সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — Nederlands সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Wiskunde · পরিভাষা

Voorwaardelijke kans কী?

Definitie 32.1 Wiskunde bovenbouw · অধ্যায় 32 — Voorwaardelijke kansen en onafhankelijkheid

Zij BB een gebeurtenis met P(B)>0\P(B) > 0. De voorwaardelijke kans op AA gegeven BB is

PB ⁣(A)=P(A∩B)P(B).\pcond{B}{A} = \frac{\P(A \cap B)}{\P(B)} .
Een boomdiagram met twee niveaus: vermenigvuldig langs een pad, tel op over de bladeren. Zo is (A) de som van de kansen op het eerste en het derde blad.
Een boomdiagram met twee niveaus: vermenigvuldig langs een pad, tel op over de bladeren. Zo is P(A)\P(A) de som van de kansen op het eerste en het derde blad.

উদাহরণ

Voorbeeld 32.6 (Screeningstest)

Een ziekte treft 1%1\% van een bevolking. Een test spoort ze op met kans 0.990.99 (gevoeligheid) en geeft een vals positief resultaat met kans 0.050.05. Gegeven een positieve test is de kans dat je de ziekte werkelijk hebt

0.01×0.990.01×0.99+0.99×0.05=0.00990.0099+0.0495=16≈0.17.\frac{0.01 \times 0.99}{0.01\times0.99 + 0.99\times0.05} = \frac{0.0099}{0.0099 + 0.0495} = \frac{1}{6} \approx 0.17 .

Ondanks de nauwkeurige test zijn vijf van de zes positieven vals — omdat de ziekte zeldzaam is. PA ⁣(B)\pcond{A}{B} met PB ⁣(A)\pcond{B}{A} verwarren is de denkfout van de aanklager.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →
Definitie 21.10 Universitaire wiskunde — Bachelor jaar 2 · অধ্যায় 21 — Kansrekening op aftelbare ruimten

Voor gebeurtenissen A,BA, B met P(B)>0\P(B) > 0 is de voorwaardelijke kans van AA gegeven BB

P(A∣B)=P(A∩B)P(B).\P(A \mid B) = \frac{\P(A \cap B)}{\P(B)} .

De afbeelding A↦P(A∣B)A \mapsto \P(A \mid B) is zelf een kansmaat op Ω\Omega.

উদাহরণ

Voorbeeld 21.12 (Voorwaardelijk stellen kan uniformiteit scheppen)

Gooi met twee eerlijke dobbelstenen en stel voorwaardelijk dat de som 77 is: voor elke k∈[ ⁣[1, 6] ⁣]k \in \intint16 is

P{S=7} ⁣(X=k)=P(X=k, Y=7−k)P(S=7)=1/366/36=16:\pcond{\{S = 7\}}{X = k} = \frac{\P(X = k,\ Y = 7 - k)}{\P(S = 7)} = \frac{1/36}{6/36} = \frac16 :

gegeven een som van 77 is de eerste dobbelsteen precies uniform — 77 is de enige som die met elk aantal ogen verenigbaar is, dus wist het voorwaardelijk stellen alle informatie over XX uit. Elke andere som scheeftrekt de verdeling (gegeven S=4S = 4 is de eerste dobbelsteen alleen uniform op {1,2,3}\{1, 2, 3\}). Een voorwaardelijke verdeling berekenen betekent de gezamenlijke gewichten langs de voorwaardelijke gebeurtenis hernormaliseren, meer niet.

Voorbeeld 21.13 (De tweede trekking is even goed als de eerste)

Een urne bevat 33 witte en 22 zwarte ballen; trek er twee zonder teruglegging. Iedereen is het erover eens dat P(W1)=35\P(W_1) = \frac35; wat is P(W2)\P(W_2)? Totale kans langs de eerste trekking:

P(W2)=PW1 ⁣(W2) P(W1)+PB1 ⁣(W2) P(B1)=24⋅35+34⋅25=1220=35:\P(W_2) = \pcond{W_1}{W_2}\,\P(W_1) + \pcond{B_1}{W_2}\,\P(B_1) = \frac24\cdot\frac35 + \frac34\cdot\frac25 = \frac{12}{20} = \frac35 :

precies P(W1)\P(W_1). Er was geen berekening nodig: wegens de symmetrie heeft elke bal evenveel kans om als tweede te worden getrokken, dus heeft de tweede trekking — onvoorwaardelijk — dezelfde verdeling als de eerste. Voorwaardelijk stellen op de eerste uitkomst verandert de kansen; haar niet kennen niet. Dit argument met verwisselbaarheid keert in het volgende hoofdstuk terug voor het steekproeven zonder teruglegging, waar het het hypergeometrische gemiddelde npnp geeft, zonder enige binomiale identiteit.

Voorbeeld 21.15 (De verjaardagsbotsing, met de kettingregel)

Met nn mensen wier verjaardagen onafhankelijk en uniform over 365365 dagen verdeeld zijn, zij Dn=D_n = {}“alle nn verjaardagen verschillen”. Persoon voor persoon voorwaardelijk stellen (kettingregel) geeft

P(Dn)=∏k=1n−1(1−k365),\P(D_n) = \prod_{k=1}^{n-1}\Bigl(1 - \frac{k}{365}\Bigr),

waarbij elke nieuwe persoon de kk reeds bezette dagen moet vermijden. Voor n=23n = 23: P(D23)≈0.493\P(D_{23}) \approx 0.493 — een gedeelde verjaardag is al waarschijnlijker dan niet. De heuristiek die de kleinheid van 2323 verklaart: logaritmen nemen geeft −ln⁡P(Dn)≈∑k<nk365=(n2)365-\ln \P(D_n) \approx \sum_{k<n}\frac k{365} = \frac{\binom n2}{365}, en (232)=253\binom{23}2 = 253 geeft 253/365≈0.693≈ln⁡2253/365 \approx 0.693 \approx \ln 2. Wat telt is het aantal paren, dat kwadratisch groeit: botsingsproblemen leven op de schaal n∼365n \sim \sqrt{365}, niet n∼365n \sim 365 — de verjaardagsparadox is een vierkantswortel in vermomming.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →