Combinatoriek en rekenregels

Vergelijkbare documenten
Binomiale verdelingen

Combinatoriek en rekenregels

Combinatoriek en rekenregels

Combinatoriek en rekenregels

Overzicht. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 2: Voorwaardelijke kansen. Voorwaardelijke kans. Voorbeeld: Probabilistisch redeneren

3.0 Voorkennis. Het complement van de verzameling V is de verzameling Dit zijn alle elementen van de uitkomstenverzameling U die niet in V zitten.

college 4: Kansrekening

Paragraaf 4.1 : Kansen

Combinatoriek en rekenregels

Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten

Laplace Experimenteel Intuïtie Axiomatisch. Het kansbegrip. W. Oele. 27 januari W. Oele Het kansbegrip

Combinatoriek en rekenregels

bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 8 [PW] appendix D.1: kansrekening extra stof

Kansrekening en Statistiek

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de derde graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

Bij het oplossen van een telprobleem zijn de volgende 2 dingen belangrijk: Is de volgorde van de gekozen dingen van belang?

2.1 Kansen [1] Er geldt nu dat de kans op som is 6 gelijk is aan: P(som is 6) =

1.0 Voorkennis. Getallenverzameling = Verzameling van getallen met een bepaalde eigenschap

Kansrekening en Statistiek

Faculteit, Binomium van Newton en Driehoek van Pascal

1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 3 1

Kansrekening en Statistiek

Paragraaf 7.1 : Het Vaasmodel

7.0 Voorkennis , ,

Kansrekening en Statistiek

Samenvatting Wiskunde A kansen

1 Beginselen kansrekening

Kansrekenen. Lesbrief kansexperimenten Havo 4 wiskunde A Maart 2012 Versie 3: Dobbelstenen

Kegelsneden. Les 1 Gelijke afstand (Deze les sluit aan bij paragraaf 1 van Conflictlijnen van de Wageningse Methode.)

Kansrekening en statistiek wi2105in deel I 29 januari 2010, uur

9.1 Gemiddelde, modus en mediaan [1]

Empirische kansen = op ervaring gegrond; bereken je door relatieve frequenties te gebruiken. Wet van de grote aantallen.

Statistiek voor A.I. College 6. Donderdag 27 September

3 Kansen vermenigvuldigen

Medische Statistiek Kansrekening

Kansrekening en statistiek WI2105IN deel I 4 november 2011, uur

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek

11.1 Kansberekeningen [1]

Kansrekening en Statistiek

Praktische opdracht Wiskunde som van de ogen van drie dobbelstenen

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de tweede graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

Analytische meetkunde. Les 1 Introductie analytische meetkunde

Statistiek voor A.I. College 7. Dinsdag 2 Oktober

is, dat de zijde met cijfer boven te liggen komt, evenzo als de kans voor de koningin 1 2

Overzicht voor deze voormiddag. Inleiding Kansrekening en Statistiek: een eigen discipline. Lesmateriaal en ICT ondersteuning: korte info

4.0 Voorkennis. Bereken het aantal manieren om de functies te verdelen:

Lesbrief Hypergeometrische verdeling

Forensische Statistiek

9.0 Voorkennis. Bij samengestelde kansexperimenten maak je gebruik van de productregel.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 3. Populatie en steekproef. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

Kansrekening en Statistiek

Inleiding Kansrekening en Statistiek

14.1 Kansberekeningen [1]

2 Kansen optellen en aftrekken

Kansrekening en Statistiek

Examen Discrete Wiskunde donderdag 8 maart, 2018

Tentamenset A. 2. Welke van de volgende beweringen is waar? c. N R N d. R Z R

Kansrekening en Statistiek voor informatici

Gokautomaten (voor iedereen)

1 Kansbomen. Verkennen. Uitleg. Theorie en Voorbeelden. Beantwoord de vragen bij Verkennen.

Opgaven voor Kansrekening

5 Totaalbeeld. Samenvatten. Achtergronden. Testen

13.1 Kansberekeningen [1]

De normale verdeling

Gegeven is een kansvariabele X met cumulatieve verdelingsfunctie P(X x)= 1/3 x voor 0 < x < 3. Bereken (a) P(2<X 3) (b) E(X) (c) Var(X)

5.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: In een vaas zitten 10 rode, 5 witte en 6 blauwe knikkers. Er worden 9 knikkers uit de vaas gepakt.

Analytische meetkunde. Les 4 Kwadratische vergelijkingen (Deze les sluit aan bij de paragraaf 3.1 van Analytische meetkunde van de Wageningse Methode)

Checklist Wiskunde A HAVO HML

COMBINATORIEK. Vb2. Hoeveel verschillende natuurlijke getallen van drie cijfers kan je vormen? Gebruik een boomdiagram.

Wiskunde D Online uitwerking oefenopgaven 4 VWO blok 3 les 1

GETAL& RUIMTE. Verbeteringen havo A 10e editie (2011) t.o.v. editie 2007

Langs het Spaarne rijden soms wel 8 fietsers naast elkaar. Dat is best asociaal, zeker daar ze ook nog in een extreem langzaam tempo fietsen.

8.1 Herleiden [1] Herleiden bij vermenigvuldigen: -5 3a 6b 8c = -720abc 1) Vermenigvuldigen cijfers (let op teken) 2) Letters op alfabetische volgorde

In de Theorie worden de begrippen toevalsvariabele, kansverdeling en verwachtingswaarde toegelicht.

VB: De hoeveelheid neemt nu met 12% af. Hoeveel was de oorspronkelijke hoeveelheid? = 1655 oud = 1655 nieuw = 0,88 x 1655 = 1456

Inleiding Kansrekening

Tellen. K. P. Hart. Delft, Faculty EEMCS TU Delft. K. P. Hart Tellen

Opgaven voor Kansrekening

Voorbeeld 1. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 3: Stochastische Variabelen en Verdelingen. Voorbeeld 2A. Voorbeeld 1 (vervolg)

Paracetamol in het bloed

3.1 Het herhalen van kansexperimenten [1]

Aanbevolen achtergrondliteratuur met veel opgaven (en oplossingen):

8.1 Herleiden [1] Herleiden bij vermenigvuldigen: -5 3a 6b 8c = -720abc 1) Vermenigvuldigen cijfers (let op teken) 2) Letters op alfabetische volgorde

Samenvatting Statistiek

Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), dinsdag 17 juni 2008, van uur.

Examen VWO. wiskunde B1,2. tijdvak 2 woensdag 18 juni uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.

Lineaire Algebra en Vectorcalculus 2DN60 College 5.a Basis en dimensie

Transcriptie:

Combinatoriek en rekenregels Les 4: Rekenregels (deze les sluit aan bij de paragraaf 8 van Hoofdstuk 1 Combinatoriek en Rekenregels van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)

Verzamelingen U is de verzameling van uitkomsten. # U is het aantal elementen van U. Een verzameling V is een deelverzameling van U als elk element van V ook element is van U. Notatie: V U. In de kansrekening wordt de deelverzameling V gebeurtenis genoemd. Met geef je de lege verzameling (onmogelijke gebeurtenis aan). Heeft geen elementen dus # = 0.

Verzamelingen Voorbeeld Je gooit met twee dobbelstenen. U is de verzameling getallenparen van 1 tot en met 6. V is de gebeurtenis: het verschil van het aantal ogen is minstens 2 (zie figuur). #U = 36 #V= 20

Definitie P V = #V #U Verzamelingen en kans is de kans op gebeurtenis V. In het voorbeeld: P V = 20 36.

Gevolgen P U = #U #U = 1 P = 0 #U = 0 0 P(V) 1 Verzamelingen en kans

Verzamelingen en kans Je gooit met twee dobbelstenen. A is de gebeurtenis: de som van de ogen is 10 B is de gebeurtenis: de som van de ogen is 11 Bereken P(A) en P(B).

Verzamelingen en kans Gebeurtenissen combineren V is een gebeurtenis bij de uitkomstenverzameling U en W is een gebeurtenis bij de uitkomstenverzameling U. V W is de nieuwe gebeurtenis die alle uitkomsten van V en van W bevat. V W is de nieuwe gebeurtenis die alle uitkomsten van V en/of van W bevat. V en W sluiten elkaar uit als (V W) =

Voorbeeld Verzamelingen U is de verzameling uitkomsten bij het werpen met twee dobbelstenen. A is de gebeurtenis: de ogen zijn gelijk, B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 10.

Voorbeeld Verzamelingen U is de verzameling uitkomsten bij het werpen met twee dobbelstenen. A is de gebeurtenis: de ogen zijn gelijk, B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 10. A = { (1,1), (2,2), (3,3), (4,4), (5,5), (6,6)} B = {(4,6), (6,4), (5,5), (5,6), (6,5) (6,6)} A B = { (5,5), (6,6)} A B = { (1,1), (2,2), (3,3), (4,4),(4,6), (6,4), (5,5), (6,5), (6,6)} A en B sluiten elkaar niet uit.

Verzamelingen Maak nu opgave 2 van bladzijde 36.

Verzamelingen en kans Waarom geldt: #(S T) = #S + #T #(S T)? Bewijs nu dat P(S T) = P(S) + P(T) P(S T)

Voorwaardelijke kans U is de verzameling uitkomsten bij twee keer werpen met een dobbelsteen. A is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is even, B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 8

Voorwaardelijke kans U is de verzameling uitkomsten bij twee keer werpen met een dobbelsteen. A is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is even, B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 8 P(B A) is de kans dat de som van het aantal ogen minstens 8 is terwijl je weet dat die som even is. Dit is de voorwaardelijke kans op B onder de voorwaarde A.

Voorwaardelijke kans U is de verzameling uitkomsten bij twee keer werpen met een dobbelsteen. A is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is even, B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 8 P(B A) is de voorwaardelijke kans op B onder de voorwaarde A. Dat is de kans dat de som van het aantal ogen minstens 8 is terwijl je al weet dat die som even is. In dit geval neem je A als de uitkomstenruimte. Dus P(B A) = #(B A) #A = #(B A) #U #A #U = P(B A) P(A)

Voorwaardelijke kans U is de verzameling uitkomsten. A en B zijn deelverzamelingen van U. P(B A) is de voorwaardelijke kans op B onder de voorwaarde A. In dit geval neem je A als de uitkomstenruimte. Je kunt P(B A) ook als volgt als een breuk van kansen schrijven: P(B A) = #(B A) #A = #(B A) #U #A #U = P(B A) P(A)

Voorwaardelijke kans Voorbeeld U is de verzameling uitkomsten bij twee keer werpen met een dobbelsteen. B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 8 C is de gebeurtenis: de eerste keer wordt meer dan 4 gegooid

Voorwaardelijke kans Voorbeeld U is de verzameling uitkomsten bij twee keer werpen met een dobbelsteen. B is de gebeurtenis: de som van het aantal ogen is minstens 8 C is de gebeurtenis: de eerste keer wordt meer dan 4 gegooid C = { (5,1),,(5,6), (6,1),.(6,6)}, #C = 12. B C = {(5,3), (5,4), (5,5), (5,6), (6,2), (6,3), (6,4), (6,5),(6,6)} #(B C) = 9. P(B C) = 9 12 = 3 4

Voorbeeld Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal zonder terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood.

Voorbeeld Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal zonder terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood.

Voorbeeld Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal zonder terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is. P(T S) = 2 8 = 1 4

Afhankelijke en Onafhankelijke kansen Voorbeeld In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal zonder terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is. P(T S) = 2 8 = 1 4

Voorbeeld (vervolg) Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal met terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is.

Voorbeeld (vervolg) Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal met terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. Teken een wegendiagram. wegen

Afhankelijke en Onafhankelijke kansen Voorbeeld (vervolg) In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal met terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. #S = 2 x 5 = 10 T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is #(T S) = 4 P(T S) = 4 10 = 2 5 wegen wegen

Afhankelijke en Onafhankelijke kansen Voorbeeld (vervolg) In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal met terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. #S = 2 x 5 = 10 T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is #(T S) = 4 P(T S) = 4 = 2 10 5 P(T) = 5 2 25 = 10 25 = 2 5 In dit geval P(T S) = P(T)!! wegen wegen

Twee gebeurtenissen A en B heten onafhankelijk als P(A B) = P(A). Gevolg: P A = P A B = P(A B) P(B). Dus: P A B = P A P B. Afhankelijke en Onafhankelijke kansen In woorden: Bij onafhankelijke kansen kun je de afzonderlijke kansen vermenigvuldigen om de gemeenschappelijke gebeurtenis te berekenen.

Afhankelijke en Onafhankelijke kansen Voorbeeld (vervolg) In een vaas zitten twee rode en drie witte ballen. Je trekt twee keer een bal met terugleggen. S is de gebeurtenis: de eerste bal is rood. T is de gebeurtenis: de tweede bal is rood. T S: de tweede bal is rood terwijl de eerste ook rood is S en T zijn onafhankelijk. Het maakt niet uit voor de kans op de tweede rode bal als ook de eerste rood is.

Oefenen Maak de opgaven van paragraaf 8 en in ieder geval de opgaven 2, 4, 6, 7 en 8.

Huiswerk Inleveren: opgaven 5, 10 en 11 van paragraaf 8.