MAT223 AYRIK MATEMATİK

Benzer belgeler
MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI: NUMARASI: SINIFI: KONU: Olasılık

T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A

MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

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

Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir.

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

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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

2. Aşağıdaki pseudocode ile verilen satırlar işletilirse, cnt isimli değişkenin son değeri ne olur?

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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

0.1 Küme Cebri. Teorem 1 A ve B iki küme olmak üzere i) (A B) c = A c B c ii) (A B) c = A c B c

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160

BAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş

TEMEL SAYMA. Bill Gates

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

13.Konu Reel sayılar

1 BAĞINTILAR VE FONKSİYONLAR

sayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye

2. SİMETRİK GRUPLAR. Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X e birebir örten fonksiyona permütasyon denir.

SORULAR. 2. Noktaları adlandırılmamış 6 noktalı kaç ağaç vardır? Çizerek cevaplayınız.

Tesadüfi Değişken. w ( )

Ders 10: Düzlemde cebirsel eğriler

1994 ÖYS. 6. x, y, z sıfırdan büyük birer tam sayı ve 2x+3y-z=94 olduğuna göre, x in en küçük değeri kaçtır?

Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve

10.Konu Tam sayıların inşası

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

Sevdiğim Birkaç Soru

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= =

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. Problem 5. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan c Copyright Titu Andreescu and Jonathan Kane

İstatistik ve Olasılık

Otomata Teorisi (BİL 2114)

Biyoistatistik V. HAFTA

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

Lineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN

2. K 6 tam çizgesinde kaç farklı mükemmel eşleme vardır? 4. Düzlemsel kodu (planar code) olan ağacın kaç köşe noktası vardır?

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/

10SINIF MATEMATİK. Sayma ve Olasılık Fonksiyonlar

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

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

3. Herhangi bir G çizgesi için aşağıdaki önermelerden hangi(ler)si her zaman doğrudur?

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir?

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

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

Tanım Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string) X kümesindeki. boş karakter dizgisi (null string) denir ve l ile gösterilir.

Olasılık: Klasik Yaklaşım

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

T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ

3.Ders Rasgele Değişkenler

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

1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması

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

için Örnek 7.1. simetri grubunu göz önüne alalım. Şu halde dür. Şimdi kalan sınıflarını göz önüne alalım. Eğer ve olarak alırsak işlemini kullanarak

OYAK ADANA - BALIKESİR - BATMAN - BOLU - DÜZCE HATAY - KAHRAMANMARAŞ - MARDİN - ORDU RİZE - SAKARYA - SİVAS - TEKİRDAĞ - ZONGULDAK 7 NİSAN 2012

SERİMYA II. MATEMATİK YARIŞMASI I. AŞAMA SORULARI

Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK. Ders 3 / 1

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

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

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

SINAV YÖNERGESİ. Numarası : CEVAP. Adı Soyadı : ANAHTARI A) 512 B) 513 C) 256 D) 1024 E) 1025 A) 252 B) 256 C) 3024 D) 126 E) =?

Bu bölümde cebirsel yapıların temelini oluşturan Grup ve özelliklerini inceleyeceğiz.

KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR

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

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

14.Konu Reel sayılarının topolojisi. 1.Tanım:, verilsin. açık aralığına noktasının -komşuluğu denir. { } kümesine nın delinmiş -komşuluğu denir.

T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A

Normal Alt Gruplar ve Bölüm Grupları...37

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

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir.

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A

BLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I. Ders-11 Karakter Diziler. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

Sayılar ve Altın Oranı. Mahmut Kuzucuoğlu. 16 Ağustos 2015

8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR

23. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK OLİMPİYATI SORULARI B B B B B B B

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON. Örnek: Örnek: Örnek:

ALIŞTIRMALAR. Sayısal Bilginin Özetlenmesi:

Gerçekten Asal Var mı? Ali Nesin

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

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık

6. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 16, 2016

Transkript:

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 ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y,T} 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. Örnek uzayın her alt kümesine bir olay (event) denir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. Örnek uzayın her alt kümesine bir olay (event) denir. Örneğin, zar atıldığında E = {2, 4, 6} S kümesi zarın çift gelme olayı olarak düşünülebilir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. Örnek uzayın her alt kümesine bir olay (event) denir. Örneğin, zar atıldığında E = {2, 4, 6} S kümesi zarın çift gelme olayı olarak düşünülebilir. Benzer şekilde, L = {4, 5, 6} S alt kümesi de zarın 3 ten büyük olma olayına karşılık gelir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. Örnek uzayın her alt kümesine bir olay (event) denir. Örneğin, zar atıldığında E = {2, 4, 6} S kümesi zarın çift gelme olayı olarak düşünülebilir. Benzer şekilde, L = {4, 5, 6} S alt kümesi de zarın 3 ten büyük olma olayına karşılık gelir. İki kümenin arakesiti ise her iki olayın da ortaya çıkma olayına karşılık gelir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Kombinatoryal Olasılık Olaylar ve Olasılıklar Karşılaşılması düşünülen tüm sonuçların oluşturduğu kümeye örnek uzayı (sample space) denir. Örnek uzayı genellikle S ile göstereceğiz. Örneğin, yazı tura atıldığında S = {Y, T}, zar atıldığında ise S = {1,2,3,4,5,6} olacaktır. Örnek uzayın her alt kümesine bir olay (event) denir. Örneğin, zar atıldığında E = {2, 4, 6} S kümesi zarın çift gelme olayı olarak düşünülebilir. Benzer şekilde, L = {4, 5, 6} S alt kümesi de zarın 3 ten büyük olma olayına karşılık gelir. İki kümenin arakesiti ise her iki olayın da ortaya çıkma olayına karşılık gelir. Örneğin, L E = {4,6} alt kümesi zarın hem çift hem de ortalamadan daha büyük olma olayına karşılık gelir. 2/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Eğer A ve B olayları (yani S nin alt kümeleri) için A B = ise A ve B olaylarına ayrık (exclusive) olaylar denir. 3/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Eğer A ve B olayları (yani S nin alt kümeleri) için A B = ise A ve B olaylarına ayrık (exclusive) olaylar denir. Örneğin, O = {1, 3, 5} zarın tek gelme olayı ise E O = olduğundan E ve O olayları ayrık olaylar olur. 3/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Eğer A ve B olayları (yani S nin alt kümeleri) için A B = ise A ve B olaylarına ayrık (exclusive) olaylar denir. Örneğin, O = {1, 3, 5} zarın tek gelme olayı ise E O = olduğundan E ve O olayları ayrık olaylar olur. A B S alt kümesi (olayı) ise A ya da B olaylarından en az birisinin ortaya çıkma olayına karşılık gelecektir. 3/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar Eğer A ve B olayları (yani S nin alt kümeleri) için A B = ise A ve B olaylarına ayrık (exclusive) olaylar denir. Örneğin, O = {1, 3, 5} zarın tek gelme olayı ise E O = olduğundan E ve O olayları ayrık olaylar olur. A B S alt kümesi (olayı) ise A ya da B olaylarından en az birisinin ortaya çıkma olayına karşılık gelecektir. Örneğin, L E = {2,4,5,6} S alt kümesi zarın çift ya da 3 ten büyük gelme olayına karşılık gelir. 3/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 Zar: P(i) = 1 6 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 Zar: P(i) = 1 6 Her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı aynı ise bu olasılık uzayına düzgün olasılık uzayı denir. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 Zar: P(i) = 1 6 Her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı aynı ise bu olasılık uzayına düzgün olasılık uzayı denir. Biz bu derste sadece bu tip uzaylar ile ilgileneceğiz. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 Zar: P(i) = 1 6 Her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı aynı ise bu olasılık uzayına düzgün olasılık uzayı denir. Biz bu derste sadece bu tip uzaylar ile ilgileneceğiz. Eğer havanın yağmurlu ya da yağmurlu olmaması ile ilgileniyorsak, S = {Yağmurlu, Yağmurlu değil} olur. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney 1 sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. s i S için s i nin ortaya çıkma olasılığı P(s i ) ile gösterilir ve Her s i S için P(s i ) 0, P(s 1 )+P(s 2 )+ +P(s k ) = 1 koşullarını sağlar. Bu olasılıklar ile birlikte S ye olasılık uzayı denir. Yazı Tura: P(Y) = P(T) = 1 2 Zar: P(i) = 1 6 Her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı aynı ise bu olasılık uzayına düzgün olasılık uzayı denir. Biz bu derste sadece bu tip uzaylar ile ilgileneceğiz. Eğer havanın yağmurlu ya da yağmurlu olmaması ile ilgileniyorsak, S = {Yağmurlu, Yağmurlu değil} olur. Elbette bunların olasılıkları aynı olmadığı için bu uzay düzgün olasılık uzayı değildir. 1 Bir deneyin bütün olası sonuçlarını biliyorsak, Deney uygulandığında onun hangi sonuçla sonuçlanacağını bilmiyorsak ve Deney aynı koşullar altında tekrarlanabiliyorsa bu bir rassal deneydir. 4/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. A S olayının meydana gelme olasılığı P(A) ile gösterilir 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. A S olayının meydana gelme olasılığı P(A) ile gösterilir ve düzgün olasılık uzayında ile tanımlanır. P(A) = A S = A k 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. A S olayının meydana gelme olasılığı P(A) ile gösterilir ve düzgün olasılık uzayında P(A) = A S = A k ile tanımlanır. Yani P(A), A daki her bir öğenin ortaya çıkma olasılıklarının toplamı olur. 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. A S olayının meydana gelme olasılığı P(A) ile gösterilir ve düzgün olasılık uzayında P(A) = A S = A k ile tanımlanır. Yani P(A), A daki her bir öğenin ortaya çıkma olasılıklarının toplamı olur. Kolayca gösterilebilir ki, A ve B ayrık olaylar ise P(A)+P(B) = P(A B) 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Olaylar ve Olasılıklar S = {s 1,s 2,...,s k } kümesi bir rassal deney sonucu karşılaşılabilecek sonuçlar kümesi (örnek uzayı) olsun. A S olayının meydana gelme olasılığı P(A) ile gösterilir ve düzgün olasılık uzayında P(A) = A S = A k ile tanımlanır. Yani P(A), A daki her bir öğenin ortaya çıkma olasılıklarının toplamı olur. Kolayca gösterilebilir ki, A ve B ayrık olaylar ise P(A)+P(B) = P(A B), Herhangi iki A ve B olayı için olur. (Alıştırma 5.1.4 ve 5.1.5) P(A B)+P(A B) = P(A)+P(B) 5/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını ile gösterebiliriz. S S S = S n 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. O halde (a 1,a 2,...,a n ) S n sonucunun ortaya çıkma olasılığı, 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. O halde (a 1,a 2,...,a n ) S n sonucunun ortaya çıkma olasılığı, olur. P(a 1,a 2,...,a n ) = 1 k n 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. O halde (a 1,a 2,...,a n ) S n sonucunun ortaya çıkma olasılığı, olur. P(a 1,a 2,...,a n ) = 1 k n Örneğin, iki defa yazı tura atılsın. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. O halde (a 1,a 2,...,a n ) S n sonucunun ortaya çıkma olasılığı, olur. P(a 1,a 2,...,a n ) = 1 k n Örneğin, iki defa yazı tura atılsın. Bu durumda S = {Y, T} iken S 2 = S S = {YY,YT,TY,TT} olur. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Bir rassal deney aynı koşullar altında n defa tekrarlansın. Bunu tek bir deney şeklinde düşünmek de mümkündür. Bu durumda sonuç, S örnek uzayının elemanlarından oluşan n bileşenli bir dizi gibi düşünülebilir. n defa tekrar eden bu olayın örnek uzayını S S S = S n ile gösterebiliriz. Buradan, ortaya çıkabilecek sonuçların sayısı k n olur. O halde (a 1,a 2,...,a n ) S n sonucunun ortaya çıkma olasılığı, olur. P(a 1,a 2,...,a n ) = 1 k n Örneğin, iki defa yazı tura atılsın. Bu durumda S = {Y, T} iken S 2 = S S = {YY,YT,TY,TT} olur. Böylece her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı 1 4 elde edilir. 6/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. Örneğin, yine iki kez yazı tura atıldığını düşünelim. A olayı ilk paranın tura gelmesi, B olayı ise ikinci paranın tura gelmesi olsun. 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. Örneğin, yine iki kez yazı tura atıldığını düşünelim. A olayı ilk paranın tura gelmesi, B olayı ise ikinci paranın tura gelmesi olsun. Bu durumda P(A) = P(TT)+P(TY) = 1 4 + 1 4 = 1 2 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. Örneğin, yine iki kez yazı tura atıldığını düşünelim. A olayı ilk paranın tura gelmesi, B olayı ise ikinci paranın tura gelmesi olsun. Bu durumda P(A) = P(TT)+P(TY) = 1 4 + 1 4 = 1 2 P(B) = P(TT)+P(YT) = 1 4 + 1 4 = 1 2 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. Örneğin, yine iki kez yazı tura atıldığını düşünelim. A olayı ilk paranın tura gelmesi, B olayı ise ikinci paranın tura gelmesi olsun. Bu durumda P(A) = P(TT)+P(TY) = 1 4 + 1 4 = 1 2 P(B) = P(TT)+P(YT) = 1 4 + 1 4 = 1 2 olur. P(A B) = P(TT) = 1 4 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar İki veya daha fazla olayın her birinin ortaya çıkması bir diğerine bağlı değilse bunlara bağımsız olaylar denir. Formal olarak, P(A B) = P(A)P(B) ise A ve B olayları bağımsız olaylardır. Örneğin, yine iki kez yazı tura atıldığını düşünelim. A olayı ilk paranın tura gelmesi, B olayı ise ikinci paranın tura gelmesi olsun. Bu durumda P(A) = P(TT)+P(TY) = 1 4 + 1 4 = 1 2 P(B) = P(TT)+P(YT) = 1 4 + 1 4 = 1 2 P(A B) = P(TT) = 1 4 olur. 1 4 = P(A B) = P(A)P(B) = 1 2 1 2 olduğundan A ve B (beklendiği gibi) bağımsız olaylardır. 7/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Aynı anda hem yazı tura hem de zar atılsın. Bu durumda örnek uzay olur. S = {T1,T2,T3,T4,T5,T6,Y 1,Y2,Y 3,Y 4,Y 5,Y 6} 8/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Aynı anda hem yazı tura hem de zar atılsın. Bu durumda örnek uzay S = {T1,T2,T3,T4,T5,T6,Y 1,Y2,Y 3,Y 4,Y 5,Y 6} olur. Paranın tura gelme olasılığı, P(T) = 1 2 olur. 8/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Aynı anda hem yazı tura hem de zar atılsın. Bu durumda örnek uzay olur. S = {T1,T2,T3,T4,T5,T6,Y 1,Y2,Y 3,Y 4,Y 5,Y 6} Paranın tura gelme olasılığı, P(T) = 1 2 olur. Zarın 5 ya da 6 olma olayı K ile gösterilirse, P(K) = 1 3 olur. 8/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Aynı anda hem yazı tura hem de zar atılsın. Bu durumda örnek uzay olur. S = {T1,T2,T3,T4,T5,T6,Y 1,Y2,Y 3,Y 4,Y 5,Y 6} Paranın tura gelme olasılığı, P(T) = 1 2 olur. Zarın 5 ya da 6 olma olayı K ile gösterilirse, P(K) = 1 3 olur. Paranın tura ve zarın 5 ya da 6 olma olasılığı ise örnek uzayın eleman sayısı 12 olduğundan ve bunlardan sadece ikisinde (T5 ve T6) para tura, zar 5 veya 6 olduğundan P(T K) = 1 6 olur. 8/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Bağımsız Olaylar Aynı anda hem yazı tura hem de zar atılsın. Bu durumda örnek uzay olur. S = {T1,T2,T3,T4,T5,T6,Y 1,Y2,Y 3,Y 4,Y 5,Y 6} Paranın tura gelme olasılığı, P(T) = 1 2 olur. Zarın 5 ya da 6 olma olayı K ile gösterilirse, P(K) = 1 3 olur. Paranın tura ve zarın 5 ya da 6 olma olasılığı ise örnek uzayın eleman sayısı 12 olduğundan ve bunlardan sadece ikisinde (T5 ve T6) para tura, zar 5 veya 6 olduğundan P(T K) = 1 6 olur. Ayrıca, P(H K) = 1 6 = 1 2 1 3 = P(H)P(K) olduğundan H ve K olayları bağımsız olaylardır. 8/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. Kabaca büyük sayılar kanunu, bir çok kez yazı tura atıldığında yazıların sayısı ile turaların sayısının birbirine yakın olduğunu ifade eder. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. Kabaca büyük sayılar kanunu, bir çok kez yazı tura atıldığında yazıların sayısı ile turaların sayısının birbirine yakın olduğunu ifade eder. Bunu daha kesin olarak nasıl ifade edebiliriz? 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. Kabaca büyük sayılar kanunu, bir çok kez yazı tura atıldığında yazıların sayısı ile turaların sayısının birbirine yakın olduğunu ifade eder. Bunu daha kesin olarak nasıl ifade edebiliriz? Elbette bu ifade her zaman doğru olmayabilir; aşırı şanslı (ya da şanssız) bir kişi çok sayıda tura (ya da yazı) atabilir. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. Kabaca büyük sayılar kanunu, bir çok kez yazı tura atıldığında yazıların sayısı ile turaların sayısının birbirine yakın olduğunu ifade eder. Bunu daha kesin olarak nasıl ifade edebiliriz? Elbette bu ifade her zaman doğru olmayabilir; aşırı şanslı (ya da şanssız) bir kişi çok sayıda tura (ya da yazı) atabilir. Ayrıca, turaların sayısının yazıların sayısına eşit olacağını da iddia edemeyiz. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Kombinatoryal Olasılık Büyük Sayılar Kanunu Birbirinden bağımsız olarak n kez yazı tura atıldığını düşünelim. İşlemlerde kolaylık olması açısından n nin çift sayı olduğunu kabul edeceğiz. Bu durumda m bir tam sayı olmak üzere n = 2m yazabiliriz. Her bir sonucu YTTYYYTYTYYYTTTYTYYTYTYYTYTTYT (n = 30) şeklinde Y ve T karakterlerinden oluşan n karakter uzunluğunda bir karakter dizisi gibi düşünebiliriz. Kabaca büyük sayılar kanunu, bir çok kez yazı tura atıldığında yazıların sayısı ile turaların sayısının birbirine yakın olduğunu ifade eder. Bunu daha kesin olarak nasıl ifade edebiliriz? Elbette bu ifade her zaman doğru olmayabilir; aşırı şanslı (ya da şanssız) bir kişi çok sayıda tura (ya da yazı) atabilir. Ayrıca, turaların sayısının yazıların sayısına eşit olacağını da iddia edemeyiz. Ancak, bunların sayısının birbirine yakın olabileceğini söyleyebiliriz. 9/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında turaların sayısının %49 ile %51 arasında olma olasılığı n için 1 e yaklaşır. 10/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında turaların sayısının %49 ile %51 arasında olma olasılığı n için 1 e yaklaşır. Bu ifade %49, %49.9 ile ve %51, %50.1 ile değiştirildiğinde de doğrudur. 10/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında turaların sayısının %49 ile %51 arasında olma olasılığı n için 1 e yaklaşır. Bu ifade %49, %49.9 ile ve %51, %50.1 ile değiştirildiğinde de doğrudur. Bu durumda büyük sayılar kanununun en basit halini aşağıdaki teorem ile verebiliriz. 10/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında turaların sayısının %49 ile %51 arasında olma olasılığı n için 1 e yaklaşır. Bu ifade %49, %49.9 ile ve %51, %50.1 ile değiştirildiğinde de doğrudur. Bu durumda büyük sayılar kanununun en basit halini aşağıdaki teorem ile verebiliriz. Teorem ε yeterince küçük bir sayı olmak üzere n defa yazı tura atıldığında turaların sayısının 0.5 ε ile 0.5 + ε arasında olma olasılığı n iken 1 e yaklaşır. 10/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Soru n sayısını kaç almalıyız ki, %99 ihtimalle turaların sayısı %49 ile %51 arasında olsun? 11/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Soru n sayısını kaç almalıyız ki, %99 ihtimalle turaların sayısı %49 ile %51 arasında olsun? Aşağıdaki teorem Pascal üçgeni yardımıyla bu sorunun cevabını vermektedir. 11/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Soru n sayısını kaç almalıyız ki, %99 ihtimalle turaların sayısı %49 ile %51 arasında olsun? Aşağıdaki teorem Pascal üçgeni yardımıyla bu sorunun cevabını vermektedir. Teorem 0 t m olsun. Bu durumda 2m kez yazı tura atıldığında turaların sayısının m t den az ya da m+t den çok olma ihtimali en fazla e t2 /(m+t) olur. 11/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Soru n sayısını kaç almalıyız ki, %99 ihtimalle turaların sayısı %49 ile %51 arasında olsun? Aşağıdaki teorem Pascal üçgeni yardımıyla bu sorunun cevabını vermektedir. Teorem 0 t m olsun. Bu durumda 2m kez yazı tura atıldığında turaların sayısının m t den az ya da m+t den çok olma ihtimali en fazla e t2 /(m+t) olur. Dikkat ederseniz bu teorem turaların sayısının bir aralıkta olmama ihtimalinden bahsetmektedir. 11/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 (2m) = m t 100 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 (2m) = m t 98m = 100m 100t 100 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 (2m) = m t 98m = 100m 100t 100t = 2m 100 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 100 (2m) = m t 98m = 100m 100t 100t = 2m t = m 50 elde edilir. 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 100 (2m) = m t 98m = 100m 100t 100t = 2m t = m 50 elde edilir. O halde t 2 m+t = ( m 50) 2 m+ m 50 = m 2550 olduğundan ve e m/2550 < 0.01 olması istendiğinden m 11 744 olmalıdır. 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Bu teorem ile sorulan sorunun yanıtını vermek kolaydır: n = 2m atışın %49 unun m t olmasını istiyoruz. Buradan, 49 100 (2m) = m t 98m = 100m 100t 100t = 2m t = m 50 elde edilir. O halde t 2 m+t = ( m 50) 2 m+ m 50 = m 2550 olduğundan ve e m/2550 < 0.01 olması istendiğinden m 11 744 olmalıdır. Yani, 2 11744 = 23488 veya daha fazla kez yazı tura atılırsa, %99 ihtimalle turaların sayısı atış sayısının %49 u ile %51 i arasında olur. 12/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Şimdi teoremin kanıtını verelim. Büyük Sayılar Kanunu 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Şimdi teoremin kanıtını verelim. Kanıt. n defa yazı tura atıldığında tam olarak k tane tura gelme olayını A k ile gösterelim. 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Şimdi teoremin kanıtını verelim. Kanıt. n defa yazı tura atıldığında tam olarak k tane tura gelme olayını A k ile gösterelim. A k nın ortaya çıkma sayısı n karakter uzunluğundaki string ifadede k karakterin T, n k karakterin ise Y olma sayısına eşittir. 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Şimdi teoremin kanıtını verelim. Kanıt. n defa yazı tura atıldığında tam olarak k tane tura gelme olayını A k ile gösterelim. A k nın ortaya çıkma sayısı n karakter uzunluğundaki string ifadede k karakterin T, n k karakterin ise Y olma sayısına eşittir. Buradan, A k kümesinin eleman sayısı ( n k) olur. 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Şimdi teoremin kanıtını verelim. Kanıt. Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında tam olarak k tane tura gelme olayını A k ile gösterelim. A k nın ortaya çıkma sayısı n karakter uzunluğundaki string ifadede k karakterin T, n k karakterin ise Y olma sayısına eşittir. Buradan, A k kümesinin eleman sayısı ( n k) olur. Tüm mümkün sonuçların sayısı da 2 n olduğundan A k olayının meydana gelme olasılığı ( n k) olur. P(A k ) = 2 n 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Şimdi teoremin kanıtını verelim. Kanıt. Büyük Sayılar Kanunu n defa yazı tura atıldığında tam olarak k tane tura gelme olayını A k ile gösterelim. A k nın ortaya çıkma sayısı n karakter uzunluğundaki string ifadede k karakterin T, n k karakterin ise Y olma sayısına eşittir. Buradan, A k kümesinin eleman sayısı ( n k) olur. Tüm mümkün sonuçların sayısı da 2 n olduğundan A k olayının meydana gelme olasılığı ( n k) P(A k ) = olur. k = 1,2,...,n için A k olayları ayrık olaylar olduğundan n = 2m atışta turaların sayısının m t den az ve m+t den çok olma olasılığı [( ) ( ) ( ) 1 2m 2m 2m 2 2m + + + ( 0 ) 1 ( m t ) ( 1)] 2m 2m 2m + + + + olur. m+t + 1 2m 1 2m 13/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi 2 n

Büyük Sayılar Kanunu 0 k m ve c = ( 2m) ( k / 2m ) m olmak üzere ( 2m 0 ) + olduğunu biliyoruz (bakınız Lemma 3.8.2). ( ) ( ) 2m 2m + + < c 1 k 1 2 22m 14/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu 0 k m ve c = ( 2m) ( k / 2m ) m olmak üzere ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < c 1 k 1 2 22m olduğunu biliyoruz (bakınız Lemma 3.8.2). k = m t alırsak, elde ederiz. ( ) 2m + 0 ( ) ( ) ( 2m 2m 2m + + < 2 2m 1 m t ( 1 m t 1 2m m) ) 14/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu 0 k m ve c = ( 2m) ( k / 2m ) m olmak üzere ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < c 1 k 1 2 22m olduğunu biliyoruz (bakınız Lemma 3.8.2). k = m t alırsak, ( ) 2m + 0 ( ) ( ) ( 2m 2m 2m + + < 2 2m 1 m t ( 1 m t 1 2m m) elde ederiz. 3. Dersimizde Pascal üçgeninin n. satırının ortadaki elemanıyla bu elemandan t kadar solda (veya sağda) olan elamanların oranı için verdiğimiz değerlendirmeyi kullanırsak, ) 14/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu 0 k m ve c = ( 2m) ( k / 2m ) m olmak üzere ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < c 1 k 1 2 22m olduğunu biliyoruz (bakınız Lemma 3.8.2). k = m t alırsak, ( ) 2m + 0 ( ) ( ) ( 2m 2m 2m + + < 2 2m 1 m t ( 1 m t 1 2m m) elde ederiz. 3. Dersimizde Pascal üçgeninin n. satırının ortadaki elemanıyla bu elemandan t kadar solda (veya sağda) olan elamanların oranı için verdiğimiz değerlendirmeyi kullanırsak, ) ( 2m m t ( 2m m ) < e t2 /(m+1) ) yazabiliriz. 14/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Buradan, ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < 2 2m 1 e t2 /(m+1) 1 m t 1 olur. 15/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Buradan, ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < 2 2m 1 e t2 /(m+1) 1 m t 1 olur. Pascal üçgeni simetrik olduğundan ( ) ( ) ( ) 2m 2m 2m + + + < 2 2m e t2 /(m+1) m+t + 1 2m 1 2m olur. 15/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Büyük Sayılar Kanunu Buradan, ( 2m 0 ) + ( ) ( ) 2m 2m + + < 2 2m 1 e t2 /(m+1) 1 m t 1 olur. Pascal üçgeni simetrik olduğundan ( ) ( ) ( ) 2m 2m 2m + + + < 2 2m e t2 /(m+1) m+t + 1 2m 1 2m olur. O halde turaların sayısının m t den az ve m+t den çok olma olasılığı den küçük olur. e t2 /(m+t) 15/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 p = 4 için n = 7 alınabilir. 7 4 = 2401 2+4+0+1 = 7 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 p = 4 için n = 7 alınabilir. 7 4 = 2401 2+4+0+1 = 7 p = 5 için n = 28 alınabilir. 28 5 = 17210368 1+7+2+1+0+3+6+8 = 28 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 p = 4 için n = 7 alınabilir. 7 4 = 2401 2+4+0+1 = 7 p = 5 için n = 28 alınabilir. 28 5 = 17210368 1+7+2+1+0+3+6+8 = 28. p = 104 için doğru 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 p = 4 için n = 7 alınabilir. 7 4 = 2401 2+4+0+1 = 7 p = 5 için n = 28 alınabilir. 28 5 = 17210368 1+7+2+1+0+3+6+8 = 28. p = 104 için p = 105 için doğru doğru değil! 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Kabaca küçük sayılar kanunu, küçük sayılar için ilginç fakat büyük sayılar için geçerli olmayan kuralların keşfedilebileceğinden bahseder. Örneğin, her tek sayı asal sayıdır ifadesi sadece ilk üç tek sayı için geçerlidir (3, 5 ve 7). Daha ilginç bazı örnekler aşağıda sıralanmıştır: 1 Her p > 0 tam sayısı için n p nin basamakları toplamı n olacak şekilde bir n > 1 tam sayısı vardır. p = 1 için n = 2 alınabilir. 2 1 = 2 p = 2 için n = 9 alınabilir. 9 2 = 81 8+1 = 9 p = 3 için n = 8 alınabilir. 8 3 = 512 5+1+2 = 8 p = 4 için n = 7 alınabilir. 7 4 = 2401 2+4+0+1 = 7 p = 5 için n = 28 alınabilir. 28 5 = 17210368 1+7+2+1+0+3+6+8 = 28. p = 104 için p = 105 için p = 106 için doğru doğru değil! doğru 16/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 n = 11 için 121 352715 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 n = 11 için 121 352715. 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 n = 11 için 121 352715. n = 16843 2 için doğru değil! (bu sayıya kadar doğru) n = 16843 2 sayısı asal değildir. 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 n = 11 için 121 352715. n = 16843 2 için doğru değil! (bu sayıya kadar doğru) n = 16843 2 sayısı asal değildir. Ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu 2 41, } 41+2 1 {{}, } 43+2 2 {{}, } 47+2 3 {{}, } 53+2 4 {{},... asal sayıdır. 43 47 53 61 n = 40 için doğru değil! 1601 + 2 40 = 1681 asal sayı değil! 3 n > 2 sayısı asal sayıdır ancak ve ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. n = 3 için 9 9 n = 5 için 25 125 n = 7 için 49 1715 n = 11 için 121 352715. n = 16843 2 için doğru değil! (bu sayıya kadar doğru) n = 16843 2 sayısı asal değildir. Ancak n 2 ( 2n 1 n 1) 1. 4 Alıştırma: Bir çemberin üzerinde n+1 farklı nokta işaretleyip, bu noktaları ikişer ikişer birleştirin, ortaya çıkan şekil çemberi 2 n parçaya ayırır. n = 1,2,3,4,5 için kontrol ediniz. 17/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Çok büyük sayılar kanunu, çok büyük sayıda veri içerisinde ilginç tesadüflerin olabileceğini ifade eder. 18/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Çok büyük sayılar kanunu, çok büyük sayıda veri içerisinde ilginç tesadüflerin olabileceğini ifade eder. Örneğin bir arkadaşımız Yıl başında doğmuş iki kişi tanıyorum. İkisi de hem doğum günleri hem de yılbaşı için bir tek hediye almaktan şikayetçiler... derse, bu gerçekten ilginçtir. 18/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi

Küçük Sayılar ve Çok Büyük Sayılar Kanunu Çok büyük sayılar kanunu, çok büyük sayıda veri içerisinde ilginç tesadüflerin olabileceğini ifade eder. Örneğin bir arkadaşımız Yıl başında doğmuş iki kişi tanıyorum. İkisi de hem doğum günleri hem de yılbaşı için bir tek hediye almaktan şikayetçiler... derse, bu gerçekten ilginçtir. Acaba yıl başında doğanların sayısı diğer günlerde doğanların sayısından daha mı fazladır? 18/43 AYRIK MATEMATİK 2014 2015 Anadolu Üniversitesi