1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

Hasonló dokumentumok
1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

1. elıadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínőségszámítás helye a tudományok között. Cél

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. A valószínűségszámítás és a statisztika tárgya. Cél

Valószínűségszámítás és statisztika előadás Info. BSC B-C szakosoknak. 1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Cél. Véletlen tömegjelenségek

1. előadás: Bevezetés. Valószínűségszámítás survey statisztika MA. Számonkérés. Irodalom. Cél. A valószínűségszámítás tárgya

24. Kombinatorika, a valószínűségszámítás elemei

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

1.1. Műveletek eseményekkel. Első fejezet. egy véletlen esemény vagy bekövetkezik, vagy nem következik be. Egyszerű

Valószínűségszámítás és statisztika előadás Info. BSC B-C szakosoknak. Bayes tétele. Példák. Események függetlensége. Példák.

Szita (Poincaré) formula. Megoldás. Alkalmazások. Teljes eseményrendszer. Példák, szimulációk

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019.

? közgazdasági statisztika

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

? közgazdasági statisztika

1. tétel. Halmazok, halmazműveletek, halmazok számossága, halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata.

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

VII. FEJEZET A STATISZTIKA ÉS A VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS ELEMEI. VII.1. Statisztikai adatok és jellemzőik

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Valószínűségszámítás és statisztika

Valószínűségszámítás feladatok

Ismétlés: Visszatevéses mintavétel. A valószínőség további tulajdonságai. Visszatevés nélküli mintavétel. A valószínőség folytonossága

Számelméleti alapfogalmak

A valószínőség folytonossága

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Bevezetés. Valószínűségszámítás 2 előadás III. alk. matematikus szak. Irodalom. Egyéb info., számonkérés. Cél. Alapfogalmak (ismétlés)

Matematikai statisztika

Valószínőségszámítás feladatok A FELADATOK MEGOLDÁSAI A 21. FELADAT UTÁN TALÁLHATÓK.

Valószínûség számítás

n akkor az n elem összes ismétléses ... k l k 3 k 1! k 2!... k l!

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007) nem vagyunk tekintettel a kiválasztott elemek sorrendjére. Mennyi a lehetőségek száma?

A Sturm-módszer és alkalmazása

A valószínűségszámítás alapjai

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László

3. Valószínűségszámítás

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-

Valószín ségszámítás és statisztika

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

VEKTORGEOMETRIA. Mit nevezünk null vektornak? Olyan vektort, amelynek a nagysága (abszolút értéke) 0 és az iránya tetszőleges.

1. Komplex szám rendje

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

Statisztikai adatok elemzése

8. tétel: Adatsokaságok jellemzıi, a valószínőségszámítás elemei

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Az anyagáramlás intenzitása

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

KEZELÉSE ÉS ÉRTÉKELÉSE

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Ketskeméty László

Eseményalgebra, kombinatorika

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Valószínűségszámítás összefoglaló

Diszkrét matematika KOMBINATORIKA KOMBINATORIKA

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Komplex számok. 6. fejezet. A komplex szám algebrai alakja. Feladatok. alábbi komplex számokat és helyvektorukat:

Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44.

Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Diszkrét matematika I. legfontosabb tételek/definíciók (II. javított verzió) 2014/2015. I. félév

Valószínűségszámítás és statisztika a fizikában február 16.

Eseme nyalgebra e s kombinatorika feladatok, megolda sok

MÉRÉSI ADATOK KEZELÉSE ÉS ÉRTÉKELÉSE

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban?

I. BEVEZETİ. i= 1 i= Z : Ai F és Ai Ai+ i Z : Bi F és Bi Bi+

A szita formula és alkalmazásai. Gyakran találkozunk az alábbi kérdéssel, sokszor egy összetett feladat részfeladataként.

Valószínűségszámítás összefoglaló

n*(n-1)*...*3*2*1 = n!

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára. Szita formula J = S \R,

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

Matematika A4 III. gyakorlat megoldás

Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK

Környezet statisztika

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

1. A kísérlet naiv fogalma. melyek közül a kísérlet minden végrehajtásakor pontosan egy következik be.

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak

Valószínőségszámítás helye a tudományok között. Véletlen tömegjelenségek. Történeti áttekintés 1. Modellezés. Történeti áttekintés 3.

Megjegyzések. További tételek. Valódi határeloszlások. Tulajdonságok. Gyenge (eloszlásbeli) konvergencia

Nem-extenzív effektusok az elemi kvantumstatisztikában?

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

LOGO. Kvantum-tömörítés. Gyöngyösi László BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

Kombinatorika (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla

Metrikus terek. továbbra is.

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás

FELADATOK a Bevezetés a matematikába I tárgyhoz

1. tétel Halmazok és halmazok számossága. Halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata.

Példa a report dokumentumosztály használatára

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Átírás:

Valószíűségszámítás 1 előadás al.mat BSc szaosoa 2015/2016 1. félév Zemplé Adrás zemple@ludes.elte.hu http://www.cs.elte.hu/~zemple/ 1. előadás: Bevezetés Irodalom, övetelméye A félév célja Valószíűségszámítás tárgya Törtéet Alapfogalma Valószíűsége számítása Irodalom Hagyomáyos jegyzet: Barót-Bogáré-Fejes Tóth-Mogyoród: Valószíűségszámítás jegyzet programozó szaos hallgatóa Taöyve: Préopa: Valószíűségelmélet Solt: Valószíűségszámítás Pál: A valószíűségszámítás és a statszta alapja I-II Réy: Valószíűségszámítás Deger: Valószíűségszámítás Példatár: Bogáré-Mogyoród-Préopa-Réy-Szász: Valószíűségszámítás feladatgyűjteméy (TYPOTEX adó, 2001) Arató-Proaj-Zemplé: Valószíűségszámítás eletrous jegyzet (http://elte.prompt.hu/stes/default/fles/taayago/valszam/zempl e.pdf) Számoérés Gyaorlato gyaorlat jegy: csoportoét zh- alapjá Vzsga: ombált írásbel és szóbel, ésőbb egyeztetedő dőpotba Előadáso ayaga: www.cs.elte.hu/~zemple/otatas.html Cél Valószíűségszámítás alapjaa megsmerése Alapfogalma észségsztű smerete Feladatmegoldás észség alaítása (elsősorba gyaorlato) Alalmazás lehetősége bemutatása Matemata statszta megalapozása Valószíűségszámítás helye a tudomáyo özött Matemata tudomáy, mert precíze megfogalmazott axómáxra épül. Gyaorlat alalmazása: statszta öveteztetése levoása (pl.: ha egy érmével 1000 dobásból 550 fej jött, aor 99.9% valószíűséggel állítható, hogy az érme em szabályos). 1

Törtéet áttetés 1. Első smert feladat 1494-ből: játé dő előtt abbahagyása eseté hogya osztozzaa? Helyes megoldás több, mt 100 évvel ésőbb: Pascal (1623 1662), Fermat (1601 1665) Köye adható szmulácós megoldás (precíz számítás a gyaorlato) Cardao (1540 örül) öyvet írt a ocajátéohoz apcsolódó valószíűségszámítás érdéseről Törtéet áttetés 2. de Mére lovag érdése: Egy ocával égyszer dobva előyös arra fogad, hogy lesz hatos, de 2 ocával 24-szer dobva már em előyös arra fogad, hogy lesz (6,6) a dobáso özött. Megoldás: Pascal, Fermat (1654) Huyges (1657): Az első valószíűségszámítás öyv de Wtt, Halley (1671): életjáradé-számítás valószíűség alapo Törtéet áttetés 3. Jacob Beroull (1713): Ars Cojectad (agy számo törvéye) XVIII-XIX. sz: Movre, Bayes, Gauss, Posso Buffo: geometra valószíűség bevezetése paradoxoo XIX.sz: Csebsev, Marov, Ljapuov Törtéet áttetés 4. Axomatzálás: Kolmogorov (1933) Moder alalmazáso: Iformácóelmélet (Shao) Játéelmélet (Neuma) Matemata statszta (Fsher) Sztochasztus folyamato Magyar tudóso: Jordá Károly (1871-1959) Réy Alfréd (1921-1970) Véletle ísérlete Olya ísérleteel foglalozu, amelye eredméyét em tudju előre bztosa megmoda (ocadobás, lottóhúzás, meteorológa, tőzsde eseméye stb). Az összes lehetséges eredméy: eseméytér. Alapfogalma Eseméytér Kísérlet egy lehetséges meetele: elem eseméy, jelölése ω. Elem eseméye összessége: eseméytér, Ω. Ω részhalmaza: eseméye (A,B,C,...). Eseméy aor övetez be, ha az őt alotó elem eseméye valamelye beövetez. 2

Példá Kocadobás: Ω={1,2,,6}. Ha az A eseméy: páros számot dobtu, aor A={2,4,6}. Érmét étszer feldobva: Ω={II,IF,FI,FF} A={II,IF} az az eseméy, hogy az első dobás írás. Érmét addg dobu, míg fejet em apu. Ω={F,IF,IIF,...,ω } ahol ω =III. (azaz mde dobás írás) Eseméye Eseméy: Ω részhalmaza Specáls eseméye: Ω (bztos eseméy) (lehetetle eseméy) Az eseméye összessége: A (halmazredszer Ω részhalmazaból) Művelete eseméyeel: szoásos loga művelete = halmazművelete Művelete eseméyeel AB: vagy A vagy B beövetez (az s lehet, hogy mdettő) AB: A és B s beövetez Tulajdoságo A\ B A B A B A B (De Morga) A eseméy elletettje: A A A Példá Kocadobás: A={páros számot dobu} B={legalább 3-ast dobu} AB={4,6} AB={2,3,4,5,6} A\B={2} A={1,3,5} Valószíűség Szemléletes megfelelője: relatív gyaorság. Ha egymástól függetleül, azoos örülméye özött végrehajtott ísérletből az adott A eseméy -szor övetezett be, aor a relatív gyaorság /. Nagy -re a relatív gyaorság egy fx szám örül gadoz: ezt evezzü az A valószíűségée.koca-ísérlet 3

A valószíűség Jele: A relatív gyaorság tulajdoságaból: Nemegatív: mde A-ra Egymást záró eseméyere, azaz, ha : A (addtvtás) Ω)=1 (Ω, A,P): valószíűség mező A B 0 Tulajdoságo 1. Addtvtás eseméyre: ha A 1, A 2,..., A pároét záró eseméye, aor A1 A2... A ) A1 ) A2 )... A ) Bzoyítás: ducóval. )=0. Bzoyítás: Ω= Ω felbotásból és az addtvtásból Tulajdoságo 2. A\ A Bzoyítás: A= (A (A\ felbotásból és az addtvtásból A A Bzoyítás: AB= B (A\ felbotásból, az addtvtásból és az előző tulajdoságból. Eseméytér Nem mdg lehet mde AΩ eseméy (pl. agy megszámlálhatóál agyobb Ω eseté), ezért az A eseméy-redszer strutúrája: σ-algebra. 1. Ω A 2. A A A (azaz A zárt a omplemeter-épzés műveletére) 3. A zárt a megszámlálható uó műveletére A Példá σ-algebrára A ={,Ω} A ={,A, A, Ω} Ω mde részhalmazából álló halmazredszer (hatváyhalmaz, P (Ω)) Kolmogorov-féle valószíűség mező (Ω, A,P): Kolmogorov-féle valószíűség mező, ha Ω emüres halmaz A az Ω részhalmazaa σ-algebrája P : A [0,1] halmazfüggvéy (valószíűség), melyre 1. P (Ω)=1 2. σ-addtvtás: ha A 1, A 2,..., pároét záró eseméye, aor P A A...) A ) A )... ( 1 2 1 2 4

Véges valószíűség mező Ω={ω 1, ω 2,,ω }, A= P (Ω). Jelölés: p =P (ω ). p 1 1 az addtvtásból. ) ) 1 : A ) : A Azaz a p emegatív, 1 összegű számo meghatározzá a valószíűséget. p Klasszus valószíűség mező 1 p =1/ mde -re (azoos valószíűségűe az elem eseméye). Eor ahol az A elemszáma, pedg az összes esetszám. Máséppe: =edvező esete száma/ összes esetszám. Klasszus valószíűség mező 2 A lasszus valószíűség mező alalmazása előtt mdg meg ell győződ a feltételeről! Példa: születésap Soág a valószíűséget általába s így próbáltá defál, de ez em fed le mde esetet. Vsszatevéses mtavétel N termé, melyből M selejtes elemű mta vsszatevéssel A: potosa selejtes va a mtába (=0,,) M M 1 N N azaz a valószíűség fejezhető a p=m/n selejtaráy segítségével: p p 1 Mtavétel Vsszatevés élül mtavétel N termé, melyből M selejtes elemű mta vsszatevés élül A: potosa selejtes va a mtába (=0,,) Mtavétel M N M P ( N Tovább lehetősége Eletroo eerga-szte özött megoszlása, Bose-Este statszta: A lehetősége száma ( részecse, eerga-szt) 1 w(, ) 5