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k n
b) (vedi grafo di lato) B 7 23 8 22 15 15 P(E2 ) = ⋅ + ⋅ + ⋅ = 0,623 30 29 30 30 30 31 I casi possibili sono c) casi favorevoli: R 22/30 R N 15/31 N 8/30 15/30 P(E1 ) = 1 313 13 213 2 ' 13 D 2,13 = 2 : P(E2 ) = 13 = 3 3 13! D '2, 7 ⋅ P136, 7 = 27 ⋅ = 219.648 , ovvero 7 risultati sono errati (si 6!⋅7! può sbagliare in 2 modi), 6 sono giusti (un solo modo) e occorre rimescolare le sequenze: P(E3 ) = Calcolo delle probabilità e calcolo combinatorio (di Paolo Urbani – maggio 2011) n = D '3,13 = 313 a) c’è solo un caso favorevole: b) casi favorevoli: B 7/30 Via 3) Calcolare, riguardo al gioco del totocalcio, la probabilità dei seguenti eventi utilizzando il calcolo combinatorio a) E1: fare 13 b) E2: fare 0 c) E3: fare 6 23/29 219.648 313 Indice Definizioni ............................................................................................... 1 Calcolo della probabilità............................................................................. 1 Teoria classica ...................................................................................... 1 Teoria frequentista (o statistica) ............................................................. 2 Teoria soggettiva .................................................................................. 4 Teoria assiomatica ................................................................................ 4 Probabilità additiva ................................................................................... 5 Problemi di calcolo delle probabilità risolvibili con la teoria classica ................. 5 Probabilità dell’intersezione di eventi........................................................... 6 Calcolo combinatorio ................................................................................. 8 Formulario di Calcolo Combinatorio ........................................................... 10 Problema dell’estrazione da un’urna contenente palline colorate ................... 11 Esercizi ................................................................................................. 15 Definizioni Prova casuale: prova il cui esito è legato al caso. Evento casuale: evento che può verificarsi o meno a seconda del caso; un e.c. è legato all’esito di una prova casuale Esempio 1 Prova casuale: lancio un dado Possibili eventi casuali: E1: esce la faccia 4 E2: esce una faccia pari E3: esce una faccia con un numero primo E4: esce la faccia 8 E5: esce una faccia con un numero intero Come si può facilmente intuire vi sono alcuni eventi casuali che si verificheranno più facilmente rispetto ad altri; ad esempio sarà più probabile che si verifichi E2 rispetto a E1 in quanto un dado ha 3 facce pari ed una sola faccia con il 4. La probabilità è una misura della possibilità del verificarsi di eventi casuali. Nell’esempio precedente l’evento E4, che non può verificarsi, è detto evento impossibile; viceversa l’evento E5, che si verificherà sicuramente, è detto evento certo. Calcolo della probabilità Per il calcolo della probabilità si sono sviluppate nel tempo diverse teorie. Teoria classica E’ sicuramente la più conosciuta; chiunque, anche prima di leggere questo scritto, sa che la probabilità che esca testa nel lancio di una moneta è il 50%, o ½; sta, inconsapevolmente, applicando la teoria classica. La probabilità viene calcolata come rapporto fra due numeri: P (E ) = k n Casi favorevoli Casi possibili, supposti tutti ugualmente possibili (tutti gli esiti della prova casuale): formano lo spazio campionario In riferimento all’esempio 1 si avrà: 16 1 n=6 (sono tutte le possibilità che si possono verificare nel lancio di un dado; supponendo che il dado sia bilanciato sono tutte ugualmente possibili) P(E1 ) = 1 3 1 4 2 0 6 ; P (E2 ) = = ; P (E3 ) = = ; P (E4 ) = = 0 ; P (E5 ) = = 1 6 6 2 6 3 6 6 Da questo semplice esempio si può dedurre che 0 ≤ P(E ) ≤ 1 ; gli estre- mi valgono per gli eventi impossibile e certo. La teoria classica è prevalentemente utilizzate nei giochi di sorte, ovvero dove conta solo la fortuna. Non si presta invece a valutare le probabilità dei seguenti eventi: Esercizi Problemi di calcolo combinatorio 1) Quanti sono i numeri di cinque cifre distinte a) qualsiasi b) che finiscono con 40 c) che hanno il 7 in terza posizione d) in ordine crescente che finiscono per 7 Svolgimento: a) Si tratta di raggruppamenti dove l’ordine è importante e non ci può essere ripetizione; occorre togliere quelli che iniziano per 0: b) D8,3 = 336 - c) occorre togliere quelli che iniziano per 0: f (E ) = k n Numero di successi Numero di prove effettuate. Tali prove devono essere indipendenti, ovvero fatte tutte nelle stesse condizioni. C6, 4 = 15 2) Data la parola LAVAGNA, calcolare: a) Numero di anagrammi b) Numero di anagrammi con le tre A consecutive c) Numero di anagrammi che abbiano vocali e consonanti vicine fra di loro Svolgimento: a) c) P73 = 840 - b) Le 3 A vengono considerate come un’unica lettera P5 = 120 1 ⋅ P4 ⋅ 2 = 48 blocco vocali, blocco consonanti, scambio dei blocchi Problemi di calcolo delle probabilità 1) Si lanciano 3 dadi. Calcolare le probabilità dei seguenti eventi utilizzando il teorema della probabilità composta a) E1: tre numeri pari b) E2: i numeri 3,5,4 c) E3: almeno un 6 ( 3 6 6 8 6 36 te ottengo testa si avrà: f ( A1 ) = 10 1 = ≈ P( A1 ) ; il risultato è dunque 30 3 6 a) (vedi grafo di lato) 7 6 8 15 16 P(E1 ) = ⋅ + + ⋅ = 0,377 30 29 30 30 31 B 6/29 B R 8/30 R N 16/31 N 7/30 Via approssimato; facendo altri lanci posso ottenere una frequenza diversa; 2 3 2) Un’urna contiene 7 palline bianche, 8 rosse e 15 nere. Si estrae una pallina e se è rossa viene reinserita nell’urna; se è nera viene reinserita nell’urna insieme ad un'altra pallina nera; IN OGNI CASO si estrae una seconda pallina. Calcolare con un grafo ad albero la probabilità che le due palline estratte siano: a) E1: dello stesso colore * b) E2: di colore diverso (una bianca e una non bianca,…) 2 Considerando l’evento A1, se faccio 30 lanci di una moneta e per 10 vol- ) a) P(E ) = 3 = 1 b) P(E ) = 1 ⋅ P = 6 = 1 c) P(E ) = 1 − P 6 I 6 I 6 = 1 − 5 3 2 3 1 3 3 Teoria frequentista (o statistica) Attraverso questa teoria non si riesce a conoscere la probabilità esatta ma attraverso delle prove si valuta la frequenza dell’evento; tale frequenza viene utilizzata come approssimazione della probabilità. D9, 4 − D8,3 = 2.688 d) si tratta di sistemare i numeri da 1 a 6 nelle prime 4 posizioni in un solo ordine - crescente – dunque senza rimescolarli: A1: Esce faccia testa nel lancio di una moneta truccata A2: Un 50enne sarà in vita fra 2 anni A3: La mia auto non verrà rubata nel prossimo anno La teoria classica non si può applicare in quanto i casi possibili non sono tutti ugualmente possibili: A1: la moneta è sbilanciata per cui Testa/Croce avranno diverse possibilità di verificarsi A2: i casi possibili sono 2 (vita o morte) ma non sono tutti ugualmente possibili; per un 50enne sano che fa una vita normale sarà molto probabile restare in vita per due anni A3: anche in questo caso c’è diversa possibilità dei casi possibili, legata anche dalla zona in cui si vive che potrebbe essere ad elevato furto auto o viceversa. Per questi 3 casi ci viene incontro la seconda teoria. D10,5 − D9, 4 = 27.216 8/30 15/30 15 Grafo ad albero In questo caso la costruzione completa risulterebbe complessa in quanto i punti d’arrivo sono 33=27. Conviene costruire grafi personalizzati per ogni evento. Esempio: E2: 2 palline rosse estraz.1 estraz.2 R estraz.3 13/23 R 10/23 probabilità 2 Rosse 10/23*10/23*13/23 + R R 10/23 R 10/23*13/23*10/23 Tale teoria può essere facilmente verificata provando a lanciare una moneta bilanciata: maggiore sarà il numero di lanci tanto più la frequenza si avvicinerà ad ½. Il seguente grafico mostra l’esito di una simulazione di 100 lanci di una moneta bilanciata (fatta con il foglio elettronico) 1,00 0,80 Via + 0,60 13/23 13/23*10/23*10/23 R 0,20 B 8/23 V 5/23 10/23*5/23*8/23 + R 8/23 V 5/23 B 10/23 R 8/23 V V 10/23 R R 5/23 B B 13/23 R 10/23 5/23 B 8/23 8/23 10/23 V 5/23 10/23*8/23*5/23 + ... frequenza 96 91 86 81 76 71 66 61 56 51 46 41 0,00 36 probabilità 2 Rosse 31 estraz.3 26 estraz.2 21 E4: 3 palline di colore diverso estraz.1 0,40 16 10/23 11 R 6 10/23 1 R Via lim f (E ) = P(E ) n →∞ 1,20 13/23 10/23 è intuitivo pensare che l’approssimazione migliora facendo un numero elevato di prove. La legge empirica del caso afferma che effettuando un numero elevatissimo di prove la frequenza si avvicina molto alla probabilità probabilità Si può osservare che la spezzata della frequenza si avvicina alla retta della probabilità con il crescere di prove. La teoria si chiama frequentista perché calcola una frequenza; viene detta anche statistica in quanto si basa su osservazioni. Viene molto utilizzata in campo assicurativo per stimare le probabilità di sopravvivenza (A2), di furto (A3), di incidente d’auto, ecc…; in base a queste probabilità verranno calcolati i premi assicurativi; un neopatentato pagherà di più l’assicurazione della propria auto rispetto ad un 50enne che non ha avuto incidenti d’auto in quanto la probabilità che avrà un incidente sarà, per inesperienza, superiore! Per la valutazione di tali probabilità vengono utilizzate statistiche su furti, incidenti, ecc… Per le probabilità di sopravvivenza esistono degli studi demografici che rilevano l’estinzione negli anni di un numeroso gruppo di popolazione: il rapporto fra i sopravvissuti ed il gruppo iniziale fornirà probabilità di sopravvivenza. Ma ci sono ancora eventi per i quali, con le precedenti teorie, non si è in grado di calcolare le probabilità: 14 3 C1: Nel prossimo incontro di calcio la squadra A vince contro la squadra B C2: Nella corsa campestre un compagno della mia classe arriverà primo Siamo nel campo del gioco in cui l’esito non è dovuto solo al caso. Non è corretto utilizzare la teoria classica in quanto i casi possibili difficilmente saranno ugualmente possibili; l’esito dell’incontro di calcio dipende dalla bravura delle squadre (magari una è l’ultima in classifica e l’altra è prima), dal giocare in casa, dalla formazione in campo, ecc… dire che i 3 casi possibili, vincita-pareggio-perdita, sono ugualmente possibili non sarà corretto, a meno che non si abbiano informazioni. Anche la teoria frequentista non è applicabile in quanto bisognerebbe fare incontrare le squadre molte volte e nelle stesse condizioni (quindi anche lo storico dei precedenti incontri, svolti in condizioni differenti, non è utilizzabile). Teoria soggettiva Ogni soggetto attribuirà una certa probabilità all’evento sulla base delle informazioni possedute. La valutazione numerica viene fatta con l’ottica della scommessa: P (E ) = s S Importo che sono disposto a puntare Per esempio, se sono disposto a puntare solo 1 euro per vincerne 1000 P (E ) = Il problema verrà risolto con tre approcci diversi: Teoria classica, Teorema della Probabilità composta e Grafo ad albero. Teoria classica. 1 1000 Viceversa, se sono disposto a puntare 800 euro per vincerne 1000 vor- n = D ' 23,3 = 233 (nelle estrazioni con reinserimento si da importanza all’ordine) 3 D '10,3 10 P(E1 ) = ' = D 23,3 23 D '10, 2 ⋅13 ⋅ P32 102 ⋅13 ⋅ 3 P(E2 ) = = D '23,3 233 D '10,3 + D '5,3 + D '8,3 103 + 53 + 83 P(E3 ) = = ' D23 233 ,3 P (E 4 ) = Importo che vinco se si verifica l’evento E vuol dire che reputo quella vincita molto improbabile! Prova casuale: Si estraggono tre palline con reinserimento (ovvero ogni pallina estratta va reinserita) E1: 3 palline rosse E2: 2 palline rosse E3: 3 palline dello stesso colore E4: 3 palline di colore diverso E5: almeno una pallina rossa 10 ⋅ 5 ⋅ 8 ⋅ P3 10 ⋅ 5 ⋅ 8 ⋅ 3! = ' D23 233 ,3 NB: E4, estraendo 3 palline, non è contrario di E3 In questo ultimo caso conviene passare per l’evento contrario Nessuna pallina sia rossa D P(E ) = 1 − P (R I R I R ) = 1 − 5 ' 13, 3 D '23,3 800 4 rà dire che reputo quella vincita molto probabile. P (E ) = = . 1000 5 Teorema della Probabilità composta Teoria assiomatica Questa teoria non è operativa ma, più che altro, fissa delle affermazioni di base dette assiomi: P (E 2 ) = P (R I R I R ) ⋅ sequenze = 0 ≤ P(E ) ≤ 1 , ovvero la probabilità è un numero compreso fra 0 e 1 2. P (S ) = 1 , dove S è lo spazio campionario, ovvero l’evento certo 3. P ( A U B ) = P ( A) + P(B ) con A I B = ∅ , ovvero la probabilità 1. dell’unione di eventi (si verifica A oppure B) si calcola come la somma delle singole probabilità se gli eventi A e B sono incompatibili, ovvero non possono verificarsi contemporaneamente (la loro intersezione è l’evento impossibile o insieme vuoto) 4 10 P (E1 ) = P (R I R I R ) = 23 13 =1− 23 3 3 10 2 13 10 2 ⋅ 13 ⋅ 3 2 ⋅ ⋅ P = 3 23 2 23 23 3 3 3 10 5 8 P(E3 ) = P[(R I R I R ) U (B I B I B ) U (V I V I V )] = + + 23 23 23 10 5 8 10 ⋅ 5 ⋅ 8 P(E4 ) = P(R I B I V ) ⋅ sequenze = ⋅ ⋅ ⋅ P3 = ⋅6 23 23 23 233 3 13 P(E5 ) = 1 − P (R I R I R ) = 1 − 23 13 3 E2: 2 palline dello stesso colore E3: 2 palline di colore diverso E4: 1 pallina rossa ed 1 bianca Utilizzando i 3 assiomi si può dimostrare che: La probabilità di un evento impossibile è 0 P(∅ ) = 0 Il problema verrà risolto con tre approcci diversi: Teoria classica, Teorema della Probabilità composta e Grafo ad albero. Teoria classica. n = C23, 2 = 253 (nelle estrazioni in blocco non si da importanza all’ordine) C10, 2 + C5, 2 + C8, 2 83 45 ; P ( E2 ) = = ; 253 253 253 253 170 P(E3 ) = 1 − P(E2 ) = estraendo due palline, gli eventi stesso colore e colore diverso so253 C10,1 ⋅ C5,1 10 ⋅ 5 50 no contrari; P (E4 ) = = = 253 253 253 P (E1 ) = C10, 2 = Teorema della Probabilità composta P(E1 ) = P(R1 I R2 ) = 10 9 45 ⋅ = 23 22 253 P(E2 ) = P[(R1 I R2 ) U (B1 I B2 ) U (V1 I V2 )] = 10 9 5 4 8 7 83 ⋅ + ⋅ + ⋅ = 23 22 23 22 23 22 253 170 10 5 50 P(E3 ) = 1 − P(E2 ) = ; P (E4 ) = P(R1 I B2 ) ⋅ 2 = ⋅ ⋅2 = 253 23 22 253 Grafo ad albero Tutti gli esiti della prova casuale vanno riportato in un grafo ad albero dove nei nodi verranno scritti gli eventi e nei rami le probabilità di passaggio. Probabilità stesso colore R 10/23 * 9/22 Estrazione 1 R 5/22 8/22 Siano A e A due eventi contrari (su tratta di eventi incompatibili dove uno si verifica quando NON si verifica l’altro – esempio Testa e Croce nel lancio di una moneta) Si può dimostrare che …ed altri teoremi che verranno enunciati successivamente. Problemi di calcolo delle probabilità risolvibili con la teoria classica Prova casuale: estraggo una carta da un mazzo di 40 Eventi casuali: E1: esce un re E2: esce un asse E3: esce una carta di bastoni E4: E1UE2 E5: E2UE3 Si avrà: P (E1 ) = 4 1 4 1 10 1 = ; P ( E2 ) = = ; P (E3 ) = = 40 10 40 10 40 4 4 4 2 P (E4 ) = P (E1 U E2 ) = + = Gli eventi E1 ed E2 sono incompatibili 40 40 10 4 10 1 13 P (E5 ) = P (E2 U E3 ) = + − = Gli eventi E2 ed E3 sono compati40 40 40 40 B V Probabilità additiva: calcola la probabilità dell’unione fra eventi 10/23 R Tipologia eventi Descrizione Incompatibili Non si possono verificare contemporaneamente A I B = ∅ Compatibili Si possono verificare contemporaneamente 10/22 Via 5/23 B 4/22 B 5/23 * 4/22 8/22 V R patibili si avrà B V 12 P ( A U B ) = P ( A) + P ( B ) P ( A U B ) = P ( A ) + P (B ) − P ( A I B ) Il secondo enunciato (eventi compatibili) è più generico; in caso di eventi com- 10/22 5/22 7/22 Probabilità AI B ≠ ∅ 8/23 V P ( A) = 1 − P (A ) bili: occorre togliere alla somma delle singole probabilità la probabilità dell’intersezione degli eventi (la parte comune: asse di bastoni) che, altrimenti, viene conteggiata per due volte. 9/22 Osservando il diagramma di fianco si può calcolare P(E2) sommando le probabilità dei tre punti d’arrivo. Nel grafo, che è una descrizione completa di tutti gli esiti della prova casuale, si potranno calcolare le probabilità degli altri eventi. Estrazione 2 Teorema delle probabilità contrarie P( A I B ) = 0 8/23 * 7/22 5 Probabilità dell’intersezione (verificarsi contemporaneo) di eventi Esempi: A- Prova casuale: lancio due volte una moneta Eventi casuale: A1: esce due volte testa A2: esce una sola volta testa A3: esce almeno una testa B- Prova casuale: estraggo due palline dal sacchetto della tombola in blocco, ovvero senza reinserire la prima pallina estratta Eventi casuali: B1: escono due numeri pari B2: escono due numeri multipli di 10 B3: esce almeno un numero maggiore o uguale a 20 B4: esce l’ambo 5, 19 A- La prova casuale genera eventi indipendenti, ovvero l’esito del primo lancio non condiziona l’esito del secondo. In tal caso la probabilità dell’evento composto (intersezione) si calcola come il prodotto fra le probabilità fra i singoli eventi In generale, dati due eventi A e B indipendenti si avrà P ( A I B ) = P ( A) ⋅ P ( B ) 1 1 1 P( A1 ) = P(T1 I T2 ) = P(T1 ) ⋅ P(T2 ) = ⋅ = 2 2 4 1 1 1 1 1 P( A2 ) = P(T1 I T2 ) + P(T1 I T2 ) = ⋅ + ⋅ = 2 2 2 2 2 1 1 3 P( A3 ) = 1 − P(C1 I C2 ) = 1 − ⋅ = in tal caso si è preferito utilizzare il 2 2 4 teorema della probabilità dell’evento contrario (croce nei due lanci, più semplice da calcolare). Il termine almeno indirizza spesso verso l’uso di questo teorema. B- La prova casuale genera eventi dipendenti: l’esito della prima estrazione condiziona l’esito della seconda, in quanto la pallina, una volta estratta, non viene reinserita. P(B1 ) = P(Pari1 I Pari2 ) = P( Pari1 ) ⋅ P(Pari2 / Pari1 ) = 45 44 ⋅ 90 89 La seconda probabilità del prodotto è detta condizionata in quanto il calcolo è condizionato da quanto è successo all’evento precedente. In generale, dati due eventi A e B dipendenti si avrà P(B2 ) = P(M 101 I M 10 2 ) = 9 8 ⋅ 90 89 P ( A I B ) = P ( A) ⋅ P ( B / A) n Quesito Simbolo Soulzioni 1 In quanti modi 5 amici possono occupare 3 poltrone libere in un cinema? Quanti sono i numeri di 4 cifre DISTINTE che si possono formare utilizzando i 2 numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quanti sono i numeri di 4 cifre ANCHE RIPETUTE che si possono formare 3 utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? D'7,4 2.401 4 Quante colonne si possono giocare al TOTOCALCIO? D'3,13 1.594.323 5 In quanti modi si può estrarre una cinquina in una ruota del gioco del Lotto? In quanti modi si possono mescolare 5 liquori presi 3 alla volta per ottenere 6 un cocktail? C90,5 43.949.268 C5,3 10 7 Quanti sono gli anagrammi della parola CASO? 8 Quanti sono gli anagrammi della parola MATEMATICA? D5,3 60 D7,4 840 P4 P103,2,2 9 In quanti modi si possono distribuire 10 caramelle uguali a 3 bambini? 24 50.400 C'3,10 66 Soluzione problemi con l’ausilio del calcolo combinatorio Prova casuale: estrazione di 5 numeri in una ruota del Lotto Evento casuale E: la cinquina estratta contiene i numeri 10 e 32 Teoria classica: P (E ) = C88,3 C90,5 = 88 ⋅ 87 ⋅ 86 5 ⋅ 4 ⋅ 3! 2 ⋅ = 3! 90 ⋅ 89 ⋅ 88 ⋅ 87 ⋅ 86 801 Dove C88,3 sono tutte le cinquine contenenti i due numeri prefissati, ovvero: tolti i due numeri, in quanti modi si possono raggruppare i rimanenti 88 presi 3 alla volta? Teorema della probabilità composta P(E ) = P(101 I 322 I qualsiasi3 I qualsiasi4 I qualsiasi5 ) ⋅ sequenze = 1 1 1 1 5! 1 1 5 ⋅ 4 ⋅ 3! 2 = ⋅ ⋅ 1 ⋅ P53 = ⋅ ⋅ = ⋅ ⋅ = 90 89 90 89 3! 90 89 3! 801 Dove P53 sono tutte le sequenze di 5 elementi fra i quali ve ne sono 3 ripetuti (qualsiasi). Prova casuale: lancio 5 volte una moneta Evento casuale E: ottengo 3 volte Testa Teorema della probabilità composta 5 1 5! 5 1 P(E ) = P(T1 I T2 I C3 I C4 I C5 ) ⋅ sequenze = ⋅ P53, 2 = ⋅ = 32 3!⋅2! 16 2 3, 2 P5 Teoria classica: P (E ) = dove 25 sono tutti i possibili esiti, ovvero raggruppa25 menti di 2 elementi (T,C) presi 5 alla volta dove l’ordine è importante e P53 sono tutte le sequenze dei 5 lanci di monete contenenti 2 T e 3 C. Problema dell’estrazione da un’urna contenente palline colorate Un’urna contiene 10 palline rosse, 5 bianche e 8 verdi (patriottica?) Prova casuale: Si estraggono due palline senza reinserimento (in blocco) E1: 2 palline rosse 6 11 Formulario di Calcolo Combinatorio P(B3 ) = 1 − P(< 201 I < 20 2 ) = 1 − Ordine importante 19 18 ⋅ 90 89 in tal caso è risultato più conveniente passare per l’evento contrario. Disposizioni Permutazioni Dn,k Semplici Pn n ⋅ (n − 1) ⋅ ...⋅ (n − k + 1) n! = n ⋅ ( n − 1) ⋅ ... ⋅ 3 ⋅ 2 ⋅ 1 D'n,k Con ripetizione nk Pna,b,.. Con elementi ripetuti n! a!⋅b!⋅c!⋅... Ordine non importante Combinazioni Cn,k Semplici n n ⋅ ( n −1)⋅ ....⋅( n − k +1) Dn,k n! = = = k! Pk k k! ( n − k )! C'n,k Con ripetizione n + k − 1 k Osservazioni Dn,k: si fanno k prodotti di numeri partendo da n e diminuendo ogni volta di 1 D10, 7 = 10 ⋅ 9 ⋅ 8 ⋅ 7 ⋅ 6 ⋅ 5 ⋅ 4 Il prodotto contiene 7 elementi a partire da 10 Pn=n!: n fattoriale: prodotto fra n, n-1, fino ad arrivare a 3,2,1; 3! = 3 ⋅ 2 ⋅ 1 = 6 Cn,k: si possono calcolare o utilizzando il coefficiente binomiale o rapportando Disposizioni e Permutazioni; il coefficiente binomiale è il rapporto fra fattoriali Dn ,k n n! = ; ma è più pratico il calcolo Pk k k!(n − k )! 10 P(B4 ) = P(5 I 19 ) = 1 1 ⋅ ⋅2 90 89 Eventi casuali La procompatibili babilità in tal caso va moltiplicata per 2, ovvero per tutte le sequenze con cui può verifiindipendenti carsi l’evento: 5 alla prima estrazione e 19 alla seconda oppure 19 alla prima e 5 alla seconda (ogni ordinamento ha la stessa probabilità). incompatibili dipendenti Serve il calcolo combinatorio Primo esempio Problema: calcolare la probabilità che in un’estrazione del lotto (5 numeri estratti in blocco da un’urna che ne contiene 90, come la tombola), ci siano due numeri prefissati, per esempio 10 e 32; si tratta, in altre parole, la probabilità che il mio ambo venga estratto e dunque sia vincente. Prova casuale: estrazione in blocco di 5 numeri da un sacchetto che ne contiene 90 Evento casuale E: la cinquina estratta contiene i numeri 10 e 32 Il problema potrebbe essere risolto o con la teoria classica o con il teorema della probabilità composta (intersezione fra eventi); ma in entrambi i casi incontreremmo delle difficoltà. Teoria classica: n (casi possibili): quante sono le cinquine che si possono estrarre? k (casi favorevoli): quante sono le cinquine che contengono i numeri 10 e 32? Per rispondere ai quesiti occorre trattare il calcolo combinatorio che studia appunto come calcolare raggruppamenti di un insieme di elementi presi a gruppi. Teorema della probabilità composta P(E ) = P(101 I 322 I qualsiasi3 I qualsiasi4 I qualsiasi5 ) ⋅ sequenze = 1 1 = ⋅ ⋅ 1 ⋅ sequenze 90 89 ma quante sono tutte le sequenze di 5 numeri contenenti 10 e 32? E’ necessario ancora il calcolo combinatorio! Secondo esempio Prova casuale: lancio 5 volte una moneta Evento casuale E: ottengo 2 volte Testa Teorema della probabilità composta 5 1 P(E ) = P(T1 I T2 I C3 I C4 I C5 ) ⋅ sequenze = ⋅ sequenze 2 In questo caso, a differenza del precedente, abbiamo prove indipendenti; rimane però il problema di calcolare il numero di sequenze di 5 elementi contenenti 2T e 3C. Terzo esempio…scolastico: Quanto vale la probabilità di essere interrogato se l’insegnante chiama 4 alunni a caso? 7 Calcolo combinatorio Serve per calcolare in quanti modi raggruppare n elementi presi k alla volta in base a certe caratteristiche del raggruppamento. Esempi: n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quesito In quanti modi 5 amici possono occupare 3 poltrone libere in un cinema? Quanti sono i numeri di 4 cifre DISTINTE che si possono formare utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quanti sono i numeri di 4 cifre ANCHE RIPETUTE che si possono formare utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quante colonne si possono giocare al TOTOCALCIO? In quanti modi si può estrarre una cinquina in una ruota del gioco del Lotto? In quanti modi si possono mescolare 5 liquori presi 3 alla volta per ottenere un cocktail? Quanti sono gli anagrammi della parola CASO? Quanti sono gli anagrammi della parola MATEMATICA? In quanti modi si possono distribuire 10 caramelle uguali a 3 bambini? Quanto valgono n e k negli esempi proposti? n Quesito In quanti modi 5 amici possono occupare 3 poltrone libere in un 1 cinema? Quanti sono i numeri di 4 cifre DISTINTE che si possono formare 2 utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quanti sono i numeri di 4 cifre ANCHE RIPETUTE che si possono 3 formare utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? 4 Quante colonne si possono giocare al TOTOCALCIO? In quanti modi si può estrarre una cinquina in una ruota del gioco del 5 Lotto? In quanti modi si possono mescolare 5 liquori presi 3 alla volta per 6 ottenere un cocktail? 7 Quanti sono gli anagrammi della parola CASO? 8 Quanti sono gli anagrammi della parola MATEMATICA? 9 In quanti modi si possono distribuire 10 caramelle uguali a 3 bambini? n k 5 3 7 4 7 4 3 13 4 Quante colonne si possono giocare al TOTOCALCIO? In quanti modi si può estrarre una cinquina in una ruota del gioco del 5 Lotto? In quanti modi si possono mescolare 5 liquori presi 3 alla volta per 6 ottenere un cocktail? 7 Quanti sono gli anagrammi della parola CASO? 8 Quanti sono gli anagrammi della parola MATEMATICA? 9 In quanti modi si possono distribuire 10 caramelle uguali a 3 bambini? Ordine importante Importanza ordine Possibilità ripetizione 5 3 Sì No Sì No 7 4 7 4 Sì Sì 3 13 Sì Sì 90 5 No No 5 3 No No 4 4 Sì No 10 10 Sì No 3 10 No Sì Ordine non importante Permutazioni Combinazioni Semplici Dn,k Pn Cn,k D'n,k Con ripetizione 5 3 4 4 Con elementi ripetuti 3 10 k Disposizioni 5 10 10 n Assegniamo ora un nome ed un simbolo: vengono chiamati disposizioni i raggruppamenti dove l’ordine è importante e combinazioni i raggruppamenti dove l’ordine NON è importante. I raggruppamenti vengono inoltre dette semplici se gli elementi non possono essere ripetuti, altrimenti con ripetizione. Le disposizioni con n=k vengono dette permutazioni. La seguente tabella mostra anche i simboli con i quali i vari raggruppamenti vengono identificati. 90 Proviamo ad individuare alcune caratteristiche dei raggruppamenti In alcuni raggruppamenti l’ordine con il quale prendere gli elementi è importante, ovvero due raggruppamenti che differiscono solo per l’ordine sono diversi, in altri l’ordine non è importante. In alcuni raggruppamenti gli elementi si possono ripetere in altri no. Per esempio: Nel n.2 è evidente che l’ordine è importante ma che le cifre non possono ripetersi (distinte) Nel n.5 invece l’ordine della sequenza di estrazione dei numeri non è importante e non ci può essere ripetizione in quanto i numeri estratti non vengono reinseriti. Anche nel n.6 l’ordine con il quale vengono presi i liquori non è importante. Nei numeri 8 e 9 SOLO l’ordine è importante (fa la differenza). 8 n Quesito In quanti modi 5 amici possono occupare 3 poltrone libere in un 1 cinema? Quanti sono i numeri di 4 cifre DISTINTE che si possono formare 2 utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quanti sono i numeri di 4 cifre ANCHE RIPETUTE che si possono 3 formare utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? C'n,k Pn a,b,.. Nell’ultimo caso, le permutazioni con elementi ripetuti, è il gruppo iniziale che, fra gli n elementi, ne contiene alcuni ripetuti a volte, b volte,… n Quesito 1 In quanti modi 5 amici possono occupare 3 poltrone libere in un cinema? Quanti sono i numeri di 4 cifre DISTINTE che si possono formare 2 utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Quanti sono i numeri di 4 cifre ANC HE RIPETUTE che si possono formare 3 utilizzando i numeri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7? Simbolo D 5,3 D 7,4 D'7,4 4 Quante colonne si possono giocare al TOTOC ALC IO? In quanti modi si può estrarre una cinquina in una ruota del gioco del 5 Lotto? In quanti modi si possono mescolare 5 liquori presi 3 alla volta per 6 ottenere un cocktail? 7 Quanti sono gli anagrammi della parola C ASO? D'3,13 8 Quanti sono gli anagrammi della parola MATEMATIC A? 9 In quanti modi si possono distribuire 10 caramelle uguali a 3 bambini? P 103,2,2 Vediamo ora le formule utili al calcolo dei raggruppamenti: 9 C 90,5 C 5,3 P4 C '3,10