Hopp til innhald

Fagstoff

Binomisk sannsynsmodell

I ein binomisk sannsynsmodell kan du blant mykje anna rekne ut sannsynet for å bestå ei fleirvalsprøve du ikkje har øvd til.

Døme: ei matteprøve


Nærbilete av eit nettbrett. Skjermen viser rekkjer med svaraltarnativa A, B, C og D for ulike spørsmål. Ein finger hakar av for alternativ C. Foto.

Du skal ha matteprøve. Du er ikkje førebudd, og alle svaralternativa verkar like sannsynlege. Vi går ut frå at dei ulike oppgåvene er uavhengige av kvarandre. Det vil seie at kva du svarer på éi oppgåve, ikkje påverkar svaret på den neste.

Du kryssar av heilt tilfeldig. Sannsynet for å svare riktig på ei oppgåve er då 14, og sannsynet for å svare feil er 34.

Kva er sannsynet for å få null, eitt, to, tre og fire riktige svar?

Det er berre éin måte du kan få fire riktige svar på. Vi lar R stå for at svaret er riktig, og G stå for at svaret er feil.

PRRRR = P(R1R2R3R4)=P(R1)·P(R2)·P(R3)·P(R4)=14·14·14·14=144

Det er òg berre éin måte du kan få null riktige svar på.

PGGGG=34·34·34·34=344

Men på kor mange måtar kan du få to riktige svar?

Sannsynet for å svare riktig på dei to første oppgåvene (og feil på dei to neste) er

PRRGG=14·14·34·34=142·342

Men det er fleire måtar å få to riktige svar på. Du kan til dømes svare riktig på dei to siste oppgåvene (GGRR), på første og siste oppgåve (RGGR) og så vidare.

For å telje opp kor mange måtar det er, kan du lage eit valtre. Vi startar øvst på midten. For den første oppgåva teiknar vi to strekar på skrå nedover i kvar si retning. Den eine streken er for riktig svar, den andre for feil svar – altså éin strek for kvart val. Vi skriv òg på sannsynet for kvart enkelt val ved sida av valet.

Frå enden på kvart av desse to vala teiknar vi to nye strekar for den andre oppgåva, for riktig og for feil svar. No vil talet på strekar doble seg for kvar ny oppgåve, og vi får ein trestruktur. Etter fire oppgåver vil vi ha 24=16 greiner på valtreet.

Valtreet viser på kor mange ulike måtar vi på ei prøve kan få ingen riktige svar, eitt riktig svar, to riktige svar og så vidare når det er totalt fire spørsmål, og kvart av spørsmåla har fire svaralternativa der berre eitt av dei er riktig. Illustrasjon.
Opne bilete i eit nytt vindauge

Valtreet over viser kor mange måtar du kan få null, eitt, to, tre og fire riktige svar på. Vi tel opp og samlar resultata i ein tabell.

Rette svar (X =

0

1

2

3

4

Ulike måtar

1

4

6

4

1

Ulike måtar

40

41

42

43

44

Legg merke til at dette er fjerde rad i Pascals trekant.

At binomialkoeffisientane dukkar opp her, er ikkje så underleg. Å finne talet på kor mange måtar vi kan få to rette svar på, er det same som å finne ut på kor mange måtar vi kan velje to plassar av fire der det skal stå R.

Vi legg merke til at alle stiane gjennom valtreet som gir to riktige svar, har likt sannsyn, nemleg 142·342

På sida Tre ulike typar utval kan du sjå at vi kan bruke binomialkoeffisienter for å rekne ut talet på kombinasjonar ved denne typen utval. Vi får altså at

PTo riktige svar=42·142·342

På same måte vil då

PTre riktige svar=43·143·341

Binomiske forsøk

Samansette forsøk som dette kallar vi binomiske forsøk. Talet på rette svar er ein stokastisk variabel. I vårt døme kan denne variabelen ha verdien 0, 1, 2, 3 eller 4. Vi kan då skrive eit generelt uttrykk for sannsynsfordelinga slik:

PX=k=4k·14k·344-k

Her er X den stokastiske variabelen, og k er talet på rette. Vi legg merke til at sannsynet for å ikkje få rett svar må opphøgjast i talet på spørsmål som står att når vi har «teke ut» dei svara som er riktige.

Dette gjeld heilt generelt. Vi går ut frå at vi har ei prøve med n oppgåver som blir svarte på heilt uavhengig av kvarandre. For kvar oppgåve er det to moglegheiter: Anten svarer vi riktig, eller så svarer vi feil.

Alle oppgåvene har like mange svaralternativ, derfor er sannsynet for å svare riktig likt heile tida. Vi kan kalle dette sannsynet for p. Då blir sannsynet for å svare feil på ei oppgåve likt 1-p.

Talet på riktige svar er den stokastiske variabelen X. Då får vi ein generell formel som kan brukast for å rekne ut sannsynet for at X har verdien k:

PX=k=nk·pk·1-pn-k


Andre døme på binomiske forsøk

Terning med fem auge på toppen. Illustrasjon

Å kaste ein terning eit bestemt tal gonger og sjå om vi får seksar eller ikkje på kvart enkelt kast, er eit anna døme på eit binomisk forsøk. Vi kan bruke formelen ovanfor til å berekne sannsynet for å få eit bestemt tal seksarar.

Norsk einkroning. Foto.

Å kaste ein mynt eit bestemt tal gonger og sjå om vi får «krone» eller «mynt» på kvart enkelt kast, er òg eit døme på eit binomisk forsøk. Vi kan bruke formelen ovanfor til å berekne sannsynet for å få eit bestemt tal «krone».

Begge desse døma skal du få prøve deg på i oppgåvene seinare.

Binomisk sannsyn i GeoGebra

Vi kan bruke sannsynskalkulatoren i GeoGebra til å rekne ut binomisk sannsyn.

Ei fleirvalsprøve har fem oppgåver med fire svaralternativ på kvar oppgåve. Du svarer på fleirvalsprøva ved rein gjetting.

Først ser vi på korleis du kan finne sannsynet for å svare riktig på akkurat éi av oppgåvene. Du vel «Binomisk fordeling» og fyller inn som vist nedanfor.

Utklipp av sannsynskalkulatoren i Geogebra. Vi har sett n lik 5 og p lik 0.25. Svaret for P(1 mindre enn eller lik X mindre enn eller lik 1) er lik 0.3955. Skjermbilete.
Opne bilete i eit nytt vindauge

Så ser vi korleis du kan finne sannsynet for å få meir enn to riktige svar:

Utklipp av sannsynskalkulatoren i Geogebra. Vi har sett n lik 5 og p lik 0.25. Svaret for P er større enn eller lik 3  er lik 0.1035. Skjermutklipp.
Opne bilete i eit nytt vindauge

Binomisk sannsyn i Python

Vi kan importere binom frå scipy.stats. Her har vi ein metode binom.pmf() som gir oss den binomiske fordelinga. Metoden har tre argument. Det første argumentet er ei liste over dei verdiane av den stokastiske variabelen vi ønskjer å finne sannsynet for. Dei to neste er n, talet på forsøk, og p, sannsynet for suksess. Vi lagar eit program for å skrive ut sannsynsfordelinga i forsøket vi gjorde med fem spørsmål og fire svaralternativ:

Python

1from scipy.stats import binom
2
3n = 5
4p = 0.25
5X = []                       #lagar ei liste med verdiane til den stokastiske variabelen
6
7for i in range(n+1): 
8    X.append(i)              #legg inn alle dei moglege verdiane til X
9
10rettesvar = binom.pmf(X,n,p) #lagar ein array med sannsynsfordelinga
11
12for i in rettesvar:
13    print(i)                 #skriv sannsynsfordelinga i ein kolonne

Om vi ikkje ønskjer heile fordelinga, men til dømes ønskjer å finne sannsynet for å få to eller tre rette svar, set vi inn lista [2,3] som første argument i binom.pmf(). Vi kan òg bruke metoden sum() for å finne det samla sannsynet.

Python

1
2from scipy.stats import binom
3
4n = 5
5p = 0.25
6
7rettesvar = binom.pmf([2,3],n,p)
8
9for i in rettesvar:
10    print(i) 
11
12print(sum(rettesvar))             #vi finn summen av sannsyna for 2 og 3

Kopier programma til editoren din, og køyr dei!

Oppsummering

For at eit forsøk med n delforsøk skal vere binomisk, må tre kriterium vere oppfylte:

  1. Alle delforsøka må vere uavhengige av kvarandre.
  2. Vi må ha berre to utfall (bi betyr to!), der det eine blir rekna som suksess.
  3. Vi må ha likt sannsyn (p) for suksess i alle forsøka.

Dersom alle desse kriteria er oppfylte, kan vi finne sannsynet for dei ulike verdiane k av den stokastiske variabelen X som beskriv talet på suksessar, slik:

PX=k=nk·pk·1-pn-k

CC BY-SASkrive av Olav Kristensen, Tove Annette Holter og Stein Aanensen.
Sist fagleg oppdatert 08.01.2021

Læringsressursar

Stokastiske forsøk