Kansdefinitie van Laplace
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 24

Kansdefinitie van Laplace PowerPoint PPT Presentation


  • 124 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Kansdefinitie van Laplace. aantal gunstige uitkomsten aantal mogelijke uitkomsten. P(gebeurtenis) = je mag deze regel alleen gebruiken als alle uitkomsten even waarschijnlijk zijn

Download Presentation

Kansdefinitie van Laplace

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Kansdefinitie van laplace

Kansdefinitie van Laplace

aantal gunstige uitkomsten aantal mogelijke uitkomsten

  • P(gebeurtenis) =

  • je mag deze regel alleen gebruiken als alle uitkomsten even waarschijnlijk zijn

  • bij een verkeerslicht zijn de uitkomsten rood, oranje en groen niet even waarschijnlijk, want het verkeerslicht staat langer op rood dan op oranje

  • dus P(oranje) is niet gelijk aan ⅓

  • bij het gooien met een dobbelsteen is elk van de 6 uitkomsten even waarschijnlijk

  • dus P(meer dan 4 ogen) = 2/6 = ⅓

  • hierbij zijn 5 en 6 ogen gunstig

  • rond kansen af op 3 decimalen, tenzij anders wordt gevraagd

6.1


Kansschaal

Kansschaal

6.1


Opgave 3

opgave 3

ade som van de ogen 10 is

3 gunstige uitkomsten

36 mogelijke uitkomsten

P(som is 10) = 3/36 ≈ 0,083

bsom is minstens 8

15 gunstige uitkomsten

P(som minst. 8) = 15/36 ≈ 0,417

crood meer dan geel

15 gunstige uitkomsten

P(rood meer dan geel) = 15/36 ≈ 0,417


Kansdefinitie van laplace

Samengestelde kansexperimenten

  • het gooien met een dobbelsteen is een voorbeeld van een

  • kansexperiment

  • kenmerkend voor een kansexperiment is dat de uitkomst niet van

  • te voren vastligt

  • voorbeelden zijn:

  • het gooien met een dobbelsteen en een geldstuk

  • het gooien met 2 dobbelstenen

  • het gooien met 3 geldstukken

  • het kopen van 3 loten in een loterij

  • het aantal gunstige uitkomsten bij een samengesteld

  • kansexperiment met dobbelstenen of geldstukken krijg je bij:

  • 2 kansexperimenten met een rooster

  • 3 of meer experimenten met systematisch noteren en/of

  • handig tellen

6.1


Kansdefinitie van laplace

Samengestelde kansexperimenten

  • heb je met meer dan 2 experimenten te maken, dan bereken je

  • kansen als volgt :

  • bereken het aantal mogelijke uitkomsten

  • tel het aantal gunstige uitkomsten door deze systematisch te noteren en/of handig te tellen

  • deel het aantal gunstige door het aantal mogelijke uitkomsten

  • zo krijg je bij een worp met 3 dobbelstenen en de gebeurtenis

  • ‘som van de ogen is 15’

  • aantal mogelijke uitkomsten is 6 x 6 x 6 = 216

  • aantal gunstige uitkomsten is 10, namelijk

  • 555

  • 663 , 636 , 366

  • 654 , 645 , 546 , 564 , 456 , 465

  • dus P(som is 15) = ≈ 0,046

1 + 3 + 6

10

=

216

216

6.1


Opgave 12

opgave 12

ade vliegreis wint

P(vliegreis) = 1/36 = 0,028

bde troostprijs wint

P(troostprijs) = 12/36 = 0,333

cprijswaarde minstens 550 euro

P(minstens 550 euro) = 5/36 =0,139

dniets wint

P(niets) = 13/36 = 0,361


Kansdefinitie van laplace

Empirische en theoretische kansen

  • wet van de grote aantallen

  • door een kansexperiment heel vaak uit te voeren, komt de relatieve frequentie van een gebeurtenis steeds dichter bij de kans op die gebeurtenis te liggen

  • 1empirische kansen

  • v.b. : P(meisje bij geboorte) en P(punaise met punt omhoog)

  • empirisch betekent ‘op ervaring gegrond’

  • empirische kansen krijg je door een groot aantal waarnemingen te gebruiken

  • empirische kansen bereken je door relatieve frequenties te gebruiken

  • 2theoretische kansen

  • bij veel kansexperimenten kun je van te voren zeggen wat de kans op een gebeurtenis is

  • v.b. : P(6 ogen) bij een worp van een dobbelsteen is 1/6

  • je gebruikt de kansdefinitie van Laplace

  • 3subjectieve kans

  • hoe groot is de kans dat voor 2010 je sneller loopt dan 9 seconden over de 100m.?  onmogelijk

6.2


Opgave 18

opgave 18

ade telling duurde 15 + 20 + 8 + 10 + 4 + 3 = 60 minuten

btotaal = 5×15 + 6×20 + 7×8 + 8×10 + 9×4 + 10×3 = 397 fietsers

cP(er passeren 5 per minuut)  empirische kans

schatting = 15/60 = 0,25


Opgave 181

opgave 18

d

kans

ede som van alle kansen is 1

je hebt alle mogelijke uitkomsten

3/60 =

20/60 =

8/60 =

10/60 =

4/60 =

0,40

0,30

0,20

0,10

0

5

6

8

9

10

7

aantal fietsers per minuut


Opgave 19

opgave 19

bP(meer dan 3 minuten te laat) ≈ 0,2 + 0,2 = 0,4

cP(minstens 2 minuten, niet meer dan 4 minuten) ≈ 0,15 + 0,25 + 0,2 = 0,6

kans

0,40

a

0,30

0,25

0,20

0,20

0,20

0,15

0,15

3/20 = 0,15

2/20 = 0,15

0,10

0,05

1/20 = 0,05

0

0

1

3

4

5

2

aantal minuten te laat


Kansdefinitie van laplace

Simuleren

  • door een kansexperiment voortdurend te herhalen kun je kansen schatten

  • dat is echter een tijdrovend karwei

  • b.v. : de kans dat bij een vliegtuig de automatische piloot uitvalt

  • dit soort kansexperimenten gaat men simuleren (nabootsen) met de computer

  • door vervolgens relatieve frequenties te berekenen, schat je kansen

  • de grafische rekenmachine heeft opties om toevalsgetallen te genereren

6.2


Kansdefinitie van laplace

Simuleren met de GR

6.2


Opgave 26

opgave 26

Bij een spel kan Rob per keer € 2 winnen, € 1 winnen, quitte spelen, € 1 verliezen en € 2 verliezen

elke mogelijkheid heeft dezelfde kans

Rob begint met € 20

Schat m.b.v. een simulatie de kans dat Rob na 10 spelletjes minstens € 25 bezit

selecteer de Random generator en kies bij instellingen

van -2

tot 2

aantal getallen per experiment 10

vink gemiddelde aan

voer het experiment een aantal keren uit en tel hoeveel keer het gemiddelde minstens gelijk is aan 0,5

de relatieve frequentie van deze gebeurtenis geeft een schatting van de gevraagde kans


Voorbeeld 1 kruistabel

voorbeeld 1 kruistabel

leeftijd

aP(geen bijbaantje) = ≈ 0,402

bP(ouder dan 15) = ≈ 0,402

cP(krantwijk+16) = ≈ 0,037

dP(Een 16 jarige heeft krant) = ≈ 0,167

eP(Een supermarktwerker is 15) = ≈ 0,625

fP(jonger dan 17 en geen krantenw.) = ≈ 0,731

gP(Een 16 jarige met bijbaan, werkt in supermarkt) = ≈ 0,500

15

16

17

+

3

3

krantenwijk

15

3

1

19

10

16

supermarkt

10

4

2

16

3

82

overige

6

1

7

14

3

geen

18

10

5

33

33

18

82

18

82

82

49

18

15

15

82

18

10

16

10 + 4 + 6 + 1 + 18 + 10

49 + 18

4

3 + 4 + 1


Voorbeeld 2 kruistabel

voorbeeld 2 kruistabel

bloedgroep

a

51

9

er geldt P(Rh + onder de voorwaarden A) = P(Rh+)

dus

x =

x

170

=

200

60

60 · 170

= 51

200

9

bP(bloedgroep A en Rh-) = ≈ 0,045

cP(met Rh+ heeft A) = ≈ 0,3

200

51

170


Kansdefinitie van laplace

Kansbomen

  • bij het uitvoeren van 2 of meer kansexperimenten kun je een kansboom gebruiken

  • je gaat als volgt te werk :

    • zet de uitkomsten bij de kansboom

    • bereken de kansen van de uitkomsten die je nodig hebt

    • vermenigvuldig daartoe de kansen die je tegenkomt als je de kansboom doorloopt van START naar de betreffende uitkomst

6.3


Kansdefinitie van laplace

Draaiende schijven

  • Bij het draaien van de schijven hoort de volgende kansboom

6.3


Kansdefinitie van laplace

Onafhankelijke kansexperimenten

  • we gaan er bij het draaien van de schijven vanuit dat de

  • kansexperimenten onafhankelijk zijn

  • dat betekent dat ze elkaar niet beïnvloeden

  • alleen dan mag je de kansen in de kansboom vermenigvuldigen

  • als de kansen afhankelijk zijn (elkaar beïnvloeden)

  • mag je de kansen in de kansboom niet vermenigvuldigen

  • afhankelijke experimenten komen in dit boek niet voor

6.3


Opgave 39

opgave 39

aP(ba,ba,ba)= 2/4 × 1/3 × 1/4

= 2/24 ≈ 0,083

bP(ke,ke,ke)= 1/4 × 1/3 × 1/2

= 1/24 ≈ 0,042

cP(ci,ci,ba)= 1/4 × 1/3 × 1/2

= 1/24 ≈ 0,042

dP(ci,ci,ci)= 1/4 × 1/3 × 0

= 0


Opgave 40

opgave 40

aempirische kans

bP(soep,vlees,ijs) = 0,6 × 0,5 × 0,8 = 0,24

cP(salade,vegetarisch,pudding) = 0,4 × 0,2 × 0,2 = 0,016

dP(soep,vis,ijs) = 0,6 × 0,3 × 0,8 = 0,144

dus naar verwachting

500 × 0,144 = 72


Kansdefinitie van laplace

De somregel

  • als de gebeurtenissen geen gemeenschappelijke uitkomsten hebben

  • dus als de gebeurtenissen elkaar uitsluiten

  • hebben twee gebeurtenissen wel gemeenschappelijke uitkomsten, dan geldt de somregel niet

  • zo is P(som is 4 of product is 4) niet gelijk aan

  • P(som is 4) + P(product is 4) want de gebeurtenissen ‘som is 4’

  • en ‘product is 4’ hebben de uitkomst  gemeenschappelijk

  • voor elkaar uitsluitende gebeurtenissen G1 en G2 geldt de somregel:

  • P(G1 of G2) = P(G1) + P(G2)

6.4


Opgave 46

opgave 46

aP(geen banaan) = P(bbb)

= 2/4 × 2/3 × 3/5

= 12/60 = 0,2

bP(2 citroenen en 1 banaan)

= P(ccb) + P(cbc) + P(bcc)

= 1/4 × 1/3 × 2/5 + 1/4 × 1/3 × 2/5 + 2/4 × 1/3 × 2/5

= 8/60 ≈ 0,133

cP(3 dezelfde) = P(bbb) + P(ccc) + P(kkk)

= 2/4 × 1/3 × 2/5 + 1/4 × 1/3 × 2/5 + 1/4 × 1/3 × 1/5

= 7/60 ≈ 0,117

dP(2 keer kersen) = P(kkk) + P(kkk) + P(kkk)

= 1/4 × 1/3 × 4/5 + 1/4 × 2/3 × 1/5 + 3/4 × 1/3 × 1/5

= 9/60 = 0,15

eP(1 banaan) = P(bbb) + P(bbb) + P(bbb)

= 2/4 × 2/3 × 3/5 + 2/4 × 1/3 × 3/5 + 2/4 × 2/3 × 2/5

= 26/60 ≈ 0,433


Opgave 49

opgave 49

aP(3 rode) = P(r r r)

= 2/5 × 2/5 × 2/5 = 0,064

bP(geen rode) = P(r r r)

= 3/5 × 3/5 × 3/5 = 0,216

cP(2 rood en 1 blauw) = P(r r b) + P(r b r) + P(b r r)

= 3 × 2/5 × 2/5 × 1/5 = 0,096

dP(2 rood) = P(r r r) + P(r r r) + P(r r r)

= 3 × 2/5 × 2/5 × 3/5 = 0,288

2 rood van de 5

1 blauw van de 5

3 niet rood van de 5

2 rood van de 5

3 niet rood van de 5

2 rood van de 5


Opgave 55

opgave 55

jaarlijks 15% van de Nederlanders op vakantie naar Spanje

voor een onderzoek worden willekeurig 10 Nederlanders gevraagd

aP(niemand) = 0,8510 ≈ 0,197

bP(precies 2) = × 0,152 × 0,858 ≈ 0,276

In een klas krijgen alle 23 leerlingen de opdracht om willekeurig 10 Nederlanders te ondervragen.

cP(precies 2) = 0,276

Dus de verwachting is dat het bij 0,276 × 23 ≈ 6 leerlingen is.

10 2


  • Login