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Reconhecimento de Padrões Revisão de Probabilidade e Estatística David Menotti, Ph.D. www.decom.ufop.br/menotti Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)

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Apresentação em tema: "Reconhecimento de Padrões Revisão de Probabilidade e Estatística David Menotti, Ph.D. www.decom.ufop.br/menotti Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)"— Transcrição da apresentação:

1 Reconhecimento de Padrões Revisão de Probabilidade e Estatística David Menotti, Ph.D. Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) Programa de Pós-Graduação em Ciëncia da Computação (PPGCC)

2 Conceitos Básicos Estamos realizando um evento aleatório (pegar um peixe no mar) Espaço amostral S –Conjunto de todas a possibilidades Um evento A –Um subconjunto de S Lei da probabilidade –Regra que atribui uma probabilidade aos eventos de um experimento S A

3 Axiomas Básicos da Probabilidade P(A) >= 0 P(S) = 1 P(AUB) = P(A)+P(B) se A e B forem mutuamente exclusivos –Eventos que não ocorrem simultaneamente, ou seja AB = ø Caso contrário –P(AUB) = P(A)+P(B) – P(AB) P(A) + P(~A)= 1

4 Probabilidade Condicional A probabilidade de ocorrer um evento, na condição de que outro evento já tenha ocorrido. Considere o seguinte exemplo: –250 alunos estão matriculados no primeiro ano 100 homens e 150 mulheres 110 cursam física e 140 química Sexo\Discip.FísicaQuímicaTotal H M Total

5 Probabilidade Condicional Um aluno é sorteado ao acaso. Qual a probabilidade de que esteja cursando química dado que seja mulher.

6 Probabilidade Total Uma sequência finita de experimentos na qual cada experimento tem um número finito de resultados com uma determinada probabilidade é chamada de processo estocástico finito. Árvore Bayesiana é uma boa ferramenta para visualização do problema. A probabilidade final é calculada pela lei da probabilidade final.

7 Probabilidade Total: Exemplo Considere 3 caixas –Caixa 1 tem 10 lampadas, das quais 4 com defeito –Caixa 2 tem 6 lâmpadas, das quais 1 com defeito –Caixa 3 tem 8 lâmpadas, das quais 3 com defeito. O problema consiste em saber a probabilidade de uma lâmpada ser defeituosa P(A), ao selecionar uma caixa aleatoriamente e depois selecionar uma lâmpada aleatoriamente Defeito Ok Defeito Ok Defeito Ok 1/3 4/10 6/10 1/6 5/6 3/8 5/8 Baseado no conceito de probabilidade total, temos como probabilidade P(A)

8 Eventos Independentes Dois eventos são ditos independentes se P(AB) = P(A) * P(B) Logo, pela regra da probabilidade condicional, se A e B são independentes,

9 Exemplo Suponha que uma urna contenha 4 bolas brancas e 6 vermelhas. Vamos sortear duas bolas (sem reposição) em momentos distintos. Qual a probabilidade de sair uma bola branca seguida de uma vermelha P(B) = 4/10 P(V) = 6/10 P(B) = 3/9 P(V) = 6/9 P(B) = 4/9 P(V) = 5/9

10 Exemplo (cont) Agora considere o exemplo anterior com reposição, ou seja, eventos independentes. P(B,V) = P(B) X P(V) = 4/10 X 6/10 = 0.24

11 Teorema de Bayes Basicamente o teorema de Bayes mostra como rever as crenças sempre que novas evidências são coletadas. Ou seja, atualizar a probabilidade a posteriori utilizando para isso a probabilidade a priori e as verossimilhanças e as evidências. priori Verosimilhanças (likelihood) Evidências Prob. a posteriori

12 Teorema de Bayes: Exemplo Um médico sabe que a meningite causa torcicolo em 50% dos casos. Porém, o médico sabe que a meningite atinge 1/50000 e também que a probabilidade de se ter torcicolo é de 1/20. Usando Bayes pra saber a probabilidade de uma pessoa ter meningite dado que ela está com torcicolo P(T|M) = 0.5 P(M) = 1/50000 P(T) = 1/20

13 Teorema de Bayes: Exercício Considere o sistema de classificação de peixes visto anteriormente. Para essa época do ano, sabe-se que a probabilidade de pescar salmão é maior que pescar robalo, P(salmão) = 0.82 e P(robabo) = Suponha que a única característica que você pode contar é a intensidade do peixe ou seja, se ele é claro ou escuro. Sabe-se que 49.5% dos salmões tem intensidade clara e que 85% dos robalos tem intensidade clara. Calcule a probabilidade de ser salmão dado que o peixe amostrado tem intensidade clara. Probabilidade total

14 Variáveis Aleatórias Na prática, muitas vezes é mais interessante associarmos um número a um evento aleatório e calcularmos a probabilidade da ocorrência desse número do que a probabilidade do evento. Exemplo: Lançam-se três moedas. Seja X o numero de ocorrências da face cara. Determinar a distribuição de probabilidade de X –S = {ccc,cck,ckc,ckk,kcc,kck,kkc,kkk} –Se X é o número de caras, X assume os valores 0,1,2, e 3.

15 Variáveis Aleatórias Podemos associar a esses números eventos que correspondem a ocorrência de nenhuma, uma, duas ou três caras. Desta forma temos –P(X=0) = 1/8 –P(X=1) = 3/8 –P(X=2) = 3/8 –P(X=3) = 1/8 Distribuição de Probabilidades

16 Variáveis Aleatórias Portanto, podemos definir que variável aleatória é a função que associa a todo evento pertencente a uma partição do espaço amostral um único número real. Variáveis podem ser discretas ou contínuas

17 Parâmetros de uma Distribuição Existem características numéricas que são muito importantes em uma distribuição de probabilidades. São os parâmetros da distribuição –Esperança matemática e variância. Esperança matemática

18 Esperança Matemática: Exemplo Uma seguradora paga em caso de acidente de carro e cobra franquia de Sabe-se que a probabilidade de que um carro sofra acidente é de 3%. Quanto espera a seguradora ganhar por carro segurado. Variável Aleatória: X XP(X) Distribuição de Probabilidade E(X) = 1K * K *.03 = 100 Esperança (lucro médio) é de 100 por carro. Deve ser interpretada como valor médio

19 Variância Conhecendo a média (esperança) de uma distribuição de probabilidades, podemos calcular o grau de dispersão em torno da média

20 Variáveis Aleatórias Contínuas Podemos definir uma variável aleatória contínua como sendo a variável aleatória X em R se existir uma função f(x) tal que:

21 Calculando as probabilidades Caso discreto: - Probabilidades - P(peixe ter 2 ou 3 nadadeiras) = - P(2) + P(3) = Use a soma Caso contínuo: -Densidade e não probabilidades -Probabilidade do peixe pesar entre 29 e 31 kgs. - Integrar

22 Distribuições Teóricas As distribuições teóricas associam uma probabilidade a cada resultado numérico de um experimento, ou seja, dá a probabilidade de cada valor de uma variável aleatória. Podem ter uma variedade de formas. –Simétricas e não simétricas. Binomial, Poisson, Exponencial, Normal

23 Distribuição Normal (Gaussiana) A distribuição normal é a mais importante das distribuições pois muitas variáveis aleatórias de ocorrência natural ou de processos práticos obedecem a esta distribuição. Formato de sino Simétrica Unimodal

24 Distribuição Normal A função densidade para esta distribuição é dada por Como podemos perceber, a distribuição normal inclui dois parâmetros –μ – média populacional –σ – desvio padrão populacional. Denotamos N(μ, σ) a curva normal com média μ e desvio padrão σ

25 Distribuição Normal A média refere-se ao centro da distribuição e o desvio padrão ao espalhamento (ou achatamento) da curva.

26 Distribuição Normal 68.27% 95.45% 99.73%

27 Exemplo O peso de recém-nascidos é uma variável aleatória contínua. A Figura abaixo mostra a distribuição de freqüências relativas 5000 pesos de recém-nascidos.

28 Exemplo Considerando μ = 2800g, σ = 500g, podemos concluir que –P(2300 <= X <= 3300) = 68.3% –P(1800 <= X <= 3800) = 95.5% –P(1300 <= X <= 4300) = 99.7% Porém, na prática desejamos calcular probabilidades para diferentes valores de μ e σ.

29 Distribuição Normal Para isso, a variável X cuja distribuição N(μ, σ) é transformada numa forma padronizada Z, com distribuição N(0,1) (distribuição normal padrão), pois tal distribuição é tabelada.tabelada A normalização se dá por

30 Utilizando a Tábua de Probabilidades Primeiro é necessário decompor Z em duas parcelas Por exemplo, Z = 1.39 –Primeira parcela = 1.3 –Segunda parcela = 0.09 No cruzamento das duas parcelas encontra-se a probabilidade correspondente a área da curva entre 0 e Z.

31 Exemplo Considere a seguinte distribuição –X -> N(30;4) –Calcule a probabilidade de X >= 40. Da tabela, temos Logo, P(X>=40) = 0.5 –

32 Exercício Uma fábrica de carros sabe que os motores de sua fabricação têm duração normal com média 150 mil km e desvio de 5 mil. Qual a probabilidade de que um carro escolhido ao acaso dure –a) menos de 170 mil –b) entre 140 e 165 mil

33 Exercício a) P(X < 170) –Z = 4. Da tabela temos –Logo P(X<170) = = 0.999

34 Teorema Central do Limite A medida em que o tamanho da amostra X cresce, a distribuição de X se aproxima da distribuição normal


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