Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Samankaltaiset tiedostot
ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

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

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Tuloperiaate. Oletetaan, että eräs valintaprosessi voidaan jakaa peräkkäisiin vaiheisiin, joita on k kappaletta

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 1

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

2. laskuharjoituskierros, vko 5, ratkaisut

TOD.NÄK JA TILASTOT, MAA10 Kombinaatio, k-kombinaatio

Varma tapahtuma, Yhdiste, Yhdistetty tapahtuma, Yhteenlaskusääntö

1. Kuinka monella tavalla joukon kaikki alkiot voidaan järjestää jonoksi? Tähän antaa vastauksen: tuloperiaate ja permutaatio

9 Yhteenlaskusääntö ja komplementtitapahtuma

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

Määritelmiä. Nopanheitossa taas ω 1 = saadaan 1, ω 2 = saadaan 2,..., ω 6 = saadaan

Todennäköisyyslaskenta I, kesä 2017 Helsingin yliopisto/avoin Yliopisto Harjoitus 1, ratkaisuehdotukset

(x, y) 2. heiton tulos y

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Todennäköisyys (englanniksi probability)

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Todennäköisyyden aksioomat

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

1. laskuharjoituskierros, vko 4, ratkaisut

dx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

TODENNÄKÖISYYS JA TILASTOT MAA6 KERTAUS

Todennäköisyyslaskenta - tehtävät

Miten hyvin mallit kuvaavat todellisuutta? Tarvitaan havaintoja.

Suotuisien tapahtumien lukumäärä Kaikki alkeistapahtumien lukumäärä

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Todennäköisyys. Antoine Gombaud, eli chevalier de Méré?.? Kirjailija ja matemaatikko

30A02000 Tilastotieteen perusteet

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

811120P Diskreetit rakenteet

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt. Todennäköisyyden peruslaskusäännöt

811120P Diskreetit rakenteet

1. Matkalla todennäköisyyteen

Todennäköisyyslaskenta

Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

8.2. Permutaatiot. Esim. 1 Kirjaimet K, L ja M asetetaan jonoon. Kuinka monta erilaista järjes-tettyä jonoa näin saadaan?

Todennäköisyyslaskenta 1/7 Sisältö ESITIEDOT: joukko-oppi, lukumäärän laskeminen, funktiokäsite Hakemisto

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Otanta ilman takaisinpanoa

031021P Tilastomatematiikka (5 op) Kurssi-info ja lukion kertausta

Tilaston esittäminen frekvenssitaulukossa ja graafisesti. Keskiluvut luokittelemattomalle ja luokitellulle aineistolle: moodi, mediaani, keskiarvo.

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

Tilastotieteen perusteet

Lukumäärän laskeminen 1/7 Sisältö ESITIEDOT:

Todennäköisyyslaskenta IIa, syyslokakuu 2019 / Hytönen 2. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset

5/11 6/11 Vaihe 1. 6/10 4/10 6/10 4/10 Vaihe 2. 5/11 6/11 4/11 7/11 6/11 5/11 5/11 6/11 Vaihe 3

Todennäköisyyslaskentaa

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

&idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

Liite 2: Verkot ja todennäköisyyslaskenta. Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit

Todennäköisyyslaskenta I. Ville Hyvönen

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

Todennäköisyyslaskenta

Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 2, Osoita että A on hyvin määritelty. Tee tämä osoittamalla

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Kaikki kurssin laskuharjoitukset pidetään Exactumin salissa C123. Malliratkaisut tulevat nettiin kurssisivulle.

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

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

Todennäköisyyslaskenta I

****************************************************************** ****************************************************************** 7 Esim.

Luku 2. Todennäköisyyslaskenta ja kombinatoriikka

8.1. Tuloperiaate. Antti (miettien):

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

OTATKO RISKIN? peli. Heitä noppaa 3 kertaa. Tavoitteena on saada

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

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

HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 1 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt. Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt. Todennäköisyyslaskennan peruslaskusäännöt: Esitiedot

031021P Tilastomatematiikka (5 op)

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I

&idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

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

Luku 2. Todennäköisyyslaskenta ja kombinatoriikka. 2.1 Todennäköisyyden ominaisuuksia

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

Miten osoitetaan joukot samoiksi?

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

1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle

1. Matkalla todennäköisyyteen (kertausta TN I)

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Otosavaruus ja todennäköisyys Otosavaruus Ë on joukko, jonka alkiot ovat kokeen tulokset Tapahtuma on otosavaruuden osajoukko

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

vkp 4*(1+0)/(32-3)-1= vkp 2*(1+0)/(32-3)=

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 1: Todennäköisyys ja sen laskusäännöt Verkot ja todennäköisyyslaskenta

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

A-osio: Ilman laskinta, MAOL:in taulukkokirja saa olla käytössä. Maksimissaan tunti aikaa.

1. Logiikan ja joukko-opin alkeet

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I

Teema 7: Todennäköisyyksien laskentaa

Johdatus matematiikkaan

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta

Transkriptio:

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 13. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 1 / 21

1 Klassinen todennäköisyys 2 Kombinatoriikkaa Kombinatoriikan perusongelmat Permutaatiot Kombinaatiot ja binomikertoimet Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 2 / 21

Klassinen todennäköisyys Olkoon S = {s 1, s 2,..., s n } äärellinen otosavaruus. Oletetaan, että Pr(s i ) = 1, kaikille i = 1, 2,..., n n Tällöin alkeistapahtumat s i ovat symmetrisiä. Tarkastellaan tapahtumaa A S, johon kuuluu k alkeistapahtumaa. (Näitä tapahtumia kutsutaan A:lle suotuisiksi.) Nyt tapahtuman A klassinen todennäköisyys on Pr(A) = k n Entä jos alkeistapahtumat eivät ole symmetrisiä? Entä jos otosavaruus on ääretön? Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 3 / 21

Esimerkki Korttipakasta nostetaan yksi kortti. Millä todennäköisyydellä kortti on (a) ässä, (b) pata, ja (c) ristiseiska? Ratkaisu. Oletetaan, että pakassa on 52 korttia, eli n = n(s) = 52. (a) Olkoon A tapahtuma kortti on ässä. Suotuisien alkeistapahtumien määrä n(a) = 4. Siis Pr(A) = n(a)/n = 4/52 0.0769. (b) Jos B on tapahtuma kortti on pata, niin Pr(B) = 13/52 = 1/4. (c) Tapahtuman C= kortti on ristiseiska todennäköisyys Pr(C) = 1/52 0.0192. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 4 / 21

Esimerkki Heitetään kahta noppaa. Millä todennäköisyydellä (a) molemmat nopat antavat kuutosen, (b) ainakin toinen heitto on kakkonen, ja (c) kumpikaan heitto ei ole viitonen? Ratkaisu. Perusjoukon alkeistapauksia on 36 kpl. Merkitään A:lla kyseisessä kohdassa mainittua tapahtumaa. (a) Pr(A) = 1/36 (b) Pr(B) = 11/36 (c) Pr(C) = 25/36 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 5 / 21

Kombinatoriikan perusperiaatteet Tarkastellaan operaatioita M (m suoritustapaa) ja N (n suoritustapaa). Yhteenlaskuperiaate: Jos M ja N ovat toisensa poissulkevia operaatioita voidaan yhdistetty operaatio Suoritetaan M tai N suorittaa m + n eri tavalla. Kertolaskuperiaate: Jos M ja N ovat toisistaan riippumattomia operaatioita voidaan yhdistetty operaatio Suoritetaan M ja N suorittaa m n eri tavalla. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 6 / 21

Esimerkki Kaupunkien X ja Y välillä on 2 suoraa lentoa. X :stä pääsee Y :hyn myös kaupungin Z kautta: (i) Kaupunkien X ja Z välillä on 3 lentoa. (ii) Kaupunkien Z ja Y välillä on 2 lentoa. Kuinka monella eri tavalla voidaan lentää kaupungista X kaupunkiin Y? Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 7 / 21

Esimerkki - Ratkaisu 1/2 Koska lentojen valinnat voidaan tehdä toisistaan riippumatta, Z:n kautta tapahtuviin lentoihin voidaan soveltaa kertolaskuperiaatetta. Sen mukaan X :stä Y :hyn pääsee lentämään Z:n kautta eri tavalla. 3 2 = 6 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 8 / 21

Esimerkki - Ratkaisu 2/2 Koska 2 suoraa lentoa X :stä Y :hyn ja 6 eri tapaa lentää X :stä Y :hyn Z:n kautta ovat toisensa poissulkevia, lentotapojen kokonaislukumäärä saadaan soveltamalla yhteenlaskuperiaatetta. X :stä Y :hyn pääsee siis lentämään eri tavalla. 2 + 6 = 8 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 9 / 21

Esimerkki Matkapuhelimen PIN-koodit ovat muotoa XXXX, missä kukin X on jokin numeroista 0,1,2,3,4,5,6,7,8 tai 9. Laske erilaisten PIN-koodin lukumäärä, kun (a) ei rajoituksia, (b) samaa numeroa saa käyttää vain kerran. (a) Sovelletaan nk. lokeromallia. Käytössä on 4 lokeroa, joista ensimmäinen voidaan täyttää 10:llä eri tavalla, toinen 10:llä tavalla, jne. Saadaan 10 10 10 10 = 10000 PIN-koodia. (b) Nyt ensimmäinen lokero voidaan täyttää 10:llä eri tavalla, toinen 9:llä, kolmas 8:lla ja neljäs 7:llä eri tavalla. Saadaan koodia. 10 9 8 7 = 5040 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 10 / 21

Esimerkki: Syntymäpäiväongelma ( paradoksi ) Millä todennäköisyydellä n:n umpimähkään valitun henkilön joukossa ainakin kahdella on sama syntymäpäivä? Ratkaisu: Karkauspäivät unohtaen oletetaan, että alkeistapauksina ovat 365 alkion jonot, joiden pituus on n. Jonoja on 365 n kpl. Jos A on tapahtuma ainakin kahdella on sama syntymäpäivä, niin A c on kaikilla eri syntymäpäivät, ja siis A c :n alkioiden lukumäärä on 365 364... (365 n + 1). Saadaan Pr(A) = 1 Pr(A c ) = 1 365 364... (365 n + 1) 365 n. Huomautus. Numeerisesti voidaan havaita esimerkiksi, että jos n 23, niin Pr(A) > 0.5, ja jos n 57, niin Pr(A) > 0.99. Saman syntymäpäivän todennäköisyys on siis suuri jo melko pienillä n:n arvoilla. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 11 / 21

Kombinatoriikan perusongelmat Kuinka monella eri tavalla joukon S alkiot voidaan järjestää jonoon? Kuinka monta erilaista k:n alkion osajonoa joukon S alkioista voidaan muodostaa? Kuinka monella eri tavalla joukon S alkioista voidaan valita k:n alkion osajoukko? Huom. Joukoille A = B, jos ja vain jos x A x B. Jonoille a = b, jos ja vain jos a i = b i, i {1, 2,..., n}. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 12 / 21

Permutaatiot Mikä tahansa äärellisen joukon S kaikkien alkioiden muodostama järjestetty jono on joukon S alkioiden permutaatio. Olkoon joukon S alkoiden lukumäärä n = n(s). Tällöin joukon S alkioiden kaikkien mahdollisten permutaatioiden lukumäärä on n! = n (n 1) 2 1 eli n-kertoma. (On määritelty 0! = 1.) Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 13 / 21

k-permutaatiot eli variaatiot Mikä tahansa joukon S alkioiden järjestetty osajono, jossa on k alkiota, on joukon S alkioiden k-permutaatio eli variaatio. Joukon S alkioiden kaikkien mahdollisten k-permutaatioiden lukumäärä on n! P(n, k) = (n k)! Käytetään myös merkintää n P k = P(n, k). Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 14 / 21

Esimerkki Joukon N = {x x {1, 2,..., 10}} 3-permutaatioiden lukumäärä, eli 3 alkiota sisältävien jonojen lukumäärä. P(10, 3) = 10! 7! = 720. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 15 / 21

Perustelu k-permutaatioiden lukumäärälle Voidaan valita k alkiota n:stä alkiosta n (n 1)... (n k + 1) eri tavalla. Laventamalla saadaan nyt n (n 1)... (n k+1) = n (n 1)... (n k + 1) (n k)! (n k)! = n! (n k)! Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 16 / 21

Kombinaatiot ja binomikertoimet Mikä tahansa joukon S osajoukko, jossa on k alkiota, muodostaa joukon S alkioiden k alkiota sisältävän kombinaation. Joukon S alkioiden kaikkien k alkiota sisältävien kombinaatioiden lukumäärä on ( ) n! n C(n, k) = k!(n k)! = k missä luku ( n k) on binomikerroin. Nimi tulee siitä, että (a + b) n = n k=0 Käytetään myös merkintää n C k = C(n, k). ( ) n a n k b k. k Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 17 / 21

Perustelu kombinaatioiden lukumäärälle 1/2 Mistä kaava C(n, k) = n! k!(n k)! = ( n k) seuraa? Joukon S k-permutaatioiden lukumäärä voidaan määrittää kahdessa vaiheessa kertolaskuperiaatteen avulla: (1) Valitaan joukon S alkioista k alkiota sisältävä osajoukko. Tämä voidaan tehdä C(n, k):lla eri tavalla. (2) Järjestetään valitun osajoukon k alkiota jonoon. Tämä voidaan tehdä k!:lla eri tavalla. Vaiheet (1) ja (2) ovat toisistaan riippumattomia. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 18 / 21

Perustelu kombinaatioiden lukumäärälle 2/2 Kertolaskuperiaatteen mukaan joukon S k-permutaatioiden lukumäärä on siis P(n, k) = C(n, k)k! Kun tähän sijoitetaan k-permutaatioiden lukumäärän lauseke saadaan yhtälö P(n, k) = C(n, k)k! = josta voidaan ratkaista C(n, k): C(n, k) = n! (n k)!, n! (n k)!, n! k!(n k)!. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 19 / 21

Esimerkki Lottoruudukossa on 39 numeroa, joista saadaan lottorivi merkitsemällä 7 numeroa. Mikä on todennäköisyys saada 7 oikein? Erilaisia lottorivejä on siis kappaletta. ( ) 39 = 15380937 7 Todennäköisyys saada 7 oikein on 1/15380937 6.5 10 8. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 20 / 21

Esimerkki Kuvan henkilöhakulaitteessa palaa kerrallaan yhdestä viiteen merkkivaloa. Kuinka monta eri henkilöä laitteella voidaan hakea? Ratkaisu: Yhden lampun avulla saadaan ( 5 1) = 5 mahdollisuutta, kahdella ( 5 2) = 10 mahdollisuutta, jne. Yhteensä siis saadaan ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 5 5 5 5 5 + + + + = 5 + 10 + 10 + 5 + 1 = 31 1 2 3 4 5 mahdollista henkilöä. Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 21 / 21