05.09.2013 Views

STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar

STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar

STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

2007-10-08 – sida 13 – # 17<br />

2.3 TOLKNING OCH EXEMPEL PÅ SANNOLIKHETER 13<br />

mer andelen sexor ligga mycket nära 1/6 (om den inte gör det finns anledning<br />

att tro att tärningen inte är helt symmetrisk).<br />

I fallet <strong>med</strong> slantsingling, <strong>och</strong> för den delen kortdragning <strong>och</strong> många andra<br />

enklare slumpexperiment baseras de ofta ursprungligen på någon symmetri<br />

som man tar för givet, t.ex. att krona <strong>och</strong> klave har samma sannolikhet<br />

vid slantsingling eller att alla sidor på tärningen har samma sannolikhet att<br />

komma upp. Sådana sannolikheter brukar sägas vara axiomatiska, dvs sådana<br />

som tas för givet att de gäller (men som ibland kan bevisas statistiskt att inte<br />

gälla, mer om detta i Avsnitt ??). Utifrån dylika axiomatiska sannolikheter<br />

kan erhålla s.k. beräknade sannolikheter, som t.ex. att sannolikheten att få två<br />

klavar på tre slantsinglingar är 3/8.<br />

Beräknade sannolikheter förekommer inte sällan i olika riskbedömningar.<br />

Om t.ex. Statens kärnkraftsinspektion gör bedömingen att risken för en allvarlig<br />

olycka vid en given kärnkraftreaktor under ett år är approximativt 10 −8 ,<br />

så baseras detta på avancerade beräkningar (ibland involverande även simuleringar)<br />

som baseras på ett antal givna förutsättningar. Dessa förutsättningar,<br />

som att ett rör springer läck <strong>med</strong> sannolikheten 0.01 eller att en elledning<br />

går av <strong>med</strong> sannolikheten 0.005, är i sin tur axiomatiska sannolikheter i sammanhanget,<br />

förhoppningsvis väl underbyggda <strong>med</strong> empiri vilka då även kan<br />

kallas skattade sannolikheter. När (axiomatiska eller beräknade) är väldigt<br />

små, vilket ofta gäller vid riskberäkningar, är den frekventistiska sannolikheten<br />

inte lika lätt att tolka. Man kan förvisso i princip föreställa sig att man har<br />

10 8 identiska kärnkraftreaktorer <strong>och</strong> att då i genomsnitt en bör ha en allvarlig<br />

olycka, men det känns ofta svårare att bilda sig en uppfattningen om sådana<br />

sannolikheter. När det gäller små sannolikheter är det ofta mer fruktbart att<br />

relatera olika sannolikheter. Om två i övrigt likvärdiga kärnkraftreaktorer beräknas<br />

ha risk för en allvarlig olycka 10 −8 respektive 10 −7 är ju förstås den<br />

förra att föredra eftersom denna löper 10 gånger mindre risk för allvarliga<br />

olyckor.<br />

Det är inte alltid möjligt att tänka sig att upprepa ett försök många gånger.<br />

En som tror att The Ark vinner Eurovisionsschlagerfestivalen <strong>med</strong> sannolikhet<br />

0.33 tänker nog inte att om tävlingen upprepades många gånger så<br />

skulle The Ark vinna var tredje tävling. Här har man att göra <strong>med</strong> (mer eller<br />

mindre väl underbyggda) subjektiva sannolikheter. Ofta kan dessa tolkas<br />

i termer av odds. Personen som säger att The Ark har 1/3 chans att vinna<br />

Eurovisionsschlagerfestivalen bör anse att det korrekta oddset om man satser<br />

pengar (på att The Ark vinner) är 3 till 1, dvs att man får tillbaka 3 gånger<br />

satsat belopp vid vinst <strong>och</strong> inget vid förlust.<br />

Som sammanfattning kan man alltså säga att sannolikheter grovt sett kan<br />

tolkas antingen som frekventistiska eller subjektiva. Deras numeriska värde

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!