31
1. UVOD U VJEROVATNOĆU VJEROVATNOĆA Numerička mjera izglednosti da će se jedan događaj desiti EKSPERIMENT Svaki proces koji generira dobro definisane ishode PROSTOR ISHODA Skup svih mogućih ishoda jednog eksperimenta STABLO ISHODA Grafički prikaz koristan za definisanje ishoda jednog eksperimenta koji se sastoji od više koraka

1. UVOD U VJEROVATNOĆU

Embed Size (px)

DESCRIPTION

UVOD U VJEROVATNOCU

Citation preview

Page 1: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

1. UVOD U VJEROVATNOĆU

VJEROVATNOĆANumerička mjera izglednosti da će se jedan događaj desiti

EKSPERIMENTSvaki proces koji generira dobro definisane ishode

PROSTOR ISHODASkup svih mogućih ishoda jednog eksperimenta

STABLO ISHODAGrafički prikaz koristan za definisanje ishoda jednog eksperimenta

koji se sastoji od više koraka

PRAVILOAko eksperiment može biti opisan kao sekvenca od k koraka, pri čemu prvi korak ima n1 mogućih ishoda, korak dva n2 mogućih ishoda, itd., ukupan broj ishoda tako definisanog eksperimenta iznosit će:

n1 n2... nk

Page 2: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

ZADATAK 1. ISHODI EKSPERIMENTA:

-VELIKO OŠTEĆENJE (VO)- MALO OŠTEĆENJE (MO)- NEMA OŠTEĆENJA (NO)

PROSTOR ISHODA : S=VO, MO, NO

ZADATAK 2.

a) STABLO ISHODA

b) PROSTOR ISHODA:

S=(P,P,P), (P,P,NP),(P,NP,P),(P,NP,NP),(NP,P,P),(NP,P,NP),(NP,NP,P),(NP,NP,NP)

BROJ ISHODA: 2x2x2= 8

c)

Page 3: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

2x2x2x2=16

ZADATAK 3.

a) BROJ ISHODA: 2x 2 = 4

b) PP- pozitivna preporukaNP – negativna preporukaO - odobravanje dozvoleNO - neodobravanje dozvole

STABLO ISHODA:

Page 4: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

ZADATAK 4.a) STABLO ISHODA

MOGUĆI BROJ ISHODA=10x10x10x10x10x10 = 106 = 1000 000 različitih tablica

b)SLOVO – SLOVO – BROJ – BROJ – BROJ - BROJ

(30-2)x(30-2)x10x10x10x10= 7 840 000

c) BROJ – BROJ – BROJ - SLOVO(A,E,J,K,M,T) – BROJ – BROJ - BROJ

Page 5: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

10x10x10x6x10x10x10 = 6 000 000BAZNI ZAHTJEVI VJEROVATNOĆE

- 0 ≤ P(E) ≤ 1

- Σ P(E) = 1

KLASIČNI METOD- Metod određivanja vjerovatnoće koji pretpostavlja da su ishodi

eksperimenta jednako mogući.

METOD RELATIVNE FREKVENCIJE- baziran na istorijskim i eksperimentalnim rezultatima

SUBJEKTIVNI METOD- baziran na subjektivnoj procjeni

DOGAĐAJ-skup koji sadrži kolekciju ishoda eksperimenta

UNIJA DOGAĐAJA A I B- Događaj koji sadrži sve ishode koji se nalazi u A, u B i u oba

PRESJEK DOGAĐAJA A I B- Događaj koji sadrži sve ishode koji se nalazi i u A i u B

Page 6: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

UZAJAMNO ISKLJUČIVI DOGAĐAJI- Događaji koji nemaju zajedničke ishode, tj. P(A∩B) = 0

KOMPLEMENT DOGAĐAJA A- Događaj koji sadrži sve ishode koji nisu u A

PRAVILO SABIRANJAP(AUB)=P(A) + P(B) - P(A∩B)

za uzajamno isključive događaje vrijedi:P(AUB)=P(A) + P(B)

USLOVNA VJEROVATNOĆA- vjerovatnoća jednog događaja pod uslovom da se desio drugi

događaj , npr. vjerovatnoća od A ako se desio B : P(A | B)= P(A∩B)/ P(B)

PRAVILO MNOŽENJAP(B∩A)= P(B | A) P(A) ili

P(A∩B)= P(A | B) P(B)

NEZAVISNI DOGAĐAJI- događaji A i B su nezavisni ako nemaju uticaja jedan na drugog

tj.važi:P(A | B)= P(A) i P(B | A)= P(B),

tako da važi kod pravila množenja za nezavisne događaje:

Page 7: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

P(A∩B)= P(A) P(B)

ZADATAK5. Pretpostaviti eksperiment bacanja dvije kockice i očitanja brojeva koji ispanu kao rezultat bacanja.

a)Koji metod preporučujete za određivanje vjerovatnoće ishoda?b)Koje vjerovatnoće pridružujete ishodima?c)Pokazati da pridružene vjerovatnoće zadovoljavaju dva osnovna

zakona vjerovatnoće.

IZRADAa)Klasični metod

b)Prostor ishoda: S={(1,1), (1,2),...(1,6), (2,1), (2,2), ..(2,6), (3,1), (3,2), ..(3,6),...(6,5),(6,6)} Broj ishoda : 6·6=36 P(S1)= P(S2)=...P(Si)=...=P(S36)= 1/36

c)0≤P(Si)= 1/36≤1 P(S)=Σ P(Si)=1

ZADATAK 6Prodavnica električnih uređaja je sakupila podatke o prodaji frižidera u zadnjih 50 sedmica. Podaci su prikazani u sljedećoj tabeli:

Page 8: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

Broj prodanih frižidera

Broj sedmica

0 61 122 153 104 55 2

Σ 50

Pretpostavimo da smo zainteresovani za eksperiment registrovanja broja prodanih frižidera u jednoj sedmici.a)Koliko ishoda ima ovaj eksperiment?b)Pridružiti vjerovatnoće ishodima i provjeriti da li zadovoljavaju

dva osnovna zahtjeva.

RJEŠENJE

a) UKUPAN BROJ ISHODA = 6 PROSTOR ISHODA: S= 0,1,2,3,4,5b)

P(0) = 6/50P(1) = 12/50P(2) = 15/50P(3) = 10/50P(4) = 5/50P(5) = 2/50

1. 0£ P(Si) £12. P(S) = SP(Si) =6/50+12/50+15/50+10/50+5/50+2/50=1

Page 9: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

ZADATAK 8.Razmotriti eksperiment bacanja para kockica. Pretpostaviti da nas interesuje suma brojeva na gornjim površinama kockica.

a)Koliko ishoda ima ovaj eksperiment?b)Navesti ishode eksperimentac)Kolika je vjerovatnoća dobijanja vrijednosti sume 7?d)Kolika je vjerovatnoća dobijanja vrijednosti sume 9 i više?e)Kako postoje šest mogućih parnih vrijednosti sume

(2,4,6,8,10,12) i samo pet mogućih neparnih vrijednosti (3,5,7,9,11), kockice pokazuju češće parne vrijednosti sume nego neparne. Da li se slažete sa tom tvrdnjom? Objasniti.

RJEŠENJE

a)UKUPAN BROJ ISHODA = 6 x 6 = 36

b)PROSTOR ISHODA: S= (1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (1,6), (2,1), (2,2), (2,3),

(2,4), .......(6,1), (6,2), (6,3), (6,4), (6,5), (6,6)

c)Neka je A-događaj da se dobila suma sedamP(A)= P(1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2), (6,1)=6 1/36 = 1/6

d)Neka je B- događaj da se dobije suma 9 i višeP(B)= P(3,6), (4,5), (4,6), (5,4), (5,5), (5,6), (6,3), (6,4), (6,5),

(6,6)= 10 1/36=10/36

Page 10: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

e)Neka je C- događaj da se dobije suma parne vrijednosti D - događaj da se dobije suma neparne vrijednosti

Dokazati istinitost tvrdnje da je P(C)> P(D)?!

P(A)= P(1,1), (1,3), (1,5), (2,2), (2,4), (2,6), (3,1), (3,3), (3,5), (4,2), (4,4), (4,6), (5,1), (5,3), (5,5), (6,2), (6,4), (6,6)= 18 1/36=

1/2P(B) = P(1,2), (1,4), (1,6), (2,1), (2,3), (2,5), (3,2), (3,4), (3,6),

(4,1), (4,3), (4,5), (5,2), (5,4), (5,6), (6,1), (6,3), (6,5)= 18 1/36=1/2

P(A) = P(B) Þ TVRDNJA NIJE ISTINITA

ZADATAK 10. Direktor prodavnice namještaja prodaje od nula do četiri komada namještaja svake sedmice. Na osnovu prethodnih iskustava, sljedeće vjerovatnoće su pridružene prodaji nijednog, jednog, dva, tri, četiri komada namještaja:P(0)=0,08P(1)=0,18P(2)=0,32P(3)=0,30P(4)=0,12a)Da li je validno pridruživanje vjerovatnoća?b)Neka je događaj A da je prodano dva ili manje komada u

sedmici. Naći P(A)?c)Neka je događaj B da je prodano četiri ili više komada u

sedmici. Naći P(B)?

Page 11: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

RJEŠENJEa)

0£P(Si)£ 1S P(Si) = P(S) = 1

Zaključak : Validno je pridruživanje vjerovatnoćab)

P(A) = P(2) + P(1) + P(0) = 0.32+0.18+0.08 = 0.58

c)P(B) = P(4) = 0.12

ZADATAK 12.Pretpostavimo da imamo prostor ishoda S={E1 , E2 ,E3 ,E4 ,E5 ,E6 ,E7 } i sljedeće vjerovatnoće pridružene ishodima:P(E1 )= 0,05P(E2 )= 0,20P(E3 )= 0,20P(E4 )= 0,25

P(E5 )= 0,15 P(E6 )= 0,10 P(E7 )= 0,05

Neka su događaji:A={E1 , E4 ,E6 }B={E2 , E4 ,E7 }C={E2 , E3 ,E5 , E7 }

a)Naći P(A), P(B), P(C)?

Page 12: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

b)Navesti ishode u presjeku događaja A i B. Kolika je vjerovatnoća presjeka?

c) Jesu li događaji A i B međusobno isključivi?d)Kolika je vjerovatnoća P(AUB)?e)Kolika je vjerovatnoća P(C)?

ZADATAK 13.Pretpostavimo da je P(A) = 0,30, P(B) = 0,25, i P(A∩B) = 0,20.a)Naći P(AUB), P(A|B), i P(B| A).b)Da li su događaji A i B nezavisni događaji? Zašto?

RJEŠENJEP(A)=0,30; P(B)=0,25; P(AÇB)=0,20a)P(AÈB)= P(A) + P(B)- P(AÇB)=0,30+0,25-0,20=0,35

P(AçB) =P(AÇB) / P(B) = 0,20/0,25 =0,8P(BçA)= P(AÇB) / P(A) = 0,20/0,30= 0,67

b)Događaji A i B su nezavisni ako je: P(AçB) = P(A) i P(BçA)= P(B)

ili da važi da je: P(AÇB)= P(A)P(B)

P(AçB) = 0,8 ¹ 0,30 = P(A) P(BçA)= 0,67 ¹ 0,25 = P(B)

P(AÇB)= 0,20 P(A)P(B)= 0,300,25 = 0,075 ¹ 0,20 = P(AÇB)

ZAKLJUČAK : Događaji A i B nisu nezavisni

Page 13: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

ZADATAK 14.

Studija uticaja pušenja na srčane bolesti na uzorku od 1000 ljudi starijih od 50 godina dala je sljedeće podatke:

Pušač Nepušač UkupnoIma bolest srca

100 80 180

Nema bolest srca

200 620 820

Ukupno 300 700 1000

a)Prikazati pridružene vjerovatnoće koje sumiraju rezultate studije

b)Kolika je vjerovatnoća da je čovjek iznad 50 godina pušač i da ima bolest srca?

c) Izračunati i interpretirati marginalne vjerovatnoće?

d)Ako je čovjek stariji od 50 godina pušač, kolika je vjerovatnoća da ima bolest srca?

e)Ako je čovjek stariji od 50 godina nepušač, kolika je vjerovatnoća da ima bolest srca?

f) Da li je istraživanje pokazalo da su pušenje i srčane bolesti nezavisni događaji? Koristiti vjerovatnoće za dokazivanje svog odgovora.

g)Kakav zaključak se može dati o vezi pušenja i srčanih bolesti?

Page 14: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

IZRADA

A – pušačB- ima bolest srca

a)Tabela pridruženih vjerovatnoća

Pušač Nepušač UkupnoIma bolest

srca100 / 1000 = 0,1 80 / 1000 = 0,08 180 / 1000 = 0,18

Nema bolest srca

200 / 1000 = 0,2 620 / 1000 = 0,62 820 / 1000 = 0,82

Ukupno 300 / 1000 = 0,3 700 / 1000 = 0,70 1000 / 1000 = 1,00Boldirane vrijednosti su vrijednosti parcijalnih vjerovatnoća, a ostale su zajedničke vjerovatnoće.

b)P(A Ç B) = 100 / 1000 = 0,1

c) P(A) = 300 / 1000 = 0,3P( ) = 700 / 1000 = 0,7P(B) = 180 / 1000 = 0,18P( ) = 820 / 1000 = 0,82

d)P(B çA) = P(A Ç B) / P(A) = 0,1 / 0,3 = 0,33

e) P(B ç ) = P( Ç B) / P( ) = 0,08 / 0,7 = 0,11

Page 15: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

f)P(B çA) = P(B)0,33 ¹ 0,18 Nisu nezavisni, odnosno pušenje i srčane bolest su zavisni su događaji

g) PUŠENJE JE ŠTETNO PO ZDRAVLJE

ZADATAK 15.

Apriorne vjerovatnoće A1, A2, A3 su P(A1) = 0,20 ; P(A2) = 0,30 ; P(A3) = 0,50. Uslovne vjerovatnoće događaja B pod uslovom dešavanja događaja A1, A2, A3 su: P(B çA1) = 0,50; P(B çA2) = 0,40; P(B çA3) = 0,30.

a) Izračunati P(B Ç A1), P(B Ç A2), P(B Ç A3).

b)Primijeniti Bayas – ovu teoremu za izračunavanje posteriorne vjerovatnoće P(A2 ç B).

c)Primijeniti tabelarni pristup za primjenu Bayas – ove teoreme na računanje P(A1 ç B), P(A2 ç B), P(A3 ç B).

IZRADA

a)P(B Ç A1) = P(B çA1) P(A1) = 0,50 0,20 = 0,10P(B Ç A2) = P(B çA2) P(A2) =0,40 0,30 = 0,12P(B Ç A3) = P(B çA3) P(A3) =0,30 0,50 = 0,15

Page 16: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

b)P (A2 ç B)= P(B çA2) P(A2) / P(B çA2) P(A2) + P(B çA1) P(A1) + P(B çA3) P(A3) =

=

c)

Događaj Apriorne vjerovatnoće

P(Ai)

Uslovne vjerovatnoće

P(B çAi)

Zajedničke vjerovatnoće

P (Ai Ç B)

Posteriorne vjerovatnoće

P (Ai ç B)A1 0,20 0,50 0,10 0,10 / 0,37 =

0,27A2 0,30 0,40 0,12 0,12 / 0,37=

0,32A3 0,50 0,30 0,15 0,15 / 0,37 =

0,411,00 P(B)=0,37 1,00

Page 17: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

Vjerovatnoće

P(B Ç A1) = P(B çA1) P(A1) = 0,50 0,20 = 0,10

P(B Ç A2) = P(B çA2) P(A2) =0,40 0,30 = 0,12

P(B Ç A3) = P(B çA3) P(A3) =0,30 0,50 = 0,15

ZADATAK 16. Naftna kompanija je zakupila zemljište na Aljasci. Preliminarna geološka ispitivanja su pokazala sljedeće apriorne vjerovatnoće:P(nafta visokog kvaliteta) = 0,50P(nafta srednjeg kvaliteta) = 0,20P(nema nafte) = 0,30

a)Kolika je vjerovatnoća pronalaženja nafte?

b)Nakon 200 m bušenja na prvoj bušotini, uzet je uzorak tla. Vjerovatnoće pronalaženja tragova nafte su sljedeće:

P( trag nafte çnafta visokog kvaliteta) = 0,20

Page 18: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

P( trag nafte çnafta srednjeg kvaliteta) = 0,80P( trag nafte çnema nafte) = 0,20.

Kako kompanija treba interpretirati test. Kolike su revidirane vjerovatnoće i kolika je sad vjerovatnoća pronalaženja nafte?

IZRADAA1 – nafta visokog kvaliteta ; P(A1) = 0,50A2 - nafta srednjeg kvaliteta ; P(A2) = 0,20A3 - nema nafte ; P(A3) = 0,30

a)P( pronalaženja nafte) = P(A1) + P(A2) = 0,50 + 0,20 = 0,70

b)B – trag nafteP(B çA1) = 0,20; P(B çA2) = 0,80; P(B çA3) = 0,20

Tabelarni pristup:

DogađajAi

Apriorne vjerovatnoće

P(Ai)

Uslovne vjerovatnoće

P(B çAi)

Zajedničke vjerovatnoće

P(Ai Ç B)

Posteriorne vjerovatnoće

P(Ai ç B)A1 0,50 0,20 0,10 0,10/0,32 =

0,31A2 0,20 0,80 0,16 0,16/0,32 =

0,50A3 0,30 0,20 0,06 0,06/0,32 =

0,191,00 P(B) = 0,32 1,00

P(B) = 0,32 – vjerovatnoća pronalaženja traga nafte

Page 19: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

Revidirane(posteriorne) vjerovatnoće:P(A1 ç B) = 0,31 - vjerovatnoća da je nađena nafta visokog kvaliteta pod uslovom da je pronađen trag nafte

P(A2 ç B) = 0,50 - vjerovatnoća da je nađena nafta srednjeg kvaliteta pod uslovom da je pronađen trag nafte

P(A3 ç B) = 0,19 - vjerovatnoća da nema nafte pod uslovom da je pronađen trag nafte

Vjerovatnoća pronalaženja nafte na bušotini od 200 metara:P(pronalaženja nafte) = P(A1 ç B) + P(A2 ç B) = 0,31 + 0,50 = 0,81

Vizuelni prikaz istraživanja putem stabla ishoda:

P(A1) P(B çA1) = P(Ai Ç B) =0,500,20=0,10

P(A2) P(B çA2) =P(A2 Ç B) =0,200,80=0,16

P(A3) P(B çA3) = P(A3 Ç B) =0,300,20=0,06

Page 20: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

Vjerovatnoća pronalaženja traga nafte: P(B) = 0,10+0,16+0,06=0,32

ZADATAK 17.Pri uspostavljanju proizvodnog procesa, neka mašina se može podesiti ispravno ili pogrešno. Vjerovatnoća ispravnog podešavanja je 0,90. Kada je ispravno podešena, mašina radi sa 5% neispravnih proizvoda. U slučaju pogrešnog podešavanja radi sa 75% neispravnih proizvoda.

a)Nakon što je mašina krenula sa radom, kolika je vjerovatnoća da je neispravan proizvod registrovan nakon što je testiran jedan proizvod?

b)Pretpostaviti da je jedan komad testiran od strane kontrolora neispravan. Kolika je vjerovatnoća da je mašina pogrešno podešena? Kakvu aktivnost ćete predložiti?

c)Prije nego je postupljeno po vašoj preporuci iz tačke b), testiran je još jedan dio i pronađen da je ispravan. Koristeći revidirane vjerovatnoće iz tačke b), kao apriorne vjerovatnoće, izračunati revidiranu vjerovatnoću da je mašina pogrešno podešena? Koju bi aktivnost sada predložili?

IZRADAA – ispravno podešena mašina

- pogrešno podešena mašinaB - ispravan proizvod - neispravan proizvod

P(A) = 0,90 ; P( ) = 1-0,90 = 0,10

Page 21: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

P( çA) = 0,05 ; P(B çA) = 1-0,05 = 0,95P( ç ) = 0,75 ; P(B ç ) = 1-0,75 = 0,25

a)P( ) =?P( ) = P( ÇA)+ P( Ç )=P( çA) P(A) + P( ç )P( ) = 0,050,90 + 0,750,10 =0,045+0,075 = 0,12

b) Primijenit će se Bayas-ova teorema (tabelarni pristup)

DogađajAi

Apriorne vjerovatnoće

P(Ai)

Uslovne vjerovatnoće

P( çAi)

Zajedničke vjerovatnoće

P(Ai Ç )

Posteriorne vjerovatnoće

P(Ai ç )A 0,90 0,05 0,045 0,045/0,12

= 0,3750,10 0,75 0,075 0,075/0,12

= 0,6251,00 P( ) =

0,1201,000

Vjerovatnoća da je mašina pogrešno podešena pod uslovom da je komad neispravan: P( ç ) = 0,625, što nas navodi na slijedeći zaključak:

Uzrok neispravnog dijela može biti pogrešno podešena mašina što pokazuje vjerovatnoća 0,625, koja je znatno veća od apriorne vjerovatnoće koja iznosi 0,10. Predlaže se nastavak kontrole, odnosno kontrola ispravnosti sljedećeg komada, kako bi zaključili da li je stvarno potrebno vršiti ponovno podešavanje mašine.

Page 22: 1. UVOD U VJEROVATNOĆU

c)

DogađajAi

Apriorne vjerovatnoće

P(Ai)

Uslovne vjerovatnoće

P(BçAi)

Zajedničke vjerovatnoće

P(Ai ÇB )

Posteriorne vjerovatnoće

P(Ai çB)A 0,375 0,95 0,356 0,356/0,512

= 0,6950,625 0,25 0,156 0,156/0,512

= 0,3051,00 P(B) =

0,5121,000

P(A ÇB ) = P(BçA) P(A) = 0,950,375 = 0,356 P( ÇB ) = P(Bç ) P( ) =0,250,625=0,156P(B) = 0,356+0,156= 0,512 – vjerovatnoća da će biti registrovan ispravan komad