Üstel Dağılım Babam: - Şu ampullerin hangisinin ömrünün daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Bazen yeni alınanlar eskilerden daha önce yanıyor.



Benzer belgeler
Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

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

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

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

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

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 )

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

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

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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.

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

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

İstatistik ve Olasılık

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

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

Sistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri

Yukarıdaki sonucu onaylarım. Prof. Dr. Ülkü MEHMETOĞLU. Enstitü Müdürü

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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 =

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

2.2. Fonksiyon Serileri

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

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

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

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

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

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

İstatistik ve Olasılık

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

Bu bölümde birkaç yak nsak dizi örne i daha görece iz.

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

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

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

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)

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

REAKTÖRLER V Q. t o ...(1.1)

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005

Bu bölümde kan tlayaca m z teoremi, artan ve üstten s -

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ZAMAN SERİLERİNDE BİRİM KÖKLERİN İNCELENMESİ. Yeliz YALÇIN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

İleri Diferansiyel Denklemler

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

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

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

Eczacılık Fakültesi Öğrencilerinin Mesleğe Yaklaşımları Pharmacy Students' Approach to Their Profession

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

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

Bölüm 4. Görüntü Bölütleme Giriş

DENEY 4 Birinci Dereceden Sistem

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

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

Dr. AKIN PALA. Damızlık Değeri, genotipik değer, allel frekansları. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı


BAĞINTI VE FONKSİYON

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

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

SERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*

t Dağılımı ve t testi

A dan Z ye FOREX. Invest-AZ 2014

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP. Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

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

ARMAX Modelleri ve Porsuk Barajı Su Seviyesinin Öngörüsü. ARMAX Models and Forcasting Water Level of Porsuk Dam

Diş sayısı tam sayı olması gerekmektedir. p p d. d m = ve

Bölüm 5: Hareket Kanunları

T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ SINIF DEĞERLENDİRME SINAVI - 2

DİZİLER - SERİLER Test -1

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

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

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

Analiz II Çalışma Soruları-2

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

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

Transkript:

Üsel Dağılım Babam: - Şu ampulleri hagisii ömrüü daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Baze yei alıalar eskilerde daha öce yaıyor. Hele şuradaki bildim bileli var. Evde yedek ampul yokke, gerekirse ou söküp akıveriyordum. Büü odaları gezdi. Şu salodaki de epey yaşladı, e zama akılmışı haırlamıyorum. Kızım: - Dede, dör yıl öce, emizlik yaparke aem kırmışı, haırlasaa. - Yaşlamışım kızım. Eve babam yaşlaıyordu. Epeyce yıpramış. Đşaalarda çalışmış. Toruları ile oyamayı çok seviyor. Yie başladılar op oyamaya. -Oğlum! Top oyayacaksaız parka gidi. Dememe ırsa kalmada op ampule çarpı. Yie baa iş açılar. - Kızım! Çekmecedeki ampulü ver de değişirelim. Buu da elleri kopmuş. Yei ampuller çıkmış. Đçleride el yok. Olarda almalıyım. Biraz pahalıymış, üselik zamala ükeiyor, yıpraıyor, yai alayacağıız yaşlaıyorlarmış diyorlar. Ömürleri eyse o kadar yaşarlar. Đkide bir ampul değişirmeke iyidir. Ampulleri ömrüü belirleye e? Yapılarıda zamala yıpraıp ükeecek bir malzeme de yok gibi. Eh işe; babam ve çocuklar. Arada sırada eşim. Temizlik yapmasa olmaz mı? Baze de elekrikler, hele elekrik düğmeleri, yakıveriyor ampulü. Eşim: lambayı yaksaa, diyor. - Ampul yadı. - Değişirsee, işi gücü e? Bizim ki de iş mi. Đsaisik. - Bir lambayı bile değişiremedi. Rasgele yaşıyorsu, rasgele. Rasgeleliği e olduğuu biliyor mu acaba. Be 20 yıldır Đsaisik çalışıyorum, halâ alayamadım. Öğrecilerime, Rasgelelik edir? sorusua cevap olarak, Ne alıyorsaız o dur! diyeceksiiz diye öğü veriyorum. Eşim, rasgeleliği e olduğuu bilmediğimi bir alarsa yadık. Zamaıda biliyor gibi davramışım, bei bilgisiz saması diye. Dikkali olmam lâzım. Đlk karşılaşmamızı rasgele olduğuu, rasgele sözcüğüü öz ürkçe sii gelişigüzel olduğuu, hiçbir dilde rasgelelik içi bu kadar alamlı bir sözcük bulumadığıı, kedisii bile karşıma çıkışıı gelişi güzel olduğuu alamışım. Rasgelelik olgusuu olasılık uzayı ile modellediğii heme kavramışı. Maemaik bölümü öğrecisi olduğu içi ölçü uzaylarıı ve Borel ölçülebilir oksiyoları biliyordu. Bir yaşıdaki çocukları ağırlığıı rasgelelik içerdiğii, ağırlığı da zekâ gibi, boy uzuluğu gibi ölçülmesi gerekiğii ve olgulara ölçme ile yaklaşılabileceğii alamaya başladım. Maemaikçi olduğu içi işi bu araı ile ilgilemedi, maemaiği soyu düyasıda çıkmak isemedi. Gerçek düyada rasgelelik içere bir özellik ile ilgili ölçmeye, aklımızda bir Borel ölçülebilir oksiyo karşılık geldiğii ve bua rasgele değişke dediğii söyleyice gerçek düya ile

aklıdaki maemaiği soyu düyası arasıda iribaı heme kurdu. Devamıda kile, birim, örekleme, öreklem derke isaisik kavramıa geldik. Đsaisik. Beim işim bu demişim. Uumuş demek ki. Her halde boş durduğumu sadı. Đşime bakayım. Şu ampul meselesi? Direç, kodasaör gibi seramike yapılmış elekrik parçalarıı ömürlerideki rasgelelik de ampuldekie beziyor. Şuu, isaisik kavramları ile sağlam bir düşüelim. Bir ampulü dayama süresi (ömrü, bozulucaya kadar geçe zama) T rasgele değişkei ile göserilsi. Yıpramamak, geçmişi uumak, haızasız olmak P( T > x + a / T a) = P( T > x) olsa gerek. Yıpramasa da, bir ampule ömür boyu güveemezsiiz. Güveilirlik. Öemli bir kavram. R( ) = P( T > ), 0 oksiyoua güveilirlik oksiyou (reliabiliy ucio) deir. Bir sisemi belli bir aıdaki güveilirliği ( R( ) ) bu sisemi aıda görev yapabilir olmasıı olasılığıdır, başka bir iade ile aıa kadar bozulmamış olmasıı olasılığıdır, ya da bozulmaı aıda sora olması olasılığıdır. Haızasızlıka, P( T > + a ve T a) = P( T > ) P( T a) P( T > + a ) = P( T > ) P( T a) R( + a) = R( a) R( ) elde edilir. *** Bu oksiyo deklemi, R (0) = varsayımı alıda çözülürse, pozii değerleri içi, R( ) = e, 0 olarak elde edilir. Bua göre, 0, < 0 F( ) = - e, 0 e, > 0 ( ) = 0, d.y. olmak üzere, T rasgele değişkei üsel dağılıma sahipir. Bir iş başardım. - Ampul meselesii çözdüm. - Merak eme, yarı gee bozulur. Be muağa gidiyorum. Temizlik, çamaşır, bulaşık işlerie bei bulaşırmaz. Hepsii kedi yapmaya çalışır. Biz de boş durmayalım. Ampul meselesii başka bir açıda ele alalım. Biraz daha geel başlayalım. Dayama süresi ile ilgili herhagi bir T rasgele değişkei göz öüe alalım.

P( < T + / T > ) h()= lim, 0 0 oksiyoua bozulma oraı (ölüm oraı, risk, hazard) oksiyou dediğii haırlayalım. h() P( < T + / T > ) olmak üzere, h() değeri, aıa kadar bozulma olmadığı bilidiğide (, + ] zama aralığıda bozulma olma olasılığı olarak düşüülebilir. Bua göre, P( < T + / T > ) h() olup, h() değeri birim zamada bozulaları oraıdır. Bozulma oraı birim zamada bozulaları oraıdır diyebiliriz. T i olasılık yoğuluk oksiyou ve dağılım oksiyou F olmak üzere, dır. R( ) = P( T > ) = F( ) = ( ) d, 0 df( ) dr( ) ( ) = R '( ) d = d = P( < T + / T > ) h()= lim 0 P( < T + ve T > ) = lim 0 P( T > ) P( < T + ) = lim 0 R( ) F( + ) F( ) = lim R( ) 0 ( ) R '( ) = = R( ) R( ) R '( ) = h( ) R( ) dierasiyel deklemide, R( ) = R(0) e h( ) d 0 olup, R(0) = F(0) = olmak üzere, R( ) = e h( ) d 0 0 elde edilir. Böylece, F, R, h oksiyolarıda birii bilimesi durumuda diğerleri elde edilebilir. F ( ) = ( ) R'( ) d h( ) = 0 R( ) = F ( ) R( ) F R h F ( ) ( ) ( ) ( ) = F = R h ( ) d d R( ) = e 0

Dayama süreleri rasgele ola belli bir ür, öreği elekroik, parça içi bozulma oraıı, yai beli bir zamaa kadar dayaa parçalarda bir birim zama aralığıda bozulaları oraıı sabi kaldığı gözlemiş olsu. O zama, ve h( ) = c, 0 cd F( ) = 0 c e = e, 0 0, < 0 c ce, > 0 ( ) = 0, d.y. dır, yai bu parçaları dayama süresi üsel dağılıma sahipir. Başka bir iade ile bu parçaları dayama süresi üsel dağılım ile modellemekedir (alaılmakadır). Bu modelde c sabiii değerii bilimesi gerekiğie dikka edi. Babam, bizim ampuller içi alı ayda oralama bir aesii yadığıı söylemeke. Evde 0 ampul var. Bozulma oraıı alı aylık bir zama birimide sabi kaldığı ve /0 olduğu söyleebilir mi? Biraz düşüelim. Zama içide bozulma oraıı gözlemlemek isesek, asıl bir örekleme ve gözlemleme yapmalıyız. Öreği, ampuller içi bu asıl olacak. Üreile ampulleri kileside belli sayıda (00 olsu) ampullü rasgele seçer, göreve başlaır ve bozuldukça bozulma zamalarıı kaydederiz. 00 ücüsü de bozulduka sora, yai gözlemleme işi biike sora, elimizdeki veriyi aaliz ederiz. Babama söylesem, bıyık alıda güler. Be göremem, ama belki orular görür der. Ou gözlemii de bir işe yarayıp yaramadığıı bilemiyorum. Elimde, ayı dağılımlı ve birbiride bağımsız birimlik bir öreklem olsa be yapacağımı biliyorum, ama şimdi e olacak. Yarı, biraz kiap karışırmam gerekecek. Boş durmamak içi, elimizde birimlik bir öreklem olduğuu düşüelim. T, T2,..., T ler bağımsız ve her biri T gibi dağılmış olsu. Ayrıca, dayama süresi T i üsel dağılıma sahip olduğuu varsayalım (bir yerlerde biliyor olalım, öreği haızasızlıka). T i dağılımı ile ilgili, e, > 0 ( ) =, 0, d.y. 0, < 0 F( ) = - e, 0 R( ) = e, 0, h( ) =, 0 E( T ) =, Var( T ) 2 =

olup, paramere kümesi Θ = (0, ) R dır. Dayama süresii modelleye (alaa) dağılımları ailesi, x F= (.; ) : (x; )= e I( x > 0), Θ = (0, ) olmak üzere, problemimiz parameresii ahmii olsu. içi bir ˆ ahmi edicisi bulursak, bozulma oraı içi, h ( ) =, 0 ˆ şeklide bir ahmi edici (plug-i esimaor) elde ederiz. Bildiğimiz gibi, T = T i öreklem oralaması, içi düzgü e küçük varyaslı yasız ahmi edici (UMVUE) dir. Daha iyisi ca sağlığı. - Yemek hazııır. - Tamam geldik. - Ampul işi e oldu. - Yarı okulda çözeceğim. - Eve geirme. Biir de gel. Biraz da çocuklarla ilgile. - Evde boş durmuyoruz ya. Düşüüyoruz. - Dü akşam maemaik problemimi bile çözemedi, baba. Düşüebildiği belli. - Kızım be isaisikçiyim. - Ou içi mi haa soları parka izik sohbeleri yapıyorduk. Oyamaya bile vaki kalmıyordu. - Oğlum, o, kaydıraka daha biliçli kayabilme içidi. - Pekiii, kırda iye bilim elseesi yapıyormuşuz, şimdi aladığım kadarıyla. Yazık olmuş o zamalara. - Kızım, bikileri, böcekleri ve hayvaları da seyrediyorduk ya. - Şua, gözlem yapıyorduk desee baba. - Çocuklar, babaız hep öyleydi. Bede maemaikçi mi, isaisikçi mi, e olduğuu alayamadım. Düşüüp durur, ilozo gibi. Düşümeyi iş sayar, uykuyu da abi. Đşie geliyor. Bulmuş geçim yoluu. Dersae öğremei olsaydı, çoka kovarlardı. Problemleri düşümede, pa diye çözeceksi. Pa sesi de asıl çıkarılır, öğreciye buu öğreeceksi. Düşümeyi değil. - Se öyle mi yapıyorsu? Samıyorum. - Mecbur kalıyorum. - Đşi aslıa bakarsa, biz de ayısıı yapıyoruz. Taa yüksek lisasa çocuklar biraz ayıkıyor. Düşümeye başlıyor.

Fe akülesi. Düşümek serbes. Zae başka iş de yok. Neyi düşüüyorduk? Dayama süresii. Dayama süresi ile ilgili elimizde bir model (dağılım) olmazsa e yapacağız? Dayama süresii bir dağılımı var ama biz bilmiyoruz. Bırakı parameresii, biçimii bile bilmiyoruz. Hiçbir şey bilmiyoruz diyelim. Dayama süreleri ile ilgileile parçaları kileside N aesi rasgele seçilsi ve zama içide gözlem alıa alısı. N ( ), aıda görev yapa (sağlam) parça sayısı, s N ( ), aıda görev yapamaz durumda ola (bozula) parça sayısı ve uygu seçilmiş bir zama aralığı olsu. Güveilirlik oksiyou ve bozulma oraı oksiyouu değerleri içi dağılımda bağımsız ( her kile dağılımı içi kullaılabilir) birer ahmi edici, ( ) ( ) ˆ ˆ Ns N R( ) = P( T > ) = = N N ve N ( ) N ( ) N ( + ) N ( ) hˆ( ) = N = = Ns ( ) Ns ( ) Ns ( ) N dır. Sözle iade edilirse, dır. (, + ) zama aralığı içi birim zamada bozula parça sayısı hˆ( ) = aıda görev yapabilir durumda ola parça sayısı 00 ae parça içi bozulma zamaı ile ilgili gözlemler aşağıdaki ablodaki gibi olsu. (saa) Ns ( ) N ( ) N ( + ) N ( ) N ( + ) N ( ) hˆ( ) = N ( ) s 0 00 0 4 0.040 0 86 4 8 0.0098 20 78 22 6 0.0077 30 72 28 6 0.0083 40 66 34 6 0.0090 50 60 40 6 0.000 60 54 46 6 0.0 70 48 52 Sabrımız ükedi. 70 saa dayaabildik. Bu gözlemlerde, bozulma oraıı yaklaşık olarak 0.0 olduğuu ve sabi kaldığıı (70. saae sora da), yai h ( ) = 0.0, 0

olduğuu ahmi emekeyiz, diyebiliriz. h ( ) ile h ( ) de hagisi daha iyi ahmi edici? Bozulma oraıı zama içide sabi kaldığı soucuda dayama süresi T i üsel dağılıma sahip olduğu soucu çıkarılabilir. Ayrıca, bu üsel dağılımı parameresi içi ɶ =00 ahmi değerii öerebiliriz. T i olasılık yoğuluk oksiyou, 00 e, > 0 ( ) = 00 0, d.y. olduğuu ahmi emekeyiz. Paramereyi veya olasılık yoğuluk oksiyouu ahmi emek içi başka ahmi edicileri de kullaılabileceğii haırlaalım. Üsel dağılımı göz öüe alalım. Bir T rasgele değişkei üsel dağılıma sahip olduğuda, e, > 0 ( ) = 0, d.y. 0, < 0 F( ) = - e, 0 R( ) = e, 0 h( ) =, 0 olmak üzere bu oksiyoları graikleri, öreği = içi aşağıdaki gibidir. Dayama süresii üsel dağılıma sahip olduğu bilie elli ae direç içi bozulma zamaları yıl olarak aşağıdaki gibi gözlemiş olsu. 5.2 0.2.8 0.9.2 0.5.6 2.2.3.2 0.8.6.4 0.6.9 4.5 0.7. 0.3 3.4 2.4 2. 0.6 4.8 2.8 0.4 2.5 4.7 2.8 0. 4.8.9 4.5 2. 5.2 0. 3.9 0.8 4.9 3.0 0.7 9.7 8.6 6. 6.9 7.8.6 0.7 6.8 3.0 Bu veriler içi öreklem oralaması, sadar sapması ve oracası N i = N =2.77

N 2 ( i ) s = = 2.38 N (25) + (26) m = =2 2 olup, hisogram aşağıdaki gibidir. 4 2 0 8 6 4 2 0 0 2 3 4 5 6 7 8 9 0 Şekil... Üsel dağılım içi bozulma oraı oksiyou, h( ) =, 0 olmak üzere, parameresii değeri öreklem oralamasıda 2.77 olarak ahmi edilirse bozulma oraı oksiyou içi bir (plug-i) ahmi, hˆ( ) = =0.36, 0 2.77 olur. Güveilirlik (risk) aalizide sisemleri veya parçaları dayama sürelerii gözlemlemek doğal oramlarda yapıldığı gibi yapay olarak oluşurula oramlarda da yapılmakadır. Dayama süresi büyük ola parçaları bozulma zamaıı gözlemlemek uzu yıllar alabilir. Böyle durumlarda doğal oramlara bezer ve hızladırılmış şarlar alıda

gözlemler alımakadır. Örekleme soucu seçile parçaları ümü bozulucaya kadar gözlem yapılıp herbirii dayama süresii gözlemesi veya belli bir zamaa kadar gözlemleme yapılıp bu aa kadar bozulaları dayama sürelerii gözlemesi yada ilk bozulalarda belli bir sayıda olaları dayama sürelerii gözlemesi gibi değişik gözlemleme sraejileri kullaılabilir. Birici durumda, örekleme seçile birimi herbirii bozulma zamaı gözlemeke (am gözlem), ikici durumda belli bir * aıa kadar olaları bozulma zamaları gözlemeke ve gözlemleme işlemi durdurulmakadır. Bua birici ip durdurma (ype I cesorig) demekedir. Üçücü durumda birimide ilk r ( r ) aesi bozulduka sora gölemleme işlemi durdurulmakadır. Bua ikici ip durdurma (ype II cesorig) demekedir. Bu üç durum içi olabilirlik oksiyoları aşağıdaki gibidir. Tam gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık yoğuluk oksiyou ( x; ) ve birimlik örek içi X, X 2,..., X öreklemii gözlee değerleri x, x2,..., x olmak üzere, olabilirlik oksiyou, ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; ) = ( x ; ). 2 2 i Birici ip durdurulmuş gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık * yoğuluk oksiyou ( x; ), birimlik örek içi belli bir aıa kadar bozula parça sayısı K (bir rasgele değişke) ve bozulma zamaları X (), X (2),..., X ( K ) olmak üzere olabilirlik oksiyou,! * k * ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; )[ F( )], 0 x... x. () (2) ( k ) () (2) ( k ) () ( k ) ( k)! Đkici ip durdurulmuş gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık yoğuluk oksiyou ( x; ), birimlik örek içi ilk r ( r, r sabi ) aesii bozulma zamaları X (), X (2),..., X ( r ) olmak üzere olabilirlik oksiyou,! ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; )[ F( x )], 0 x... x ( r)! r () (2) ( r ) () (2) ( r ) ( r ) () ( r ). Öreği dayama süresi paramereli üsel dağılıma sahip olduğuda olabilirlik oksiyou ile paramerei e çok olabilirlik ahmi edicisi, am gözlem içi, xi ( x, x2,..., x; ) = ( ) e Θ ˆ = X i birici ip durdurulmuş gözlem içi,

! k ( x, x,..., x ; ) = ( ) e () (2) ( k ) ( k)! Θ ɶ = K X + ( K) ( i) K * k * x( i ) + ( k ) ikici ip durdurulmuş gözlem içi,! r ( x, x,..., x ; ) = ( ) e () (2) ( r ) ( r)! r x( i ) + ( r ) x( r ) dır. Θ = r X + ( r) x ( i) ( r ) r