1 / 16

Calcolo delle Probabilità seconda parte

Calcolo delle Probabilità seconda parte. Istituzioni di Matematiche Scienze Naturali. Probabilità condizionata e indipendenza stocastica. Esempio: un’urna contiene 15 palline rosse e 5 nere .

shima
Download Presentation

Calcolo delle Probabilità seconda parte

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Calcolo delle Probabilitàseconda parte Istituzioni di Matematiche Scienze Naturali

  2. Probabilità condizionata e indipendenza stocastica Esempio: un’urna contiene 15 palline rosse e 5 nere. Calcoliamo la probabilità di ottenere in 2 estrazioni consecutive senza reimbussolamento una pallina rossa e poi una nera: A:=estraggo una rossa B:=estraggo una nera p(A)=15/20=3/4 La probabilità di estrarre una nera dopo aver estratto una rossa è 5/19. La conoscenza dell’evento A ha ridotto lo spazio dei campioni Dati due eventi A e B si dice probabilità di B condizionata ad Ap(B|A) la probabilità di B calcolata sapendo che si è verificato A. (E’ ovvio che si può definire una probabilità condizionata al verificarsi di A soltanto se A è possibile.)

  3. p(B|A) = 5/19 La probabilità di estrarre prima una rossa e poi una nera è p(AB)=p(A)p(B|A)=3/4*5/19=15/76 Regola di moltiplicazione:

  4. p(B|A) in funzione di p(A) e p(AB) se p(A)≠0 Esempio: trovare la probabilità che con un lancio di un dado si ottenga un numero < 5, sapendo che il risultato del lancio è dispari B:={ottengo un numero < 5} A:={ottengo un dispari} p(B)=2/3, p(A)=1/2, A B={1,3}, p(A B)=1/3 p(B|A)=p(A B)/p(A)=(1/3)/(1/2)=2/3

  5. Esercizio La seguente tabella rappresenta la frequenza mensile in cui dei ragazzi vedono il telefilm “Friends” Numero di volte al mese  Maschi  Femmine  Totale  0  4  5 9  1 - 5  7  9  16  6 - 10  21  23  44  11 - 15  11  9  20  >15  3  5  8  Totale  46  51  97 • Scelgo una persona a caso. • Qual è la probabilità che non veda mai il telefilm? p(0)=9/97 • Se è un maschio, qual è la probabilità che non veda mai il telefilm? p(0|M)=4/46

  6. Indipendenza stocastica Se per due eventi A e Bp(A|B)=p(A) si dice: l’evento A è stocasticamente indipendente da B • Esempi: • Nell’esercizio precedente: non vedere mai il telefilm “Friends” ed essere maschio non sono stocasticamente indipendenti • Siano A:={una persona è alta più di 1 metro e 75} • B:={una persona non mangia Nutella} • Supponiamo che p(A)=0.5, p(B)=0.3, p(AB)=0.15 • Allora p(A|B)=p(AB)/p(B)=0.15/0.3=0.5=p(A) • Dunque A è stocasticamente indipendente da B. Nota:p(B|A)=p(AB)/p(A)=0.15/0.5=0.3=p(B) anche B è stocasticamente indipendente da A. Questo non è casuale: A è stoc. indipendente da BB è stoc. indipendente da A e diciamo “A e B sono indipendenti”

  7. Indipendenza stocastica ≠ indipendenza logica ovvero in generale possiamo dedurre l’indipendenza stocastica solo dai dati che abbiamo a disposizione Però può accadere che dalla logica dell’evento si possa dedurre l’indipendenza Esempio: in un’urna ci sono 10 palline rosse e 12 nere. Estraiamo dall’urna una pallina poi la rimettiamo nell’urna (estrazione con reimbussolamento). Siano A1={estraggo una pallina rossa alla prima estrazione} A2={estraggo una pallina rossa alla seconda estrazione} L’aver estratto una rossa alla prima estrazione non influenza la probabilità che la seconda sia rossa A1 e A2 sono indipendenti

  8. Regola di moltiplicazione per eventi indipendenti Esempio: Nel caso dell’estrazione con reimbussolamento dell’esempio precedente la probabilità di estrarre entrambe le volte una pallina rossa è p(A1A2)=p(A1)p(A2)=(10/22)2 Vale la seguente regola di moltiplicazione per eventi indipendenti A e B: p(AB)=p(A)p(B) Nota: non confondere i concetti di “eventi disgiunti” ed “eventi indipendenti”. Due eventi disgiunti non sono mai indipendenti (se cosi fosse avrei p(AB)=p(ø)=0=p(A)p(B), quindi p(A) o p(B) sarebbe nulla). In realtà due eventi disgiunti sono fortemente dipendenti: se un evento è realizzato non può esserlo l’altro.

  9. Esercizio Si hanno tre urne. U1 ha 2 palline bianche e 2 nere U2 ha 1 pallina bianca e 3 nere U3 ha 4 palline bianche e 2 nere Si sceglie un’urna a caso e si estrae una pallina. Qual è la probabilità di estrarre una pallina bianca? 1/2 U1 bianca U2 bianca U3 bianca 1/3 1/3 1/4 1/3 2/3 P(bianca)=1/2 * 1/3 + 1/4 * 1/3 + 2/3 * 1/3=17/36

  10. Teorema delle probabilità totali Dr. Daniela Morale Se B è un evento che si verifica insieme ad n eventi incompatibili A1,…,An effetto cause

  11. Esercizio • In un Gran Premio di Formula 1 la probabilità di pioggia è del 30%. • La probabilità che il pilota Mazzacane vinca se piove è dello 0.4% e dello 0.01%, se non piove. • Qual è la probabilità che vinca Mazzacane? Sia P={piove} M={vince Mazzacane} 0.3 P 0.004 M 0.7 Pc0.0001 M p(M)=0.3*0.004+0.7*0.0001=0.00127

  12. Teorema di Bayes Se B è un evento che si verifica insieme ad n eventi incompatibili A1,…,An se sappiamo che B si è verificato, ci si può porre il problema di calcolare la probabilità che B venga da uno di tali eventi, un generico Ai cause effetto

  13. Esercizio (continuazione) • In un Gran Premio di Formula 1 la probabilità di pioggia è del 30%. • La probabilità che il pilota Mazzacane vinca se piove è dello 0.4% e dello 0.01%, se non piove. • Se vince Mazzacane qual è la probabilità che piova? Sia P={piove} M={vince Mazzacane} 0.3 P 0.004 M 0.7 Pc0.0001 M p(P|M)=0.3*0.004/0.00127=0,94488

  14. Esercizio Sia C l’evento: la nuova sede di scienze sarà pronta nel 2009 e siaE : l’impresa a cui è dato l’appalto fallirà prima del 2008. Se la probabilità che la ditta fallisca prima del 2008 è del 60% e la probabilità che la sede sia pronta è del 0.15 o del 0.75 a seconda se la ditta fallisce o no prima del 2008, calcolare la probabilità che se la sede è pronta in tempo, la ditta sia non fallita prima del 2008 p(C|E)=0.15 E C p(E)=0.60 C p(C| Ec)=0.75 Ec p(Ec)=0.40

  15. Da trovare p(Ec | C) Nella formula del teorema di Bayes A numeratore metto quanto viene moltiplicando i numeri del ramo relativo a S-E (quello in basso): p(Ec) * p(C | Ec)=0.40 * 0.75 = 0.30 A denominatore metto la somma di quanto viene dai prodotti delle probabilità di entrambi i rami p(E)*p(C | E)+p(Ec) * p(C |  Ec)= =0.60 * 0.15 + 0.40 * 0.75 = 0.39 Trovo allora p(Ec | C)=0.30/0.39=0.77

  16. Esercizio di riepilogo La seguente tabella mostra 1000 candidati ad una scuola per infermieri classificati secondo il punteggio riportato all’esame di ingresso all’università e la qualità della scuola superiore da cui provenivano Dire qual è la probabilità che un candidato 1. Abbia avuto un punteggio basso all’esame. 2. Si sia diplomato in una scuola ottima 3. Abbia avuto un punteggio basso e si sia diplomato in una scuola ottima. 4. Ammesso che si sia diplomato in una scuola ottima, abbia avuto un punteggio basso (Esercizio 7, pag. 72, Daniel - Biostatistica)

More Related