Teoria della probabilità Assiomi e teoremi



Похожие документы
Calcolo delle probabilità (riassunto veloce) Laboratorio di Bioinformatica Corso A aa

Ancora sull indipendenza. Se A e B sono indipendenti allora lo sono anche

Calcolo delle Probabilità

(concetto classico di probabilità)

Esercizi di Probabilità e Statistica

Matematica Applicata. Probabilità e statistica

Calcolo delle Probabilità

Probabilità e statistica

Capitolo 4 Probabilità

1 Probabilità condizionata

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 6

Analisi dei Dati 12/13 Esercizi proposti 3 soluzioni

PROBABILITA CONDIZIONALE

Test sul calcolo della probabilità

PROBABILITA. Sono esempi di fenomeni la cui realizzazione non è certa a priori e vengono per questo detti eventi aleatori (dal latino alea, dado)

PROBABILITA' E VARIABILI CASUALI

Esercizi di Calcolo delle Probabilita (I)

Calcolo delle probabilità

Esercitazioni di Statistica

Probabilità e Statistica Esercitazioni. a.a. 2009/2010. C.d.L.S.: Ingegneria Civile-Architettonico, Ingegneria Civile-Strutturistico.

2) Codici univocamente decifrabili e codici a prefisso.

Cosa dobbiamo già conoscere?

Primi esercizi per gli studenti del corso di Statistica ed Elementi di Probabilita

E NECESSARIO RICORRERE ALLE VARIABILI CASUALI

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 7

PROBABILITA CONDIZIONALE

Esercizi. Rappresentando le estrazioni con un grafo ad albero, calcolare la probabilità che:

Viene lanciata una moneta. Se esce testa vinco 100 euro, se esce croce non vinco niente. Quale è il valore della mia vincita?

Probabilità e Statistica Esercitazioni. a.a. 2006/2007

Probabilità discreta

Esercizi di Calcolo delle Probabilità (calcolo combinatorio)

Algoritmi (9 CFU) (A.A )

ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITA

COEFFICIENTI BINOMIALI

Tabella 7. Dado truccato

Sommario. Corso di Statistica Facoltà di Economia. L'Algebra degli Eventi

CORSO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA. Esercizi su eventi, previsioni e probabilità condizionate

1. la probabilità che siano tutte state uccise con pistole; 2. la probabilità che nessuna sia stata uccisa con pistole;

LEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010

Probabilità II Variabili casuali discrete

Corso di Matematica. Corso di Laurea in Farmacia, Facoltà di Farmacia. Università degli Studi di Pisa. Maria Luisa Chiofalo.

PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE

Probabilità Calcolo combinatorio, probabilità elementare, probabilità condizionata, indipendenza, th delle probabilità totali, legge di Bayes

TEOREMI SULLA PROBABILITÀ

matematica probabilmente

A = { escono 2 teste e due croci (indipendentemente dall ordine) } B = { al primo tiro esce testa }.

Calcolo combinatorio

Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)

2 CERTAMEN NAZIONALE DI PROBABILITA E STATISTICA FELICE FUSATO Fase di Istituto 15 febbraio 2011

1. Distribuzioni campionarie

Esercizi di Probabilità e Statistica

PROBABILITA MISURARE L INCERTEZZA Lanciamo due dadi, facciamo la somma dei punteggi ottenuti. Su quale numero mi conviene scommettere?

Corso di ELEMENTI DI STATISTICA Alcuni problemi di probabilità, con soluzioni

Corso di Statistica. Corso di Laurea in Ingegneria Edile. Ingegneria Tessile. Docente: Orietta Nicolis

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:

Elementi di calcolo delle probabilità

Lezione 1. Gli Insiemi. La nozione di insieme viene spesso utilizzata nella vita di tutti i giorni; si parla dell insieme:

Statistica 1. Esercitazioni. Dott. Luigi Augugliaro 1. Università di Palermo

Esercizio 1. Svolgimento

Corso di Laurea a Distanza in Ingegneria Elettrica Corso di Comunicazioni Elettriche Processi casuali A.A Alberto Perotti, Roberto Garello

Correttezza. Corso di Laurea Ingegneria Informatica Fondamenti di Informatica 1. Dispensa 10. A. Miola Novembre 2007

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

Si considerino gli eventi A = nessuno studente ha superato l esame e B = nessuno studente maschio ha superato l esame. Allora A c B è uguale a:

I sistemi di numerazione

1. PRIME PROPRIETÀ 2

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza

Somma logica di eventi

ESERCIZI. x + 3 x 2 1. a) y = 4x2 + 3x 2x + 2 ; b) y = 6x2 x 1. (x + 2) 2 c) y =

La variabile casuale Binomiale

TEORIA DELLA PROBABILITÀ I

Test d ipotesi. Statistica e biometria. D. Bertacchi. Test d ipotesi

LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di

RELAZIONI BINARIE. Proprietà delle relazioni Data una relazione R, definita in un insieme non vuoto U, si hanno le seguenti proprietà :

ALGEBRA DELLE PROPOSIZIONI

Statistica 1. Esercitazioni. Dott. Luigi Augugliaro 1. Università di Palermo

Esercizi sul calcolo delle probabilità

Esercizi di Probabilità e Statistica

Teoria degli insiemi

k n Calcolo delle probabilità e calcolo combinatorio (di Paolo Urbani maggio 2011)

APPUNTI DI MATEMATICA ALGEBRA \ INSIEMISTICA \ TEORIA DEGLI INSIEMI (1)

Lezione 10. La Statistica Inferenziale

Esercizio 1 Dato il gioco ({1, 2, 3}, v) con v funzione caratteristica tale che:

Appunti ed esercizi di combinatoria. Alberto Carraro

Un metodo per il rilevamento degli errori: la tecnica del Bit di Parità

Esericizi di calcolo combinatorio

PROVE D'ESAME DI CPS A.A. 2009/ altrimenti.

COMUNICAZIONI ELETTRICHE + TRASMISSIONE NUMERICA COMPITO 13/7/2005

Esercitazioni del corso di Statistica Proff. Mortera/Vicard a.a. 2011/2012

1 Giochi a due, con informazione perfetta e somma zero

Corso di Calcolo Numerico

Corso di Calcolo delle Probabilità e Statistica. Esercizi su variabili aleatorie discrete

u 1 u k che rappresenta formalmente la somma degli infiniti numeri (14.1), ordinati al crescere del loro indice. I numeri u k

Calcolo delle probabilità

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza

LE FUNZIONI A DUE VARIABILI

Elementi di teoria dei segnali /b

Esercitazione 1 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco

Prove e sottoprove. Perché il calcolo combinatorio. La moltiplicazione combinatorica. Scelta con e senza ripetizione { } ( )

Транскрипт:

Corso di Laurea a Distanza in Ingegneria Elettrica Corso di Comunicazioni Elettriche Teoria della probabilità Assiomi e teoremi A.A. 2008-09 Alberto Perotti DELEN-DAUIN Esperimento casuale Esperimento suscettibile di più risultati possibili Il risultato non può essere predetto con certezza Esempi: Lancio di una moneta Lancio di un dado Calcio di rigore Misura della resistenza di un resistore 2 1

Spazio campione È l insieme di tutti i risultati possibili di un esperimento casuale e si indica con S Esempi: Lancio di una moneta: S = {testa, croce} = {T, C}, S = 2 Lancio di un dado: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, S = 6 Calcio di rigore: S = {gol, parata, palo, traversa, fuori} Misura della resistenza: In questo caso, si parla di spazio campione continuo 3 Evento Ogni sottoinsieme dello spazio campione è detto evento Esempi: Lancio di una moneta: l evento è uscito testa è indicato con {testa} o {T} Lancio di un dado: l evento uscita di un numero dispari è E = {1, 3, 5} Calcio di rigore: l'evento no gol è N = {parata, palo, traversa, fuori}. 4 2

Probabilità di un evento Ad ogni evento si associa una probabilità, valore reale in [0, 1], assegnato in modo da soddisfare i seguenti assiomi: Assioma I: Assioma II: Assioma III: se A e B sono incompatibili (1) ( ) (1) Due eventi si dicono incompatibili se la loro intersezione è vuota. 5 Corollari La probabilità dell evento impossibile è La probabilità che non si verifichi l evento A è Siano A e B due eventi qualsiasi: 6 3

Probabilità congiunta L evento corrisponde all occorrenza congiunta degli eventi A e B. Esempio: lancio del dado. A = {è uscito un numero pari} B = {è uscito un numero 3} Allora l evento congiunto A B è {2} La probabilità congiunta dei due eventi si indica con 7 Eventi statisticamente indipendenti Quando il verificarsi dell evento A non influisce sul verificarsi dell evento B, si dice che i due eventi sono statisticamente indipendenti. In questo caso, vale il seguente risultato: 8 4

Probabilità condizionata È la probabilità dell evento A condizionata al verificarsi dell evento B. È definita nel seguente modo: Se A e B sono statisticamente indipendenti: 9 Probabilità condizionata Esempio (lancio di un dado). Qual è la probabilità che esca un numero minore o uguale a 3, dato che è uscito un numero dispari? A = {1, 2, 3} B = {1, 3, 5} P{ A, B} P{1,3} 2 / 6 P{ A B} = = = = P{ B} P{1,3,5} 3/ 6 2 3 10 5

Teorema della probabilità totale Sia A 1,, A N una partizione dello spazio campione La probabilità di un qualsiasi evento B vale: 11 Teorema di Bayes Vale la seguente relazione: Se A e B sono eventi statisticamente indipendenti, allora è immediato verificare che 12 6

Esperimento di Bernoulli È un esperimento causale avente due possibili risultati, successo (S) e insuccesso (I). È caratterizzato dalla probabilità di successo p. La probabilità di insuccesso vale quindi 1 p. 13 Esercizio 1 Un giocatore di basket deve eseguire 3 tiri liberi. La probabilità che centri il canestro è p = 0.8. 1. Calcolare la probabilità che il giocatore segni 3 punti. 2. Calcolare la probabilità che il giocatore segni 2 punti nei primi 2 tiri e non segni nell ultimo tiro. 3. Calcolare la probabilità che il giocatore segni 2 punti su 3. 14 7

Esercizio 1 (1.1 cont.) L esperimento può essere considerato come l esecuzione ripetuta di 3 esperimenti di Bernoulli statisticamente indipendenti con probabilità di successo p = 0.8. Lo spazio campione è costituito dalle 8 possibili combinazioni di successo (1) e insuccesso (0) S = {000, 001, 010, 100, 011, 101, 110, 111} 15 Esercizio 1 (1.1 cont.) L evento A={canestro al primo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {100, 110, 101, 111} e la probabilità che A si verifichi è p = 0.8. L evento B = {canestro al secondo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {010, 011, 110, 111} e la probabilità che B si verifichi è p = 0.8. L evento C = {canestro al terzo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {001, 011, 101, 111} e la probabilità che C si verifichi è p = 0.8. 16 8

Esercizio 1 (1.1 cont.) L evento D = {tre canestri} equivale al verificarsi congiunto degli eventi A, B e C, quindi D = A B C Considerando i tre eventi A, B e C statisticamente indipendenti, allora P{D} = P{A, B, C} = P{A} P{B} P{C} P{D} = p 3 = 0.512 17 Esercizio 1 (1.2) L evento A={canestro al primo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {100, 110, 101, 111} e la probabilità che A si verifichi è p = 0.8. L evento B = {canestro al secondo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {010, 011, 110, 111} e la probabilità che B si verifichi è p = 0.8. L evento E = {no canestro al terzo tiro} è costituito da tutti i possibili risultati {000, 010, 100, 110} e la probabilità che C si verifichi è 1- p = 0.2. 18 9

Esercizio 1 (1.2) L evento F = {due canestri nei primi 2 tiri e nessun canestro nell ultimo tiro} equivale al verificarsi congiunto degli eventi A, B e E, quindi F = A B E Considerando i tre eventi A, B e E statisticamente indipendenti, allora P{F} = P{A, B, E} = P{A} P{B} P{E} P{F} = p 2 (1-p) = 0.128 19 Esercizio 1 (cont.) La probabilità che il giocatore segni due punti può essere ottenuta come la somma di 3 termini P 2 = P 011 + P 101 + P 110 dove P 011 = (1 p) p 2 è la probabilità che il giocatore sbagli il primo tiro ed esegua correttamente gli altri due. Analogamente, P 101 = p (1 p) p = P 011 e P 110 = p 2 (1 p) = P 011 Si ottiene P 2 = 3 (1 p) p 2 = 0.384 20 10

Esercizio 2 1. Calcolare la probabilità che, alla prossima estrazione del lotto, esca il numero 53 sulla ruota del lotto di Venezia. Suggerimento: P{esce il 53} = 1 P{non esce il 53} 2. Calcolare la probabilità che, alla prossima estrazione del lotto, esca il numero 53 su almeno una delle ruote del lotto. 21 Esercizio 2 (2.1) Assumendo che le estrazioni sulle varie ruote siano statisticamente indipendenti, per la domanda 2.1 si può limitare lo spazio campione alla sola ruota di Venezia. 22 11

Esercizio 2 (2.1 cont) Considerando una sola ruota, lo spazio campione S consiste di tutte le possibili quintuple non ordinate di valori interi compresi tra 1 e 90: Il numero di quintuple non contenenti il numero 53 è Quindi, assumendo che i possibili risultati siano equiprobabili, la probabilità che non esca il 53 è 23 Esercizio 2 (2.1 cont.) Infine, la probabilità che esca il 53 sulla ruota Venezia è 24 12

Esercizio 2 (2.2) La probabilità che non esca il 53 su alcuna delle 10 ruote vale Quindi la probabilità che il 53 venga estratto su almeno una ruota vale 25 Esercizio 3 In una biblioteca sono contenuti n I = 5 libri in italiano, n F = 7 in francese e n E = 10 in inglese. Calcolare la probabilità che, estraendo due libri a caso, siano in due lingue diverse. Suggerimento: 26 13

Esercizio 3 (cont.) Lo spazio campione S è costituito da tutte le possibili coppie di libri. Assumiamo che la probabilità associata a ciascuno dei possibili risultati sia uguale (uniforme). 27 Esercizio 3 (cont.) Di tutte le possibili coppie di libri contengono entrambi i libri in italiano contengono entrambi i libri in francese contengono entrambi i libri in inglese. 28 14

Esercizio 3 (cont.) La probabilità di scegliere due libri scritti nella stessa lingua vale dunque Infine: 29 Esercizio 4 In un gruppo di r persone, qual è la probabilità che almeno due persone festeggino il compleanno lo stesso giorno? Assumere che tutti gli anni siano di 365 giorni. 30 15

Esercizio 4 (cont.) Lo spazio campione è costituito da 365 r possibili risultati. La probabilità che tutte le r persone compiano gli anni in giorni diversi è 365 r! r P{ D} = r 365 365 Infatti, ci sono r modi di scegliere r elementi diversi da un insieme di 365, e per ognuna di queste scelte ci sono r! possibili modi di riordinare (permutare) gli r elementi. 31 Esercizio 4 (cont.) Infine, la probabilità che almeno due persone compiano gli anni lo stesso giorno è 1 P{ D} 32 16

Una sequenza di n simboli binari (bit) è trasmessa su un canale. Per ogni bit trasmesso, il canale commette errore con probabilità p. Gli eventi {errore sul bit i-esimo} e {errore sul bit j-esimo} sono statisticamente indipendenti se i j. X Esercizio 5 1 p 1 1 0 p p 1 p Tale modello è chiamato canale binario simmetrico (Binary Symmetric Channel, BSC). 0 Y 33 Esercizio 5 (cont.) Analiticamente, si descrive il canale nel seguente modo Calcolare la probabilità che il canale introduca k o più errori (k < n) nella trasmissione degli n bit. 34 17

Esercizio 5 (cont.) La trasmissione di n bit equivale all esecuzione ripetuta di n esperimenti casuali di Bernoulli statisticamente indipendenti con probabilità di successo 1 p. La probabilità di avere esattamente i errori vale dove è il numero di sequenze binarie con esattamente i errori e p i (1-p) n-i è la probabilità che si verifichi una qualsiasi sequenza con i errori. 35 Esercizio 5 (cont.) Poiché, se i j, si ha { i errori} { j errori}= La probabilità di avere k o più errori vale quindi 36 18

Esercizio 6 Un codice a ripetizione di rate 1/3 consiste nel ripetere ciascun bit d informazione 3 volte. Ogni blocco di 3 bit viene trasmesso su un canale binario simmetrico con probabilità di errore p = 10-2. Il decodificatore, nel caso in cui i tre bit non siano tutti uguali, decide a maggioranza. Calcolare la probabilità di errore del sistema di trasmissione. 37 Esercizio 6 (cont.) Si ha errore quando, in un blocco di 3 bit, 2 bit sono errati, oppure tutti i bit sono errati: 38 19