Đki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı

Benzer belgeler
7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

{ 1 3 5} UYGULAMA-2 OLASILIK HESABI { } i, i = 1, 2,, n elemanına aşağıdaki özelliklere sahip bir p. her bir ω. sayısı karşılık getirilsin.

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Ki- kare Bağımsızlık Testi

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

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

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:


2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

Bağıntı YILLAR ) AxB BxA. 2) Ax(BxC) = (AxB)xC. 4) s(axb) = s(bxa) = s(a).s(b)

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON, BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK Konu Özeti Testler (1 11) Yazılıya Hazırlık Soruları (1 2)...

Bu yaz da kuramsal olarak sonsuz, ancak uygulamada

KOMBİNASYON. Güneşe bakarsanız gölgeleri göremezsiniz. Adı : Soyadı : Zeka, Tecrübe ve Çalıskanlık birlesirse tüm hedeflere ulasılır

5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n )

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

ÇÖZÜM.1. S.1. Uyarılmış bir hidrojen atomunda Balmer serisinin H β çizgisi gözlenmiştir. Buna göre,bunun dışında hangi serilerin çizgileri gözlenir?

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

İstatistik ve Olasılık

MATEMATİK ÖĞRETMENİ ALIMI AKADEMİK BECERİ SINAVI ÇÖZÜMLERİ

İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 2018 SINAVI


BAĞINTI VE FONKSİYON

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)

ASAL ÇARPANLARINA AYIRMA ÇÖZÜMLÜ SORULAR

İstatistik ve Olasılık

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

14. Kümelerin Niceliklerinin Kıyaslanışı ve Sonsuzluğun Mertebeleri


Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

vor vsu n Sini 2 = n 12 = sabit ; Sinr n1 Sini n = Sinr Sinr = Sini

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

BEKLENEN DEĞER. 6. Ders. Tanım: X, bir rasgele değişken ve g : R R, B B R için x : g x B B R özelliğine sahip bir fonksiyon olmak üzere:

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

Hanoi Kuleleri. Gerekli hareket sayısı =7 (en az 7 aktarma yapılması gerekir)

TEOG 2016 FEN SORULARI FACEBOOK GRUBU

( KÜME LİSTE, ORTAK ÖZELLİK, ŞEMA YÖNTEMİ ELEMAN SAYISI BOŞ, SONLU, SONSUZ KÜME ALT KÜME VE ÖZELLİKLERİ ) ... BOŞ KÜME. w w w. m a t b a z.

1. TEMEL KAVRAMLAR Derleyen: Osman EKİZ ( )

COĞRAFYADA Olasılık ve Đstatistik Ders Notları Doç. Dr. Hasan. ÇOMÜ, Fef, Coğrafya Bölümü, Çanakkale

Đst201 Đstatistik Teorisi I

ı ı ı ğ ş ı ı ı ı ı ı ı ı




BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

2. Matematiksel kavramları organize bir şekilde sunarak, bu kavramları içselleştirmenizi sağlayacak pedagojik bir alt yapı ile yazılmıştır.

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri

( KÜME LİSTE, ORTAK ÖZELLİK, ŞEMA YÖNTEMİ ELEMAN SAYISI BOŞ, SONLU, SONSUZ KÜME ALT KÜME VE ÖZELLİK- LERİ ) ... BOŞ KÜME. w w w. m a t b a z.

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

Transkript:

Đki Oyu Yaz Demi 22 Hazira 20, Çarşamba Đst20 Đstatistik Teorisi Dersi kousu: Olasılık Hesabı - Çocuklar, Đstatistik Teorisi bir tarafa, istatistikçileri işi rasgelelik ortamıda hesap yapmaktır. Şöyle bir oyua e dersiiz: Araızda, gü ve ay olarak ayı doğum güü ola e az iki kişi varsa, bir yaş pastayı be kazaayım, yoksa siz kazaı. - Yokuz. - Niçi. - Hocalar - Bakı. Bir yılda 365 gü var diyelim. Şuracıkta 42 kişisiiz. Ne dersiiz. - Sizi kazama olasılığıız daha büyüktür. - Nerde biliyorsuuz. Hesapladıız mı? - Hesaplattırmazsaız, oyua varız. - O zama, şu ö sırada başlayıp doğum güleriizi, 0 Ağustos, 2 Ekim, 23 Hazira gibi söylemeye başlayı. Ayı doğum gülü başka birisi varsa, haber versi. - Hocam sııfı yarısı gitti. Kaybedeceksiiz. - Gitsi. - Hocam, sadece o kişi kaldı. - Ümitliyim. - Hocam kaybettiiz. Siz de doğum güüüzü söyleyi. So bir imkâ, belki kazaabilirsiiz. Kazaamadım. Olacak iş değil. Öceki yıllarda, daha küçük sııflarda kazadığım oldu. 43 kişi arasıda e az iki kişii doğum güüü ayı olması olasılığı %90 da fazla. Şasım yoktu. Kaybettim.

- Çocuklar ikici bir oyua var mısıız? - Oyu e? - Numaralamış 0 tae teis topuu, ayı şekilde,2,3,,0 olarak umaralamış, şuradaki çay bardaklarıa rasgele atacaksıız. Top umarası ile bardak umarası ayı olursa, yai eşleme olursa, her eşleme içi TL kazaacaksıız. - Ne kaybedeceğiz? - Oyua başlamada öce 2 TL oyama ücreti vereceksiiz. - Düşüelim. - Düşüecek e var? 2 TL ye karşılık 0 TL bile kazaabilirsiiz, üç-dört zate gelir. Ayrıca, top ve bardak sayısıı 00 de yapabiliriz. O zama, 00 TL bile kazaabilirsiiz, üç-dört lâf mı, 20-30 gelir. - Varız. - Her biriiz iki lirasıı hazırlası ve oyuu bir kez oyası. Dört taesi 0 topta, biri 20 topta oluşa beş tae oyu seti var. Đstediğiizde oyayı. Bazılarıız oyuları oyatsı. - Hocam, be bir taesii alıp katide oyatsam. - Oyat ama derse yetiş.

O beş dakika sora kasamızda 5 TL gibi bir kazaç oluştu. Tam bu sırada. - Hocam, Yılmaz hocaya 9 TL borcumuz var. - Đlker. Yılmaz hocaya iye gitti. Se ou bilmez misi? - Taıdık olduğu içi gittim. - Bilmez misi? Yılmaz hoca hep kazaır. - Nerede bileyim? - Par-Tura yazısıı okumadı mı? - Okumadım ama fizik yazısıı okudum. - Bak, Yılmaz hoca da geliyor. Para atışlarıı hep o kazaıyor. Bir dee. - Yılmaz hocam para atalım mı? - Atalım Đlker. Be mi atayım? - Atı hocam. Yazı. - Tura geldi. Kaybetti Đlker. Bir daha attayım mı? - Yazı. - Gee tura geldi Đlker. Đsterse se at. Yazı. - Đlker, Yılmaz hocayla oyama. Bak gee kaybetti. - Hocam, Bahar ve Đhsa hocamda 2 şer TL aldım - Özlem, şuradaki kazacı da al. Đsterse yaş pasta yerie tulumba tatlısı al. Kürda da alıver. Bu iki oyudaki hesap-kitap işii görelim. Doğum Güü Problemi http://80.25.40.59/sciece.akara.edu.tr/ozturk/kitaplar/kombiatorik(sayfa 78) Eşleme Problemi http://80.25.40.59/sciece.akara.edu.tr/ozturk/kitaplar/kombiatorik(sayfa 82)

Elimizde,,2,3,..., sayıları ile umaralamış tae top ve tae kutu (bardak) bulusu. Bir topu umarası içide buluduğu kutuu umarasıa eşitse bu durumda bir "eşleme" vardır deir. tae top tae kutuya her kutuda bir top buluacak şekilde rasgele atıldığıda e az bir eşleme olması olasılığı edir? tae farklı (umaralamış) top tae farklı (umaralamış) kutuya her kutuda bir top buluacak şekilde! biçimde atılabilir. Örek Uzayı elema sayısı! dir. A, i=,2,3,..., olayı i. kutu içi eşleme olması olayı olsu. i ( )! P( Ai ) = =, i! ( 2)! P( Ai Aj ) = =, i< j! ( ) ( 3)! P( Ai Aj Ak ) = =, i< j< k! ( 2)( )... (... ) =! P A A2 A olmak üzere, e az bir eşleme olması olayıı olasılığı, P( A ) = P( A ) P( A A ) + P( A A A ) i= i i i j i j k i= i< j i< j< k + ( ) P( A A A ) 2 dır. = +... + ( ) 2 ( ) 3 ( 2)( )! = +... + ( ) +... 2! 3!! B-hiçbir eşleme olmaması olayı olsu. Bu olayı olasılığı, ( ) ( ) (... ) = + +... + ( )! 2! 3!! P B = P B = P A A2 A B olayıı olasılığıı p ile gösterelim. olmak üzere, p = + +... + ( )! 2! 3!! e = + +... + ( ) +...! 2! 3!! sayısı göz öüe alıırsa, p olasılığı e sayısıı seri açılımıdaki ( + ). kısmi toplamdır. e 0. 632 ve p3 0. 6677, p4 0. 6250, p5 0. 6333 i değerleri küçük ler içi bile e, p6 0. 6320 olmak üzere, p

değerie yakıdır. Böylece e az bir eşleme olması olasılığıı pratik olarak de ( > 5) bağımsız olduğuu ve yaklaşık olarak 0. 632 olduğuu söyleyebiliriz. E az TL kazama olasılığı 0.632 > %50 olduğua göre oyu oyaabilir gibi görümektedir. Kazacı beklee değeri edir? = rasgele değişkei i. kutuda eşleme sayısı olsu. i, 2,3,..., içi X i p= P( X i = ) = olmak üzere E( X i ) p b(, p) E( X i ) = p= dır. Oyuu oyata içi Kazaç= 2 ( X+ X 2+ X 3+... + X ) sahiptir. ve ( ) E( Kazaç) = E 2 E( X + X + X +... + X ) 2 3 = 2 E( X + X + X +... + X ) = 2 = 2 3 = = Beroulli dağılımıa dır. Kazacı varyası (ortalama etrafıda değişkeliği) büyükse oyuu oyata batabilir. Acak, Var( Kazaç ) = dır. Bu oyu oyatılabilir. Teorik çözümü verile bu oyuu gerçek düyada oyaması:

Oyuu saal olarak oyaması: >> =0 orekuzay=perms(:); biroyu=orekuzay(fix(rad*size(orekuzay,))+,:); toplar=biroyu bardaklar=: sum(biroyu = = (:)) = 0 toplar = 8 2 0 4 3 9 7 5 6 bardaklar = 2 3 4 5 6 7 8 9 0 as = 2 >> =7; for i=:200 orekuzay=perms(:); biroyu=orekuzay(fix(rad*size(orekuzay,))+,:); kazac(i)=sum(biroyu==(:)); ed mea(kazac) var(kazac) as = 0.9900 as =.0954 >> hist(kazac,2*) 80 70 60 50 40 30 20 0 0 0 0.5.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 23 Hazira 20