Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 1 PROBABILITÀ TOTALE TEOREMA DI BAYES ALBERI E GRAFI GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 2 Probabilità condizionata Un nuovo simbolo P(A|B), che si legge "probabilità dell'evento A noto che sia l'evento B", cioè la probabilità che assume l'evento A, sapendo (o supponendo) che B si sia verificato. Nel caso di eventi dipendenti si ha P( A ∩ B) = P ( B | A) P ( A) GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 3 Esercizio 3.1 : Costruire il grafo relativo al lancio di tre monete ed esaminare i vari eventi. Il primo nodo produce i due rami T e C, da cui partono ulteriori coppie di rami. Per avere tutti i possibili casi del lancio di tre monete, si parte dalla radice (vertice superiore) e si percorre ciascun ramo fino alla base inferiore, leggendo le lettere che s'incontrano lungo il percorso. Ad esempio, il primo ramo dà luogo all'evento TTT. Seguendo tutti gli otto percorsi, possiamo avere lo spazio campione, costituito da: TTT, TTC, TCT, TCC, CTT, CTC, CCT, CCC. I rami del grafo hanno tutti lo stesso peso poiché i due eventi T e C sono equiprobabili. Per avere la probabilità di ciascun evento, basta calcolare il rapporto tra il numero di casi (rami terminali) favorevoli e il numero totale di casi, 8 in quest'esempio. GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 Non sempre gli eventi sono equiprobabili. - Probabilità totale, Bayes - Alberi 4 Esercizio 3.2 Un sacchetto nero contiene 2 biglie rosse e 5 nere. Ho scommesso di riuscire a prendere due biglie di colore diverso, con due pescate consecutive senza reimbussolamento. Dopo aver estratto la prima biglia, sbirciando attraverso la mano, non perfettamente chiusa, vedo che è rossa. Quale probabilità ho adesso di vincere la scommessa? Sapere che la prima biglia è rossa potrebbe sembrare un dettaglio irrilevante. Se voglio avere due biglie di colore diverso è ovvio che una delle due dev'essere rossa. Tuttavia, senza tale informazione, dovrei considerare tutti e due i possibili casi favorevoli all'evento: la prima è rossa e la seconda è nera: P(R1∩N2)= P(R1)×P(N2 |R1)= (2/7)×(5/6)= 5/21 la prima è nera e la seconda è rossa: P(R2∩N1)= P(N1)×P(R2 |N1)= (5/7) × (2/6) = 5/21 Essendo i due eventi incompatibili tra loro, la probabilità si ottiene, per il principio di addizione, P(R∩N)= P(R1∩N2)+ P(R1∩N2)= 5/21 + 5/21 = 10/21. Sapendo invece, che la prima biglia estratta è rossa P(N2 |R1)= 5/6 < di 10/21. GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 5 Esercizio 3.3 Sto per procedere all'estrazione della prima biglia, dal sacchetto descritto nel problema precedente. L'estrazione di una biglia rossa è 2/7. Prima che si proceda all'estrazione, un bimbo allunga una mano, prende una biglia e scappa, senza che si riesca a vedere il colore della biglia rubata. Siamo certi che manca una sola biglia, poiché ognuna pesa 10 grammi e una bilancia indica esattamente 10 grammi in meno. Qual è ora la probabilità di estrarre una biglia rossa? Occorre valutare le seguenti due possibilità: 1. 2. il bimbo ha preso una biglia rossa il bimbo ha preso una biglia nera Per ciascuna delle due possibilità occorre valutare le probabilità relative all'estrazione della biglia rossa. Valutiamo caso per caso le singole probabilità dei due eventi • la probabilità che il bimbo abbia preso la biglia rossa, non avendo avuto possibilità di vedere il colore, è 2/7. A questo punto restano 6 biglie, di cui 1 rossa. La probabilità di estrarre la rossa è p=(2/7)×(1/6)=1/21 • la probabilità che il bimbo abbia preso la biglia nera è 5/7. A questo punto restano 6 biglie, di cui 2 rosse. La probabilità di estrarre la rossa in questo secondo caso è p=(5/7)×(2/6)=5/21 GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 6 Esercizio 3.3 Sto per procedere all'estrazione della prima biglia, dal sacchetto descritto nel problema precedente. L'estrazione di una biglia rossa è 2/7. Prima che si proceda all'estrazione, un bimbo allunga una mano, prende una biglia e scappa, senza che si riesca a vedere il colore della biglia rubata. Siamo certi che manca una sola biglia, poiché ognuna pesa 10 grammi e una bilancia indica esattamente 10 grammi in meno. Qual è ora la probabilità di estrarre una biglia rossa? l'estrazione di una biglia rossa, per il principio di addizione, ha probabilità (1/21) + (5/21) = 6/21 = 2/7. E' veramente sorprendente: la probabilità di estrarre la biglia rossa non è stata modificata dal fatto che il bimbo abbia sottratto una biglia. Si tratta perciò di un caso insospettato di due eventi indipendenti. GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 7 Esercizio 3.4 Un prestigiatore (altrimenti detto mago) ha fatto preparare tre carte prive di dorso, con il segno della carta riportato su entrambe le facce. La prima ha un asso di picche su entrambe. La seconda ha un asso di cuori su entrambe. La terza ha un asso di picche su una faccia ed un asso di cuori sulla faccia opposta. Dopo aver nascosto le carte, il mago ne prende una e la depone sul tavolo. E' visibile una delle facce, supponiamo un asso di cuori. A questo punto il mago ci chiede di indovinare la faccia nascosta. Rifletto un po' sulla situazione: "Sto vedendo un asso di cuori. E' escluso quindi che si possa trattare dalla carte picche-picche. Restano sono solo due possibilità: la carta cuori-cuori o quella cuori-picche. Il gioco mi sembra equo, poiché ho una probabilità su due di indovinare". Scelgo "picche". Il mago mi propone allora di scommettere 50 euro. Se accetto la scommessa quale probabilità ho di vincere? Sembra di aver già risposto: è 1/2. Le cose non stanno però così GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 8 Esercizio 3.4 Un prestigiatore (altrimenti detto mago) ha fatto preparare tre carte prive di dorso, con il segno della carta riportato su entrambe le facce. La prima ha un asso di picche su entrambe. La seconda ha un asso di cuori su entrambe. La terza ha un asso di picche su una faccia ed un asso di cuori sulla faccia opposta. Dopo aver nascosto le carte, il mago ne prende una e la depone sul tavolo. E' visibile una delle facce, supponiamo un asso di cuori. A questo punto il mago ci chiede di indovinare la faccia nascosta. Rifletto un po' sulla situazione: "Sto vedendo un asso di cuori. E' escluso quindi che si possa trattare dalla carte picche-picche. Restano sono solo due possibilità: la carta cuori-cuori o quella cuori-picche. Il gioco mi sembra equo, poiché ho una probabilità su due di indovinare". Scelgo "picche". Il mago mi propone allora di scommettere 50 euro. Se accetto la scommessa quale probabilità ho di vincere? Non dobbiamo dimenticare che le tre carte hanno ciascuna due dorsi. Si hanno quindi 6 diversi casi, come si vede nella figura a lato. Non dobbiamo dimenticare che le tre carte hanno ciascuna due dorsi. Si hanno quindi 6 diversi casi, come si vede nella figura a lato. Nella prima riga abbiamo indicato i sei possibili modi di mostrare una faccia, quando viene messa una carta sul tavolo. Nella seconda riga sono indicati i rispettivi assi disegnati sulla faccia opposta. Dato che si vede una faccia di cuori, debbo eliminare i tre casi in cui compare quella di picche. Ne restano tre: due che hanno cuori anche sulla seconda faccia ed uno che ha picche. Purtroppo ho scommesso sull'evento "picche" che ha probabilità 1/3 di vincere, contro 2/3 di cui dispone il mago. Mai fidarsi dei maghi! GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 9 Esercizio 3.5 Origini del Calcolo delle Probabilità Il cavaliere di Merè chiese loro consiglio su 1654: Blaise PASCAL (1601-1665) come ripartire le sue puntate in denaro in un Pierre FERMAT (1623-1662) gioco di dadi : QUESITO: secondo il gioco d’azzardo la probabilità di avere almeno un 6 su quattro lanci di un dado e di almeno un doppio 6 su ventiquattro lanci di due dadi doveva essere uguale; questa convinzione non era confermata dall’esperienza. CHI AVEVA RAGIONE? A1: un 6 su 1 lancio A: almeno un 6 su quattro lanci P ( A1 ) = B1: almeno un doppio 6 in un lancio di due dadi B: almeno un doppio 6 su ventiquattro lanci di due dadi 1 6 P ( B1 ) = 4 5 P ( A) = 1 − P ( nessun 6) = 1 − = 0.49 6 1 36 24 35 P ( B ) = 1 − P (nessun 6) = 1 − = 0.52 36 Ha ragione l’esperienza! Il Cavaliere aveva commesso l'errore di sommare 4 volte o 24 volte la probabilità di un singolo evento, come se si trattasse di eventi incompatibili GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 10 Probabilità condizionata Esercizio: Si hanno tre urne. U1 U2 U3 Si sceglie un’urna a caso e si estrae una pallina. Qual è la probabilità di estrarre una pallina bianca. 1/2 U1 1/3 U2 1/2 1/4 P (bianca ) = 1 1 1 1 2 1 6 + 3 + 8 17 + + = = 2× 3 4× 3 3× 3 36 36 3/4 1/3 1/3 U3 2/3 1/3 GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 - Probabilità totale, Bayes - Alberi Teorema delle probabilità totali Se B è un evento, e siano A1,…,An incompatibili la cui unione è lo spazio Ω 11 Dr. Daniela Morale Lezione 3 A1 ,..., An , , B ⊂ Ω, P (B ) = P (B ∩ A1 ) + .... + P(B ∩ An ) = = P( B | A1 ) P ( A1 ) + ... + P ( B | An ) P ( An ) effetto cause Teorema di Bayes A1 ,..., An , , B ⊂ Ω, P ( Ai | B ) = P ( B | Ai ) P( Ai ) P (B ) = P ( B | Ai) P ( Ai ) P( B | A1 ) P( A1 ) + ... + P ( B | An ) P ( An ) GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 12 Teorema delle probabilità totali Teorema di Bayes GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 13 Teorema delle probabilità totali Teorema di Bayes GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 14 Teorema delle probabilità totali Teorema di Bayes GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007 Lezione 3 - Probabilità totale, Bayes - Alberi 15 Teorema delle probabilità totali Teorema di Bayes GRUPPO MAT06 – Dip. Matematica, Università di Milano - Probabilità e Statistica per le Scuole Medie - SILSIS - 2007