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

Benzer belgeler
Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

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

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

Kosullu Olasılık & Bayes Teoremi

Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK. Ders 3 / 1

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: SINIFI: KONU: Olasılık

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

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

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

BAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş

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

İstatistik ve Olasılık

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

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

Ders 4: Olasılık Aksiyomları ve Bazı Olasılık Kuralları

Ders 3: Olasılık Aksiyomları ve Bazı Olasılık Kuralları

OLASILIK (İHTİMAL) TEORİSİ. DENEY (experiment),sonuç (outcome), OLAY (event) DENEY:Bir aktivitenin gözlemlenmesi ve ölçüm yapma şekilleridir.

İstenen Durum Olasılık Tüm Durum 12

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

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

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

Biyoistatistik V. HAFTA

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

Rastlantı Değişkenleri

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

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= =

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ

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

Cebir Notları. Permutasyon-Kombinasyon- Binom TEST I. Gökhan DEMĐR,

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

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

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

OLASILIK LASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık

Olasılık Föyü KAZANIMLAR

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

( B) ( ) PERMÜTASYON KOMBİNASYON BİNOM OLASILIK

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

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ÖDEV 5 ÇÖZÜMLERİ. 1. A, B, C Ω olmak üzere A B ve A B C olaylarını ayrık olayların birleşimi olarak yazınız.

OLASILIK. (Bu belgenin güncellenmiş halini bu adresten indirebilirsiniz)

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir.

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

BÖLÜM 2 : OLASILIK. Olasılığın gelişmesinde 4 anahtar sözcük önemli rol oynamaktadır. -Örneklem sonucu sample outcome

3/6/2013. Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

Olasılık: Klasik Yaklaşım

lecturemania success maximizer AlpGirayOzenj

Şartlı Olasılık. Pr[A A ] Pr A A Pr[A ] Bir olayın (A 1 ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa;

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

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Olasılık Kuramı ve İstatistik. Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları

Kesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

ALIŞTIRMALAR. Sayısal Bilginin Özetlenmesi:

BİYOİSTATİSTİK OLASILIK

OLASILIK VE OLAY ÇEŞİTLERİ

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

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

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

Ayrık Olasılık. Ayrık Olasılığa Giriş

SAÜ BÖLÜM 11. OLASILIK. Prof. Dr. Mustafa AKAL

Toplam Olasılık Prensibi

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

İstatistik ve Olasılık

Olasılık Kavramı. Recep YURTAL. Mühendislikte İstatistik Metotlar. Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Olasılık Kuramı ve Bazı Olasılık Dağılımları

3.Ders Rasgele Değişkenler

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

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

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

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

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

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

10SINIF MATEMATİK. Sayma ve Olasılık Fonksiyonlar

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

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

2. (x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 10 ifadesinin açılımında kaç terim vardır?


3)Aşağıdaki tabloda gruplandırılmış bir veri kümesi bulunmaktadır. Bu veri kümesinin mutlak ortalamadan sapması aşağıdakilerden hangisidir?

a. Aynı sırada çekilen herhangi iki kartın aynı d. 4. çekişte iki torbadan da 4 numaralı kartların e. 2. ve 4. çekişte aynı numaralı kartların

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

2017 MÜKEMMEL YGS MATEMATİK

Temel Olasılık {\} /\ Suhap SAHIN

İstatistik ve Olasılık

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

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

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

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

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:

ÖSYM M TEMEL MATEMATİK TESTİ YGS / MAT. Diğer sayfaya geçiniz. 1. Bu testte 40 soru vardır.

2011 YGS MATEMATİK Soruları

8. SINIF LGS MATEMATİK ÖRNEK DENEMELER. 1. DENEME 20 Soru - 1. Dönem kazanımlarını kapsamaktadır. (İlk Dönem Tekrarı)

TEMEL KAVRAMLAR TEST x, y, z sıfırdan farklı gerçel sayılar ve x y = a ve b gerçel sayılar olmak üzere, a + 3b = 18. y + z = 0.

MAT223 AYRIK MATEMATİK

Tesadüfi Değişken. w ( )

12. Hafta Ders Notları GENEL TEKRAR

Olasılık (Probability) Teorisi

10. DİREKT ÇARPIMLAR

kümeleri sırasıyla n 1, n 2,..., n k eleman içeriyorsa, önce A 1 nin bir elemanını seçmenin n 1

Transkript:

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. Bir para üç kez atılsın. En az 1 kez tura gelmesi olasılığını bulunuz. Çözüm I: En az bir kez tura gelmesi olayı A olsun. Bu deney için örnek uzay, S={TTT,YTT,TYT,TTY,YYT,YTY,TYY,YYY} kümesidir. A olayına uygun 7 uygun örnek noktası vardır. Bu nedenle istenen olasılık P(A)=7/8 dir. Çözüm II: P(A)+P(A )=1 olduğundan, A yı düşündüğümüz gibi A nın tümleyenini de düşünebiliriz. A ne uygun yalnız bir örnek noktası YYY vardır. Buna göre, P(A)=1-P(A ) =1-1/8=7/8 dir. 3. İki zarın bir kez atılışında toplamın 7 ya da 10 gelmesi olasılığı nedir? Çözüm: Toplamın 7 olması olayı A, toplamın 10 olması olayı B olsun. A olayına uygun örnek noktalar; (1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2), (6,1) ve B için (4,6), (5,5), (6,4) tür. A ve B ayrık olaylar olduğundan, bulunur. 6 36 3 36 1 4 4. 52 kartlık standart bir desteden rastgele bir kart çekildiğinde, bu kartın bir birli (As) veya karo olması olasılığı nedir? Çözüm: Karo çekilmesi olayı A, as çekilmesi olayı B olsun. Bu örnek uzayda 52 örnek nokta vardır. Bu nedenle; P(A)=13/52, P(B)=4/52, P(A B)=1/52 dir. Böylece P(A»B)=P(A)+P(B)-P(A B) =13/52+4/52-1/52 =16/52 bulunur.

2 5. 52 oyun kartından oluşan bir desteden tekrar yerine koymadan 8 kart çekilmiştir. 3 as (birli) veya 3 papaz (veya her ikisi) çekilme olasılığını bulunuz. Çözüm: Aşağıdaki olayları tanımlarız. A={ 3 as çekilmesi}, B={3 papaz çekilmesi}, A B={3 as ve 3 papaz çekilmesi} Çekilen 8 karttan üçünün as olması olasılığı: / dir. Aynı düşünce ile çekilen 8 karttan üçünün papaz olması olasılığı da aynı olacaktır. Çekilen 8 karttan üçünün as ve üçünün papaz olma olasılığı: / olur. P(A»B)=P(A)+P(B)-P(A B) formülünün uygulanmasıyla istenen olasılık, olacaktır. 2. Koşullu Olasılık 6. 52 kartlık bir desteden rastgele bir kart çekilsin. Kart bir maçadır A olayı olsun. B kart siyah renklidir olayını göstersin. B verilmişken A nın gerçekleşme olasılığını bulunuz. Çözüm: Aşağıdaki olasılıklar hakkında konuşabiliriz. 1. P(A)= Kartın maça olma olasılığı=13/52 2. P(B)= Kartın siyah renkli olması olasılığı= 26/52 3. P(A B)= Çekilen kartın siyah ve maça olması olasılığı= 13/52 4. P(A/B)= Siyah olduğu bilindiğinde maça gelmesi olasılığı=13/26 Bu olasılıkların bilinmesi ile görülür ki 13/52 26/52 13/26 P(A/B) ile aynıdır. P(A/B) ye B verilmişken A nın koşullu olasılığı denir. P(A)=1/4 ve P(A/B)=1/2 dir. Bu örnekte B nin elde edildiği ek bilgisi bilindiğinde A olayının olasılığı artmaktadır.

3 7. Bir fabrikada üretilen parçalardan kusursuz 40 tanesi ve kusurlu 8 tanesi bir depoya konuyor. Çekilen yine yerine koyulmaksızın sırayla rastgele iki parça seçildiğinde her iki parçanın da kusurlu olması olasılığı nedir? Çözüm: A ve B olayları aşağıdaki gibi tanımlansın. A: İlk seçilen parça kusurludur. B: İkinci parça kusurludur. O halde; ve öte yandan,.. Koşullu olasılık için çarpım teoremi 8. 52lik bir desteden yerine koymaksızın 3 kart çekiliyor. Bu üç kartın as olması olasılığı nedir? A1: İlk kart bir astır. A2: İkinci kart bir astır. A3: Üçüncü kart bir astır. O halde P(A1)=4/52, P(A2/A1)=3/51 ve (A3/A1 A2)=2/50 dir. Koşullu olasılık için çarpım teoremine göre A1 A2 A3 olayının olasılığı; ilk çekilişte bir as bulma olasılığı; ilk.ekilişte as bulunduğu verilmişken ikinci çekilişte as bulunması olasılığı; birinci ve ikinci çekilişlerde as bulunduğu verilmişken üçüncü çekilişte as bulunması olasılığının çarpımlarına eşittir. P(A1 A2 A3)=P(A1).P(A2/A1).P(A3/A1 A2) =(4/52).(3/51).(2/50) =24/132600

4 Toplam olasılık formülü 9. Belli bir parça 3 fabrikada üretilmektedir. 1 no lu fabrikada hem 2 hem de 3 no lu fabrikalarda üretimin 2 katı kadar parça üretildiği bilinmektedir. Yine bilinir ki 1 ve 2 no lu fabrikalardaki üretimin 0.02 si, 3 no lu fabrikalardaki üretimin 0.04 ü kusurludur. Üretilen parçaların tümü bir depoya konuyor, sonra rastgele bir parça seçiliyor. Bu parçanın kusurlu bir parça olması olasılığı nedir? A={Parça kusurludur} B1={Parça 1 no lu fabrikadan alındı} B2={Parça 2 no lu fabrikadan alındı} B3={Parça 3 no lu fabrikadan alındı} P(A) olasılığını bulmak istiyoruz. O halde, P(A)=P(B1).P(A/B1)+P(B2).P(A/B2)+P(B3).P(A/B3) Burada P(B1)=1/2, P(B2)=P(B3)=1/4. Ayrıca P(A/B1)=0.02, P(A/B2)=0.02, P(A/B3)=0.04 olur. Bu değerleri formülde yerine koyarsak P(A)=0.025 buluruz. Bayes Teoremi 10. Cıvata üretilen bir fabrikada toplam üretimin %30 u A, %30 u B, %40 ı C makineleri tarafından yapılmaktadır. Bu makinelerin sırasıyla üretimlerinin %1 i, %3 ü ve %2 si kusurlu civatalardır. Bir günlük üretim sonunda bir cıvata seçiliyor ve kusurlu olduğu görülüyor. Bu civatanın A makinesi, B makinesi, C makinesinde üretilmiş olması olasılığı nedir? E: Kusurlu cıvata A: Cıvata A makinesinde yapıldı. B: Cıvata B makinesinde yapıldı. C: Cıvata C makinesinde yapıldı. O halde, P(A)=0.30, P(E/A)=0.01, P(B)=0.30, P(E/B)=0.03, P(C)=0.40, P(E/C)=0.02 dir.

5 P(A E)=P(A).P(E/A)=(0.30).(0.01)=0.003 P(B E)=P(B).P(E/B)=(0.30).(0.03)=0.009 P(C E)=P(C).P(E/C)=(0.40).(0.02)=0.008 olur. Bayes teoremini kullanarak P(A/E) olasılığı aşağıdaki gibi bulunur. Benzer şekilde elde edilir. 0.003 0.003 0.009 0.008 3 0.009 0.0 9 0.008 0.0 8 11. İki kutu K1 ve K2 olarak isimlendirilmiştir. K1 de 1 beyaz, 2 siyah top var; K2 de 2 beyaz, 3 siyah top vardır. I. Kutudan bir top çekiliyor ve II.ye atılıyor. II. Kutudan çekilen top siyah olduğuna göre I. Kutudan çekilen topun beyaz olması olasılığı nedir? Çözüm: Aşağıdaki olaylar tanımlanabilir. B1=K1 den beyaz top çekilmesi olayı B2=K1 den siyah top çekilmesi olayı A=K2 den siyah top çekilmesi olayı O halde Bayes teoreminden, /,, bulunur. 1 3. 1 2 1 3. 1 2 2 3. 2 3 3 11