De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Cursus Probabilistisch Ontwerpen en Statistiek - Betonvereniging 27 September 2005 Pieter van Gelder TU Delft (Fac. Civiele Techniek) ROC ASA Techniek.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Cursus Probabilistisch Ontwerpen en Statistiek - Betonvereniging 27 September 2005 Pieter van Gelder TU Delft (Fac. Civiele Techniek) ROC ASA Techniek."— Transcript van de presentatie:

1 Cursus Probabilistisch Ontwerpen en Statistiek - Betonvereniging 27 September 2005 Pieter van Gelder TU Delft (Fac. Civiele Techniek) ROC ASA Techniek Scutos Columbuslaan 540 Utrecht

2 Opbouw cursus Les 1Kansrekening Les 2 Statistiek Les 3 Kansrekening, inleiding betrouwbaarheidsanalyse Les 4Betrouwbaarheidsanalyse Les 5 Voorschriftentheorie Les 6Beslistheorie, design-by-testing, tijdafhankelijkheid Les 7Systemen, case studie

3 Opzet lesblok 2 Wat is statistiek ? Stochastische variabelen Schattingsmethoden voor de verdelingsparameters Waarschijnlijkheidspapier Bestfit berekeningen

4 Terugblik op lesblok 1 Wat is probabilistisch ontwerpen? Kans en gebeurtenis Systeem faalkansen

5 Verschil tussen kansrekening en statistiek Het woord statistiek is afkomstig van de moderne Latijnse zin statisticum collegium (les over staatszaken), waar het Italiaanse woord statista van af is geleid, wat "staatsman" of "politicus" (vergelijk ons woord status) en het Duitse Statistik, wat oorspronkelijk de analyse van staatsgegevens betekende.

6 Statistiek is een tak van wetenschap, onderdeel van de wiskunde. Statistici verzamelen gegevens over een bepaald onderwerp en interpreteren de vergaarde gegevens. Waarschijnlijkheidsrekening of kansrekening is een tak van de wiskunde die gericht is op kansen van gebeurtenissen en verwachtingswaarden.

7 Statistiek voor de betonconstructeur

8 Statistiek voor de betontechnoloog Beschrijving verhardingsproces middels niet-lineaire regressie (druksterkte als functie van de verhardingstijd (in jaren)) Variabiliteit in kubusdruksterkte van proefstukken (afhankelijk van water- cement factor, van luchtgehalte, volumieke massa, chloride gehalte, etc) Probabilistische formulering van goed- en afkeuringseisen van beton (mu-k.sigma > vereiste karakteristieke druksterkte)

9 Normale verdeling x f R (x)    gemiddelde, indicatie voor ligging  standaarddeviatie, indicatie voor spreiding  2 x 2 1 R e 2 1 xf             kansdichtheid

10 Standaard normale verdeling Normaal verdeelde variabele X: Standaard normaal verdeelde variabele u: Kansdichtheid:Kansverdeling: tabel ofwel

11 Normale verdeling Waarom zo populair? Centrale limietstelling: Som van veel variabelen (met willekeurige verdelingen) is (bijna) normaal verdeeld. Y = X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + ….

12 Centrale limietstelling

13 Normale verdeling x f R (x)(x) Normale verdelingen RR RR RR

14 Voor onafhankelijke stochasten X en Y geldt dat: VAR(X+Y) = VAR(X) + VAR(Y) voor de standaardafwijking van de som van 2 stochasten geldt dus de stelling van Pythagoras.

15 Andere verdelingstypen Verdelingstype = ‘vorm van de verdeling’ Uniforme verdeling Lognormale verdeling Gumbelverdeling Weibullverdeling Gammaverdeling ….

16 Uniforme verdeling  fR()fR() a b 1/(b-a) oppervlak = totale kans = 1 Gemiddelde  = (a+b)/2 Standaarddeviatie  = (b-a)/  12

17 Snelle kenmerken Gemiddelde (zwaartepunt) Variantie Standaarddeviatie Variatiecoefficient

18 Lognormale verdeling  XX XX fX()fX()

19 Lognormale verdeling x fxfx X : lognormale verdeling y fYfY Y = ln(X) : normale verdeling

20 Lognormale verdeling y  f X (  ) : lognormaal f Y (y) : normaal Als X lognormaal is verdeeld, dan is Y = ln(X) normaal verdeeld y = ln  ofwel  = exp(y)

21 Lognormale verdeling X lognormaal verdeeld  Y = ln(X) normaal verdeeld Kansdichtheidsfunctie voor X: waarin  Y en  Y parameters van de lognormale verdeling:  Y gemiddelde waarde van Y (dus niet van X !!)  Y standaarddeviatie van Y (dus niet van X !!)

22 Lognormale verdeling X lognormaal verdeeld  Y = ln(X) normaal verdeeld

23 Lognormale verdeling Afgeleide van centrale limietstelling: Product van veel variabelen met willekeurige verdelingen is (bijna) lognormaal verdeeld dus log y (bijna) normaal verdeeld. Definitie: log y normaal  y lognormaal

24 Asymptotische verdelingen Normal Lognormal Weibull Gumbel

25 Voorbeeld: gumbelverdeling x winddruk (0.5 * rho * U 2 pot ) in N/m 2 kansdichtheid (m 2 /N) jaarmaxima Schiphol Gumbelverdeling

26 Oefening Een variabele R is normaal verdeeld met: Gemiddelde  = 50 Standaarddeviatie  = 10 Bepaal: a. P(X < 40) b. P(X > 60) c. P(40 < x < 60)

27 Tabel van de cumulatieve standaard normale verdeling

28 Presenteren van grote datasets In een histogram Op waarschijnlijkheidspapier

29 Bij een histogram worden de waarnemingen geklassificeerd Ordenen van n gegevens Aantal klassen: Klassen zijn bij voorkeur even breed

30 Histogram Horizontale as verdelen in intervallen Kolom plaatsen boven elk interval Oppervlak van kolom geeft frequentie aan! Kolomhoogte: frequentie / kolombreedte

31 Histogram Boekenprijzen (Euro’s):

32 Histogram Aantal klassen: sqrt 42 = 7 hoogste - laagste = = 50 klasse breedte ca. 50 / 7 ca. 7

33 Histogram 4 klassefrequentie freq/kb (eenh=5) 17,5 - 27,5 33/2 27,5 - 32,577/1 32,5 - 37,599/1 37,5 - 42,566/1 42,5 - 47,588/1 47,5 - 57,555/2 57,5 - 77,544/2

34 Kansdichtheidsfunctie Frequentie uit histogram wordt genormeerd naar kans De verdeling van een discrete stochastische variabele kun je vastleggen in een zogenoemde kansfunctie van die variabele. Als stochastische variabele X is, met de mogelijke uitkomsten x, dan wordt de kansdichtheidsfunctie aangeduid met f(X=x), vaak ook: P(X=x). (P van probability)

35 Normaal waarschijnlijkheidspapier De verticale as is verdeeld van 0% tot 100% op een zodanige wijze, dat de kansdichtheidsfunctie van een normale verdeling een rechte lijn is. Zet de data gesorteerd (van klein naar groot) uit tegen i/N+1 waarbij i het volgnummer van de waarneming en N het totaal aantal waarnemingen

36

37 Momenten van Random Variables

38 Methode der Momenten voor het schatten van verdelingsparameters D.m.v. gelijkstelling van de verdelings- momenten aan de steekproefmomenten Voorbeeld uniforme verdeling (uitwerking op bord)

39 Verdelingsfuncties hebben vrije parameters die zodanig gekozen moeten worden, dat ze zo goed mogelijk de data beschrijven (een lijn die z.g.m. het histogram van de data benadert) De methode der momenten levert schatters op voor de onbekende parameters in een verdelingsfunctie

40 Bepalen van de kansdichtheidsfunctie op waarnemingen Drukstekte van 31 beton elementen druksterkte = 8621 S = 8194 n = 31

41 Kansdichtheidsfunctie 1

42 Kansdichtheidsfunctie 2

43 Bestfit Het programma bestfit bepaalt bij een gegeven dataset (die bijv. ingevoerd kan worden met copy and paste vanuit Excel) van een 20-tal verdelingsfuncties de optimale parameters (d.m.v. een zogenaamde maximum likelihood methode)

44 Demo Bestfit Goodness of fit criteria –Chi Square (in PDF domain) –Kolmogorov (in CDF domain)

45 Bijvoorbeeld P(  2  1.3, n = 3) ≈ 73% (af te lezen uit bijgesloten grafiek). De kans dat  2  1.3 met 3 vrijheidsgraden door toeval is Dus de data wordt goed beschreven door het model.

46 Kolmogorov-Smirnov Test Het berekent de grootste afstand tussen de doel CDF F X (x) en de geobserveerde CDF, F * (X). De test grootheid D 2 is: waarbij X (i) is de i-de grootst geobserveerde waarde is in de steekproef ter lengte n.

47 Resume Bestfit is een pakket waarmee de beste verdelingsfunctie bepaald kan worden bij een gegeven dataset (van bijv. druksterkten) De optie ‘stats’ in Bestfit laat de ordening zien op basis van een Chi- kwadraat en een KS-criterium Onderschrijdings-, overschrijdings-, en intervalkansen van een stochast kunnen berekend worden met de uitvoer van Bestfit Voorbeelden zijn behandeld van de exponentiele, Normale en Pareto verdeling. Bij de normale verdeling dient een tabel gebruikt te worden, omdat de cumulatieve verdeling niet analytisch beschikbaar is. Bij het sommeren van stochasten neemt de standaardafwijking niet- linear toe volgens een wortel functie. Het gevolg hiervan is dat de variatiecoefficient van het gemiddelde fors lager is dan de variatiecoefficient van een enkele stochast. De simulatie met het sinaasappelvoorbeeld liet dit duidelijk zien.

48 Voer een statistische analyse uit van de volgende datasets (breuktaaiheid) ,8 82,7 37,6 26,2 56,2 103,3 35,1 71,2 32,3 48,3 23,9 87,7 90,8 65,9 119,3 19,5 115,5 32,9 64,7 100,5 103,5 45,6 26,8 59,2 74,8 20,2 88, ,9 22,1

49 Statistiek van discrete stochasten

50 Bernoulli-verdeling Slechts twee uitkomsten mogelijk! De stochastische variabele X kan dus twee waarden aannemen (1=success of 0=failure). Dus ook slechts twee kansen. P(X=1) en P(X=0) Soms zijn ze gelijk, i.h.a. niet.

51 Bernoulli-verdeling (vervolg) Kans op slagen (1) voor rijbewijs gelijk na het eerste examen = 30%. Kans op niet slagen (0) gelijk na eerste keer = 70%. De som van de twee kansen is altijd 1. De succeskans wordt meestal aangeduid met p. De kans op geen succes met q (=1-p).

52 Bernoulli-verdeling (vervolg) p+q=1  =p (verwachting)  2 =p.q (variantie)  =  p.q

53 Binomiale-kansverdeling De binomiale-verdeling heeft als kenmerken: –We doen een vast aantal (n) experimenten –ieder experiment heeft 2 uitkomsten (1 of 0) –Experimenten zijn onafhankelijk –De kans op gunstige uitkomst (p) tijdens alle experimenten is constant. Kortom: een rij van een vast aantal Bernoulli- experimenten. Uitkomsten=aantal successen in een rij

54 Binomiale-kansverdeling (verv.) Formule: P(X=k) = n = aantal experimenten p = kans op succes q = kans op mislukking = (1-p) k = waarde die de stochastische variabele X aanneemt (aantal successen in rij van n Bern.exp.) n boven k

55 Binomiale-verdeling (verv.) Voorbeeld. Stel een tentamen bestaat uit 10 multiple-gok vragen (met 4 keuzes). Een student kruist de antwoorden volledig willekeurig aan. Hoe groot is de kans op een voldoende? Oplossing: P(voldoende)=1- P(onvoldoende)

56 Binomiale-verdeling (verv.) P(onvoldoende)=P(k<=6), waarbij k aantal goed beantwoorde items is. P(k=1)=(10 boven 1).0,25 1.0,75 9 = 0,1877 P(k=2)=(10 boven 2).0,25 2.0,75 8 = 0,2816 P(k=0)=0,056

57 Binomiale-verdeling (verv.) P(k=3)= 0,24 P(k=4)= 0,146 P(k=5)= 0,058 P(k=6)= 0,020 P(k=7)= 0,003 P(voldoende)=1-(0,056+0,1877+0, ,24+0,146+0,058+0,02)= 1-0,9893= 0,0107 (1%)

58 Binomiale-verdeling (verv.) Vaak wordt in tabellen gebruik gemaakt van de gecumuleerde waarde. –P(X<=0) = 0,056 –P(X<=1) = 0,056+0,1877=0,2437 –P(X<=2) = 0,2437+0,2816=0,5253 –P(X<=3) = 0,5253+0,24=0,7653 –P(X<=4) = 0,7653+0,146=0,9113 –enzovoorts.

59 Binomiale-verdeling (verv.) Voordeel cumulatieve tabel; je leest de waarde gelijk af.  = n.p (verwachting)  2 = n.p.q (variantie)  =  n.p.q (standaarddeviatie)

60 Geometrische-verdeling Hierbij gaat het (weer) om een rij Bernoulli- experimenten. Elk experiment heeft (weer) dezelfde kans op succes (p). Er worden telkens zoveel experimenten uitgevoerd tot er een succes is. Dit variabele aantal experimenten is hier de stochastische variabele (N) {S, FS, FFS, FFFS, FFFFS, enz.) n =1, 2, 3, 4, 5,

61 Geometrische-verdeling (verv.) P(N=n)=p.q n-1  = 1/p (verwachting)  2 = q/p 2 (variantie)

62 Discrete kansverdelingen Reeds behandeld: – discrete uniforme verdeling – Bernoulli-verdeling – binomiale verdeling – geometrische verdeling Nog te behandelen: – Poisson-verdeling – logaritmische verdeling

63 Nu eerst een aantal computer simulaties ml

64 Discrete uniforme verdeling – Stochast X; uitkomstenverzameling:{1,2,3,...,N} P(X=x) = 1/N; E (X) =  =(N+1)/2;  2 = (N 2 - 1)/12 Bernoulli-verdeling – Stochast I; uitkomstenverzameling: {0,1} P(I=0) = q = 1- p; P(I=1) = p; E (I)=  = p;  2 = pq Binomiale verdeling: Bin(n,p) – Stochast B; uitkomstenverz.: k = {0,1,2,...,n} P(B=k)= (n boven k)p k q n-k ; E (B) =  = n p;  2 = n pq Geometrische verdeling – Stochast N; uitkomstenverz.: n = {1,2,3,...} P(N=n)= pq n-1 ; E (N) =  = 1/p;  2 = q/p 2

65 Samenvatting van het voorafgaande N-aselector (zuivere munt, dobbelsteen) Bernoulli-experiment of alternatief (Bernoulli-trial): 2 uitkomsten; 2 kansen. Binomiale verdeling: geeft de kans op k successen in een rij van n Bernoulli-trials. Er geldt: 0 < k < n Geometrische verdeling: geeft de kans op succes na pas n Bernoulli-trials, (n=1,2,3,...)

66 Samenvatting van het voorafgaande N-aselector Bernoulli-experiment binomiale verdeling geometrische verdeling

67 De Poisson-verdeling

68 Poisson-verdeling Genoemd naar één van de pioniers op het gebied van de theorie van de kansrekening Siméon Dénis Poisson ( ) – Definitie: Beschouw R={0, 1, 2, 3,... }; laat  een vast getal >0 zijn. De onderstaande waarden voor p(n) zijn de kansen van de Poissonverdeling met parameter 

69 Poisson-verdeling p(0)=exp(-  ) p(1)=exp(-  ).  1 /1!= .exp(-  ) p(2)=exp(-  ).   /2! p(3)=exp(-  ).   /3! p(4)=exp(-  ).   /4!...

70 Poisson-verdeling Wat is de betekenis van n in p n of p(n) ? Wat is de betekenis van de parameter  ? Men spreekt overigens van de Poisson(  )- verdeling, ook wel korter: Pois(  )-verdeling

71 Poisson-verdeling (vervolg) Het is een ‘technische’ zaak om verwachting en variantie te berekenen van een Poisson(  )-verdeelde stochast. Stel V is Poisson(  )-verdeeld. Er geldt dan: P(V=k)=exp(-  ).  k /k! (k=0, 1, 2, 3,...) n k

72 Poisson-verdeling Het blijkt dat: – E (V) =  –  2 =  » Het is misschien niet zo slim om de parameter  te noemen, of juist wel? » Vaak zie je 

73 Poisson-verdeling Vandaar:

74 Poisson-verdeling Wat is nu de betekenis van de parameter in verband met de grootheid die Poisson( )-verdeeld is, i.v.m. de stochast of kansvariabele dus ? We bekijken nu wat voorbeelden van Poisson-verdeelde kansvariabelen.

75 Poisson-verdeling (vervolg) Voorbeelden – het aantal moleculen van de soort X in een bepaald volumedeel van met X verontreinigde vloeistof; – het aantal vaste deeltjes in een vast gekozen volumedeel van de atmosfeer; – het aantal registraties in een Geiger-Muller-teller gedurende een vast gekozen tijdsinterval; – het aantal windhozen in Nederland dat vergezeld gaat met aanzienlijke schade per tijdvak van bijvoorbeeld 20 jaar;

76 Poisson-verdeling (vervolg) Voorbeelden (vervolg) – het aantal zetfouten per pagina van een boek; – het aantal klanten per tijdseenheid aan een loket; – het aantal weeffouten per oppervlakte-eenheid van een rol textiel; – het aantal schepen dat per uur de Rotterdamse haven binnenvaart; – het aantal passerende auto's per minuut op een bepaald punt van een autosnelweg; – het aantal universeelmeters dat per maand defect raakt op een bepaald practicum.

77 Poisson-verdeling (vervolg) Globaal geldt: Poisson-verdeling is een model voor het optreden van ‘zeldzame’ verschijnselen. Toelichting op het begrip 'zelden'. Als het bijvoorbeeld gaat om verschijnselen in de tijd, dan wordt met 'zelden' bedoeld: – de tijdsduur van het verschijnsel is klein t.o.v. de spanne tijds tussen twee opeenvolgende verschijnselen.

78 Poisson-verdeling (vervolg) Toelichting op het begrip 'zelden'. Als het bijvoorbeeld gaat om exemplaren in een volume, dan wordt met 'zelden' bedoeld: – dat het exemplaar zelf een klein volume inneemt ten opzichte van het gemiddelde volume dat aan elk exemplaar ter beschikking staat. Het aantal exemplaren behoeft beslist niet klein te zijn.

79 Klassiek voorbeeld (Bortkiewicz 1898) Uit 200 jaarverslagen van 10 Pruisische cavaleriekorpsen over een periode van 20 jaar blijken de onderstaande aantallen ongelukken met dodelijke afloop tengevolge van de trap van een paard per jaar te volgen. k aantal keerrel.freq.theoriekicks gemiddeld aantal trappen per jaar = 122/200=0.61

80 Klassiek voorbeeld (Bortkiewicz 1898) =0.61 k=0, 1, 2, 3, 4,... p(k)=exp(-0.61).(0.61) k k! k p(k)

81 Poisson-verdeling Vraagstukken – Laat X een Poissonverdeling hebben met parameter 6.6. Bereken: P(X < 5) P(1 < X < 3) P(X > 7) – Bereken en teken de staafdiagrammen van Poissonverdelingen met resp. = 0.5, 1, 2 en 5. – Merk je iets op ?

82 De logaritmische verdeling

83 De logaritmische verdeling en de wet van Benford De wet van Benford: In veel ‘natuurlijke’ getallenverzamelingen bezitten de eerste cijfers van de getallen een aflopende verdeling die begint met ongeveer 30% voor het cijfer 1, ca. 18% voor het cijfer 2, en zo verder tot ongeveer 5% voor het cijfer 9. Frank Benford ( )

84 twee vragen dringen zich op Wat is een ‘natuurlijke’ getallenverzameling? Hoe groot zijn die kansen voor het optreden van de eerste cijfers 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 en 9 dan wel ? – NB: Het gaat om het eerste cijfer (van links naar rechts gaande) dat ongelijk is aan nul; d.w.z. het meest significante cijfer.

85 de antwoorden verzamelingen fundamentele natuurconstanten getallen in kranteartikelen oppervlakten van meren en rivieren lengten van telefoongesprekken helderheidsverdelingen van sterren tegoeden op bankrekeningen grootten in bytes van printbestanden de logaritmische verdeling

86 De logaritmische verdeling Uitkomstenverzameling: {1,2,3,4,5,6,7,8,9} kansen: Opgave: Toon zelf aan dat de som van deze negen kansen gelijk is aan 1.

87 Paginagrote advertentie van ah in de dagbladen van 12 juli 2004 Geteld – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % Theoretisch verwacht – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer % – cijfer %

88 logaritmische verdeling vergeleken met geometrische verdeling

89 logaritmische verdeling Vraagstuk –Bereken verwachting en variantie van een logaritmisch verdeelde stochast. – Teken een geometrische en een logaritmische verdeling met dezelfde verwachting in een en dezelfde figuur.


Download ppt "Cursus Probabilistisch Ontwerpen en Statistiek - Betonvereniging 27 September 2005 Pieter van Gelder TU Delft (Fac. Civiele Techniek) ROC ASA Techniek."

Verwante presentaties


Ads door Google