Corso di biomatematica Lezione 2: Probabilità e distribuzioni di probabilità Davide Grandi
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Corso di biomatematica Lezione 2: Probabilità e distribuzioni di probabilità Davide Grandi
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Corso di biomatematica Lezione 2: Probabilit e distribuzioni di
probabilit Davide Grandi
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Sommario Definizione di probabilit la frequenza Assiomi
Definizioni Distribuzioni di probabilit: Valor medio e varianza
Discrete - esempi
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La probabilit Davide Grandi - Dottorato in Biologia La
probabilit P(E) di un evento E il rapporto tra il numero di casi
favorevoli F (al realizzarsi di E) ed il numero di casi N
possibili, giudicati egualmente possibili (stesso peso) P(E)=F/N
con 0 P(E) 1[N finito] Se F=0 non esistono casi favorevoli, e
levento IMPOSSIBILE ovvero P(E)=0 Se F=N ovvero tutti i casi sono
favorevoli, levento CERTO e P(E)=1. N.B. difficile determinare
leguaglianza di tutti i casi possibili
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La probabilit Davide Grandi - Dottorato in Biologia definizione
di frequenza definizione di frequenza Si definisce frequenza
relativa di un evento in n prove effettuate nelle stesse
condizioni, il rapporto tra il numero v delle prove in cui levento
si verificato e il numero n delle prove effettuate: f=v/n con 0 f 1
f=0 evento mai verificato, f=1 evento sempre verificato La
frequenza dipende dal numero di prove Se il numero di prove
sufficientemente alto il rapporto f=v/n tende a stabilizzarsi
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La probabilit Davide Grandi - Dottorato in Biologia legge
empirica del caso legge empirica del caso In una serie di prove,
ripetute un gran numero di volte, eseguite tutte nelle stesse
condizioni, la frequenza tende ad assumere valori prossimi alla
probabilit dellevento e lapprossimazione tanto maggiore quanto pi
sono numerose le prove eseguite. Definizione frequestista di
probabilit: La probabilit di un evento la frequenza relativa ad un
numero elevato di prove.
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Assiomi della probabilit Davide Grandi - Dottorato in Biologia
definizione matematica di probabilit (Kolmogorov) Sia S un insieme
di possibili risultati (A i ) di un esperimento, cio S{A 1, A 2, A
3,A n } se tali eventi sono mutualmente escludentesi allora per
ognuno di essi esiste una probabilit P(A) rappresentata da un
numero reale che soddisfa le seguenti propriet: P(A) 0 Se come
abbiamo ipotizzato A 1, A 2, A 3, sono eventi mutualmente
escludentesi, allora deve valere: P(A 1 oppure A 2 ) = P(A 1 ) +
P(A 2 ) Dove P(A 1 oppure A 2 ) la probabilit di avere il risultato
A 1 o il risultato A 2
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Assiomi della probabilit Davide Grandi - Dottorato in Biologia
i P(A i ) = 1 dove la sommatoria estesa su tutti gli eventi
mutualmente escludentesi Le conseguenze dei tre assiomi sono: P(non
A i ) = 1 P(A i ) ovvero la probabilit di non ottenere A i uno meno
la probabilit di ottenerlo P(A i ) 1 La probabilit un numero reale
compreso tra 0 e 1, ovvero in pratica 0 P(A i ) 1 dove 1
rappresenta la certezza di ottenere levento e 0 di non
ottenerlo
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia EventoEvento
Nel calcolo delle probabilit si definisce evento ogni fatto che in
seguito ad una prova pu accadere oppure no. Ad ogni evento
associato un numero reale che tanto maggiore quanto pi elevata la
possibilit che si verifichi: chiamiamo tale evento probabilit
dellevento. Eventi dipendenti ed indipendentiEventi dipendenti ed
indipendenti Sia dice che levento A dipendente dallevento B, se la
probabilit dellevento A dipende dal fatto che levento B si sia
verificato o meno. A indipendente da B se la probabilit dellevento
A non dipende dal verificarsi di B
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Eventi certi
e impossibiliEventi certi e impossibili Definiamo evento certo
quellevento che in seguito ad un esperimento DEVE obbligatoriamente
verificarsi. Esso costituisce lunit di misura della probabilit: gli
si attribuisce probabilit uguale allunit. Tutti gli altri eventi,
probabili ma non certi, avranno probabilit minore dellunit. Levento
contrario allevento certo detto impossibile, ossia NON pu accadere
nella prova in questione. Ad esso associata una probabilit uguale a
zero.
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Eventi
mutualmente escludentesiEventi mutualmente escludentesi Si dicono
eventi mutualmente escludentesi o incompatibili quegli eventi
aleatori che non possono verificarsi simultaneamente in una data
prova (es moneta). Eventi equiprobabiliEventi equiprobabili Degli
eventi casuali si dicono equiprobabili in una data prova se la
simmetria dellesperimento permette di supporre che NESSUNO di essi
sia pi probabile di un altro ( ad esempio lancio di UN dado)
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Eventi
contrariEventi contrari Si dicono eventi contrari due o pi eventi
mutualmente escludentesi che formano un gruppo completo. Somma
degli eventiSomma degli eventi Si dice somma di due eventi A e B
levento C che consiste nel verificarsi dellevento A o dellevento B
o di entrambe. La probabilit dellevento C si scrive come: P(C)= P(A
B)=P(A+B) =P(A oppure B)
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Prodotto
degli eventiProdotto degli eventi Si chiama prodotto di due eventi
A e B levento C che consiste nel verificarsi simultaneo degli
eventi A e B. La probabilit dellevento C si indica cos: P(C)=P(A B)
= P(AxB) = P(A e B) Probabilit condizionataProbabilit condizionata
La probabilit che si verifichi levento A calcolata a condizione che
si verifichi levento B si dice appunto probabilit condizionata e si
denota con: P(A|B)
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Gruppo
completo di eventiGruppo completo di eventi Si dice che eventi
casuali formano un gruppo completo di eventi se almeno uno di essi
deve definitivamente accadere (da 1 a 6 per il dado). Variabili
aleatorieVariabili aleatorie Si dicono variabili aleatorie quelle
grandezze che possono assumere nel corso di una prova un valore
sconosciuto a priori. Si distinguiono tra discrete (numero finito)
e continue (riempino densamente un intervallo), e miste.
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Valore atteso
di una variabile aleatoriaValore atteso di una variabile aleatoria
Si dice valore atteso o speranza matematica la somma di tutti i
possibili valori della variabile per la probabilit. Il valore
atteso legato al valor medio per un gran numero di prove poich la
media tende alla speranza matematica.
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Prodotto
delle probabilitProdotto delle probabilit Si intende il verificarsi
simultaneamente di due eventi (esempio estrazione del due ed
estrazione di picche da un mazzo di carte. ovvero il due di
picche!) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) oppure P(AxB) =P(A) + P(B)
P(A+ B)
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Addizione
delle probabilitAddizione delle probabilit Si intende il
verificarsi di due (o pi) eventi sia che accadano insieme oppure in
alternativa P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) oppure P(A+B) =P(A) + P(B)
P(AXB)
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Definizioni Davide Grandi - Dottorato in Biologia Probabilit
compostaProbabilit composta Legato al teroema di moltiplicazione
delle probabilit, dice che: la probabilit del prodotto di due
eventi uguale al prodotto della probabilit di uno degli eventi per
la probabilit condizionata dellaltro, calcolata a condizione che il
primo abbia luogo ovvero: P(A B) = P(A) P(B|A)=P(B)P(A|B) Se gli
eventi sono mutualmente escludentesi, abbiamo che P(B|A)=P(B) e
P(A|B)=P(A) e quindi P(A B) = P(A) P(B)
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Distribuzioni di probabilit Davide Grandi - Dottorato in
Biologia Gli assiomi (3) della probabilit ci dicono che i P(A i ) =
1 Dato un insieme di valori possibili mutualmente escludentisi,
quindi questa probabilit si distribuisce in un certo modo tra i
valori della variabile. Per descrivere una variabile aleatoria dal
punto di vista probabilistico specifichiamo questa distribuzione,
ovvero stabiliamo la legge di distribuzione della variabile
aleatoria. La legge di distribuzione quindi una relazione che
stabilisce una corrispondenza tra i valori possibili di tale
variabile e la loro probabilit
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Distribuzioni di probabilit Davide Grandi - Dottorato in
Biologia Il fatto che una variabile aleatoria si distribuisca
secondo una data distribuzione ci permette di trarre alcune
conclusioni importanti tra cui la possibilit di definire quello
livello di confidenza che viene chiamato livello di confidenza :
ovvero la probabilit che laffermazione a cui esso si riferisce sia
vera. Le distribuzioni per variabili aleatorie si distinguono in
Discrete Continue
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Distribuzioni discrete Davide Grandi - Dottorato in Biologia
Valor medio e varianzaValor medio e varianza Per una distribuzione
discreta di probabilit, di variabile casuale x i il valor medio
dato da: Lo scarto del valore x i dalla media : Si dice varianza (o
scarto quadratico medio) 2 il valor medio del quadrato degli
scarti, cio:
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Distribuzioni discrete Davide Grandi - Dottorato in Biologia
Teorema di Bienaym-CebicevTeorema di Bienaym-Cebicev Fissiamo il
valore di uno scarto come riferimento, posso mettere in relazione
con questo valore gli altri scarti i con esso e con la varianza 2,
infatti detto uno scarto in esame vale: Ovvero la probabilit che la
distanza di un dato dalla media sia superiore ad un valore
predefinito NON SUPERA il rapporto tra la varianza e il quadrato
del valore stesso
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Distribuzioni discrete Davide Grandi - Dottorato in Biologia
Distribuzione uniformeDistribuzione uniforme Un esempio tipico il
lancio di un dado (o di una moneta): i sei eventi possibili sono i
sei punteggi, a ciascuno corrisponde il valore di probabilit Per il
terzo assioma della probabilit: In generale avremo
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Distribuzioni discrete Davide Grandi - Dottorato in Biologia
Teorema delle prove ripetuteTeorema delle prove ripetute Sia p=P(E)
la probabilit dellevento E e sia q la probabilit dellevento
complementare E c, ci chiediamo qual la probabilit che su n
esperimenti levento E si verifichi k volte (con k