Todennäköisyyslaskentaa

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
Toistokoe Sama koe toistuu monta kertaa.
Advertisements

2. TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
Komponenttien rakenteellinen tärkeys
Tietopaketti Big Datasta
1. Presentation • Kanarian saarille muuttanut eläkeläinen punnitsee itsensä kylpyvaa´alla. Vaaka näyttää hänen painonsa a)Lisääntyneen hieman b)Vähentyneen.
Nopeudesta ja kiihtyvyydestä
Metallien reaktiot.
lämpöoppia eri lämpötila, eri aineet, loppulämpötila?
Vaikuttaa uskomattomalta! Vaikuttaa uskomattomalta! Kenraali Dwight D. Eisenhower oli oikeassa, kun hän antoi määräyksen, että se oli valokuvattava ja.
Diskreetit todennäköisyysjakaumat
Kertolaskusääntö Riippuvien tapahtumien kertolaskusääntö
Kausaaliverkot ja todennäköisyyslaskennan kertaus Sivut 3-17
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 3 - Riikka-Leena Leskelä Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 2. Mallien rakentaminen.
Geneettiset sormenjäljet
W w w. h a m k. f i Wiki koulutus Leenakaija Lehto
NALLE PUH.
Muista … läpi vuoden, olla kiitollinen siitä, mitä sinulla on…
Tehtävän- annot suomeksi 1. Vårt hemland Mistä Suomi tunnetaan? Mistäpäin maata maailmankuulut brändimme ja tuotteemme tulevat? A. Yhdistä tuote.
Duaali Teemu Myllynen.
2.3. Riippumattomuus ja kertolaskusääntö
2.2. komplementtisääntö ja yhteenlaskusääntö
4. Jakaumien teoriaa Jos diskreetin satunnaismuuttujan x
Tietoliikennetekniikka II AKari KärkkäinenOsa 24 1 (10) LOHKOKOODATUN JA KOODAMATTOMAN JÄRJESTELMÄN SUORITUSKYKYJEN VERTAILU.
Valitse seuraaviin vaihtoehtotehtäviin oikea vastaus…
NAISEN ITSETUNTO.
Tampereen yhdistysrakenne hanke
KERTAUSTA PERUSASTEEN MATEMATIIKASTA Piia junes
Kalakantojen arviointi: Merkintä-takaisinpyynti
Todennäköisen käsite alakouluikäisille
Jouni Viuhko 2010 Pilkun käyttäminen.
1.2. Tuloperiaate ja permutaatiot
Todennäköisyyslaskennan alkeet ennen esikoulua
Satu Kaski, PsT, urheilupsykologi (sert.)
Tiedon esittäminen.
2. Vuokaaviot.
11. Kaksi uhkapelaajaa heittää vuorotellen noppaa
Havainnollisuus matematiikan opetuksessa käsitekartat Luennot klo
TÄRPPEJÄ – YO 2010 PITKÄ MATEMATIIKKA.
PILKKU.
Murtoluvun supistaminen
Miksi tämä on vaikeaa? Ilman minkäänlaisia rajoitteita ongelmat ei ole vaikeita ratkaista. Siihen löytyy jopa valmis ”kaava”. Valitettavasti jokaisessa.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Lisätiedon arvo.
Todennäköisyyslaskenta
Todennäköisyyslaskentaa
Annuiteetti- eli tasaerälaina
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Mallinnusmenetelmät 5 – Emilia Partanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Mallinnusmenetelmät.
T Todennäköisyyslaskenta 5.3Jatkuvat jakaumat.
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Bayes-verkoista s
Visual Basic -ohjelmointi
Säätötekniikan käsitteitä
Samankantaisten potenssien kerto- ja jakolasku
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 1 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Kotitehtävän 2 ratkaisu Jirka.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Topi Tahvonen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Ehdollisten todennäköisyyksien.
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 24 – Teppo Voutilainen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Kotitehtävän 24 ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Olli Mahlamäki Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 HUGIN-ohjelmisto Olli Mahlamäki.
Robustius Yleinen idea: jokin pysyy muuttumattomana vaikka jotakin muutetaan.
#perjantaipähkinä Pohtikaa, vastatkaa, perustelkaa: Tiedekeskus Tietomaan torninvartija Kalle on nyt 192 vuotta vanha. Hän on nyt kaksi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 22 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
#perjantaipähkinä
MB5 YHTEENVETO Todennäköisyyslaskenta.
Toistorakenne Toistorakennetta käytetään ohjelmissa sellaisissa tilanteissa, joissa jotain tiettyä ohjelmassa tapahtuvaa toimenpidekokonaisuutta halutaan.
Matematiikkaa 3 a Kertausjakso – Laskuja MATEMATIIKKAA 3A, KERTAUSJAKSO LASKUJA © VARGA–NEMÉNYI RY 2016.
Matematiikkaa 3b © Varga–Neményi ry 2017
Todennäköisyyslaskentaa
Tehtävä 7.2: SmartArtin animointi
Mitä tutkittiin? aivojen otsalohkon vaurioitumisen seurauksia
Esityksen transkriptio:

Todennäköisyyslaskentaa 2. Yhteen- ja kertolaskusäännöt T055403

2.1 Yhteenlaskusäännöt Kaksi tapahtumaa A ja B ovat erillisiä, kun toisen tapahtuminen ei vaikuta toisen tapahtumiseen. Erilliset eli riippumattomat ja toisis-taan riippuvat tapaukset on osattava erottaa toisistaan. T055403

Ei erilliset tapahtumat Erilliset tapahtu-mat B A A B Ei erilliset tapahtumat Erilliset tapahtu-mat T055403

P(A tai B sattuu) = P (A) + P(B) Erillisten tapahtumien yhteenlasku-sääntö: P(A tai B sattuu) = P (A) + P(B) Yleinen yhteenlaskusääntö: P(A tai B sattuu) = P(A) +P(B) - P(molemmat sattuvat) T055403

Edellä olleet kaavat ovat esitettävissä myös muodossa

Esimerkki 1. Kuinka suuri on todennäköisyys sille, että pakasta otettu kortti on kuva-kortti tai ässä? Esimerkki 2. Mikä on todennäköisyys sille, että sekoitetusta korttipakasta otettu kortti on ruutu tai kuningas? T055403

Yhteenlaskusääntöä käytetään silloin, kun joko A tai B sattuvat. Yleistä yhteenlaskusääntöä käytetään silloin, kun tapahtumat eivät ole riippumattomia. Yhteenlaskusääntöä käytetään silloin, kun joko A tai B sattuvat. T055403

P(A ja B tapahtuvat) = P(A) * P(B) 2.2 Kertolaskusäännöt Riippumattomien tapahtumien kertolaskusääntö: P(A ja B tapahtuvat) = P(A) * P(B) Esimerkki 3. Heitetään rahaa ja noppaa. Millä tn:llä saadaan klaava ja pariton silmäluku? T055403

b) 1. nopalla suuremman kuin 4 ja toisella pienemmän kuin 4? Esimerkki 4. Kalle heittää kahta noppaa. Millä to-dennäköisyydellä hän saa silmäluvuk-si a) 1. nopalla 6 ja toisella 3 b) 1. nopalla suuremman kuin 4 ja toisella pienemmän kuin 4? T055403

Toisistaan riippuvien tapahtumien kertolaskusääntöä varten tarvitaan ehdollisen todennäköisyyden käsitettä. Ehdollisessa todennäköisyydessä on kysymys siitä, millä todennäköisyy-dellä tapahtuma B sattuu, kun A on sattunut. T055403

Riippuvien tapahtumien kertolasku-sääntö: P(A ja B tapahtuvat) = P(A) * P(B tapahtuu, kun A on tapahtunut) Tämä esitetään usein muodossa T055403

Esimerkki 5. Laatikossa on 5 valkoista ja 2 sinistä palloa. Laatikosta poimitaan 2 palloa. Millä todennäköisyydellä pallot ovat samanväriset? T055403

2.3 Kokonaistodennäköisyys Oletetaan, että tapahtuma B voi ta-pahtua toisensa poissulkevien tapah-tumien A1, A2, ..., Ak kautta. Kokonaistodennäköisyys saadaan selville laskemalla kaikkien eri mah-dollisten todennäköisyyksien summa. T055403

Jos tapahtuma B on tapahtunut, niin todennäköisyys sille, että toisensa poissulkevista tapahtumista A1, A2, ..., Ak on tapahtunut Ak on (nk. Bayesin kaava) T055403

Edellinen kaava näyttää hankalalta, joten tärkeintä on osata osata käyttää tervettä maalaisjärkeä, jolloin kokonaistodennäköisyyteen liittyvät tehtävät ratkeavat helposti. T055403

Esimerkki 6. Tiettyä tarttuvaa tautia sairastavia et-sitään koko väestöön kohdistuvilla testeillä. Testeihin sisältyy aina pieni epävarmuus, kuten kaikkiin lääketie-teellisiin testeihin. Terveen henkilön testitulos on positiivinen tn:llä 0,02 T055403

Sairaan henkilön testitulos on nega-tiivinen todennäköisyydellä 0,07 Sairaan henkilön testitulos on nega-tiivinen todennäköisyydellä 0,07. Kuinka suurella todennäköisyydellä positiivisen testituloksen saanut on terve? Etsittävää tautia sairastaa noin 1,5% koko väestöstä. T055403