5.1 Olasılık Tarihi Temel Olasılık Kavramları
|
|
- Dilara Nilüfer Şeker
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu (Şartlı) Olasılık 5.9. Koşullu Olasılıkta Çarım Kuralı 5.0. ayes Teorem 5.. ağımsızlık: 5.. Olasılık Foksyoları 5.3. Keskl Rasgele Değşke Olasılık Dağılımı 5.4. Sürekl Rasgele Değşke Dağılımı 5.5. eklee Değer (Exected Value) 5.6. Varyas Ek. Saymaı Temel Presler
2 5. Olasılık Tarh Şasa bağlı olaylar 7. yüzyılda bu yaa yoğu olarak celemektedr. Ülü fzkç Galle fzksel büyüklükler ölçüm hatalarıı celemş ve bu hataları şasa bağlı olduğuu varsayarak hatalrı olasılığıı hesalamıştır. yı yüzyılda sgorta hesaları yaılmaya başlamış ve doğal olayları kauları oluşturulmaya çalışılırke şasa bağlı olayları aalz ç olasılık hesalamalarıa başvurulmuştur. u amaçla şasa bağlı olayları alaşılması bast modeller kurulurke şas oyularıda yararlaılmıştır. Moder olasılık teoroso 650 lerde Pascal, Fermat, ve Huuyges çalışmaları le oluşmaya başlamıştır. u çalışmalar oyu teoroso, olasılık kavramları ve beklee değer gb kavramları doğmasıa sebe olmuştur. 6. yüzyılı solarıa doğru eroull büyükm sayılar kauu ele almıştış ve satlamıştır. 7. yüzyılı başlarıda De Movre ormal veya Gauss teorem bulmuştur. 7. yüzyılı ortalarıda tbare Lalace ve 8 yüzyılı başlarıda Gauss ve Posso u olasılık teorse çok katkıları olmuştur. Lalace merkez lmt teorem satlamış. Gauss ormal kauu daha cdd olarak ele almış ve e küçük kareler yötem gelştrmştr. 8. yüzyıl ve 9. yüzyılı başları olasılık teors e yoğu gelştğ döem olmuştur. u döemde olasılık teors brçok alada uygulamaya başlamıştır. 9. yüzyılda Tchebyhheff ve Markov olasılık teorse daha moder br alam getre çalışmalarda buludu, 0 yüzyılda se Kolmogorov, Fsher Nevma ve Cramer bu alada büyük katkı sağlamış blm adamlarıdır. 5.. Temel Olasılık Kavramları Gülük hayatta olasılık, gelecektek br olay ç breyler umutlarıı, bekletler br ölçüsüdür. u taıma göre br olayı ortaya çıkma olasılığıı farklı breyler değşk umutları olduğu varsayımıda geelleştrmek mümkü değldr. uda ötürü bu taım blmsel br temel oluşturmaz. r olayı gerçekleşme olasılığı, olayı gerçekleşmes ç uygu haller tüm olaaklı hallere oraıdır. Fzksel ve sosyal br olguu kes olarak belrlemes olaaksız da olsa, bu tür olgular yeterce gözledklerde belrl br düzeler oldukları sataablr. u düze matematksel fades elde etmek, olguları gerçekleşmese lşk yargılarımızı, öermelermz sayılaştırmak olasılık teors suduğu araçlarla olaaklıdır. astçe fade edersek olasılık, rastlatısal br olguya lşk br öerme
3 3 kese yada olaaksıza e kadar yakı olduğuu göstere br sayıdır. 0 olaaksızı se kesleşmey smgeler. Olasılık, objektf yötemlerle ve/veya sübjektf süreçte hesalaablr. r olayı sübjektf olasılığı, daha öcek k taım da olduğu gb yalızca objektf yötemlerle değl, sübjektf yargılarıı da hesaba katıldığı ve söz kousu olayı geçerllğe ya da olablrlğe lşk verle ve vere kş olayı gerçekleşmese lşk kşsel güve dereces göstere [0, ] aralığıda reel br sayıdır. Sübjektf taım, yasaya lk kez sürülecek ola br ürüü % 5 lk Pazar ayı alması, 05 yılıda br meteoru düyaya çarması ya da 0 yıl çersde Kuzey aadolu fay hattı üzerde merkez üssü İstabul u güey ve 7 büyüklüğüde br derem olması gb gelecekte gerçekleşecek olayları olasılığıı hesalamada kullaılablr. Olasılıklar tay edlrke objektf ver ve veya sübjektf yargıya başvurulur. Öreğ br ürüü Pazar ayı ç olasılık hesalarke, gelecektek müşter bekletler gb sübjektf verler yaı sıra geçmştek bezer ve rak ürü grularıı Pazar ayları gb objektf verler brleştrerek olasılıklar tay edeblrler. cak başvurdukları krterlere, blg brkmlere ve yeteeklere göre farklı hesalama modeller farklı olasılıklar vereblr, bu edele bu taım sübjektf olasılık kavramı le fade edlr. Taım : r olayı meydaa gelme şasıı sayısal değere olasılık der ve le gösterlr. Olasılık 0 aralığıda değerler alablr. Kes olaylarda %00 meydaa gelme olasılığı dr. Taım : Eğer adet deemede başarı sayısı s ve lm ke başarıı s frekası s/ bell br lmte ulaşırsa, bu değere (s/) o deeme başarı olasılığı der. Taım 3: Eğer br olay s defa gerçekleşr ve f defa gerekleşmezse ve eğer s+f kadar olayı hes eşt şasa sahse bu olaylardak s başarıı olasılığı ve s + f u taımda başarısızlık olasılığı f q olur. s + f
4 4 s f + q + elde edlr ve bu souç geelleeblr. s + f s + f Taım 4: Verle br deey mümkü ola bütü souçlarıı oluşturduğu S kümese örek uzay der. Taım 5: İster deemede, ster doğruda elde edle verlere olay der. u olaylar brer örek oktası olarak le gösterlr. oluşur. u edele E ( evet ) le gösterlrse; Tek zar atılışıda gelmes E gelmes E.. 6 gelmes E 6 tek sayı gelmes 4 de küçük gelmes E ler brer olaydır ve ve se brkaç olayı ( ) E : bast (elemeter) olaylar,: brleşk olaylar olarak adladırılır. E brleşmesde Örek : Deey : Tek zar atılışı Örek Uzayı : S {,, 3, 4, 5, 6} r başka gösterm se : S { E, E, E, E, E, E } { } E { } {} E {} {} 5 E {} E E ast olaylar E5 6 Olayı: Tek zar atılışı deey soucuda tek sayı gelmes Olayı: Tek zar atılışı deey soucuda 4 de küçük sayı gelmes {, 3, 5} {,3,5} {,, } {,,3} E E E rleşk Olaylar E E E 3
5 5 Taım 6: u olaylar okta setler oluştururlar ve her bast olay ( E ) ç br okta vardır ve bular örek oktası adıı alırlar. Örek oktalarıı oluşturduğu sete( uzaya ) örek uzayı (S) delr. Örek uzayıı gösterm 3 bçmde olur:. Lsteleme Örek: Deeme br metal ara le yaılırsa; { Y T} S, örek uzayıda k okta var.. Ve dyagramı S.E.E 6.E 3.E E 5.E 4 3. ğaç dyagramı ğaç dyagramı çoğulukla brde çok brlkte veya ardışık gerçekleşe olayları göstermde daha yararlı olur. Örek: Deeme k metal ara le yaılırsa; {( Y, Y )(, Y, T, )(, T, Y ), ( T T )} S, Y YY I Y T T Y YT TY T TT
6 6 Taım 7: oş küme le örek uzay S de brer olaydır. olayıa olaaksız olay, S olayıa da kes olay der. r set çde tüm elema ya da olayları olasılıkları tolamı dama; E ve ) ( ) ) 0 ( E ) dr. Örek uzayı ( set ) S le gösterlrse; { E E } S,,..., E ( E ) ( E ) + ( E ) + + ( )... dr. E Örek: Deeme k zar le yaılırsa örek uzayı {(, );,,,...,6} S j j {(, ), (,), (,3 ),..., (,6), (, ),...,..., ( 6,6) } S şeklde oluşturulur. Taım 8: r örek uzayıda taımlaa olaylar brbr egelleyeblecek telkte olablr. rbr egelleye olaylar ( mutually exclusve ), ayı ada gerçekleşmes mümkü olmaya olaylardır. (ayrık olaylar: dsjot) Örek: r basketbol müsabakasıı soucuda takımlar açısıda 3 durum söz kousudur: Mağlubyet M Galbyet G eraberlk S { M, G, } Olaylar değşk şlemler le brleştrlerek ye olaylar elde edlr. ), ya da şeklde okuur ve ( x x x ) bçmde gösterlr. ), ve şeklde okuur ve ( x x x ) bçmde gösterlr. 3) - veya!, le farkı şeklde okuur ve ( xx x, ) bçmde gösterlr. 4), değl şeklde okuur. ı S ye göre tümleyedr ve
7 7 ( x x S, x ) bçmde gösterlr. Taım 9: Örek uzayıda k olayda herhag br gerçekleşmes söz kousu se k olayı oluşturduğu alt sete bu olayları brleşm( uo ) der ve E ve E gb k olayı brleşm E E şeklde gösterlr. Tek zar atılışıda; çıkablecek souçları kümes örek uzay olu { E, E E } S dr. ve olayları aşağıdak gb oluşturulmuş olsu:,..., 6 { E, E, E 4 } { E, E 5 } { E, E, E E } 4, 5 S ı ı ı ı ı * * * * * {} tersecto( arakest ) rbr egelleye olaylar ç kesşm: E E φ dr. j E : :,..., tümü E E E... E E ler herhag brde yer ala oktaları E E E... E E ler hesde ortak ola oktalar
8 8 Örek: Çft zar atılışıda üst yüzler tolamıı 6 gelmes olasılığı S { 36 okta var } I. II. ( 6 ) 5 36 r metal ara atılışıda; { Y T} S, zar zar Örek: Y ve T gelmes eşt olasılıklıdır varsayımı altıda, ya metal ara hlesz se, karşılıklı bağımsız bu k soucu meydaa gelme olasılıkları 0,5 dr. NOT: r olayı olasılığı ölçülürke, olaaklı souçlarda oluşa br oulasyo ya da set ( örek uzayı ) düşüülmeldr. Örek: İk metal ara atılışıda; {( T, T )(, T, Y )(, Y, T )( Y Y )} S, ( T, T ) YT 4 (, ) Örek:,,C gb değşk ırkta üç at yarışıyor. ı kazama olasılığı k katı; k de C k katıdır. Her br ),),C) kazama olasılıklarıı buluuz. C) dyelm. ) ; )4 dr. Tüm olasılıklar tolamı olacağıda ++4 /7 )4/7 )/7 C)/7 Taım 0: Şasa ağlılık yı koşullar altıda tekrarladığıda dama ayı soucu vermeye, bu edele de determstk( kes ) olmaya deeylere şasa bağlı deey der. Taım : Şas değşke: r değşke acak, taım aralığıdak br değer bell br olasılık değer le alabldğde şasa bağlı br değşkedr.
9 9 x x x Px ( ) Px ( ) Px ( ) 0 Px ( ) Px ( ) 5.3. Deeysel Olasılık Olasılığı dğer br satama yolu çok sayıda deeyler yamakla da mümküdür ve olayı souçları defalarca gözlemler. u şeklde elde edle başarılı olay sayısıı tolam deey sayısıa oraıa deeysel olasılık der. Şasa bağlı br deey ayı koşullar altıda f keza tekrarlaırsa, bu deeyde lglele olaya at souç (sıklık) sayısı f a olsu. Deey sayısı yeterce tekrarlaırsa bu oraıı belrl br değere vardığıda durağalaştığı görülür. İlglele bu a olayıı gerçekleşme olasılığı ( a) lm a f f bçmde fade edlr. cak gerçekte br olayı ortaya çıkma olasılığıı bulmak ç Taım 0 dek yolu zlemek zordur çükü lmt her zama taımlı olmayablr Temel olasılık Teoremler ) ( x) ; x olayıı olasılığı gerçek br sayıdır. ) ( x) 0 se ( ) ( ) + ( ) 3) φ
10 0 oulasyo olasılığı dr. 4) E ( E ) ( u) φ 5) ( ) 0 se ( ) ( ) 6) ( ) ( ) + ( ) ( ) 0 olduğuda ( ) ( ) dır. 7) ( ) ( ) + ( ) ( ) 0 se k ( a k) + ( b k) a + b k + k ( ) ( ) + ( ) ( ) cak ( ) 0 ( ) ( ) + ( ) dr. se bağımsız k olay söz kousudur ve
11 8) ) ( ) ( S φ ) ( ) ( S 9) ve k olay olsu. u durumda ( ) veya ) ( ) ( ) ( ( ) 0) E E, olayıı tamamlayıcısı olu ( ) ( ) E E dolayısıyla da ( ) ( ) E E dr. Çükü; ( ) ( ) ( ) + + E E S E E S ) ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( + azı özellkler : C C ) ( ) ( C C ) ( ) (
12 ( C) ( ) ( C) ( C) ( ) ( C) De Morga Kauları Eğer,,... kşer kşer ayrık olaylar se... ) ( ) + ( ) ( ( ) Taım : Eğer P ( ) ). ) se le bağımsız k olaydır. ks halde k olay bağımlıdır Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: Eğer olaylar bağımsız seler ya ve brbr egellyorsa { } φ ( ) 0 (temel olasılık teoremler 3) ( ) ( ) ( ) + Örek: tlarla lgl öreğe döersek veya C atıı kazama olasılığı edr? C))+C)/7 + /7 3/7 Eğer olaylar bağımlı se ya ve brbr egellemyorsa
13 3 ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) + ( ) ( ). ( ) Örek: r sııfta 0 erkek 0 kız öğrec vardır. Kızları ve erkekler yarısı syah gözlüdür. Örek olarak alıa br öğrec br erkek veya syah gözlü olması olasılığıı hesalayıız. Öğrec erkektr Öğrec syah gözlüdür. Öğrec erkek veya syah gözlüdür. 0 5 P ( ), P ( ) P ( ) P ( ) P ( ) + P ( ) P ( ) ağımsız üç olayı olasılığı ( C) ( ) + ( ) ( C) + Karşılıklı bağımlı üç olayı olasılığı
14 4 d + g C e + g C f + g C a d + e + g + b d + g + f + c f + e + g + d + e + f + [ ( )] [ ( )] [ ( )] g ( ) a + b + c a + b + c C ( ) + ( ) + ( C) ( d + g) ( e + g) ( f + g) + g ( ) ( C) ( C) + ( C) ( ) ( ) ( ) ( ) C C + C u souç 3 de fazla olaylar ç de geelleeblr. P ( ) ) P ( ) P ( ) j j + P ( ) P ( ) + j k j k m j k j k m 5.6. Olasılığı çarım kuralı: ağımsız olaylarda: ve gb k olay varsa ve bular bağımsız se ( ) ( ) ( ) dr.
15 5 Örek: 5 lk br destede yere koularak yaıla çeklşlerde lk kartı kız, kc tek sayılı olma olasılığı ( KZ KU) ( KZ). KU) ( ) ağımlı olaylarda: olayıı soucu y ya da olayıı soucu yı etkledğ durumlar da söz kousudur ve brbr egellyorsa olmaz. ( ) ( ). ( ) ( / ) / 0 ( ) ( ) Örek: r okulu öğrecler %5 matematkte, %5 kmyada ve %0 u hem matematkte hem kmyada başarısızdır. Rassal olarak alıa öğrec )Kmyada zayıf se, matematkte de zayıf olması )Matematkte zayıf se kmyada da zayıf olması )Kmyada yada matematkte zayıf olması olasılıklarıı ayrı ayrı hesalayıız. MMatematkte zayıf öğrecler KKmyada zayıf öğrecler. ) ) PC ( M) 0.0 PMC ( ) PC ( ) PC ( M) 0.0 PCM ( ) PM ( ) ) PM ( C) PM ( ) + PC ( ) PM ( C) Örek: r bakada yaıla br araştırmada her 5 kadı müşterde 3 üü (), her erkek müşterde () kred şlem ç bakaya geldğ test edlmştr. Her k olaya lşk )3/5 )/ )3/0 olasılıkları verldğe göre ) U) v) ) ) P (), P () v) ) ) ) v) ) ) U))+)- )
16 6 ) 3 P ( ) P ( ) 5 5 ) ( ) v) ( ) P ( ) ) P ( ) 8 P ) P ( ) P ( ) + P ( ) P ( ) P ) ) ) v) ( ) 3 P ) ) ) 0 0 v) ( ) ( ) ( ) P ( ) 3 7 P ) Değl ağıtısı: r olayıı meydaa gelme olasılığı ( ), ayı olayı meydaa gelmeme olasılığı se ( ' ) le gösterlrse; ' olayı, olayıı meydaa gelmemes durumudur. u k olay arasıda şu lşk mevcuttur. ( ) + ( ' ) ( ' ) ( ) veya ( ) ( ' ) dür. Örek: 5 lk br deste kağıtta çekle 5 kağıt çersde, e az tae tek sayı buluması olasılığı edr? u deeyde 5 lk destede 5 kağıtlık br alt set seçm söz kousudur. 5 lk destede beşerl kart gruları sayısı 5 dr. 5 5 lk destede, (5-0)3 tae tek sayılı kart dışıda kart vardır. O halde tek sayılı bulumama durumuu çere alt setler se E az tae tek sayılı buluma olasılığı 3 dr. 5 ( x ) ( x ) + ( x ) + ( x 3) + ( x 4) + ( x 5) ( ) x 0 dr.
17 7 O halde f f ( ' ) dr ve ( ) temel olasılık teoremde 3 5 olarak buluur. 5 5 Örek: Üç kutu ve çdekler aşağıdak bçmde verlmştr. I. kutu 0 amul 4 ü bozuk II. kutu 6 amul bozuk III. kutu 8 amul 3 ü bozuk Kutularda br rastgele seçlyor ve bu kutuda br amul alııyor. u amulü bozuk olması olasılığı edr? urada k deeylk br ser var: ) üç kutuda br seçmek ) seçle kutuda bozuk ya da sağlam amul çekmek /3 I /5 3/5 S (/3).(/5) /3 /3 II /6 5/6 S (/3).(/6) 3/360 III 3/8 (/3).(3/8) 5/8 S Örek: I. ve II. torbadak toları sayısı aşağıdak gbdr. Rastgele çekle br tou, a. S olması b. olması c. M olması d. S veya olması e. S veya veya M olması olasılığı edr?
18 8 6 8 S I S II S I) S) + II) S) a. ( ) ( ) ( ) b. ( ) [ ( I ) ( II ) ] c. ( M ) [ ( I M ) ( II M )] veya 5 8 [ ( S) ( )] ( M ) d. ( S ) { [( I S ) ( II S )] [ ( I ) ( II ) ]} ( S ) ( M ) veya e. ( S M ) ( S ) + ( ) + ( M ) 5.8. Koşullu (Şartlı) Olasılık S örek uzayı çde E herhag br olay olsu. (E)>0). E olayıı gerçekleştğ bldkte sora, k bu durumda ye örek uzayı E ye drgemş olur ve bua drgemş örek uzayı da der, olayıı gerçekleşmes olasılığı ya da br başka deyşle E olayı gerçekleşt se ı koşullu olasılığı /E) le gösterlr.
19 9 PE ( ) PEP ( ) ( / E) P ( E) P ( / E) PE ( ) Örek: İk zar brlkte atılıyor; tolam 6 gelmşse zarlarda br gelmes olasılığı edr? E { tolam 6} {(,5),(,4),( 3,3 ), ( 4,),( 5, )} { zarlarda br } {(,4),( 4,) } E {(,4),( 4,) } P ( E) /36 P ( / E) PE ( ) 5/36 ( E)' elemasays / E) E' elemasays Souçlar: P ( E) / E) E) P ( E ) E / ) ) da yazılablr. Taım 3: oole eştszlğ,,..., br S örek uzayıda olaylarsa P ) dr Koşullu Olasılıkta Çarım Kuralı P (... ) P ( ). P ( / ). P ( / ) 3 P ( / )
20 0 Örek: r kutuda adet arça vardır. uları 4 taes arızalıdır. Kutuda 3 tae arça arka arkaya (yere komada) çeklyor. Çekle üç arçaı da sağlam olması olasılığı edr? rc arçaı sağlam olması olasılığı: 8/ rc sağlam kalmak koşuluyla kcs sağlam olması olasılığı 7/ İlk ks sağlam olmak koşuluyla üçücüsüüde sağlam olması olasılığı 6/0 dur. Çarım teorse göre I II III) I) II / I) III / I II) Örek : İçde 40 tae stadarda uygu, 0 tae se stadarda uygu olmaya arça bulua br kutuda a) İadel b) İadesz örekleme le arça alııyor. arça bozuk. arça bozuk gösteryor se ) ve ) e olur? a) )/5) b) )/5 ve /E)9/49 P ( / E ) 0 / 49 ya burada veya. ) P ( / ) )>0 ). ) P ( / ) )>0 şeklde yazılablr. ve burada da ) P ( ) / ). ) çarım kuralıa uygu yazılablr. Örek: r fabrkada bulua 0 tae make özellkler aşağıdak gbdr. Marka Tolam Ye Esk 3 Tolam Makelerde br şasa bağlı olarak çekldğde a) Make ye olması b) Make makesde olma olasılığı c) Ye olma olasılığı
21 d) Make ye olduğu blyorsa buu makesde olma olasılığı edr? a) Y)7/0 b) )6/0 c) Y)4/0 d) /Y) Y)/Y)4/7 şeklde hesalaır. Örek: I. torbada to çeklyor ve II. torbaya kouyor. II. torbada çekle tou beyaz olması olasılığı edr? : II. torbada çekle tou beyaz gelmes : I. torbada çekle tou beyaz ve II. torbada çekle tou beyaz gelmes C: I. torbada çekle tou syah ve II. torbada çekle tou beyaz gelmes : I. torbada çekle tou beyaz gelmes C : I. torbada çekle tou syah gelmes +C... ().... () C C.... (3) ( ) ( ) ( C) ( C) 0 ( ) + ( C ) + ve C brbr egelleye olaylar ( ) ( / ) + ( C ). ( / C ).. 3 veya dğer br çözüm yolu olayları tümüü taımlamakla mümküdür
22 : beyaz gelmes :,,3 S : syah gelmes olaylar ( E ) I. torbada çekle to II.torbada çekle to olasılığı ( E ) E /3.//6 E /6 (*) 3 E 3 /6 (*) E 4 /6 (*) 3 E 5 S /6 (*) 3 E S S /6 6 5 : II. torbada çekle tou beyaz gelmes ( ) 6 Örek: 5 lk br skambl destesde br kart çekl dışarıda bırakıldıkta sora kc kart çeklyor. : k kartta br as, dğer 0 lu olması : brc kartı as, kartı 0 lu olması C: brc kartı 0 lu, kc kartı as olması : brc kartı as olması : kc kartı 0 lu olması C : brc kartı 0 lu olması C : kc kartı as olması + C ( C) 0 + C.C ( ) ( ) ( / ) ( C ). ( C C ) + /
23 3 Örek: de 0 a kadar umaralamış kartlarda k tae örek seçlyor. Tolamı tek sayı olma olasılığıı hesalayıız. )İk kart beraber çeklmşse, )rc çekl yere komada kc çeklmşse, )rc çekl yere kouldukta sora kc çeklmşse, ) 0 45 mümkü durum vardır. Tolamı tek olması ç br kartı umarası tek se ötek çft olması gerekr. 5 tae tek, 5 tae çft sayı olduğu ç, tolamı tek ola tae sayı kls vardır. P )0 990 mümkü durum vardır, tae, lk çft kcs tek tae de lk tek kcs çft ola sayı kls vardır; ya uygu haller sayısı dr ve P )Çekle tekrar koymak şartıyla arka arkaya çekle kart ç değşk durum vardır. ) c soruda olduğu gb tolamı tek sayı vere kller mktarı dr ve P Örek: a) rdı arda çekle (adesz) 3 tou M olması olasılığı PM ( M M3) PM ( ). PM ( M) PM ( 3 M M) b)iadel çeklş olursa koşul ortada kalkar, PM ( M M3) PM ( ). PM ( ) PM ( 3)
24 ayes Teorem S örek uzayıı br artsyouu oluştura E,E,...E olaylarıı göz öüe alalım; u olaylar kşer kşer ayrıktır ve hes bleşm S kümese eşttr. Dğer herhag br olay olsu. ( ) S E E... E urada E (( E ) ( E ) φ ) ( E ) ( E ) ( E )... kümeler kşer kşer aralarıda ayrıktır. P ( ) PE ( ) + PE ( ) PE ( ) Çarım kuramıı uygulayarak PE ( ) PE ( ) P ( / E) yere koyduğumuzda P ( ) PE ( ) P ( / E) + PE ( ) P ( / E) PE ( ) P ( / E) Öte yada, E ya göre şartlı olasılığı PE ( ) PE ( ) PE ( / ) P ( ) PE ( ) P ( / E) + PE ( ) P ( / E) PE ( ) P ( / E) PE ( ) PE ( ) P ( / E) yere koyduğumuzda PE ( ) PE ( ) P ( / E) PE ( / ) P ( ) PE ( ) P ( / E) + PE ( ) P ( / E) PE ( ) P ( / E) elde edlr. ua ayes Teorem der. Taım 4: ayes Teorem Olayı souçları bell ke ede,sebe, kayak bulmak ç kullaıla olasılıktır. maç olayıı olasılığıı bulmak yere bu olayıı meydaa geldğ
25 5 örek uzayıı alt kümelerde herhag bre at olasılığı hesalamasıdır. Örek uzayı arçalara ayrılmıştır ve olayı bu uzayda taımlamıştır. E E E E E taşıya ayrık olayları olasılıkları; S (örek uzayı) ve E )>0 özellkler P ( E ) / E ) E ) / )>0 şeklde buluur. / E ) E ) Örek: r fabrkada üretle mamüller %50 s makesde, %30 u makesda, %0 s de C makesde üretlmektedr. u makelerdek üretmde dak %3 ü, dek %4 ü ve C dek %5 bozuk olduğu blmektedr. a) u mamullerde rastgele olarak alıa br taes bozuk olması olasılığıı hesalayıız b) Rastgele olarak alıa mamülü bozuk çıktığıı düşüürsek, bu mamülü makesde üretlmş olması olasılığı edr? a) r mamülü bozuk olması olayıa X dersek P ( X ) ) X / ) + ) X / ) + C) X / C) b) ( 0.5)( 0.03) + ( 0.3)( 0.04) + ( 0.)( 0.05) PPX ( ) ( / ) P ( / X) PPX ( ) ( / ) + PPX ( ) ( / ) + PCPX ( ) ( / C) ( )( )
26 6 Örek:r şrket yöetcs kadrosua çalışalarıda br atamasıı yaacaktır. r kşs başvurursa ş elde etme şasıı e kadar olduğuu merak etmektedr., arkadaşı başvurmazsa ş elde etme şasıı 0,75 olduğuu, başvurursa şasıı /3 olduğuu düşüüyor. arkadaşı şe başvurma şasıı /5 olduğuu düşümektedr. u durumda ı yöetc kadrosua atama olasılığıı buluuz. roblem çözelm: olasılık 33 ı ataması). +. 0,583 buluur. Olaylar taımlayarak C{ ı şe alıması} D{ şe başvurması} olsu. 3 3 PC ( / D ), PC ( / D), PD ( ), P.( D ) olduğuda stee PC ( ) PC ( D) + PC ( D ) PD ( ). PC ( / D) + PD ( ). PC ( / D ) , Örek: r fabrkada 3 ayrı makede üretm yaılmaktadır. I. make II. make katı, II. ve III. makelerde se eşt mktarda üretm yaılmaktadır. I. ve II make üretmlerde 0.0, III. make üretmde se 0.04 lük hatalı ürü elde edlmektedr. u tezgahlarda br güde üretle arçalar tolaarak rassal br seçm yaıldığı zama bu arçaı hatalı olduğu görülürse, buu I. makede üretlmş olma olasılığı edr? : arçaı hatalı olması E :. makede üretlmes E :. makede üretlmes E 3 : 3. makede üretlmes, şeklde gösterlrse. P ( E ) P ( E ) 4 P ( E3 ) 4
27 7 P ( / E) PE ( ) PE ( / ) P ( / E) PE ( ) + P ( / E) PE ( ) + P ( / E) PE ( ) ( ) ( ) + ( ) + ( ) y., bozuk arçaı I. makede üretlmş olma olasılığı %40 dır. urada kullaıla E ) olasılıklarıa deey öces (ror) olasılık ve E /) olasılığıa se deey sorası (osteror) olasılık der. ayes teoremde deey sorası olasılık deey öcek olasılıkta daha geçerldr. Deeyler tekrarlaarak, her br olay ye tekrarda deey sorası olay, deey öces gb kabul edlerek zcrleme olarak gerçek olasılığa yaklaşılır. Parça bozuk se II.makede gelme olasılığı? PE ( / ) P ( / E) PE ( ) 0.0(/ 4) P ( / E) PE ( ) 0.0(/ ) + 0.0(/ 4) (/ 4) Örek: I. kutuda II. kutuya br to kouyor. II kutuda to çeklyor. a) Çekle to sarı se I.K çekl II.K koa tou kırmızı olma olasılığı edr? 4K K S 3S 5S I II IK.IIKK to kımızı/ii KÇT sarı)? IIKÇT sarı IKÇIIKK to kımızı IKÇII KK to sarı P ( ) 4 7 P ( / ) 5 8 P ( ) P ( / ) 5 /.4 ) ) P ( / ) 8 7 / ) ( ) ( / ) ( ) P + P P
28 8 b) Çekle to sarı se I. K çekl II. kutuya koa tou sarı olma olasılığı edr? 6 3 /. ) ) P ( 8 7 / ) ( / ) ( ) ( / ) ( ) 5. 4 P 6. 3 P + P P P ( / ) + / ) Örek: Hoda Ford Fat grdğ yarış kazadığı yarış H/kazadı)? 5.. ağımsızlık: Souca lşk olasılığı dğer olayları soucuda etklemeye ve oları etklemeye olaylar bağımsızdır. r deemede br olayı meydaa gelmes veya gelmemes öbür deemedek olayları olasılığıı etklemedğde veya olarda etklemedğde bu olaylar bağımsız olaylardır. Eğer br olayıı meydaa gelme olasılığı olayıı meydaa gelmesde hçbr etk yamıyor se olayı le olayı bağımsız k olaydır der. r başka deyşle olayıı olasılığı şartı le olasılığıa eştse ya )/) se, le bağımsız k olaydır. ) P ( ) / ) ) ). ) dr. ) Yada )/) u eştlk, bağımsız k olayı brlkte meydaa gelme gelmes olasılığıı herbr tek başıa meydaa gelmes olasılıkları çarımıa eşt olduğuu fade eder. Taım 5: Eğer P ( ) ). ) se le bağımsız k olaydır. ks halde k olay bağımlıdır.
29 9 Örek: r ara üç defa atıldığıda eş olasılıklı br souçlar uzayı oluşmakta d bağımsız bağımlı bağımlı { YYY, YYT, YTY, TYY, TTY, TYT, YTT TTT} S, şağıdak olayları göz öüe alırsak: lk atış yazı { YYY, YYT, YTY, YTT} kc atış yazı { YYY, YYT, TYY, TYT} C lk k atış yazı C { YYY, YYT} 4 P ( ) 8 { YYY YYT}, { YYY YYT} C, { YYY YYT} C, 4 P ( ) 8 ) 8 C) 8 C) P ( C) 8 ) P ( ). ). ve 4 4 C) P ( ). C). ve C C) P ( ). C). ve C Örek: ı hedef vurma olasılığı /4, hedef vurma olasılığı /5 se le ateş etmes halde hedef e az br defa vurulması olasılığı edr? Hedefe sabet ya da tarafıda olacaktır. O halde; ) ) + ) ) k olay bağımsız olduğuda P ( ) ). ) olacağıda ) ) + ) ). ) olacaktır
30 30 Not :, ve C gb üç olay bağımsız se P ( C) ). ). C) dr. Not :, ve C gb üç olay kşer kşer bağımsız seler üçüü brde bağımsız olması bekleemez. Örek: rc atış yazı YY,YT İkc atış yazı YY,TY kşer kşer bağımsız. P ( ) ). ) C Yalız br yazı YT,TY acak üçü brde bağımsız değl C) φ) 0 P ( ). ). C) 8 ağımsızlık kuralları: r olaylar setde ve gb k olay aşağıdak koşullar sağlıyorsa bu olaylar bağımsız olaylardır. ) ( ) ( ). ( ) ) ( / ) ( ) 3) ( / ) ( ) Örek: r çft zar atılışıda. zarı ve her k zarı üst yüzler tolamıı 7 gelmes olasılığı : brc gelmes : üst yüzler tolamıı 7 gelmes ( ) ( / ) 6 ( ) ( / ) 6 ( ) ( ). ( ) İkde fazla olayı bağımsızlığı söz kousu olursa ayı koşullar geçerldr. adet olay ç br geellemeye gdlrse; öreğ br deeme brbrde bağımsız olarak defa tekrarlaırsa, başarı olasılığı her tekrar ç varsayıldığıa göre a) E az br başarı b) k başarı c) başarı sağlama olasılıkları a) : e az br başarı
31 3 0 başarıyı gösters aşarı olasılığı, başarısızlık olasılığı q- dr. Olayları bağımsızlığıda dolayı, hç başarı sağlamama olasılığı ( ) ( )(. )...( ) ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) b) bağımsız deemede k tae başarı söz kousu se -k tae de başarısızlık söz kousudur. O halde k başarı olasılıkla ve -k başarısızlık - olasılıkla meydaa gelrke bu olaylar C değşk şeklde ortaya çıkar. O halde k başarıı olasılığı k c) tae başarıı olasılığı da. olur. k k k ( k).( ) ( ) Olasılık Foksyoları Taım 6: r deey ya da gözlem şasa bağlı soucu br değşke aldığı değer olarak düşüülürse böyle br değşkee rasgele değşke adı verlr. Rasgele br değşke le ou alableceğ değerler smgesel olarak farklı bçmde gösterlr. Değşke X gb büyük harflerle, ou alableceğ değerler se x gb küçük harflerle gösterlr. Rasgele değşkeler keskl veya sürekl olablmektedr. Taım 7: r rasgele değşke yalızca sayılablr sayıda değerler alablyorsa keskl değşkedr. Öreğ ; r galer herhag br ayda satmış olduğu otomobl sayısı r ara üç defa atıldığıda yazı gelme sayısı r ale çocuk sayısı r şrket hesalarıda bulua hata sayısı lgsayardak rskl dosya sayısı
32 3 Taım 8: r rasgele değşke belrl br aralıktak bütü değerler alablyorsa sürekldr. Öreğ; r ale yıllık gelr r kmyasal madde üretm artsde krllk oraı r kş boy uzuluğu r şşe sodaı ağırlığı 5.3. Keskl Rasgele Değşke Olasılık Dağılımı Rasgele br değşke olasılık dağılımı, alableceğ değerlere göre olasılıklarıı asıl dağıldığıı açıklamaktadır. Dağılım Foksyou Taım aralığı reel sayılar ekse, değşm aralığı [0,] ola ve F( x ) X x ) ( < x < + ) eştlğ sağlaya foksyoa olasılık dağılım foksyou der. Özellğ: Dağılım foksyou arta(azalmaya) br foksyodur. F(x) F(x) x x x x x x Yoğuluk Foksyou foksyou: X, x, x, değerler ala keskl br şas değşke se x olasılık yoğuluk
33 33 X x ) X x,,... f ( x) 0 dd u foksyo olasılığı herhag br oktadak değer verr. Dğer br adı olasılık yoğuluk foksyoudur. Yoğuluk foksyouu özellkler : ) f ( x) 0 ) f ( ) x Dağılım foksyou F(x) ve yoğuluk foksyou f(x) br dğerde elde edleblr. f(x) blyorsa, F ( x) X x) + X x ) X xk ) f ( x ) F(x) blyorsa, f ( x) F( x ) lm F( x h 0 h) Örek: çft zar atılışıda üst yüzler arasıdak mutlak fark x değşke olsu. x f(x) 6/36 0/36 8/36 6/36 4/36 /36 F(x) 6/36 6/36 4/36 30/36 34/36 36/36 X ( ) f( X ) 8 36 yada F( X ) F( X ) ( X 4) f( X ) + f( X 3) + f( X 4) yada F( X 4) F( X )
34 34 X X 4) f (4) 4) F(4) 4 / / 36 F(x) 36/36 34/36 30/36 4/36 6/36 a 6/ Olasılık Dağılım Foksyou x f(x) 0/36 8/36 6/36 4/36 a / Olasılık yoğuluk foksyou x Örek : Tek zar atılışı ç olasılık dağılım ve yoğuluk foksyolarıı buluuz. x f(x) /6 /6 /6 /6 /6 /6 F(x) /6 /6 3/6 4/6 5/6 6/6
35 Sürekl Rasgele Değşke Dağılımı azı uygulamalarda rasgele değşke br aralıkta ya da brde çok aralıkta her değer alablr. Sürekl rasgele değşkelere karşılık getrle olasılıklar roblem, keskl rasgele değşkelerde olduğu gb düşüülemez. Sürekl rasgele değşke ç taımlaa olasılık yoğuluk foksyou, keskl rasgele değşkelerdek olasılık foksyouu oyadığı rolü bezer oyar. f(x) c d x Olasılık Yoğuluk Foksyou X, (-, ) aralığıda taımlaa sürekl rasgele değşke olsu. şağıdak koşulları sağlaya f(x) foksyoua X rasgele değşke olasılık yoğuluk foksyou der.. f( x) 0, < x<. f ( xdx ) (f(x) eğrs altıda kala ve x-ekse le sıırlaa ala e eşttr.) x c le d arasıda buluma olasılığı; d Pc ( < X< d) f( xdx ) f( x) eğrs, x-ekse ve xc, xd doğruları le sıırlaa aladır. c Örek: x sürekl rassal br değşke olsu ve buu yoğuluk foksyou şu şeklde taımlamış olsu: x 0 x f( x) x ve.5 arasıda buluma olasılığı edr? 0 dh ( x.5) f( x) dx xdx x x ( ) f( xdx ) 0
36 36 Olasılık Dağılım Foksyou X,f(x) olasılık yoğuluk foksyoua sah sürekl rasgele değşke olsu. x dağılım foksyou x F( x) X x) f( s) ds olarak taımlaır. F(x) 0 x X sürekl br rasgele değşke se, F(x) foksyou da bütü x değerler ç sürekldr. a) F azalmaya br foksyodur. Ya x < x se F( x) F( x) dr. b) lm F( x) 0 ve lm F( x) (Geellkle F(- )0 ve F(+ ) yazılır.) x x ve a b olmak üzere herhag a ve b gerçel sayıları ç x a le b arasıda buluma olasılığı; b Pa ( X b) Fb ( ) Fa ( ) f( xdx ) dr. a X, x < x <... gb sıralı x, x,... değerler alable keskl rasgele değşke olsu. F(x), X dağılım foksyou se bu takdrde f ( x) F( x) ve f ( x ) X x ) F( x ) F( x ) dr. Örek: r öcek örekte yer ala x sürekl değşkee lşk dağılım foksyou aşağıda verlmştr. x 0 x F( x) 4 x ve.5 arasıda buluma 0 dh. olasılığı edr? 5 X.5) F(.5) F() (.5) () Görüldüğü gb yoğuluk foksyou ve dağılım foksyou souçları lgl olasılık ç her zama ayı soucu verr.
37 37 Sürekl X rasgele değşke olasılık yoğuluk foksyou f ve dağılım foksyou F olsu. u takdrde bütü x değerlerde yoğuluk foksyouda dağılım foksyoua geçş : x F( x) f( x) dx Dağılım foksyouda yoğuluk foksyoua geçş: d f ( x) ( F( x)) dx Örek: Yukarıda verle örek ç yoğuluk foksyouda dağılım foksyoua ve dağılım foksyouda yoğuluk foksyoua geçşler gösterz. d dx d F x x x x f x dx 4 4 ( ( )) ( ). ( ) x x f ( xdx ) xdx ( x 0) x F( x) eklee Değer (Exected Value) rtmetk ortalamaı olasılık foksyou üzerdek değerdr. x şas değşke, olasılık dağılışı ( x), beklee değer ( x) değşke olsu. X değşke beklee değer; E ( x) x. ( x) şeklde taımlaır. x x şas değşke sürekl br değşke se bu durumda beklee değer; E( x) x. f( x) dx şeklde taımlaır. R E olsu ve x keskl br Örek: r tek zar atılışıda x değşke zarı üst yüzüdek sayıları gösterrse, x x) /6 /6 /6 /6 /6 /6 ( x) x. /6 /6 3/6 4/6 5/6 6/6 ( x) x ( x) E. 3, 5 şeklde elde edlr. 6 x
38 38 Yorumu: Olayı çok defa tekrarlaması durumuda buluacak ola ortalamadır. Değşke lm durumuda alacağı değer gösterr. Örek: ell br oyu tekrar tekrar oyadığı zama olaaklı sayıda meydaa geleblecek souçları olasılıkları olarak souçlara ödeecek tutarlar,,..., olsu ve karşılıklı G,..., oyuu sayısı defa tekrarladığıda beklee E, G G se bu oyuu beklee değer veya G değer;. ( G ) G +. G G. G dr. öyle br oyua örek olması açısıda; kazama şası 3/4 ola br oyuda, oyucu kazadığıda lra alır ve kaybettğde 3 lra verrse, taımlaablr. Oyuu beklee değer; ( G ). G. G E lra 4.().( 3) 0 Gerçektede haklı br bahs( adl br bahs ) veya beklee değer 0 olarak eklee değer özellkler: c sabt sayı ve x şas değşke se; ) E ( c. x) c. E( x) ) E () c c ) E ( c x + c. x) c. E( x) c. E( x) v) j. + Eğer x ve ( x ) E( x ) j ( c c ). E( x) + x j brbrde bağımsız se E ( x. x ) E. j dr Varyas X şas değşke olasılık dağılışı (x) ve X keskl br değşke olsu, X değşke varyası
39 39 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Var( x) E x μ E x E x E x E x şeklde hesalaır. urada ( ) E x ( ) E x x( x) x ( x) X sürekl değşke se bu durumda varyası aşağıdak eştlk le taımlaır; var( ) ( μ) ( ) x x f x dx R Varyası özellkler c br sabt ve x ve y bağımsız se Var() c 0 Var cx ( ) ( ) c Var x Var( x + y) Var( x) + Var( y)
40 40 EK. Saymaı Temel Presler elrl br takım deeylerde olaaklı tüm souçları belrlemek ç gelştrlmş tekklere kombasyo aalz der. Öreğ k farklı deemede. deeme m. deeme adet olaaklı soucu olduğu varsayılırsa bu k deeme soucu meydaa geleblecek souçları tolam sayısı mx dr. II I.... m, ,m Örek: 5 baya ve 4 erkekte oluşa br gruta baya ve erkek seçm 4x50 farklı şeklde souçlaablr. u temel res. de büyük boyuttak deemeler çde gerçekleştrleblr. r farklı deeme ç. deeme. deeme.. r. deeme r adet olaaklı soucu olsu. r deeme ç meydaa geleblecek souçları tolam sayısı; x x... r veya r olur. Örek: 3 zar atılışıda 6x6x66 3 mümkü souç vardır. Sor toto öreğ
41 4 Permutasyo a) hacml oulasyoda, sıraı öeml olduğu ve adesz örekleme ssteme göre l grular oluşturmak P! farklı şeklde yaılablr.! π e 0! farklı öğe br sırada kaç farklı şeklde sıralaır? Doldurulablecek yer sayısı dr. İlk yer farklı yolla doldurulurke kc yer - öğede herhag br le - yolla doldurulur. Üçücü yer ger kala - öğe - farklı yoluyla doldurulur. öylece kaç farklı şeklde sıralaır sorusuu cevabı çarma kuralı yardımıyla şöyle olacaktır:.(-).(-) 3..! Tümü brlkte kullaıla farklı ese oluşturulablecek ermütasyolarıı tolam sayısı! dr. Örek: r tyatro gşesde blet almak steye 3 kş kaç farklı şeklde gşe öüde sıraya greblrler.? İlk yer 3 farklı şeklde doldurulablr, kc yer k farklı şeklde so yerde br yolla doldurulur. O halde çarma kuralı le üç şahsı br arada farklı şeklde dzlebleceğ söyler. C C C C C C C C C C C Örek: Ders btmde elektrok kart öüde yoklama vermek steye 0 öğrec kaç farklı şeklde sıralaarak kartlarıı göstereblrler?!0!
42 4 b) ezer şeklde kullaıla tekrar kullaılmayacak şeklde (adesz) farklı esede oluşturulacak r l gruları sayısı ( )( )...( r+ )( r)!! Pr, ( )( )...( r+ ) ( r)! ( r)! >r farklı şeklde yazılablr. Daresel ermütasyo (-)! dr. Örek: r televzyo suucusu haber bültede okuması gereke 3 farklı haberde ks kaç farklı şeklde sıralayablr? 3! P 3, (3 )! H,H H,H 3 H,H 3 H,H H 3,H H 3,H c) Sıra öeml, adel olarak r l grular oluşturmak; r veya r farklı şeklde yaılablr. Yukarıdak örekte 3 9 H,H H,H 3 H,H 3 H,H H 3,H H 3,H H,H H,H H 3,H 3 d) Katlı Permütasyo hacml oulasyoda, sıra öeml, adel örekleme le () l grular oluşturmak. P! !! 3!... / 3... farklı şeklde yazılablr.
43 43 çıklama:,, 3 sayıları oulasyodak.,., elemaları tekrarlama sayılarıdır. Örek: İSTTİSTİK kelmesdek harfler kaç farklı şeklde dzleblr? İ 3 T 3 S 3 4 K 5 0 0! !3!!!! e) adesz örekleme le, sıra öeml grubuda k tae grubuda k tae r grubuda k r tae olmak üzere farklı şeklde oluşacak tolam örek sayısı P P... P, k, k r, kr ( ) ( ) k + k +... k r k, k,... kr ( k + k + k )!!...! r r... k! k! k! k!... k! r r r Örek: lgsayarda mal hesabı ç şfre almak steye br kş rakamlarda ve Türkçe karakterler harcdek karakterlerde oluşa yarısı rakam yarısı karakter ola 6 hael kaç farklı şfre yazablr? 0,,,3,4,5,6,7,8,9 0 k 3 a,b,c,d,e,f,g,h,,j,k,l,m,,o,,r,s,t,u,v,y,z 3 k 3 0! 3! (3 + 3)! ! 3...0! 6! (0 3)!(3 3)! 3!3! 7! 0! 3!3!
44 44 Permutasyola İlgl Örekler(uygulamalar),,3,,7 sayılarıı tümüü kullaılmasıyla 7!5040 sayıda ermütasyo yazılablr. Şmd 7! ermütasyou bell bazı alt kümeler düşüelm. ) Ne kadarıda çft sayılar tek sayılarda öce gelr? Dz lk üç öğes çft sayı olmalıdır; bular, 4, 6 dır. Dğer 4 yer se 4! Sayıda tek sayılarla doldurulur. Çarma kuralıı uygulamasıyla N3!.4!44 taesde stee elde edlr. 3! sayıda sıralaablrler. ) Ne kadarıda, de heme öce gelr? (,) kls tek br öğe gb düşüerek böylece 6 farklı öğe ermütasyolarıı sayısıı hesalamamız gerekr: P 6,6 6!70 3) Ne kadarıda ve sayıları dz çde 3 ve 4 te öce gelr?,,3,4 sayılarıı tüm ermütasyo sayısı 4!4 dür İstee durumdur; ya tüm ermütasyo sayısıı /6 sıdır. u edele stele uygu ermütasyo sayısı (7!) Kombasyo İadesz örekleme le, sıraı öemsz olduğu alt gruları her bre verle addır. a) elemalı oulasyoda r elemalı grular yaı ayı elemalı grularda yalız br taes alıdığı kombasyo sayısı: C, r! r r!( r)! >r se se
45 45 Dğer br bakış açısı le, ermutasyo sayısıda yola çıkılırsa, her r! lk grular ayı sayıldığı ç ermutasyou r! e bölümes le de edleblr. azı özel otlar: r r b) adesz örekleme, sıra öemsz grubuda k tae grubuda k tae r grubuda k r tae oluşturulacak farklı gru sayısı; kk +k +...+k r olacak şeklde k hacml k k... k r r olur. c) Katlı Kombasyo: İadel örekleme( sıra öemsz) le hacml br oulasyoda r hacml oluşturulacak örek sayısı, + r + r r > veya < r olur. Örek: 4 evl çft arasıda 3 kşlk br kurul kaç yolla seçlr? a)tümü eşt seçlme şasıa sahtr b)kurulda kadı ve erkek olmak zorudadır. c)r karı-koca ayı kurulda buluamayacaklardır. a) r kurulda sıra öeml olmadığıda 8 şahıs arasıda 3 üü seçm düşüülecektr. Oluşturulablecek tolam kombasyo sayısı : 8 8! !5!
46 46 b) kadı 4 6 yolla seçlr, bu seçm yaıldıkta sora erkek 4 4 yolla seçlr. öylece çarma kuralıyla kadı ve erkeğ seçlmes yollarıı sayısı c) r karı-koca ayı kurulda bulumayacaklarsa, kurulda 3 çftte şahıs bulumalıdır. 4 Öce 3 çft, 4 çft arasıda yolla seçlr. 3 çft seçldkte sora, lk çftte k 3 (erkek veya kadı), kc çftte k, üçücü çftte seçm yaılablr. Çarma kuralıyla kurulları tolam sayısı yada kc br çözüm yolu le dr. 3 4 urada dört çftte br seçm, 6 ger kala 6 kşde br seçmdr. Tüm seçm sayısıda herhag br karı kocaı buluduğu kurulları sayısıı çıkartıyoruz.
5.1 Olasılık Tarihi Temel Olasılık Kavramları
5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Koşullu (Şartlı Olasılık 5.6. ayes Teorem 5.7. ağımsızlık: 5.8. Olasılık Foksyoları 5.8..
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
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.
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
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)
Detaylı=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24
İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
Detaylı1. GAZLARIN DAVRANI I
. GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak
Detaylıİki veri setinin yapısının karşılaştırılması
İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıTahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması
. Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
DetaylıÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ
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 {
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
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
DetaylıÖrnek Bir zar atıldığında zarın üstünde bulunan noktaların sayısı gözlensin. Çift sayı gelmesi olasılığı nedir? n(s) = 3 6 = 1 2
Bir Olayın Olasılığı P(A) = n(a) n(s) = A nın eleman sayısı S nin eleman sayısı Örnek Bir zar atıldığında zarın üstünde bulunan noktaların sayısı gözlensin. Çift sayı gelmesi olasılığı nedir? Çözüm: S
DetaylıÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ
03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
DetaylıBÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ
BÖLÜM OLSILIK TEORİSİ İstatstksel araştırmaları temel koularıda br souu öede kes olarak blmeye bazı şasa bağlı olayları (deemeler) olası tüm mümkü souçlarıı hag sıklıkla ortaya çıktığıı belrleyeblmektr.
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)
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
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;
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
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
DetaylıFİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek
Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )
DetaylıZaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1
ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
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.
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
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıTALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ
TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları
DetaylıELN 3401 Mühendislik Olasılığı
ELN 40 Mühedslk Olasılığı Tucay ERTŞ Ders Notları- ELN40 Mühedslk Olasılığı Kullaıla Ders Ktabı: D.. Bertsekas ad J.N. Tstskls, Itroducto to robablty,. Baskı, thea Scetfc, 00. Z. eebles, Jr., robablty,
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
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
DetaylıOlasılık, Rastgele Değişkenler ve İstatistik
Olasılık, Rastgele Değşkeler ve İstatstk Dr. Caht Karakuş Eseyurt Üverstes İçdekler. İSTATİSTİK... 5.. Merkez Eğlm Ölçümler... 5. Olasılık... 5.. Olasılıklarda toplama ve çarpma kuralları... 8.. Koşullu
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,
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
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
Detaylı10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter. Altın Kalem Yayınları
10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter OLASILIK Altın Kalem Yayınları KOŞULLU OLASILIK Bas t olayların olma olasılıklarını 9. sınıf matemat k konularında şlem şt k. Ş md yapacağımız se daha karmaşık olayların
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
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,
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
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı
TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve
DetaylıAyrık Olasılık. Ayrık Olasılığa Giriş
Ayrık Olasılık CC-59 Ayrık Yaılar Konstantin Busch - LU Ayrık Olasılığa Giriş Hilesiz zar Örnek uzay: {,,3,4,5,6} Olası tüm sonuçlar olayının olasılığı: olay kümesinin buyuklugu örnek uzayin buyuklugu
DetaylıİSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ
İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
DetaylıMühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.
İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk
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
Detaylıİstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı
İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi
DetaylıRassal Değişken. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Rassal Değişken Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. O halde
DetaylıBAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş
BAYES KURAMI Dr. Cahit Karakuş Deney, Olay, Sonuç Küme Klasik olasılık Bayes teoremi Permütasyon, Kombinasyon Rasgele Değişken; Sürekli olasılık dağılımı Kesikli - Süreksiz olasılık dağılımı Stokastik
DetaylıTemel Olasılık {\} /\ Suhap SAHIN
Temel Olasılık 0 {\} /\ Suhap SAHIN Olasılık P(E) : E nin olma olasılıgı n: Deneme sayısı n(e): Denemelerden kaçı E ile sonuçlandı Deneme sayısı sonsuza( ) yaklasırsa P(E) = limn n(e) n Örnek Uzay S: Bir
DetaylıOLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık
ölüm 4 Olasılık OLSILIK opulasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp heps mutlaka br hata payı taşımaktadır. u hata payının ortaya çıkmasının sebeb
DetaylıOLASILIK LASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık
1-1 Click To Edit Master Title Style OLASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık Yrd.Doç.Dr Doç.Dr.. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 1-2 GİRİŞ Olasılık,
DetaylıRANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras
RANKI OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI Reports Of Free Groups Otomorfzm Rak Le Algebras Özge ÖZTEKİN Matematk Aa Blm Dalı Name EKİCİ Matematk Aa Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada,
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
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
DetaylıĐki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı
Đki Oyu Yaz Demi 22 Hazira 20, Çarşamba Đst20 Đstatistik Teorisi Dersi kousu: Olasılık Hesabı - Çocuklar, Đstatistik Teorisi bir tarafa, istatistikçileri işi rasgelelik ortamıda hesap yapmaktır. Şöyle
DetaylıHĐPERSTATĐK SĐSTEMLER
HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,
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
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
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıGenelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine
Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıKUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.
İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest
Detaylı2. (v+w+x+y+z) 8 ifadesinin açılımında kaç terim vardır? 3. log 5 0, 69897 olduğuna göre 50 10 sayısı kaç basamaklıdır?
Ayrık Hesaplama Yapıları A GRUBU 3.03.0 Numarası Adı Soyadı : CEVAP : ANAHTARI SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem
DetaylıBÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)
BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
Detaylı5. BÖLÜM EKİ SAYMANIN TEMEL PRENSİPLERİ
5 ÖLÜM EKİ SYMNIN TEMEL PRENSİPLERİ elirli bir takım deneylerde olanaklı tüm sonuçları belirlemek için geliştirilmiş tekniklere kombinasyon analizi denir Örneğin iki farklı denemede 1 denemenin m 2 denemenin
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıQuality Planning and Control
Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
DetaylıDiziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV
Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTTİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. slı SUNER KRKÜLH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 OLSILIK Olasılık; Tablo
DetaylıVenn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak
Ve Şeması ile lt Kümeleri Saymak Osma Ekiz Bu çalışmada verile bir kümei çeşitli özellikleri sağlaya alt küme veya alt kümlerii ve şeması yardımıyla saymaya çalışacağız. Temel presibimiz aradığımız alt
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıMatematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2
Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü
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
DetaylıTemel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar
Temel Yapılar: Kümeler, Fokyolar, Dzler ve Toplamlar CSC-9 yrık Yapılar Kotat uch - LSU Kümeler Küme, eeler düzez toparlamaıdır İglz alabedek el harler: V { a, e,, o, u} a V bv küçük pozt tek ayılar: Küme
Detaylı(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü
FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER
DetaylıKONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI
1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıMATEMATİK ÖĞRETMENİ ALIMI AKADEMİK BECERİ SINAVI ÇÖZÜMLERİ
MTEMTİK ÖĞRETMENİ LIMI KDEMİK EERİ SINVI ÇÖZÜMLERİ SÜLEYMNİYE EĞİTİM KURUMLRI MTEMTİK ÖĞRETMENİ LIMI KDEMİK EERİ SINVI ÇÖZÜMLERİ SORULR. li ile etül ü de içide buluduğu 4 erkek ve 6 bayada oluşa bir grupta
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
Detaylı