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

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

MAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1

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


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

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI

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

1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...

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

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

ALIŞTIRMALAR. Sayısal Bilginin Özetlenmesi:

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

Dr. Mehmet AKSARAYLI

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015

Tesadüfi Değişken. w ( )

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

İçindekiler. Ön Söz... xiii

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

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

χ =1,61< χ χ =2,23< χ χ =42,9> χ χ =59,4> χ

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

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

13. Olasılık Dağılımlar

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

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

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

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

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

ULUSLARARASI İLİŞKİLER BÖLÜMÜ A GRUBU İSTATİSTİK ( BAHAR YARIYILI) VİZE SINAVI ( )

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

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

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

HAYAT DIŞI SİGORTALARI SINAVI EKİM 2017

SÜREKSİZ(DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

Herhangi bir rastgele değişken için kümülatif dağılım fonksiyonu/cumulative distribution function (KDF/CDF) şu şekilde tanımlanır.

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

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

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

Rastlantı Değişkenleri

Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.

İstatistik ve Olasılık

SAB 101 OLASILIK DERS NOTLARI. Prof.Dr. Fatih TANK. SAB 101 Olasılık. F.Tank. 1. Geometirk Dağılım. 2. Negatif Binom Dağılımı

χ =1,61< χ χ =2,23< χ χ =42,9> χ χ =59,4> χ

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa,

2018 YILI İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI SİGORTA MATEMATİĞİ (HAYAT VE HAYATDIŞI) 29 NİSAN 2018

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

Sürekli Rastsal Değişkenler

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

UYGULAMALI MATEMATİK KONU ANLATIMLI ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

SİGORTA MATEMATİĞİ SINAVI EKİM 2016 SORULARI

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

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

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Olasılık ve Rastgele Değişkenler EEE

SİGORTA MATEMATİĞİ SINAV SORULARI WEB. Belirli yaşlar için hesaplanan kommütasyon tablosu aşağıda verilmiştir.

İstatistik ve Olasılık

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

Transkript:

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI Prof. Dr. Nezir KÖSE 30.12.2013 S-1) Ankara ilinde satın alınan televizyonların %40 ı A-firması tarafından üretilmektedir. A- firması tarafından üretilen televizyonların 1 yıllık sürede arızalanma olasılığı %2.5 iken diğer markalar için bu olasılık %5 dir. Rastgele seçilen bir televizyonun; a) A-firması tarafından üretilmesi ve bir yıllık süre içerisinde arızalanması olasılığı nedir? b) A-firması tarafından üretilmesi veya bir yıllık süre içerisinde arızalanması olasılığı nedir? c) Bir yıllık süre içerisinde arıza yaptığı bilindiğinde A-firması tarafından üretilmiş olması olasılığını bulunuz. d) Bir yıllık süre içerisinde arıza yapmadığı bilindiğinde A-firması tarafından üretilmiş olması olasılığını bulunuz. e) A-firması tarafından üretilmemiş ve bir yıllık sürede hiç arızalanmamış olması olasılığı nedir? f) Bir yıllık süre içerisinde arıza yapmadığı bilindiğine göre A-firması tarafından üretilmemiş olması olasılığını bulunuz. S-2) Herhangi bir kişinin A hastalığına yakalanma olasılığı %5 dir. Bu hastalığın teşhisinde kullanılan kan tahlilinin hastalık gerçekten var ise pozitif sonuç (hastalığın varlığı) verme olasılığı %95 iken hastalık gerçekte olmadığı halde pozitif sonuç verme olasılığı %1 olmaktadır. Kan tahlili sonucu pozitif olduğunda kişinin gerçekten bu hastalığa yakalanmış olması olasılığını hesaplayınız. S-3) Ankara ilinde hasarla sonuçlanan günlük trafik kaza sayısına ait olasılık dağılımı aşağıdaki gibi belirlenmiştir. Kaza Sayısı 0 0.25 1 0.55 2 0.10 3 0.07 4 0.03 X rastgele değişkeni günlük kaza sayısı olmak üzere a) X in ortalama ve standart sapmasını hesaplayınız. b) olmak üzere Y nin ortalama ve varyansını bulunuz. S-4) X rastgele değişkeni için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibidir: { a) b) X in beklenen değer ve standart sapmasını bulunuz. c) X in dağılım fonksiyonunu elde ediniz. 1

S-5) X ve rastgele değişkenleri için birlikte olasılık dağılımı aşağıdaki gibi belirlenmiştir. Y X 1 2 0 0.06 0.04 1 0.30 0.20 2 0.24 0.16 a) X ve Y nin marjinal dağılımlarını bulunuz. b) X ve Y nin beklenen değer ve varyanslarını hesaplayınız. c) X ve Y arasındaki kovaryansı hesaplayınız d) X ve Y arasındaki korelasyon katsayısını hesaplayınız ve yorumlayınız e) W değişkeni iki X+Y olmak üzere W nin ortalama ve varyansını bulunuz. f) D değişkeni X-Y olmak üzere D nin ortalama ve varyansını bulunuz. g) X=2 iken Y nin koşullu dağılımını bulunuz. h) X=2 iken Y nin koşullu beklenen değer ve varyansını hesaplayınız. S-6) Emlak kredisi çeken kişilerin banka ile yaptıkları sözleşmede yer alan hükümlerin tamamını okuma oranı %70 olarak belirlenmiştir. Veri bir günde emlak kredisi çeken 5 kişiden a) Tamamının sözleşmeyi okuması b) En az 4 kişinin sözleşmeyi okuması; Olasılıklarını hesaplayınız. c) Bu bankadan bir yıllık süre içerisinde 1250 kişi emlak kredisi almıştır. X rastgele değişkeni yapılan sözleşmede yer alan hükümlerin tamamını okuyan kişi sayısı olmak üzere ilgili yıl için X in ortalama ve standart sapmasını bulunuz. S-7) Bir sınava giren yirmi öğrenciden on beş tanesi başarılı olmuştur. Sınava giren öğrenciler arasından ardı ardına beş öğrenci seçiliyor. Aşağıdaki olasılıkları hesaplayınız. a) En çok iki kişinin başarılı olması b) En az bir kişinin başarılı olması c) X rastgele değişkeni başarılı öğrenci sayısı olmak üzere X in ortalama ve varyansını bulunuz. S 8) Ankara daki belediye otobüslerinin vites kolunda bir aylık süre içerisinde ortaya çıkan ortalama arıza sayısı 4 olarak belirlenmiştir. X rastgele değişkeni belediye otobüslerinin vites kolunda bir aylık süre içerisinde meydana gelen arıza sayısıdır. Bu bilgilere göre; a) Herhangi bir ayda arıza sayısının 1 olması olasılığı nedir? b) Herhangi bir ayda en az bir arıza olması olasılığı nedir? c) X rastgele değişkeninin standart sapması nedir? 2

Cevap 1 A Firması (%40) Diğer (%60) Arıza(%2.5) Arızasız (%97.5) Arıza(%5) Arızasız (%95) Cevap 2) A (%5) P (%95) N (%5) (%95) P (%1) N (%99) ( ) ( ) ( ) ( ) Cevap 3) Kaza Sayısı 0 0.25 0.00 0.00 1 0.55 0.55 0.55 2 0.10 0.20 0.40 3 0.07 0.21 0.63 4 0.03 0.12 0.48 Toplam 1.08 2.06 ( ) 3

Cevap4) ( ) Cevap 5) Y X 1 2 0 0.06 0.04 1 0.30 0.20 2 0.24 0.16 X in marjinal olasılık dağılımı Y nin marjinal olasılık dağılımı X P(X) Y P(Y) 0 0.1 1 0.6 1 0.5 2 0.4 2 0.4 0 0.1 0.0 0.0 1 0.5 0.5 0.5 2 0.4 0.8 1.6 Toplam 1.3 2.1 ( ) 4

1 0.6 0.6 0.6 2 0.4 0.8 1.6 Toplam 1.4 2.2 ( ) X ve Y arasında doğrusal bir ilişki yoktur. Tüm değerleri için koşullu olasılıklarını bulalım. 1 2 0.6 0.4 ( ) Cevap 6) rastgele değişkeni yapılan sözleşmede yer alan hükümlerin tamamını okuyan kişi sayısı olmak üzere her deneyin hükümleri okuyan ya da hükümleri okumayan şeklinde iki sonucu vardır. Bu deneylerde hükümleri okuyanların olasılığı her deney için sabit olup %70 dir. Aynı zamanda deney 5 kez tekrarlanmış ve deneyler birbirinden bağımsızdır. Bu sebeplerden dolayı rastgele değişkeni Binom dağılımına sahiptir. dağılımın parametrelerini göstermek üzere in olasılık fonksiyonu aşağıdaki gibi olacaktır: 5

Cevap 7) : Başarılı Öğrenci sayısı : Diğer Cevap 8) X rastgele değişkeni belediye otobüslerinin vites kolunda bir aylık süre içerisinde meydana gelen arıza sayısı olmak üzere Poisson dağılımına sahiptir. Bu dağılımda olmaktadır. a) b) c) olduğuna göre standart sapma=2 dir. 6