Negatif Binom Dağılımı
|
|
- Aysun Onaral
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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 dğişkni ( ) k ncı başarıyı ld dincy kadar yapılan dny sayısına karşılık glir. Örnklr: Bir parayı kzturaglincy kadar attığımızdağ nci turayı ld ttiğimiz dnm sayısı, Bir basktbolcunun 3 sayılık atışlardancu sağlaması için grkli olan atış sayısı. isabti : dny sayısı p:başarı olasılığı k:başarı sayısı S{/k,k+,k+,k+3 } k- k Binom dağılımını kullanarak - dnmd k- adt başarı olasılığını hsaplanır v nci dnmdki k ncı başarıyı ld tm olasılığı p il bağımsız olaylar olduğundan çarpılarak aşağıdaki olasılık fonksiyonu ld dilir. p X ) k k ( p) k k, k +, k +,... d. d
2 Ngatif Binom Dağılımının Bklnn Dğr v Varyansı E ) μ k p k( p) Var( ) p ( Yandaki histogram p, v k 8 paramtrli ngatif binom dağılım göstrn bir populasyondan alınmış hacimlik bir örnk için oluşturulmuştur. 3 8,,, 4, 6, 8,,, 4, 3 Örnk: Bir kişinin hilsiz bir zarı kz atması sonucunda, ncu atışında nci kz 6 glmsi olasılığını hsaplayınız. p/6 -p/6 k P ( X ; k ) (. 6 ).( 6 ) Zarın kaçıncı kz atılması sonucu nci kz 6 glmsini bklrsiniz? k E( ) 3 p 6 4
3 Gomtrik Dağılım Brnoulli dnyinin tüm varsayımları gomtrik dağılım içind gçrlidir. Ngatif Binom dağılımının özl bir durumudur. kolduğunda ngatif binom dağılımı gomtrik dağılımı olarak ifad dilir. Gomtrik dağılım göstrn şans dğişkni X, ilk başarıyı ld dincy kadar yapılan dny sayısını ifad dr. Örnklr: Bir parayı tura glincy kadar attığımızda tura glmsi için yapılan atış sayısı, Bir işltmnin dposundan ilk hatalı ürünü bulana kadar alınan örnk sayısı. : dny sayısı p: başarı olasılığı S { /,, 3, 4.. } Ngatif Binom dağılımında k alındığında; P ( X ) p k k ( p ) k k, k +, k d. d +,... P ( X ) p p ( p) ( p ) p,,3,... X ) d. d 6 3
4 Gomtrik Dağılımının Bklnn Dğr v Varyansı E( ) μ p p Var( ) p Yandaki histogram p, paramtrli gomtrik dağılım göstrn populasyondan alınmış hacimlik bir örnk için oluşturulmuştur Örnk: Bir avcı hdf isabt sağlayana kadar atş tmktdir. Avcının hdfi vurma olasılığı,7 olduğuna gör avcının hdfi ilk kz 8 nci kz atış yaptığında isabt ttirmsinin olasılığını hsaplayınız. 8 X8)? (,7)(,7),,3... X ) d. d ( )( ) 8,7,7 (,7)(, ) 7 X 8) ÖDEV: Avcının hdfi ilk kz vurma olasılığı, dn az olması için hdf n az kaç kz atş tmlidir? 8 4
5 Hiprgomtrik Dağılım Varsayımları, n dnm bnzr koşullarda tkrarlanabilir. Hr dnmnin mümkün sonucu vardır. Sonlu populasyondan iadsiz örnklm yapılır. Örnklm iadsiz olduğundan başarı olasılığı ( p ) dnydn dny dğişir. 9 Hiprgomtrik Dağılımın Olasılık Fonksiyonu n : örnk hacmi N : anakütl lman sayısı B : populasyondaki başarı sayısı : örnktki başarı sayısı S { /,,, 3,..,n } B N B n X ) N n,,,3..., n d. d
6 Hiprgomtrik Dağılımın Karaktristiklri p B/N için 6 E ( ) n p Var ( ) np ( N n p ) N Yandaki histogram N v B paramtrli hiprgomtrik dağılım göstrn populasyondan alınmış hacimlik bir örnk için oluşturulmuştur X Örnk: Yni açılan bir bankanın ilk müştrisi içind 6 tansi mvduat hsabına sahiptir. İadsiz olarak rasgl sçiln 8 müştridn tansinin mvduat hsabına sahip olmasının olasılığı ndir? N B 6 n 8 P ( X ) X ) 8,,,3..., 8 d. d ÖDEV: En çok kişinin mvduat hsabına sahip olmasının olasılığını hsaplayınız. 6
7 Poisson Dağılımı Ksikli Şans dğişknlrinin olasılık dağılımlarından n önmlilrindn biri Poisson Dağılımıdır. Günlük hayatta v uygulamada çok sayıda kullanım alanı bulunmaktadır. Ünlü Fransız matmatikçisi Poisson tarafından bulunmuştur. Blirli bir alan içrisind rasgl dağılan vya zaman içrisind rasgl gözlnn olayların olasılıklarının hsaplanabilmsi için çok kullanışlı bir modldir. 3 Poisson Sürcinin Varsayımları. Blirlnn priyotta mydana gln ortalama olay sayısı sabittir.. Hrhangi bir zaman dilimind bir olayın mydana glmsi bir öncki zaman dilimind mydana gln olay sayısından bağımsızdır.(priyotların ksişimi olmadığı varsayımı il) 3. Mümkün olabilck n küçük zaman aralığındağ n fazla bir olay grçklşbilir. 4. Ortaya çıkan olay sayısı il priyodun uzunluğu doğru orantılıdır. 4 7
8 Örnklr Bir şhird bir aylık sür içrisind mydana gln hırsızlık olayların sayısı, Bir tlfon santralin dk. içrisind gln tlfon çağrılarının sayısı, Bir kitap içindki baskı hatalarının sayısı, İstanbul da m y düşn kişi sayısı, Eg Bölgsind 3 aylık sürd 4, şiddtindn büyük olarak grçklşn dprm sayısı. λ Poisson Dağılımının Olasılık Fonksiyonu : blirlnn priyotta ortaya çıkan olay sayısı : ortaya çıkma olasılığı araştırılan olay sayısı S { /,,, 3,.., } X ) λ λ!,,,... digr durumlarda 6 8
9 Poisson Dağılımının Bklnn Dğr v Varyansı Bklnn Dğr E() μ λ Varyans Var() λ Bklnn dğri v varyansı birbirin şit olan tk dağılıştır. 7 4 λ n 3 Frkans λ n 4 Frkans
10 Örnk: Bir mağazaya Cumartsi günlri dakikada ortalama olarak 4 müştri glmktdir. Bir Cumartsi günü bu mağazaya, a) dakika içind müştri glmsi olasılığını, b)yarım saat dn fazla müştri glmsi olasılığını, a) λ 4 )? X ) 4! b) dk da 4 müştri glirs, 3 dk da 4 müştri glir. λ 4 P ( > )? > ) [)+)+)] 4 4! + 4 4! 4 4! ÖDEV: saatt n çok müştri glmsinin olasılığını hsaplayınız SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI Üstl Dağılım Sürkli Üniform Dağılım Normal Dağılımğ
11 Üstl Dağılım Mydana gln iki olay arasındaki gçn sür vya bir başka ifadyl ilgilniln olayın ilk dfa ortaya çıkması için gçn sürnin dağılışıdır. Örnk: Bir bankada vznd yapılan işlmlr arasındaki gçn sür, Bir taksi durağına gln müştrilr arasındaki sür, Bir hastannin acil srvisin gln hastaların arasındaki gçn sür, Bir kumaşta iki adt dokuma hatası arasındaki uzunluk (mtr). Blirli bir zaman aralığında mağazaya gln müştri sayılarının dağılışı Poisson Dağılımına uygundur. Bu müştrilrin mağazaya varış zamanları arasındaki gçn sürnin dağılımı da Üstl Dağılıma uyacaktır. ÜstlDağılımın paramtrsi β olmak üzr Üstl v Poisson Dağılımlarının paramtrlri arasında şu şkild bir ilişki vardır. λ β
12 Üstl Dağılımın Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu β: iki durumun gözlnmsi için grkn ortalama sür yada ölçülbilir uzaklık. : iki durum arasında vya ilk durumun ortaya çıkması grkn sür yada uzaklık. S { / < < } f ( ) β β, > digr durumlarda 3 Üstl Dağılımının Bklnn Dğr v Varyansı Bklnn Dğr E( ) β Varyans ( ) Var β Frkans β paramtrli bir populasyondan alınan n hacimlik bir örnk için oluşturulan histogram. 3 4 X
13 Örnk: Bir taksi durağına bir saatlik zaman dilimi içrisind gln taksilrin gliş sayısı Poisson Dağılışına uygun bir şkild grçklşmktdir. Durağa saatt ortalama 4 adt taksinin gldiği bilindiğin gör durağa gln bir yolcunun n çok dakika bklmsi olasılığı ndir? Saatt ( 6 dakikada ) 4 adt taksi gliyorsa, dakikada 4/6 adt taksi glir. adt taksi glmsi için grkn sür β, dk olur. P ( )? f ( ),,, > digr durumlarda HESAPLAMA KOLAYLIĞI!! β P ( a ) d β a a β ),, d,, d, Sürkli Üniform Dağılımı a v b gibi iki nokta arasından bir sayı sçmk istdiğimizd hrhangi bir dğri alabilck şans dğişkni uniform dağılışı göstrmktdir. Sürkli üniform dağılımı ilgilniln şans dğişkninin olasılık fonksiyonu hakkında bir bilgiy sahip olunmadığında v vriln aralıkiçrisindtanımlanan olayınşit olasılıklarla ortaya çıkacağı varsayımı yapıldığında kullanışlıdır. 6 3
14 f Sürkli Uniform Dağılımının Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu ( ) E b a HESAPLAMA KOLAYLIĞI!! c d) a d c b a Bklnn Dğr v Varyans a + b ( ) Var( ) ( b a) dd b 7 b v a paramtrli sürkli üniform dağılımı göstrn bir populasyondan n hacimlik örnk için oluşturulan histogram. rkans F 6 7 X
15 Örnk: Bir dmir-çlik fabrikasında ürtiln çlik lvhaların kalınlıklarının il mm arasında dğiştiği v bunların sürkli uniform şans dğişknin uygun olduğu bilinmktdir. Lvha kalınlıkları mm altında çıktığı zaman tkrar ürtim göndrildiğin gör bu dağılımın bklnn dğrini v varyansını bulunuz v ürtim sürcind tkrar ürtim göndriln lvhaların oranını bulunuz. a) Bu dağılışın ortalama v varyansı; E()(+)/ 7 mm Var()(-) ( / 8.33 mm bulunur. b) Ürtim gri döndürüln ürünlrin oranı is; < < ) (-) / (-), Ürünlrin % u ürtim gri göndrilmktdir. 9
Üstel 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
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
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
DetaylıKESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı 1 Bernoulli Dağılımı Bir şans değişkeninin bernoulli dağılımı göstermesi için ilgilenilen süreçte bernoulli
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.
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
DetaylıSÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin
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
DetaylıDr. Mehmet AKSARAYLI
Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir. Şans Değişkenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesikli
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
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
DetaylıDers 6: Sürekli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları Normal Dağılım Standart Normal Dağılım Binom Dağılımına Normal Yaklaşım Düzgün (uniform) Dağılım Üstel Dağılım Dağılımlar arası ilişkiler Bir rastgele değişkenin, normal
DetaylıRastlantı Değişkenleri
Rastlantı Değişkenleri Olasılık Kütle Fonk. Example: A shipment of 8 similar microcomputers to a retail outlet contains 3 that are defective. If a school makes a random purchase of 2 of these computers,
DetaylıKesikli Üniform Dağılımı
9.. KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Kesili Üniform Dağılımı. Bernoulli Dağılımı 3. Binom Dağılımı 4. Negatif Binom Dağılımı. Geometri Dağılım. Hiergeometri Dağılım 7. Poisson Dağılımı
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
DetaylıIŞINIM VE DOĞAL TAŞINIM DENEYİ
IŞINIM VE DOĞAL TAŞINIM DENEYİ MAK-LAB005 1. DENEY DÜZENEĞİNİN TANITILMASI Dny düznği, şkild görüldüğü gibi çlik bir basınç kabının içind yatay olarak asılı duran silindirik bir lman ihtiva dr. Elman bakırdan
DetaylıÖrnek Uzay: Bir deneyin tüm olabilir sonuçlarının kümesine Örnek Uzay denir. Genellikle harfi ile gösterilir.
BÖLÜM 3. OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI Rasgele Sonuçlu Deney: Sonuçlarının kümesi belli olan, ancak hangi sonucun ortaya çıkacağı önceden söylenemeyen bir işleme Rasgele Sonuçlu Deney veya kısaca Deney
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
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
Detaylı300 = Ders notlarındaki ilgili çizelgeye göre; kömür için üst kaplama kalınlığı 4 mm, alt kaplama kalınlığı 2 mm olarak seçilmiştir.
Soru-) Eğii, uzunluğu 50 olan dsandr y bant konvyör kurularak bununla saatt 300 ton tüvönan taş köürü taşınacaktır. Bant konvyörü boyutlandırınız. Kabullr: Bant hızı :,5 /s Köür yoğunluğu : 0,9 ton/ 3
DetaylıAraş.Gör. Efe SARIBAY
GÜVEN ARALIKLARI (ARALIK TAHMİNİ) ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY 1) Bir hisse senedinin $ bazında fiyatının ortalamasını incelemek için yapılan bir araştırmada 18 gün boyunca hisse senedinin
DetaylıÖZEL KONU ANLATIMI SENCAR Başarının sırrı, bilginin ışığı
GENİŞLETİLMİŞ GERÇEL SAYILARDA LİMİT R = Q I küsin Rl Sayılar Küsi dniliyor. Rl Sayılar Küsid; = Tanısız v = olduğunu biliyorduk. -- R = R { -, + } gnişltiliş grçl sayılar küsind: li = -, - = -, li = +
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
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
DetaylıRassal Değişken Üretimi
Rassal Değişken Üretimi Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI GİRİŞ Yaşadığımız ya da karşılaştığımız olayların sonuçları farlılık göstermektedir. Sonuçları farklılık gösteren bu olaylar, tesadüfü olaylar olarak adlandırılır.
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim
Detaylıİyon Kaynakları ve Uygulamaları
İyon Kaynakları v Uygulamaları E. RECEPOĞLU TAEK-Sarayköy Nüklr Araştırma v Eğitim Mrkzi rdal.rcpoglu rcpoglu@tak.gov.tr HPFBU-2012 2012-KARS KONULAR İyon kaynakları hakkında gnl bilgi İyon kaynaklarının
Detaylı01.04.2010. Tambur dişlisinin tambura montajı
01.04.0 TAMBURLAR Kaldırma makinalarında kullanılan tamburların yapısı aşağıdaki şkild görülmktdir. 1 4 Tambur dişlisinin tambura montajı 5 6 1 01.04.0 Tamburların yataklanma v tahrik skillri aşağıdaki
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.
DetaylıSÜREKSİZ(DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKSİZ(DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç.Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üni. Jeoloji Müh. Random Değişken: Nümerik olarak ifade edilen bir deneyin sonuçları Süreksiz(Discrete) Random Değişken: Randomdeğişken
Detaylı1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...
1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz... CABİR VURAL BAHAR 2006 Açıklamalar
DetaylıDr. Mehmet AKSARAYLI
Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yaısına uygun freansta oluşum gösteren değişendir. Şans Değişenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesili Şans
Detaylı3/6/2013. Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıDers 6: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıBÖLÜM 6 SINIR TABAKANIN TÜRBÜLANSLI HALE GEÇİŞİ
BÖLÜM SINI TABAKANIN TÜBÜLANSLI HALE GEÇİŞİ - ZB 38 Sınır Tabaa Drs notları - M. Adil Yüsln TÜBÜLANSA GEÇİŞ Çoğu mühndisli problmind arşılaşılan aım türbülanslıdır. Aımın laminrvya türbülanslı Bu farlılı
DetaylıDers 5: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıDers 5: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıYÜK KANCALARI VİDALI BAĞLANTILARINDA KULLANILAN FARKLI VİDA DİŞ PROFİLLERİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ GERİLME ANALİZİ
. Ulusal Tasarım İmalat v Analiz Kongrsi 11-1 Kasım 010- Balıksir YÜK KANCALARI VİDALI BAĞLANTILARINDA KULLANILAN FARKLI VİDA DİŞ PROFİLLERİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ GERİLME ANALİZİ Aydın DEMİRCAN*, M. Ndim
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıTablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X) 0 0.07 0.09 0.06 0.01
Ortak Varyans ve İstatistiksel Bağımsızlık Bir rassal değişken çifti istatistiksel olarak bağımsız ise aralarındaki ortak varyansın değeri 0 dır. Ancak ortak varyans değerinin 0 olması, iki rassal değişkenin
DetaylıBAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI
BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI BAZI SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMLARI 1. SÜREKLİ DÜZGÜN (UNIFORM) DAĞILIM 2. NORMAL DAĞILIM 3. BİNOM DAĞILIMINA NORMAL YAKLAŞIM 4. POISSON DAĞILIMINA NORMAL YAKLAŞIM
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
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
Detaylı0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart
DetaylıFRANCK-HERTZ DENEYİ: E 2 n=2. E 1 n=1. A.Ozansoy Sayfa 1
FRANCK-HERTZ DENEYİ: Alman fizikçilr Gustav Ludwig Hrtz v Jams Franck 1914 yılında, yaptıkları dny il civa atomunun uyarılmış durumlarını göstrdilr. Franck v Hrtz, uyarılmış durumları göstrirkn, lktronların
DetaylıÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI 1 Rassal Değişken Bir deney ya da gözlemin şansa bağlı sonucu bir değişkenin aldığı değer olarak düşünülürse, olasılık ve istatistikte böyle bir
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıBilgi Tabanı (Uzman) Karar Verme Kontrol Kural Tabanı. Bulanık. veya. Süreç. Şekil 1 Bulanık Denetleyici Blok Şeması
Bulanık Dntlyicilr Bilgi Tabanı (Uzman) Anlık (Kskin) Girişlr Bulandırma Birimi Bulanık µ( ) Karar Vrm Kontrol Kural Tabanı Bulanık µ( u ) Durulama Birimi Anlık(Kskin) Çıkış Ölçklm (Normali zasyon) Sistm
DetaylıETİL ASETAT ÜRETİMİNİN YAPILDIĞI TEPKİMELİ DAMITMA KOLONUNUN AYIRIMLI ( DECOUPLING ) PID KONTROLÜ
Onuncu Ulual Kimya Mühndiliği Kongri, 3-6 Eylül 2012, Koç Ünivriti, İtanbul ETİL ASETAT ÜRETİMİNİN YAPILDIĞI TEPKİMELİ DAMITMA KOLONUNUN AYIRIMLI ( DECOUPLING ) PID KONTROLÜ Abdulwahab GIWA, Sülyman KARACAN
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıZ = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ
YTÜ-İktisat İstatistik II Merkezi Limit Teoremi 1 MERKEZİ LİMİT TEOREMİ CENTRAL LIMIT THEOREM X 1,X 2,...,X n herbirinin ortalaması µ ve varyansı σ 2 olan ve aynı dağılıma uyan n tane bağımsız r.d. olsun.
DetaylıÜnite 4. Doç. Dr. Hasan TATLI NEM
Ünit 4 Doç. Dr. Haan TATLI NEM 104 DOYMUŞ BUHAR BASINCI Buhar Baıncı: Hava bir gaz karışımı olduğundan, hr bir gazın toplam baınca olan katkıına kımi baıncı dnir. Su buharı da bir gaz olduğundan, onun
DetaylıEME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler
EME 3105 1 Giriş Sistem Simülasyonu Önümüzdeki hafta simulasyon girdilerinin modellenmesinde kullanılan kesikli ve sürekli Simulasyonda İstatistiksel Modeller-I Ders 4 dağılımlar hatırlatılacaktır. Rassal
DetaylıSÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla
DetaylıProf.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN
SÜREKSİZ (DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI 1 RANDOM DEĞİŞKEN Nümerik olarak ifade edilebilen bir deneyin sonuçlarına rassal (random) değişken denir. Temelde iki çeşit random değişken vardır. ##süreksiz(discrete)
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkal Ünivrsitsi Mühndislik Bilimlri Drgisi, Cilt 19, Sayı 6, 013, Sayfalar 66-74 Pamukkal Ünivrsitsi Mühndislik Bilimlri Drgisi Pamukkal Univrsity Journal of Enginring Scincs DIŞ MERKEZ ÇAPRAZLI BİR
DetaylıOLASILIK DAĞILIŞLARI
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)
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ KESİKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 GEOMETRİK DAĞILIM Bir Bernoulli deneyi ilk olumlu sonuç elde edilmesine kadar tekrarlansın. X: ilk olumlu sonucun
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER
Parametrik Olmayan İstatistik Prof. Dr. Cenk ÖZLER Not: Beklenen Frekansı 5 in altında olan gruplar varsa, bu gruplar bir önceki veya bir sonraki grupla birleştirilir. Hipotezler χ 2 Dağılışa Uyum Testi
DetaylıBÖLÜM II A. YE Đ BETO ARME BĐ ALARI TASARIM ÖR EKLERĐ ÖR EK 2
BÖLÜ II A. YE Đ BETO ARE BĐ ALARI TASARI ÖR EKLERĐ ÖR EK SÜ EKLĐK DÜZEYĐ YÜKSEK 6 KATLI BETO ARE PERDELĐ / ÇERÇEELĐ BĐ A SĐSTEĐ Đ EŞDEĞER DEPRE YÜKÜ YÖ TEĐ ĐLE A ALĐZĐ E TASARII.1. GENEL BĐNA BĐLGĐLERĐ...II./..
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Rastgele Değişkenlerin Dağılımları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Ders konusu Bu derste; Rastgele değişkenlerin tanımı ve sınıflandırılması Olasılık kütle fonksiyonu Olasılık yoğunluk
DetaylıELM202 ELEKTRONİK-II DERSİ LABORATUAR FÖYÜ
T SKRY ÜNİERSİTESİ TEKNOLOJİ FKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELM202 ELEKTRONİK-II DERSİ LBORTUR FÖYÜ DENEYİ YPTIRN: DENEYİN DI: DENEY NO: DENEYİ YPNIN DI v SOYDI: SINIFI: OKUL NO: DENEY GRUP
DetaylıKESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM
KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM Eğer X kesikli rassal değişkeninin alabileceği değerler (,,..., ) eşit olasılığa sahip ise, kesikli düzgün dağılım söz konusudur. p(x) =, X=,,..., şeklinde gösterilir. Bir kutuda
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
Detaylırasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
DetaylıEnerji Dönüşüm Temelleri. Bölüm 3 Bir Fazlı Transformatörler
Enrji Dönüşüm Tmllri Bölüm 3 Bir Fazlı Transformatörlr Birfazlı Transformatorlar GİRİŞ Transformatörlrin grçk özllik v davranışlarını daha kolay anlamak için ilk aşamada idal transformatör üzrind durulacaktır.
DetaylıDERS 7. Türev Hesabı ve Bazı Uygulamalar II
DERS 7 Türv Hsabı v Bazı Uygulamalar II Bu rst bilşk fonksiyonlarının türvi il ilgili zincir kuralını, üstl v logaritmik fonksiyonların türvlrini, ortalama v marjinal ortalama ğrlri; rsin sonuna oğru,
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ALISTIRMA SORULARI. 2012 Aras.Gör. Efe SARIBAY
GÜVEN ARALIKLARI ALISTIRMA SORULARI 2012 Aras.Gör. Efe SARIBAY 1) Bir bankada bir gün içerisinde açılan vadeli TL. hesaplarının ortalamasını incelemek amacıyla yapılan bir araştırmada 12 günlük yapılan
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıTesadüfi Değişken. w ( )
1 Tesadüfi Değişken Tesadüfi değişkenler gibi büyük harflerle veya gibi yunan harfleri ile bunların aldığı değerler de gibi küçük harflerle gösterilir. Tesadüfi değişkenler kesikli veya sürekli olmak üzere
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
DetaylıBaşarı olasılığı olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında (bağımsız olarak) n kez tekrarlanması ile oluşan deneye binom deneyi denir.
3.5. Bazı Kesikli Dağılımlar 3.5.1. Bernoulli Dağılımı Bir deneyde başarı ve başarısızlık diye nitelendirilen iki sonuçla ilgilenildiğinde bu deneye (iki sonuçlu) Bernoulli deneyi ya da Bernoulli denemesi
Detaylıİstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik
6.SUNUM İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik özellikleri (ortalama, varyans v.b. gibi) hakkında
DetaylıİSTATİSTİK. Hafta 7.2 Kesikli Olasılık Dağılımları Poisson Dağılımı. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ
İSTATİSTİK Hafta 7.2 Kesikli Olasılık Dağılımları Simeon Poisson a atfen isimlendirilen dağılım, bir örnek uzayın belli bir bölgesi veya zamanındaki olayların sayısının incelendiği kesikli bir olasılık
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıB OSC2 VOD PIC16F84 MİKRODENETLEYİCİSİ KULLANILARAK CİHAZLARIN TELEFON İLE KONTROLÜNE BİR UYGULAMA. Rabman YAKAR, Etem KÖKLÜKAYA.
SAU Fn Bilimlri Enstitüsü Drgisi PIC16F84 Mikrodntlcisi Kullanılarak Ciaziarın Tlfon D Kontrolün Bir Uygulama PIC16F84 MİKRODENETLEYİCİSİ KULLANILARAK CİHAZLARIN TELEFON İLE KONTROLÜNE BİR UYGULAMA Rabman
Detaylıkirişli döşeme Dört tarafından kirişlere oturan döşemeler Kenarlarının bazıları boşta olan döşemeler Boşluklu döşemeler Düzensiz geometrili döşemeler
Kirişli döşmlr Dört tarafından irişlr oturan döşmlr Knarlarının bazıları boşta olan döşmlr Boşlulu döşmlr Düznsiz gomtrili döşmlr bir tarafı irişli üç tarafı boşta döşm (Konsol döşm) Đi tarafı irişli ii
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...
İÇİNDEKİLER Ön Söz... Saymanın Temel Kuralları... Permütasyon (Sıralama)... 8 Kombinasyon (Gruplama)... 6 Binom Açılımı... Olasılık... 9 İstatistik... 8... Dağılımlar... 5 Genel Tarama Sınavı... 6 RASTGELE
DetaylıDers 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları
Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları Rastgele değişken kavramı Kesikli ve sürekli rastgele değişkenler İki boyutlu rastgele değişkenler Beklenen değer Varyans Örnek uzaydaki her elemanı bir sayıyla
DetaylıI.BÖLÜM (Toplam 35 soru bulunmaktadır.)
I.BÖLÜM (Toplam 35 soru bulunmaktadır.) 1. ve B ise aşağıdakilerden hangisi daima doğrudur? )B=B B)B=B )(B) D)(B) E)(B) 5. 19 4 B5 7 Bölme işleminde ve B sıfırdan farklı birer rakam olmak üzere +B kaç
DetaylıAnkara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1
1 Rastgele bir denemede ortaya çıkması olası sonuçların tamamıdır Örnek: bir zar bir kez yuvarlandığında S= Yukarıdaki sonuçlardan biri elde edilecektir. Sonuçların her biri basit olaydır Örnek: Bir deste
DetaylıIKTI 102 25 Mayıs, 2010 Gazi Üniversitesi-İktisat Bölümü
DERS NOTU 10 (Rviz Edildi, kısaltıldı!) ENFLASYON İŞSİZLİK PHILLIPS EĞRİSİ TOPLAM ARZ (AS) EĞRİSİ TEORİLERİ Bugünki drsin içriği: 1. TOPLAM ARZ, TOPLAM TALEP VE DENGE... 1 1.1 TOPLAM ARZ EĞRİSİNDE (AS)
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıSimülasyonda İstatiksel Modeller
Simülasyonda İstatiksel Modeller Amaç Model-geliştirici dünyaya deterministik değil olasıksal olarak bakar. İstatiksel modeller değişimleri iyi tanımlayabilir. İlgilenilen olayın örneklenmesi ile uygun
DetaylıDESTEK DOKÜMANI. Mali tablo tanımları menüsüne Muhasebe/Mali tablo tanımları altından ulaşılmaktadır.
Mali Tablolar Mali tablo tanımları mnüsün Muhasb/Mali tablo tanımları altından ulaşılmatadır. Mali tablolarla ilgili yapılabilc işlmlr ii gruba ayrılır. Mali Tablo Tanımları Bu bölümd firmanın ullanacağı
DetaylıRİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015
RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015 SORU 2: Motosiklet sigortası pazarlamak isteyen bir şirket, motosiklet kaza istatistiklerine bakarak, poliçe başına yılda ortalama 0,095 kaza olacağını tahmin
DetaylıÇelik. Her şey hesapladığınız gibi!
Çlik Hr şy hsapladığınız gibi! idyapi Bilgisayar Dstkli Tasarım Mühndislik Danışmanlık Taahhüt A.Ş. Piyalpaşa Bulvarı Famas Plaza B-Blok No: 10 Kat: 5 Okmydanı Şişli 34384 İstanbul Tl : (0212) 220 55 00
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
Detaylıaltında ilerde ele alınacaktır.
YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıWEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ SÜREKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 WEIBULL DAĞILIMI Weibull dağılımı, pek çok farklı sistemlerin bozulana kadar geçen süreleri ile ilgilenir. Dağılımın
DetaylıOLASILIK OLASILIK. Bireysel belirsizlik ve uzun dönemdeki düzenlilik deneysel bilimlerde de sık sık ortaya çıkar
OLASILIK OLASILIK İstatistiğin temel araçlarından biri olasılıktır 17. yy daşans oyunları ile başlamıştır Her bir denemenin çıktısı belirsizdir Fakat uzun dönemde çıktı kestirimlenebilir Bireysel belirsizlik
DetaylıGAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE
GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI Prof. Dr. Nezir KÖSE 30.12.2013 S-1) Ankara ilinde satın alınan televizyonların %40 ı A-firması tarafından üretilmektedir.
DetaylıGERİ ÖDEME TALEP FORMU T.C. LONDRA BÜYÜKELÇİLİĞİ EĞİTİM MÜŞAVİRLİĞİNE, Sort Kod : Hesap No : İmzası E-posta : Telefon Nu :
T.C. LONDRA BÜYÜKELÇİLİĞİ EĞİTİM MÜŞAVİRLİĞİ GERİ ÖDEME TALEP FORMU B-1 T.C. LONDRA BÜYÜKELÇİLİĞİ EĞİTİM MÜŞAVİRLİĞİNE, 1416 Sayılı Kanuna gör MEB (... Ünivrsitsi) adına rsmi burslu statüd öğrnim görmk
DetaylıProbability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)
Varyans Bir serideki her elemanın ortalamadan farklarının karelerinin toplamının, serideki eleman sayısına bölümü ile elde edilir. Standart Sapma Varyansın kareköküdür. Eğer birçok veri ortalamaya yakın
DetaylıSÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM
SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM X rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonu; şeklinde ise x e düzgün dağılmış rassal değişken, f(x) e sürekli düzgün dağılım denir. a 0 olduğuna göre, f(x) >0 olur.
DetaylıKayıplı Dielektrik Cisimlerin Mikrodalga ile Isıtılması ve Uç Etkileri
Kayıplı Dilktrik Cisimlrin Mikrodalga il Isıtılması v Uç Etkilri Orhan Orhan* Sdf Knt** E. Fuad Knt*** *Univrsity of Padrborn, Hinz ixdorf Institut, Fürstnall, 3302 Padrborn, Almanya orhan@hni.upb.d **Istanbul
DetaylıGünlük Bülten. 26 Aralık 2012. Merkez Bankası Erdem Başçı 2013 Yılı Para ve Kur Politikası nı açıkladı
26 Aralık 2012 Çarşamba Günlük Bültn İMKB vrilri İMKB 100 77,596.2 Piyasa Dğri-TÜM ($m) 302,542.1 Halka Açık Piyasa Dğri-TÜM ($m) 87,060.7 Günlük İşlm Hami-TÜM ($m) 976.12 Yurtdışı piyasalar Borsalar Kapanış
Detaylı