תוחלת ושונות בהתפלגויות אחרות התפלגות בינומית : X~B(n,p) E(X)=np, σ 2 (x)=np(1-p) התפלגות היפרגיאומטרית : X~H(N,n,M) E(X)=n*M/N, σ 2 (x)=n*M/N(1-M/N)[(N-n)/N-1)]

Slides:



Advertisements
Similar presentations
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
Advertisements

Mutual informatiom Royi Itzhak Compobio course. Entropy מדד למידת אי הוודאות של מ"מ אקראי בהתפלגות מסוימת במדעי המחשב אנטרופיה היא מדד למספר הביטים הדרושים.
מיון (Sorting) קלט : מערך בן n מספרים. פלט : מערך ובו המספרים אותם מאוחסנים בסדר עולה
עיבוד תמונות ואותות בעזרת מחשב
מתמטיקה בדידה תרגול 3.
פעולות מילון Insert, Delete, Search Binary Search Tree, AVL, 2-3 Tree, Skip List O(log n) האם יש מבנה עם סבוכיות (1)O? לא למפתח כלשהו.
אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: תכונות של סדרות.
פה מחלקים דיסקים ?. platter surface Reading head tracks sectors cylinder Magnetic Disk rotating מבנה הדיסק הדיסק מחולק לצלחות (platters) לכל צלחת יש ראש.
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
תכנות תרגול 6 שבוע : חישוב e זוהי הנוסחא לחישוב e נראה כיצד לתרגם אותה לפונקציה n n.
שיעור 12 מילים: פעם, שלוש פעמים, גיל, צעיר, צעירים, תיירים,מודעות, חתן, כלה, חתונה,
מה החומר למבחן ? כל החומר שנלמד בהרצאות ובתרגולים. לגבי backtracking: לא תידרשו לממש אלגוריתם, אך כן להבין או להשלים מימוש נתון. אחת משאלות המבחן מבוססת.
1 שונות המשתנה. המודל : הנחות 1-3 מתקיימות. הנחה 4 אינה מתקיימת - כך שלפחות עבור תצפית אחת השונות שונה מהשונות של יתר התצפיות. לפחות עבור s ו t אחד. תוצאות.
תכנות תרגול 4 שבוע : לולאות while לולאות while while (condition) { loop body } במקרה של קיום התנאי מתבצע גוף הלולאה ברגע שהתנאי לא מתקיים נצא.
מבוא למדעי המחשב תרגול 8 - מחרוזות שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
" לאמבטיה יש שני פתחים. הפתח הראשון מרוקן את האמבטיה כולה ב -10 דקות. הפתח השני מרוקן את האמבטיה כולה ב -4 דקות. אם שני הפתחים פתוחים, בכמה זמן תתרוקן.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
עיבוד תמונות ואותות במחשב אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני : שיטות קידוד שיטות קידוד אורך מלת קוד ואנטרופיה אורך מלת קוד ואנטרופיה קידוד.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
תכנות תרגול 6 שבוע : תרגיל שורש של מספר מחושב לפי הסדרה הבאה : root 0 = 1 root n = root n-1 + a / root n-1 2 כאשר האיבר ה n של הסדרה הוא קירוב.
תכנות תרגול 6 שבוע : הגדרת פונקציות return-value-type function-name(parameter1, parameter2, …) הגדרת סוג הערכים שהפונקציה מחזירה שם הפונקציהרשימת.
מודל ONLINE לומדמורה 1. כל ניתן לחישוב בזמן פולינומיאלי 2. אחרי מספר פולינומיאלי של טעיות ( ) הלומד לא טועה ז"א שווה ל- Littlestone 1988.
מבוא כללי למדעי המחשב תרגול 3. לולאות while לולאות while while (condition) { loop body } במקרה של קיום התנאי מתבצע גוף הלולאה ברגע שהתנאי לא מתקיים נצא.
מבחן t למדגמים בלתי תלויים
הקיבול איננו תלוי במטען ובפוטנציאל
Kalman Filter תומר באום Based on ch. 8 in “Principles of robot motion” By Choset et al. ב"הב"ה.
יסודות סטטיסטיקה תיאורית
Ray 7 דוגמא אלגוריתם 1.קבל דוגמאות 2. פלט f a עבור הדוגמה a המינימלית החיובית ?
Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing 1 Perfect Hashing בעיה : נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל - Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי.
אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: פעולות מורפולוגיות.
1 Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing בעיה: נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל- Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי) * רוצים זמן קבוע.
רגרסיה קו רגרסיה הוא קו תיאורטי המאפשר לנו לבחון את השפעתו של משתנה מנבא אחד (או יותר) על המשתנה התלוי: במילים אחרות, מודל רגרסיה עוזר לנו לנבא על פי משתנה.
מערכים עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר int grade1, grade2, …, grade20; int grade1, grade2, …, grade20;
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
עקרון ההכלה וההדחה.
יחס סדר חלקי.
מבוא למדעי המחשב תרגול 3 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
מדדי פיזור פיזור מצביע על מידת ההטרוגניות או ההומוגניות של ההתפלגות. פיזור הוא מדד יחסי, כיוון שאפשר לומר אם הפיזור בהתפלגות רחב או צר, רק ביחס לפיזור.
מבוא למדעי המחשב, סמסטר א ', תשע " א תרגול מס ' 1 נושאים  הכרת הקורס  פסאודו - קוד / אלגוריתם 1.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
1 - גמישות בבינאריות גמישות בעומק - עץ חיפוש בינארי: ממוצע O(log n) גרוע ביותר (O(n - היינו רוצים לשמור את העץ מאוזן תמיד Data Structures, CS, TAU
A. Frank File Organization Hardware Size Parameters.
1 מבוא למדעי המחשב סיבוכיות. 2 סיבוכיות - מוטיבציה סידרת פיבונאצ'י: long fibonacci (int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else return (fibonacci(n-1)
Safari On-line books. מה זה ספארי ספארי זו ספריה וירטואלית בנושא מחשבים היא כוללת יותר מ כותרים כל הספרים הם בטקסט מלא ניתן לחפש ספר בנושא מסוים.
מבוא למדעי המחשב תרגול 5 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
מבוא לאקונומטריקה - תיאור הקורס
1 גילוי מידע וזיהוי תבניות תרגול מס. 3 התפלגות נורמלית רב - מימדית Kullback-Leibler Divergence - משפט קמירות - נגזרת שנייה משפט Log sum inequality משפט.
עמדות הלומדים באשר למודרציה סינכרונית בסביבת דיון גרפית המאפשרת אינטראקציות טיעוניות יוליה גיל, קריסטה אסרטחן, ברוך שוורץ אוניברסיטה העברית, ירושלים, 2008.
Advanced Topics in Search Theory 3: Concurrent Search.
Probability and Statistics Review Thursday Mar 12.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול הרצאה 7. סברוטינות subroutines.
Population genetics גנים באוכלוסיות a population is a localized group of individuals belonging to the same species.
1 ניתוח שונות: Post-hoc analysis ניתוח שונות חד-כיווני עם אפקטים קבועים: Post-hoc analysis ד"ר מרינה בוגומולוב מבוסס חלקית על ההרצאות של פרופ' יואב בנימיני.
Human Wayfinding in Information Networks
מספרים אקראיים ניתן לייצר מספרים אקראיים ע"י הפונקציה int rand(void);
Programming Arrays.
מבוא למדעי המחשב סיבוכיות.
על כלבים ואנשים... About dogs and people….
תכנות מכוון עצמים ושפת JAVA
Static and enum קרן כליף.
Mediation and Moderation
בדיקת השערות על השוואת שני סטטיסטים
בעיות נוספות ב-NPC.
Marina Kogan Sadetsky –
מבחן t למדגמים בלתי תלויים
מבחן t למדגם יחיד.
ניתוח מודלים היררכיים hlmעל ידי
Presentation transcript:

תוחלת ושונות בהתפלגויות אחרות התפלגות בינומית : X~B(n,p) E(X)=np, σ 2 (x)=np(1-p) התפלגות היפרגיאומטרית : X~H(N,n,M) E(X)=n*M/N, σ 2 (x)=n*M/N(1-M/N)[(N-n)/N-1)] התפלגות פואסון : X~P(λ) E(X)= λ, σ 2 (x)= λ

דוגמאות מהי התוחלת של מספר הנפסלים לשרות במשטרה אם ידוע שההסתברות להיפסל היא 0.4 ומספר הנבדקים 830. מהי סטית התקן ? 8 ילדים הוצאו מתוך כתה שבה 15 בעלי שיער שחור, 4 בעלי שיער חום ו - 7 בעלי שיער בהיר. מהי התוחלת של מספר הילדים עם שיער לא שחור במידגם ? תוחלת מספר הפריצות שעבריין מוכר עושה בשנה הוא 36. אם עבריין עשה בחודש מספר פריצות הגדול ביותר משתי סטיות תקן מעל לתוחלת. לפחות כמה פריצות עשה בחודש זה ?

תכונות התוחלת תוחלת של מספר קבוע היא המספר הקבוע תוחלת של משתנה המוכפל בקבוע היא התוחלת מוכפלת באותו קבוע. למשל אם (5,1) X~N ו - Y=5X אז : E(Y)=5E(X)=25 תוחלת של סכום משתנים היא סכום התוחלות : E(X+Y)=E(X)+E(Y)

דוגמאות בתוחלת, חקלאי קוטף ב - 10 דקות 8 אשכוליות. מה תהיה התוחלת של היבול שיקטפו שלושה חקלאים בשעה ? תוחלת הדיג של דייג מבוגר היא שלושה דגים לשעה. תוחלת הדיג של דייג צעיר היא שני דגים. המינימום ל " חפלה " הוא 15 דגים. האם תוחלת התפוקה של שלושה דייגים צעירים ואחד מבוגר שדגים שעה וחצי מספיקה לחפלה ? האם תהיה חפלה אחרי הדיג ?

תכונות השונות שונות של מספר קבוע היא אפס. שונות של משתנה המוכפל בקבוע היא השונות מוכפלת בריבוע של אותו קבוע. למשל אם (5,2) X~N ו - Y=5X אז : σ 2 (Y)= 5 2 * σ 2 (X)=25*2=50 שונות של סכום משתנים בלתי תלויים היא סכום השונויות : σ 2 (X+Y)= σ 2 (X)+ σ 2 (Y)

דוגמאות למה שונות יותר גדולה ? לגובה של תלמיד בכיתה הנבחר באופן אקראי, או לסכום הגבהים של שני תלמידים הנבחרים אקראית ? למה שונות יותר גדולה ? לגובה של תלמיד בכיתה הנבחר באופן אקראי, או לממוצע הגבהים של שני תלמידים הנבחרים אקראית ?

משפט הגבול המרכזי אם למשתנה כלשהו X יש תוחלת μ ושונות 2 σ, ואנו דוגמים מן המשתנה n תצפיות, אז הממוצע x מקיים: E(x)=E(x)= μ (x)/n 2 σ (x)= 2 σ וההתפלגות של המשתנה החדש X, שהוא ממוצע המידגם, שואפת להתפלגות הנורמלית.

דוגמה אם תוחלת גיל האוכלוסיה היא 50 וסטיית התקן של גיל זה היא 20, מהי ההסתברות שממוצע שהגילים של 25 אנשים הנבחרים מקרית, יהיה קטן מ - 40 ? האם גיל האנשים מתפלג נורמלית ? Z=(40-50)/ = -2 P(Z 2)=1- P(Z<2)= 0.023

מעבר מבינומית לנורמלית בהתפלגות בינומית אנו מודדים את מספר ההצלחות מתוך n ניסיונות. אם k הוא מספר ההצלחות אז k/n יהיה אומד ל -P. מהי התוחלת של k/n? np/n=p מהי השונות של k/n? [np(1-p)]/n 2 =p(1-p)/n לפי חוק המספרים הגדולים : Z=(k-p)/[p(1-p)/n] 0.5 ~N(0,1)

דוגמה ההסתברות לבת בכיתה היא 0.6. מהי ההסתברות לקבל פחות מ - 2 בנות במדגם מקרי בן 4 חברים ? P(X<2)=p(x=0)+p(x=1)= 4!/(0!4!) !/(1!3!) =0.179 E(X)=np=4*.6=2.4, VAR(X)=npq=4*0.6*0.4=0.96, σ=0.98 P(x<2)=p(x<1.5)=p(Z<( )/0.98)= P(Z.92)=0.181