ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

Σχετικά έγγραφα
Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

Curs 3. Spaţii vectoriale

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

2. Metoda celor mai mici pătrate

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

CAPITOLUL I. PRELIMINARII Elemente de teoria mulţimilor

Sondajul statistic- II

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

Elemente de teoria probabilitatilor

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

PENTRU CERCURILE DE ELEVI

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

DUMITRU BUŞNEAG DANA PICIU LECŢII

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

Curs 4 Serii de numere reale

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

riptografie şi Securitate

MARCAREA REZISTOARELOR

Inegalitati. I. Monotonia functiilor

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Elemente de teorie a informaţiei. 1. Câte ceva despre informaţie la modul subiectiv

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

CURS III, IV. Capitolul II: Serii de numere reale. a n sau cu a n. Deci lungimea segmentului este suma lungimilor sub-segmentelor obţinute, adică

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

6. VARIABILE ALEATOARE

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

FUNDAMENTE DE MATEMATICĂ

Câmp de probabilitate II

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

aşteptării pot fi înţelese cu ajutorul noţiunilor de bază culese din acest volum. În multe cazuri hazardul, întâmplarea îşi pun amprenta pe

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

5. PROBABILITĂŢI Evenimente

Concursul Naţional Al. Myller Ediţia a VI - a Iaşi, 2008

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

Din această definiţie a probabilităţilor rezultă următoarele proprietăţi ale acestora:

Integrala nedefinită (primitive)

3.1. DEFINIŢII. PROPRIETĂŢI

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Polinoame Fibonacci, polinoame ciclotomice

VII.2. PROBLEME REZOLVATE

Principiul Inductiei Matematice.

Curs 1 Şiruri de numere reale

Formula lui Taylor. 25 februarie 2017

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă

4 FUNCŢII BINARE. 4.1 Algebra booleană

5.1 Realizarea filtrelor cu răspuns finit la impuls (RFI) Filtrul caracterizat prin: 5. STRUCTURI DE FILTRE NUMERICE. 5.1.

Tema: şiruri de funcţii

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale

Statistica matematica

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

CURS 6 TERMODINAMICĂ ŞI FIZICĂ STATISTICĂ (continuare)

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

2.1. DEFINIŢIE. EXEMPLE

2. Functii de mai multe variabile reale

CAPITOLUL IV CALCULUL DIFERENŢIAL PENTRU FUNCŢII REALE DE O VARIABILA REALĂ

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea


Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca:

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

3. Serii de puteri. Serii Taylor. Aplicaţii.

5.1. ŞIRURI DE FUNCŢII

ŞIRURI DE VARIABILE ALEATOARE. PROBLEME ASIMPTOTICE

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

Transcript:

CAPITOLUL ELEMENTE DE TEORIA PROAILITĂŢILOR Câmp de evemete U feome îtâmplător se poate observa, de regulă, de ma multe or Faptul că este îtâmplător se mafestă pr aceea că u ştm date care este rezultatul producer acestu feome Rezultatele posble ale uu feome îtâmplător se umesc evemetele elemetare ale acestu feome Exemplu Petru feomeul arucarea zarulu mulţmea evemetelor elemetare este E = {(),(),(),(4),(),(6)} Mulţmea evemetelor elemetare ale feomeulu arucarea baulu este {{ b},{ s}}, ude b =baul, s =stema Pr evemet se îţelege o submulţme a mulţm evemetelor elemetare Exemplu La arucarea zarulu evemetul rezultat par este submulţmea {, 4,6} Toate evemetele care pot f cosderate la arucarea zarulu sut următoarele: {}, {}, {},{4},{},{6} {, }, {, },, {, 6} {,, },, {4,, 6} {,,, 4},, {, 4,, 6} {,,,4,},, {,,4,,6} {,,,4,,6} 4 6 6 Î total sut C6 + C6 + C6 + C6 + C6 + C6 = evemete Evemetul {,,,4,,6} se ma umeşte ş evemetul sgur La aceste evemete se adaugă ş evemetul mposbl, otat Astfel îcât mulţmea tuturor evemetelor corespuzătoare 6 feomeulu arucarea zarulu este P ( E) ş coţe elemete Î geeral, dacă mulţmea evemetelor elemetare este E, atuc mulţmea tuturor evemetelor este P ( E) ş coţe CardE elemete, ude am otat cu CardE umărul elemetelor mulţm E Exemplu Cosderăm feomeul arucarea a două zarur E = {,,, 4,,6} {,,, 4,,6} = {(, ); 6, 6} Evemetul dublă este A = {(,),(,),(,),(4,4),(,),(6,6)}

Elemete de teora probabltăţlor 7 Evemete cotrare Fecăru evemet A î corespude evemetul cotrar, otat A = CA = E \ A ş costă î erealzarea evemetulu A De exemplu, î cazul arucăr zarulu, dacă A = {, }, atuc A = {, 4,, 6} Evemetul mplcat de alt evemet Spuem că evemetul A mplcă evemetul ş otăm A, dacă se realzează de fecare dată câd se realzează A Este clar că A, petru orce evemet A Două evemete A ş se umesc egale ş screm A =, dacă A ş A Î cazul arucăr zarulu, evemetul {} u poate f cosecţa c uu alt evemet î afară de Î geeral, evemetele elemetare u sut mplcate de c u alt evemet dfert de Aşadar, dacă {} e este u evemet elemetar ş A {} e, rezultă că A = sau A = {} e Operaţ cu evemete Dacă A ş sut evemete, putem cosdera evemetul A sau, otat A ş evemetul A ş, otat A Evemetele A ş se umesc compatble dacă A = Evdet, evemetele A ş se umesc compatble dacă A Pr abstractzarea oţulor expuse ma sus, se troduce oţuea de câmp de evemete, ale căre axome trebue să e asgure că o dată cu două evemete A ş, putem vorb de evemetele A, A, A etc Defţa Fe X o mulţme evdă ale căre elemete le vom um evemete elemetare ş fe Ω P ( X ) o famle evdă de părţ ale lu X Perechea ( X, Ω ) se umeşte câmp de evemete dacă ) A Ω, rezultă că A Ω; ) Dacă A Ω,, atuc A Ω = Î cazul câd X este ftă, rolul lu Ω îl oacă P ( X ) Î cazul câd X este ftă, cluzuea Ω P ( X ) este, î geeral, strctă Î acest caz, admtem î plus axoma * ) Dacă A Ω,, atuc A Ω Propozţa Fe ( X, Ω) u câmp de evemete Atuc: ) X Ω, Ω; ) A, Ω A Ω; ) A, Ω A\ Ω = Demostraţe ) Fe A Ω Coform defţe, A Ω, dec X = A A Ω, = X Ω ) Ţem seama că A = ( A ) Ma geeral, dacă

74 ECUATII A Ω,, atuc A Ω = ) Î acest caz, A\ = A Ω Noţuea de probabltate Defţa clască a probabltăţ După defţa clască, probabltatea este raportul dtre umărul cazurlor favorable ş umărul cazurlor posble, î poteza că toate cazurle sut egal posble Defţa clască a probabltăţ este sufcetă, deoarece se aplcă uma la câmpur fte de evemete Pe de altă parte, char ş î cazul câmpurlor fte de evemete u se poate vorb totdeaua de cazur egal posble (de exemplu, zarul u este perfect smetrc) Defţa (Defţa axomatcă a probabltăţ) Fe ( X, Ω) u câmp de evemete Se umeşte probabltate orce fucţe p : Ω [0, ] cu propretăţle: ) px ( ) =, p( ) = 0; ) p( A ) = p + p( ), dacă A = Trpletul ( X, Ω, p) se umeşte câmp de probabltate Teorema Fe ( X, Ω, p) u câmp de probabltate Atuc: a) p = p, A Ω; b) Dacă A, A,, A Ω ş A A = petru, atuc p( A) = p( A) ; c) p( A ) = p + p( ) p( A ), A, Ω; d) Dacă A, atuc p p( ) Demostraţe a) Deoarece A A=, obţem pa ( ) + pa ( ) = pa ( A) = px ( ) =, dec p = p b) Demostraţa se face pr ducţe Presupuem afrmaţa adevărată petru, dec că pa ( A) = pa ( ) Vom demostra că afrmaţa este adevărată petru + Deoarece = ( A A ) A = ( A A ) =, rezultă că + + = + pa ( A A ) p pa ( ) pa ( ) = + =, + + = = dec afrmaţa este adevărată petru orce, c) D egaltatea A = ( A ) ( A ) ( A ) (fg ) obţem că p( A ) = p( A ) + p( A ) + p( A ) () Pe de altă parte A= ( A ) ( A ), dec p = p( A ) + p( A ) Pr urmare p( A ) = p p( A ) Î mod asemăător se arată că = =

Elemete de teora probabltăţlor 7 p( A ) = p( ) p( A ) Îlocud î () rezultă relaţa d euţ d) Cum = A ( A), avem p( ) = p + p( A), dec p ( A ) p ( ) A A A Fg Observaţa Fe X = { e, e,, e } o mulţme ftă ş Ω =P ( X ) Elemetele lu X sut evemetele elemetare Atuc = px ( ) = p( { e}) = p({ e} ) = = Dacă evemetele sut egal probable atuc p({ e}) = p({ e}) = = p({ e }) = Fe A= { e} { e } Atuc Ω pa ( ) = p({ e }) = = Aşadar, îtr-u câmp ft de evemete, ale căru evemete elemetare sut egal probable, probabltatea uu evemet oarecare este raportul dtre umărul evemetelor elemetare favorable evemetulu ş umărul total de evemete elemetare ale câmpulu Regăsm astfel defţa clască a probabltăţ Jocurle de oroc sut exemplele cele ma cuoscute de feomee îtâmplătoare î care evemetele îtâmplătoare sut egal probable Acesta este motvul petru care, la îceputurle teore probabltăţlor, exemplele sut luate d aceste ocur Exemple ) Îtr-o ură sut 4 ble albe, ble verz ş ble egre Se extrage o blă d ură Fe A evemetul ca bla extrasă să fe albă, V evemetul ca bla extrasă să fe 4 verde ş N evemetul ca bla extrasă să fe eagră Atuc pa= ( ) =, pv ( ) = =, 4 pn ( ) = ) Se arucă două zarur Care este probabltatea să asă suma 7? Fe E = {,,,4,,6} {,,,4,,6}, dec card( E ) = 6 Cazurle favorable sut date 7 de A 7 = {(,6),(,),(, 4),(4,),(,),(6,)}, card( A 7) = 7 Atuc pa ( 7) = 6 ) Cosderăm u pachet de cărţ de oc, N = { as,,,, valet, damă, rege}, K = { cupă, caro, treflă, pcă}, C = N K Se extrag cărţ Care este probabltatea de a obţe o culoare? Mulţmea evemetelor elemetare are elemete Evemetul culoare este reuuea dsuctă a 4 evemete: culoare de cupă, culoare de treflă, culoare de caro, culoare de pcă Fecare d aceste evemete are C elemete Dec, probabltatea de a obţe o culoare este 4C 0,00 C = 6660 C

76 ECUATII Evemetul careu este reuuea a evemete dsucte: careu de aş,, careu de reg Câte elemete are evemetul careu de aş? D cele cărţ, 4 sut aş, a ccea fd oarecare Î total sut 48 posbltăţ Aşadar, probabltatea evemetulu careu este 48 = 0,0004 C 46 Probabltăţ codţoate Fe ( X, Ω, p) u câmp de probabltate ş Ω cu p ( ) > 0 Defţa Fe A Ω Se umeşte probabltate a lu A codţoată de fucţa p : Ω, p( A ) p = p ( ) Teorema Fucţa p este o probabltate pe Ω Î plus p( A ) = p( ) p ( A ) Demostraţe Deoarece A, rezultă că 0 = p( ) p( A ) p( ) Împărţd cu p( ), obţe, 0 p Evdet p ( ) 0 = ş p( X ) = Fe acum A, A Ω, satsfăcâd A A = Atuc ( A ) ( A ) = Î cosecţă p( ( A A) ) p( ( A ) ( A ) ) p ( A A) = = = p ( ) p ( ) pa ( ) + pa ( ) = = p + p p ( ) Defţa Spuem că evemetele A ş sut depedete dacă p( A ) = p p( ) Propozţa Dacă A ş sut depedete atuc perechle de evemete ( A, ), ( A, ), ( A, ) sut depedete Demostraţe Pr poteză p( A ) = p p( ) Deoarece A= ( A ) ( A ), avem p = p( A ) + p( A ), dec p( A ) = pa ( ) pa ( ) p ( ) = pa ( )( p ( )) = pa ( ) p ( ) etc

Elemete de teora probabltăţlor 77 Defţa Evemetele A, A,, A se umesc depedete dacă petru orce A, A,, A avem pa ( A A ) = pa ( ) pa ( ) pa ( ) Observaţa Dacă evemetele A, A,, A evemetele A, A, A, A, A, A sut depedete sut depedete, atuc ş Defţa 4 Spuem că evemetele,,, formează o partţe a lu X = = dacă X ş = dacă Formula probabltăţ totale Fe ( X, Ω, p) u câmp de probabltate ş,,, o partţe a lu X Atuc, petru orce A Ω avem pa ( ) = p ( ) p = Demostraţe Este clar că A = A X = ( A ) Î cosecţă = pa ( ) = pa ( ) = p ( ) p = = Formula lu ayes p ( ) = A p( ) p p( ) p = Demostraţe Îtr-adevăr pa ( ) p ( ) = = pa ( ) A p( ) p p( ) p = Exemplu Cosderăm ure care coţ ble albe ş egre, după cum urmează: prma ură coţe ble albe ş o blă eagră, a doua ură coţe 4 ble albe ş 4 ble egre, ar a trea ură coţe ble albe ş 8 ble egre Alegem la îtâmplare o ură ş apo extragem o blă la se dovedeşte a f albă Să se determe care este probabltatea ca bla să fe d ura a trea Notăm cu: A evemetul s-a extras o blă albă,, evemetul bla albă este d ura, =,, Atuc p ( ) = p ( ) = p ( ) =, p ( A ) =, p ( A ) =, p ( A ) = 4 0 Coform formule probabltăţ totale, avem

78 ECUATII pa ( ) = p ( ) p + p ( ) p + p ( ) p = 9 = ( + + ) = 4 0 0 D formula lu ayes rezultă p ( ) p p ( 0 A ) = = = 9 9 7 0 0 4 Scheme clasce de probabltate Schema lu Posso Se dau ure U, U,, U care coţ ble albe ş egre î proporţ date Se cere probabltatea de a extrage ble albe ş ble egre, atuc câd d fecare ură se extrage câte o blă Fe p probabltatea de a extrage o blă albă d ura U ş q = p probabltatea de a extrage o blă eagră d ura U Notăm cu A evemetul de a extrage o blă albă d ura U ş A evemetul cotrar Petru a extrage ble albe ş ble egre trebue să se realzeze evemetul A A A A + Probabltatea acestu evemet este p p p q q + De exemplu, petru = ş = această probabltate este ppq + ppq + ppq Se observă uşor că după aceeaş regulă se calculează coefcetul lu x î polomul Px ( ) = ( px+ q)( px+ q)( px+ q) Astfel, câd = ş =, Px ( ) = ( px + q)( px + q)( px + q), coefcetul lu fd ppq + ppq + ppq Schema lu Posso este utlă î rezolvarea problemelor î care se cere probabltatea realzăr de or a uu evemet îtr-o expereţă ce costă î efectuarea a expereţe depedete, atuc câd cuoaştem probabltatea realzăr evemetulu î fecare d cele expereţe Exemplu Îtr-u ateler sut maş Prma dă 0,9% rebutur, a doua % rebutur ş a trea, % rebutur Se a la îtâmplare câte o pesă de la fecare maşă Se cere probabltatea ca pese să fe bue ş ua să fe rebut 0,9 Î acest caz q = = 0,009, q = 0, 0, q = 0, 0, p = 0,99, p = 0,99, 00 p = 0,987 Probabltatea cerută este coefcetul lu x d polomul (0,99 x+ 0,009)(0,99 x+ 0,0)(0,987 x+ 0,0), adcă 0,9806 0,, dec 0% Schema lu eroull Presupuem că î schema lu Posso urele sut detce x