RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015
|
|
- Umut Sezgin
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015 SORU 2: Motosiklet sigortası pazarlamak isteyen bir şirket, motosiklet kaza istatistiklerine bakarak, poliçe başına yılda ortalama 0,095 kaza olacağını tahmin etmektedir. Şirket bu tür poliçelerden 9000 adet satmıştır. Hasar sayılarının bağımsız olduğu ve Binom dağılımına uyduğu varsayıldığında bu portföyden gelecek toplam kaza sayısı için %95 güven aralığı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) (738; 810) B) (719; 829) C) (810; 900) D) (800; 910) E) (795; 915) Doğru seçenek:d
2 SORU 4: Gerçek hasar tutarlarının parametresi ile üstel dağıldığı ve muafiyet sınırı D=8 olan bir portföyde ödenen hasar tutarları aşağıda verilmektedir. 2, 6, 8, 12, 16, 18, 22, 30, 34, 42 Bu verilere dayanarak, en çok olabilirlik tahmin yöntemi (maximum likelihood estimation) kullanılarak ortalama ödenen hasar tutarı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 11 B) 19 C) 21 D) 28 E) 32 Doğru seçenek: B
3 SORU 6: Bir sigorta şirketi satışlarını arttırabilmek için, hasar tutarları 300 değerinin altında olan sigortalılara promosyon olarak 300 ile hasar tutarı arasındaki farkın %20 sini ödül olarak vermektedir. Hasar tutarlarının (0,400) aralığında tekdüze dağıldığı varsayıldığında ödül ödemelerinin varyansı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 22,5 B) 240,5 C) 295,75 D) 330,75 E) 393,75 Doğru seçenek: E
4 SORU 8: Bir sigorta şirketinde iki tür poliçe satılmaktadır. Birinci türde yer alan poliçelerde üst ödeme limiti M= 2000, diğer tür poliçelerde ise D=d tutarında bir muafiyet sınırı vardır. Hasar tutarları = 2 ve = 1500 ile Pareto dağılmaktadır. Buna göre, her iki türde ortalama maliyetin eşit olacağı şekilde saptanacak muafiyet seviyesi d aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 850 B) 925 C) 1050 D)1100 E) 1125 Doğru seçenek: E
5 SORU 10: Y IB ile tanımlanan bir bireysel risk modeli için; Y : hasar rasgele değişkeni I : hasarın gerçekleşip/gerçekleşmediğini gösteren işaret değişkeni B : toplam hasar tutarı olmak üzere olasılık fonksiyonları, 0, P B b 0, , 0,975 0 P I 0 0, 975, P I 1 0, 025 şeklinde verilmiştir. Bu bilgilere göre en az bir hasar gerçekleştiği bilindiğinde, toplam hasar tutarının 400 birim olması olasılığı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 0,02 B) 0,08 C) 0,2 D) 0,8 E) 0,005 Doğru seçenek: D
6 SORU 12: S 1 ve S 2 farklı risklerden oluşmuş toplam hasar miktarlarını gösteren Bileşik Poisson dağılımına CP,F sahip bağımsız rasgele değişkenlerdir. i) S1 ~ CP 1 1, F1 ve S2 ~ CP 2 4, F2 0,01x ii) F x 1 e 0,02x ve F x 1 e 1 2 S S 1 S 2 toplam hasar miktarı için P(S 100) olasılığı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 0,8182 B) 0,7057 C) 0,6786 D) 0,1673 E) 0,1003 Doğru seçenek: A
7 SORU 14: ve bir sigorta şirketinin sırasıyla Risk A ve Risk B den dolayı oluşan toplam hasar miktarlarına ait birbirinden bağımsız Bileşik Poisson dağılımına sahip rasgele değişkenlerdir. i) S ~ CP 1, f ve S ~ CP 2, f ii) 1 j 2 Her bir risk için bireysel hasarlara ait olasılık fonksiyonu: j f j 0,2 0,4 0,4 j 1 j 2 j 3 S S 1 S 2 kolektif risk modeli için Pr(S=1) olasılığı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde doğru verilmiştir? A) 0,0736 B) 0,0540 C) 0,0343 D) 0,0199 E) 0,0299 Doğru seçenek: E
8 SORU 16: Bir şirkete ait X1 ve X2 bağımsız rasgele hasar miktarlarının olasılık yoğunluk fonksiyonları sırasıyla, 0 ve, 0 olarak veriliyor. Buna göre, Pr(X 1 +X 2 > 5) olasılığı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 0,4 B) 0,52 C) 0,68 D) 0,77 E) 0,9 Doğru seçenek: A
9 SORU 18: Sigorta şirketinin portföyündeki hasar tutarlarının olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki şekilde verilmiştir. 100 x f( x), 0 x Bu portföyde yer alan poliçeler için teminat limiti 60 birim olarak belirlendiğine göre, sigorta şirketinin poliçe başına beklenen hasar ödemesi aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 21,6 B) 31,2 C) 32,3 D) 35,6 E) 36,7 Doğru seçenek: B
10 SORU 20: Bir portföye ait ödenen hasar tutarları aralıklar itibariyle aşağıdaki şekilde verilmiştir: Ödeme Tutarı Poliçe sayısı Hasar tutarlarının [0,4000] aralığında tekdüze dağıldığı hipotezi Kolmogorov-Smirnov yöntemiyle test edilecektir. Buna göre, Kolmogorov-Smirnov test istatistiğinin olabilecek en büyük değeri aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 0,05 B) 0,2 C) 0,25 D) 0,35 E) 0,45 Yanıt : E
11 SORU 23: X X rastlantı değişkeni ve parametreleri ile Pareto dağılmaktadır. Y ln 1 olarak tanımlanan Y rasgele değişkeninin dağılımı ve parametreleri aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) ve e parametreli Pareto dağılımı B) α parametreli üstel dağılım C) 1/α parametreli üstel dağılım D) 1/α parametreli Poisson dağılımı E) 1/ parametreli üstel dağılım Yanıt : C
12 SORU 24: Bir sigorta portföyünde y x olmak üzere 2, 3, 4, x ve y tutarlarında 5 hasar ihbarı kaydedilmiştir. Bu veriler momentler yöntemi kullanılarak Pareto dağılımına uydurulmuş, ˆα= 47,71 ve ˆθ = 373,71 parametre değerleri elde edilmiştir. Buna göre verideki x değeri aşağıdaki seçeneklerden hangisinde yer almaktadır? A) 6 B) 6,6 C) 7 D) 7,6 E) 8 Cevap C
RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME
SORU 1: Bir hasar sıklığı dağılımının rassal değişken olan ortalaması (0,8) aralığında tekdüze dağılmaktadır. Hasar sıklığı dağılımının Poisson karma dağılıma uyduğu bilindiğine göre 1 ya da daha fazla
Detaylı2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018
2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla
DetaylıRISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:
RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM 2017 SORU 1: Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir: 115 240 325 570 750 Hasarların α = 1 ve λ parametreli Gamma(α, λ) dağılıma
Detaylıχ =1,61< χ χ =2,23< χ χ =42,9> χ χ =59,4> χ
SORU : Ortalaması, varyansı olan bir raslantı değişkeninin, k ile k arasında değer alması olasılığının en az 0,96 olmasını sağlayacak en küçük k değeri aşağıdakilerden hangisidir? A),5 B) C) 3,75 D) 5
Detaylıχ =1,61< χ χ =2,23< χ χ =42,9> χ χ =59,4> χ
SORU : Ortalaması, varyansı olan bir raslantı değişkeninin, k ile k arasında değer alması olasılığının en az 0,96 olmasını sağlayacak en küçük k değeri aşağıdakilerden hangisidir? A),5 B) C) 3,75 D) 5
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI: SİGORTA MATEMATİĞİ. Soru 1
Soru Günde 8 saat çalışan bir bankanın müşterilerinin sayısı ile ilgili olarak şu bilgi verilmektedir: Müşteri sayısı, bankanın açıldığı an 9 müşteri ile başlayıp, her saat başı 9 oranı ile doğrusal artarak
DetaylıSİGORTA MATEMATİĞİ SINAVI EKİM 2016 SORULARI
SİGORTA MATEMATİĞİ SINAVI EKİM 2016 SORULARI ÇÖZÜMLÜ SINAV SORULARI-WEB SORU-1: (i) P =0,06 x:n (ii) P x =0,03 (iii) P x + n=0,04 (iv) d =0,02 1 olarak veriliyor. Buna göre P x: n değeri aşağıdaki seçeneklerden
DetaylıSİGORTA MATEMATİĞİ (Hayat-Hayat Dışı) Soru-1: (x) yaşında bir kişinin, tam sürekli tam hayat (whole life) sigortası için,
SİGORTA MATEMATİĞİ (Hayat-Hayat Dışı) Soru-1: (x) yaşında bir kişinin, tam sürekli tam hayat (whole life) sigortası için, (i) Āx=0,5 (ii) 2 Āx=0,40 (iii) δ=0,04 (iv) E[L]= -0,2 olduğuna, sürekli, T zamanı
DetaylıSİGORTA MATEMATİĞİ SINAV SORULARI WEB. Belirli yaşlar için hesaplanan kommütasyon tablosu aşağıda verilmiştir.
SORU 1 SİGORTA MATEMATİĞİ SINAV SORULARI WEB Şimdiki yaşı 56 olan Ahmet, Bireysel Emeklilik Sistemi (BES) ile biriktirmiş olduğu 250.000 TL yi yaşam süresi boyunca sabit ödemeli dönem başı yıllık maaş
DetaylıHAYAT DIŞI SİGORTALARI SINAVI EKİM 2017
HAYAT DIŞI SİGORTALARI SINAVI EKİM 2017 SORU 1: Hasar sıklığı dağılımının oranıyla possion dağılımına sahip olduğu, bireysel hasar tutarlarının ortalaması 20 olan bir üstel dağılım olduğu ve prim yüklemesinin
DetaylıSIGORTA MATEMATİĞİ SORULARI WEB EKİM 2017
SIGORTA MATEMATİĞİ SORULARI WEB EKİM 2017 SORU 1: Hasar rassal değişkenini tanımlayan rassal X aşağıdaki dağılıma sahiptir: 150 F ( x) = 1, 0. x 150 + x Simülasyon teknikleri kullanılarak bu dağılımdan
Detaylı2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018
2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.
06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i
DetaylıSAĞLIK SİGORTALARI SINAVI EKİM 2017_WEB. Özel Sağlık Sigortası sözleşmelerinin iptaline ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
Soru 1 SAĞLIK SİGORTALARI SINAVI EKİM 2017_WEB Özel Sağlık Sigortası sözleşmelerinin iptaline ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur? A) Sigorta ettiren ve sigortalı sözleşme tanzim tarihinden
Detaylı2018 YILI İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI SİGORTA MATEMATİĞİ (HAYAT VE HAYATDIŞI) 29 NİSAN 2018
2018 YILI İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI SİGORTA MATEMATİĞİ (HAYAT VE HAYATDIŞI) 29 NİSAN 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır.
DetaylıISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI
SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,
DetaylıİSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI
İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI SORU 1 Meryem, 7 arkadaşı ile bir voleybol maçına katılmayı planlamaktadır. Davet ettiği arkadaşlarından herhangi bir tanesinin EVET deme olasılığı 0,8 ise, en az 3 arkadaşının
DetaylıSÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin
DetaylıErsin Pak (ersin.pak@kocallianz.com.tr) Melda Şuayipoğlu (melda.suayipoglu@kocallianz.com.tr) Nalan Öney (nalan.kadioglu@kocallianz.com.
Sağlık Sigortalarında İflas Olasılığını Etkileyen Parametrelerin Simülasyon Modeli ile Analizi Ersin Pak (ersin.pak@kocallianz.com.tr) Melda Şuayipoğlu (melda.suayipoglu@kocallianz.com.tr) Nalan Öney (nalan.kadioglu@kocallianz.com.tr)
DetaylıAKT201 Matematiksel İstatistik I Yrd. Doç. Dr. Könül Bayramoğlu Kavlak
AKT20 Matematiksel İstatistik I 207-208 Güz Dönemi AKT20 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 Son Teslim Tarihi: 29 Aralık 207 Cuma, Saat: 5:00 (Ödevlerinizi Arş. Gör. Ezgi NEVRUZ a elden teslim ediniz.) (SORU
Detaylıaltında ilerde ele alınacaktır.
YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini
DetaylıĐST 474 Bayesci Đstatistik
ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık
DetaylıGAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE
GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI Prof. Dr. Nezir KÖSE 30.12.2013 S-1) Ankara ilinde satın alınan televizyonların %40 ı A-firması tarafından üretilmektedir.
Detaylı2018 ÜÇÜNCÜ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI SAĞLIK SİGORTALARI 16 ARALIK 2018
2018 ÜÇÜNCÜ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI SAĞLIK SİGORTALARI 16 ARALIK 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun,
DetaylıEME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler
EME 3105 1 Giriş Sistem Simülasyonu Önümüzdeki hafta simulasyon girdilerinin modellenmesinde kullanılan kesikli ve sürekli Simulasyonda İstatistiksel Modeller-I Ders 4 dağılımlar hatırlatılacaktır. Rassal
DetaylıDers 6: Sürekli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları Normal Dağılım Standart Normal Dağılım Binom Dağılımına Normal Yaklaşım Düzgün (uniform) Dağılım Üstel Dağılım Dağılımlar arası ilişkiler Bir rastgele değişkenin, normal
Detaylı2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK
Soru 1 X rassal değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu x x, x> f ( x) = 0, dy. 1 werilmiş ve Y = rassal değişkeni tanımlamış ise, Y değişkenin 0< 1 X 1 y için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıWEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ SÜREKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 WEIBULL DAĞILIMI Weibull dağılımı, pek çok farklı sistemlerin bozulana kadar geçen süreleri ile ilgilenir. Dağılımın
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...
İÇİNDEKİLER Ön Söz... Saymanın Temel Kuralları... Permütasyon (Sıralama)... 8 Kombinasyon (Gruplama)... 6 Binom Açılımı... Olasılık... 9 İstatistik... 8... Dağılımlar... 5 Genel Tarama Sınavı... 6 RASTGELE
DetaylıAktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I
Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I S1. Cep telefonu üreten bir fabrikada toplam üretimin % 30 u A, % 30 u B ve % 40 ı C makineleri tarafından yapılmaktadır. Bu makinelerin
DetaylıBÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1
ÖN SÖZ...iii BÖLÜM 1: Yaşam Çözümlemesine Giriş... 1 1.1. Giriş... 1 1.2. Yaşam Süresi... 2 1.2.1. Yaşam süresi verilerinin çözümlenmesinde kullanılan fonksiyonlar... 3 1.2.1.1. Olasılık yoğunluk fonksiyonu...
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıMAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1
MAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1 şeklinde tanımlanan dağılımın a) Ortalama ve varyans değerlerini bulunuz b) Moment yaratma fonksiyonunu bularak a-şıkkını tekrar çözünüz. Bir tezgahta üretilen
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER
Parametrik Olmayan İstatistik Prof. Dr. Cenk ÖZLER Not: Beklenen Frekansı 5 in altında olan gruplar varsa, bu gruplar bir önceki veya bir sonraki grupla birleştirilir. Hipotezler χ 2 Dağılışa Uyum Testi
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıEME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar
9.0.06 Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar EME 7 SİSTEM SİMÜLASYONU Simulasyonda İstatistiksel Modeller (Sürekli Dağılımlar) Ders 5 Sürekli Düzgün Dağılım Sürekli Düzgün (Uniform)
DetaylıTesadüfi Değişken. w ( )
1 Tesadüfi Değişken Tesadüfi değişkenler gibi büyük harflerle veya gibi yunan harfleri ile bunların aldığı değerler de gibi küçük harflerle gösterilir. Tesadüfi değişkenler kesikli veya sürekli olmak üzere
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ KESİKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 GEOMETRİK DAĞILIM Bir Bernoulli deneyi ilk olumlu sonuç elde edilmesine kadar tekrarlansın. X: ilk olumlu sonucun
Detaylırasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
DetaylıSÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM
SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM X rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonu; şeklinde ise x e düzgün dağılmış rassal değişken, f(x) e sürekli düzgün dağılım denir. a 0 olduğuna göre, f(x) >0 olur.
DetaylıEME 3117 SISTEM SIMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar
0..07 EME 37 SISTEM SIMÜLASYONU Simulasyonda İstatistiksel Modeller-II Ders 5 Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar Sürekli Düzgün (Uniform) Dağılım Normal Dağılım Üstel (Exponential)
Detaylı1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...
1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz... CABİR VURAL BAHAR 2006 Açıklamalar
DetaylıSAĞLIK SİGORTALARI SINAVI WEB-ARALIK 2015
SAĞLIK SİGORTALARI SINAVI WEB-ARALIK 2015 Soru-1: Sosyal Güvenlik Kurumu altında sağlık güvencesi olan ve ayrıca AA Sigorta şirketinden 04.05.2015 başlangıç tarihli sağlık sigortası yaptıran Ali Bey, 10.05.2015
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıAllianz ım Mobil Uygulaması
Allianz ım Mobil Uygulaması 1 Allanz ım Giriş Ekranı Allianz ım uygulamasını telefonunuza indirip, T.C.K.N ve parola oluşturup sisteme giriş sağlayabilirsiniz. Şifrenizi unutursanız, Şifremi Unuttum butonuna
Detaylı3/6/2013. Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıDers 6: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıRassal Değişken Üretimi
Rassal Değişken Üretimi Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI GİRİŞ Yaşadığımız ya da karşılaştığımız olayların sonuçları farlılık göstermektedir. Sonuçları farklılık gösteren bu olaylar, tesadüfü olaylar olarak adlandırılır.
DetaylıSerbest muhasebeci mali müşavir sigortası
Serbest muhasebeci mali müşavir sigortası Serbest muhasebeci mali müşavir sorumluluk sigortası Bu sigorta ile Sigortacı, Sigortalının vermekte olduğu mesleki hizmetleri kusurlu olarak yerine getirmesinden
DetaylıDers 5: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
DetaylıDers 5: Kesikli Olasılık Dağılımları
Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları Kesikli Düzgün (uniform) Dağılım Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Çok Terimli Dağılım Geometrik Dağılım Negatif Binom Dağılımı Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılımı
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 5: Rastgele Değişkenlerin Dağılımları II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Sık Kullanılan Dağılımlar Frekans tablolarına dayalı histogram ve frekans poligonları, verilerin dağılımı hakkında
DetaylıSigorta priminin benzetim yöntemi ile belirlenmesi ve otomobil sigortası örneği
www.istatistikciler.org İstatistikçiler Dergisi: İstatistik&Aktüerya 7 (2014) 20-28 Đstatistikçiler Dergisi: Đstatistik&Aktüerya Sigorta priminin benzetim yöntemi ile belirlenmesi ve otomobil sigortası
Detaylı1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir
7.SUNUM Hatırlanacağı gibi, kesikli rassal değişkenler sonlu (örneğin; 0, 1, 2,...,10) veya sayılabilir sonsuzlukta (örneğin; 0, 1, 2,...) değerler alabilmektedir. Fakat birçok uygulamada, rassal değişkenin
Detaylı19.11.2013 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar.
9..03 EME 305 SİSTEM SİMÜLASYONU Simulasyonda İstatistiksel Modeller-II Ders 5 Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar Sürekli Düzgün (Uniform) Dağılım Normal Dağılım Üstel (Exponential)
Detaylı0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıK-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.
İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi
IE 303T Sistem Benzetimi 1 L E C T U R E 5 : O L A S I L I K T E K R A R 2 Review of the Last Lecture Random Variables Beklenen Değer ve Varyans Moment Kesikli Dağılımlar Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıZ = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ
YTÜ-İktisat İstatistik II Merkezi Limit Teoremi 1 MERKEZİ LİMİT TEOREMİ CENTRAL LIMIT THEOREM X 1,X 2,...,X n herbirinin ortalaması µ ve varyansı σ 2 olan ve aynı dağılıma uyan n tane bağımsız r.d. olsun.
DetaylıSÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.
DetaylıTEMEL SIGORTA WEB EKİM 2017
TEMEL SIGORTA WEB EKİM 2017 SORU 1: Grup Hayat Sigortası yapılabilmesi için aynı tüzel kişiliğe bağlı olarak çalışan sigortalı sayısı aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? A) 5 B) 10 C) 15 D)
Detaylıortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k
ÇOKLU REGRESYONDA GÜVEN ARALIKLARI Regresyon Katsayılarının Güven Aralıkları y ( i,,..., n) gözlemlerinin, xi ortalama ve i k ve normal dağıldığı varsayılsın. Herhangi bir ortalamalı ve C varyanslı normal
DetaylıGelecek ufuklara güvenle bakabilmek...
Gelecek ufuklara güvenle bakabilmek... Her şey yolunda giderken, beklenmedik bir kaza sonucu hayatınız alt üst olabilir. En değerli varlığınız çocuklarınızın başladıkları eğitim hayatlarını aynı standartlarda
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıSAB 101 OLASILIK DERS NOTLARI. Prof.Dr. Fatih TANK. SAB 101 Olasılık. F.Tank. 1. Geometirk Dağılım. 2. Negatif Binom Dağılımı
SAB 101 OLASILIK DERS NOTLARI Prof.Dr. Fatih TANK Ankara Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Sigortacılık ve Aktüerya Bilimleri Bölümü Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 1/7 Haftalık
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
Detaylıİstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik
6.SUNUM İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik özellikleri (ortalama, varyans v.b. gibi) hakkında
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R
IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık
DetaylıTek Değişkenli Sürekli Dağılımlar-III
Tek Değişkenli Sürekli Dağılımlar-III 1 Ki-Kare Dağılımı X Gammapα,βq olmak üzere olasılık yoğunluk fonksiyonu fpxq xα 1 e x{b β α, x>0, şeklinde tanımlanır. Burda α p 2 ve β 2 için olasılık yoğunluk fonkstionu
DetaylıBAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI
BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI BAZI SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMLARI 1. SÜREKLİ DÜZGÜN (UNIFORM) DAĞILIM 2. NORMAL DAĞILIM 3. BİNOM DAĞILIMINA NORMAL YAKLAŞIM 4. POISSON DAĞILIMINA NORMAL YAKLAŞIM
DetaylıÖzel sektörde aktüerya: Teori ve pratik buluş(ama)ması. Dünyada RİSK içeren her alanda Aktüerya vardır ve olmaya devam edecektir.
Özel sektörde aktüerya: Teori ve pratik buluş(ama)ması Dünyada RİSK içeren her alanda Aktüerya vardır ve olmaya devam edecektir. Orhun Emre Çelik Aktüerler Derneği Başkanı Aktüerya Nedir? Aktüerya insanların,
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıBekleme Hattı Teorisi
Bekleme Hattı Teorisi Sürekli Parametreli Markov Zincirleri Tanım 1. * +, durum uzayı * +olan sürekli parametreli bir süreç olsun. Aşağıdaki özellik geçerli olduğunda bu sürece sürekli parametreli Markov
DetaylıTEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER
TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER Rassal değişken: S örnek uzayının her bir basit olayını yalnız bir gerçel değere dönüştüren fonksiyonuna rassal (tesadüfi) değişken denir. İki para birlikte atıldığında üste
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıEME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi
DetaylıTürkiye Sigorta Sektörüne Bakış & Sağlık Sektörünün Önemi
Türkiye Sigorta Sektörüne Bakış & Sağlık Sektörünün Önemi M. Akif EROĞLU Genel Sekreter 28 Aralık 2017 1 I. Temel Göstergeler 2 Sektöre İlişkin Genel Bilgiler Aktif Toplamı: 138 Milyar TL Prim Üretimi
DetaylıKalın kuyruklu hasar modellerinde iflas olasılığının benzetim yöntemi ile hesabı: Trafik sigortası örneği
www.istatistikciler.org İstatistikçiler Dergisi 5 (2012) 1-13 İstatistikçiler Dergisi Kalın kuyruklu hasar modellerinde iflas olasılığının benzetim yöntemi ile hesabı: Trafik sigortası örneği Başak Bulut
DetaylıSigortacılık & Aktüerya. Ilge YAZGAN Aktüerler Derneği İstanbul, 11 Nisan 2011 Yıldız Teknik Üniversitesi
Sigortacılık & Aktüerya Ilge YAZGAN Aktüerler Derneği İstanbul, 11 Nisan 2011 Yıldız Teknik Üniversitesi ERGO slide master 2010 Gündem Sigorta Aktüerya Sigorta Ne Demek? Sigorta: Sigorta, aynı türden tehlikeyle
DetaylıKESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı 1 Bernoulli Dağılımı Bir şans değişkeninin bernoulli dağılımı göstermesi için ilgilenilen süreçte bernoulli
DetaylıFinans Teorisi ve Uygulamaları- WEB SORULARI Ekim-2016
Finans Teorisi ve Uygulamaları- WEB SORULARI Ekim-2016 Soru-1: İki dönemli binom modelinde 20 TL fiyatlı temettü ödemesiz bir hisse senedi üzerine yazılmış olan ve kullanım fiyatı 22 TL olan Amerikan tipi
DetaylıDESTEK DOKÜMANI Urün : İnsan Kaynakları / Tiger2Bordro/ BordroPlus Bölüm : Mevzuat. Yemek Parası Hesaplaması: NAKİT YEMEK YARDIMI UYGULAMASI
NAKİT YEMEK YARDIMI UYGULAMASI Bilindiği üzere, 506 sayılı Sosyal Sigortalar Kanununun 4958 sayılı Kanunla değişik 77 nci maddesinin ikinci fıkrasında, ölüm, doğum ve evlenme yardımları, yolluklar, kıdem,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı
DetaylıFİNANS YATIRIM VE RİSK YÖNETİMİ SINAVI ÇÖZÜMLÜ SET EKİM 2017
FİNANS YATIRIM VE RİSK YÖNETİMİ SINAVI ÇÖZÜMLÜ SET EKİM 2017 Soru 1 Bir sigorta şirketinin 4 yıllık (yılsonu değeri olmak üzere) beklenen hasar ödemeleri sırasıyla 300 TL, 400 TL, 900 TL ve 500 TL dir.
Detaylı4) Seyrek rastlanılan bir hastalık için belli bir zaman araalığında bu hastalığa yakalananların sayısının gözlenmesi,
POĐSSON DAĞILIMI Poisson Dağılımı sürekli oramlarda (zaman, alan, hacim, ) kesikli sonuçlar veren ve aşağıda a),b),c) şıklarında belirilen özelliklere sahip deneylerin modellenmesinde kullanılan bir dağılım
DetaylıCEVAP ANAHTARI. Tempo Testi D 2-B 3-A 4-A 5-C 6-B 7-B 8-C 9-B 10-D 11-C 12-D 13-C 14-C
01. BÖLÜM: FONKSİYONLARLA İLGİLİ UYGULAMALAR - 1 1-E 2-D 3-C 4-E 5-B 6-C 7-C 8-B 9-C 10-D 11-C - 2 1-D 2-E 3-C 4-D 5-E 6-E 7-C 8-D 9-E 10-B - 3 1-E 2-A 3-B 4-D 5-A 6-E 7-E 8-C 9-C 10-C 11-C 1-A 2-B 3-E
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıBaşarı olasılığı olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında (bağımsız olarak) n kez tekrarlanması ile oluşan deneye binom deneyi denir.
3.5. Bazı Kesikli Dağılımlar 3.5.1. Bernoulli Dağılımı Bir deneyde başarı ve başarısızlık diye nitelendirilen iki sonuçla ilgilenildiğinde bu deneye (iki sonuçlu) Bernoulli deneyi ya da Bernoulli denemesi
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
DetaylıMarkov Zinciri Monte Carlo Yaklaşımı. Aktüeryal Uygulamaları
Markov Zinciri Monte Carlo Yaklaşımı ve Aktüeryal Uygulamaları ŞİRZAT ÇETİNKAYA Aktüer Sistem Araştırma Geliştirme Bölümü AKTÜERLER DERNEĞİ 2.0.20080 2008 - İSTANBUL Sunum Planı. Giriş 2. Bayesci Metodun
Detaylı26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?
26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıKesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları
Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları 1 Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir.
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi Balıkesir Üniversitesi İnşaat
Detaylı