Temel Olasılık {\} /\ Suhap SAHIN

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Temel Olasılık {\} /\ Suhap SAHIN"

Transkript

1 Temel Olasılık 0 {\} /\ Suhap SAHIN

2 Olasılık P(E) : E nin olma olasılıgı n: Deneme sayısı n(e): Denemelerden kaçı E ile sonuçlandı Deneme sayısı sonsuza( ) yaklasırsa P(E) = limn n(e) n

3 Örnek Uzay S: Bir deneyin olası tüm sonuçlarıdır Para atma: S = {Yazı, Tura} Tüm durumların sayısı

4 Örnek Uzay S: Bir deneyin olabilecek tüm sonuçlarının olusturdugu küme Iki parayı atma: S = {(Y, Y), (Y, T), (T, Y), (T, T)}

5 Örnek Uzay S: Bir deneyin olabilecek tüm sonuçlarının olusturdugu küme Gün içinde alınan e-postalar: S = { x x Z, x 0}

6 Örnek Uzay S: Bir deneyin olabilecek tüm sonuçlarının olusturdugu küme Gün içinde sosyal medyada geçirilen süre: S = {x x R, 0 x 24}

7 Örnek Uzay Gün içinde sosyal medyada geçirilen süre: S = {x x R, 0 x 24} x sonlu sayıda ise; SONLU ÖRNEK UZAYI Tüm x leri toplamı 1 ise;sonlu OLASILIK UZAYI

8 Olay Uzayı Örnek uzayının (S) alt kümesidir. S

9 Olay Uzayı Örnek uzayının (S) alt kümesidir. S E E S

10 Olay Uzayı E: Para atma deneyinde paranın yazı gelmesi S = {Yazı, Tura} E = {Yazı} S E

11 Olay Uzayı E: iki adet madeni paradan en az birinin yazı gelmesi E = {(Y, Y)} S E

12 Olay Uzayı E: Gün içinde gelen postaların ilk 20 tanesi S = { x x Z, 0 x 20}

13 Olay Uzayı Gün içinde sosyal medyada 5 saatten fazla geçirmek; S = {x x R, 5 x 24}

14 Olasılık istenen durumların sayısı Tüm durumların sayısı

15 Olasılık Olay istenen durumların sayısı Tüm durumların sayısı Örnek Uzay

16 Olasılık Örnek Uzay = {1,2,3,4,5,6} 3 den büyük sayı gelmesi: Bir gelmesi: Olay= {1} 1 6 Olay= {4,5,6} 3 6

17 Olasılık P(E) = E olayının gerçeklesme olasılıgı P(E) + P(E ) = 1 Aa Aa Aa aa aa { { P(E ) = E olayının gerçeklesmeme olasılıgı aa 1/2 1/2

18 Olasılık Aksiyomları Aksiyom 1: 0 P(E) 1 Hiç ölmemek Sahra çölünde Paranın TURA iyi bir ögrenci Günesin tekrar kar yagması gelmesi olmak dogması

19 Olasılık Aksiyomları Aksiyom 2: P(S) = 1 S = {Yazı, Tura} P(S) = =

20 Olasılık Aksiyomları Birbirini engelleyen olaylar (mutually exculsive events): Bir olayın olması durumunda diger olayın gerçeklesmemesi Aksiyom 1: E ve F birbirlerini dıslayan olaylar ise S = {Yazı, Tura} (E F = ) P(E) + P(F) = P(E F) E = {Yazı}, F = {Tura}

21 Olasılık Özellikleri Olasılık aksiyomlarından hareketle asagıdaki özellikleri belirlenebilir. Özellik 1: P(Ec) = 1 P(E) = P(S) P(E) Özellik 2: Eger E F ==> P(E) P(F) dir. S = {Yazı, Tura} E = {Yazı}, F = {Tura} Özellik 3: P(E F) = P(E) + P(F) P(EF)

22 Olasılık Özellikleri Olasılık aksiyomlarından hareketle asagıdaki özellikleri belirlenebilir. Eger E1,E2,E3,...,En birbirlerini engelleyen (mutually exclusive) olaylar ise n n P( E ) = P(E ) i i i=1 i=1

23 Esit Sanslı Olaylar Bazı örnek uzaylarının esit derecede olası sonuçları vardır.

24 Esit Sanslı Olaylar Para atma: S={Yazı, Tura} 2 madeni para atma: S={(Y,Y), (Y,T), (T,Y), (T,T)} 6 yüzlü zar atma: S={1, 2, 3, 4, 5, 6}

25 Esit Sanslı Olaylar P(Her sonuç için) = P(E) = E deki sonuçların sayısı S deki sonuçların sayısı 1 s = E s

26 Olasılık: 1 Para atma 1 Para atıldıgında Yazı gelme olasılıgı: Olay= {Yazı} 1 2 Örnek Uzay = {Yazı, Tura}

27 Olasılık: 1 Para atma 1 Para atıldıgında Tura gelme olasılıgı: Olay= {Tura} 1 2 Örnek Uzay = {Yazı, Tura}

28 Olasılık: 2 Para atma 2 Para atıldıgında ikisininde Yazı gelme olasılıgı: Olay= {YY} 1 4 Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2=4 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay = {YY, TY,YT,TT}

29 Olasılık: 2 Para atma 2 Para atıldıgında ikisininde Tura gelme olasılıgı: Olay= {TT} 1 4 Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2=4 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay = {YY, TY,YT,TT}

30 Olasılık: 2 Para atma 2 Para atıldıgında birinin Yazı, birinin Tura, gelme olasılıgı: Olay= {YT,TY} Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2=4 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay = {YY, TY,YT,TT} 1 2

31 Olasılık: 3 Para atma 3 Para atıldıgında Üçününde Yazı gelme olasılıgı: Olay= {YYY} 1 8 Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2*2=8 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay3 = {Y, T} Örnek Uzay = {TTT, TTY,TYT,YTT,TYY,YTY,YYT,YYY}

32 Olasılık: 3 Para atma 3 Para atıldıgında 2 Tura 1 Yazı gelme olasılıgı: Olay= {TTY,TYT,YTT} 3 8 Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2*2=8 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay3 = {Y, T} Örnek Uzay = {TTT, TTY,TYT,YTT,TYY,YTY,YYT,YYY}

33 Olasılık: 3 Para atma 3 Para atıldıgında birinin Yazı, birinin Tura, gelme olasılıgı: Olay= {YT,TY} 1 2 Örnek Uzay1 = {Y, T} 2*2*2=8 Örnek Uzay2 = {Y, T} Örnek Uzay3 = {Y, T} Örnek Uzay = {TTT, TTY,TYT,YTT,TYY,YTY,YYT,YYY}

34 Olasılık: >3 Para atma 4 para atıldıgında Hepsinin Tura gelme olasılıgı: Olay= {TTTT} *2*2*2 = 24 = 16 Örnek Uzay = 16 durum

35 Olasılık: >3 Para atma 4 para atıldıgında 3 Tura, 1 yazı, gelme olasılıgı: Olay= {TTTY,...} TTTY 5!/3! 16 2*2*2*2 = 24 = 16 Örnek Uzay = 16 durum Tekrarlı Permutasyon 5! 3!

36 Olasılık: >3 Para atma 6 para atıldıgında Tekrarlı Permutasyon 2 Tura, 4 yazı, gelme olasılıgı: Olay= {TTYYYY,...} TTYYYY 6!/(2!*4!) = 64 Örnek Uzay = 64 durum 6! 2!*4!

37 Olasılık: >3 Para atma 6 para atıldıgında En az 1 Yazı gelme olasılıgı: 1 - istenmeyen olasılık = 64 Örnek Uzay = 64 durum Olay= {YTTTTT,...,YYTTTT,...} istenmeyen olasılık = TTTTTT istenmeyen olasılık degeri = 1 64

38 Olasılık: >3 Para atma 6 para atıldıgında Tekrarlı Permutasyon 2 Tura, 4 yazı, gelme olasılıgı: Olay= {TTYYYY,...} TTYYYY 6!/(2!*4!) = 64 Örnek Uzay = 64 durum 6! 2!*4!

39 Olasılık: 1 Zar atma 1 Zar atıldıgında 2 gelme olasılıgı: Olay= { 2 } 1 6 Örnek Uzay = {1, 2, 3, 4 5, 6}

40 Olasılık: 1 Zar atma 1 Zar atıldıgında 2 den büyük sayı gelme olasılıgı: Olay= { 3, 4, 5, 6 } 4 6 Örnek Uzay = {1, 2, 3, 4 5, 6}

41 Olasılık: 2 Zar atma 2 Zar atıldıgında 2 ve 5 gelme olasılıgı: Olay= { 2,5 ; 5,2 } Örnek Uzay1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay = 6*6 = 36 durum 2 36

42 Olasılık: 2 Zar atma 2 Zar atıldıgında Toplamı 8 olan sayıların gelme olasılıgı: Olay= { 2,6; 3,5; 4,4; 3,5; 2,6 } Örnek Uzay1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay = 6*6 = 36 durum 5 36

43 Olasılık: 3 Zar atma 3 Zar atıldıgında 1, 2 ve 3 gelme olasılıgı: Olay= { 1,2,3 ;... } Örnek Uzay1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay = 6*6*6 = 216 durum 6! 216

44 Olasılık: 3 Zar atma 3 Zar atıldıgında Aynı olan sayıların gelme olasılıgı: Olay= { 1,1,1; 2,2,2; 3,3,3; 4,4,4; 5,5,5; 6,6,6 } Örnek Uzay1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Örnek Uzay = 6*6*6 = 216 durum 6 216

45 Olasılık: 1 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Çekilen 1 topun mavi olma olasılıgı: Olay= { mavi } 5 12

46 Olasılık: 1 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Çekilen 1 topun yesil olmama olasılıgı: Olay= { kırmızı, mavi } 8 12

47 Olasılık: 1 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Çekilen 1 topun kırmızı ve mavi olma olasılıgı: Olay= { mavikırmızı } Örnek Uzay = =

48 Olasılık: 1 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Çekilen 1 topun kırmızı veya mavi olma olasılıgı: Olay= { kırmızı, mavi } 8 12

49 Olasılık: 2 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Çekilen 2 toptan biricisinin mavi, ikincisinin yesil olma olasılıgı: Olay= { mavi, yesil } 5 4 * 12 11

50 Olasılık: 2 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Geri bırakılmak sartı ile çekilen 2 toptan biricisinin mavi, ikincisinin yesil olma olasılıgı: Olay= { mavi, yesil } 5 4 * 12 12

51 Olasılık: 2 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Ard arda çekilen 2 toptan ikisininde kırmızı olma olasılıgı: Olay= { kırmızı, kırmızı } 3 2 * 12 11

52 Olasılık: 2 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Ard arda çekilen 2 toptan ikisininde aynı renkte olma olasılıgı: Olay= { MM veya YY veya KK } 5 4 * * * 12 11

53 Olasılık: 2 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Rastgele çekilen 2 toptan birinin mavi, digerinin yesil olma olasılıgı: Olay= { MY veya YM } 5 4 * * 12 11

54 Olasılık: 3 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Geri bırakılmak sartı ile ard arda çekilen 3 toptan biricisinin kırmızı, ikincisinin yesil, ücüncüsünün mavi, olma olasılıgı: Olay= { KYM } Örnek Uzay = = * 12 5 * 12 12

55 Olasılık: 3 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Çekilen 3 toptan her renkten olma olasılıgı: Örnek Uzay = = 12 Olay= { KYM, KMY,... } 6* 3 4 * 12 5 * 11 10

56 Olasılık: 3 Top çekme 3 Kırmızı 4 Yesil 5 Mavi Örnek Uzay = = 12 Geri bırakılmak sartı ile çekilen 3 toptan ikisinin yesil, birinin mavi, olma olasılıgı: Olay= { YYM, MYY,... } (3!/2!)* 4 4 * 12 5 * 12 12

57 Olasılık: Permutasyon Hero ve Wasabi ninde aralarında oldugu 6 kisi yanyana dizilecektir. Hero ve Wasabi nin yanyana olma olasılıgı: Olay= { HWTFhG,...} H W T F Örnek Uzay = 6! h G 5!*2! 6!

58 Olasılık: Permutasyon 3 kız, 4 erkek yanyana dizilecektir. Erkeklerin yanyana olma olasılıgı: Olay= { HWTFhGM,...} H W T F Örnek Uzay = 7! h G M 4!*4! 7!

59 Olasılık: Permutasyon KERTENKELE Örnek Uzay = 10!/(2!*4!) Kelimesindeki harfler yerdegistirilerek anlamlı veya anlamsız 10 harfli kelimeler yazılacaktır. Bu kelimelerin kaçı R harfi ile baslayıp E harfi ile bitme olma olasılıgı: Olay= { R...E, } 8!/(2!3!) 10!/(2!*4!)

60 Olasılık: Permutasyon Anne, baba ve 3 çocuktan olusan bir aile yuvarlak masa etrafına oturacaklardır. Anne ile babanın yanyana oturmama olasılıgı: Tüm durumlar - yanyana oturma Olay= { Aç1ç2ç3B,...} Örnek Uzay = (5-1)! 4! -(3!)*2! 4!

61 Olasılık: Permutasyon 0 dan 9 a kadar olan rakamlardan olusan 4 haneli sifrenin farklı rakamlardan olusma olasılıgı: Olay= { 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9; } Örnek Uzay = 10*10*10*10

62 Olasılık: Permutasyon 4 cocuklu bir ailenin çocuklarının cinsiyetlerinin 2 kız 2 erkek olma olasılıgı: Olay= { EEEE; EEEK, } XY XX XX XY XY { { XX 1/2 1/2 Örnek Uzay = 2*2*2*2 4!/(2!*2!) 2*2*2*2

63 A Olasılık: Permutasyon A dan C ye en kısa yoldan gitmek isteyen bir kisinin B ye ugrayarak gitme olasılıgı: saga = 8 kare asagı = 5 kare Olay= { A ->B; B -> C } B C Örnek Uzay = 9!/(5!*4!) 5!/(2!*3!)*4!/(3!*1!) 2*2*2*2

64 Olasılık: KOMBiNASYON Hiro ile Wasabi ninde aralarında oldugu 8 kisi arasından 3 kisi secilecektir. Hiro nun secilenler arasında olup Wasabi nin olmama olasılıgı: Olay= { H. ; } W H W T F h G Örnek Uzay = C(8,3) M R C(6,2) C(8,3)

65 Olasılık: KOMBiNASYON 4 doktor, 5 hemsire arasından 3 kisilik ekip seçilecektir. Seçilenler arasında 1 doktor 2 hemsire olma olasılıgı: Olay= { DHH ; } Örnek Uzay = C(9,3) C(4,1)*C(5,2) C(9,3)

66 Olasılık: KOMBiNASYON 4 Kırmızı 5 Yesil 3 Mavi Örnek Uzay = C(12,3) Bir torbada 3 mavi, 4 kırmızı, 5 yesil top vardır. Torbadan 3 top çekildiginde üçününde farklı renkte olma olasılıgı: Olay= { KYM ; } C(3,1)*C(4,1)*C(5,1)* C(9,3) Kombinasyon kullanılmaz!!! Çekilen top geri bırakılıyorsa Sıra belirtiyorsa

67 Olasılık: KOMBiNASYON 10 evli cift arasından 3 kisi secilecektir. Secilenler arasında 1 evli cift olma olasılıgı: Olay= { Gelin Damat ; } Örnek Uzay = C(20,3) C(10,1)*C(18,1) C(9,3)

68 Olasılık: KOMBiNASYON A B C D Noktalardan rastgele ücü seçiliyor. Seçilen noktların üçgen olusturma olasılıgı: Olay= { ABE; } E F G Örnek Uzay = C(7,3) C(4,2)*C(3,1) + C(4,1)*C(3,2) C(7,3)

69 Olasılık: KOMBiNASYON 4 kız 5 erkek arasından 3 kisi seçiliyor. Seçilenler arasında hiç kız olmama olasıgı: Olay= { EEE; } Örnek Uzay = C(9,3) C(4,0)*C(5,3) C(9,3)

70 Olasılık: KOMBiNASYON 15 i saglam, 5 i bozuk 20 yumurta vardır. Omlet yapmak için alınan 4 yumurtadan hiçbirinin bozuk olmama olasıgı: Olay= { SSSS; } Örnek Uzay = C(20,4) C(15,4)*C(5,0) C(9,3)

71 Sorular

Kombinatorik {\} /\ Suhap SAHIN

Kombinatorik {\} /\ Suhap SAHIN Kombinatorik 0 {\} /\ Suhap SAHIN Kombinatorik Kombinatorik Permutasyon Kaç farklı sekilde sıralanır? Permutasyon n tane x tane P(n,x) = n! (n-x)! kaç farklı sekilde sıralanır? P n x Permutasyon 6 tane

Detaylı

kişi biri 4 kişilik, üçü ikişer kişilik 4 takıma kaç farklı şekilde ayrılabilir? (3150)

kişi biri 4 kişilik, üçü ikişer kişilik 4 takıma kaç farklı şekilde ayrılabilir? (3150) PERMÜTASYON KOMBİNASYON. A = {,,,,5} kümesinin alt kümelerinin kaç tanesinde 5 elemanı bulunur? (). 7 elemanlı bir kümenin en az 5 elemanlı kaç tane alt kümesi vardır? (9). A { a, b, c, d, e, f, g, h}

Detaylı

BİNOM AÇILIMI. Binom Açılımı. çözüm. kavrama sorusu. çözüm. kavrama sorusu. ö æ ö æ ö,,

BİNOM AÇILIMI. Binom Açılımı. çözüm. kavrama sorusu. çözüm. kavrama sorusu. ö æ ö æ ö,, BİNOM AÇILIMI Binom Açılımı n doğal sayı olmak üzere, (x+y) n ifadesinin açılımını pascal üçgeni yardımıyla öğrenmiştik. Pascal üçgenindeki katsayılar; (x+y) n ifadesi 1. Sütun: (x+y) n açılımındaki katsayılar

Detaylı

Örnek...2 : Hilesiz iki zar atma deneyinin bütün çıktılarını aşağıdaki tabloya yazınız.

Örnek...2 : Hilesiz iki zar atma deneyinin bütün çıktılarını aşağıdaki tabloya yazınız. OLASILIK (İHTİMALLER HESABI) Olasılık kavram ı ilk önceleri şans oyunları ile başlamıştır. Örneğin bir oyunda kazanıp kazanmama, bir paranın atılmasıyla tura gelip gelmemesi gibi. Bu gün bu kavramın birçok

Detaylı

Kosullu Olasılık & Bayes Teoremi

Kosullu Olasılık & Bayes Teoremi Kosullu Olasılık & Bayes Teoremi 0 {\} /\ Suhap SAHIN Olasılık Deneyi Olasılık problemlerinde gerçeklestirilen eylemler Zar atılması Para atılması Top Çekme Bir zar atıldıgında üst yüze çift gelme ihtimali

Detaylı

( B) ( ) PERMÜTASYON KOMBİNASYON BİNOM OLASILIK

( B) ( ) PERMÜTASYON KOMBİNASYON BİNOM OLASILIK PERMÜTASYON KOMBİNASYON BİNOM OLASILIK.... n = n! olmak üzere, ( n + )! = 0 n! + n! ise, n kaçtır? (A) ( ) A)0 B) C) D) E). ( n +,) = 6 C olduğuna göre, n kaçtır? (B) A) B)6 C) D)8 E)9. ( n, ). C( n,)

Detaylı

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: SINIFI: KONU: Olasılık

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: SINIFI: KONU: Olasılık ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: Dersin Adı SINIFI: KONU: Olasılık Dersin Konusu. Bir kutudaki 7 farklı boncuğun içinden iki tanesi seçiliyor. Buna göre, örneklem uzayının eleman sayısı A) 7 B)! 7. madeni

Detaylı

1. 4 kız ve 5 erkek öğrenci; a) kızların tümü bir arada olacak şekilde kaç türlü sıralanabilir?

1. 4 kız ve 5 erkek öğrenci; a) kızların tümü bir arada olacak şekilde kaç türlü sıralanabilir? 1. 4 kız ve 5 erkek öğrenci; a) kızların tümü bir arada olacak şekilde kaç türlü sıralanabilir? 9. 4 çocuklu bir aile yan yana poz verecektir. Çocukların soldan sağa doğru boy sırasında olduğu kaç durum

Detaylı

16. 6 kişinin katıldığı bir sınav başarı yönünden kaç farklı şekilde sonuçlanabilir? (64)

16. 6 kişinin katıldığı bir sınav başarı yönünden kaç farklı şekilde sonuçlanabilir? (64) SAYMANIN TEMEL İLKESİ 1. Altılık sayma düzeninde dört basamaklı rakamları tekrarsız kaç sayı yazılabilir? (300) 2. 0,1,2,3,4,5,6,7 rakamları ile yazılabilecek 300 ile 700 arasında en çok kaç değişik doğal

Detaylı

Cebir Notları. Permutasyon-Kombinasyon- Binom TEST I. Gökhan DEMĐR, gdemir23@yahoo.com.tr. www.matematikclub.com, 2006

Cebir Notları. Permutasyon-Kombinasyon- Binom TEST I. Gökhan DEMĐR, gdemir23@yahoo.com.tr. www.matematikclub.com, 2006 MC www.matematikclub.com, 2006 Cebir Notları Gökhan DEMĐR, gdemir23@yahoo.com.tr Permutasyon-Kombinasyon- Binom TEST I 1. Ankra'dan Đstanbul'a giden 10 farklı otobüs, Đstanbul'- dan Edirne'ye giden 6 farklı

Detaylı

OLASILIK. ihtimali Seçeneği durumu. Bir zar atma olayı. Basit kesirdir. Tüm durum. Sonuçlardan biri Çıktılardan biri. Diğer sayfaya geçiniz

OLASILIK. ihtimali Seçeneği durumu. Bir zar atma olayı. Basit kesirdir. Tüm durum. Sonuçlardan biri Çıktılardan biri. Diğer sayfaya geçiniz OLASILIK ihtimali Seçeneği durumu Bir zar atma olayı Basit kesirdir. Tüm durum Sonuçlardan biri Çıktılardan biri 1 Soruyu DİKKATLİ OKU, soruyu ANLA, basit örnek kur. Cevabı işaretlemeden öce tekrar soruyu

Detaylı

Tanım Bir A kümesinin her elemanı, bir B kümesinin de elamanı ise, A kümesine B kümesinin alt kümesi denir.

Tanım Bir A kümesinin her elemanı, bir B kümesinin de elamanı ise, A kümesine B kümesinin alt kümesi denir. BÖLÜM 1 KÜMELER CEBİRİ Küme, iyi tanımlanmış ve farklı olan nesneler topluluğudur. Yani küme, belli bir kurala göre verilmiş nesnelerin listesidir. Nesneler reel veya kavramsal olabilir. Kümede bulunan

Detaylı

Örnek...5 : A = { a, b, c, d, e, f } kümesinin 4 lü perm ütas yonlarının kaç tanesinde,

Örnek...5 : A = { a, b, c, d, e, f } kümesinin 4 lü perm ütas yonlarının kaç tanesinde, PERMÜTASYON ( SIRALAMA OLAYI ) Birbirinden farklı n tane nesnenin r tanesinin farklı her dizilişine (sıralanışına) n nesnenin r li permütasyonları denir ve P(n,r)= n! (r n) (n r)! biçim inde gösterilir.

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 4: OLASILIK TEORİSİ Giriş Bu bölüm sonunda öğreneceğiniz konular: Rastgele Olay Örnek Uzayı Olasılık Aksiyomları Bağımsız ve Ayrık Olaylar Olasılık Kuralları Koşullu Olasılık

Detaylı

OLASILIK. (Bu belgenin güncellenmiş halini bu adresten indirebilirsiniz)

OLASILIK.  (Bu belgenin güncellenmiş halini bu adresten indirebilirsiniz) OLASILIK 46 0 86 48 destek@sinavdestek.com www.sinavdestek.com (Bu belgenin güncellenmiş halini bu adresten indirebilirsiniz) JET Yayınları Ocak 20 0. Teorik Olasılık 0.. Deney ve Çıktı 4. Bir zar ile

Detaylı

Not: n tane madeni paranın atılması deneyinde örnek uzayın eleman sayısı

Not: n tane madeni paranın atılması deneyinde örnek uzayın eleman sayısı LYS Matematik Olasılık Tanım: Bir deneyde çıkabilecek tüm sonuçların kümesine örnek uzay denir ve E ile gösterilir. Örnek uzayın herhangi bir elemanına da örnek nokta denir. Örnek: Bir zarın atılması deneyinde

Detaylı

Toplam Olasılık Prensibi

Toplam Olasılık Prensibi 1 Toplam Olasılık Prensibi A 1, A 2,, A n karşılıklı kapsamayan ve birlikte tamamlayan olaylar kümesi olsun: A k A A j 0 = 0 k j j nn j j 1 = 1 B, S içinde herhangi bir olay ise k j AA j = ise S ise Pr[A

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 GİRİŞ Olasılık Teorisi: Matematiğin belirsizlik taşıyan

Detaylı

8. SINIF MATEMATiK OLASILIK. Murat ÇAVDAR OLASILIK. Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir.

8. SINIF MATEMATiK OLASILIK. Murat ÇAVDAR OLASILIK. Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir. 04 8. SINIF MATEMATiK OLASILIK OLASILIK Olasılık: Sonucu önceden kesin olarak bilinmeyen rastlantıya bağlı olaylara olasılık denir. Bir zarın atılması, bir torbadan top çekilmesi, bir paranın yazı veya

Detaylı

( ) (, ) Kombinasyon. Tanım: r n olmak üzere n elemanlı bir kümenin r elemanlı her alt kümesine bu n elemanın r li kombinasyonu denir.

( ) (, ) Kombinasyon. Tanım: r n olmak üzere n elemanlı bir kümenin r elemanlı her alt kümesine bu n elemanın r li kombinasyonu denir. Kombinasyon Tanım: r n olmak üzere n elemanlı bir kümenin r elemanlı her alt kümesine bu n elemanın r li kombinasyonu denir. n elemanın tüm r li kombinasyonlarının sayısı; (, ) C n r ( ) r n P n, r n!

Detaylı

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları. 9 + = 6. A dan B ye 5 farklı şekilde gidebilir. B den C ye 3 farklı şekilde gidebilir. 5.3 = 5. 4.5 = 0 7. 5.3.3.5 5 3. kişi için iki durum

Detaylı

Olasılık Föyü KAZANIMLAR

Olasılık Föyü KAZANIMLAR Olasılık Föyü KAZANIMLAR Bir olaya ait olası durumları belirler. Daha fazla, eşit, daha az olasılıklı olayları ayırt eder, örnek verir. Eşit şansa sahip olan olaylarda her bir çıktının olasılık değerinin

Detaylı

PERMÜTASYON KOMBĐNASYON BĐNOM VE OLASILIK

PERMÜTASYON KOMBĐNASYON BĐNOM VE OLASILIK YILLAR 00 00 00 00 00 00 008 009 00 0 ÖSS - - - ÖYS PERMÜTASYON KOMBĐNASYON BĐNOM VE OLASILIK TEMEL SAYMA KURALLARI Örnek ( ) adet hediyeden üçü üç kişiye, her birine birer hediye vermek kaydıyla kaç değişik

Detaylı

MOMENTLER, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK. Moment: Bir değişkenin gözlemleri X 1, X 2, X 3, X 4.X n olsun. Bu serinin r inci momenti:

MOMENTLER, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK. Moment: Bir değişkenin gözlemleri X 1, X 2, X 3, X 4.X n olsun. Bu serinin r inci momenti: MOMENTLER, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK Moment: Bir değişkenin gözlemleri X 1, X 2, X 3, X 4.X n olsun. Bu serinin r inci momenti: İşletme no 1 2 3 4 5 Arazi genişliği (da) 5 10 4 3 8 Aritmetik ortalamaya göre

Detaylı

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler: OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır. Bu hata payının ortaya çıkmasının sebebi

Detaylı

10SINIF MATEMATİK. Sayma ve Olasılık Fonksiyonlar

10SINIF MATEMATİK. Sayma ve Olasılık Fonksiyonlar 0SINIF MATEMATİK Sayma ve Olasılık Fonksiyonlar YAYIN KOORDİNATÖRÜ Oğuz GÜMÜŞ EDİTÖR Hazal ÖZNAR - Uğurcan AYDIN DİZGİ Muhammed KARATAŞ SAYFA TASARIM - KAPAK F. Özgür OFLAZ Eğer bir gün sözlerim bilim

Detaylı

AÇIK UÇLU SORULAR ÜNİTE 1 VERİ, SAYMA VE OLASILIK. Bölüm 1 TEMEL SAYMA KLURALLARI

AÇIK UÇLU SORULAR ÜNİTE 1 VERİ, SAYMA VE OLASILIK. Bölüm 1 TEMEL SAYMA KLURALLARI ÜNİTE VERİ, SAYMA VE OLASILIK Bölüm TEMEL SAYMA KLURALLARI AÇIK UÇLU SORULAR. A = {0,,, 3, 4, } kümesindeki rakamlar kullanılarak 3 basamaklı rakamları farklı kaç farklı tek sayı yazılabilir? 48. A = {0,,

Detaylı

Permütasyon Kombinasyon Binom Olasılık

Permütasyon Kombinasyon Binom Olasılık Permütasyon Kombinasyon Binom Olasılık Saymanın Temel İlkesi: A1, A2,..., A n kümeleri için s( A1 ) = a1, s( A2 ) = a2,.., s( An ) A xa x xa Kartezyen çarpımının eleman sayısı; s( A xa x... xa ) = s( A

Detaylı

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON. Örnek: Örnek: Örnek:

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON. Örnek: Örnek: Örnek: SAYMANIN TEMEL KURALLARI Toplama Kuralı : Sonlu ve ayrık kümelerin eleman sayılarının toplamı, bu kümelerin birleşimlerinin eleman sayısına eşittir. Mesela, sonlu ve ayrık iki küme A ve B olsun. s(a)=

Detaylı

Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK. Ders 3 / 1

Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK. Ders 3 / 1 Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK Ders 3 / 1 1 0 Kesin İmkansız OLASILIK; Bir olayın gerçekleşme şansının sayısal değeridir. N adet denemede s adet başarı söz konusu ise, da başarının nisbi frekansı lim (s/n)

Detaylı

PERMÜTASYON DÜZEY: 1 TEST : P(6, n) = 6! 1. P(6, 2) + P(4, 3)

PERMÜTASYON DÜZEY: 1 TEST : P(6, n) = 6! 1. P(6, 2) + P(4, 3) PERMÜTASYON DÜZEY: 1 TEST : 1 1. P(6, 2) + P(4, 3) işleminin sonucu kaçtır? A) 30 B) 44 C) 50 D) 54 5. P(6, n) = 6! eşitliğini sağlayan n doğal sayılarının kümesi aşağıdakilerden hangisidir? A) {7} B)

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTTİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. slı SUNER KRKÜLH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 OLSILIK Olasılık; Tablo

Detaylı

1. Bölüm: SIRALAMA (PERMÜTASYON) Bölüm: SEÇME (KOMBİNASYON) Bölüm: BİNOM AÇILIMI Bölüm: OLASILIK...25

1. Bölüm: SIRALAMA (PERMÜTASYON) Bölüm: SEÇME (KOMBİNASYON) Bölüm: BİNOM AÇILIMI Bölüm: OLASILIK...25 1 İçindekiler 1. Bölüm: SIRALAMA (PERMÜTASYON)... 5 2. Bölüm: SEÇME (KOMBİNASYON)...13 3. Bölüm: BİNOM AÇILIMI...21 4. Bölüm: OLASILIK...25 5. Bölüm: FONKSİYONLARIN SİMETRİLERİ VE CEBİRSEL ÖZELLİKLERİ...37

Detaylı

Basým Yeri: Ceren Matbaacılık AŞ. Basým Tarihi: Haziran / ISBN Numarası: Sertifika No: 33674

Basým Yeri: Ceren Matbaacılık AŞ. Basým Tarihi: Haziran / ISBN Numarası: Sertifika No: 33674 kapak sayfası İÇİNDEKİLER. ÜNİTE SAYMA Sıralama ve Seçme... 4 Toplama Yolu ile Sayma... 4 Çarpma Yolu ile Sayma... 4 Permütasyon (Sıralama)... 5 Konu Testleri - -... 9 Kombinasyon (Seçme)... 4 Konu Testleri

Detaylı

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler: OLSILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır. Bu hata payının ortaya çıkmasının sebebi

Detaylı

Örnek Bir zar atıldığında zarın üstünde bulunan noktaların sayısı gözlensin. Çift sayı gelmesi olasılığı nedir? n(s) = 3 6 = 1 2

Örnek Bir zar atıldığında zarın üstünde bulunan noktaların sayısı gözlensin. Çift sayı gelmesi olasılığı nedir? n(s) = 3 6 = 1 2 Bir Olayın Olasılığı P(A) = n(a) n(s) = A nın eleman sayısı S nin eleman sayısı Örnek Bir zar atıldığında zarın üstünde bulunan noktaların sayısı gözlensin. Çift sayı gelmesi olasılığı nedir? Çözüm: S

Detaylı

İstenen Durum Olasılık Tüm Durum 12

İstenen Durum Olasılık Tüm Durum 12 OLASILIK ÇIKMIŞ SORULAR 1.SORU İçinde top bulunan iki torbadan birincisinde beyaz, siyah ve ikincisinde beyaz, 5 siyah top vardır. Birinci torbadan bir top çekilip rengine bakılmadan ikinci torbaya atılıyor.

Detaylı

Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler: OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır. Bu hata payının ortaya çıkmasının sebebi

Detaylı

OLASILIK LASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık

OLASILIK LASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık 1-1 Click To Edit Master Title Style OLASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık Yrd.Doç.Dr Doç.Dr.. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 1-2 GİRİŞ Olasılık,

Detaylı

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları. 9 + = 6. A dan B ye 5 farklı şekilde gidebilir. B den C ye 3 farklı şekilde gidebilir. 5.3 = 5. 4.5 = 0 7. 5.3.3.5 = 5 3. kişi için iki durum

Detaylı

PERMÜTASYON DERS NOTLARI. Sayma Yöntemleri. TEMEL SAYMA KURALLARI Toplama yoluyla sayma. Çarpma yoluyla sayma

PERMÜTASYON DERS NOTLARI. Sayma Yöntemleri. TEMEL SAYMA KURALLARI Toplama yoluyla sayma. Çarpma yoluyla sayma TEMEL SAYMA KURALLARI Toplama yoluyla sayma A ve B ayrık iki küme olsun. Bu iki kümenin birleşimlerinin eleman sayısı, bu kümelerin eleman sayılarının toplamına eşittir. Bu sayma yöntemine toplama yoluyla

Detaylı

Olasılık: Klasik Yaklaşım

Olasılık: Klasik Yaklaşım Olasılık Teorisi Olasılık: Klasik Yaklaşım Olasılık Bir olayın meydana gelme şansına olasılık denir. Örnek Türkiye nin kazanma olasılığı Hava durumu Loto Olayların Olasılığını Belirleme Rastsal (gelişigüzel)

Detaylı

LYS MATEMATÝK II Soru Çözüm Dersi Kitapçýðý 5 (MF-TM)

LYS MATEMATÝK II Soru Çözüm Dersi Kitapçýðý 5 (MF-TM) LYS MATEMATÝK II Soru Çözüm Dersi Kitapçýðý 5 (MF-TM) Permütasyon Kombinasyon Binom Açýlýmý Bu yayýnýn her hakký saklýdýr. Tüm haklarý bry Birey Eðitim Yayýncýlýk Pazarlama Ltd. Þti. e aittir. Kýsmen de

Detaylı

OLASILIK 1. TEST. B r torbada eş t büyüklükte 15 kırmızı, 19 sarı, 11 mav ve 14 yeş l top vardır. Hang renk topun çek lme olasılığı daha azdır?

OLASILIK 1. TEST. B r torbada eş t büyüklükte 15 kırmızı, 19 sarı, 11 mav ve 14 yeş l top vardır. Hang renk topun çek lme olasılığı daha azdır? . TEST B r torbada eş t büyüklükte kırmızı, sarı, mav ve yeş l top vardır. Hang renk topun çek lme olasılığı daha azdır? Sarı Mav 7 B r torbada eş t büyüklükte mav, 7 kırmızı top vardır. Torbadan en az

Detaylı

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Kümeler Kümeler ve küme işlemleri olasılığın temellerini oluşturmak için çok önemlidir Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Sonlu sayıda, sonsuz sayıda, kesikli

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ OLASILIĞA GİRİŞ DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL OLASILIĞA GİRİŞ - Bugün yağmur yağma olasılığı % 75 dir. - X marka bilgisayarın hiç servis gerektirmeden 100000 saat çalışması

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= =

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= = OLASILIĞA GİRİŞ - Bugün yağmur yağma olasılığı % 75 dir. - X marka bilgisayarın hiç servis gerektirmeden 100000 saat çalışması olasılığı %85 dir. Olasılık modelleri; Sıvı içindeki moleküllerin davranışlarını

Detaylı

ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİT

ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİT PERMÜTASYON, KOMBİNASYON BİNOM, OLASILIK ve İSTATİSTİK ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİTE 3. ÜNİT Permütasyon. Kazanım : Eşleme, toplama ve çarpma yoluyla sayma yöntemlerini açıklar. 2. Kazanım : n elemanlı

Detaylı

İstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY

İstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY İstatistik 1 Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları Bu Bölümde İşlenecek Konular Temel Olasılık Teorisi Örnek uzayı ve olaylar, basit olasılık, birleşik olasılık Koşullu Olasılık İstatistiksel

Detaylı

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir.

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir. OLASILIK Olasılık belirli bir olayın olabilirliğinin sayısal ölçüsüdür. Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. 17 yy. da şans oyunlarıyla birlikte kullanılmaya

Detaylı

İZMİR MATEMATİK OLİMPİYATI 1. AŞAMA SINAVI

İZMİR MATEMATİK OLİMPİYATI 1. AŞAMA SINAVI İZMİR MATEMATİK OLİMPİYATI 1. AŞAMA SINAVI 20.05.2018 Sınava giren öğrencinin ADI SOYADI :.......................................................................... T.C. KİMLİK NO :..................................................................

Detaylı

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI BİREYSEL YARIŞMA SORULARI CEVAPLARI CEVAP KAĞIDI ÜZERİNE YAZINIZ. SORU KİTAPÇIĞINI KARALAMA MAKSATLI KULLANABİLİRSİNİZ 1

Detaylı

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. 5.SUNUM Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. Günlük hayatta sıklıkla kullanılmakta olan olasılık bir olayın ortaya

Detaylı

TEMEL SAYMA KURALLARI

TEMEL SAYMA KURALLARI TEMEL SAYMA KURALLARI SAYMA Toplama Yoluyla Sayma A ve B sonlu ve ayrık kümeler olmak üzere, bu iki kümenin birleşiminin eleman sayısı; s(a,b) = s(a) + s(b) dir. Sonlu ve ayrık iki kümenin birleşiminin

Detaylı

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

KESİKLİ 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

Detaylı

BAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş

BAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş BAYES KURAMI Dr. Cahit Karakuş Deney, Olay, Sonuç Küme Klasik olasılık Bayes teoremi Permütasyon, Kombinasyon Rasgele Değişken; Sürekli olasılık dağılımı Kesikli - Süreksiz olasılık dağılımı Stokastik

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Olasılık teorisi, matematiğin belirsizlik taşıyan olaylarla ilgilenen bir dalıdır. Bu bilim dalı rasgele değişkenleri inceler.

Olasılık teorisi, matematiğin belirsizlik taşıyan olaylarla ilgilenen bir dalıdır. Bu bilim dalı rasgele değişkenleri inceler. Bölüm 2 OLASILIK TEORİSİ Olasılık teorisi, matematiğin belirsizlik taşıyan olaylarla ilgilenen bir dalıdır. Bu bilim dalı rasgele değişkenleri inceler. Rasgele değişken, gelecekteki bir gözlemde alacağı

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ 11. MATEMATİK YARIŞMASI 7. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

ÖZEL EGE LİSESİ 11. MATEMATİK YARIŞMASI 7. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI . a,b,c negatif tam sayılardır. (a + 3).b b< c< a ve; = 6 olduğuna c göre, a+b+c toplamının en büyük değeri 4. 50 kişinin çalıştığı bir şirkette 25 kişi İngilizce, 6 kişi Fransızca biliyor. En çok bir

Detaylı

10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter. Altın Kalem Yayınları

10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter. Altın Kalem Yayınları 10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter OLASILIK Altın Kalem Yayınları KOŞULLU OLASILIK Bas t olayların olma olasılıklarını 9. sınıf matemat k konularında şlem şt k. Ş md yapacağımız se daha karmaşık olayların

Detaylı

KONTROL TESTİ - 4. 1. Birinci galeride A markasından 4, B markasından 6 araç; ikinci geleride ise A markasından 8, B markasından 4 araç vardır.

KONTROL TESTİ - 4. 1. Birinci galeride A markasından 4, B markasından 6 araç; ikinci geleride ise A markasından 8, B markasından 4 araç vardır. KONTROL TESTİ - 4. Birinci galeride A markasından 4, B markasından 6 araç; ikinci geleride ise A markasından 8, B markasından 4 araç vardır. Bu galerilerden rastgele alınan bir aracın A markasından olduğu

Detaylı

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

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Küme Kavramı Küme İşlemleri Deney, Örnek Uzay, Örnek Nokta ve Olay Kavramları Örnek Noktaları Sayma Permütasyonlar Kombinasyonlar Parçalanmalar

Detaylı

OLASILIK PROBLEMLERİ I (BAĞIMSIZ OLAYLAR, KOLMOGOROV BELİTLERİ VE KOŞULLU OLASILIK)

OLASILIK PROBLEMLERİ I (BAĞIMSIZ OLAYLAR, KOLMOGOROV BELİTLERİ VE KOŞULLU OLASILIK) İST65-0-02-OLASILIK I (BAĞIMSIZ OLAYLAR, KOLMOGOROV BELİTLERİ VE KOŞULLU OLASILIK). A ve B olayları ayrık olaylar ve olasılıkları sıfırdan farklı ise, bu olayların bağımlı olduklarını tanıtlayınız. A ve

Detaylı

Rassal Değişken. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Rassal Değişken. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Rassal Değişken Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. O halde

Detaylı

Şartlı Olasılık. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Şartlı Olasılık. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Şartlı Olasılık Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Şartlı Olasılık ir olayın olasılığından söz edebilmek için bir alt kümeyle temsil edilen bu olayın içinde bulunduğu örnek uzayının

Detaylı

Ders 6 OLASILIK KURAMI. Örnek Uzaylar, Örnek Noktalar ve Olaylar. Örnek Uzaylar, Örnek Noktalar ve Olaylar

Ders 6 OLASILIK KURAMI. Örnek Uzaylar, Örnek Noktalar ve Olaylar. Örnek Uzaylar, Örnek Noktalar ve Olaylar Ders 6 Olasılık Teorisi Permutasyonlar ve Kombinasyonlar OLASILIK KURAMI Geçtiğimiz 5 hafta boyunca serilerin temel özelliklerini gösteren grafiklerin neler olduğunu ve Serilerin temel özelliklerini anlamada

Detaylı

A) 0 B) 1 C) 2 D) 3 Hilesiz bir çift madeni para havaya atılıyor. A) 10 B) 8 C) 7 D) 6 Hilesiz bir çift zar havaya atılıyor.

A) 0 B) 1 C) 2 D) 3 Hilesiz bir çift madeni para havaya atılıyor. A) 10 B) 8 C) 7 D) 6 Hilesiz bir çift zar havaya atılıyor. Olasılık. Sınıf Matematik Soru Bankası TEST. Havaya atılan hilesiz bir paranın yere düşmesi ile karşılaşılacak olası durumlar kaç tanedir?. A) 0 B) C) D) Hilesiz bir çift madeni para havaya atılıyor. Olası

Detaylı

OLASILIK ÖRNEK - 1. Atılan bir zarın 4 ten büyük gelme olasılığı kaçtır? 1 C) 4 1 D) 3 1 E) 2 1 B) 5 A) 6

OLASILIK ÖRNEK - 1. Atılan bir zarın 4 ten büyük gelme olasılığı kaçtır? 1 C) 4 1 D) 3 1 E) 2 1 B) 5 A) 6 OLASILIK Değişik renkteki topların bulunduğu bir kutudan rastgele alınan bir topun hangi renkte olduğu, bir para atıldığında yazı veya tura gelmesi... vb. gibi sonucu önceden bilinmeyen olaylar olasılığın

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ EGE BÖLGESİ OKULLAR ARASI 16. MATEMATİK YARIŞMASI 9.SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

ÖZEL EGE LİSESİ EGE BÖLGESİ OKULLAR ARASI 16. MATEMATİK YARIŞMASI 9.SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI x 5 6. 0 x 4x 5 x denklemin çözüm kümesi aşağıdakilerden hangisidir? 5 5 4. 6 6... a ise, a kaçtır? A) B) 4 C) 6 D) 8 E) 0 A) B), C) 5, D) 5 E) 5. m 9m m m işleminin sonucu kaçtır?. (6) x x y y (4. ) eşitliği

Detaylı

Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN

Prof.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)

Detaylı

10. Hilesiz iki zar birlikte atılıyor. Üst yüze gelen sayıların toplamı 6 olduğuna göre bunlardan birinin 1 olma olasılığı kaçtır?

10. Hilesiz iki zar birlikte atılıyor. Üst yüze gelen sayıların toplamı 6 olduğuna göre bunlardan birinin 1 olma olasılığı kaçtır? . kız ve 5 erkek arasınan kişilik bir ekip seçilecektir. n çok birinin kız olması olasılığı kaçtır? ( 5 ). 6 evli çift arasınan rasgele kişi seçiliyor. Seçilen bu kişi arasına evli bulunmama olasılığı

Detaylı

Çözüm: Siyah top çekilme olasılığı B olsun. Topların sayısı 12 olduğuna göre P(B)=8/12=2/3 tür.

Çözüm: Siyah top çekilme olasılığı B olsun. Topların sayısı 12 olduğuna göre P(B)=8/12=2/3 tür. 1 Olasılık Örnekler 1. Bir çantada 4 beyaz 8 siyah top vardır. Bir siyah top çekilmesi olasılığı nedir? Çözüm: Siyah top çekilme olasılığı B olsun. Topların sayısı 12 olduğuna göre P(B)=8/12=2/3 tür. 2.

Detaylı

B İ L G İ Tanım: Rasyonel olmayan, yani a b şeklinde yazılamayan sayılara irrasyonel sayı denir. İrrasyonel sayılar kümesi I harfi ile gösterilir.. Aşağıdakilerden kaç tanesi irrasyonel sayıdır? 4. x 8

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Ankara 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

Detaylı

2. (v+w+x+y+z) 8 ifadesinin açılımında kaç terim vardır? 3. log 5 0, 69897 olduğuna göre 50 10 sayısı kaç basamaklıdır?

2. (v+w+x+y+z) 8 ifadesinin açılımında kaç terim vardır? 3. log 5 0, 69897 olduğuna göre 50 10 sayısı kaç basamaklıdır? Ayrık Hesaplama Yapıları A GRUBU 3.03.0 Numarası Adı Soyadı : CEVAP : ANAHTARI SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 4: OLASILIK TEORİSİ Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Giriş Bu bölüm sonunda öğreneceğiniz konular: Rastgele Olay Örnek Uzayı Olasılık Aksiyomları Bağımsız ve Ayrık Olaylar Olasılık Kuralları

Detaylı

ÖZEL SAMANYOLU LİSELERİ

ÖZEL SAMANYOLU LİSELERİ ÖZEL SAMANYOLU LİSELERİ 8. İLKÖĞRETİM MATEMATİK YARIŞMASI 31 MART 2012 A KİTAPÇIĞI Bu sınav çoktan seçmeli 40 Test sorusundan oluşmaktadır. Süresi 150 dakikadır. Sınavla İlgili Uyarılar Cevap kağıdınıza,

Detaylı

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK MAT223 AYRIK MATEMATİK Kombinatoryal Olasılık 5. Bölüm Emrah Akyar Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü, ESKİŞEHİR 2014 2015 Öğretim Yılı Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar

Detaylı

MIT 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 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.

Detaylı

8. 2 x+1 =20 x. 9. x 3 +6x 2-4x-24=0 10.

8. 2 x+1 =20 x. 9. x 3 +6x 2-4x-24=0 10. MAT-1 EK SORULAR-2 1. 6. A)7 B)8 C)15.D)56 E)64 Olduğuna göre x.a)1 B)2 C)3 D)4 E)6 7. 2. Birbirinden farklı x ve y gerçek A)5.B)6 C)7 D)8 E)9 sayıları için; x 2 +2009y=y 2 +2009x eşitliği sağlandığına

Detaylı

ZMY501 Mühendislikte İstatistik Yöntemler

ZMY501 Mühendislikte İstatistik Yöntemler ZMY501 Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bölüm 4 Olasılık http://www1.gantep.edu.tr/~bingul/stat Gaziantep Üniversitesi Mühendislik Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Aralık 016 Sayfa 1 İçerik Küme

Detaylı

A) 18 B) 19 C) 20 D) 21 A) 1226 B) 1225 C) 1224 D) 1223

A) 18 B) 19 C) 20 D) 21 A) 1226 B) 1225 C) 1224 D) 1223 . İlk 2 pozitif doğal sayıdan oluşan {, 2, 3,,...,, 2} kümesi veriliyor. u kümeden 3 eleman çıkartıldığında geriye kalan elemanların sayı değerleri çarpımı tam kare oluyor. una göre, çıkartılan sayıların

Detaylı

Olasılık (Probability) Teorisi

Olasılık (Probability) Teorisi Olasılık (Probability) Teorisi akin@comu.edu.tr http://akin.houseofpala.com Genetik Olasılık, genetik Genlerin gelecek generasyona geçmesinde olasılık hesapları kullanılır Akrabalık derecesinin hesaplanmasında,

Detaylı

Tanım: (1. Tip Üretken Fonksiyonlar) (a r ) = (a 1, a 2, a 3,,a r, ) sayı dizisi olmak üzere, (a r ) dizisinin 1. Tip üretken fonksiyonu

Tanım: (1. Tip Üretken Fonksiyonlar) (a r ) = (a 1, a 2, a 3,,a r, ) sayı dizisi olmak üzere, (a r ) dizisinin 1. Tip üretken fonksiyonu Üretken Fonksiyonlar Ali İlker Bağrıaçık Üretken fonksiyonlar sayma problemlerinin çözümünde kullanılan önemli yöntemlerden biridir. Üretken fonksiyonların temeli Moivre nin 1720 yıllarındaki çalışmalarına

Detaylı

YGS ÖNCESİ. 1) 1! + 3! + 5! ! Toplamının birler basamağındaki rakam kaçtır?

YGS ÖNCESİ.   1) 1! + 3! + 5! ! Toplamının birler basamağındaki rakam kaçtır? 1) 1! + 3! + 5! +. + 1453! Toplamının birler basamağındaki rakam kaçtır? 6) Rakamları sıfırdan farklı iki basamaklı bir AB doğal sayının rakamları yer değiştiğinde sayının değeri 63 artıyor. Buna göre,

Detaylı

Boş bırakılan soruların değerlendirmede olumlu ya da olumsuz bir etkisi olmayacaktır.

Boş bırakılan soruların değerlendirmede olumlu ya da olumsuz bir etkisi olmayacaktır. SINAVLA İLGİLİ UYARILAR Bu sınav 20 adet çoktan seçmeli ve 3 adet klasik sorudan oluşmakta ve 20 şer dakikalık iki kısımdan oluşmaktadır. İlk 20 dakika test aşaması, ikinci 20 dakika ise klasik sorular

Detaylı

Boş bırakılan soruların değerlendirmede olumlu ya da olumsuz bir etkisi olmayacaktır.

Boş bırakılan soruların değerlendirmede olumlu ya da olumsuz bir etkisi olmayacaktır. SINAVLA İLGİLİ UYARILAR Bu sınav 20 adet çoktan seçmeli ve 3 adet klasik sorudan oluşmakta ve 20 şer dakikalık iki kısımdan oluşmaktadır. İlk 20 dakika test aşaması, ikinci 20 dakika ise klasik sorular

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK OLASILIK

BİYOİSTATİSTİK OLASILIK BİYOİSTATİSTİK OLASILIK B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Küme Kavramı: Küme, tek bir isim altında toplanabilen ve benzer özellik gösteren birimlerin meydana getirdiği topluluk olarak tanımlanabilir. Küme içinde

Detaylı

PERMÜTASYON - KOMBİNASYON

PERMÜTASYON - KOMBİNASYON PERMÜTASYON - KOMBİNASYON Sayma Yöntemleri Saymanın çeşitli yöntemleri vardır. Bunlardan biri eşleme yolu ile saymadır. Eşleme yolu ile sayma yönteminde sayma sayıları kümesinin elemanları sayılacak nesneler

Detaylı

CİNSİYETE BAĞLI KALITIM

CİNSİYETE BAĞLI KALITIM CİNSİYETE BAĞLI KALITIM *Cinsiyetin belirlenmesi: Eşeyli üreyen hayvanlarda cinsiyetin belirlenmesi farklı şekillerde olabilmektedir. Bazı hayvanlarda cinsiyetin belirlenmesi, çevre koşulları tarafından

Detaylı

OLASILIK OLASILIK ÇÖZÜM: Örnek Uzay: A= {1, 2, 3, 4, 5, 6}, s(e)= 6 İstenilen Olay: A = { }, s(a) = 0 Zarın 8 gelme olasılığı:

OLASILIK OLASILIK ÇÖZÜM: Örnek Uzay: A= {1, 2, 3, 4, 5, 6}, s(e)= 6 İstenilen Olay: A = { }, s(a) = 0 Zarın 8 gelme olasılığı: OLASILIK OLASILIK OLASILIK Değişik renkteki topların bulunduğu bir kutudan rastgele alınan bir topun hangi renkte olduğu, bir para atıldığında yazı veya tura gelmesi... v.b gibi sonucu kesin olarak bilinmeyen

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir.

Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır. Bu hata payının ortaya çıkmasının sebebi

Detaylı

KPSS 2009 GY-(31) YAPRAK TEST SORU KONU ANLATIM SAYFA SORU x olduğuna göre, x kaçtır? A) 5 B) 4 C) 3 D) 2 E) 1

KPSS 2009 GY-(31) YAPRAK TEST SORU KONU ANLATIM SAYFA SORU x olduğuna göre, x kaçtır? A) 5 B) 4 C) 3 D) 2 E) 1 KPSS 009 GY-(31) YAPRAK TEST-17 19. SORU 31. x 1 3 9 1 x 1 7 9 olduğuna göre, x kaçtır? A) 3 B) C) 1 19. x 6 x 1 3 9 olduğuna göre, x kaçtır? A) 5 B) 4 C) 3 D) E) 1 D) 1 E) KONU ANLATIM SAYFA 194 15. SORU

Detaylı

YENİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK PROGRAMINA UYGUNDUR. YGS MATEMATİK 3. KİTAP MERVE ÇELENK FİKRET ÇELENK

YENİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK PROGRAMINA UYGUNDUR. YGS MATEMATİK 3. KİTAP MERVE ÇELENK FİKRET ÇELENK YENİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK PROGRAMINA UYGUNDUR. YGS MATEMATİK 3. KİTAP MERVE ÇELENK FİKRET ÇELENK İÇİNDEKİLER Kümeler 5 44 Fonksiyonlar 1 45 88 Fonksiyonlar 2 89 124 Sayma Kuralları 125 140 Faktöriyel

Detaylı

8. SINIF MATEMATİK. Asal Çarpanlar Test sayısının kaç tane asal çarpanı vardır?

8. SINIF MATEMATİK. Asal Çarpanlar Test sayısının kaç tane asal çarpanı vardır? 8. SINIF MTEMTİ sal Çarpanlar Test. 84 sayısının kaç tane asal çarpanı vardır? ) 2 ) 3 ) 4 ) 5 5. İki basamaklı 9m sayısı asal sayıdır. una göre m yerine kaç farklı rakam yazılabilir? ) ) 2 ) 3 ) 4 2.

Detaylı

MEB Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü MATEMATİK TESTİ. 3. (2a + 5) (a - 3) A) 2a 2 - a - 15 B) a 2 - a - 15

MEB Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü MATEMATİK TESTİ. 3. (2a + 5) (a - 3) A) 2a 2 - a - 15 B) a 2 - a - 15 MTEMTİ TESTİ a 1. 2 = 1 64 ve 3 b = 81 olduğuna göre, a + b kaçtır? ) - 10 ) - 2 C) 2 D) 10 3. (2a + ) (a - 3) çarpımı aşağıdakilerden hangisine eşittir? ) 2a 2 - a - 1 ) a 2 - a - 1 C) a 2 + a + 1 D)

Detaylı

5. SINIF GENEL AÇIKLAMA

5. SINIF GENEL AÇIKLAMA 5. SINIF GENEL AÇIKLAMA Bu kitapçık 3 bölümden oluşmaktadır. 1. bölümde yer alan 25 sorunun her biri 1,2 puan değerindedir. 2. bölümde yer alan 15 sorunun her biri 2,4 puan değerindedir. 3. bölümde yer

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

2010 DGS TÜRKİYE GENELİ DENEME SINAVI -3 SAYISAL BÖLÜM ÇÖZÜMLER. 5) (3 x ) 6 = 1 3 x = 1 x = 2 3 x = 1 x = = 6 CEVAP: D

2010 DGS TÜRKİYE GENELİ DENEME SINAVI -3 SAYISAL BÖLÜM ÇÖZÜMLER. 5) (3 x ) 6 = 1 3 x = 1 x = 2 3 x = 1 x = = 6 CEVAP: D DGS 00 DGS TÜRKİYE GENELİ DENEME SINAVI - SAYISAL BÖLÜM ÇÖZÜMLER ) 9 9 6 + = + = + 9. 5 9 4 9 6 6 = 8 5) ( x ) 6 = x = x = x = x = 4 + 4 = 6 ) 6) x y = 4, x + y = 06, x.y =? + 96 6. + 6.6 4 + 4 6 = = 6

Detaylı