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

Benzer belgeler
EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

Dr. Mehmet AKSARAYLI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

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

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

Rastlantı Değişkenleri

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

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

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

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

Simülasyonda İstatiksel Modeller

SAB 101 OLASILIK DERS NOTLARI. Prof.Dr. Fatih TANK. SAB 101 Olasılık. F.Tank. 1 Rastgelelik. 2. Modelleme. 3. Kümeler Cebiri. 4. Sınıf. 5.

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

4) Seyrek rastlanılan bir hastalık için belli bir zaman araalığında bu hastalığa yakalananların sayısının gözlenmesi,

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

MAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1

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

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları

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

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

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

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

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

Rassal Değişken Üretimi

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

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

FINANS TEORISI WEB EKIM 2017

3.Ders Rasgele Değişkenler

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

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

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

UYGULAMALI MATEMATİK ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI

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

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

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

altında ilerde ele alınacaktır.

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

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

Birden Fazla RDnin Bileşik Olasılık Fonksiyonları

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

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

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Bölüm 13. ÖZEL OLASILIK DAĞILIMLARI

Uygulama 3 Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

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

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

U.Ü. Mühendislik Mimarlık Fakültesi Elektronik Mühendisliği Bölümü ELN3102 OTOMATİK KONTROL Bahar Dönemi Yıliçi Sınavı Cevap Anahtarı

MATEMATİK ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI DENEME. Diğer sayfaya geçiniz.

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

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Amaç: Bazı temel istatistiki kavramları tanımlayabilmelerini sağlamak konuları anlayabilme becerisini geliştirmek.

Dağılımın parametreleri λ ve ζ, sırasıyla, lnx in ortalama değerini ve standart sapmasını belirtir; λ=e(lnx) ve ζ=[var(lnx)] 1/2.

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

SAB 103 TEMEL BİLGİSAYAR KULLANIMI

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

SİGORTA MATEMATİĞİ (Hayat-Hayat Dışı) Soru-1: (x) yaşında bir kişinin, tam sürekli tam hayat (whole life) sigortası için,

13. Olasılık Dağılımlar

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

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


SEVİYE 2 AKTÜERLİK SINAVI: FİNANS TEORİSİ Soru 2:

Olasılık Kuramı ve Bazı Olasılık Dağılımları

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

UYGULAMALI MATEMATİK KONU ANLATIMLI ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI

BERNOULLI TEOREMİNİN İSPATINA BİR YAKLAŞIM

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ


MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir.

BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI

Dr. Mehmet AKSARAYLI

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

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

SÜREKSİZ(DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI

İstatistik ve Olasılık

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

İstatistik ve Olasılık

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Matematik Ders Notları. Doç. Dr. Murat Donduran

Transkript:

SAB 101 OLASILIK DERS NOTLARI Prof.Dr. Fatih TANK Ankara Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Sigortacılık ve Aktüerya Bilimleri Bölümü Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 1/7

Haftalık öğrenim kazanımları 1 Geometrik dağılım, 2 Negatif Binom dağılımı, Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 2/7

Geometrik Dağılım Tanım (Geometrik Dağılım) Basarı olasılığı p olan bir Bernoulli denemesi, aynı sartlar altında, bağımsız olarak bir basarı elde edinceye kadar tekrarlansın. Yapılan deneme sayısı X rasgele değiskeni olsun. olmak üzere X rasgele değişkeninin olasılık fonksiyonu f (x) P(X x) P( BB...B B) P B P B...P B P {z } (B) q x 1 p, (x 1, 2,...) {z } n 1 tane n 1 tane F (x) P (X x) x q j 1 p 1 q x, (x 1, 2,...) j1 M X (t) E e tx x e tx f (x)... E(X) dm X(t) dt pet 1 qe t, qe t < 1, t < ln q... 1 t0 p, E(X2 ) d2 M X (t) t0 dt 2... 1+q Var (X) E X 2 (EX) 2 q olmaktadır. Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : /7

Geometrik Dağılım Örnek Bir atıcı için belli bir hedefi vurması olasılığının p0,75 olduğu bilinsin. Atıcı, hedef bir isabet alıncaya kadar atıs yapmaya kararlıdır. a) Hedefi 4 atıstan önce vurması olasılığı? b) En az atış yapması olasılığı nedir? c) 10 atış yaptığı bilindiğinde bundan sonra en az atış yapması olasılığı nedir? d) Amacına yanında bulunan 2 mermi ile ulaşması olasılığı nedir? e) Hedefin değeri 200 TL ve bir atışın maliyeti 100 TL olduğuna göre, böyle bir oyunda kazancın beklenen değeri nedir? Kazancın olasılık dağılımı nedir? f) Oyunun dürüst olması için hedefin değeri ne olmalıdır? Çözüm Hedef bir isabet alıncaya kadar yapılan atıs sayısı X rasgele değiskeni olsun. X Geometrik Dağılıma sahiptir. f (x) q x 1 p 1 4 x 1 4, x 1, 2,... a) Hedefi 4 atıştan önce vurması olasılığı: P (X < 4) f (1) + f (2) + f () b) En az atış yapması olasılığı: 1 0 4 4 + 1 1 4 4 + 1 2 4 4 6 64 P (X ) 1 P (X < ) 1 f (1) f (2) 1 P (X ) 1 P (X 2) 1 F (2) 1 1 1 4 4 4 1 16! 1 2 1 4 16 Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 4/7

Geometrik Dağılım Çözüm c) 10 atış yaptığı bilindiğinde bundan sonra en az atış yapması olasılığı P (X 1jX > 10) d) Amacına yanında bulunan 2 mermi ile ulaşması olasılığı e) Kazanç K 200 100X P (X 1) P (X 12) P (X > 10) P (X 10) 1 F (12) 1 F (10) q12 q 10 q2 1 16 P (X 2) f (1) + f (2) 4 + 1 4 4 15 16 E(K) 200 E(X) 200 100. 4 200 k 100 0 100 200 00... f (k) /4 /16 /64 /256 /1024... f) Oyunun dürüst olması için kazancın beklenen değeri 0 olmalıdır. K a 100X den E(K) 0 olmalı 0 a 100E(x) a 400 ) a 400 Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 5/7

Negatif Binom Tanım (Negatif Binom ) Başarı olasılığı p olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında bağımsız olarak k başarı elde edinceye kadar yapılması deneyini göz önüne alınsın. X rasgele değişkeni, k başarı elde edilinceye kadar yapılan denemelerin sayısının dağılımı Negatif Binom dır. x 1 f (x) k 1 q x k p k, (x k, k + 1, k + 2,...) M X (t) E e tx e tx x 1 xk k 1 E(X) dm X(t) dt... k t0 p, E(X2 ) d2 M X (t) dt 2 q x k p k... pe t k 1 qe, t < ln q t t0... k(k+q) Var (X) E X 2 (EX) 2 kq Örnek Bir atıcı için belli bir hedefi vurması olasılığının p0,75 olduğu bilinsin. Atıcı, hedef isabet alıncaya kadar atış yapmaya kararlıdır. a) Hedefi 4 atıstan önce vurması olasılığı? b) En az atış yapması olasılığı nedir? c) 10 atış yaptığı bilindiğinde bundan sonra en az atış yapması olasılığı nedir? d) Amacına yanında bulunan 2 mermi ile ulaşması olasılığı nedir? e) Hedefin değeri 200 TL ve bir atışın maliyeti 100 TL olduğuna göre, böyle bir oyunda kazancın beklenen değeri nedir? Kazancın olasılık dağılımı nedir? f) Oyunun dürüst olması için hedefin değeri ne olmalıdır? Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 6/7

Çözüm Hedef isabet alıncaya kadar yapılan atıs sayısı X rasgele değiskeni olsun. X Negatif Binom na sahiptir. 4 1 1 4 a) P (X 4) 1 4 4 81 256 b) P (X 4) f () + f (4) 4 1 4 + 1 1 4 4 4 189 256 c) P (X 4) 1 P (X < 4) 1 f () 1 4 148 256 d) P (X 5)... 459 512 e) K 200 100X ) E(K) 200 100E(X) 600 100.4 200 k 200 100 0 100 200... f (k) 108/256 81/256 81/512 15/2048 567/1684... f) K a 100X ) 0 a 100E(X) ) a 400 Prof.Dr. Fatih TANK - Olasılık Ders Notları- Sayfa : 7/7