OLASILIK DAĞILIŞLARI
|
|
- Yildiz Yeşil
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 6 OLASILIK DAĞILIŞLARI 6 Ksikli Olasılık Dağılışları 6 Ksikli Uıform Dağılışı 6 Broulli Dağılışı 63 Biom Dağılışı 64 Hyr-Gomtrik Olasılık Dağılışı ( İadsiz Örklm ) 65 Gomtrik Dağılış 66 Ngatif Biom (Pascal) Dağılımı 67 Poisso Dağılımı 6 Sürkli Olasılık Dağılışları 6 Sürkli Uıform(Tkdüz) Dağılış 6 Üslü( Üstl/Ngatif Üstl) Dağılış 63 Gamma v Erlag-k Dağılışı 64 Normal Dağılış 65Stadart Normal Dağılış
2 6 Ksikli Olasılık Dağılışları Bir şas dğişki blli bir taım aralığı içrisid ksikli dğrlr alıyorsa, ksikli şas dğişki adıı alır Bir şas dğişki içi dğişim aralığı v hagi oktalarda asıl yoğulaştığı kousu dağılış kavramıı vrir, hagi yoğulukla yrlştiği is olasılık il ifad dilir Eğr, dağılışı blirly olasılık foksiyou, ksikli bir şas dğişki içriyor v dğişim bua bağlı is, bu foksiyo ksikli dağılışlar arasıda yr alır Olasılık foksiyoları gl olarak il arasıda dğrlr alır da küçük v d büyük dğrlr içi olasılık foksiyou taımsızdır 6 Ksikli Tkdüz (Discrt Uiform) Dağılışı şas dğişki =,,3, taım aralığıda ksikli dğrlrii hr birii sabit olasılıkla alıyorsa ( tüm olasılıkları şit is ), bu durumda olasılık yoğuluğu tüm oktalarda ayı olacaktır Böyl bir şas dğişkii yoğuluk foksiyou f () /,, dd şklid ifad dilir Bu foksiyou şkli y bağımlı olarak aşağıdaki gibidir Bu foksiyo tamsayı dğişklr içi taımlıdır foksiyoudur f ( ) olduğu içi f () olasılık yoğuluk
3 3 Dağılışı bkl dğri, E( ) ( ) ( ) E( ) i i i i Dağılışı varyası, Var = E E = ( )( ) ( ) = 6 4 ( )( ) = Örk: Hrhagi bir zar atılışı(tüm yüzlr şit olasılıklıdır) / 6,,,6 f( ) dh 8 F()
4 4 E f f ( ) ( ) ( ) 6 Bkl dğr, E ( ) 3, 5 Varyas Var ( )( ) 7(5) 35 =9 Broulli V Biom Dağılışları Gl olarak ta bağımsız dmd, başarı sağlama olayı il ilgili dağılışlardır Şas dğişkii bu dağılışa uyum sağlayabilmsi içi aşağıdaki özlliklr sahi olması grkir i) Şas dğişki sadc ayrı özlliğ sahitir ( başarı v başarısızlık ) ii) Hr bir dmd başarı ( yada başarısızlık) olasılıkları daima sabittir ( : başarı olasılığı, q= başarısızlık olasılığı) iii) v q olasılıkları oulasyoa ait özlliklrdir yai aramtrdir iv) Hr bir dm diğrid bağımsız grçklşir ( birbirii gllmy olaylar) +q= olması di il q=- dir 6 Broulli Dağılışı Dm sayısı = içi özl olarak bu dmlr broulli dmlri dilmktdir Eğr = is Broulli Dağılışı söz kousudur başarı sayısıı göstrdiği gör; P(=)= v P(=)=q dur Bu durumda broulli yoğuluk foksiyou; f, f q, d d
5 5 ( i yoğuluk foksiyou y bağlı alamıda) Bu foksiyou şkli y bağımlı olarak aşağıdaki gibidir f() =/ is =q * * f() =6 q=4 6 * 4 * E( ) f ( ) q olduğu içi f() olasılık yoğuluk foksiyoudur q ( ) Bkl Dğr E f ( ) q Varyas E( Var ( ) E( ) ) ( ) f q ( ) q
6 6 63 Biom Dağılışı > dm söz kousu is yai bird fazla birbirid bağımsız Broulli dmlri tolamı biom dağılışı göstrir, başarı sayısı v sayısıı göstrdiğid glly olay vardır Biom dağılışıı yoğuluk foksiyou, başarısızlık sayısı kadar başarı v başarısızlık srisid birbirii,,,, f () q d d Biom dağılışıda is dağılış simtriktir E ( ) f ( ) q ( q) dir Dağılışı bkl dğri,,, 3, ta birbirid bağımsız dğişk olduğuda, E ( ) E( ) E( ) E( ) dir Hr biri broulli bkl dğri olduğu içi, dir dağılışı varyası Var( ) V ( ) V ( ) V( ) q q q q Biom olasılık dağılışı varsayımları: Biom dmlri yaılırk, iadli örklm sistmi gör dmlr tkrarlaır Sbbi is, başarı ya da başarısızlık olasılıkları hr dmd sabit kalmak zorudadır Yai dmlr biribirii gllmmlidir
7 7 Latic d bi:iki, om:trim klimlrid glmsi di il iki trimli alamıda kullaılır Biom dmlrid olayları iki mümkü soucu vardır Bular; başarı, başarısız, sağlam, bozuk vb şkliddir i) Biom dmlrid başarı olasılığı, başarısızlık olasılığı -=q dur v olaylar iki katgoriy ayrılır ii) Dmlr birbirid bağımsız mydaa glir yai, dmlri souçları birbirlrid tkilmz iii) Dmlr daima iadli örklm sistmi uygu şkild tkrarlaır Biom olasılığı blirli dm sayısı içrisid başarı yada başarısızlıkla souçlaa dm sayıları il ilgilir Biom olayıı olasılığı dir v dm kz tkrarladığı varsayımı altıda tam kz başarı mydaa glm olasılığı; m q =,,,, + q = d dolayı q = başarısızlık olasılığıdır Biom açılımı; i i i i q C q i =,,, q q q q o Çok sayıda biom dmlri yaıldığıda bkl frkaslar, q N il blirlir N: dm sayısı : hr dmdki madd sayısı
8 8 Örk: Bir mtal ara iki kz atılıyor v tuğra sayısı başarı olarak varsayılırsa; N q N Tuğra sayısı bkl frkas Olasılık,5,5, Bkl frkas olasılık - -,5 ı ı tuğra sayısı Örk: İki mtal ara 4 kz atılıyor v tuğra sayısı başarı olarak varsayılırsa; 4 4 N q Bkl frkas Olasılık Tuğra sayısı,5,5,5 4, bkl frkas olasılık - * -,5 - * * -,5 I I I tuğra sayısı
9 9 Örk: mtal ara 4 kz atılıyor Hr atılıştaki tuğra sayısı başarı varsayılırsa ( dm sayısı büyütüldü ) N q 4 Bkl frkaslar: Bkl torik frkas v olasılıkları Bkl frkas Olasılık Tuğra sayısı,, 45,44 3,7 4,5 5 5,46 6,5 7,7 8 45,44 9,, Tolam: 4, bkl frkas olasılık 3,3,, tugra s ayısı görüldüğü gibi dm sayısı arttıkça dağılış ormal yakılaşır
10 Örk: Bir çift zar 5 kz atılıyor v tam 3 kz 7 glm olasılığı dir? 7glmsi q = 5 dm sayısı = 3 başarı sayısı Dmlrd 3 başarıı mydaa gldiği yrlr( koumlar ) 5 5! 3 3!! farklı biçimd olur farklı biçim , Örk: Ürtimi yaıla bir maddi % u kusurlu olmaktadır Alıa 5 maddlik bir örkt; (= q=9 =5) a hiç kusurlu olmaması olasılığı (=) 5 5,,9, 5949 b 5 ii d kusurlu olması olasılığı (=5) ,,9, c az 3 üü kusurlu olması olasılığı ( 3) vya = , 3,9, 4,9, 5, 9 =,856 şklid ld dilir
11 Örk: Mtal hilsiz bir ara kz fırlatılıyor a bir kz yazı glmsi olasılığı (= =q=/=5)! 9!,5,5 (5) (5)!9! 9! 9 b hiç yazı glmmsi olasılığı,5,5,5 c az kz yazı glmsi olasılığı =,5,5,5,5 9 (5) (5) (5) ( ) (5) 64Hyr-Gomtrik Olasılık Dağılışı( İadsiz Örklm ) hacimli bir oulasyoda r sayıda özl lma varsa v oulasyoda rasgl alımış s hacimli örk içid bulua özl lmaları d sayısıa hir gomtrik şas dğişki dir v aşağıdaki olasılık dağılışı il ifad dilir d r r d s d s d =,,,mi(s,r) f i Aslıda bu taım klasik olasılık taımı ola taımıa da uymaktadır f i d hir gomtrik şas dğişkii bkl dğri; d d d d d d E i = d dir i d i d
12 Hr bir çkilişt ayrı ayrı l alıırsa özl yada özl olmaya lma çıkması( d ) vya dır Hr bir dm içi durum ayıdır lma içid hr bir biryi çkilm şası / dir v hacimli oulasyoda r sayıda özl lma buluduğua gör hr çkilişt özl lma çıkma olasılığı; i r dir d Ed v s hacimli çkilişt is; r E d s dir Bu formül Biom bkl dğri ola E()= il bzrliği vardır Biomu varyası = q idi, bu bzrlikt d ld dilir r r s Acak burada dmlr yri koularak yaıldığı içi hir gomtrik şas dğişki s içi düzltm trimi kullaılarak d dğişkii varyası; s r r Var d s ld dilir Eğr s = is dmi yri koulu koulmada olması öm taşımaz v düzltm trimi şit çıkar Acak s içi düzltm katsayısı hr zama d küçüktür, ytr ki sağlası s = içi örk oulasyoa şit olacağıda d d=r dir v r sabit olduğu içi bir sabiti varyası dir Hir gomtrik dağılışı şas dğişkii varyası; s şartı V olur Ndi E d r r d s d d s s r
13 3 Var r r d s d r d d d r s s = E d E d d Ed Ed d Ed d Ed Ed s d s s = s s ld dilir Örk: 5 lik bir dstd yri koulmaksızı (iadsiz örklm) 5 kağıt çkiliyor Bu 5 kağıt içid az ta surat olma olasılığı dir? ( =5, r=, -r = 4, s=5, d, d> ) d d d d d d = d d d P( d ) P( d ) P( d ) P( d 5) K S %47 ld dilir = -,5=,473
14 4 Gomtrik V Ngatif Biom (Pascal) Dağılışları r ta başarı içi grkli dm sayısı il ilgili dağılışlardır Yai ici dmd r ici başarıyı sağlama il ilgilidir X şas dğişkii bu dağılışlara uyumuu sağlaabilmsi içi broulli v biom dağılış varsayımlarıı ay burada da sağlaması grklidir 65Gomtrik Dağılış r= başarı sayısı içi dağılışı özl hali gomtrik dağılıştır Başarı olasılığı i sabit olduğu bağımsız broulli dmlrii göz öü alıdığıda dmlr başarı ld dilicy kadar sürdürülcktir Gomtrik dağılışı olasılık yoğuluk foksiyou; y dm sayısı olmak üzr, y ici dmy kadar ici başarı ld tm olasılığıı oyf f (y,r)= y q y,,, dd Dağılışı Bkl Dğri y E( y) yf ( y) yq yq y y y = d y d q ( ) dq y dq q y y 3 q q q q q( q q ) E( y) q
15 5 Dağılışı Varyası q q Var( y) q q ( q) q q q q q Örk : Bir futbolcuu attığı altıyı gol çvirm olasılığı,8 is çalışma sırasıda ilk golü atıcaya kadar altı atışlarıa dvam dilck (=8 q=) a) Bu futbolcuu y=3 ücü atışta ilk altıyı gol çvirm olasılığı y P(3 Atışta gol) = q 8() b)ilk golü atışta sora glm olasılığı ()(8) () (8) c)bu futbolcuu ilk gölü atıcaya kadar atacağı şut sayısıı bkl dğri E() = / = /,8 = 5 olur,5 şutta bir golü gülük hayatta alamlı hal gtirmk içi 5 şutta 4 gol gibi düşüülbilir Örk : Bir işacıı hr atışta hdfi vurma olasılığı sabit v =/3 olduğu biliiyor Arka arkaya yaıla atışlar soucuda hdfi ilk kz vurması içi grk atış sayısı y olduğua gör a) y i olasılık foksiyouu yazıız Py ( ) 33 y, y=,, b) ilk kz ikici atışta vurma olasılığıı buluuz P( Y ) P() c) ilk kz çok bşici atışta vurma olasılığıı hsalayıız P( Y 5) P() P() P(5)
16 6 d) İlk vuruşu ld dicy kadar ortalama kaç atış grktiğii v varyasıı hsalayıız E( y) 5 /3 q /3 V( y) 75 4/9 66 Ngatif Biom (Pascal) Dağılımı r başarı söz kousu is gatif biom (ascal) dağılışı söz kousudur Birbirid bağımsız Broulli dmlri tolamıda r başarı ld dilicy kadar y dmlr dvam dilmsi halid bu dağılış söz kousudur r, başarı sayısı v y-r başarısızlık sayısıı göstrirs, bu srid y r kadar birbirii glly olay vardır Burada y: dm sayısı (şas dğişki) v r: başarı sayısıı göstrmktdir r ici başarıı y ici dmd ld dilm olasılıı vr bu dağılışı olasılık yoğuluk foksiyou; y r r yr q biom y r q f y r yr r=,,3, y=r,r+,r+, (y>=r) y r yr E y y f y q r y r yr y q r dmd y- başarı (biom)
17 7 Dağılışı Bkl Dğri y, y,, y birbirid bağımsız başarıyı göstrdiği gör, gatif biomdaki başarı sayısı r y y dir i O hald E y E y E y E y i r r r E yi r bu dğr, başarı olasılığı ola bir dmd r ici başarı ld dilicy kadar grkli dm sayısıı (y) bkl dğrii göstrir Dağılışı Varyası Var y r Var y i Cov y, y dır bağımsızlıkta dolayı i j Var y r q r q dir i Bu dağılış dm sayısıı başta blirlmdiği durumlarda uygulaır Trs örklm: (ivrs samlig) Örk : Doğa bir çocuğu kız v rkk olmaları olasılıkları şit varsayılarak a Bir aili 5 çocuğuu ilk rkk olması b Bir aili 6 çocuğuu kız olması c Bir aili 5 çocuğuu 3 vya 4 rkk olması olasılıkları dir?
18 8 5 q 5 a) y 5 r P( r ) (5) (5) 6 6 b) y 6 r P( r ) (5) (5) 5 5 c) y 5 r 3,4 P( r 3) P( r 4) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) Poisso Dağılımı Poisso dağılışı hm sürkli hm d ksikli dağılışlarla ilgilidir Bir bakıma biom limitidir, diğr bir bakımda üslü( otial ) dağılışa tml oluşturur Bu dağılışta sürkli v ksikli dğrlr alabilir Biom limiti olarak yaklaşım yaılacak olursa biomda; v f is v b, q taımı yaılırsa is aşağıdaki gçişi yamak uygudur!!! q ( )( )( )( )!!( )! v q olur q ( )( )( )! ( )( )( )! yada! ( ) ( )! ik ik
19 9 : Olasılık hsalaması ist birim zama sayısı : Birim zamada ortalama mydaa gl oisso olay sayısı : olay sayısı f!,,, d d çok küçük olduğuda oisso dağılımı, bioma yakı souçlar vrir Bu dağılışı şkli ya bağlıdır f() f() =5 = Bu dağılımda büyüdükç, dağılım mod a sahitir v aralıklar gişlr, simtrik hal döüşür Dağılışı bkl dğri E () v varyası Var () dır Poisso dağılımıa uyum göstr olaylara örk olarak aşağıdakilr vrilbilir: ) Blli bir sür içid ölüml souçlaa kaza sayısı ) Bir tlfo satralid blli bir zama aralığıda oluşa tlfo hatası sayısı 3) Bir madd tarafıda birim zamada yayıla radyoaktif arçaları sayısı 4) Gökyüzüd uyduya çara gök cismi sayısı 5) Bir sıvıı birim hacmi düş orgaizma sayısı 6) Birim arçada hata sayısı 7) Kita sayfasıdaki baskı hata sayısı 8) Bir bölgd birim zamada grçklş drm sayısı 9) Blli bir sür içid( yıl ) düyada çıka har sayısı ) Uzayda blli bir bölgdki yıldız sayısı gibi saymaya dayalı yrlrd uyguluk göstrir Bu dağılıştaki mydaa gl olay sayıları vya olaylar bir kuyruğa bztilbilirs oisso dağılımıa uyar Bu dağılışı ömli özlliklrid biri Var E dir
20 Poisso sürci varsayımları: ı t ı t t ) t gibi çok küçük bir zama( ala,birim ) aralığıda tam bir olay mydaa glmsi olasılığı t t = ) t aralığıda ya da daha fazla olay olması olasılığı ihmal dilbilir düzyddir t = 3) Ayrık t bağımsızdır zama aralıkları olayları grçklşmsi açısıda birbirid Örk: Bir tlfo satralid saat - arasıda ortalama 3 tlfo glmktdir a d soraki 3dk içid hiç tlfo glmmsi olasılığı dir? b 3 tlfo glmsi olasılığı dir? 3 a) t dk, 5 =3, 5 6 ( )!,3,5,5 6 b) 3,3, 5 3 Örk :Bir işltmi bir cis malda blli bir zama aralığıda satış miktarı oisso dağılımı göstrmktdir t zamaı boyuca tallri az %95 ii karşılaabilmsi içi kaç birim stok buludurulmalıdır s: stok miktarı r: birim zamada ortalama satış : satış miktarı s, 95 = rt
21 s s r t r t! 3 6!,95,95 r = is t = 3 is s =? tk dm yaarak ( itrasyo il ) s 73 buluur Biom dağılışıa Poisso dağılış yaklaşımı Bir işltmd ortala %35 hatalı ürtim il çalışılmaktadır Bu işltmd alıa rastgl örk içid a) Bkl fir miktarı dir? Biom E()= = (),35 = 3,5 Vya λ=35 ortalamalı Poisso dağılışı P() = -35 (35) /! X=,,, b) Rassal sçil ürü içrisid az 3 adt hatalı ürü buluma olasılığı dir? P(>=3) = [ P(=) + P(=) + P(=) ] = 35 [(35) /! + (35) /! + (35) /! ] = = 679
22 6Sürkli Olasılık Dağılışlar Bir şas dğişki blli bir taım aralığıda sürkli dğrlr alıyorsa, sürkli şas dğişki adıı alır v böyl bir dğişki içr dağılışa da sürkli dağılış dir 6 Sürkli Uıform(Tkdüz) Dağılış şas dğişki a b taım aralığı içrisidki dğrlri tümüü alabiliyor v yoğuluk foksiyou sabits, i dağılışı uiformdur Dağılışı yoğuluk foksiyou; f() ı a b f b a ab d d Dağılım (kümülatif-yoğuluk) foksiyo is; F a b a dir F f a a d b a F() - ı ı a b b b b b a E f d d d b a b a b a a a a a b a (drcd momt) dolayısı il olasılık foksiyoudur b
23 3 b E f d d b a b a b b b a a a b a ( b a)( b a) a b b a b a b E f d d b a b a 3 3 b a a b a b ( )( ) a a b a b a a b b a a b 3 3 b a a a b b b a b a Var E E a b 3 Bu dağılış içi i c il d arasılda buluma olasılığı, P(c < < d) = (d c) / (b a) şklid hsalaabilir b a = Bu dağılış simülasyouu tmlii oluşturur Noaramtrik tstlrd H hiotzi gllikl tkdüz dağılımı göstrir Baysçi torid d kullaılmaya başlamıştır Bu dağılışta taım aralığı içidki hr okta şit olasılığa sahitir Örk: f b a a= b =b P( a b) f ( ) d a f() ½ - ı ı
24 4 3/ 5 a) 3/ d 4 3/ b) d c) d d) d ba ) E( ) ( ba) ( ) f ) V ( ) / 3 Tk düz dağılımda okta olasılığı sıfırdır Çükü oktaı alaı yoktur v sürkli dağılımlarda olasılık ala il göstrilir Üslü (Eotial) v Erlag-k, Gamma Dağılışları r ta olayı grçklşmsi kadar gç zamaı olasılığı il ilgili dağılışlardır Dağılışı dğişki zamadır yai sürkli bir dğişkdir, olaylar arasıda gç zamaı dağılışı iclmktdir Uygulama alaları; düstrid bozuk ürtiml karşılaşma v stok sürcid bklm zamaı, vsdir 6 Üslü( Üstl/Ngatif Üstl) Dağılış Bu dağılışları özl bir hali ola( r = ) bir(ilk) olayı mydaa glmsi kadar gç zamaı olasılığı il ilgili dağılış üslü dağılıştır Bu dağılışa tml tşkil d oisso olasılık foksiyoudur Eğr olaylar oisso olasılık dağılımıa uygu bir şkild mydaa gliyorsa v oisso
25 5 varsayımlarıı sağlıyorsa ilk olayı(oisso olayıı) grçklşmsi kadar gç sür (zama) is, (burada aramtrsi ola oisso sürci l alııyor) ı ı sıfır olay (hrhagi bir olay yok) Hiç olay mydaa glmmsi olasılığı(k : olay sayısı, : birim zamada mydaa gl oissio olay sayısı, : oisso olayı mydaa glicy kadar gç birim zama); k k k! olur (k=) yri alımaktadır İlk olayı() blli bir sürsid sora(büyük) mydaa glm olasılığı; X olarak ld dilir X: ilk olayı göstrsi O hald, ilk olayı grçklşmsii (zama) da küçük v şit olma olasılığı is P( X ) Burada ld dil foksiyo gatif üstl dağılışı kümülatif yoğuluk foksiyoudur, yai, dağılım foksiyoudur F d d Burada dağılışı olasılık yoğuluk foksiyoua gçmk içi; df f taımıda yararlaılarak d Birici olayı grçklşmsi kadar gç süri dağılışı ld dilir f : aramtr f() df d d d oissodaki =
26 6 F() aramtrsi büyüdükç ilk olay daha çabuk grçklşcktir v bkl dğr d küçülcktir Dağılışı bkl dğri E( ) f ( ) d d d Dağılışı varyası E( ) f ( ) d d d Var ( ) Örk: Bir fabrikada blli bir dl mydaa gl arızaları sayısı(saatt) arıza mydaa gl oisso dağılışı göstrmktdir Bua gör sabah 8 d itibar ilk arızaya kadar gçck zamaı dağılışı bulumak istirs; f dir v bkl dğri is E dir( arızaya kadar gç zamaı bkl dğri) / Saatt / arıza olursa, hata iki saatt bir olur a) E az saat arızasız çalışması olasılığı; f() =/ 3 4
27 7 d u d du / / / u du u u / du d du d /,5 =,6 dır vya daha kısa bir şkild hsalamak istirs; t = f d (çükü itgral işlmi soucuda f Saatt t t olmaktadır olay (birim zamadaki olay sayısı) = NOT: Bu foksiyoda v ayı birim il taımlı olmaktadır( = saat / bir saattki olay sayısı) () F, 6 Bu tür olasılıkları çözümü içi gllirs, işlm doğruda aşağıdaki gibi hsalaabilir a a f ( ) d P( a) b) E fazla 4 saat arızasız çalışması olasılığı is(yai ilk arızayı 4 saatt öc yama olasılığı); f() =/ 4
28 d F,865,35 4 Bu tür işlmlri gllrsk, doğruda aşağıdaki şkild hsalaabilir, 4 ( ) ( ) b b b P b f d c) ilk arızaı 4 Saat il 5 Saat arasıda grçklşm olasılı ) ( d F F, ,5 5 4 Bu tür işlmlri gllyck olursak aşağıdaki gibi doğruda çözüm ld dilbilir a b b a b F a F ) ( 63 Erlag-k v Gamma Dağılışı ( r ) Bu olasılık dağılımıı tml sürci oisso dağılımıdır ( r ) ta olayı mydaa glmsi kadar gç zamaı olasılığı, ğr olaylar oisso olayları is, r Olay mydaa glicy kadar gç zamaı olasılığı gamma dağılışıa uyar Mtorolojik vrilrd yağış miktarıı dağılışı gibi koularda gamma dağılışı kullaılır Erlag dağılışı olasılık yoğuluk foksiyou;
29 9 ) ( r r f d d Burada gama foksiyou ) (r taımı şöyl açıklamaktadır; ) ( d r r! ) ( r r r özl bir durumdur Erlag dağılışı aramtrlri r v dir r: olay sayıları : oisso dağılımıdaki birim zama aramtrsi : zama( dğişkdir ) kr oisso olasılığı olarak da taımlaabilir Gamma dağılışı, r i ozitif tamsayıları içi gçrlidir Özl bir durum ola r =/ v =/ is ki-kar (chi-squar) dağılımı söz kousudur olur Gamma dağılışıı özl bir halidir, bu dağılış karsl ifadlrl ilgilidir, gammaya azara ömli özlliği v amacı aramtr sayısıı bir idirgmiş olmasıdır v i olasılık yoğuluk foksiyou; f şkliddir
30 3 Diğr bir yaklaşımla, bkl dğr, olaya kadar gç zama d sora olaya kadar gç zama bağımsız gatif üslü r- d sora r olaya kadar gç zama r Buları tolamı ola; r i i E r r ld dilir Bzr şkild varyas; Var r r Örk: Bir mağazada güü blli saatlri dakikada ortalama 4 müştri glmktdir müştri glicy kadar gç zamaı dağılışı dir? = 4 f () 4 r =, ! E 4 Örk: Gamma ( 5, r 6) ) ( ) ( ) (5 ) ( ) a P f d d F (6) (5) i i! i i! 5 i 5 i !! 5! 5 i b) P( ) f ( ) d F( ) 933 i! i
31 3 64 Normal Dağılış X şas dğişkii yoğuluk foksiyou, f Dağılışı bkl dğri(ortalaması) Dağılışı varyası E Var E 3459 v =788 sabitlrdir Not: X şas dğişki, ortalamalı v f() ~ N (, ) şklid kısa göstrimi kullaılır varyaslı ormal dağılıma uyum sağlıyorsa Normal dağılım olasılık yoğuluk foksiyou f()
32 3 f() Normal dağılımda v tkilri Normal dağılış dağılım foksiyou F d P F f d Pa b F b F a F() f() f() F() F(b) F(a) a b a b
33 33 65 Stadart Normal Dağılış (=, =) z Z ~ N(,) P a b F b F a f z z f() - a b -z z z z P a b a b P P( a) P( z z ) a b P z b a F F F( z ) F( z )
34 34 f() a f() Örk: P z 5? z z f() z Örk: P z 83 5 P z
35 z Örk: P z 64 Pz P z z P z P z P z Örk: - z
36 36 Örk: z z z 9 P is z =? z z 45 P z =645 z P(z) ,9 -z z z Örk: X ~ N(=5, =6) is P 8? µ= z P 8 5 P P z 5 P z
37 37 Örk: X ~ N(3,4) is P 4 6? z P 4 6 P3 6 P P z P z P z 5 P z Örk: Bir işltm ömrü ormal dağılıma uya = saat ortalamalı, =3 stadart samalı amullr ürtilmktdir Ürtimd sçil bir amülü ömrüü 9-3 saat arasıda olması olasılığı dir? P 9 3? /3 z
38 38 9 P 3 P z P z P z Örk: Blli bir drst sıava gir öğrcilri ot ortalamaları 6, stadart samaları 5 dir a) 85 il 95 arasıda ot ala öğrcilri oraıı buluuz P P 5 5 P 67 z 33 P z 33 P z b) Hagi otu üstüdki öğrcilr üst % grubua girr? z P b, 6 b 8 z
39 39 P 6 b b 6 P b 6 P z 4 5 b 6 8 b 6 8(5) b=79 5
OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon
6 OLASILIK DAĞILIŞLARI 6.. Kesikli Olasılık Dağılışları 6.. Kesikli Uıform Dağılışı 6... Beroulli Dağılışı 6..3. Biom Dağılışı 6..4. Hyer-Geometrik Olasılık Dağılışı ( İadesiz Örekleme ) 6..5. Geometrik
DetaylıMENKUL KIYMET DEĞERLEMESİ
MENKUL KIYMET EĞERLEMESİ.. Hiss Sdii Tk ömlik Gtirisii Hsaplaması Bir mkul kıymti gtirisi, bkl akit akımlarıı, şimdiki piyasa fiyatıa şitly iskoto oraıdır. Mkul kıymti özlliği gör bu akit akımları faiz
DetaylıTanım : Bir rassal deney yapıldığında bir deneyin sonucu sadece iki sonuç içeriyorsa bu deneye Bernoulli deneyi denir.
BRNOULLİ DAĞILIMI Broulli dağılımı bir rassal dy yaıldığıda yalızca iyi öü olumlu-olumsuz başarılı-başarısız gibi sadc ii souç ld dildiğid ullaılır. Taım : Bir rassal dy yaıldığıda bir dyi soucu sadc ii
DetaylıÜstel Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
..3 SÜREKLİ ŞNS DEĞİŞKENLERİNİN OLSILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLRI Üstl Dağılım Sürkli Üniform Dağılım Normal Dağılım Üstl Dağılım Mydana gln iki olay arasındaki gçn sür vya ir aşka ifadyl ilgilniln olayın
Detaylı5. Ders. Dağılımlardan Rasgele Sayı Üretilmesi Ters Dönüşüm Yöntemi
5. Drs Dağılımlarda Rasgl Sayı Ürtilmsi Trs Döüşüm Yötmi sürkli bir rasgl dğişk v bu rasgl dğişki dağılım foksiyou olsu. Dağılımı dstk kümsi üzrid dağılım foksiyou arta v bir-bir bir foksiyo olmaktadır.
Detaylı7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları
Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıDERS 9. Grafik Çizimi, Maksimum Minimum Problemleri
DERS 9 Grafik Çizimi, Maksimum Minimum Problmlri Bundan öncki drst bir fonksiyonun grafiğini çizmk için izlnbilck yol v yapılabilck işlmlr l alındı. Bu drst, grafik çizim stratjisini yani grafik çizimind
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II
8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet
DetaylıDENEY 5 İkinci Dereceden Sistem
DENEY 5 İkici Drcd Sitm DENEYİN AMACI. İkici drcd itmi karaktritiklrii alamak.. Söüm oraı ζ i, ikici drcd itm üzridki tkiii gözlmlmk. 3. Doğal frka i, ikici drcd itm üzridki tkiii gözlmlmk. GENEL BİLGİLER
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.
06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıHafta 8: Ayrık-zaman Fourier Dönüşümü
Hafta 8: Ayrı-zama ourir Döüşümü El Alıaca Aa Koular Ayrı-zama ourir döüşümü Ayrı-zama priyodi işartlr içi ourir döüşümü Ayrı-zama ourir döüşümüü özllilri Doğrusal, sabit atsayılı far dlmlriyl taımlaa
DetaylıKontrol Sistemleri. Frekans Ortamında Karalılık
Kotrol Sistmlri rkas Ortamıda Karalılık BMGS sistmi siusoydal girdiy cvabı rkas davraışı Doğrusal sistmlrd frkas cvabı davraışı, sistmi harmoik girdi uyguladığı durumdaki düzli rjim cvabı olarak taımlamaktadır.
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 10: Sistem Cevabı
İşar v Sismlr Drs 0: Sism Cvabı Sismi İmpuls Cvabı Lir, zamala dğişmy bir sism v işarii uyguladığıı düşülim v işari lir, zamala dğişmy bir sism uyguladığıda çıkış işari bilimiyrsa, sismi lirlik özlliğii
DetaylıSönümlü Serbest Titreşim
.5.. Söülü Srbs Tirşi Sosza kadar dva d sabi glikli irşilrl grçk hayaa karşılaşılaakadır. Bilidiği gibi, sis irşi harki başladıka bir sür sora hark yavaş yavaş zayıflar. olayısıyla hark dklii aşağıdaki
DetaylıTLE 35128R Serisi CATV Hat Tekrarlayıcılar
TLE 35128R Srisi CATV Hat Tkrarlayıcılar Modl Frkas Badı 5-30 / 47-870 MHz 5-42 / 54-870 MHz 5-65 / 85-870 MHz srisi CATV Hat Tkrarlayıcılar, koaksiyl şbk üzrid bslbilm (30-90VAC) özlliği sahip olarak,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
Detaylıİstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş
İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük
DetaylıBölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Doç.D. Suat ŞAHİNLE Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Olasılık: Eşit saşla meydaa gele tae olayda A taesi A olayı olsu. Bu duumda A olayıı meydaa gelme olasılığı;
DetaylıAKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ
AKT MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ KESİKLİ RASLANTI DEĞİŞKENLERİ & KESİKLİ DAĞILIMLAR. X aşağıdaki olasılık foksiyoua sahip kesikli bir r.d. olsu. Bua göre;. ; x =.. ; x =. 4. ; x =. 5 p X
DetaylıÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI
7 ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI 7.. Niçi Örekleme Yapılır 7.. Olasılıklı Örekleme 7... Basit Şas Öreklemesi 7... Tabakalı Örekleme 7... Küme Öreklemesi 7..4. Sistematik Örekleme 7.. Olasılıklı Olmaya
DetaylıDERS 9. Grafik Çizimi, Maksimum-Minimum Problemleri. 9.1. Grafik çiziminde izlenecek adımlar. y = f(x) in grafiğini çizmek için
DERS 9 Grafik Çizimi, Maksimum-Minimum Problmlri 9.. Grafik çizimind izlnck adımlar. y f() in grafiğini çizmk için Adım. f() i analiz diniz. (f nin tanım kümsi, f() in tanımlı olduğu tüm rl sayıların oluşturduğu
DetaylıTLE 35128R Serisi CATV Hat Tekrarlayıcılar
TLE 35128R Srisi CATV Hat Tkrarlayıcılar Modl Frkas Badı 5-30 / 47-870 MHz 5-42 / 54-870 MHz 5-65 / 85-870 MHz srisi CATV Hat Tkrarlayıcılar, koaksiyl şbk üzrid bslbilm (30-90VAC) özlliği sahip olarak,
DetaylıBağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise
YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıCalculation of Spontaneous Emission Decay Rates of an Electron Moving in a Uniform Magnetic Field
D.Ü.Ziya Gökalp Eğitim Fakülti Drgii 9, 1-17 (007) DÜZGÜN ANYETİK ALANDA HAREKET EDEN GÖRELİ ELEKTRON İÇİN KENDİLİĞİNDEN YAYA YARI ÖÜRLERİNİN HESAPLANASI Calculatio of Spotaou Emiio Dcay Rat of a Elctro
DetaylıDOĞUŞ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK KLÜBÜ FEN LİSELERİ TAKIM YARIŞMASI 2007 SORULARI
DOĞUŞ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK KLÜBÜ FEN LİSELERİ TAKIM YARIŞMASI 007 SORULARI Doğuş Ünivrsitsi Matmatik Kulübü tarafından düznlnn matmatik olimpiyatları, fn lislri takım yarışması sorularından bazıları
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme
Detaylı{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI
OLASILIK HESABI Bu derste, uygulamalarda sıkça karşılaşıla, Olasılık Uzaylarıda bazılarıa değieceğiz ve verilmiş bir Olasılık Uzayıda olasılık hesabı yapacağız. Ω. Ω solu sayıda elemaa sahip olsu. Ω {
DetaylıBir Kompleks Sayının n inci Kökü.
Prof.Dr.Hüsy ÇAKALLI Br Komplks Sayıı c Kökü. hrhag br sab doğal sayı olmak ür, br komplks sayıı c kökü, c kuvv bu sayıya ş ola komplks sayıdır. ( r(cos s olsu v (cos s dylm. Bu akdrd ( [ (cos s] dr v
DetaylıÜSTEL DAĞILIM. üstel dağılımın parametresidir. Birikimli üstel dağılım fonksiyonu da, olarak bulunur. olduğu açık olarak görülmektedir.
ÜSTL DAĞILIM Tanım : X > olma üzr sürli bir rasgl dğişn olsun. ğr a > için X rassal dğişni aşağıdai gibi bir dağılıma sahip olursa X rasgl dğişnin üsl dağılmış rassal dğişn v onsiyonuna da üsl dağılım
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıUFUK ÖZERMAN- 2012-2013 Page 1
- GÜZ P,Q,R fokiolrı poliom olmk üzr d d P Q R d d v P d d Q d P d R P p q dklmi içi P şrıı ğl = okı di ok dir, çözümlri di okıı civrıd şklid rrız. =+-+- +... = = okı; p=q/ P, q= R/ P fokiolrı okıd liik
Detaylıe L e L 2.7.Çözümlü Problemler
.7.lü Prollr 1. Başlagıç ölçü oyu ola ir çuuğu çk dyid ölçü oyu 3 olduğuda çk doğrultusudaki iri şkil dğiştir v grçk şkil dğiştir dğrlrii hsaplayı. Ölçü oyu daha sora 34 uzuluğua ulaştığıda k iri şkil
DetaylıPOLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,
POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x
DetaylıNegatif Binom Dağılımı
Ngatif Binom Dağılımı Brnoulli dnyinin tüm varsayımları ngatif binom dağılımı içind gçrlidir. Binom dağılımında n dnmd adt başarı olasılığı l ğ il ilgilnilirkn, ili ngatif binom dağılımındağ d is şans
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
Detaylı2013 BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI MATEMATİK
03 BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI MATEMATİK A SORU : lim x 8x 9 (x 3) x ifadsii dğri aşağıdaki sçklrd hagisid vrilmiştir? 0 5 7 SORU : cosax x f x foksiyouu x=0 oktasıda sürkli olması içi f(0) ı dğri
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıMAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1
MAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1 şeklinde tanımlanan dağılımın a) Ortalama ve varyans değerlerini bulunuz b) Moment yaratma fonksiyonunu bularak a-şıkkını tekrar çözünüz. Bir tezgahta üretilen
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.
HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
Detaylı{ } { } Ters Dönüşüm Yöntemi
KESĐKLĐ DAĞILIMLARDAN RASGELE SAYI ÜRETME Trs Dönüşüm Yöntmi F dağılım fonksiyonuna sahip bir X rasgl dğişknin dağılımından sayı ürtmk için n çok kullanılan yöntmlrdn biri, F dağılım fonksiyonunun gnllştirilmiş
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıDÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EET305 OTOMATİK KONTROL I Dr. Uğur HASIRCI
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TENOLOJİ FAÜLTESİ ELETRİ-ELETRONİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EET305 OTOMATİ ONTROL I ALICI DURUM HATASI ontrol sistmlrinin tasarımında üç tml kritr göz önünd bulundurulur: Gçici Durum Cvabı
Detaylıdenklemini x=0 adi nokta civarında çözünüz.
dklmii = adi okta ivarıda çözüüz. Rküra bağıtıı DİFERANSİYEL DENKLEMLER UFUK ÖZERMAN y +y +( /6y= ( dklmi içi = oktaıı düzgü tkil okta olduğuu götri, İdi dklmii köklrii bulu v çözü. P( = = = = tkil okta
DetaylıSistem Dinamiği ve Modellemesi
Sitm Diamiği v Modllmi aplac Traformayou v Trafr Fokiyou aplac Traformu : Bir itmi diamik davraışı, o itmi matmatikl modlii ifad d difraiyl dklmlri çözümüd kullaıla bir matmatikl yötmdir. f(t foiyouu aplac
DetaylıİNTEGRAL KONU ANLATIMI ÖRNEKLER
İNTEGRL KONU NLTIMI ÖRNEKLER Ġtgrl lmk, türi ril ir oksio lmk tır d,, d oksio olrk rildiğii =F i istdiğii rslım d içi i cid idsi: d = + dir, hrhgi ir sit df d koģl sğl = F oksio i gör itgrli dir d F içimid
DetaylıKuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri
uyruk Teorisi Ders Notları: Bazı uyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@akara.edu.tr 10 ASIM 2017 11. HAFTA 6 Çok kaallı, solu N kapasiteli, kuyruk sistemi M/M//N/ Birimleri sisteme gelişleri arasıdaki
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıBir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı
5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
Detaylıe sayısı. x için e. x x e tabanında üstel fonksiyona doğal üstel fonksiyon (natural exponential function) denir. (0,0)
DERS 4 Üstl v Logaritik Fonksionlar 4.. Üstl Fonksionlar(Eponntial Functions). > 0, olak üzr f ( ) = dnkli il tanılanan fonksiona taanında üstl fonksion (ponntial function with as ) dnir. Üstl fonksionun
DetaylıNormal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım
Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu
DetaylıMakine Öğrenmesi 4. hafta
ain Öğrnmsi 4. hafta Olasılı v Koşullu Olasılı ays Tormi Naïv ays Sınıflayıcı Olasılı Olasılı ifadsinin birço ullanım şli vardır. Rasgl bir A olayının hrhangi bir olaydan bağımsız olara grçlşm ihtimalini
Detaylı6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e
İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.
DetaylıDÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ
DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ 1 TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyou sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve aakütledeki tüm elemalar dikkate alıarak hesaplaabilir. Aakütledeki tek bir elema dahi işlemi
DetaylıOLASILIK ve ÝSTATÝSTÝK ( Genel Tekrar Testi-1) KPSS MATEMATÝK. Bir anahtarlıktaki 5 anahtardan 2 si kapıyı açmak - tadır.
OLASILIK v ÝSTATÝSTÝK ( Gnl Tkrar Tsti-1) 1. Bir anahtarlıktaki 5 anahtardan si kapıyı açmak - tadır. Açmayan anahtar bir daha dnnmdiğin gör, bu kapının n çok üçüncü dnmd açılma olasılığı kaçtır? 5 6 7
DetaylıESM 406 Elektrik Enerji Sistemlerinin Kontrolü
8. KAALILIK ESM 6 Elktrik Erji Sitmlrii Kotrolü 8. Kouu Amaç v Kapamı Bir itmi ıırlı hr giriş cvabı ıırlı i o itm kararlıdır. Sitm giriş, rfra dğrid vya bozucu dğrd olabilir. Karalılığı diğr bir taımı
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyou sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve aakütledeki tüm elemalar dikkate alıarak hesaplaabilir. Aakütledeki tek bir elema dahi işlemi
DetaylıDers 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar
Ders 2: üme Teorisi, Örek Uzay, Permütasyolar ve ombiasyolar üme avramı üme İşlemleri Deey, Örek Uzay, Örek Nokta ve Olay avramları Örek Noktaları Sayma Permütasyolar ombiasyolar Parçalamalar (Partitio)
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
DetaylıAnaliz II Çalışma Soruları-2
Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II
DetaylıTermodinamiğin Yasaları:
NTR0PĐ trop kavramı, makroskopk görüş açısıda (klask trmodamk), mkroskopk görüş açısıda (statstksl trmodamk) v formasyo görüş açısıda (formasyo tors) olmak üzr, üç şkld l alıablr. trop statstksl taımlaması
Detaylı( ) ( ) Be. β - -bozunumu : +β - + ν + Q - Atomik kütleler cinsinden : (1) β + - bozunumu : nötral atom negatif iyon leptonlar
6.. BETA BOZUUU Çkirdğin pozitif vya ngatif lktron yayması vya atomdan bir lktron yakalaması yolu il atom numarası ± 1 kadar dğişir. β - -bozunumu : ( B 4 4 ( B 4 nötral atom Atomik kütllr insindn : (
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıKesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları
Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları 1 Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir.
DetaylıHava Kirliliği Yönetimi ve Modelleme Çalışmalarında Karışım Yüksekliği. Parametresinin Önemi ve Hesaplanması
Haa Kirliliği Yötimi Modllm Çalışmalarıda Karışım Yükskliği Özt Paramtrsii Ömi Hsaplaması Frhat Karaca, İsmail Aıl Fatih Üirsitsi, Çr Mühdisliği Bölümü, 34500, Büyükçkmc, İstabul (fkaraca@fatih.du.tr,
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıİNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM
17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,
Detaylı= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıİSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)
İSTATİSTİKSEL İOTEZ TESTLERİ (t z testleri) iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. Bu sııfı ot ortalamasıı 75 olduğua iaıyorum. arametre hakkıdaki iaışımızı test etmek içi hiotez testi yaarız.
DetaylıBölüm 5: Hareket Kanunları
Bölüm 5: Hareket Kauları Kavrama Soruları 1- Bir cismi kütlesi ile ağırlığı ayımıdır? 2- Ne zama bir cismi kütlesi sayısal değerce ağırlığıa eşit olur? 3- Eşit kollu terazi kütleyi mi yoksa ağırlığı mı
DetaylıLYS Matemat k Deneme Sınavı
LYS Matmatk Dnm Sınavı. Bir saıı,6 il çarpmak, bu saıı kaça bölmktir? 6. a, b, c saıları sırasıla,, saıları il trs orantılı a b oranı kaçtır? a c 7. v pozitif tamsaılardır.! ifadsi bir asal saıa şittir.
DetaylıFARKLI SICAKLIKLARDAKİ GÖZENEKLİ İKİ LEVHA ARASINDA AKAN AKIŞKANIN İKİNCİ KANUN ANALİZİ
FARKLI ICAKLIKLARDAKİ GÖZEEKLİ İKİ LEVHA ARAIDA AKA AKIŞKAI İKİCİ KAU AALİZİ Fthi KAMIŞLI Fırat Ünivrsit Mühndislik Fakültsi Kimya Mühndisliği Bölümü, 39 ELAZIĞ, fkamisli@firat.du.tr Özt Farklı sıcaklıklara
Detaylı( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri
V MERSİN MATEMATİK OLİMPİYATI (ÜNV ÖĞR) I AŞAMA SINAV SORULARI ( Nisa 8) de ye taımlı, birebir ve örte f ve g foksiyoları her bir içi koşuluu sağlası g( a ) = ve f ( ) ( ) ( ) f = g a 4 = a ise a sayısı
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
Detaylıf n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi
4.2. Pozitif Foksiyoları İtegrali SOU : f ), M +, A) kümeside bulua foksiyoları mooto arta dizisi ve h.h.h. f = f ise f dµ = f dµ gerçekleir. Gösteriiz Bu teorem Mooto yakısaklık teoremide yakısaklık yerie
DetaylıBÖLÜM 2- HATA VE HATA KAYNAKLARI SORULAR ÇÖZÜMLER & MATLAB PROGRAMLAMA
Dpartmnt o Mchanical Enginring MAK 0 MÜHENDİSLİKTE SAYISAL YÖNTEMLER BÖLÜM - HATA VE HATA KAYNAKLARI SORULAR ÇÖZÜMLER & MATLAB PROGRAMLAMA Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ Arş. Gör. Emr DEMİRCİ 7.0.0 7.0.0 MAK
Detaylı: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez
İOTEZ TESTLERİ iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. arametre hakkıdaki iaışı test etmek içi hiotez testi yaılır. iotez testleri sayeside örekde elde edile istatistikler aracılığıyla aakütle
DetaylıAtomlardan Kuarklara. Test 1
4 Atomlardan Kuarklara Tst. Nötronlar, tkilşim parçacıkları dğil, madd parçacıklarıdır. Bu ndnl yanlış olan E sçnğidir. 5. Elktriksl olarak yüklü lptonlar zayıf çkirdk kuvvtlri aracılığıyla tkilşim girrlr.
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre
Detaylı3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler
3. Ders Parametre Tahmii Tahmi Edicilerde Araa Özellikler Gerçek düyada rasgelelik olgusu içere bir özellik ile ilgili ölçme işlemie karş l k gele X rasgele de¼gişkeii olas l k (yo¼guluk) foksiyou, F ff(;
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıKesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları
Kesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları Kesikli ġans DeğiĢkenlerinin Olasılık Fonksiyonları X, şans değişkeni ve, 2,.., n ise bu tesadüfi değişkenin
DetaylıKurumsal Kaynak Planlaması ile Üretim Sistemi Arasındaki Bilgi Alışverişi
. Kurumsal Kayak Plalaması il Ürtim Sistmi Arasıdaki Bilgi Alışvrişi Doç. Dr. Aysi Yltki & Birca Şş EST Erji Sistm Tkolojilri Saayi,İç v Dış Ticart Ltd. Şti.,İstabul ÖZET Çağımızda, ürtim şirktlrii global
DetaylıÖğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı
Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar
DetaylıMagnetic Materials. 4. Ders: Paramanyetizma-2. Numan Akdoğan.
Mgntic Mtrils 4. Drs: Prmnytizm-2 Numn Akdoğn kdogn@gyt.du.tr Gbz Institut of Tchnology Dprtmnt of Physics Nnomgntism nd Spintronic Rsrch Cntr (NASAM) Kuntum mkniği klsik torinin özlliklrini dğiştirmdn,
Detaylı