Tanım : Bir rassal deney yapıldığında bir deneyin sonucu sadece iki sonuç içeriyorsa bu deneye Bernoulli deneyi denir.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Tanım : Bir rassal deney yapıldığında bir deneyin sonucu sadece iki sonuç içeriyorsa bu deneye Bernoulli deneyi denir."

Transkript

1 BRNOULLİ DAĞILIMI Broulli dağılımı bir rassal dy yaıldığıda yalızca iyi öü olumlu-olumsuz başarılı-başarısız gibi sadc ii souç ld dildiğid ullaılır. Taım : Bir rassal dy yaıldığıda bir dyi soucu sadc ii souç içriyorsa bu dy Broulli dyi dir. Broulli dyid ii souç olduğua gör ilgilil souç ld dildiğid bu souca başarı dsi v = il gösrilsi. Diğr souç ld dildiğid d o souca başarısız dsi v = şlid iad dilsi. Bu durumda rassal dğişi Broulli dğişi dir. Bir dyi başarılı souçlama olasılığa is rasal dğişii olasılı osiyou şöyldir. içi digr durumlarda Bu dağılıma Broulli dağılımıv d Broulli dğişi adı vrilir. Broulli dağılımıı bir aramrsi vardır; o da dir. M() = ( ) = = olara buluur. Broulli Dağılımıı Arimi Oralama v Varyası Birici mom = dğri oursa () buluur. M'() = M'() = () = buluur. İici mom = oursa ( ) dğri buluur v V() ld dilir.

2 ' M' M" V buluur. () v V() bl dğr aımıda gidilr d.. buluabilirdi. Ör : Bir oomobil sürücüsüü yarışı azama olasılığı 7 v azamama olasılığa ür. bu oomobil yarışmacısı içi olasılı osiyou yazı () v V() i buluuz. ÇÖZÜM : rassal dğişi sürücüü yarışı azadığı zama dğrii azamadığı zama dğrii ala bir Broulli dğişidir. O zama olasılı osiyou 7 is is digr durumlarda V

3 BİNOM DAĞILIMI (İKİ TRİMLİ DAĞILIM) Broulli dağılımıda dy bir z yaılıyor v olumlu vya başarılı souçla ilgiliyordu. ğr dy bir da dğil da ş ş birbirid bağımsız olma üzr rarladığıda yi olumlu vya başarılı souçla ilgiliyorsa Broulli dağılımıı özl bir gl hali oraya çıar v bu dağılıma Biom dağılımı dir. Biom dağılımıı ullaım alaı olduça gişir. Biom dağılımıda yararlama isiyorsa aşağıdai oşulları sağlaması grir. a. Rassal dy ayı oşullar alıda da rarlamalıdır. b. Hr dyi olumlu-olumsuz v hayır byaz byaz dğil iyi öü gibi ii olaalı soucu olmalıdır. c. Bir dyd arzu dil souç ld m olasılığı v arzu dilmy souç ld m olasılığı ola = bir dyd öi dğişmmlidir. Bir başa iad il v dy içi sabi olmalıdır. d. Hr dy birbirid bağımsız olmalıdır. Yai bir dyi soucu diğr dylri souçları üzrid ili olmamalıdır. Bu dör oşulu sağladığı a Broulli dyid rassal dğiş i alacağı dğrlr arşılaşıla olumlu souç sayısıa bağlı olara (...)oraya çıacaır. İi olaalı soucu ola bir dy ayrı oşullar alıda da rarlası. Dylrd hrhagi birid is soucu ld m olasılığı ismy soucu ld m olasılığı da = olsu. Dylr birbirlrid bağımsız oldularıda = is v = da ismy soucu gösrm üzr {il dy = ala = } =... ( ). ( )... ( ) a - a = olur. dyd z is souç ld m olasılığa araıyorsa buda blli bir sıraı gözilmdiği alaşılmalıdır. Bu is ombiasyo avramı il buluabilir. Hr bir

4 is soucu oraya çıma olasılığa soucu ld dilmsi... ;..... olduğua gör dyd is şlid yazılabilir. Taım : rassal dğişlrii olasılı osiyou aşağıdai gibi olsu.... digr durumlarda Olasılıları biom açılımıdai rimlrd oluşması diyl yuarıdai dağılıma biom dağılımı olasılıları vr osiyoa biom olasılı osiyou sayılarıa biom a sayıları v böyl bir dağılıma sahi dğiş d biom rassal dğişi dir. Biom dağılımı B(; ) vya B( ) şlid d gösrilir. T bir dyd is souç s dy z rarladığıda z is soucu ld m olasılığıı osiyou vriyorsa başarı sayısıı gösr rassal dğişi bir biom dağılıma sahiir dir. Aslıda v i alabilcği dğrlr gör sayısız biom dağılımı vardır. Bu dl biom dağılımıı blirly v dğrlri ayı zamada bu dağılımı aramrlrdir. = durumuda biom dağılımı simri olu içi simrid uzalaşırılır sabi aldığıda 5 içi v sabi aldığıda içi dağılır simriy yalaşır. Biom dağılımıda yr ala biom asayıları i dy sayısı arıça hsalaması zorlaşır. Bu dl v i dğişi dğrlr gör hazırlamış abloları vardır v olarda yararlaılır.

5 Biom Dağılımıı Mom Çıara Fosiyou M Biom Dağılımıı Arimi Oralama v Varyası Biom dağılımıı arimi oralaması v varyası dğişi yalaşımlarla buluabilir. a. Mom Çıara Fosiyoda Gidilr Biom dağılımıı mom çıara osiyou M olara bulumuşu. M() i birici v iici ürvlri şöyldir. M' M" Bu ürvlrd yri sıır dğri oulursa ( = ) M' μ v M" olacağıda μ.... olur. V() olduğuda V ld dilir.

6 b. Broulli Dylri Bağlı Olara y bir Broulli dğişi olsu. (y) = olduğu biliiyor. is soucu gösrdiği gör düzydi is souçları sayısı Y Y Y... Y i Y olacaır. O zama μ i Yi i Y Y... Y a dy bağımsız olduğuda bl dğri özllilrid yararlaara μ Y Y... ld dilir. Ayı şild V V V Y Y i i Y...Y... (Y y i lr bağımsız olduğuda VY Y VY V V VY VY... VY... oldugu görülür. ) özlliği gör Y Uygulamada i ahmiid başa bir şy olmaya / is souç oraı il daha ço ilgilir. Bu oraı bl dğri v varyası bl dğr v varyas özllilrid gidilr olaylıla buluabilir.

7 V V Ör : Bir ara z aılsı. Bulua uraları sayısıı oralaması v sadar samasıı buluuz. Çözüm : rasgl dğişi bir araı z aılışıdai uraları sayısı olsu. o hald biom dağılımıa sahiir. Bu d sırasıyla 8.. σ. μ Ör : Bir basbol oyucusuu ou bas yamasıı oralaması 5 ir. Hr aışı bir diğrid bağımsız olduğu varsayımı alıda yaıla bir maça bu oyucu dör da aış yaarsa a. Bir asid başarılı olma b. az bir asid başarılı olma olasılılarıı buluuz. Çözüm : ou oaya girm olayıı gösrsi = ¼ v = olduğua gör a. 7 b

8 Ör : Üivrsiy gir öğrcilri % ıı ğiimlrii amamlayamadıları bilimdir. Rassal olara öğrci sçildiğid buları yarısıda azlasıı ğiimlrii amamlamasıı olasılığı dir? Çözüm : ğiimlrii amamlaya öğrcilri gösrsi. = = dır Ör : rassal dğişlrii mom çıara osiyou M olara vrildiği gör a. v olasılılarıı buluuz. b. i bl dğri v varyasıı buluuz. Çözüm : M() bir biom dağılımı mom çıara osiyoudur. Bu durumda = / = / v = ür. a

9 : 5 8 b. V 9 8 buluur GNLLŞTİRİLMİŞ BİNOM DAĞILIMI (Ço Trimli Dağılım) Biom dağılımı yalızca ii olaalı souca dayalı birbirid bağımsız a dy içi gçrli idi. Bu z bir dyd il gösril ayrı souçları ld... dildiğii düşülim. Dy a z rarladığıda hr bir i i (i =...) ld diliş sayısıı ora dağılımı ço rimli dağılımdır. Ço rimli dağılım biom dağılımıı gllşirilmsidir. olsular. Taım : (Ço rimli rasgl dğiş)... dyi ayrı souçları... rasgl dğişi bağımsız dmd hr bir i i ld diliş sayısı v bir dmd i i (... (... olasılığı i (i=...) olsu. Bu adird ) rasgl dğişi ço rimli rasgl dğiş dir. Ör : Bir zar aılsı. i i... ı ld diliş sayısı olsu. ) ço rimli dğişdir. Torm : (Ço Trimli Dağılım) Bir dmd i olasılılarıı (i =...) il bağımsız... dmd oluşa bir dy içi ço rimli rasgl dğiş is olasılı dağılımı aşağıdai osiyou il vrilir. F... i!!!...! v i... olma üzr... i ora i i i i dir. Bu dağılıma ço rimli dağılım dir.

10 İsa : bağımsız dmd blli bir sırada i z i z... ı z ld dilm olasılığı... dır. yolları sayısı Olayları hrhagi bir sırada ld dilmsi il ilgildiğimizd buradai ayrı! dir.!!...! Bu yüzd v i ora olasılı osiyou i i i olma üzr (... ) rasgl dğişii F i...!!!...! v i... olma üzr Tormdi olasılı osiyou... i ço rimli açılımıdai gl rim olduğuda bu olasılı dağılımıa ço rimli dağılım dir. = içi osiyo biom dağılımıa idirgir. Ör : Bir zar oii z aılsı. İi z bir üç z ii bir z üç ii z dör üç z bş bir z alı glm olasılığı dir? Çözüm :... rasgl dğiş il bir zar o ii z aıldığıda bir ii üç... alıı aç z ld dildiğii bulalım. Bua gör... ço rimli dağılımıa sahiir. Bua gör i... i / 5 v = Torm grği : 5 5!!!!!!!!

11 Torm : (... ) rasgl dğişi ço rimli dağılıma sahi olsu. Bu adird i.i v V.i i i... M Ör : Bir bölgsii işilr çalışmayalar iş vrlr ücrli çalışalar v di hsalarıa çalışalar olma üzr dör gruba ayrılmışlardır. Bu bölgd yaşaya işi l alımış v bularda işii işvr işii ücrli çalışa işii di hsabıa çalışa olduğu v işii d çalışmadığı oraya çımışır. a. Dağılımı olasılı osiyouu buluuz. b. Bu bölgd 8 işi l alıdığıda işii işvr işii ücrli çalışa olmasıı v işii d çalışmamasıı olasılığıım buluuz. c. Bu ço rimli dağılımı arimi oralamasıı varyasıı v mom çıara osiyouu buluuz. Çözüm : = Sçil işvr sayısı = Sçil ücrli sayısı = Sçil çalışmayaları sayısı = Sçil di hsabıa çalışaları sayısı olsu a. Dağılım osiyou i v i olma üzr! şlid yazılır.!!!! b. = 8 v v sırası il ü mydaa glm olasılılarıı gösrsi. O zama 5 v = = = = olur.

12 İs olasılı şlid ld dilir. c. i i olduğuda !!!!! buluur. Bulara ilişi varyaslar da şöyldir V V V V Mom çıara osiyo is M 8 GOMTRİK DAĞILIM olara ld dilir. Ara araya z rarlaa bir Broulli dyi l alısı v il is soucu ld dilmsi içi yaıla dy sayısı olsu. gomri rassal dğiş dir. Biom dağılımıda dy sayısı sabi is souçları sayısı bir rassal dğiş i; gomri dağılımda is soucu sayısı bir şi olma üzr bir sayı dylri sayısı is bir rassal dğişdir.

13 Örği hd aış yaa bir işacıı hdi il z vurması içi gr aış sayısı bir ara yazı glicy adar aıldığıda il yazı gl adar yaıla dmlri sayısı vb. birr gomri rassal dğişdir. Taım : İl ( ) dyi is soucu vrmmsi v ici dyi is soucu vrmsi durumuda gomri dağılım şöyl aımlaır :... içi digr durumlarda İsa : İl başarıı ld dilmsi içi grli dmlri sayısı =... v il başarıda öci başarısızlıları sayısı (- ) olsu. Örği il yazı gl adar yaıla dmlrd TTTY şlidi gösrimd TTT ( ) y olur.o hald başarıı ai iği dizii olasılığı.... olur. Burada;... = ( ) Ör : ld dicy adar bir zarı aalım. a. Bağımsız aışlar dizisid il ü ld dilmsi içi gr aışları sayısıı olasılı osiyou b.. dmd bulma olasılığıı buluuz. Çözüm : İl ü ld dilmsi içi gr aışları sayısı rasgl dğişi olsu. bu adird olma üzr gomri dağılıma sahiir. a. i olasılı osiyou b.. Aışa ld m olasılığı

14 5 5 5 Rasgl Dğişii Dağılım Fosiyou. F... ld dilir. Bua gör... içi F Gomri Dağılımı Mom Çıara Fosiyou Mom çıara osiyou aımıda har dilirs... M... il rimi ola bir gomri srii olamıdır. olduğu içi bu gomri srii olamı da

15 . iadsi şiir. Bulua bu dğr yri oulursa M ld dilir. Gomri Dağılımı Bl Dğr v Varyası a. Bl dğr aımıda. μ d d. d d. ld dilir. Varyası; V() şiliğid yararlaara bulabiliriz... d d. d d.. d d..

16 buluur. Böylc V ld dilir. b. Mom çıara osiyo yardımı il d () v V() ld dilbilir. M' M" olur. V buluur. Ör : Bir avla zarıı ld dicy adar aalım. a. İl ı ld dilmsi içi gr aış sayısıı olasılı v dağılım osiyolarıı b.. Aışa bulma olasılığıı c. ld m içi grli aış sayısıı bl dğrii v varyasıı buluuz. Çözüm : 5 a.... F... b

17 c. 5 V Ör : Bir aıcıı hr aışa hdi vurma olasılığı ür. Ara araya yaıla aışlar soucuda hdi il z vurması içi gr aış sayısı olduğua gör; a. Hdi il z üçücü aışa b. Hdi il z ço dördücü aışa vurma olasılılarıı hsalayıız. c. Hd il vuruşu ld dicy adar aıcı oralama olara aç aış yamalıdır? Çözüm : a. b c. NGATİF BİNOM DAĞILIM (ASCAL BİNOM DAĞILIMI) Gomri dağılımda is şy bağımsız Broulli dylrid il başarıı ld dilmsi içi grli dy sayısıı blirlmi. ğr il başarı dğil d a başarı ld dilmsi söz ousu is gomri dağılımı gllşirilmiş hali ola ascal dağılımıı ullama grir.

18 Bir dyd sayıda başarı ld dicy adar dvam dilsi. başarıı ld dilmsi içi grli dylri sayısı rassal dğişi il gösrildiğid rassal dğişi ascal rassal dğişi dir. Örği bir arayı ura ld dicy adar ar arda aığımızda ura bulma içi grli aış sayısı ascal dağılımıı gösrir. Olasılı Fosiyou : Bir dyd is soucu mydaa glmsi olasılığıa is soucu mydaa glmmsi olasılığıa v is soucu ld dilm sayısıa da dsi. ı mydaa glmsi içi grli dy sayısıı gösr bir rassal dğiş olduğuda olasılı osiyou şöyldir. :... digr durumlarda Bu olasılı osiyou v dğrlri gr dğişiğid dolayı v ascal dağılımıı aramrlridir. İsa : başarıı grçlşmsi içi gr dmlri sayısı olsu ( ) başarı vr dmlri sayısıı ( ) alalım. v içi A v B sayılarıı düşülim. A = {il - dmd - başarı} B= { ici dmd başarı} Dmlr birbirid bağımsız A v B olayları bağımsızca (B) = dir. () = (A).(B) olur. burada ici dy... ( ).ici dy Souç olara. = +... ld dilir.

19 Ör : Bir zar aılası.. Aışa.. z glm olasılığı dir_ Çözüm : = = v olma üzr (. aışa. z ld m) = 5. 5 olur. ascal Dağılımıı Mom Çıara Fosiyou ascal dağılımıı mom çıara osiyou şu şild buluur.!!!!!! M...!...!.!...! olduğuda = M mom çıara osiyoda yaralaara bl dğr v varyası ld driz. ascal Dağılımıı Bl Dğr v Varyası ascal dağılımıı bl dğri gomri dağılımları mom çıara osiyo bl dğr v varyas aımlarıda da buluabilir. Biz bl dğr aımıda gidr bulalım.

20 sridir. bir gomri !!!.!!!. Varyas da V() olduğuda!!!. - Grli işlmlr yaıldığıda V V

21 Mom çıara osiyoda yararlaara bl dğri v varyası bulalım.. M' M" V V Biom Dağılımı v Ngai Biom Dağılımı Arasıdai İlişi rassal dğişi bir Biom dağılımıa v Y rassal dğişi d bir Ngai Biom dağılıma sahi olsu. a. Y şiliği alamı şudur. İl dydi başarı sayısı ya şi vya daha büyüs il başarıyı ld m içi grli ola dy sayısı şi vya daha üçüür. b. Y şiliği d; il dydi başarı sayısı da üçüs başarıyı ld m içi d ço dy grir alamıa glir. Ör : Bir aıcıı hr aışa hdi vurma olasılığı sabi olu ¾ şiir. a. r hdi vurabilm içi grli ola aış sayısı rassal dğişi gösrdiği gör i olasılı osiyouu yazıız. b. 7 r hdi vurabilm içi 9 aış yama v ço aış yama olasılılarıı buluuz. Çözüm : a. = olduğuda

22 digr durumlarda... 9 b Ör : Bir v adııı rçl yama içi a sağlam şaliy ihiyacı vardır. lid bulua bir sadı şalii ü çürüür. a. sağlam şalilri ld m içi grli dy sayısıı gösrdiği gör i olasılı osiyouu buluuz. b. İhiyacıı arşılama içi sadıa şali sçrs asii sağlam olma olasılığı dir? Çözüm : a. sağlam şali sçm olasılığı çürü şali sçm olasılığı içi dgrlri digr... b. 9 9

23 HİRGOMTRİK DAĞILIM İçid ii çşi s bulua solu sayıda öğd oluşa bir il düşülim. Trar yri oymasızı ardışı olara sabi büyülü bir örlm çimi yaığımız adird hirgomri dağılımı ullaırız. Hirgomri dağılımı aşağıdai üç oşul sağladığı adird ullaırız.. Bir dy ii olaalı souca sahis. Dyi rarlama sayısı sabis. Dylr bağımlı is Hirgomri Rasgl Dğiş : Solu sayıda N öğd oluşa bir ild N ilgildiğimiz N ilgilmdiğimiz souçları sayılarıı gösrsi. Rasgl a öğ sçlim. bu a içidi ilgilil souç sayısıı gösrsi. rasgl hirgomri dğiş dir. Sçil öğli gru N birimd oluşa örlm Ör :. Bir czad 5 uu Asiri uuda vrmido haı vardır. Karışı olilmiş ola uularda olii üsüd yri oymasızı uu ha sçiyoruz. rasgl dğişi sçil asiri sayısıdır.. Bir yarışma rogramı içi milyo a lo umarası blirliyor. Bularda milyou v milyou işyri loudur. 5 a umara sçiliyor. Araa umaralar içid v lou sayısı?

24 Hirgomri Olasılı Fosiyou N birimli calı bir örlm uzayı alalım; N asii soucu il ilgillim. N asiyl ilgilmylim. N = N + N. Bu örlm uzayıda birimli bir gru iadsiz olara çilsi. uzayı ilgilil souçlar olsu. N N N =... içi Ör : Bir uuda usurlu 7 usursuz arça vardır. Trar yri oymasızı arça çiliyor. Çil usurlu arçaları sayısıı olasılı osiyouu buluuz. Çözüm : rasgl dğişi çil usurlu arçaları sayısı olsu. O hald N = = v = dir. Bu dl dlmd yararlaara 7 v usurlu arça sayısıa arşılı gl olasılılar sırasıyla 5 7 7

25 7 7 (=) 5 i hirgomri dağılım ablosu Ör : İçid ü siyah si ırmızı olma üzr o bulua bir orbada a o iadsiz olara çilmişir. rassal dğişi çil siyah o sayısıı gösrdiği gör; a. i olasılı osiyouu yazıız b. Çil olarda hiçbirisii siyah o olmama olasılığı c. az bir asii siyah o olma olasılığıı buluuz. Çözüm : a. Torbada siyah o buluduğua v orbada da olam a o çilbilcği gör i alabilcği dğrlr v olacaır. O zama olasılı osiyou durumlarda digr içi b. 5

26 c. 9 Ör : İş içi başvura hr adayda sıı üivrsi mzuu olduğu bilimdir. Rassal olara sçil aday arasıda a. Üçüü b. ço üçüü üivrsi mzuu olma olasılığıı buluuz. Çözüm: rassal dğişi üivrsi mzularıı gösrm üzr v sçillr iadsiz olduğua gör olasılı osiyou şöyldir. durumlarda digr a. 89 buluur. b. buluur

27 Ör : Vrgi byaıda bulualarda 5 işii dosyası sçilr Maliy Baalığı ı orol mmurları araıda icliyor. Bu dosyalarda asid yalışlı buluuyor. Rassal olara alıaca dosyaı a. Yalızca bir asii b. Hsii yalış byalı dosya olma olasılığıı buluuz. Çözüm : Sçim iadsiz yaılacağıda bu roblmi olasılı osiyouu rassal dğişi olma üzr aşağıdai gibi olacaır. 5 5 digr durumlarda a buluur. b. 5 GNLLŞTİRİLMİŞ HİRGOMTRİK DAĞILIM Hirgomri dağılımda aa üldi birimlr N v N olma üzr (N +N = N) ii gruba ayrılıyor v iadsiz olara birim sçm yolua gidiliyordu. ğr aa üldi birimlrii ii dğil d a gruba ayrıldığı düşüülürs gllşirilmiş hirgomri dağılıma gçilir. Bir dyi birbiri il bağdaşmaya olaalı soucu varsa dy z rarladığıda oşullar dğişiyorsa z s ; z s ; z s souçlarıı alma olasılıları gllşirilmiş hirgomri dağılım araıda buluabilir v şu şild aımlaır.

28 Taım : Gllşirilmiş Hirgomri Olasılı Fosiyou N N...N... N olma üzr N N N şlid aımlaır. N ÖRNK : o sçiliyor. İçid ırmızı siyah v a d yşil o bulua bir orbada iadsiz yöml a) İi asii yşil o olması b) Birii yşil birii siyah olması v birii d ırmızı olması c) Birii siyah iisii d ırmızı o olma olasılılarıı buluuz. ÇÖZÜM : a) sçilc yşil oları sayısıı gösr rassal dğiş olsu. O zama orbadai oları yşil olalar v olmayalar diy ayırara hirgomri dağılımda yararlaılabilir. 7 ( ) buluur. 8 b) Bu durumda gllşirilmiş hirgomri dağılımı ullaılır. ( ) 8 5

29 c) ( ) 5 buluur. 8 OISSON DAĞILIMI ço ullaıla dağılımlarda birisidir. Küçü olasılılar dağılımı da dir. Blli v ço dar bir zama aralığıda az raslaa olaylar bu ür dağılım gösrirlr. Ör : Boğaziçi örüsüd mydaa gl gülü azaları sayısı vril blirli bir zamada bir şir yaıla sigora isği sayısı bir havaalaıda hr saa ala v i uçaları sayısı Bu dağılımda zama ço üçü arçalara bölüdüğüd bu zama içid yalızca bir olay ya grçlşir yada grçlşmz. Biom dağılımı a dydi başarı sayısı il ilgilir bu dağılım blirli bir aralıai ilgilil soucu sayısı il uğraşır. oisso dağılımıı ullaılması içi şu oşullar grçlşmlidir.. İi ayrı zama aralığıda (yada uzayda) oraya çıa olaylar birbirid bağımsızdır.. Taımlaa aralıa (yada uzayda) ilgilil olayı oraya çıma olasılığı sabi olu dğişmmdir. oisso Dağılımı : rassal dğişi yuarıdai özllilri aşıyorsa oisso rassal dğişi v i osiyoua da oisso dağılımı dir. > olma üzr!... digr durumlarda olamı : oisso dağılımıı bir olasılı osiyou olduğuu olayca görbiliriz. Olasılılar! * 788!.

30 Ör : Türiy d mad ocalarıca oluşa azalar soucuda hr yıl oralama olara işçid bir asi hayaıı aybmdir. mad işçisii çalışığı bir mad ocağıda bir yıl içid a. Hiçbir işçii b. işçii c. d azla işçii hayaıı aybm olasılılarıı buluuz. Çözüm : = v = olduğuda = = a.!! 5 ld dilir.! b. 8 c.!! 8! Ör : Bir milimr sıvıdai bari sayısı oralama olara olduğu bilimdir. Barilri sayısıı oisso dağılımı gösrdiği abul dilr milimrd a. Hiç bari olmaması b. bari olması c. d az bari olması olasılılarıı buluuz. Çözüm :! a. 8! b. 95

31 c. 8! oisso Dağılımıı Mom Çıara Fosiyou!! M oisso Dağılımıı Bl Dğr v Varyası Mom çıara osiyo yardımıyla M".. M' Burada da V() = + - = * Bl dğr aımıda.!!. Burada da...!!!!.

32 !!!!..!... V() Biom Dağılımıa Yalaşı Olara oisso Dağılımı Biom dağılımıı olasılı osiyouu göz öü alalım abul dlim i yr drcd büyü ama üçüür. Öyl i büyü dğildir. () = olduğuu daha öc görmüşü. O hald ı μ. μ.!!! Yazılabilir. Kısalmalarda sora bu olasılı μ μ.μ! Olara yazılır. üçüs büyüs büyü dğils aşağıdai yalaşı şililr ld dilir.

33 - lim μ lim μ lim O hald.. μ.μ! buluur. Bu so şili görüldüğü gibi biom dağılımıdai () olasılıları = = oralamalı oisso dağılımıı olasılıları yalaşı olara şiir. v 5 i dmdi başarı olasılığı oisso dağılımı il yalaşı olara hsalayabiliriz. v olduğuda bu yalaşım ço iyidir. oisso ormülüü ullama biom ormülüü ullamaa daha olaydır. = v = 5 ola biom dağılımıı düşülim. Biom dağılımı içi = =.(5) = dir. Biom dağılımıa oisso yalaşımı ullaılırsa μ.μ!.! ld dilcir. Vril dğrlr içi biom v oisso olasılılarıı arşılaşırma üzr aşağıdai abloyu vrcğiz. BAŞARI SAYISI () BİNOM OLASILIKLARI OİSSON OLASILIKLARI

34 NOT : da ço başarı ld dilbilir aa başarı olasılıları 5 üçüür. olsu. Ör : sadüi dğişii olasılı osiyou aşağıdai biçimd vrilmiş 5 5! digr... a. Mom çıara osiyou dgrlri içi b. Mom çıara osiyo yardımıyla varyasıı c. (=) (<) ( ) ( < / <) olasılılarıı buluuz. Çözüm : 5. a. 5 M 5. 5!! 5. 5 M 5 5 b. M' M V() =55-5=5 c !!

35 = 5 5! / Ör : Bir abriada dolaa ürülri yüzd birii bozulduğu bilimdir. Bu abriada rassal olara sçil 5 birimd bir asii azla bir asii az dör asii olasılılarıı a. Biom dağılımı il b. oisso dağılımı il buluuz. Çözüm : İs olasılılar rassal dğişi sçil birimi bozu olmasıı gösrm üzr şöyldir. ( =) ( ) ( ) a. Biom dağılımı il = v = 5 olduğuda olara yazılır. Kabul m grir i bu olasılıları hsalaması olduça armaşı v zordur. Buda dolayı ayı hsalamalar oisso dağılımı il daha olay bir şild buluabilir. b. = v = 5 is = = 5 dir.

36 -.! 5 5! ! 7 9! DÜZGÜN DAĞILIM (UNIFORM) Kabul dlim i bir dy ümü şi olasılılı N ayrı souç vrsi. Bu i dylri bşici bölümd düşümüşü.(ara aılması zar yuvarlaması ar çimi gibi) Taım (Ksili düzgü rasgl dğiş) : rasgl dğişi ümü şi olasılıla N souca sahis sili düzgü rasgl dğiş dir. Ör : Aşağıdai dylr rasgl dğişlrl ilgilidir.. Bir arayı bir z aalım = yazı glmsi soucuu = ura glmsi soucuu gösrsi. Burada sili düzgü rasgl dğişdir.. Bir zar aılsı. Bu adird üs gl sayı sili düzgü rasgl dğişdir.. 5 li bir dsd bir ar çlim. O hald çil hrhagi bir ar sili düzgü rasgl dğişdir. Taım (Ksili düzgü dağılım) : rasgl dğişi... olsu. i olasılı osiyou alabilcği dğrlr dir. N... N dir. Bu dağılıma sili düzgü dağılım

37 Ör : Bir ara bir z aılıyor. Turaları sayısıı dağılımı dir? Çözüm : Bir ara bir z aıldığıda uraları sayısı olsu. Bu adird sili düzgü dağılıma sahiir.... Ör : Bir zar aılsı. Üs yüzd gösrilr sayıı olasılı dağılımı dir? Çözüm : rasgl dğişi zar aıldığıda üs görülc sayı olsu. O hald sili düzgü dağılıma sahiir. 5 Torm : rasgl dğişi sili düzgü dağılıma sahi olsu. N... N Ksili düzgü dağılımı oralaması v varyası N μ v σ N dır. Ör : Bir oomobil sürücüsüü yarışı azama olasılığı 7 v azamama olasılığa ür. bu oomobil yarışmacısı içi olasılı osiyou yazı () v V() i buluuz. ÇÖZÜM : rassal dğişi sürücüü yarışı azadığı zama dğrii azamadığı zama dğrii ala bir Broulli dğişidir. O zama olasılı osiyou 7 is is digr durumlarda

38 V Ör : Bir madi ara z aılıyor. a. a yazı a ura glmsi olasılığı b. az z yazı glmsi olasılığı c. Yazı sayısıı bl dğr v varyasıı buluuz. Çözüm : a. 5 b = = 7 c. 5.. V 5. Ör : İsaisi drsii sıavıda s yömi il yama üzr soru sorulmuşur. Hr bir soru içi içlrid sadc biri doğru ola bş şı vrilmişir. Sıavda cvaları rassal olara işarly bir öğrcii a. Büü soruları doğru işarlm b. Büü soruları yalış işarlm c. Tam bş a soruyu doğru işarlm olasılılarıı buluuz.

39 Çözüm : Doğru işarlm olasılığı = 5 Yalış işarlm olasılığı = 5 v soru sayısı da = dur. a. rassal dğişi doğru işarl soru sayısı olsu b... c = Ör : Bir garsou bir güd yr düşürdüğü abaları sayısı oralama olara ür. Bu garsou bir güd a. azla aba düşüm b. az dör aba düşürm olasılılarıı buluuz. Çözüm : () = olduğua gör oisso dağılımıda da () = bilidiğid = olara buluur. rassal dğişi yr düşürül abaları gösrsi. a..!.!.!.!.! 85 b. = 5

40 Ör : Büyü bir şiri lo sarali sabah 9: : çalışıyor. Blli bir daialı sür içid saral gl loları sayısıı oisso dağılımıa uyduğu gözlmdir. Bu durumda hrhagi bir daiada saral gl lo sayısıı a. Sıır olma b. az ii olma c. ii azla bş olma olasılığıı buluuz. Çözüm : bir daialı sür içid saral gl loları sayısıı gösrsi. Bir daialı sür içid saral gl loları sayısıı bl dğri 8 7..! a. 8 b. = = c. ( 5 5 = = 97 Ör : Bir orbada 7 sarı 5 mavi mor v 8 a d ırmızı bily bulusu. Bu orbada yri oymasızı ar arda a o çiliyor. a. Çil oları üü sarı i mavi sii mor üü ırmızı olma olasılığı dir? b. Bu ço rimli dağılımı arimi oralamasıı varyasıı v mom çıara osiyouu buluuz.

41 Çözüm : a. : sçil sarı o sayısı : sçil mavi o sayısı : sçil mor o sayısı : sçil ırmızı o sayısı olsu. ( ) sadü dğişi ço rimli dağılım gösrir. = v sırasıyla ü mydaa glm olasılıları olsu v olduğuda! olara buluur.!!!! b. olduğua gör 7 aışa bl sarı o sayısı :. 5 aışa bl mavi o sayısı :. 7 aışa bl mor o sayısı :. 8 aışa bl ırmızı o sayısı :. 7 Varyaslar is; 7 V V 7.. 7

42 V V.. olara buluur. 7 Mom çıara osiyo; M sçm şarıyla; olara buluur. 8 Ör : Bir uuda ii usurlu a d usursuz arça vardır. Yri oyara a. il usurlu arçaı ld dilmsi içi gr çiş sayısıı olasılı osiyou dir? b. 7. Çiliş il usurlu arçayı ld m olasılığı dir? Çözüm : a. = il usurlu arça içi grli dy sayısı usurlu oraı usursuz oraı olu....dir. b Ör : Bir sadıa 7 si sarı 5 i mor a o vardır. Bu sadıa a o yri omada sçilmdir. sadüi dğişi örğ çıa sarı o sayısıı gösrsi. a. i olasılı osiyouu yazıız. b. () c. V()

43 d. Bu ör oları yri oara sçildiğii varsayara ayı sorulara cva vriiz v souçları arşılaşırıız. Çözüm : a. i olasılı osiyou hirgomri bir dağılıma gör C 7 7.C C 7 7 digr dgrlri içi 7 b.. 75 N N 8 5 c. V d. Ayı roblmi çilişlrii yri oyara yaıldığıı varsayara çözlim. Bu adird Biom dağılım söz ousu olur. Örği çıa sarı o sayısı y sadüi il gösrlim. Y i olasılı osiyou y y.. y y y digr y dgrlri içi Dağılım oralaması y 7.. olu ii dağılım oralaması şiir. Dağılım varyası; V 7 5 y dır. Burada da görüldüğü gibi Biom dağılımı varyası Hirgomri dağılım varyasıda büyüür. N Sıırlı çarma dğri; 8 N da üçü dğildir. v olu örlm oraı N

ÜSTEL DAĞILIM. üstel dağılımın parametresidir. Birikimli üstel dağılım fonksiyonu da, olarak bulunur. olduğu açık olarak görülmektedir.

ÜSTEL 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

Detaylı

BÖLÜM II 2. FOURIER DÖNÜŞÜMÜ. 2.1 Giriş

BÖLÜM II 2. FOURIER DÖNÜŞÜMÜ. 2.1 Giriş BÖLÜM II. FOURIER DÖNÜŞÜMÜ. Giriş Yr ürmizd gözl joizi olaylar zamaa yada uzalığa bağlı olara glişir. Gözl joizi olay zamaı bir osiyou is zama oramı im Domai uzuluğu bir osiyou is uzalı oramı Spac Domai

Detaylı

MENKUL KIYMET DEĞERLEMESİ

MENKUL 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

Detaylı

Hafta 8: Ayrık-zaman Fourier Dönüşümü

Hafta 8: Ayrık-zaman Fourier Dönüşümü Hafta 8: Ayrı-zama ourir Döüşümü El Alıaca Aa Koular Ayrı-zama ourir döüşümü Ayrı-zama priyodi işartlr içi ourir döüşümü Ayrı-zama ourir döüşümüü özllilri Doğrusal, sabit atsayılı far dlmlriyl taımlaa

Detaylı

Makine Öğrenmesi 4. hafta

Makine 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

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

Detaylı

5. Ders. Dağılımlardan Rasgele Sayı Üretilmesi Ters Dönüşüm Yöntemi

5. Ders. Dağılımlardan Rasgele Sayı Üretilmesi Ters Dönüşüm Yöntemi 5. Drs Dağılımlarda Rasgl Sayı Ürtilmsi Trs Döüşüm Yötmi sürkli bir rasgl dğişk v bu rasgl dğişki dağılım foksiyou olsu. Dağılımı dstk kümsi üzrid dağılım foksiyou arta v bir-bir bir foksiyo olmaktadır.

Detaylı

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

12. 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.

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek 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

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

Detaylı

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

7. 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.

Detaylı

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü.

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü. Prof.Dr.Hüsy ÇAKALLI Br Komplks Sayıı c Kökü. hrhag br sab doğal sayı olmak ür, br komplks sayıı c kökü, c kuvv bu sayıya ş ola komplks sayıdır. ( r(cos s olsu v (cos s dylm. Bu akdrd ( [ (cos s] dr v

Detaylı

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P. 0..006 MAT3 AYRIK MATEMATİK ARASINAV SORULARI Numarası :..................................... Adı Soyadı :...................................... F,. Fiboacci sayısıı gösterme üzere, ( 0 P.) (a) F + = F

Detaylı

OLASILIK DAĞILIŞLARI

OLASILIK 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)

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102

Detaylı

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri

Detaylı

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir. BÖLÜM II Asal Sayılar Taım. p > tam sayısıı de ve ediside başa bölei yosa bu sayıya asal sayı deir. de büyü asal olmaya sayılara da bileşi sayı deir. Teorem. Eğer p bir asal sayı ve p ab ise p a veya p

Detaylı

DERS 9. Grafik Çizimi, Maksimum Minimum Problemleri

DERS 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

Detaylı

e L e L 2.7.Çözümlü Problemler

e L e L 2.7.Çözümlü Problemler .7.lü Prollr 1. Başlagıç ölçü oyu ola ir çuuğu çk dyid ölçü oyu 3 olduğuda çk doğrultusudaki iri şkil dğiştir v grçk şkil dğiştir dğrlrii hsaplayı. Ölçü oyu daha sora 34 uzuluğua ulaştığıda k iri şkil

Detaylı

DENEY 5 İkinci Dereceden Sistem

DENEY 5 İkinci Dereceden Sistem DENEY 5 İkici Drcd Sitm DENEYİN AMACI. İkici drcd itmi karaktritiklrii alamak.. Söüm oraı ζ i, ikici drcd itm üzridki tkiii gözlmlmk. 3. Doğal frka i, ikici drcd itm üzridki tkiii gözlmlmk. GENEL BİLGİLER

Detaylı

UFUK ÖZERMAN- 2012-2013 Page 1

UFUK ÖZERMAN- 2012-2013 Page 1 - GÜZ P,Q,R fokiolrı poliom olmk üzr d d P Q R d d v P d d Q d P d R P p q dklmi içi P şrıı ğl = okı di ok dir, çözümlri di okıı civrıd şklid rrız. =+-+- +... = = okı; p=q/ P, q= R/ P fokiolrı okıd liik

Detaylı

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

AKT201 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

Detaylı

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI) 5..5 Ele Alıaca Aa Koular Ayrı-zama işaretleri impuls dizisi ciside ifade edilmesi Ayrı-zama LTI sistemleri ovolüsyo toplamı gösterilimi Hafta 3: Doğrusal ve Zamala Değişmeye Sistemler (Liear Time Ivariat

Detaylı

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre

Detaylı

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

{ 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 {

Detaylı

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Dr. 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

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

Detaylı

2013 BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI MATEMATİK

2013 BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI MATEMATİK 03 BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI MATEMATİK A SORU : lim x 8x 9 (x 3) x ifadsii dğri aşağıdaki sçklrd hagisid vrilmiştir? 0 5 7 SORU : cosax x f x foksiyouu x=0 oktasıda sürkli olması içi f(0) ı dğri

Detaylı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

Bir 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.

Detaylı

BÖLÜM 5 SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMLARI

BÖLÜM 5 SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMLARI BÖLÜM 5 SÜRKLİ OLASILIK DAĞILIMLARI Bu ısımda gç aşamda oaa çıa p ço assal olaı modllmsid adalı ola süli dğişli paami olasılı dağılımlaıda baılaı iclci. l alıaca dağılımla bi hipoi ölm süci il ilgili vasaımla

Detaylı

İspatlarıyla Türev Alma Kuralları

İspatlarıyla Türev Alma Kuralları İspalarıyla Türev Ala Kuralları Muarre Şai dy f( ) f() y f() y f () li d 0. f() a (a R) ise f ()? f( ) f() a a f () li li 0 0 f () 0 5. f() ise f ()? f () li 0 ( ) ( ) f () li 0 ( ) f () li li 0 ( ) 0.

Detaylı

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Bölüm 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;

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1 Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault

Detaylı

İşaret ve Sistemler. Ders 10: Sistem Cevabı

İşaret ve Sistemler. Ders 10: Sistem Cevabı İşar v Sismlr Drs 0: Sism Cvabı Sismi İmpuls Cvabı Lir, zamala dğişmy bir sism v işarii uyguladığıı düşülim v işari lir, zamala dğişmy bir sism uyguladığıda çıkış işari bilimiyrsa, sismi lirlik özlliğii

Detaylı

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz. YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp

Detaylı

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1) TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu

Detaylı

DESTEK DOKÜMANI. Mali tablo tanımları menüsüne Muhasebe/Mali tablo tanımları altından ulaşılmaktadır.

DESTEK 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

Detaylı

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.

Detaylı

DOĞUŞ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK KLÜBÜ FEN LİSELERİ TAKIM YARIŞMASI 2007 SORULARI

DOĞUŞ 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

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş 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

Detaylı

DERS 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 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

Detaylı

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT TÜME VARIM Tüme varım. Kazaım : Tüme varım yötemii açılar ve uygulamalar yapar. Toplam ve Çarpım Sembolü. Kazaım : Toplam sembolüü ve çarpım

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1. 06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i

Detaylı

Tümevarım_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+...

Tümevarım_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

Detaylı

Sönümlü Serbest Titreşim

Sönümlü Serbest Titreşim .5.. Söülü Srbs Tirşi Sosza kadar dva d sabi glikli irşilrl grçk hayaa karşılaşılaakadır. Bilidiği gibi, sis irşi harki başladıka bir sür sora hark yavaş yavaş zayıflar. olayısıyla hark dklii aşağıdaki

Detaylı

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri, POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x

Detaylı

BAĞINTI VE FONKSİYON

BAĞINTI VE FONKSİYON BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı

Detaylı

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1 S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Sayı 7 (6-8, KONYA Bir Sııf Jacobi Matrisi İçi Özdeğer Problemi Oza ÖZKAN Selçu Üiversitesi, Fe-Edebiyat Faültesi, Matemati Bölümü 479 Kampüs, Koya simetri Jacobi matrislerii özdeğerleri

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 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

Detaylı

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Ders 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)

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler 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

Detaylı

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde SAYILAR DÜNYASINDA GEZİNTİLER H. Turgay Kaptaoğlu Bu yazıda deri teorilere imede sayıları çoğulula da tamsayıları ilgiç özellileride bahsedeceğiz. Bu özellileri hiçbiri yei değil; yüzyıllar, hatta biyıllar

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

İÇİNDEKİLER. 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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

Calculation of Spontaneous Emission Decay Rates of an Electron Moving in a Uniform Magnetic Field

Calculation of Spontaneous Emission Decay Rates of an Electron Moving in a Uniform Magnetic Field D.Ü.Ziya Gökalp Eğitim Fakülti Drgii 9, 1-17 (007) DÜZGÜN ANYETİK ALANDA HAREKET EDEN GÖRELİ ELEKTRON İÇİN KENDİLİĞİNDEN YAYA YARI ÖÜRLERİNİN HESAPLANASI Calculatio of Spotaou Emiio Dcay Rat of a Elctro

Detaylı

DAĞILIMLARI. 1 / k eşit olasılıklı k adet farklı değer alabiliyor ise bu şans

DAĞILIMLARI. 1 / k eşit olasılıklı k adet farklı değer alabiliyor ise bu şans BÖLÜ 5: KSĠKLĠ ġas SĞĠġKĠ DAĞILILARI Bu ısımda, gç aşamda oaa çıa ço assal olaı modllmsid fadalı ola, sili dğişli aami olasılı dağılımlaıda bazılaı iclci. l alıaca dağılımla, bi hioi ölm süci il ilgili

Detaylı

ENDÜKSİYON OCAK ELEKTRONİK KONTROL SİSTEM TASARIMI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Elektrik Müh. Burçak AYTEKİN. Anabilim Dalı : ELEKTRİK MÜHENDİSLİĞİ

ENDÜKSİYON OCAK ELEKTRONİK KONTROL SİSTEM TASARIMI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Elektrik Müh. Burçak AYTEKİN. Anabilim Dalı : ELEKTRİK MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜKSİYON OCAK ELEKTRONİK KONTROL SİSTEM TASARIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Eltri Müh. Burça AYTEKİN Aabilim Dalı : ELEKTRİK MÜHENDİSLİĞİ Programı : KONTROL

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme

Detaylı

denklemini x=0 adi nokta civarında çözünüz.

denklemini x=0 adi nokta civarında çözünüz. dklmii = adi okta ivarıda çözüüz. Rküra bağıtıı DİFERANSİYEL DENKLEMLER UFUK ÖZERMAN y +y +( /6y= ( dklmi içi = oktaıı düzgü tkil okta olduğuu götri, İdi dklmii köklrii bulu v çözü. P( = = = = tkil okta

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II 8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet

Detaylı

ç İ ş «ş İ Ğ ü ü üü ç ç Şö ö ç ç ç ş ş ş ş ü ü ö ç ş ç ç ö ö ö ü ş ç ç ç ö ö ö ö üş ş üş ç ü ö ö ü ü ş ö ö ü ü ş ç ç ş üş ç ş ş ö ö ö ü ş

ç İ ş «ş İ Ğ ü ü üü ç ç Şö ö ç ç ç ş ş ş ş ü ü ö ç ş ç ç ö ö ö ü ş ç ç ç ö ö ö ö üş ş üş ç ü ö ö ü ü ş ö ö ü ü ş ç ç ş üş ç ş ş ö ö ö ü ş ç ü ç ş Ğ ü ü üü ç ç Şö ü ü Ğ ü ü ü İ ö ş öüşü ü ş İ ş ö ö şü ş Ö ç ş ş ç ö ö ç ç ş ş ç ö ü ü ü ç ş ş ş ç ş ç ü ö ş ü ç ş ş ç ş ç ş ö ü ş ü ş ç ş ç ş ş ş ç ş ş ç ş ü ş ç ç ç ö ş İ ü ş İ ç İ ş «ş İ Ğ ü

Detaylı

OLASILIK ve ÝSTATÝSTÝK ( Genel Tekrar Testi-1) KPSS MATEMATÝK. Bir anahtarlıktaki 5 anahtardan 2 si kapıyı açmak - tadır.

OLASILIK 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

Detaylı

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ... 478 496. σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ... 478 496. σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler... ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Sayfa o.... 8 9 İstatistik, Veri ve Grafikler.... 8 Merkezi, Eğilim ve Yayılım Ölçüleri... 8 Açıklık, Çeyrekler Açıklığı........................................................ 8 Varyas

Detaylı

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır. . OLASILIK TEORİSİ İstatistisel araştırmaları temel oularıda biri soucu öcede esi olara bilimeye bazı şasa bağlı olayları (deemeleri) olası tüm mümü souçlarıı hagi sılıla ortaya çıtığıı belirleyebilmetir.

Detaylı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk 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

Detaylı

ELM207 Analog Elektronik

ELM207 Analog Elektronik ELM7 Alog Elkroik Giriş Bir Fourir srisi priyodik bir ) oksiyouu, kosiüs v siüslri sosuz oplmı biçimid bir çılımdır. ) cos b si ) Bşk dyişl, hrhgi bir priyodik oksiyo sbi bir dğr, kosiüs v siüs oksiyolrıı

Detaylı

Yrd.Doç. Dr. Mustafa Akkol

Yrd.Doç. Dr. Mustafa Akkol komşuluğu: Taım: ; isteildiği kadar küçük seçilebile poziti bir sayı olmak üzere a a açık aralığıa a R sayısıı komşuluğu deir Örek : Taım: a a a a ve 0 00 olsu ' i 0 00 0 00 999 00 : Z R bir dizi deir

Detaylı

ASANSÖRLERDE ACĐL KURTARMA SĐSTEMLERĐ ve GÜÇ KAYNAKLARININ BELĐRLENMESĐ

ASANSÖRLERDE ACĐL KURTARMA SĐSTEMLERĐ ve GÜÇ KAYNAKLARININ BELĐRLENMESĐ maal ASANSÖRLERDE ACĐL KURTARA SĐSTELERĐ v GÜÇ KAYNAKLARININ BELĐRLENESĐ C. Erdm ĐRAK *.Cüyt FETVACI ** * Doç.Dr., ĐTÜ. aia Faültsi, ** Araş.Gör.Dr., ĐTÜ. aia Faültsi Eltri silmsi gibi blmy durumlar arşısıda

Detaylı

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı) 3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda

Detaylı

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ LİNEER CEBİR DERS NOTLARI Aye KOÇ I MATRİSLER I.1. Taım F bir cisim olmak üzere her i = 1,2,..., m, j = 1,2,..., içi aij F ike a11 a12... a1 a21 a22... a 2 M M... M am1 am2... am (1) şeklide dikdörgesel

Detaylı

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız. Sayılar Teorisi Kouları Geel Sıavları www.sbelia.wordpress.com SINAV I(IDENTITIES WITH SQUARES) 4 4. a 4b (Sopphie Germai Deklemi) çarpalarıa ayırıız.. 4 4 = A ise A ı sadece = durumuda asal olduğuu ispatlayıız..

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 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

Detaylı

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim

Detaylı

DÖNEM 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 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

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 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,

Detaylı

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri) İSTATİSTİKSEL İOTEZ TESTLERİ (t z testleri) iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. Bu sııfı ot ortalamasıı 75 olduğua iaıyorum. arametre hakkıdaki iaışımızı test etmek içi hiotez testi yaarız.

Detaylı

Ü Ğ Ş Ü Ğ İ ö İ ö öç Ğ ö İ Ü Ş ö Ö ç ç ğ ö ö ğ ö Ğ Ğ «Ü Ş ğ Ü Ş İ ğ İ ğ ğ ğ ö ö ç ç ğ ğ İ ğ Ç ğ ğ Ü Ş İ ğ İ Ç ğ ğ Ç ğ Ü Ş ğ ğ İ ğ ğ ğ ğ İ ö İ ğ İ Ü İ İ Ü Ü Ü Ü İ ğ Ü ğ ö ç ö ğ ğ İ ğ İ ç ç ç İ ğ ğ İ ğ İ

Detaylı

GABOR TABANLI AYRIK EVRİMSEL DÖNÜŞÜM KULLANILARAK GÖRÜNTÜ DAMGALAMA

GABOR TABANLI AYRIK EVRİMSEL DÖNÜŞÜM KULLANILARAK GÖRÜNTÜ DAMGALAMA GABOR TABANL AYRK EVRİSEL DÖNÜŞÜ KULLANLARAK GÖRÜNTÜ DAGALAA ahmu ÖZTÜRK (), Aydın AKAN (),, Yalçın ÇEKİÇ () Elri-Elroni ühndisliği Bölümü () İsanbul Ünivrsisi, Avılar, 343, İsanbul mahmuoz@isanbul.du.r,

Detaylı

2.2. Fonksiyon Serileri

2.2. Fonksiyon Serileri 2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m

Detaylı

v = ise v ye spacelike vektör,

v = ise v ye spacelike vektör, D.P.Ü. Fe Bilimleri Estitüsü 1. ayı Mayıs 6 emi-pozitif Ortogoal Matrisler içi Alteratif İi Yötem WO ALERNAIVE MEHOD FOR EMI-POIIVE OROGONAL MARICE B. BÜKCÜ* *Gaziosmapaşa Üiversitesi, Fe-Edebiyat Faültesi,

Detaylı

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden MC TEST I Seriler ve Diziler www.matematikclub.com, 2006 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir2@yahoo.com.tr 8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerde hagisidir? A) 0,8 B) 0,9

Detaylı

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz. Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )

Detaylı

BÖLÜM 7. Sürekli hal hatalarının değerlendirilmesinde kullanılan test dalga şekilleri: Dalga Şekli Giriş Fiziksel karşılığı. Sabit Konum.

BÖLÜM 7. Sürekli hal hatalarının değerlendirilmesinde kullanılan test dalga şekilleri: Dalga Şekli Giriş Fiziksel karşılığı. Sabit Konum. 9 BÖLÜM 7 SÜRELİ HAL HATALARI ontrol itmlrinin analizind v dizaynında üç özlliğ odaklanılır, bunlar ; ) İtniln bir gçici hal cvabı ürtmk. ( T, %OS, ζ, ω n, ) ) ararlı olmaı. ıaca kutupların diky knin olunda

Detaylı

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(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

Detaylı

REEL ANALĐZ UYGULAMALARI

REEL ANALĐZ UYGULAMALARI www.uukcevik.com REE NĐZ UYGUMRI Sou : (, Α, µ ) ölçü uzayı olsu. = N, Α= ( N ) ve µ ( E) olduğuu östeiiz. N üzeide alması içi eek ve yete koşul < di. Gösteiiz. µ oksiyouu veile taımıı uyulayalım; µ (

Detaylı

Üstel Dağılım Babam: - Şu ampullerin hangisinin ömrünün daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Bazen yeni alınanlar eskilerden daha önce yanıyor.

Üstel Dağılım Babam: - Şu ampullerin hangisinin ömrünün daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Bazen yeni alınanlar eskilerden daha önce yanıyor. Üsel Dağılım Babam: - Şu ampulleri hagisii ömrüü daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Baze yei alıalar eskilerde daha öce yaıyor. Hele şuradaki bildim bileli var. Evde yedek ampul yokke, gerekirse ou söküp

Detaylı

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi 4.2. Pozitif Foksiyoları İtegrali SOU : f ), M +, A) kümeside bulua foksiyoları mooto arta dizisi ve h.h.h. f = f ise f dµ = f dµ gerçekleir. Gösteriiz Bu teorem Mooto yakısaklık teoremide yakısaklık yerie

Detaylı

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez İOTEZ TESTLERİ iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. arametre hakkıdaki iaışı test etmek içi hiotez testi yaılır. iotez testleri sayeside örekde elde edile istatistikler aracılığıyla aakütle

Detaylı

Analiz II Çalışma Soruları-2

Analiz II Çalışma Soruları-2 Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II

Detaylı

İNTEGRAL KONU ANLATIMI ÖRNEKLER

İNTEGRAL KONU ANLATIMI ÖRNEKLER İNTEGRL KONU NLTIMI ÖRNEKLER Ġtgrl lmk, türi ril ir oksio lmk tır d,, d oksio olrk rildiğii =F i istdiğii rslım d içi i cid idsi: d = + dir, hrhgi ir sit df d koģl sğl = F oksio i gör itgrli dir d F içimid

Detaylı

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads. http://oeis.org/a - (,,) Origial wor by Ata Aydi Uslu Hamdi Gota Ozmeese.. Explaatio: Number of bracelets made with blue, idetical red ad idetical blac beads. Usage: Chemistry: CROSSRES: A85 A989 A989

Detaylı

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EET305 OTOMATİK KONTROL I Dr. Uğur HASIRCI

DÜZCE 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

Detaylı