Események formális leírása, műveletek

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

Valószínűségszámítás
Készítette: Szinai Adrienn
Kvantitatív módszerek
Eseményalgebra Eseményalgebra.
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Halmazok, műveletek halmazokkal
Eseményalgebra, kombinatorika
Valószínűségszámítás
Kötelező alapkérdések
Gyűrűk Definíció. Az (R, +, ·) algebrai struktúra gyűrű, ha + és · R-en binér műveletek, valamint I. (R, +) Abel-csoport, II. (R, ·) félcsoport, és III.
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Halmazok.
Bernoulli Egyenlőtlenség
Algebra a matematika egy ága
Mérési pontosság (hőmérő)
Halmazok, relációk, függvények
Bizonytalanság A teljesen megbízható következtetést lehetővé tevő tudás hiánya Egy esemény bizonytalansága  objektív  szubjektív Módszerek  numerikus.
E L E M Z É S. 1., adatgyűjtés 2., mintavétel (a teljes sokaságot ritkán tudjuk vizsgálni) 3., mintavételi információk alapján megállapítások, következtetések.
Fejezetek a matematikából
Bayes becslések Boha Roland november 21. PPKE-ITK.
Fuzzy rendszerek mérnöki megközelítésben I
Valószínűségszámítás
Differenciál számítás
Eseményalgebra, kombinatorika
Valós számok Def. Egy algebrai struktúra rendezett test, ha test és rendezett integritási tartomány. Def. Egy (T; +,  ;  ) rendezett test felső határ.
Halmazelmélet és matematikai logika
Halmazok Összefoglalás.
Valószínűségszámítás
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Halmazműveletek.
Halmazok Tanítás.
Kvantitatív módszerek 5. Valószínűségi változó Elméleti eloszlások Dr. Kövesi János.
Gazdaságstatisztika 11. előadás.
Gazdaságstatisztika 10. előadás.
Gazdaságstatisztika Bevezetés szeptember 11.
Gazdaságstatisztika 12. előadás.
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
Folytonos eloszlások.
3. Előadás: Döntés bizonytalanság mellett
Valószínűségszámítás
I. előadás.
1. MATEMATIKA ELŐADÁS Halmazok, Függvények.
2005. Információelmélet Nagy Szilvia 1. Az információelmélet alapfogalmai.
Valószínűségszámítás III.
Valószínűségszámítás
A MATEMATIKA FELÉPÍTÉSÉNEK ELEMEI
A folytonosság Digitális tananyag.
A HATÁROZOTT INTEGRÁL FOGALMA
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
Valószínűségszámítás és statisztika előadások
MI 2003/8 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Halmazok Érettségi követelmények:
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
HÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás
Valószínűségszámítás és statisztika előadások
Valószínűségszámítás és statisztika előadások
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
I. Előadás bgk. uni-obuda
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Gazdaságinformatikus MSc
Valószínűségszámítás
Előadás másolata:

Események formális leírása, műveletek AB : A esemény maga után vonja B-t A+B : Legalább az egyik esemény bekövetkezik AB : Események együttes bekövetkezése

Valamely kísérlet egy konkrét kimenetelét, elemi eseménynek nevezzük, és ω-val jelöljük. Eseménytér: az elemi események összessége, halmaza: Ω Esemény: a kísérlettel kapcsolat megfogalmazható bármely jelenség, az eseménytér valamely részhalmaza. Jele latin nagy betű. Biztos esemény: olyan esemény, amely a kísérlet során mindig bekövetkezik: Ω Lehetetlen esemény: olyan esemény, amely a kísérlet során soha sem következik be: 0 (nulla) Egymást kizáró két esemény, ha a kísérlet során együttes bekövetkezésük lehetetlen esemény, tehát AB=0. Ellentett (komplementer) esemény akkor, és csak akkor következik be, ha maga az esemény nem következik be. Események különbsége (A-B) alatt olyan eseményt értünk, amikor A bekövetkezik, de B nem.

A esemény valószínűségét P(A)-val jelöljük, ahol Valószínűség fogalma A esemény valószínűségét P(A)-val jelöljük, ahol 0≤P(A)≤1 valószínűség =

Valószínűség tulajdonságai P(0)=0 P(Ω)=1 P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) Ha AB, akkor P(A)≤P(B) A esemény B-re vonatkozó feltételes valószínűsége (A vizsgálata abban az eseménytérben, melyben biztos esemény B) Bayes-tétel:

Példa Bayes-tételre Öt doboz mindegyikében öt golyó van, amelyek közül rendre egy, kettő, három, négy öt fehér. Találomra kiválasztunk egy dobozt, és kiveszünk belőle egymás után visszatevéssel két golyót. Ha mind a kettő fehér, akkor mennyi a valószínűsége, hogy a két fehér golyót tartalmazó dobozból valók? Megoldás: P(Bi) : i. dobozból húztunk. P(A/Bi) : az i. dobozból két fehéret húzunk. P(Bi/A) : megoldandó kérdés.

Valószínűségi változók Tekintsük valamely kísérlet elemi eseményeinek halmazát. Minden egyes elemi eseményhez rendeljünk egy és csakis egy valós számértéket. Ezen hozzárendeléssel értelmezett függvényt valószínűségi változónak nevezzük és , , … betűkkel jelöljük. A  valószínűségi változót diszkrétnek nevezzük, ha lehetséges értékei véges vagy megszámolható számosságu halmazt alkotnak. A nem negatív 1, 2, …, n számokat valószínűség eloszlásnak nevezzük, ha összegük 1.

Valószínűségi változók tulajdonságai A valószínűségi változó módusza az a i érték, amelyre P(i) a legnagyobb értéket veszi fel. Valószínűségi változó várható értéke diszkrét esetben M()=pixi, ahol pi az esemény bekövetkezésének valószínűsége xi a valószínűségi változó értéke; folytonos esetben pedig M()= x f(x) dx. Szórásnégyzete: D²() = M[-M()]² = M(²)-[M()]², ami diszkrét esetben D²() = x² p - [x p]², míg folytonos esetben D²() =  x ² f(x) dx – [ x f(x) dx]². A valószínűségi változó szórása, a szórásnégyzet pozitív négyzetgyöke.

Eloszlásfüggvény Fx x

Sűrűségfüggvény