Wyklad1B.pdf

(94 KB) Pobierz
UDA-PO KL.04.01.01-00-082 / 08-00 Pomorski Port Edukacji i Praktyki - Program Rozwoju
Wy»szej Szkoły Bankowej w Gda«sku
Wykład 1B
PRAWDOPODOBIESTWO WARUNKOWE
Przykład. Rzucamy jeden raz symetryczn¡ kostk¡ sze±cienn¡. Jakie jest prawdopodobie«stwo,
»e:
a) wypadnie parzysta liczba oczek?
b) wypadnie parzysta liczba oczek, pod warunkiem, »e liczba oczek b¦dzie wi¦ksza od 3?
a) Zbiór wszystkich wyników = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 } . Niech A oznacza zdarzenie polegaj¡ce
na wyrzuceniu parzystej liczby oczek. Zdarzeniu A sprzyjaj¡ trzy wyniki A = { 2 , 4 , 6 } , zatem
P ( A ) =
3
6
1
2 .
b) Zbiór wszystkicz wyników w tym do±wiadczeniu to B = { 4 , 5 , 6 } . Spo±ród tych wyników
4 i 6 s¡ liczbami parzystmi. Mo»emy zapisa¢ to nast¦puj¡co: A \ B = { 2 , 4 } . Zatem szukane
prawdopodobie«stwo jest równe:
=
A \ B
B
2
3 .
=
—————————
Prawdopodobie«stwo zdarzenia A , gdy wiemy, »e zaszło zdarzenie B , nazywamy prawdopodo-
bie«stwem warunkowym i oznaczamy P ( A | B ). Zauwa», »e w schemacie klasycznym mamy
P ( A | B ) = A \ B
. Zatem:
A \ B
B
P ( A | B ) = A \ B
B
= P ( A \ B )
P ( B )
=
.
——————————
Ostatni¡ równo±¢ przyjmujemy jako definicj¦ prawdopodobie«stwa warunkowego w ogólnym
przypadku.
DEFINICJA. Niech A,B i P ( B ) > 0. Prawdopodobie«stwo zdarzenia A pod warunkiem
zdarzenia B , okre±lamy wzorem:
P ( A | B ) = P ( A \ B )
P ( B )
.
Przykład. W urnie jest 7 kul niebieskich i 4 czerwone. Losujemy z niej kolejno bez zwracania,
dwie kule. Niech A oznacza zdarzenie polegaj¡ce na wylosowaniu za drugim razem kuli czerwo-
nej, a B - polegaj¡ce na wylosowaniu za pierwszym razem kuli niebieskiej. Oblicz P ( A | B ).
Je±li za pierwszym razem wyci¡gn¦li±my kul¦ niebiesk¡, to w urnie pozostało 6 kul niebie-
skich i 4 czerwone. Zatem:
4
10
2
5 .
P ( A | B ) =
=
1
965544417.001.png
 
wiczenie. Z urny, w której jest 5 kul białych i 7 czarnych, losujemy dwie kule bez zwracania.
Niech A oznacza zdarzenie polegaj¡ce na wylosowaniu za drugim razem kuli czarnej, B 1 - na
wylosowaniu za pierwszym razem kuli białej, B 2 - na wylosowaniu za pierwszym razem kuli
czarnej. Oblicz P ( A | B 1 ) i P ( A | B 2 ). Umie±¢ obliczone prawdopodobie«stwa na odpowiednim
drzewie.
Przykład
Pewna choroba wyst¦puje u 0 , 1% ogółu ludno±ci. Test do jej wykrycia daje zawsze odpowied¹
pozytywn¡ u osób chorych oraz w 5% osób zdrowych. Jakie jest prawdopodobie«stwo, »e osoba
u której test dał odpowied¹ pozytywn¡ jest naprawd¦ chora?
Oznaczmy: D – wylosowana osoba ma odczyt pozytywny, C – wylosowana osoba jest chora,
Z – wylosowana osoba jest zdrowa. Mamy obliczy¢ prawdopodobie«stwo P ( C | D ). Z definicji
prawdopodobie«stwa warunkowego i ze wzoru na prawdopodobie«stwo całkowite mamy:
P ( C | D ) = P ( C \ D )
P ( D )
P ( C ) · P ( D | C )
P ( C ) P ( D | C ) + P ( Z ) P ( D | Z )
==
=
0 , 001 · 1
0 , 001 · 1 + 0 , 999 · 0 , 05
=
= 0 , 02
Prawdopodobie«stwo, »e osoba u której test dał pozytywny wynik jest chora jest równe 0,02.
Wzór Bayesa ( wzór na prawdopodobie«stwo przyczyny)
Niech B 1 ,B 2 b¦d¡ zdarzeniami o dodatnich
prawdopodobie«stwach takimi, »e B 1 [ B 2 =
oraz B 1 \ B 2 = ; . Wówczas dla dowolnego zdarzenia
A o prawdopodobie«stwie dodatnim zachodzi wzór:
P ( B 1 ) · P ( A | B 1 )
P ( B 1 ) P ( A | B 1 ) + P ( B 2 ) P ( A | B 2 )
P ( B 1 | A ) =
1. Jak zmieni si¦ prawdopodobie«stwo, »e osoba z odczytem dodatnim jest chora (patrz przy-
kład powy»ej), je±li test b¦dzie dawał odczyt pozytywny w przypadku:
a) 0 , 1% osób zdrowych,
b) 0 , 01% osób zdrowych?
2
965544417.002.png 965544417.003.png
 
Zgłoś jeśli naruszono regulamin