, i det andre trinnet er det n 2 muligheter,..., i det siste trinnet er et n k muligheter. Da er det tilsammen n 1 n 2... n k valgmuligheter. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.2/21

Kombinatorikk På hvor mange måter kan man trekke r elementer fra n når trekningen skjer med/uten tilbakelegging når ordningen betyr/ikke betyr noe? ordnet ikke-ordnet med tilbakelegg.? ikke pensum uten tilbakelegg.?? TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.3/21

Permutasjoner DEF 2.7 Permutasjon: En permutasjon er en ordning av alle, eller en delmengde av alle elementer. TEO 2.3: n elementer kan ordnes i rekkefølge på n! = n (n 1) 2 1 måter. TEO 2.5: n elementer kan ordnes i rekkefølge i en sirkel på (n 1)! = (n 1) 2 1 måter. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.4/21

Ordnede utvalg MED tilbakelegging: Fra en mengde med n elementer kan vi lage n n n = n r ordnede utvalg på r elementer når utvelgingen skjer med tilbakelegging. UTEN tilbakelegging, TEO 2.4: Fra en mengde med n elementer kan vi lage n (n 1) (n 2) (n r + 1) n P r ordnede utvalg på r elementer nå utvelgingen skjer uten tilbakelegging. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.5/21

Ikke-ordnede utvalg TEO 2.8 Uordnet utvalg uten tilbakelegging: Fra ( en mengde med n elementer kan vi lage n ) r = n! r!(n r)! = n C r uordnede utvalg på r elementer når utvelgingen skjer uten tilbakelegging. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.6/21

Binomisk koeffisient og Pascals trekant Binomisk koeffisient: ( n r ) = n! r!(n r)!. ( n r ) finnes i rad n på plass r. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.7/21

Ikke-ordnede utvalg i r celler Generalisering av ikke-ordnede utvalg i 2 celler (de r vi har valgt og de (n r) vi ikke har valgt). TEO 2.7: Vi kan dele en mengde med n elementer inn i r celler med n 1 elementer i første celle, n 2 elemeter i andre celle,..., og n r elementer i rte celle, på ( ) n n 1,n 2,...,n r = n! n 1!n 2! n r! måter, der n = n 1 + n 2 + + n r. TEO 2.6: Antall ordninger av n objekter, der n 1 er av type 1, n 2 er av type 2,... og n k er av type k, er n! n 1!n 2! n k!. (Sier det samme som TEO 2.7). Multinomisk koeffisient: ( n n 1,n 2,...,n r ) TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.8/21

Oppsummering kombinatorikk På hvor mange måter kan man trekke r elementer fra n når trekningen skjer med/uten tilbakelegging når ordningen betyr/ikke betyr noe? ordnet ikke-ordnet med tilbakelegg. n r ikke pensum n! uten tilbakelegg. (n r)! = ) n P r = n! r!(n r)! = n C r ( n r TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.9/21

Eksamen november 2001, 1a I denne oppgaven skal vi analysere to forskjellige aspekter ved lottotipping. I lotto spiller en deltager en enkeltrekke ved å velge 7 av 34 tall. Det er også tillatt å spille system. Når en deltager spiller system velger deltageren ut m av 34 tall, hvor m betegner antall tall i systemet. Når en deltager spiller et system av størrelse m, vil antall enkeltrekker som spilles være lik antall mulige kombinasjoner av 7 tall blant de m tallene i systemet. 1. Hvor mange enkeltrekker spilles i et system som inneholder 8 tall? 2. Hvor mange enkeltrekker spilles i et system som inneholder m tall? 3. Når en leverer inn en lottokupong, må en betale kr 3,- per enkeltrekke som spilles. Hvor mye koster det å levere inn et system med 12 tall? (Dette er det største systemet som er tillatt av Norsk Tipping.) TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.10/21

2.4 Sannsynlighet for hendelse S TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.11/21

. NTNU 2.4 Sannsynlighet for hendelse S s p i, i TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.11/21

,, NTNU 2.4 Sannsynlighet for hendelse A S s p i, i DEF 2.8 (modifisert) Et sannsynlighetsmål, P, på et utfallsrom, S, er en reell funksjon definert på hendelser i S, slik at 0 P (A) 1, A S P (S) = 1 P ( ) = 0 TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.11/21

2.4 Sannsynlighet for hendelse TEOREM 2.9 Hvis resultatet av et eksperiment er ett av N like sannsynlige utfall (uniform sannsynlighetsmodell), og hvis nøyaktig n av disse gir hendelsen A, så er sannsynligheten til A P (A) = n N = antall gunstige utfall for A antall mulige utfall TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.12/21

2.4 Sannsynlighet for hendelse Kast to terninger Første terning 1 2 3 4 5 6 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 2 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 Andre 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 terning 4 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 5 5,1 5,2 5,3 5,4 5,5 5,6 6 6,1 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6 Merk av i tabellen over og finn sannsynligheten for følgende hendelser: 1. A: samme antall øyne for begge terninger 2. B: sum antall øyne 10 3. C: minst en sekser TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.13/21

Alternativt om sannsynlighet Sannsynlighet kan være en subjektiv betraktning. Sannsynligheten for at RBK vinner serien i 2004. Sannsynligheten for at du står til eksamen i TMA4240. Relativ frekvens konvergerer mot sannsynlighet Chevalier de Mere s problem: er det mer sannsynlig å få 1. minst en sekser i fire kast med en terning, eller 2. minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger? de Mere mente (fra empiriske data) at 1) var større enn 2). TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.14/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 20 40 60 80 100 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 100 200 300 400 500 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 200 400 600 800 1000 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 1000 2000 3000 4000 5000 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 2000 4000 6000 8000 10000 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: relativ frekvens minst en sekser i fire kast med en terning minst en dobbel-sekser i 24 kast med to terninger Relativ frekvens 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 Antall gjentak TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.15/21

demere: ulike startpunkt TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.16/21

2.5 Addisjonsregler TEO 2.11: Hvis A, B og C er tre hendelser, så er P (A B C) = P (A) + P (B) + P (C) P (A B) P (A C) P (B C) +P (A B C) TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.17/21

Disjunkte hendelser TEO 2.10: Hvis A og B er to hendelser, så er P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) Korrolar 1: Hvis A og B er disjunkte er P (A B) = P (A) + P (B) Korrolar 2: Hvis A 1, A 2, A 3,..., A n er disjunkte hendelser, så er P (A 1 A 2 A n ) = P (A 1 ) + P (A 2 ) + + P (A n ) A4 A3 A5 A6 An A2 A9 A1 A7 A8 S TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.18/21

Partisjon av utfallsrommet Korrolar 3: Hvis A 1, A 2, A 3,..., A n er en partisjon av utfallsrommet S, da er P (A 1 A 2 A n ) = P (A 1 ) + P (A 2 ) + + P (A n ) = P (S) = 1 TEO 2.12: Hvis A og A er komplementære hendelser, så er P (A) + P (A ) = 1 A4 A3 A5 A6 A10 A2 A9 A1 A7 A8 S TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.19/21

2.5 Addisjonsregler Fortsettelse: kast to terninger Første terning 1 2 3 4 5 6 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 2 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 Andre 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 terning 4 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 5 5,1 5,2 5,3 5,4 5,5 5,6 6 6,1 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6 Følgende hendelser er definert: A: samme antall øyne for begge terninger, P (A) = 1 6 B: sum antall øyne 10, P (B) = 1 6 C: minst en sekser, P (C) = 11 36 Finn sannsynligheten for A B : samme antall øyne og/eller sum 10 A B C : samme antall øyne og/eller sum 10 og/eller minst en sekser. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.20/21

Eksamen 5.august 2004, 2a Vi ser på dødsfall om natten ved sykehjemmet Aftensol. Ved sykehjemmet er det tre sykepleiere i rene nattevaktstillinger, Anne, Bernt og Cecilie. Hver natt er en av dem på vakt gjennom hele natten, og det er da ingen andre ansatte tilstede ved hjemmet. Anne jobber i 100% nattevaktstilling, mens Bernt og Cecilie jobber i 50% nattevaktstillinger. Vi ser på en tilfeldig valgt natt og definerer følgende hendelser: A = Anne er på vakt, B = Bernt er på vakt, C = Cecilie er på vakt, D = det skjer et dødsfall. Anta at alle dødsfall skjer naturlig. Det er da rimelig å gå ut fra at sannsynligheten for dødsfall er den samme uansett hvilken sykepleier som er på vakt, dvs. at P (D A) = P (D B) = P (D C). Anta at den felles verdi for disse er 0.06. 1. Tegn de 4 hendelsene definert ovenfor i et venndiagram. 2. Hva er sannsynlighetene P (A), P (B) og P (C)? 3. Finn P (D). 4. Er hendelsene D og C uavhengige? Begrunn svaret. TMA4240 (F2 og E7): 2.3-2.5 p.21/21