Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot



Samankaltaiset tiedostot
Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Kokonaistodennäköisyyden ja Bayesin kaavat

Ilkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme? 2/2. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme?

B. Siten A B, jos ja vain jos x A x

Varma tapahtuma, Yhdiste, Yhdistetty tapahtuma, Yhteenlaskusääntö

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku. Tilastolliset testit. Avainsanat:

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

A = B. jos ja vain jos. x A x B

Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit. Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit. Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit: Esitiedot

Ilkka Mellin (2008) 1/24

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Todennäköisyyden peruslaskusäännöt

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Klassinen todennäköisyys ja kombinatoriikka

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?

A. Jos A on niiden perusjoukon S alkioiden x joukko, jotka toteuttavat ehdon P(x) eli joille lause P(x) on tosi, niin merkitsemme

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Raja-arvot. Osittaisderivaatat.

Liite 2: Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit

10.5 Jaksolliset suoritukset

Tilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus

Tilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 1

Tilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Verkot ja todennäköisyyslaskenta: Esitiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

Kurssilla esitetään lyhyt katsaus niihin todennäköisyyden ja satunnaisprosessien peruskäsitteisiin ja -ominaisuuksiin, joita tarvitaan digitaalisten

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt. Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt. Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt: Esitiedot

(x, y) 2. heiton tulos y

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Todennäköisyyden peruslaskusäännöt. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Todennäköisyyden aksioomat

Liite 2: Verkot ja todennäköisyyslaskenta

Analyysi A. Harjoitustehtäviä lukuun 1 / kevät 2018

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Todennäköisyyden aksioomat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit

Horsmakuja 2a ja 2b KIINTEISTÖ OY VANTAAN HORSMAKUJA Vantaa. Asunto A1 1. krs. H+TupaK+S 45,5 m². Arkkitehtitoimisto Ulpu Tiuri Oy 20.2.

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 2/2. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 1/2

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 3: Todennäköisyysjakaumia. Diskreettejä jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Todennäköisyyslaskennan kertausta

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Diskreettejä jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

8. laskuharjoituskierros, vko 11, ratkaisut

Lyhyt kuvaus harjoitukse sta. Kommentit harjoitukse n toimivuude sta

2. laskuharjoituskierros, vko 5, ratkaisut

1. laskuharjoituskierros, vko 4, ratkaisut

Epäyhtälöoppia matematiikkaolympialaisten tehtäviin

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Konvergenssikäsitteet ja raja arvolauseet

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Tilastollinen todennäköisyys

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Klassinen todennäköisyys ja kombinatoriikka. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä opimme?

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 7

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku. Aiheet: Todennäköisyyslaskennan peruskäsitteet Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt Avainsanat:

D ( ) Var( ) ( ) E( ) [E( )]

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Muuttujien välisten riippuvuuksien analysointi

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan:

Transkriptio:

TKK (c) Ilkka Mell (2004) Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Johdatus todeäkösyyslasketaa Kokoastodeäkösyys ja TKK (c) Ilkka Mell (2004) 2 Kokoastodeäkösyys ja : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa kahta hyödyllstä todeäkösyyslaskea a, kokoastodeäkösyyde a ja Bayes a. Molemmlle kaavolle estetää todstus, mutta lsäks kaavoja motvodaa sovellusesmerkke avulla. yhteydessä määrtellää s. Bayeslasessa tlastoteteessä keskeset pror-todeäkösyyde ja posterortodeäkösyyde kästteet. ekä kokoastodeäkösyyde lle että lle estetää myös systeemteoreettset tulkat. Kokoastodeäkösyys ja : Estedot Estedot: ks. seuraava lukuja: Todeäkösyyslaskea peruskästteet Todeäkösyyslaskea peruslaskusääöt TKK (c) Ilkka Mell (2004) 3 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 4 Kokoastodeäkösyys ja >> Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Kokoastodeäkösyys ja : Johdato vasaat Ehdolle todeäkösyys Idusotu ostus Kokoastodeäkösyyde Laaduvalvota Ostus Tosesa possulkevat tapahtumat Tulosäätö Yhteelaskusäätö TKK (c) Ilkka Mell (2004) 5 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 6

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 7 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta /0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 2/0 Ruuvtehtaalla o kaks koetta ja B, jolla tehdää samalasa ruuveja. - ja B-koee valmstamat ruuvt sekotetaa ja pakataa laatkoh. Koska -koe tom htaamm, laatkoh tulee - ja B-koede valmstama ruuveja suhteessa 3:5. Osa kummak koee valmstamsta ruuvesta o vallsa: () 5 % -koee valmstamsta ruuvesta o vallsa. () 8 % B-koee valmstamsta ruuvesta o vallsa. Valtaa satuasest laatkolle ruuveja tutkttavaks. Pomtaa valtusta laatkosta satuasest ruuv tutkttavaks. Kysymyksä: () Mkä o todeäkösyys, että pomttu ruuv o valle? () Mkä o todeäkösyys, että ruuv o valmstaut -koe, jos ruuv osottautuu vallseks? () Mkä o todeäkösyys, että ruuv o valmstaut B-koe, jos ruuv osottautuu vallseks? TKK (c) Ilkka Mell (2004) 8 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 3/0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 4/0 Merktöjä: Otosavaruus muodostuu laatkollsesta ruuveja Tapahtuma Ruuv o valmstaut -koe Tapahtuma B Ruuv o valmstaut B-koe Tapahtuma V Ruuv o valle euraavat todeäkösyydet tuetaa: Pr() 3/8 Pr(V ) 0.05 Pr(B) 5/8 Pr(V B) 0.08 euraava todeäkösyyksä kysytää: Pr(V) Pr( V) Pr(B V) Tapahtumat ja B muodostavat otosavaruude ostukse: () ja B ovat epätyhjä: ja B () ja B ovat psteverata: B () Joukkoje ja B yhdsteeä saadaa perusjoukko : B TKK (c) Ilkka Mell (2004) 9 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 5/0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 6/0 Ostus B duso ostukse tapahtumaa V, mllä tarkotetaa seuraavaa: () Jos V o epätyhjä el V, aak toe joukosta V ja V B o epätyhjä: V ta V B () V ja V B ovat psteverata: (V ) (V B) koska B () Joukkoje V ja V B yhdsteeä saadaa joukko V: V (V ) (V B) V V B B V TKK (c) Ilkka Mell (2004) TKK (c) Ilkka Mell (2004) 2

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 3 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 7/0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 8/0 Tosesa possulkeve tapahtume yhteelaskusääö mukaa: Pr(V) Pr(V ) + Pr(V B) () Ylese tulosääö mukaa: Pr(V ) Pr()Pr(V ) (2) Pr(V B) Pr(B)Pr(V B) (3) jottamalla lausekkeet (2) ja (3) a () saadaa todeäkösyydeks, että satuasest pomttu ruuv o valle: Pr(V) Pr()Pr(V ) + Pr(B)Pr(V B) (3/8) 0.05 + (5/8) 0.08 0.06875 6.875 % Todeäkösyyde Pr(V) lauseketta saotaa kokoastodeäkösyyde ks. Ehdollse todeäkösyyde määrtelmä perusteella Pr( V) Pr(V )/Pr(V) (4) Pr(B V) Pr(V B)/Pr(V) (5) Ylese tulosääö mukaa Pr(V ) Pr(V )Pr() (6) Pr(V B) Pr(V B)Pr(B) (7) Edellä o todettu, että Pr(V) Pr()Pr(V ) + Pr(B)Pr(V B) (8) TKK (c) Ilkka Mell (2004) 4 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 9/0 Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Esmerkk laaduvalvoasta 0/0 jottamalla lausekkeet (6) ja (8) a (4) saadaa ehdollseks todeäkösyydeks Pr( V): Pr( V ) Pr( V) Pr( V ) Pr( )Pr( V ) Pr( )Pr( V ) + Pr( B)Pr( V B) 3 0.05 8 3 0.27 3 5 0.05 + 0.08 8 8 Ehdollse todeäkösyyde Pr( V) lauseketta saotaa Bayes ks. jottamalla lausekkeet (7) ja (8) a (5) saadaa ehdollseks todeäkösyydeks Pr(B V): Pr( V B) Pr( BV) Pr( V ) Pr( B)Pr( V B) Pr( )Pr( V ) + Pr( B)Pr( V B) 5 0.08 8 8 0.73 3 5 0.05 + 0.08 8 8 Ehdollse todeäkösyyde Pr(B V) lauseketta saotaa Bayes ks. TKK (c) Ilkka Mell (2004) 5 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 6 Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato >> Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta vasaat Idusotu ostus Kokoastodeäkösyyde Ostus Rppumattomuus Tosesa possulkevat tapahtumat Tulosäätö Yhteelaskusäätö TKK (c) Ilkka Mell (2004) 7 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 8

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 9 Otosavaruude ostus Otosavaruude epätyhjät osajoukot B, B 2,, B muodostavat otosavaruude ostukse tosesa possulkev tapahtum, jos () B,, 2,, () B B j, j () B B 2 B B B 2 B 5 Otosavaruude ostus: Kommetteja Otosavaruude ostus B, B 2,, B muodostaa avaruude alkode luokkajao, koska: () Joukot B, B 2,, B ovat epätyhjä. () Joukot B, B 2,, B ovat paretta psteverata. () B Jos tapahtumat B, B 2,, B muodostavat otosavaruude ostukse, täsmällee yks tapahtumsta B, B 2,, B sattuu aa, ku se satuaslmö, joka tulosvahtoehtoja otosavaruus kuvaa, estyy. TKK (c) Ilkka Mell (2004) 20 Otosavaruude ostukse dusoma ostus : Määrtelmä /2 Olkoo, otosavaruude osajoukko. Olkoo B, B 2,, B otosavaruude ostus. Ostus B, B 2,, B duso ostukse joukkoo : ( B ) ( B j ), j ja ( B ) ( B 2 ) ( B ) B B 2 B 2 B 3 B 4 Olkoo otosavaruude osajoukko. Olkoo B, B 2,, B otosavaruude ostus. Olkoo ( B ), ( B 2 ),,( B ) ostukse B, B 2,, B dusoma ostus joukkoo. Yhteelaskusääö perusteella Pr( ) Pr( B ) () B B 2 B 2 B 3 B 4 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 2 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 22 : Määrtelmä 2/2 : Kommetteja Ylese tulosääö perusteella Pr( B) Pr( B)Pr( B), 2,, jottamalla ämä lausekkeet a (), saadaa kokoastodeäkösyyde Pr( ) Pr( B) Pr( B) B B 2 B 2 B 3 B 4 lmasee otosavaruude osajouko todeäkösyyde Pr() otosavaruude ostukse B, B 2,, B määrääme todeäkösyykse Pr(B ) ja ehdollste todeäkösyykse Pr( B ) avulla. o käyttökelpoe sellasssa tlatessa, jossa todeäkösyydet Pr(B ) ja ehdollset todeäkösyydet Pr( B ) ovat tuettuja. TKK (c) Ilkka Mell (2004) 23 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 24

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 25 Rppumattomuus ja kokoastodeäkösyyde Jos tapahtuma o rppumato jokasesta tapahtumasta B, B 2,, B, kokoastodeäkösyyde sta e ole hyötyä tapahtuma todeäkösyyttä määrättäessä. Rppumattomuus ja kokoastodeäkösyyde : Perustelu Jos B,, 2,, Pr( B ) Pr( ) Pr( B ),,2,, Tällö koska Pr( ) Pr( B ) Pr( ) Pr( B ) B Pr( ) Pr( ) Pr( ) Pr( B ) TKK (c) Ilkka Mell (2004) 26 Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato >> Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta vasaat Ehdolle todeäkösyys Idusotu ostus Kokoastodeäkösyyde Käätestodeäkösyys Ostus Posteror-todeäkösyys Pror-todeäkösyys Rppumattomuus TKK (c) Ilkka Mell (2004) 27 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 28 : Määrtelmä /2 : Määrtelmä 2/2 Olkoo, otosavaruude osajoukko. Olkoo B, B 2,, B otosavaruude ostus. Ehdollse todeäkösyyde määrtelmä mukaa Pr( B ) Pr( B ) Pr( ) Pr( B) Pr( B) Pr( ) B B 2 B 2 B 3 B 4 oveltamalla mttäjää kokoastodeäkösyyde a saadaa Bayes : Pr( B)Pr( B) Pr( B ) Pr( B)Pr( B) B B 2 B 2 B 3 B 4 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 29 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 30

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 3 : Kommetteja /3 todeäkösyyttä Pr(B ) kutsutaa tavallsest pror-todeäkösyydeks. pror (lat.), edeltävä, akasemp Todeäkösyyttä Pr(B ) kutsutaa prortodeäkösyydeks, koska se kuvaa eakkokästystä tapahtuma B todeäkösyydestä, ee ku o saatu tetää, että tapahtuma o sattuut. : Kommetteja 2/3 todeäkösyyttä Pr(B ) kutsutaa tavallsest posteror-todeäkösyyksks. posteror (lat.), jälkee tuleva, myöhemp Todeäkösyyttä Pr(B ) kutsutaa posterortodeäkösyydeks, koska se kuvaa stä mte eakkokästystä tapahtuma B todeäkösyydestä kaattaa muuttaa se jälkee, ku o saatu tetää, että tapahtuma o sattuut. Posteror-todeäkösyyttä Pr(B ) kutsutaa use käätestodeäkösyydeks, koska se o käätee tuettuu todeäkösyytee Pr( B ) ähde. TKK (c) Ilkka Mell (2004) 32 : Kommetteja 3/3 kertoo mte eakkokästystä tapahtuma B todeäkösyydestä o järkevää korjata se jälkee, ku tapahtuma o havattu. kertoo mte tetoa tapahtuma sattumsesta vodaa käyttää hyväks tapahtuma B todeäkösyyde arvossa. o käyttökelpoe sellasssa tlatessa, jossa todeäkösyydet Pr(B ) ja ehdollset todeäkösyydet Pr( B ) ovat tuettuja. Rppumattomuus ja Jos tapahtuma o rppumato jokasesta tapahtumasta B, B 2,, B, teto tapahtuma sattumsesta e muuta pror-todeäkösyyksä Pr(B ): Jos B, B 2,, B, Pr( B ) Pr( B ),,2,, TKK (c) Ilkka Mell (2004) 33 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 34 Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato >> Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta vasaat lkutla Ehdolle todeäkösyys Kokoastodeäkösyyde Lopputla Posteror-todeäkösyys Pror-todeäkösyys ysteem Verkkodagramm Vältla TKK (c) Ilkka Mell (2004) 35 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 36

TKK (c) Ilkka Mell (2004) 37 Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta ysteemteoreette tulkta kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavolle /4 Oletetaa, että systeemssä o alkutla L, vältlat B, B 2,, B ja yks se lopputlosta o. Oletetaa, että alkutlasta L vodaa päästä lopputlaa va käymällä jossak vältlosta B, B 2,, B. Olkoot Pr(B ) Pr(Käydää vältlassa B ) Pr( B ) Pr(Vältlasta B päästää lopputlaa ) Pr() Pr(Päästää lopputlaa ) Pr(B ) Pr(Lopputlaa tullaa vältla B kautta) Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta ysteemteoreette tulkta kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavolle 2/4 ysteemä vodaa havaollstaa seuraavalla verkkodagrammlla: L Pr(B ) Pr(B ) Pr(B ) B B B Pr( B ) Pr( B ) Pr( B ) TKK (c) Ilkka Mell (2004) 38 Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta ysteemteoreette tulkta kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavolle 3/4 mukaa Pr( ) Pr( B ) Pr( B)Pr( B) Pr() o todeäkösyys slle, että päästää lopputlaa. mukaa todeäkösyys Pr() saadaa laskemalla yhtee alkutlasta L lopputlaa vältloje B,, 2,, kautta kulkeve rette todeäkösyydet Pr( B ) Pr(B )Pr( B ) Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta ysteemteoreette tulkta kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavolle 4/4 mukaa Pr( B) Pr( B) Pr( B ) Pr( ) Pr( B) Pr( ) B B Pr( B)Pr( B ) Pr( B)Pr( B) Pr( )Pr( ) Pr(B ) o ss ehdolle todeäkösyys slle, että o käyty vältlassa B, ku ehtotapahtumaa o se, että o päästy lopputlaa. TKK (c) Ilkka Mell (2004) 39 TKK (c) Ilkka Mell (2004) 40