4. Jakaumien teoriaa Jos diskreetin satunnaismuuttujan x

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
Toistokoe Sama koe toistuu monta kertaa.
Advertisements

2. TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
Komponenttien rakenteellinen tärkeys
Polynomifunktiot MA 02 Läsnäolovelvollisuus Poissaolojen selvitys
Gumbel Suuret sateet (yli 30 mm sateet + 50%) Toistumi saikaMinMaks KA A1B 2500,7230,8500,816 0, ,7190,8470,813 0, ,7090,8390,807 0,854 Muutos.
lämpöoppia eri lämpötila, eri aineet, loppulämpötila?
Analyyttinen geometria MA 04
Diskreetit todennäköisyysjakaumat
Kertolaskusääntö Riippuvien tapahtumien kertolaskusääntö
Kausaaliverkot ja todennäköisyyslaskennan kertaus Sivut 3-17
GEOMETRIA MAA
Nopeus s t v nopeus = matka: aika v = s :t
Integraalilaskenta MA 10
Luento 2: Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet ja menetelmät
4.3. Normaalijakauma Normaalijakauman tiheysfunktio
Viikon 40 eurotehtävät •Tehtäväruudussa oli 7 € •Vastauksia jätettiin yhteensä 26. •Oikeita vastuksia oli yhteensä 13.
Perusopetuksen huoltajat 2014 Generated on :04.
2.3. Riippumattomuus ja kertolaskusääntö
2.2. komplementtisääntö ja yhteenlaskusääntö
Texas Essential Knowledge and Skills (TEKS)
Perusopetuksen oppilaat 2014 Generated on :03.
Kirjoita tähän MINUA KIINNOSTAA: Nimi tähän Yritys tähän Kirjoita tähän TYÖSKENTELEN: PARISSA. Tuo tähän oma kuvasi näin: Klikkaa pallo aktiiviseksi >
1.5. Trigonometriset yhtälöt
Todennäköisen käsite alakouluikäisille
1.2. Tuloperiaate ja permutaatiot
Kirjanpidon tilit 1/2 Liiketapahtumat kirjataan tileille
1.1. Itseisarvo * luvun etäisyys nollasta E.2. Poista itseisarvot
Jakaumista. Frekvenssijakauma Mainostaja kysyy 200 asiakkaalta, kuinka monta kertaa viikossa he lukevat sanomalehteä. Päivät, jolloin luet lehden Frekvenssi.
11. Kaksi uhkapelaajaa heittää vuorotellen noppaa
Haaga-Helia Ammattikorkeakoulu
TÄRPPEJÄ – YO 2010 PITKÄ MATEMATIIKKA.
Pienin ja suurin arvo suljetulla välillä
Aritmeettinen jono jono, jossa seuraava termi saadaan edellisestä lisäämällä sama luku a, a + d, a+2d, a +3d,… Aritmeettisessa jonossa kahden peräkkäisen.
Aritmeettinen jono jono, jossa seuraava termi saadaan edellisestä lisäämällä sama luku a, a + d, a+2d, a +3d,… Aritmeettisessa jonossa kahden peräkkäisen.
ARVOPAPERISIJOITTAMINEN LUKU 2: TUOTTO JA RISKI
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 27 – Tommi Kauppinen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Oppiminen Bayes-verkoissa.
Koronkorko Esimerkki 1, s.90 (88)
Tilastollisia menetelmiä
Kalakantojen arviointi (KALAT22)
Elliptiset jakaumat Esitys 6 kpl Tuomas Nikoskinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta.
Todennäköisyyslaskenta
tilastollinen todennäköisyys
Raskaudenkeskeytykset 2013 Anna Heino & Mika Gissler.
PARAABELI (2. ASTEEN FUNKTION KUVAAJIA)
Muuttujien riippuvuus
Todennäköisyyslaskentaa
Annuiteetti- eli tasaerälaina
Bayesilainen tilastoanalyysi - priorijakaumista
Suoran yhtälön muodostaminen
T Todennäköisyyslaskenta 5.3Jatkuvat jakaumat.
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 6 - Erkka Ryynänen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Bayesin verkot Mallinnus metodeita.
Vaihteluväli ja keskipoikkeama
Kontrollirakenteet laajemmin
Liike Nopeus ja kiihtyvyys.
Korrelaatio Kertoo kahden muuttujan välisestä lineaarisesta yhteydestä eli kuinka hyvin toisen muuttujan avulla voidaan ennustaa toisen muuttujan vaihtelua.
Todennäköisyyslaskentaa
Juurifunktio potenssifunktion käänteisfunktiona
Funktio.
Piste- ja väliestimointi:
Todennäköisyyslaskentaa
1.1. YHDISTETTY FUNKTIO (g o f) (x) = g(f(x))
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Olli Mahlamäki Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 HUGIN-ohjelmisto Olli Mahlamäki.
MB5 YHTEENVETO Todennäköisyyslaskenta.
Mihin on tultu?. Tutkimusprosessi (MOTV , muokattu De Vaus 1994, 21 pohjalta): Teoria Hypoteesit Empiiriset mittarit Aineiston kerääminen Aineiston.
Matematiikkaa 3 a Kertausjakso – Laskuja MATEMATIIKKAA 3A, KERTAUSJAKSO LASKUJA © VARGA–NEMÉNYI RY 2016.
Matematiikkaa 3b © Varga–Neményi ry 2017
Todennäköisyyslaskentaa
Kontrollirakenteet laajemmin
Esityksen transkriptio:

4. Jakaumien teoriaa Jos diskreetin satunnaismuuttujan x arvojoukko = {x1, x2, …, xn}, niin todennäköisyys sille, että x saa arvon xk Todennäköisyyksien summa p1 + p2 + p3 + …+pn = 1

Satunnaismuuttujan jakauma Jakauman muodostaa satunnaismuuttujan arvot yhdessä niiden tulemisen todennäköisyyden kanssa. Tasainen jakauma Jakauma on tasainen, jos kaikilla satunnaismuuttujan arvoilla on sama todennäköisyys. Merkintä: x ~ Tas(x1, x2, …,xn) (ks. esimerkki 3, s. 106) Nopanheitto Satunnaismuuttuja x = ”nopan pisteluku” x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4, x5 = 5, x6 = 6 p1 = p2 = p3 = p4 = p5 = p6 = 1/6 x ~ Tas(1, 2, 3, 4, 5, 6)

Mikä on p5, kun p1 = 0,1, p2 = 0,15, p3 = 0,2 ja p4 = 0,25? E.2. Satunnaismuuttuja x saa 5 arvoa. Mikä on p5, kun p1 = 0,1, p2 = 0,15, p3 = 0,2 ja p4 = 0,25? p5 = 1 – (0,1 + 0,15 + 0,2 + 0,25) = 0,30

E.3. Painotetulla nopalla 6 saamisen todennäköisyys on viisinkertainen muiden silmälukujen saamiseen verrattuna, joilla on keskenään sama todennäköisyys. Muodosta silmälukujen jakauma ja esitä se graafisesti. 5x + 5x = 1  x = 0,1 x1 = 1 x2 = 2 x3 = 3 x4 = 4 x5 = 5 x6 = 6 Vastaavat todennäköisyydet: p1 = 0,1 p2 = 0,1 p3 = 0,1 p4 = 0,1 p5 = 0,1 p6 = 0,5

x0 = 0, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4, x5 = 5 2. noppa p0 = 6/36 E.4. Noppaa heitetään kahdesti. Esitä satunnaismuuttujan x = silmälukujen erotuksen itseisarvon jakauma. x0 = 0, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4, x5 = 5 1 2 3 4 5 6 1. noppa 2. noppa 6 5 4 3 2 1 p0 = 6/36 p1 = 10/36 p2 = 8/36 p3 = 6/36 p4 = 4/36 p5 = 2/36 5 4 3 2 1 4 3 2 1 3 2 1 2 1 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5

x = valkoisten pallojen lukumäärä x0 = 0, x1 = 1 x2 = 2, x3 = 3 E.5. Laatikossa on 4 valkoista ja 6 mustaa palloa. Otetaan kolme palloa. Laske saatujen valkoisten pallojen lukumäärän jakauma. x = valkoisten pallojen lukumäärä x0 = 0, x1 = 1 x2 = 2, x3 = 3

4.1.2. Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo ja keskihajonta on satunnaiskokeen arvojen odotettavissa oleva keskiarvo, jos koetta tehtäisiin äärettömästi. Odotusarvon laskeminen Ex = m = p1x1 + p2x2 + p3x3 + …+pnxn = E.6. TV:n laatikkokisassa on 10 laatikkoa. Kolmessa on 100 € ja 200 €, kahdessa 400 € sekä yhdessä 800 € ja 3000 €. Pelaaja valitsee satunnaisesti laatikon. Mikä on voiton odotusarvo? Ex = = 550 (€)

E.7. Mikä on kahden nopan heitossa silmälukujen erotuksen itseisarvon odotusarvo? E.4… p0 = 6/36 p1 = 10/36 p2 = 8/36 p3 = 6/36 p4 = 4/36 p5 = 2/36 x0 = 0, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4, x5 = 5 Ex =

Keskihajonnan laskeminen Dx = s = Varianssi on keskihajonnan neliö = D2x = s2

E.8. Rahaa heitetään 4 kertaa. Laske kruunujen lukumäärän odotusarvo ja keskihajonta. x0 = 0, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4 Ex = = 2 = 1 Dx =

4.1.3. Binomijakauma Satunnaismuuttuja noudattaa binomijakaumaa pk = · pk · (1 - p)n-k Merkitään x ~ Bin(n,p) Binomijakauman odotusarvo Ex = np Binomijakauman keskihajonta Dx =

E.9. Noppaa heitetään 5 kertaa. Muodosta kuutosten lukumäärän jakauma. x0= 0, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4 x5 = 5

E.10. Oppilas saa flunssan todennäköisyydellä 0,15. Matikan ryhmässä on 19 henkilöä. Mikä on tunnilta poissa olevien oppilaiden odotusarvo? n = 19 p =0,15 Ex = np = 19 · 0,15 = 2,85

E.11. Rahaa heitetään neljä kertaa. Mikä on kruunujen lukumäärän odotusarvo ja keskihajonta? n = 4 p = ½ Ex = np = 4 · ½ = 2 = 1 Dx =