prikaz prve stranice dokumenta Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula
  Preuzmi
PDF 209.07 KB
završni rad
Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula
2016. urn:nbn:hr:126:538739
Klarić, Matea
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Odjel za matematiku
Zavod za teorijsku matematiku i metodiku nastave matematike
Katedra za vjerojatnost, matematičku statistiku i podatkovnu znanost

Citirajte ovaj rad

Klarić, M. (2016). Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

Klarić, Matea. "Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

Klarić, Matea. "Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

Klarić, M. (2016). 'Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, citirano: 20.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

Klarić M. Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku; 2016 [pristupljeno 20.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

M. Klarić, "Formula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, Osijek, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:538739
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovFormula potpune vjerojatnosti i Bayesova formula
AutorMatea Klarić
MentorDragana Jankov Maširević (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Odjel za matematiku
(Zavod za teorijsku matematiku i metodiku nastave matematike)
(Katedra za vjerojatnost, matematičku statistiku i podatkovnu znanost)
Osijek
Datum i država obrane2016-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Teorija vjerojatnosti i statistika
Sažetak
Uvjetna vjerojatnost je vjerojatnost u kojoj kao dodatnu informaciju imamo da se određeni događaj realizirao. Za takvu vrstu vjerojatnosti, odnosno vjerojatnost da se dogodio događaj A ako znamo da se realizirao događaj B, koristimo oznaku P(A\left | B) ili P_{B}(A). Nadalje, formula potpune vjerojatnosti se dobije: 1. podjelom prostora događaja na nekoliko disjunktnih događaja koji u uniji čine cijeli taj prostor, 2. računajući vjerojatnost događaja koji se realizirao uz opisane disjunktne događaje kao uvjete. Promatranje vjerojatnosti u drugom smjeru je moguće pomoću Bayesove formule. Ona služi za računanje vjerojatnosti realizacije događaja iz prethodno opisane podjele uz informaciju o tome koji se događaj dogodio nakon izvođenja pokusa. U razumijevanju suštine Bayesovog teorema bitno je prepoznati potrebnu podjelu (particiju) skupa svih događaja, pri čemu se dodatna informacija o ishodu pokusa odnosi na neki određeni događaj iz te podjele.
Sažetak (engleski)
Conditional probability is a probability where the additional information is that certain event has been realized. For such kind of probability, i.e. the probability that event A happened if we know that event B has been realized, the symbol P(A\left | B) or P_{B}(A) is used. Furthermore, the formula of total probability is derived by: 1. dividing the space of events on several disjunct events that in union make up that whole space, 2. counting the probability of the event that has been realised with the described disjunct events as conditions. Counting probability in the opposite direction is possible by using of Bayes' formula. Such formula is used for probability of event realisation from the previously described partition, with information about which event happened after the experiment has been performed. In understanding the essence of Bayes' theorem it is important to recognize the required partition of the set of all events whereby the additional information refers to a certain event from that partition.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:126:538739
Studijski programNaziv: Matematika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) matematike (univ.bacc.math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2016-06-09 11:03:41