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

Like dokumenter
Galton-brett og sentralgrenseteorem

Myntkast og binomialfordelingen

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

Pilkast og kjikvadrat fordelingen

TMA4240 Statistikk H2010

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Forventning (gjennomsnitt) (X=antall mynt i tre kast)

Kapittel 4.3: Tilfeldige/stokastiske variable

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Binomial-fordelingen

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

Sannsynlighetsregning og Statistikk

TMA4240 Statistikk H2010

3.1 Stokastisk variabel (repetisjon)

STK1100 våren Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner

Eksempel: kast med to terninger

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

Statistikk 1 kapittel 5

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

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

ECON Statistikk 1 Forelesning 4: Stokastiske variable, fordelinger. Jo Thori Lind

TMA4240 Statistikk Høst 2008

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

Regneregler for forventning og varians

Statistikk 1 kapittel 5

Betinget sannsynlighet

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

STK Oppsummering

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Høgskolen i Telemark. Institutt for økonomi og informatikk FORMELSAMLING Statistikk I. Til bruk ved eksamen. Per Chr. Hagen

Foreleses onsdag 8. september 2010

Kapittel 4.4: Forventning og varians til stokastiske variable

MAT4010 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2. Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Tilfeldige variable (5.2)

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.20).

Test, 3 Sannsynlighet og statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Denne uken: Kapittel 4.3 og 4.4

Statistikk 1 kapittel 5

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians.

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

Forelesning 5: Kontinuerlige fordelinger, normalfordelingen. Jo Thori Lind

Statistikk 1 kapittel 5

Sannsynlighetsregning

Sannsynlighetsbegrepet

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

µ = E(X) = Ʃ P(X = x) x

SANNSYNLIGHETSREGNING

ECON240 Høst 2017 Oppgaveseminar 1 (uke 35)

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Innledning kapittel 4

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

ECON240 Vår 2018 Oppgaveseminar 1 (uke 6)

TMA4240 Statistikk H2010

Utfordring. TMA4240 Statistikk H2010. Mette Langaas. Foreleses uke 40, 2010

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger

Sannsynlighet og statistikk

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

Innledning kapittel 4

Stokastisk variabel. Eksempel augefarge

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

Kap. 7 - Sannsynlighetsfordelinger

Statistikk 1 kapittel 4

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Statistikk. Forkurs 2017

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

Statistikk. Forkurs 2018

INNHOLD. Matematikk for ungdomstrinnet

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

Sannsynlighet og statistikk S2 Løsninger

Sannsynlighetsregning og Statistikk.

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Introduction to the Practice of Statistics

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

6 x P (X = x) = x=1 = P (X 2 = 6)P (X 2 = 6)P (X 3 = 6) =

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Kontinuerlige stokastiske variable.

Formelsamling V-2014 MAT110. Statistikk 1. Per Kristian Rekdal

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

Slide 1. Slide 2 Statistisk inferens. Slide 3. Introduction to the Practice of Statistics Fifth Edition

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

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

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

DEL 1 GRUNNLEGGENDE STATISTIKK

3.4: Simultanfordelinger (siste rest) 4.1,4.2,4.3: Multivariat del (ferdig med kapittel 3 og 4 etter denne forelesningen)

UNIVERSITETET I OSLO

Kapittel 2: Sannsynlighet

A) B) 400 C) 120 D) 60 E) 10. Rett svar: C. Fasit: ( 5 6 = 60. Hvis A, B, C er en partisjon av utfallsrommet S, så er P (A B) lik.

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

Kapittel 2: Hendelser

Transkript:

Terningkast Halvor Aarnes, UiO, 2014 Innhold Ett terningkast og utfallsrom... 1 Union og snitt... 4 Betinget sannsynlighet... 5 Forventningsverdi E(X) og varianse Var(X)... 5 Konfidensintervall for proporsjoner... 7 Sum av to terninger... 8 Sum av tre terninger... 12 Triangulære tall... 15 Ett terningkast og utfallsrom Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6 Sannsynligheten P for et av disse tallene i et terningkast er 1/6. 1

P 1 6 1, 2, 3, 4, 5, 6 X er en diskret (diskontinuerlig) stokastisk (tilfeldig) variabel som representerer alle mulige utkomme av et terningkast. Et terningkast stokastisk eksperiment. Variabelen X har ingen enkeltverdi, men har en statistisk diskret sannsynlighetsfordeling av verdier. P(X = x i ) betyr sannsynligheten for at den tilfeldige variabelen X skal ha verdien x i, hvor x i er et tall i utfallsrommet {1, 2, 3, 4, 5, 6}. En hendelse kan ikke samtidig både skje og ikke skje, de utelukker hverandre gjensidig. Når terningen kastes er alle utfall 1 til 6 uavhengige av hverandre. Sannsynlighet P som befinner seg i intervallet [0, 1] er en tellbar egenskap som tilhører en samling undermengder (delmengder) av en universell mengde, det totale utfallsrommet S. Den totale sannsynlighet er lik 1, P(S) = 1, og sannsynligheten kan aldri være større enn 1. Den diskrete variabelen X for et terningkast er uniformt fordelt og summen av sannsynlighetene blir lik 1: P 1 Vi ønsker å uttrykke sannsynligheten for en hendelse (event) i S. Sannsynlighet har en analogi med en masse = 1 som kan bli fordelt i varierende tykkelse over et område på den reelle tall-linjen. Noen steder på aksen tall-linje plasserer man mye av massen, på andre deler lite eller ingenting. Der hvor man har plassert mest masse blir det størst sannsynlighet. Dette gjenspeiles i begrepet sannsynlighettetthetsfunksjon. Hvis det ikke er noen skjevhet i uttaket av prøver fra S så vil punktsannsynligheten P(x i ) være lik for alle elementene (objektene) x i i S. Sannsynligheten P uttrykkes som en fraksjon (brøk), prosent eller desimaltall e.g. ½ = 50% = 0.05. Sannsynligheten for at hendelse A skal skje, P(A), er lik brøken antall måter man kan få hendelse A (=suksess) 2

dividert på det totale utfallsrommet S som inneholder antall mulige utkomme. Den komplementære hendelsen,, at A ikke skjer, blir 1-P(A). 1 Sannsynligheten for å kaste en treer er P(X = 3) = 1/6. Figur 1. Simulering av utfall av ett terningkast gjentatt en million ganger, og som gir en uniform fordeling av sannsynligheter, 1/6 = 0.1666 Alle utfallene 1til 6 er like sannsynlige. 3

Figur 2. Simulering av utfall av ett terningkast gjentatt en million ganger, Alle utfallene 1til 6 er like sannsynlige, som også vist i Figur 1. Sannsynligheten for å få en sekser i ett terningkast er P(X = 6) = 1/6, sannsynligheten for å få to seksere i to terningkast er 1/6 2 = 1/36. Dette er to uavhengige hendelser hvor sannsynligheten følger multiplikasjonsregelen. Sannsynligheten for å få tre seksere i tre terningkast er 1/6 3 =1/216. Sannsynligheten for å få n seksere i n terningkast er 1/6 n. Sannsynligheten for ikke å få en sekser i et terningkast er 1-P(X = 6) = 5/6. Union og snitt Union (U) tilsvarer logisk og. Snitt ) tilsvarer logisk eller. Sannsynligheten for at terningen viser 4, 5 eller 6 blir: 4 6 4 1 1 6 6 1 6 1 2 1. Hva er sannsynligheten for å få et liketall eller et multiplum av 3 (delelig på 3) ved å kaste en terning? Vi har undermengden liketall: A = {2, 4, 6} fra utfallsmengden S

og undermengden multiplum av 3: B = {3, 6} Vi er interessert i unionen AUB = {2, 3, 4, 6} P(AUB) = 4/6 = 2/3, fordi unionen har 4 elementer. Vi kunne ha regnet ut på en annen måte: 3 2 6 6 1 6 4 6 2 3 Sannsynligheter kan visualiseres med Venn-diagram. Betinget sannsynlighet 1.Vi kaster en vanlig spillterning med utfallsrommet S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Det er kjent at resultatet er et liketall, det vil si undermengden A = {2, 4, 6}, og vi har en en betinget sannsynlighet. P(B A). Gitt hendelse A, hva er sannsynligheten for hendelse B. Hva er sannsynligheten for at et av disse liketallene er delelig med 3? Dette gir undermengden B = {3, 6}). Hvis begge disse hendelsene skal være oppfylt er det snittet av A og B, A B = {6} Sannsynligheten for B gitt A blir: 1 6 3 6 1 3 Forventningsverdi E(X) og varianse Var(X) Sannsynlighetsteori er studiet av tilfeldige utkomme i et eksperiment. Tilfeldig betyr at utkomme ikke er fastlagt på forhånd, det er innebygget en usikkerhet i eksperimentutfallet. Sannsynlighet og mengdelære har samme logiske struktur. Forventningsverdi E(X) for en diskret variabel er: 5

For ett terningkast: Forventningen E(X) for et kast av en perfekt eller rettferdig terning, hvor X er alle mulige utfall, er 3.5. Du får ikke 3.5 ved å kaste en terning, men det er et veiet gjennomsnitt (middelverdi). 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 21 6 6 6 6 6 6 6 3.5 Jo større variansen er desto mindre sannsynlig er det å treffe på forventningsverdien. Variansen Var(X) for en diskret variabel er: Kan også skrives som: µ hvor µ er gjennomsnittsverdien Forventning og varianse eksisterer bare hvis rekkene konvergerer. V ariansen ved å gjenta ett terningkast blir ca. 2.9: 13.5 1 6 23.5 1 6 3 3.5 1 6 4 3.5 1 6 5 3.5 1 1 63.5 2.9166 6 6 Fordelingsfunksjonen (sannsynlighetsmassefunksjonen) 6

Sannsynlighetstettsfunksjonen f(x) for en stokastisk diskret variabel X er: Hvis X er en tilfeldig endimensjonal variabel som inneholder objektene x så vil fordelingsfunksjonen F(x) (sannsynlighetsmassefunksjonen) være definert som: Den kumulative sannsynligheten,kumulativ fordelingsfunksjon F(x), får vi ved å summere punktsannsynlighetene. Fordelingsfunksjonen F(x) befinner seg i [0,1], slik at for alle reelle x: 0 1 lim 0 lim 1 Hvis massen er plassert slik at det er brudd i plasseringen er fordelingsfunksjonen diskret (diskontinuerlig), og er massen plassert kontinuerlig er fordelingsfunksjonen kontinuerlig. Konfidensintervall for proporsjoner Hvis man har X suksess i n forsøk så blir andelen suksess vi bruker p hatt ( )om et forhold i en prøve, og p for populasjonen. Gjennomsnittet til samplingsfordelingen til blir lik p. Det finnes forskjellige metoder for beregning av konfidensintervall for proporsjoner. Tradisjonelt har man bare brukt: 1 1.96 7

men den er ofte lite dekkende og bedre er er Agresti-Coull metoden for beregning av konfidensintervallsom hvor man tilføyer to suksess og to ikke-suksess: 2 4 Konfidensintervallet for forholdet blir: 1 1 4 4 hvor Z = 1.96 for 95% konfidensintervall og Z = 2.58 got 99% konfidensintervall. Sum av to terninger Utfallsrommet for summen av antall øyne på for de sidene som vender opp ved kast av to rettferdige terninger er: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Vi skal summere øyne på to terninger. Følgende 6 x 6 matrise viser mulige utfall for summen av to terninger. Antall mulige utfall ved kast av to terninger er lik 36 (6 2 ). 8

Figur 3. Simulering av summen av to terninger gjentatt 100000 ganger. Histogrammet er symmetrisk med summen 7 som det mest sannsynlige utfall, og de mest sjelde utfall er summen 2 = 1 + 1 og 12 = 6 + 6. 1, 1 2, 1 3, 1 4, 1 5, 1 6, 1 1, 2 2, 2 3, 2 4, 2 5, 2 6, 2 1, 3 2, 3 3, 3 4, 3 5, 3 6, 3 1, 4 2, 4 3, 4 4, 4 5, 4 6, 4 1, 5 2, 5 3, 5 4, 5 5, 5 6, 5 1, 6 2, 6 3, 6 4, 6 5, 6 6, 6 Punktsannsynlighetene for summering av øyne på to terninger blir: 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1/36 1/18 1/12 1/9 5/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36 9

Disse sannsynlighetene kommer som skrålinjer i matrisen ovenfor, nederst fra venstre og opp mot høyre. 1+1=2 2+1=3 3+1=4 4+1=5 5+1=6 6+1=7 1+2=3 2+2=4 3+2=5 4+2=6 5+2=7 6+2=8 1+3=4 2+3=5 3+3=6 4+3=7 5+3=8 6+3=9 1+4=5 2+4=6 3+4=7 4+4=8 5+4=9 6+4=10 1+5=6 2+5=7 3+5=8 4+5=9 5+5=10 6+5=11 1+6=7 2+6=8 3+6=9 4+6=10 5+6=11 6+6=12 Figur 4. Stolpediagram som viser simulering av summen to terninger gjentatt 100000 ganger. 1. Hva er sannsynligheten for å kaste summen 7 med to terninger? 6/36 = 1/6 2. Hva er sannsynligheten for å kaste summen 6 ved kast av to terninger? 5/36 = 13.9%. Summen av sannsynlighetene for hele utfallsrommet er lik 1. Vi kan regn ut forventet verdi E(X) og varians Var(X) for summen av to terninger. Forventet verdi blir ca. 7 og variansen er ca. 5.8 10

Figur 4. Stolpediagram som viser den kumulative sannsynlighetsfordelingen med diskrete verdier hvor summen av alle sannsynlighetene blir lik 1. Oppgave Kast to terninger og beregn summen av punkter ( øyne ) for de to sidene som vender opp. Gjenta forsøket minst 30 ganger. Sett en strek for hver gang summen blir lik tallet i tabellen nedenfor. Lag en grafisk framstilling Sum Strek for hvert utkomme Totalantall 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11

Vi kan regn ut forventet verdi E(X) og varians Var(X) for summen av to tern inger. Fremstill resultatet grafisk og sammenlign med de teoretiske utfa llene. Sum av tre terninger Det er 6 3 =216 mulige utfall ved kast av tre terninger. Det er det samme om en terning kastes tre ganger eller tre terninger en gang hvis det ikke er noen interaksjon mellom terningene. Sannsynligheten for hvert av disse utfallene er1/216 Utfallsrommet for summen av antall øyne på for de sidene som vender opp ved kast av tre terninger 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 Alle mulige kombinasjoner for summen ved kast av tre terninger er 6 3 =216. 12

Antall mulige utkomme for sum av kast av tre terninger: Sum Antall utkomme 3 1 4 3 5 6 6 10 7 15 8 21 9 25 10 27 11 27 12 25 13 21 14 15 15 10 16 6 17 3 18 1 Det er bare 1 måte å få sum 3 = 1+1+1 og 18 = 6+6+6 Figur 5. Histogram for sannsynlighetene for simulering av sum av tre terninger gjentatt 100000 ganger. Histogrammet er symmetrisk. 13

Figur 6. Stolpediagram som viser frekvensen av sum av tre terninger gjentatt 100000 ganger. Figur 7. Stolpediagram som viser den kumulative sannsynlighetsfordelingen med diskrete verdier for summen av tre terninger, hvor summen av alle sannsynlighetene blir lik 1. 14

Forventningsverdien E(X) for sum av tre terninger er ca. 10.5. Oppgave Kast tre terninger og beregn summen av punkter ( øyne ) for sidene som vender opp. Gjenta forsøket minst 30 ganger. Sett en strek for hver gang summen blir lik tallet i tabellen nedenfor. Framstill grafisk Sum Strek for hvert utfall Totalantall 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1. Hvis du kaster ti terninger samtidig eller hver for seg. Hva er sannsynligheten for å få akkurat tre seksere? Ca. 15.5%. Dette er ti Bernoulli-forsøk med mulig utkomme 1/6 (sukse ss) og 5/6 (ikke-suksess). Triangulære tall Triangulære tall angir hvor mange måter heltallet N kan skrives som summen av tre positive tall. Eksempler på triangulære tall er 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, Et triangulære tall T n 1 2 15

Summen av to påhverandre følgende triangulære tall er et kvadrattall. For tabellen over er for n > 8 er det ikke lenger triangulære tall. Tallet 9 kan skrive s som 1+1+7, 1+7+1, 7+1+1, men siden terningen stopper ved tallet 6 følger ikke sum av terninger rekken lenger de triangulære tallene, men symmetrien kommer tilbake igjen for n > 12. Referanser Wikipedia R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.r-project.org/ (PS. På min gamle hjemme-pc har jeg ikke fått somlet meg til en oppdatering). 16