13. Olasılık Dağılımlar

Benzer belgeler
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Sürekli Rastsal Değişkenler

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

İstatistik ve Olasılık

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

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


IE 303T Sistem Benzetimi

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI

Rassal Değişken Üretimi

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

Olasılık ve Normal Dağılım

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Merkezi Limit Teoremi

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM

istatistik 4. Bir frekans dağılımına ilişkin birikimli seriler 1. Birimlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

İstatistik ve Olasılık

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

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

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar.

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

AKT201 Matematiksel İstatistik I Yrd. Doç. Dr. Könül Bayramoğlu Kavlak

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

CEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

İstatistik ve Olasılık

EME 3117 SISTEM SIMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

Simülasyonda İstatiksel Modeller. Banks, Carson, Nelson & Nicol Discrete-Event System Simulation

Simülasyonda İstatiksel Modeller

Tesadüfi Değişken. w ( )

Başarı olasılığı olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında (bağımsız olarak) n kez tekrarlanması ile oluşan deneye binom deneyi denir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

İstatistiksel Yorumlama

SÜREKLİ( CONTINUOUS) OLASILIK

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 2303

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir.

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

İstatistik ve Olasılık

Transkript:

13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon bulunmaktadır. Ne var ki seçilen fonksiyon yani teorik dağılım ilgili rasgele değişkene ilişkin deneysel dağılımı (histogram) olabildiğince gerçekçi biçimde yansıtmalıdır Bu bağlamda, örneğin bir sürekli X rasgele değişkenine ilişkin f(x) fonksiyonunun yalnızca biçiminin tahmin edilmiş olmasının, fonksiyona ilişkin eğrinin altında kalan alanlarla belirlenen olasılıkların hesaplanmasını sağlamayacağı göz önünde bulundurulmalıdır. Çünkü söz konusu alanların hesaplanabilmesi için anılan eğrinin denkleminin de belirlenmiş olması gerekir. Olasılıksal problemlerin çözümünde ise. model (fonksiyon) belirlendikten sonra. modele ilişkin parametreler, örnekleme sonucu sağlanan istatistiksel verilerle tahmin edilir: örnek ortalama değeri, örneğin standart sapması gibi. Bu bağlamda en uygun modelin seçimi, varolan fonksiyonların özelliklerinin çok yakından bilinmesini gerektirir. Özetle model konusunda en uygun kararın verilmesi, mühendisin bu konudaki bilgisine, deneyimine ve mühendislik sezgisine bağlıdır. Mühendislik alanında karşılaşılan rasgele değişkenlerin deneysel dağılımlarının çoğunu çok yakından betimleyen çözümsel modellerin başlıcaları; Normal dağılım Lognormal dağılım Binom dağılımı Poisson dağılımı Üssel dağılım Gamma dağılımı 2

Khi-kare dağılımı Geometrik dağılım t tağılımı F dağılımı Üniform dağılım Beta dağılım Weibull dağılımı Normal dağılım (Gauss dağılımı) İstatistiğin tüm alanlarında rastlanan geniş ölçüde kullanılan en önemli sürekli olasılık dağılımı normal dağılımdır. Doğada, sanayide, bilimsel araştırmalarda ve tüm mühendislik alanlarında karşılaşılan rasgele değişkenlerin deneysel dağılımlarının pek çoğunun yapısına uyar. Dağılımın normal eğri terimiyle adlandırılan grafiği çan biçimindedir. Normal değişkenin olasılık dağılımını tanımlayan matematiksel bağıntı iki parametreye bağlı değişir: ortalama değer.ve standart sapma. Normal dağılımın Özellikleri: 3

X ekseni ile normal eğri arasında kalan alan bire eşittir. Normal dağılım ortalamaya göre simetriktir. Normal dağılımda: değerlerin % 68.26 sı aralığında, % 95.44 ü aralığında ve % 99.74 ü aralığında yer almaktadır. 4

Normal dağılım simetrik olduğundan çarpıklık katsayısı sıfırdır Normal dağılımın basıklık katsayısı 3 dür. Eklenik dağılım fonksiyonu doğrusal bir çizgidir. Dağılım simetrik olduğundan ortalama, mod ve medyan değerleri eşittir. Standart Normal Dağılım Standart normal dağılım, normal dağılımın µ=0 ve σ=1 olduğu özel bir durumdur. Standart normal dağılımda rassal değişken z ile gösterilmektedir. Standart normal dağılımın birimi olan z değerlerine z skorları, standart birimler ya da standart skorlar da denir. z Değerleri Standart normal eğrinin yatay ekseni üzerinde işaretlenmiş birimlere z değerleri ya da z skorları denir. Yatay eksen üzerindeki bir noktanın z değeri, ortalamayla o nokta arasındaki uzaklığın standart sapma cinsinden değeridir. Örneğin, z=2 nin anlamı, sağ tarafta o noktanın ortalamaya iki standart sapma uzaklıkta olduğudur. Aynı biçimde z=-2 nin anlamıyla sol tarafta yine iki standart sapma uzaklıkta olduğudur. Tablo 13.1 de verilmiş olan standart normal dağılım tablosu, standart normal eğri altında; z=0 ile 0.00 dan 3.4 e kadar olan z değerleri arasındaki alanları vermektedir. Bu tablonun okunmasına, standart normal dağılımın ortalaması olan z=0 noktasından başlanmaktadır. Daha önce de söz edildiği gibi, normal dağılım eğrisi altındaki toplam alan 1.0 dir ve simetrik nedeniyle ortalamanın her iki tarafındaki alan da 0.5 yani % 50 dir. 5

Normal dağılımın parametreleri olan ve değerlerinin tanım aralıklarının gereği olarak. teorik olarak, sonsuz sayıda normal dağılım düşünülebilir. İstatistikte normal dağılıma sahip bir X değişkeninin belirli bir değere eşit veya daha küçük, belirli bir değere eşit veya daha büyük yada belirli iki değer arasındaki değerleri alma olasılıklarının hesaplanması sık gereksinim duyulan bir durumdur. Sözü edilen bu olasılıkların hesaplanması için integral işlemi gereklidir. Ancak teorik olarak sonsuz sayıda olan normal dağılımlardan sadece bir tanesi için integral değerlerinden bazıları hesaplanarak tablo halinde yayınlanmıştır. Bu tablolar ortalaması sıfır ve standart sapması bir olan normal dağılım için hazırlanmıştır. ve olan normal dağılım standart normal dağılım olarak bilinir. Standart normal dağılmış olan Z sürekli değişkenine ait olasılıkların standart normal dağılım tablosundan bulunması: Örnek 1: Z standart normal değişkeninin 1.06 ya eşit veya daha küçük değerler alma olasılığı nedir? Örnek 2; Z standart normal değişkeninin 3.25 değerine eşit veya daha büyük değerler alma olasılısı nedir? 6

Örnek 3; Z standart normal değişkeninin -0.19 değerine eşit veya daha küçük değerler alma olasılığı nedir? Örnek 4; Z standart normal değişkeninin 1.02 ve 2.12 veya bu aralıktaki değerlen alması olasılığı nedir? Örnek 4; Z standart normal değişkeninin 1.02 ve 2.12 veya bu aralıktaki değerleri alması olasılığı nedir? Tablo 13.1: Standart normal dağılım tablosu ve z değerleri 7

8

Standart normal dağılım dışındaki normal dağılımlar için alan hesaplamalarında kullanılacak hazır tablolar yoktur. Ancak her normal dağılım, doğrusal dönüştürmesi ile standart normal dağılıma dönüşür. Bu dönüştürmeden olasılık hesaplarında standart normal dağılım tablosundan faydalanılır. Örnek 5; X değişkeni ortalaması 100 ve varyansı 144 olan bir normal dağılım göstermektedir. Rassal olarak seçilecek bir birimin değerinin 112 yada daha küçük olma olasılığı nedir? Örnek 6; Bir beton kütlesini göz önüne alalım. X betonun basınç mukavemeti olsun. İstatistiksel deneyler sonucu normal dağılım parametreleri 32 MPa ve MPa tahmin edilmiş bulunsun. Bu bilgilere göre aşağıdaki soruları cevaplandıralım. a) Beton basınç mukavemetinin 25 MPa ile 40 MPa arasında değer alması olasılığı ne olur? P(25< X < 40) = P(Z < (40-32)/3) - P(Z < (25-32)/3) = P(Z < 2.67) - P(Z < -2.33) Tablodan; P(Z < 2.67) - [1- P(Z < 2.33)] = P(25< X < 40) = 0.0062 -[1-0.9900] = 0.9863 9

b) mukavemetin en az 20 MPa olması ihtimali nedir? P(X> 20) = 1 - P(Z< (20-32)/3) = 1 - P(Z< -4) = 1- [1- P(Z<4)]= 0.9999 Kaynaklar BAÜ Müh-Mim Fak. İstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı 10