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Calcolo delle Probabilità
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Fenomeno deterministico: se l’esperimento è condotto nelle stesse condizioni si trova lo stesso risultato
Esempi:
•Moto di un grave
•Traiettoria di una pallina in un biliardo
Fenomeno non deterministico: anche se gli esperimenti sono condotti nelle stesse condizioni si trovano risultati diversiEsempi:•Risultato del lancio di una moneta•Traiettoria di 100 palline in un biliardo•Vincita in una lotteria•Numero di lanci di un dado per ottenere un 6
Introduzione
La probabilità si occupa di fenomeni non deterministici
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Esperimento aleatorio:
i singoli esiti dell’esperimento non sono predicibili con
esattezza.
Esempio. Se l'esperimento consiste nel lancio di una
moneta, non è possibile stabilire con certezza se l'esito di
un singolo lancio sarà testa o croce.
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Esempio. Nel caso dell’esperimento costituito dal lanciodi un dado possono essere osservati i seguenti eventi.
A: “si osserva un numero dispari”;
B: “si osserva un numero minore di 3”;
Ei: “si osserva il numero i, con i = 1, 2, …, 6”.
Eventi: chiamiamo evento l’insieme costituito da unoo più dei possibili risultati o esiti di un esperimentoaleatorio.
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Spazio campione:Insieme S di tutti i risultati dell’esperimento
Esempio:•Nel caso del lancio di una moneta S={Testa, Croce}•Nel caso dei numeri di lanci di un dado necessari per avere 6 S=N (numeri naturali)
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E3
E1
E2
E4
E5
E6
S = {E1, E2, E3, E4, E5, E6}
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Gli eventi possono essere divisi in due classi:
semplici e composti.
Gli eventi semplici sono costituiti da uno solo dei possibilirisultati di un esperimento aleatorio.
Gli eventi composti sono costituiti da da più di uno dei possibilirisultati di un esperimento aleatorio.
Un evento composto può sempre essere scomposto in eventi semplici. Se un evento non risulta ulteriormente scomponibile è per definizione un evento semplice.
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1
n
N
Fenomeno casuale
Evento elementare
Spazio Campionario
EventoUn qualsiasi sottoinsieme dello spazio
campionario, ovvero un insieme di eventi elementari
Si usa dire che l’evento E si è realizzato se il fenomeno si manifesta con uno degli eventi
elementari che appartengono ad E
E n ,1 E
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Lancio di un dado
Faccia “dispari”
Faccia “pari” A = , ,
B = , ,
E = ,
Modi di descrivere l’evento
E Si realizza se viene faccia 3 o faccia 6
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Nel caso dell'esperimento consistente nel misurare, conuno strumento infinitamente preciso, il livello di piovositàin una certa area geografica, lo spazio campione è
S = {E1, E
2, ...}
perché, all'interno di una certa gamma di valori, nessunnumero reale può essere escluso come risultato possibiledell'esperimento.
In questo caso, lo spazio S contiene un insieme infinitonon numerabile di punti campione.
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Si dice infinito non numerabile uno spazio campione i cui eventi semplici sono tali per cui, fissati due di essi, èsempre possibile determinarne almeno un terzo intermedio.
Esempio. Lo spazio costituito dagli eventi “esatto momento della nascita” è uno spazio infinito non numerabile. Infatti, prese due qualunque persone nate ognuna in un certo momento, è sempre possibile individuarne una terza la cui nascita si colloca tra le due precedenti.
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Si possono distinguere tre tipi di spazio campione:
- spazio campione finito
- spazio campione infinito numerabile
- spazio campione infinito non numerabile
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Lo spazio campione associato ad un esperimento si dice
discreto se è uno spazio finito o infinito numerabile.
Lo spazio campione si dice continuo se è uno spazio
infinito non numerabile.
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1
n
N
Spazio campionario (campione)
Evento elementare
Lancio di un dado
Durata di una lampadina
0 max
i
Finito
Infinito
Fenomeno casuale o prova
P
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Quando un esperimento viene eseguito, uno e un soloevento semplice può essere osservato. Gli eventi semplici,dunque, sono mutuamente esclusivi.
Gli eventi mutuamente esclusivi possono essere rappresentati da insiemi disgiunti.
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Esempio. Se il lancio del dado produce l'esito 5, non èpossibile osservare allo stesso tempo l'esito 6.
Gli eventi E5 e E6, quindi, sono mutuamente esclusivi, cosìcome tutti gli altri eventi semplici.
Gli eventi composti non sono di necessità mutuamente
esclusivi, in quanto qualsiasi sottoinsieme dello spazio
campione può costituire un evento composto.
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Esempio. L'evento A (esito dispari) ha luogo se si osservaE1 o E3 o E5.
L’evento B (numero minore di 3) ha luogo se si osservaE1 o E2.
Gli eventi A e B, quindi, non sono mutuamente esclusivi.
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Eventi incompatibili
A B
BA
Eventi incompatibili
AA
AA
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Partizione di uno spazio campionario
BABA ,
AB
Partizione di
A B
BA
Eventi incompatibili
AA AA
AA
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Partizione di uno spazio campionario
BABA ,
AB
Partizione di
1E
iE kE, ji EE ji a)
k
iiE
1
b)
Partizione finita
Partizione infinita
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Partizione dello Spazio CampionarioPartizione dello Spazio Campionario
Si dice che gli eventi A1,…,Ak appartenenti ad formano una partizione dello spazio campionario se:
(1)(1) k1,...,ji AA ji
(2)(2)
k
1iiA
cioè se sono a due a due incompatibili e necessari.
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ProprietàProprietà UnioneUnione IntersezioneIntersezione
Commutativa
Idempotenza
Associativa
Distributiva
ABBA ABBA
AAA AAA
)CB(AC)BA( )()( CBACBA
)CA()BA()CB(A )CA()BA()CB(A
Inoltre, si ha:Inoltre, si ha:
AA A AA
A AA AA
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Leggi di De Morgan
BA BA
BA BA
k
iiE
1
k
iiE
1
k
iiE
1
k
iiE
1
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Probabilità Ogni tentativo di dare una definizione rigorosa dei concetti
probabilistici più elementari si trova di fronte ad un problema; infatti, non solo esistono differenti formalizzazioni e assiomatizzazioni della probabilità ma a queste corrispondono, in generale, molteplici nozioni intuitive di probabilità spesso assai diverse fra loro.
Al di là delle differenze di carattere formale un elemento comune posseduto da tutte le forme di probabilità riguarda il suo significato intuitivo di valutazione della possibilità che un dato evento possa accadere o meno.
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DEFINIZIONE DI PROBABILITA’
•A priori (o matematica, o classica, o di Pascal)
•A posteriori (o statistica, o frequentistica, o legge empirica del caso)
•Soggettiva
Probabilità: regola che a ogni evento E associa un numero reale compreso tra 0 e 1
p: E p(E)
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ClassicaClassica(Pascal)
Definizioni di probabilità:Se un evento si può verificare in N modi mutuamente esclusivi ed ugualmente probabili, se m di questi possiede una caratteristica E, la probabilità di E è il
rapporto tra il numero di casi favorevoli e il totale dei casi possibili (tutti equiprobabili)
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•Nel caso del lancio di una moneta S={Testa, Croce}. p(Testa)=1/2 (casi favorevoli 1, possibili 2)
•Lanciamo due dadi e calcoliamo la probabilità che la somma dei punti sia 4
Per semplicità scriviamo i numeri estratti come coppie:Le coppie di 6 numeri sono 6 * 6= 36 = numero di casi possibili;I casi favorevoli sono dati dalle coppie (1,3), (2,2) e (3,1) e sono quindi 3. Pertantop(somma 4 in 2 lanci)=3/36=1/12
Esempi
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Problemi della definizione classica:•non sempre posso dire che eventi sono equiprobabili (asimmetrie - esempio: ho un dato truccato)•il numero di casi deve essere finito
Aspetti positivi:•è una definizione operativa
Definizione assiomatica
Determinazione della probabilità usando il calcolo combinatorio
Discussione
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Definizione frequentistica(o a posteriori) (o a posteriori) Richard von Mises
Si ripete un esperimento N volte e se un evento con una certa caratteristica E si verifica m volte, la frequenza relativa di successo è
f(E) dà una stima per la probabilità di E
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In base all’impostazione frequentista, per probabilità di un evento si intende il limite a cui tende la frequenza relativa delle prove in cui l’evento si verifica, quando il numero di prove tende all’infinito:
pn
sn
lim
con s = numero di “successi” e n = numero di prove.
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Problemi della definizione frequentistica:•In situazioni concrete il passaggio al limite su cui si basa la definizione non può essere effettuato•È necessario ripetere l’esperimento un gran numero di volte
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Definizione soggettiva(o bayesiana) (o bayesiana) Bernoulli, De Finetti
Probabilità: grado di fiducia che una persona ha nel verificarsi dell’evento.Prezzo p che si è disposti a pagare per ricevere 1 se l’evento si verifica e 0 se non si verifica.
Esempio: se lancio un dado il prezzo equo per la scommessa“esce il 4” dipende dalle informazioni di cui si dispone; se il dado non è truccato si può assumere p=1/6
Problemi della definizione soggettiva:•Non è operativa•Una valutazione soggettiva non è necessariamente obiettiva
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Def. 4. Classica
La probabilità di un evento A è il rapporto tra il numero di casi favorevoli di A e il numero di casi possibili, ammesso che questi siano equiprobabili.
Def. 4. Classica
La probabilità di un evento A è il rapporto tra il numero di casi favorevoli di A e il numero di casi possibili, ammesso che questi siano equiprobabili.
Def. 5.. Frequentista (o legge empirica del caso).
In una serie di prove di un dato esperimento, ripetuto un gran numero di volte in circostanze più o meno simili, ciascuno degli eventi possibili si manifesta con una frequenza che è circa uguale alla sua probabilità. L’approssimazione si riduce al crescere del numero di prove.
Def. 5.. Frequentista (o legge empirica del caso).
In una serie di prove di un dato esperimento, ripetuto un gran numero di volte in circostanze più o meno simili, ciascuno degli eventi possibili si manifesta con una frequenza che è circa uguale alla sua probabilità. L’approssimazione si riduce al crescere del numero di prove.
Def. 6. Soggettivista.
La probabilità è la valutazione che il singolo individuo può coerentemente formulare, in base alle proprie conoscenze, del grado di avverabilità di un evento.
Def. 6. Soggettivista.
La probabilità è la valutazione che il singolo individuo può coerentemente formulare, in base alle proprie conoscenze, del grado di avverabilità di un evento.
Definizione di probabilità.Definizione di probabilità.
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A A 0APr
1rP
Assiomi del Calcolo delle Probabilità.Assiomi del Calcolo delle Probabilità.
Ricordando che un assioma (o postulato) è una proposizione che è considerata vera e non viene dimostrata nel contesto in cui è svolta la teoria in questione, Il C.P. presenta i seguenti assiomi:
Ricordando che un assioma (o postulato) è una proposizione che è considerata vera e non viene dimostrata nel contesto in cui è svolta la teoria in questione, Il C.P. presenta i seguenti assiomi:
1.1.
2.2.
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Probabilità L’interpretazione geometrica
1)( P 1)( P L’area complessiva è uguale a 1
11 nn
nn PP
11 nn
nn PP
L’area di ogni sottoinsieme è sicuramente positiva
1
2
3
4
L’area di un insieme di superfici che non si sovrappongono è la somma delle aree delle singole superfici
AP ,0)( AP ,0)(
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Operazioni sugli eventi (sugli insiemi)
Se un insieme E non contiene nessun elemento (evento elementare) viene detto insieme vuoto e si indica con
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AB
A
BABA oppure :
Unione di insiemi (o eventi)
AA
A
A
A
A
A
A
A
A
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Lancio di un dado
E = ,
A = , ,
EA , , ,
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Unione
AB
C
CBA CBA
CBA
AB
C
BCA Ecc.
Associativa
Commutativa
ki
K
ii EEEEE
21
1
i
ii EEEE 21
1
K
iiE
1
K
ii
K
ii EE
11
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A
Intersezione
AB
BABA e :
A
AAA
A
AA
A
A
A
A
A
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Lancio di un dado
E = ,
A = , ,
Lancio di un dado
E = ,E = ,
A = , ,A = , ,
EA
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C
Intersezione
AB
ki
k
ii EEEEE
21
1
i
ii EEEE 21
1
CBA CBA
CBA
BCA Ecc.
Associativa
Commutativa
C
AB
k
ii
k
ii EE
11
k
iiE
1
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AA
AA :
Negazione
A A
AA
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BA
BPAPBAP rrr
Siano A e B due eventi incompatibiliSiano A e B due eventi incompatibili
alloraallora
0rP
APAP rr 1
BAPBAPAP rrr
BAPBPAPBAP rrrr
Teoremi fondamentali del C.P.Teoremi fondamentali del C.P.
Teo.1.Teo.1.
Teo.2.Teo.2.
Teo.3. Teo.3.
Teo.4. Teo.4.
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ESERCIZI
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Disposizioni semplici Disposizioni con Ripetizione Permutazioni semplici Permutazioni con oggetti identici Combinazioni Semplici Combinazioni con Ripetizione
A volte puo essere difficile, o almeno noioso, determinare per elencazione diretta gli elementi di uno spazio campione finito.
CALCOLO COMBINATORIO
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Calcolo Combinatorio
Problema: determinare il numero di elementi di un insieme finito
elenco diretto (lungo!)
Esempio:in un menù ho 3 antipasti, 2 primi, 4 secondi. Quanti sono i possibili pasti completi (includono tutte le 3 portate - scelte una sola volta)?
Diagramma ad albero
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Diagramma ad albero
A1
A2
A3
P1
P1
P1
P2
P2
P2
S1
S2
S3
S4
……….
……….
………..
3 x 2 x 4 = 24 pasti completi
3 x 2 x 4 = 24 pasti completi
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“Contare le scelte” Se gli insiemi A1, A2, …, Ak contengono
n1, n2, …, nk elementi
Ho N= n1 n2 … nk
modi di scegliere prima un elemento di A1 , poi un elemento di A2 …
... infine un elemento di Ak
In particolare: se n1 = n2 =…= nk =n allora
N=nk
= numero delle disposizioni con ripetizione di n oggetti a gruppi di k
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Disposizioni
Determinare il numero di schedine del totocalcio si devono giocare per essere sicuri di fare 14
Le possibili schedine sono 314= 4.782.969
Esempio:
= gruppi di oggetti che si possono formare scegliendo k oggetti tra n oggetti(I gruppi devono differire per qualche oggetto e per l’ordine)
Disposizioni con ripetizione: si può ripetere lo stesso oggetto
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Disposizioni semplici (senza ripetizione)
di n oggetti tra k (≤n) D(n,k)Non si può ripetere lo stesso oggetto
Esempio:Ad un gran premio di formula 1 partecipano 20 piloti. I primi tre classificati vanno sul podio..Quante sono le possibili terne di piloti sul podio?
Il primo classificato può essere un qualunque pilota tra 20,Il secondo uno qualunque tra i restanti 19, il terzo uno tra 18Quindi: D(20,3)=20*19*18
In generale: D(n,k)=n*(n-1)*…*(n-k+1)
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Permutazioni= numero dei modi in cui si possono ordinare n oggettiP(n) = D(n,n)=n*(n-1)*… 2*1=n!
Esempio:
Quanti anagrammi (non necessariamente di senso compiuto) si possono formare della parola FOGLI
Ho 5 possibili scelte per la prima lettera, 4 per la seconda, … 1 per la quinta, quindi gli anagrammi sono P(5)=5*4*3*2*1=5!=120
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Combinazioni
= disposizioni a meno dell’ordine= gruppi di oggetti che si possono formare scegliendo k oggetti tra n oggetti(I gruppi devono differire per qualche oggetto ma non per l’ordine)=
Esempio
Quante squadre di pallacanestro si possono formare con 8 giocatori
Sono le combinazioni di 5 persone scelte tra 8 =
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Esercizi• In quanti modi 10 persone possono sedersi su una panchina che ha solo 4 posti? (Si risolva l'esercizio due volte, una volta considerando importante l'ordine in cui si siedono e una no). • In quanti modi diversi si possono sedere 7 persone in un tavolo rotondo?
• Supponiamo di estrarre per 40 volte una pallina da un'urna contenente palline numerate da 1 a 365 ( dopo ciascuna estrazione la pallina estratta viene nuovamente messa nell'urna). Quanti sono i possibili risultatidiversi? Quanti sono i possibili risultati in cui i 40 numeri estratti risultano tutti diversi tra loro?
• Si deve costituire un comitato di 3 membri, rappresentanti ciascuno gli studenti, i docenti e il personale amministrativo. Se ci sono 4 candidati per gli studenti, 3 per i docenti e 2 per il personale amministrativo, si determini quanti comitati differenti si possono formare.
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Esercizi• Dovete preparare un dolce, disponete di una cesta con 10 uova di cui ve ne serviranno solo 2 per l'impasto. Ma vi ricordate che il giorno prima avete posto in quel cesto 4 uova vecchie di due settimane. Qual è la probabilità di
aver utilizzato almeno un uovo non fresco?
• Intorno ad un tavolo rotondo si dispongono a caso 5 uomini e 5 donne. Qual è la probabilità che ogni donna sia seduta tra due uomini?
• Qual è la probabilità di fare tre volte 6 lanciando tre volte un dado non truccato?
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Probabilità condizionata e indipendenza stocastica
Dati due eventi A e B, si dice probabilità di B condizionata ad A
p(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.)
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=3/4La probabilità di estrarre una nera dopo aver estratto una rossa è 5/19. La conoscenza dell’evento A ha ridotto lo spazio dei campioni
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p(B|A) = 5/19
La probabilità di estrarre prima una rossa e poi una nera è
p(AB)=p(A)p(B|A)=3/4*5/19=15/76
Regola di moltiplicazione:
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p(B|A) in funzione di p(A) e p(AB)
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
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EsercizioLa 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|M)=4/46
•Se è un maschio, qual è la probabilità che non veda mai il telefilm?
p(0)=9/97
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Indipendenza stocastica
Se per due eventi A e B p(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(AB)=0.15Allora p(A|B)=p(AB)/p(B)=0.15/0.3=0.5=p(A)Dunque A è stocasticamente indipendente da B.
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Indipendenza stocastica
Nota: p(B|A)=p(AB)/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 B B è stoc. indipendente da A
e diciamo “A e B sono indipendenti”
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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). SianoA1={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 rossaA1 e A2 sono indipendenti
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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(A1A2)=p(A1)p(A2)=(10/22)2
Vale la seguente regola di moltiplicazione per eventi indipendenti A e B:
p(AB)=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(AB)=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.
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EsercizioSi hanno tre urne.U1 ha 2 palline bianche e 2 nereU2 ha 1 pallina bianca e 3 nereU3 ha 4 palline bianche e 2 nereSi sceglie un’urna a caso e si estrae una pallina.Qual è la probabilità di estrarre una pallina bianca?
U1 bianca
U2 bianca
U3 bianca
1/3
1/3
1/3
1/2
1/4
2/3
P(bianca)=1/2 * 1/3 + 1/4 * 1/3 + 2/3 * 1/3=17/36
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Teorema delle probabilità totali
Se B è un evento che si verifica insieme ad n eventi incompatibili A1,…,An, che rappresentano una partizione dello spazio campionario
)()|(...)()|(
....
,,,,...,
11
1
1
nn
n
n
APABPAPABP
ABPABPBP
BAA
causeeffetto
Dr. Daniela Morale
L’utilità del teorema sta nel fatto che talvolta P(A) è difficile da calcolare direttamente, mentre è più facile calcolare le probabilità P(A/Bi) e poi ricostruire P(A) dalla formula
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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 40%, e dello 10% se non piove.
• Qual è la probabilità che vinca Mazzacane?
Sia P={piove} M={vince Mazzacane} 0.3 P 0.4 M 0.7 Pc 0.1 M
p(M)=0.3*0.4+0.7*0.1=0.19
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![Page 71: Calcolo delle Probabilità. Fenomeno deterministico: se lesperimento è condotto nelle stesse condizioni si trova lo stesso risultato Esempi: Moto di un](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062418/5542eb59497959361e8c476e/html5/thumbnails/71.jpg)
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
causaeffetto
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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 40% e dello 10%, se non piove. • Se vince Mazzacane qual è la probabilità che piova?
Sia P={piove} M={vince Mazzacane} 0.3 P 0.4 M 0.7 Pc 0.1 M
Esercizio (continuazione)
63.07.01.03.04.0
3.04.0)()|()()|(
)()|()|(
PpPMpPpPMp
PpPMpMPp
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Esercizio
Sia C l’evento: la nuova sede di scienze sarà pronta nel 2019 e sia E : l’impresa a cui è dato l’appalto fallirà prima del 2018.Se la probabilità che la ditta fallisca prima del 2018 è del 60% ela probabilità che la sede sia pronta è dello 0.15 o dello 0.75 a secondase la ditta fallisce o no prima del 2018, calcolare la probabilità che se la sede è pronta in tempo, la ditta sia non fallita prima del 2018
p(E)=0.60
p(Ec)=0.40 Ec
E
C
Cp(C|E)=0.15
p(C| Ec)=0.75
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Da trovare p(Ec | C)
Nella formula del teorema di Bayes
A numeratore: moltiplicare i numeri del ramo relativo a S-E (quello in basso):
p(Ec) * p(C | Ec)=0.40 * 0.75 = 0.30A denominatore: somma dei 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
Si trova allora p(Ec | C)=0.30/0.39=0.77
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Punteggio Scarsa Discreta Ottima TotaleBasso 105 60 55 220Medio 70 175 145 390Alto 25 65 300 390Totale 200 300 500 1000
La seguente tabella mostra 1000 candidati di 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 ottima3. 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 di riepilogo
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Una variabile aleatoria (o casuale) è una funzione avente come dominio lo spazio campione associato ad un esperimento e come codominio l’insieme dei numeri reali.
Una variabile aleatoria si dice discreta se puòassumere solo un numero discreto di valori;
si dice continua se può assumere tutti gliinfiniti valori di , o di un suo intervallo ba, .
:X :X
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Dunque, una v.c. è una regola (una funzione) che permette di assegnare un valore numerico ad ogni risultato dell’esperimento.
Dalla definizione è evidente che dato uno spazio campionario è possibile costruire infinite v.c. (si osserva che tale funzione non deve essere necessariamente biunivoca).
Dunque, una v.c. è una regola (una funzione) che permette di assegnare un valore numerico ad ogni risultato dell’esperimento.
Dalla definizione è evidente che dato uno spazio campionario è possibile costruire infinite v.c. (si osserva che tale funzione non deve essere necessariamente biunivoca).
![Page 80: Calcolo delle Probabilità. Fenomeno deterministico: se lesperimento è condotto nelle stesse condizioni si trova lo stesso risultato Esempi: Moto di un](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062418/5542eb59497959361e8c476e/html5/thumbnails/80.jpg)
La probabilità che la variabile Y assuma il valore y, yYP , è definita come la somma delle probabilità di
tutti i punti campione in S a cui viene assegnato ilvalore y.
Generalmente, si denota yYP con p(y).
COME SI ASSOCIANO LE PROBABILITA’ ALLEVARIABILI ALEATORIE?
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Si noti che p(y) non è altro che una funzione che assegnauna probabilità a ciascun valore y ed è chiamata funzione(o distribuzione) di probabilità di Y.
La funzione di probabilità di una variabile aleatoriadiscreta Y può essere rappresentata con una formula, unatabella o un diagramma che associa la probabilità p(y) aciascun valore y.
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Una funzione di probabilità yp deve rispettare le
seguenti condizioni:
10 yp
0.1y
yp
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Esempio Un esperimento consiste nel lancio di due
dadi. Sia Y la somma dei punti osservati quando i due dadi
sono stati tratti.
Si trovi la distribuzione di probabilità di Y.
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Lo spazio cam pione associato a questo esp erim ento è
6,1:,S jiji , ov v ero, l'insiem e d i tu tte le cop pie
ord inate (i, j) d i nu m eri interi 1 i 6 e 1 j 6 che
rappresentano l’esito del lancio d i ciascu no dei d ue d ad i.
In S ci sono 36 eventi sem plici:
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1,11 E , 2,12 E , E 3 1, 3 , 4,14 E , E 5 1, 5 , E 6 1, 6 ,
E 7 2 ,1 , 2,28 E , 3,29 E , E 1 0 2 , 4 , E 11 2 , 5 , 6,21 2 E ,
E 1 3 3 ,1 , 2,31 4 E , E 1 5 3 , 3 , E 1 6 3 , 4 , E 1 7 3 , 5 , E 1 8 3 , 6 ,
E 1 9 4 ,1 , E 2 0 4 , 2 , 3,42 1E , 4,42 2 E , E 2 3 4 , 5 , 6,42 4 E ,
E 2 5 5, 1 , 2,52 6 E , E 2 7 5, 3 , E 2 8 5, 4 , E 2 9 5 , 5 , E 3 0 5 , 6 ,
E 3 1 6 ,1 , E 3 2 6 , 2 , E 3 3 6 ,3 , E 3 4 6 , 4 , E 3 5 6 , 5 , E 3 6 6 , 6 .
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12 EY ,
72 ,3 EEY ,
1383 ,,4 EEEY ,
191494 ,,,5 EEEEY ,
252015105 ,,,,6 EEEEEY ,
31262116116 ,,,,,7 EEEEEEY ,
3227221712 ,,,,8 EEEEEY ,
33281318 ,,,9 EEEEY ,
342924 ,,10 EEEY ,
3530 ,11 EEY ,
3612 EY .
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Una volta trovate le probabilità degli eventi semplici in S,la probabilità da assegnare a ciascun valore y si calcolafacendo la somma delle probabilità di tutti i punticampione in S a cui è associato il valore y.
3612 1 EPYP
3623 71 EPEPYP
3634 1371 EPEPEPYP
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Y 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
p(y) 1/ 36 2/ 36 3/ 36 4/ 36 5/ 36 6/ 36 5/ 36 4/ 36 3/ 36 2/ 36 1/ 36
In questo modo la distribuzione di probabilità di Y diventa:
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La distribuzione di probabilità di una variabile aleatoria
discreta Y può essere rappresentata in maniera grafica
costruendo un istogramma che associa a ciascun valore
Y = y un rettangolo avente ampiezza 1/n (dove n è il
numero di valori che la variabile aleatoria può
assumere) e altezza p(y).
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In questo modo, l’area di ciascun rettangolo sarà uguale
alla probabilità P(Y = y) e l’area totale di tutti i rettangoli
che formano l’istogramma sarà uguale a 1.
Ne segue che la probabilità dYcP , con bdca ,
sarà uguale alla somma delle aree dei rettangoli
dell'istogramma nell'intervallo ],[ dc .
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Esempio Se l’esperimento descritto nell’esempioprecedente fosse effettivamente eseguito, un singolovalore Y verrebbe osservato.
Il valore di Y potrebbe essere 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 o 12.
Se l’esperimento venisse ripetuto n volte, n valori yverrebbero osservati.
Supponiamo che, dopo avere eseguito l’esperimento 100volte, i seguenti risultati vengano osservati.
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Y Frequenze
osservate in
100 lanci
Frequenze
relative
y1 = 2 3 .03
y2 = 3 4 .04
y3 = 4 7 .07
y4 = 5 11 .11
y5 = 6 17 .17
y6 = 7 21 .21
y7 = 8 13 .13
y8 = 9 12 .12
y9 = 10 8 .08
y10 = 11 3 .03
y11 = 12 1 .01
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Si noti la somiglianza tra i due istogrammi.
In seguito verrà presentato un teorema in cui si
dimostra che, all’aumentare del numero delle
ripetizioni di un esperimento, la distribuzione delle
frequenze empiriche si approssima sempre più alla
distribuzione teorica di probabilità.
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Costruiamo una v.c. e le corrispondenti probabilità in due fasi:Costruiamo una v.c. e le corrispondenti probabilità in due fasi:
1. Ad ogni evento di si associa uno ed un solo numero reale X(e). Questa operazione definisce una v.c. X.
1. Ad ogni evento di si associa uno ed un solo numero reale X(e). Questa operazione definisce una v.c. X.
2. Ad ogni possibile valore di X(.) si associa una probabilità Pr[X]. Questa operazione definisce la distribuzione di probabilità della v.c. X.
2. Ad ogni possibile valore di X(.) si associa una probabilità Pr[X]. Questa operazione definisce la distribuzione di probabilità della v.c. X.
Si osserva che mentre la regola da adottare è arbitraria in quanto dipende da ciò che vogliamo che la v.c. interpreti, lo stesso non è vero per la determinazione della distribuzione di probabilità Pr[X] in quanto quest’ultima è legata alle probabilità degli eventi elementari Pr[e].
Si osserva che mentre la regola da adottare è arbitraria in quanto dipende da ciò che vogliamo che la v.c. interpreti, lo stesso non è vero per la determinazione della distribuzione di probabilità Pr[X] in quanto quest’ultima è legata alle probabilità degli eventi elementari Pr[e].
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Anziché specificare le singole P[X] si cercherà, ove possibile, di determinare la relazione funzionale che lega queste probabilità, sintetizzata in una funzione f(x). Ciò sarà necessario quando la v.c. X è di tipo continuo o discreto con un numero molto elevato di valori.
Anziché specificare le singole P[X] si cercherà, ove possibile, di determinare la relazione funzionale che lega queste probabilità, sintetizzata in una funzione f(x). Ciò sarà necessario quando la v.c. X è di tipo continuo o discreto con un numero molto elevato di valori.
)( kkr xFxXP
ki xx
ikk xfxfxfxfxF )()(...)()()( 21
In alcuni casi, sarà necessario calcolare la probabilità che X assuma un valore minore o uguale a xk, cioè
In alcuni casi, sarà necessario calcolare la probabilità che X assuma un valore minore o uguale a xk, cioè
Questa funzione è detta funzione di ripartizione (f.r.) ed è uguale a:Questa funzione è detta funzione di ripartizione (f.r.) ed è uguale a:
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0)( F
1)()( FxF n
)()()( 1 iii xfxFxF
Proprietà della f.r. F(.):Proprietà della f.r. F(.):
1.1.
2.2.
3.3.
La rappresentazione di F(x) è una “funzione a gradini”.La rappresentazione di F(x) è una “funzione a gradini”.
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Valore atteso e varianza
Per le variabili discrete è possibile definire un valore atteso E[x] ed una varianza Var[x] che sono analoghe alle misure di posizione e dispersione del valore medio e dello scarto quadratico medio:
max
1
][i
iii pxxE
max
1
22 )(][i
iii pxxVar
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Valore atteso e varianzanon coincidono con media e scarto quadratico medio
max
1
][i
iii pxxE
max
1
22 )(][i
iii pxxVar
max
1
i
iii fxx
max
1
22 )(i
iii fxxS
Per un numero di tentativi molto elevato è ragionevole che si identifichino le fi e le pi.
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In precedenza abbiamo osservato che la distribuzione diprobabilità di una variabile aleatoria discreta Y puòessere generata assegnando una probabilità p(y)maggiore o uguale a zero a ciascuno dei valori che Y può
assumere, in modo tale che y
yp 1 .
La distribuzione di probabilità di una variabile aleatoriacontinua, però, non può essere specificata nello stessomodo.
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Non è possibile, infatti, assegnare un valore non nullo aciascuno degli infiniti valori che una variabile aleatoriacontinua può assumere e, allo stesso tempo, rispettare ilvincolo secondo cui la somma di tali probabilità deveessere uguale ad 1.
Per assegnare i valori di probabilità ad una variabilealeatoria continua dobbiamo dunque procedere in unaltro modo.
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Distribuzioni di probabilità continue
Sono descritte da funzioni.
L’area sottesa dalla curva tra due valori (es. a-b) è la probabilità che la variabile casuale assuma valori compresi tra a e b
a b x
y
x
y
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Si presuppone l’esistenza di una funzione f(x) t.c.
Si definisce poi la probabilità che X sia compresa fra a e b nel modo seguente:
Questa definizione soddisfa gli assiomi della teoria della probabilità.La funzione f(x) è detta densità di probabilità
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0yf
1
dyyf
f(y), non è la probabilità, ma è proporzionale (a meno di un infinitesimo) alla probabilità di un intervallo <<sufficientemente piccolo>>
![Page 108: Calcolo delle Probabilità. Fenomeno deterministico: se lesperimento è condotto nelle stesse condizioni si trova lo stesso risultato Esempi: Moto di un](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062418/5542eb59497959361e8c476e/html5/thumbnails/108.jpg)
La probabilità che X prenda un valore nell’intervallo [a,b] è l’ area sotto la pdf fra a e b. La funzione di distribuzione (o ripartizione) F(x), di una variabile aleatoria X, ed è definita per x da
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B
A
x
x
BA dxxfxxxP )()(
L’integrale è la probabilità che la variabile casuale assuma un valore in un intervallo e dipende dalla densità di probabilità f(x)
x
f(x)
XA XB
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Probabilità diverse da zero possono quindi essere assegnate
ad intervalli di valori di una variabile aleatoria continua X.
A ciascuno dei singoli valori che la variabile aleatoria
continua può assumere, invece, è sempre associata una
probabilità uguale a zero, P(X = x) = 0.
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Quest’ultima affermazione risulta più facilmentecomprensibile se interpretiamo la probabilità in terminigeometrici:
l’area sottesa alla funzione di densità f(x) nell’intervallocorrispondente ad un punto è necessariamente uguale azero.
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Cosa significa in pratica il fatto che una probabilità
uguale a 0 viene associata ad un evento perfettamente
legittimo e possibile (ovvero, l'evento corrispondente al
fatto che la variabile aleatoria continua assuma un
determinato valore)?
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Esempio. Sia X la variabile aleatoria continuacorrispondente all'altezza in centimetri di uno studentescelto a caso dalla popolazione studentesca universitaria.
Supponiamo di disporre di uno strumento infinitamentepreciso per misurare l'altezza e poniamo che l'altezzadegli studenti universitari vari tra 150 e 210 cm.
La variabile aleatoria X, quindi, potrà assumere qualsiasivalore compreso in questo intervallo.
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Consideriamo ora un particolare evento all'interno dellospazio campione, ovvero l'evento X = 173.128735274 cm.
Pur essendo questo un valore che X può legittimamenteassumere, non sarà facile trovare uno studente che abbiaesattamente questa altezza.
Potremmo continuare a misurare l'altezza di moltissimistudenti senza mai osservare l'evento in questione. Questoci porterebbe a concludere tale evento è talmenteimprobabile che ad esso può essere assegnata unaprobabilità uguale a 0.
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La funzione f(x) non è una probabilità, è solo il suo integrale su un intervallo (che ha il significato di probabilità).
Nel caso discreto invece, la distribuzione di probabilità f(xk) è per definizione la probabilità P(X=xk)
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Distribuzioni discrete e densità continue sono oggetti matematici di tipo diverso, non confrontabili fra loro.
Lo strumento che consente di confrontare variabili aleatorie continue e discrete sono invece le rispettive funzioni di distribuzione.
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Variabili continue: limite del caso discreto
f(x)
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Valore atteso per variabili continue
Variabili continue
max
)(][x
xMin
dxxxfxE
max
1
][i
iii pxxE
Variabili discrete
probdi avere
x
Somma
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Varianza per variabili continue
Variabili continue
probabilità
di x
Somma
max
)()(][ 22x
xMin
dxxfxxVar
max
1
22 )(][i
iii pxxVar
Scarto quadratico
Variabili discrete
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dxxfxXE rr )(
j
jrj
r xfxXE )(
Def. 11. Momenti semplici di ordine r.
Se X è una v.c. il momento di ordine r, con r naturale, è definito dalla seguente:
Def. 11. Momenti semplici di ordine r.
Se X è una v.c. il momento di ordine r, con r naturale, è definito dalla seguente:
Nel caso continuo.Nel caso continuo.
Nel caso discretoNel caso discreto
Si osserva che per r=1 si ottiene il valore atteso (aspettativa) di X.Si osserva che per r=1 si ottiene il valore atteso (aspettativa) di X.
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Def. 12. Momenti centrali di ordine r.
Se X è una v.c. il momento centrale di ordine r, con r naturale, è definito dalla seguente:
Def. 12. Momenti centrali di ordine r.
Se X è una v.c. il momento centrale di ordine r, con r naturale, è definito dalla seguente:
Nel caso continuoNel caso continuo
Nel caso discretoNel caso discreto
Si osserva che per r=2 si ottiene la varianza di X.Si osserva che per r=2 si ottiene la varianza di X.
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Il teorema di Bayes nel caso di variabili aleatorie continue assume la seguente formulazione
Dove f è la fuzione di densità di probabilità della variabile aleatoria B