1 / 12

TEORIA DELLA PROBABILITA ’

TEORIA DELLA PROBABILITA ’. FENOMENI DETERMINISTICI (Es: il moto di un pianeta) FENOMENI INDETERMINISTICI ( Es: il lancio di un dado ). , . Studiamo un fenomeno di cui non è possibile conoscere con certezza l’esito Consideriamo l’esito del fenomeno come puramente casuale

grace
Télécharger la présentation

TEORIA DELLA PROBABILITA ’

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. TEORIA DELLA PROBABILITA’ • FENOMENI DETERMINISTICI (Es: il moto di un pianeta) • FENOMENI INDETERMINISTICI ( Es: il lancio di un dado )

  2. , • Studiamo un fenomeno di cui non è possibile conoscere con certezza l’esito • Consideriamo l’esito del fenomeno come puramente casuale • Se gli esiti possibili sono n , li consideriamo equiprobabili , cioè aventi la stessa possibilità di verificarsi • Ci poniamo nell’ipotesi che gli esiti possibili siano mutuamente esclusivi , cioè che il verificarsi di uno di essi escluda il verificarsi di ciascuno degli altri

  3. Con le premesse precedenti diamo le definizioni che seguono: • UNIVERSO DEI CASI POSSIBILI(U): L’insieme ciascun elemento del quale è un esito possibile • SPAZIO DEGLI EVENTI(Ω): L’insieme che ha come elementi tutti i sottoinsiemi di U • EVENTO : Ciascun elemento di Ω

  4. In termini insiemistici Ω è l’insieme delle parti di U (Ω = P(U)) • Ciascun sottoinsieme di U costituisce , quindi , un evento • Ciascun caso possibile( ciascun elemento di U ) costituisce un evento elementare

  5. PROBABILITA’ DI UN EVENTO • DEFINIZIONE CLASSICA(PROBABILITA’ A PRIORI) Indichiamo con E un evento , con n il numero dei casi possibili, con a il numero dei casi favorevoli al verificarsi dell’evento , con P(E) la probabilità dell’evento . Allora

  6. DEFINIZIONE FREQUENTISTA ( PROBABILITA’ A POSTERIORI ) • s = numero di “ successi “ ottenuti in una serie di prove • T =numero totale delle prove effettuate Allora

  7. OSSERVAZIONI SUL CONCETTO E SULLE DEFINIZIONI DI PROBABILITA’ • La definizione classica ha carattere astratto e puramente “ matematico “ • Essa richiede chesipostuli la eqiprobabilità degli esiti possibili ( il che ha in sé implicito il pericolo di ricorrere ad un circolo vizioso ) • Essa risulta di scarsa utilità pratica in tutti quei problemi per i quali non è possibile determinare a priori il numero dei casi possibili e il numero dei casi favorevoli ( qual è la probabilità a priori che che un aereo della linea Roma-Mosca precipiti???)

  8. Presentazione assiomatica della probabilità • Definiamo una funzione di probabilità che associa ad ogni evento E appartenente a uno spazio degli eventi Ωun numero reale appartenente all’intervallo [0,1] P:E→P(E) con 0≤P(E)≤1 ASSIOMI • Per ogni E appartenente a Ω P(E)≥0 • U , l’insieme dei casi possibili , rappresenta l’evento certo : per esso si ha P(U)=1 • Dati n eventi E1…En a due a due incompatibili , si ha P(E1U…UEn)=P(E1)+….P(En)

  9. Sulla definizione frequentista • La definizione frequentista riconnette la teoria della probabilità alla statistica( per essa si parla di probabilità statistica) • Ciò che getta un ponte tra le due definizioni è la legge empirica del caso o legge dei grandi numeri : • In un gran numero di prove la frequenza relativa di un evento tende a coincidere con la sua probabilità a priori , e ciò è tanto più vero quanto più grande è il numero delle prove

  10. Algebra nello spazio degli eventi • Siano E1 ed E2 eventi incompatibili • E1UE2 evento unione(o somma) • P(E1UE2)=P(E1)+P(E2) • Siano E1 ed E2 eventi compatibili ( cioè tali che la loro intersezione non sia vuota ) • P(E1UE2)=P(E1)+P(E2)-P(E1∩E2) • Sia ⌐E l’evento contrario di E • P(⌐E)=1-P(E) • Siano E1 ed E2 eventi indipendenti(il verificarsi dell’uno non modifica la probabilità che si verifichi l’altro) • E1∩E2 evento intersezione( o prodotto) • P(E1∩E2)=P(E1)∙P(E2)

  11. Siano E1ed E2 eventi dipendenti ( il verificarsi di uno di essi altera la probabilità del verificarsi dell’altro) • Poniamo P(E2\E1) = probabilità di E2 condizionata ad E1( probabilità di E2 , supponendo che E1 si sia già verificato) • P(E1∩E2) = P(E1)∙P(E2\E1)

More Related