Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11

Like dokumenter
Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

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

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksempel 1

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

Deterministiske fenomener MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Sannsynlighetsbegrepet

Betinget sannsynlighet

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Sannsynlighet 1P, Prøve 1 løsning

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Betinget sannsynlighet, Total sannsynlighet og Bayes setning

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Betingede sannsynligheter Fra spøkefull Monty Hall til alvorsfull kreftdiagnostikk

STK1100 våren 2015 P A B P B A. Betinget sannsynlighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksemplet motiverer definisjonen:

SANNSYNLIGHETSREGNING

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes' setning: En introduksjon med forslag til klasseaktivitet og prosjektoppgave

Oppgave 1 dvs 2 kort med samme verdi og 3 kort med ulike andre verdier. 4 verdier paret kan ta, og de to kortene i paret kan velges på måter.

Innledning kapittel 4

Blokk1: Sannsynsteori

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]

TMA4240 Statistikk Høst 2015

MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

TMA4240 Statistikk H2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

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

Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

STK Oppsummering

Innledning kapittel 4

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Oppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt av binomialkoeffisienten

UNIVERSITETET I OSLO

Kompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2

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

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

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

Trekking uten tilbakelegging. Disjunkte hendelser (4.5) Forts. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

UNIVERSITETET I OSLO

6 Sannsynlighetsregning

1 Sannsynlighetsrgning

TMA4240 Statistikk Høst 2012

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

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

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

Sannsynlighetsregning

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

1T kapittel 4 Sannsynlighet Løsninger til innlæringsoppgavene

Introduction to the Practice of Statistics

Oppgaven består av 9 delspørsmål som anbefales å veie like mye. Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom << >>. Oppgave 1

Notasjon og Tabell 8. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Oppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8

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

Tall i arbeid Påbygging Kapittel 2 Sannsynlighetsregning Løsninger til innlæringsoppgavene

Kapittel 4: Sannsynlighet - Studiet av tilfeldighet

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Hypergeometrisk modell

UNIVERSITETET I OSLO

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Loven om total sannsynlighet. Bayes formel. Testing for sykdom. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Econ 2130 Forelesning uke 10 (HG) Geometrisk og normal fordeling

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

9.5 Uavhengige hendinger

TMA4240 Statistikk 2014

Kapittel 2: Sannsynlighet

Kombinatorikk og sannsynlighet R1, Prøve 2 løsning

STK1100 våren 2017 Kombinatorikk

Prøve 6 1T minutter. Alle hjelpemidler

TMA4245 Statistikk Høst 2016

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Noen viktige sannsynlighetsmodeller

Løsningsforslag til seminar 4 Undervisningsfri uke

Sannsynlighet (Kap 3)

Løsningsforslag ST2301 Øving 4

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

LØSNINGER UKE 6, STK1100. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år

Sannsynlighetsregning

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

Løsningsskisse for oppgavene til uke 7

STK juni 2006

Statistikk og økonomi, våren 2017

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Matematisk Institutt

Kap. 7 - Sannsynlighetsfordelinger

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

STK juni 2018

Transkript:

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11 På bakgrunn av materiale fra Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1

Vi vil først ved hjelp av et eksempel se intuitivt på hva betinget sannsynlighet betyr: Vi legger fire røde kort og to svarte kort i en bunke 2

Trekker tilfeldig ett kort og så ett kort til Ser på begivenhetene: A = "første kort rødt" B = "andre kort svart" Vi har at P(A) = 4/6 = 2/3 Hvis A har inntruffet er sannsynligheten for B lik 2/5 Dette er den betingede sannsynligheten for B gitt A Vi skriver P(B A) = 2/5 3

I eksemplet er det intuitivt klart hva betinget sannsynlighet er Det er ikke alltid like enkelt: Hva er den betingede sannsynligheten for at begge kortene er røde gitt at minst ett av dem er rødt? Hva er den betingede sannsynligheten for at det første kortet er rødt gitt at det andre er svart? Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Vi vil bruke et eksempel til å motivere definisjonen 4

Norske barn delt inn etter kjønn og fargeblindhet (i prosent): Normal Fargeblind Totalt Gutt 47.3 4.1 51.4 Jente 48.3 0.3 48.6 Totalt 95.6 4.4 100 Registrerer kjønn og fargesyn for tilfeldig valgt barn. Begivenheter: F = "fargeblind" og G = "gutt" Vi har P(G) = 0.514 og P(F G) = 0.041 "Opplagt" at U 0.041 PF ( G) PF ( G ) = = 0.514 PG ( ) 5

Eksemplet motiverer definisjonen: PAB ( ) = PA ( B) PB ( ) Ved å bytte om "rollene" til A og B PB ( A) = PA ( B) PA ( ) 6

Vi ser igjen på korteksemplet: Trekker tilfeldig ett kort og så ett kort til A = "første kort rødt" B = "andre kort svart" Vil bestemme P(B A) ut fra definisjonen (det gir en "sjekk" på at definisjonen er rimelig) 7

Vi kan trekke to kort på 6. 5 = 30 måter Vi kan trekke først et rødt og så et svart kort på 4. 2 = 8 måter Vi kan trekke det første kort rødt på 4. 5 = 20 måter Det gir PA ( B) = 8 30 PA= ( ) 20 30 Dermed er PB ( A) = PA ( B) PA ( ) 8/ 30 8 2 = = = 20 / 30 20 5 (selvfølgelig!) 8

Men hva er den betingede sannsynligheten for at det første kortet er rødt gitt at det andre er svart? (Jf. det andre spørsmålet ovenfor) A = "første kort rødt" B = "andre kort svart" Vil bestemme P(A B) 9

Vi har funnet at PA ( B) = 8 30 Vi kan få et svart kort andre gang på to måter: først rødt, så svart kort, dvs A B c to svarte kort, dvs A B c PB ( ) = PA ( B) + PA ( B) 4 2 21 10 1 65 65 30 3 = + = = dvs lik sannsynligheten for at første kort er svart! PAB ( ) = PA ( B) PB ( ) 8 / 30 8 4 = = = 10 / 30 10 5 10

Hva betyr det egentlig at den betingede sannsynligheten er 4/5 = 80% for at det første kortet er rødt gitt at det andre er svart? Husk at sannsynlighet er relativ frekvens i det lange løp At P(A) = 2/3 betyr at det første kortet vil være rødt ca 2/3 av gangene i det lange løp At P(A B) = 4/5 betyr at hvis vi bare teller med de gangene der det andre kortet er svart, så vil det første kortet være rødt ca 4/5 av disse gangene i det lange løp 11

Produktsetningen Definisjon av betinget sannsynlighet: PAB ( ) = PA ( B) PB ( ) Denne gir produktsetningen: PA ( B) = PAB ( ) PB ( ) Tilsvarende: PA ( B) = PA ( ) PB ( A) 12

Ovenfor fant vi P(A B) i korteksemplet som "antall gunstige delt på antall mulige utfall" Vi kan også finne denne sannsynligheten ved produktsetningen Vi har PA= ( ) 4 6 U og Dermed gir produktsetningen: PA ( B) = PA ( ) PB ( A) 4 2 8 = = 6 5 30 PB ( A ) = 2 5 13

Produktsetningen for tre begivenheter: PA ( B C) = P( A B) P( C A B) = P( A) P( B A) P( C A B) Produktsetningen gjelder på tilsvarende måte for fire og flere begivenheter 14

Etter offentlig statistikk er sannsynligheten 95% for at 65 år gammel kvinne skal bli minst 70 år 91% for at 70 år gammel kvinne skal bli minst 75 år 85% for at 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år Hva er sannsynligheten for at 65 år gammel kvinne skal bli minst 80 år? Tar for oss 65 år gammel kvinne: A = "kvinnen blir minst 70 år" B = "kvinnen blir minst 75 år" C = "kvinnen blir minst 80 år" 15

Opplysningene gir: P(A)=0.95 P(B A) = 0.91 P(C A B) = 0.85 Hvis kvinnen blir minst 80 år, blir hun også minst 70 år og minst 75 år Derfor er U A B C = C P(minst 80 år) = PC ( ) = PA ( B C) = P( A) P( B A) P( C A B) = 0.95 0.91 0.85 = 0.73 16

Total sannsynlighet Vi kan skrive en begivenhet A som en disjunkt union av c og A B A B Dette og produktsetningen gir setningen om total sannsynlighet B A c B c PA ( ) = PA ( B) + PA ( B ) c c = PA ( B) PB ( ) + PA ( B ) PB ( ) 17

En bedrift produserer varer på to maskiner Maskin I produserer 35% av varene Maskin II produserer 65% av varene 3% av varene fra maskin I er defekte 1% av varene fra maskin II er defekte En vare velges tilfeldig fra lageret Hva er sannsynligheten for at varen er defekt? 18

A = "varen er defekt" B = "varen kommer fra maskin I" c PB ( ) = 0.35 PB ( ) = 0.65 c PAB= ( ) 0.03 PAB ( ) = 0.01 Setningen om total sannsynlighet gir: PA ( ) = PA ( B) PB ( ) + PA ( B ) PB ( ) c c = 0.03 0.35 + 0.01 0.65 = 0.017 19

Bayes setning Definisjon av betinget sannsynlighet: PB ( A) = PA ( B) PA ( ) Bruker produktsetningen for telleren og total sannsynlighet for nevneren og får Bayes setning PB ( A) = PA ( B) PB ( ) c c PA ( B) PB ( ) + PA ( B ) PB ( ) 20

Mer generell versjon i boken s. 285: 21

Se på eksempelet med produksjon av varer. Hvis varen er defekt, hva er da sannsynligheten for at den kommer fra den første maskinen? A = "varen er defekt" B = "varen kommer fra maskin I" PB ( ) = 0.35 PB ( ) = 0.65 PAB= ( ) 0.03 c PAB ( ) = 0.01 Bayes setning gir: c 0.03 0.35 0.03 0.35+ 0.01 0.65 PB ( A) = = 0.62 22

En kvinne tar en mamografiundersøkelse Se på begivenhetene: S = "kvinnen har brystkreft" M = "mammogrammet viser tegn på kreft" Fra erfaringer med mammografi har vi PM ( S ) = 0.95 PM ( S ) = 0.035 Vi antar at PS ( ) = 0.007 c 23

Anta at mammogrammet viser tegn på kreft Hva er da sannsynligheten for at kvinnen virkelig har kreft? Bayes setning gir: PS ( M) = = PM ( S) PS ( ) c c PM ( S) PS ( ) + PM ( S ) PS ( ) 0.95 0.007 0.95 0.007 + 0.035 0.993 = 0.16 Selv om mammogrammet viser tegn på kreft, er det bare 16% sannsynlig at hun virkelig har det 24