Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Like dokumenter
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

FASIT TIL NOEN OPPGAVER I SANNSYNLIGHET OG KOMBINATORIKK. Oppgave 9 a) 8 utfall: MMM, MMK, MKM, MKK, KMM, KMK, KKM, KKK b)

Binomisk fordeling. Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Ulike typer utvalg. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Ordnet utvalg uten tilbakelegging. Ordnet utvalg med tilbakelegging.

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!

Betinget sannsynlighet

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

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

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

S1 kapittel 7 Sannsynlighet Løsninger til oppgavene i boka

Deterministiske fenomener MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

1T kapittel 4 Sannsynlighet Løsninger til innlæringsoppgavene

Løsninger. Innhold. Sannsynlighet Vg1P

Regneregler for forventning og varians

STK1100 våren 2017 Kombinatorikk

S1 kapittel 7 Sannsynlighet Løsninger til oppgavene i boka

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

statistikk, våren 2011

Sannsynlighet løsninger

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

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

Sannsynlighet S1, Prøve 2 løsning

Innledning kapittel 4

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

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

Kapittel 10. Sannsynlighetsregning

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Tall i arbeid Påbygging Kapittel 2 Sannsynlighetsregning Løsninger til innlæringsoppgavene

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

Oppgaver. Innhold. Sannsynlighet Vg1P

Innledning kapittel 4

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

Notater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I

Test, 3 Sannsynlighet og statistikk

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

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

Sannsynlighetsbegrepet

Binomisk fordeling. Hypergeometrisk fordeling. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi har følgende situasjon: = = 2

Sannsynlighet og statistikk S2 Løsninger

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

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

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

Notat kombinatorikk og sannsynlighetregning

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

Kapittel 9. Sannsynlighetsregning

Kapittel 4: Sannsynlighet - Studiet av tilfeldighet

Kombinatorikk og sannsynlighet løsninger

Sannsynlighet oppgaver

Statistikk 1 kapittel 5

Statistikk 1 kapittel 5

Statistikk 1 kapittel 5

Kapittel 8. Sannsynlighetsregning

Sannsynlighet for alle.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk (5sp), våren 2012 BMF100 Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (10sp), våren 2012

µ = E(X) = Ʃ P(X = x) x

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Statistikk og økonomi, våren 2017

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

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

10.4 Sannsynligheter ved flere i utvalget (kombinatorikk)

S2 kapittel 6 Sannsynlighet

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

Sannsynlighetsregning

Statistikk 1 kapittel 5

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

Hypotesetesting. Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan. H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf:

6 Sannsynlighet. Læreplanmål for 1P og 2P-Y. Læreplanmål for 1T

Kapittel 5: Tilfeldige variable, forventning og varians.

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

Kapittel 4. Sannsynlighetsregning

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.

SANNSYNLIGHETSREGNING

S1 kapittel 3 Sannsynlighet Løsninger til innlæringsoppgavene

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

Sannsynlighet og statistikk S2 Oppgaver

Eksamen REA3026 S1, Våren 2012

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

STK1100 våren Generell introduksjon. Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov)

Matematikk GS3 Temaer våren 2013 DEL 1: GEOMETRI. 1. Måleenheter. 1.1 Lengdeenheter. 1.2 Arealenheter. Eksempel 1: Gjør om 5 m til dm, cm og mm

Fra første forelesning:

4.4 Sum av sannsynligheter

INNHOLD. Matematikk for ungdomstrinnet

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

Kræsjkurs i statistikk

Oppgaver i sannsynlighetsregning 3

Matematikksenterets 10-årsjubileumskviss

6 Sannsynlighetsregning

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Transkript:

MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Tilfeldige variabler og sannsynlighetsfordelinger Hypergeometrisk fordeling Binomisk fordeling Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Tilfeldige variabler Når vi kaster to terninger er det 3 utfall Vi er ofte ikke interessert i de enkelte utfallene Vi kan for eksempel bare være interessert i X = «summen av antall øyne» X er en tilfeldig variabel (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) (,5) (2,5) (3,5) (,5) (5,5) (,5) (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) (,3) (2,3) (3,3) (,3) (5,3) (,3) (,2) (2,2) (3,2) (,2) (5,2) (,2) (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) 2 De mulige verdiene til X er 2, 3,,,, 2 Vi får tabellen: Ved å telle opp antall gunstige utfall for hendelsen «X = k» kan vi bestemme P(X = k) for k = 2, 3,, 2 (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) (,5) (2,5) (3,5) (,5) (5,5) (,5) (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) (,3) (2,3) (3,3) (,3) (5,3) (,3) (,2) (2,2) (3,2) (,2) (5,2) (,2) (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) «X = 7» P(X = 7) = /3 3 Tabellen gir sannsynlighetsfordelingen til X Summen av sannsynlighetene i tabellen er lik én Vi kan vise sannsynlighetsfordelingen med et stolpediagram

a) Det er åtte mulige utfall: KKK,KKM, KMK, MKK, MMK, MKM, KMM, MMM Hvert av utfallene har sannsynlighet /8 b) X kan få verdiene 0,, 2 og 3 X=0: KKK X=: KKM, KMK, MKK X=2: MMK, MKM, KMM X=3: MMM c) k P( X = k) 0 2 3 3 3 8 8 8 8 5 (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) Y = (,5) (2,5) (3,5) (,5) (5,5) (,5) Y = 5 (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) Y = (,3) (2,3) (3,3) (,3) (5,3) (,3) Y = 3 (,2) (2,2) (3,2) (,2) (5,2) (,2) Y = 2 (,) (2,) (3,) (,) (5,) (,) Y = Mulige verdier for Y er, 2, 3,, 5 og (se figuren ovenfor) k 2 3 5 9 7 5 3 P( Y = k) 3 3 3 3 3 3 Repetisjon fra forrige forelesning Eksempel.: I en kartong er det 2 sikringer Fire av dem er defekte, resten er i orden Vi trekker tilfeldig tre sikringer Hva er sannsynligheten for at én er defekt? Antall mulige utvalg 2 3 = 220 Antall gunstige utvalg 2 220 8 2 P(én defekt sikring) 0.509 = 28 = 2 7 Hypergeometrisk fordeling Eksempel 7.: I en kartong er det 2 sikringer Fire av dem er defekte, resten er i orden Vi trekker tilfeldig tre sikringer X = «antall defekte sikringer vi trekker» Vi vil finne P(X = k) Antall mulige utvalg 2 3 Vi kan trekke k defekte på måter Vi kan trekker 3 k som er i orden på 8 3 måter

Antall gunstige utvalg for k defekte (og 3 k som er i orden) er Sannsynlighetsfordelingen til X Sannsynlighetsfordelingen gir 8 3 P( X = 0) = 0.255 P( X = ) = 0.509 P( X = 2) = 0.28 P( X = 3) = 0.08 9 Generelt har vi følgende situasjon: Vi har en mengde med N elementer (I eksempel 7. er dette mengden av de 2 sikringene) Elementene i mengden kan deles inn i to delmengder D og D Det er m elementer i D og N m elementer i D (I eksempel 7. er de to delmengdene de defekte og de ikke-defekte sikringene. Det er defekte sikringer og 2 - = 8 som er i orden) Vi trekker tilfeldig n elementer fra mengden (I eksempel 7. trekker vi 3 sikringer) 0 La X være antall elementer vi trekker fra D Ved å resonnere som i eksempelet finner vi at X har sannsynlighetsfordelingen Vi kan bruke sannsynlighetskalkulatoren i GeoGebra til å bestemme P(X=k) Vi sier at X er hypergeometrisk fordelt Her skriver du inn antall elementer i mengden (populasjonen) du trekker fra Her skriver du inn antall elementer i delmengden D Her skriver du inn antall elementer du trekker fra mengden

Eksempel 7.2: Når du tipper én lottorekke, krysser du av sju tall fra til 3 Det trekkes tilfeldig ut 7 vinnertall La X være antall riktige vinnertall du tipper Sannsynlighetsfordelingen blir: 7 27 7 3 7 a) b.i) bare røde kuler = = 0 5 0 20 0.07 k = 0,, 2, 3, b.ii) 3 røde kuler og blå kule 3 3 = 20 0 20 =0.38 Binomisk fordeling Eksempel 7.3: I en søskenflokk er det fire barn Hva er sannsynligheten for at det er to gutter og to jenter i søskenflokken? b.iii) 2 røde kuler og 2 blå kuler 2 = 2 2 = 5 0 20 =0.29 5 La X = «antall gutter i søskenflokken» Vi vil finne P(X = 2) To eldste gutter, to yngste jenter: GGJJ Eldste og yngste gutt, to midterste jenter: GJJG Andre rekkefølger som gir to gutter og to jenter: GJGJ, JGGJ, JGJG og JJGG

Vi antar at barnas kjønn er uavhengig av hverandre P( GGJJ ) = 0.5 0.5 0.8 0.8 P( GJJG) = 0.5 0.8 0.8 0.5 = 0.5 0.8 = 0.5 0.8 Hver av de fire andre rekkefølgene som gir to gutter og to jenter har også sannsynligheten 0.5 0.8 Vi finner P(X=2) ved å legge sammen sannsynlighetene for de seks rekkefølgene som gir to gutter og to jenter: P( X = 2) = 0.5 0.8 = 0.37 a) Det er åtte andre rekkefølger som gir to seksere: SFSFF, SFFSF, FSSFF, FSFSF, FSFFS, FFSSF, FFSFS, FFFSS b) 2 3 5 5 5 5 P( SSFFF) = = 7 8 c) d) Samme sannsynlighet som i spørsmål b 2 3 5 P(to seksere) = 0 = 0. Vi ser på eksempel 7.3 Der fant vi at det var seks rekkefølger som gir to gutter og to jenter Det kunne vi funnet ut uten å skrive opp alle rekkefølgene For å velge en bestemt rekkefølge er det samme som å velge 2 plasser blant der det skal stå G G G 9 Det kan vi gjøre på 2 = måter 20

Generelt har vi følgende situasjon: Vi gjør n forsøk (I eksempel 7.3 er hvert barn et «forsøk») I hvert forsøk er det to muligheter: Enten inntreffer en bestemt begivenhet S ellers så gjør den ikke det (I eksempel 7.3 er hvert barn enten en gutt eller en jente) I hvert forsøk er sannsynligheten lik p for at S skal inntreffe (I eksempel 7.3 er sannsynligheten for gutt 5.%) La X være antall ganger S inntreffer i de n forsøkene Ved å resonnere som i eksempel 7.3 finner vi at X har sannsynlighetsfordelingen +, (,) Vi sier at X er binomisk fordelt Forsøkene er uavhengige (I eksempel 7.3 har vi antatt uavhengighet siden vi ser bort fra tvillinger, osv.) 2 22 GeoGebra Vi kan bruke sannsynlighetskalkulatoren i GeoGebra til å bestemme P(X=k) a) 3 23 b.i) b.ii) tre mynt) = - =3 3 fire mynt.- b.iii) fem mynt.-5 3 25 5 25 0.29 25 70 25 0.273 25 5 25 0.29

Eksempel 7.. En bestemt type frø spirer med 70% sannsynlighet Vi sår 20 frø. Hva er sannsynligheten for at nøyaktig 5 frø vil spire? La X være antall før som spirer Hvis frøene spirer uavhengig av hverandre, er X binomisk fordelt med n = 20 og p = 0.70 P (5 frø spirer) = P( X = 5) 20 5 0.703 0.30 3 = 0.79 25