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Transcript:

Calcolo delle probabilità Definizione di Spazio Campionario Definizioni di Probabilità Eventi mutuamente esclusivi Eventi indipendenti Principio della somma Principio del prodotto Eventi certi : è certo che si verifichino es. il prossimo mese sarà luglio, domani sorgerà il sole Eventi probabili: non è certo che si verifichino es. domani pioverà? Quanti giorni di ricovero avrà quel paziente? Quel paziente guarirà? Nel caso di eventi probabili utilizziamo il CALCOLO delle PROBABILITA 1

SPAZIO CAMPIONARIO: insieme di tutti gli eventi possibili es. lancio di una moneta spazio campionario: testa, croce es. esito di una malattia spazio campionario: guarigione, non guarigione es. lancio di un dado spazio campionario: 1, 2, 3, 4, 5, 6 PROBABILITA I definizione classica: è il rapporto tra il numero di eventi favorevoli e il numero di eventi possibili n. successi probabilità = n. casi. possibili La probabilità è espressa da un numero compreso tra 0 e 1 Probabilità = 0 è impossibile che l evento si verifichi Probabilità = 1 è certo che l evento si verifichi 2

Probabilità classica Esempio: La probabilità di ottenere un numero superiore o uguale a 5 con il tiro di un dado: se il dado non è truccato, la probabilità di ogni numero è identica due sono gli eventi utili, 6 gli eventi possibili P(5,6)=2/6=1/3=0.33 II def -Probabilità frequentista In genere, si usa quando gli eventi possibili non hanno la stessa probabilità La loro probabilità dipende dalle esperienze passate (frequenza empirica) Su 100 compiti d esame delle sessioni precedenti, 10 sono insufficienti; la probabilità di aver superato l esame (se il risultato fosse casuale) è di 90/100=.90 3

III def. - Probabilità soggettiva E la stima che ciascuno di noi fa, sull accadere di un evento su cui non abbiamo informazioni sicure Normalmente si usa nelle scommesse: quanto scommetti che oppure nei giudizi: mi consigli di fare, devo fare così o così Regole della probabilità Una volta trovata la probabilità di un evento (classica, frequentista o soggettiva) le regole che si applicano sono le stesse La somma delle probabilità di tutti gli eventi alternativi (e possibili) è (dev essere) pari a 1 (uno solo è l evento che può accadere); è la distribuzione di probabilità 4

Eventi mutuamente esclusivi: quando si verifica l uno, non si può verificare l altro es. nel lancio di una moneta, se è uscito l evento Testa, non si può verificare contemporaneamente l evento Croce es. per l esito di una malattia, se il paziente è guarito, non può essere ancora malato Esempi di eventi NON mutuamente esclusivi es. pioggia e vento: il fatto che ci sia pioggia non esclude il fatto che ci sia vento es. nel gioco delle carte asso e cuori: il fatto di pescare un asso non esclude che sia di cuori 5

PRINCIPIO della SOMMA È corrispondente all operazione di UNIONE di due insiemi. Se gli eventi sono mutuamente esclusivi, la probabilità che si verifichi l evento A oppure l evento B è data dalla somma della probabilità di A e della probabilità di B P(A + B) = P(A) + P(B) Esempio del PRINCIPIO della SOMMA per eventi mutuamente esclusivi es. in Italia la probabilità che un individuo sia del gruppo sanguigno B è 0,10 e la probabilità che sia del gruppo 0 è di 0,46. Qual è la probabilità di incontrare casualmente un soggetto con gruppo sanguigno B oppure 0? P(B) = 0,10 P(0) = 0,46 P(B+0) = P(B) + P(0) = 0,10 + 0,46 = 0,56 6

PRINCIPIO della SOMMA per eventi NON mutuamente esclusivi Se gli eventi NON sono mutuamente esclusivi, la probabilità che si verifichi l evento A oppure l evento B è data da: P(A + B) = P(A) + P(B) P(A B) Esempio del PRINCIPIO della SOMMA per eventi NON mutuamente esclusivi es. la probabilità che un soggetto sopra i 65 anni abbia valori di colesterolo al di fuori della norma è del 60% e la probabilità che abbia problemi di ritenzione idrica è del 10%. Qual è la probabilità che un soggetto con più di 65 anni abbia valori di colesterolo oppure problemi di ritenzione idrica? P(colest.) = 0,60 P(rit.idrica) = 0,10 P(colest. + rit.idrica) = P(colest.) + P(rit.idrica) P(colest. rit.idrica)= = 0,60 + 0,10 0,60x0,10 = 0,64 7

PRINCIPIO del PRODOTTO per eventi indipendenti P(A e B) = P(A B) = P(A)P(B) Indipendenza: due eventi si dicono indipendenti quando il verificarsi dell uno non influenza il verificarsi dell altro es. elevati livelli di glicemia e ulcera, probabilità di pescare una pallina di un determinato colore da un urna con reimbussolamento Esempio del PRINCIPIO del PRODOTTO per eventi indipendenti es. Supponiamo che, al di sopra dei 65 anni, la probabilità di avere livelli elevati di glicemia sia del 40% e quella di presentare un ulcera sia del 3%. Qual è la probabilità di avere contemporaneamente livelli elevati di glicemia e l ulcera dopo i 65 anni di età? P(glicemia) = 0,40 P(ulcera) = 0,03 P(glicemia e ulcera) = P(glicemia)P(ulcera) = = 0,40x0,03 = 0,012 = 1,2% 8

PRINCIPIO del PRODOTTO per eventi dipendenti P(A e B) = P(A B) = P(A)P(B A) = = P(B)P(A B) Es. supponiamo che oltre i 65 aa., la probabilità di avere il livello di colesterolo alto sia del 60%, quella di avere la pressione alta sia del 50% e la probabilità di avere la pressione alta dato che si ha il livello di colesterolo alto sia del 68%. Qual è la probabilità, oltre i 65 aa., di avere colesterolo alto e pressione alta? P(colest.) = 0,60 P(pressione) = 0,50 P(pressione colest.) = 0,68 P(colest. e pressione) = P(colest.)xP(pressione colest.) = 0,60 x 0,68 = 0.408 = 40,8% Probabilità condizionata P(A B) probabilità che si verifichi A dato che si è verificato B es. probabilità di avere il livello di colesterolo elevato dato che si ha la glicemia elevata, es. probabilità di estrarre da un urna una pallina di un determinato colore senza reintrodurre la pallina estratta 9

S A B Probabilità di A dato che è accaduto B P(A B) Lo spazio dell evento B diviene il nuovo spazio campionario B A A B P( A B) = P( A B) P( B) 10

Probabilità Esempio Numero di volte in cui si è usata cocaina Maschio Femmina Totale (A) 1-19 32 7 39 (B) 20-99 18 20 38 (C) 100 25 9 34 Totale 75 36 111 Qual è la probabilità che un soggetto sia un maschio? P(M) = numero di maschi / numero totale di soggetti = = 75/111 = 0.67 PROBABILITÀ MARGINALE Probabilità Esempio Numero di volte in cui si è usata cocaina Maschio Femmina Totale (A) 1-19 32 7 39 (B) 20-99 18 20 38 (C) >100 25 9 34 Totale 75 36 111 Qual è la probabilità che un maschio abbia usato cocaina più di 100 volte? P(C M) = 25/75 = 0.33 P(C/M) = P(C M) / P(M)= =(25/111)/(75/111)=25/75 PROBABILITÀ CONDIZIONATA 11

Probabilità Esempio Numero di volte in cui si è usata cocaina Maschio Femmina Totale (A) 1-19 32 7 39 (B) 20-99 18 20 38 (C) >100 25 9 34 Totale 75 36 111 Qual è la probabilità che una persona scelta a caso sia un maschio e abbia usato cocaina più di 100 volte? P(C M) = 25/111 = 0.22 PROBABILITÀ CONGIUNTA Probabilità Esempio Numero di volte in cui si è usata cocaina Maschio Femmina Totale (A) 1-19 32 7 39 (B) 20-99 18 20 38 (C) >100 25 9 34 Totale 75 36 111 Qual è la probabilità che una persona scelta a caso sia un maschio o abbia usato cocaina più di 100 volte? P(C o M) = P(C) + P(M) - P(C M) 34/111 + 75/111 25/111= 0.75 REGOLA DELLA SOMMA 12

Probabilità Esercizio In una sezione di un istituto superiore, formata da 63 ragazze e 37 ragazzi, si è osservato che portavano gli occhiali 23 femmine e 15 maschi. Se si sceglie a caso uno studente di questa sezione, calcolare: la probabilità che uno studente porti gli occhiali la probabilità che uno studente, maschio, porti gli occhiali la probabilità che contemporaneamente uno studente porti gli occhiali e sia maschio 63 femmine 37 maschi 23 femmine portano occhiali 15 maschi portano occhiali Occhiali Femmine Maschi Tot SI 23 15 38 NO 40 22 62 Totale 63 37 100 la probabilità che uno studente porti gli occhiali P(O) = 38/100 = 0.38 la probabilità che uno studente, maschio, porti gli occhiali P(O M) = 15/37 = 0.405 13

Occhiali Femmine Maschi Tot SI 23 15 38 NO 40 22 62 Totale 63 37 100 la probabilità che contemporaneamente uno studente porti gli occhiali e sia maschio P(M O) = 15/100 = 0.15 la probabilità che uno studente sia maschio o porti gli occhiali P(O o M) = P(O) + P(M) P(O M) = 38/100 + 37/100 15/100 = 60/100 = 0.6 14