Wzory ułatwiające obliczenia

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Przykład liczbowy Rozpatrzmy dwuwymiarową zmienną losową (X,Y), gdzie X jest liczbą osób w rodzinie, a Y liczbą izb w mieszkaniu. Niech f.r.p. tej zmiennej.
Advertisements

I część 1.
Opinie Polaków na temat usług szpitalnych
POWIAT MYŚLENICKI Tytuł Projektu: Poprawa płynności ruchu w centrum Myślenic poprzez przebudowę skrzyżowań dróg powiatowych K 1935 i K 1967na rondo.
Rachunek prawdopodobieństwa 2
Zmienne losowe i ich rozkłady
Zmienne losowe i ich rozkłady
Domy Na Wodzie - metoda na wlasne M
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają
Pisemne dzielenie liczb naturalnych
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Rachunek prawdopodobieństwa 1
Wykład 4 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 3 Wzór Bayesa – wpływ rozkładu a priori.
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 3 Wzór Bayesa, cd.: Wpływ rozkładu a priori.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa c.d.
RYZYKO 1 NIEPEWNOŚĆ oznacza, że nie wiemy, co może się zdarzyć, lub nie znamy szans pojawienia się możliwych sytuacji., Natomiast w przy- padku RYZYKA.
Płace w przedsiębiorstwie
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
Średnie i miary zmienności
JO16-75 Dane techniczne: Wysokość-130 Płaszczyzna dolna-90
WYNIKI SPRAWDZIANU SZÓSTOKLASISTY 2010 DLA SZKOŁY.
Hipotezy statystyczne
Ogólnopolski Konkurs Wiedzy Biblijnej Analiza wyników IV i V edycji Michał M. Stępień
Agnieszka Jankowicz-Szymańska1, Wiesław Wojtanowski1,2
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA
EGZAMIN GIMNAZJALNY W SUWAŁKACH 2009 Liczba uczniów przystępująca do egzaminu gimnazjalnego w 2009r. Lp.GimnazjumLiczba uczniów 1Gimnazjum Nr 1 w Zespole.
Kombinatoryka w rachunku prawdopodobieństwa.
w ramach projektu Szkoła z Klasą 2.0
DOŚWIADCZENIA LOSOWE.
1. Pomyśl sobie liczbę dwucyfrową (Na przykład: 62)
1. ŁATWOŚĆ ZADANIA (umiejętności) 2. ŁATWOŚĆ ZESTAWU ZADAŃ (ARKUSZA)
EGZAMIN MATURALNY Wybór języka obcego zdawanego jako obowiązkowy.
Analiza matury 2013 Opracowała Bernardeta Wójtowicz.
Badanie kwartalne BO 2.3 SPO RZL Wybrane wyniki porównawcze edycji I- VII Badanie kwartalne Beneficjentów Ostatecznych Działania 2.3 SPO RZL – schemat.
Jak można nauczyć korzystania z prawdopodobieństwa.
Wstępna analiza egzaminu gimnazjalnego.
EGZAMINU GIMNAZJALNEGO 2013
EcoCondens Kompakt BBK 7-22 E.
EcoCondens BBS 2,9-28 E.
Wyniki badań dzieci 10 letnich z realizacji podstawy programowej z wychowania fizycznego po I etapie edukacyjnym- wrzesień 2013, luty- czerwiec 2014 Kuratorium.
User experience studio Użyteczna biblioteka Teraźniejszość i przyszłość informacji naukowej.
WYNIKI EGZAMINU MATURALNEGO W ZESPOLE SZKÓŁ TECHNICZNYCH
Komenda Powiatowa Policji
Kości zostały rzucone…
EGZAMIN GIMNAZJALNY Charakterystyka wyników osiągniętych przez uczniów.
Testogranie TESTOGRANIE Bogdana Berezy.
Jak Jaś parował skarpetki Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Co to jest dystrybuanta?
Dr hab. Renata Babińska- Górecka
1 Używanie alkoholu i narkotyków przez młodzież szkolną w województwie opolskim w 2007 r. Na podstawie badań przeprowadzonych przez PBS DGA (w pełni porównywalnych.
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Współrzędnościowe maszyny pomiarowe
Elementy geometryczne i relacje
Strategia pomiaru.
LO ŁobżenicaWojewództwoPowiat pilski 2011r.75,81%75,29%65,1% 2012r.92,98%80,19%72,26% 2013r.89,29%80,49%74,37% 2014r.76,47%69,89%63,58% ZDAWALNOŚĆ.
Kości zostały rzucone Suma oczek.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 2 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Zdarzenia losowe. Opracowanie: Beata Szabat. Zdarzenia losowe. Często w życiu codziennym używamy określeń: - to jest bardzo prawdopodobne, - to jest mało.
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
Zapis prezentacji:

Wzory ułatwiające obliczenia A – dowolna liczba Obliczenie średniej arytmetycznej dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5)

Wzory ułatwiające obliczenia Obliczenie średniej arytmetycznej dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Poprzednio:

Oblizenie A – dowolna liczba Obliczenie średniej arytmetycznej dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Od każdej liczby odejmujemy A=57,5 i otrzymujemy ciąg: 55,5 - 57,5 = -2 57,5 - 57,5 = 0 58,5 - 57,5 = ? 59,5 - 57,5 = ? 61,5 - 57,5 = ?

Oblizenie A – dowolna liczba Obliczenie średniej arytmetycznej dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Od każdej liczby odejmujemy A=57,5 i otrzymujemy ciąg: 55,5 - 57,5 = -2 57,5 - 57,5 = 0 58,5 - 57,5 = 1 59,5 - 57,5 = 2 61,5 - 57,5 = 4

Oblizenie A – dowolna liczba Obliczenie średniej arytmetycznej dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Od każdej liczby odejmujemy A=57,5 i otrzymujemy ciąg: 55,5 - 57,5 = -2 57,5 - 57,5 = 0 58,5 - 57,5 = 1 59,5 - 57,5 = 2 61,5 - 57,5 = 4

Wariancja A – dowolna liczba

Obliczanie wariancji -2 0 1 2 4 oraz średnią 58,5 Obliczamy wariancję: Obliczenie wariancji dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Poprzednio dla liczby A = 57,5 otrzymaliśmy różnice: -2 0 1 2 4 oraz średnią 58,5 Obliczamy wariancję:

Obliczanie wariancji -2 0 1 2 4 oraz średnią 58,5 Obliczamy wariancję: Obliczenie wariancji dla liczb: 55,5 57,5 58,5 59,5 61,5 (N=5) Poprzednio dla liczby A = 57,5 otrzymaliśmy różnice: -2 0 1 2 4 oraz średnią 58,5 Obliczamy wariancję:

Obliczanie wariancji dla A=0 Czyli od średniej kwadratów odjąć kwadrat średniej

Przykład 5, 7, 8, 9, 11 średnia dla tego szeregu wynosi X=8 Obliczyć wariancję dla szeregu 5, 7, 8, 9, 11 średnia dla tego szeregu wynosi X=8 S2 =(52+72+82+92+112)/5 – 82 S2 = (25+49+64+81+121)/5 – 64 S2 = 340/5 – 64 = 68 – 64 = 4

Średnia ważona 50 55 60 (n = 3) Suma = 165 , średnia X =165/3 = 55 Liczebność całej populacji N= 3+ 5 + 10 = 18 Średnia całej populacji: 50 55 60 55 60 62 65 68 55 60 65 66 67 68 68 69 70 72 Suma = 1135, średnia X = 1135/18 = 63,06

Obliczanie średniej ważonej Obliczenie nieprawidłowe X=(55+62+66)/3 = 183/3 = 61 Obliczenie prawidłowe X=(3*55+5*62+10*66)/(3+5+10) X=1135/18 = 63,06

Zdarzenie losowe Zdarzeniem losowym nazywamy zdarzenie, które może się zrealizować lub nie, a którego wyniku nie można przewidzieć, można jednak podać prawdopodobieństwo jego realizacji (sukcesu lub porażki).

stosunek liczby zdarzeń sprzyjających do możliwych Prawdopodobieństwo klasyczna definicja prawdopodobieństwa określa je jako: stosunek liczby zdarzeń sprzyjających do możliwych

Rzuty kostką do gry Kostka do gry ma 6 ścianek oznaczonych oczkami od 1 do 6. Prawdopodobieństwo wyrzucenia określonej liczby oczek wynosi 1/6 Rzut kostką: P(x = 1) p = 1/6 = 0,17 P(x = 2) p = 1/6 = 0,17 P(x=3 lub x=4) p = 2/6 = 0,34 P(x=1 lub x=2 lub x=3 lub x=4 lub x=5 lub x=6) p = 6/6 = 1 P(x=7) p = 0/6 = 0

Prawdopodobieństwo jest liczbą zawartą w granicach 0 - 1 Prawdopodobieństw między tymi liczbami oznacza, że liczba zdarzeń sprzyjających w dużej próbie będzie proporcjonalna do prawdopodobieństwa wystąpienia tego zdarzenia .

Przykład Prawdopodobieństwo wyrzucenia „piątki” wynosi 1/6. Oczekujemy, że na 120 rzutów „piątek” będzie: 120*1/6 = 20 Tę liczbę (20) nazywamy liczebnością oczekiwaną albo teoretyczną, ponieważ obliczyliśmy ją na drodze teoretycznej zakładając, że prawdopodobieństwo otrzymania danej liczby oczek jest znane i wynosi 1/6. Jeśli rzeczywiście rzucimy kostką 120 razy i policzymy "piątki" - będzie to tzw. liczebność doświadczalna.

Przy rzucie monetą mamy dwie możliwości wyniku „orzeł” lub „reszka” Rzuty monetą Przy rzucie monetą mamy dwie możliwości wyniku „orzeł” lub „reszka” Prawdopodobieństwo wyrzucenia „orła” wynosi ½. Prawdopodobieństwo wyrzuceni dwóch kolejnych „orłów” wyniesie ½*½ = ¼ itd. Np. 1 reszka p = ½ 2 reszki p = ½• ½ = (1/2)2 =1/4 3 reszki p = ½•½•½ = (1/2)3 =1/16 4 reszki p =(1/2)4 = 1/32 itd. n reszek p =(1/2)n

Prawdopodobieństwo spotkania Kobiet i mężczyzn jest mniej więcej tyle samo. Prawdopodobieństwo spotkania mężczyzny wynosi ½. Jakie jest prawdopodobieństwo spotkania 100 mężczyzn idących razem? P = (1/2)100 = 7,9•10-31 = 0,000.....na 31 miejscu........ 79

Prawdopodobieństwo określonej liczby sukcesów Jakie jest prawdopodobieństwo przy rzucie trzema monetami 3 „orłów” 2 „orłów” 1 „orła” 0 „orłów”

Rozkład dwumianowy (Bernouliego) O R O R O R O R O R O R O R 3 2 2 1 2 1 1 0 (Liczba wyrzuconych orłów)

Przy trzech rzutach jest 8 możliwości: Trzy rzuty Przy trzech rzutach jest 8 możliwości: 3 „orły” 1 raz (1 na 8 możliwości) P(x =3) = 1/8 = 0,125 2 „orły” 3 razy (3 na 8 możliwości) P(x =2) = 3/8 = 0,375 1 „orzeł” 3 razy (3 na 8 możliwości) P(x =1) = 3/8 = 0,375 0 „orłów” 1 raz (1 na 8 możliwości) 1/8+3/8+3/8+1/8 = 8/8 = 1

Przykład obliczeń Liczebności oczekiwane: Jaka będzie oczekiwana liczebność wyrzucenia 3, 2, 1, 0 „orłów” przy trzykrotnym rzucie monetą (lub jednokrotnym trzema monetami) w grupie liczącej 60 osób? Liczebności oczekiwane: 3 „orły” : 60*0,125 = 7,5 (7-8 osób) 2 „orły”: 60*0,365 = 22,5 (22-23 osoby) 1 „orzeł” 60*0,375 = 22,5 (22-23 osoby) 0 „orłów” 60*0,125 = 7,5 (7-8 osób)