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

Benzer belgeler
Rastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir?

Toplam Olasılık Prensibi

Ayrık Olasılık. Ayrık Olasılığa Giriş

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

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

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= =

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ

Şartlı Olasılık. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

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

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

SAÜ BÖLÜM 11. OLASILIK. Prof. Dr. Mustafa AKAL

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

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

Çözüm: Siyah top çekilme olasılığı B olsun. Topların sayısı 12 olduğuna göre P(B)=8/12=2/3 tür.

BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR

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

BAYES KURAMI. Dr. Cahit Karakuş

OLASILIK. P(A) = şeklinde ifade edilir.

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) =?

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

NİSAN 2010 DENEMESİ A)75 B)80 C)85 D)90 E)95 A)0 B)1 C)2 D)3 E)4

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

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

10. DİREKT ÇARPIMLAR

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

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

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

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

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

OLASILIK LASILIK ve İSTATİSTİK Olasılık

SORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X) kuvvet. kümesi veriliyor. P (X) üzerinde 0 ; A = 1 ; A

İTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, BLG433-Bilgisayar Haberleşmesi ders notları, Dr. Sema Oktuğ

İstatistik ve Olasılık

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Tanım: (1. Tip Üretken Fonksiyonlar) (a r ) = (a 1, a 2, a 3,,a r, ) sayı dizisi olmak üzere, (a r ) dizisinin 1. Tip üretken fonksiyonu

Chapter 6 Digital Data Communications Techniques

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J

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

10. Sınıf Matemat k Ders İşleme Defter. Altın Kalem Yayınları

Ders 4: Olasılık Aksiyomları ve Bazı Olasılık Kuralları

Ders 3: Olasılık Aksiyomları ve Bazı Olasılık Kuralları

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

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

Elbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı

Kosullu Olasılık & Bayes Teoremi

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

13.Konu Reel sayılar

Bu tanım aralığı pozitif tam sayılar olan f(n) fonksiyonunun değişim aralığı n= 1, 2, 3,, n,

Olasılık bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir. Örnekler:

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

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

Dr. Mehmet AKSARAYLI OLASILIK. Ders 3 / 1

ÖDEV 5 ÇÖZÜMLERİ. 1. A, B, C Ω olmak üzere A B ve A B C olaylarını ayrık olayların birleşimi olarak yazınız.

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

KODLAMA VE HATA BULMA TEKNİKLERİ

Olasılık Föyü KAZANIMLAR

İleri Diferansiyel Denklemler

VERĠ HABERLEġMESĠ OSI REFERANS MODELĠ

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

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

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

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

UYUMSOFT İ-DÖNÜŞÜM PORTALI FATURA HATA KILAVUZU

ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları

İSTATİSTİK. Hafta 7.2 Kesikli Olasılık Dağılımları Poisson Dağılımı. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

A { x 3 x 9, x } kümesinin eleman sayısı A { x : x 1 3,x } kümesinin eleman sayısı KÜMELER

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

Olasılık Kuramı ve Bazı Olasılık Dağılımları

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

A GRUBU Her bir yüzü düzgün beşgen olan düzgün 12-yüzlünün kaç ayrıtı vardır? A) 30 B) 24 C) 12 D) 36 E) 48

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

6. Ali her gün cebinde kalan parasının (2009) a, b ve c farklı pozitif tamsayılar, 9. x, y, z pozitif gerçek sayılar,

Bilgi Güvenliği ve Kriptoloji Temel Kavramlar

AÇIKLAMALARI SEBEP ÇÖZÜM

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

Web Madenciliği (Web Mining)

Kablosuz Kanallarda Kodlama. İrfan Köprücü

Boyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim.

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

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

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

Fen ve Anadolu Liselerine Öğretmen Seçme Sınav Denemesi

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

Veri haberleşmesinde hatalar

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 13 Mayıs Matematik Sorularının Çözümleri

Topolojik Uzaylarda Süreklilik Çeşitleri Üzerine

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

Simetrik Kriptografi

*1000 *1100 ZARF İŞLENİYOR. İlgili hata sonucunda yapılması gereken GIB DURUM KODLARI AÇIKLAMALARI SEBEP ÇÖZÜM

MATEMATÝK TEMEL SEVÝYE DEVLET OLGUNLUK SINAVI. Testin Çözme Süresi: 180 dakika ADAY ÝÇÝN AÇIKLAMALAR - YÖNERGE DEVLET SINAV MERKEZÝ ADAYIN ÞÝFRESÝ

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Rastlantı Değişkenleri

RASSAL SAYI ÜRETİLMESİ

MAT223 AYRIK MATEMATİK

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

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir

Transkript:

Şartlı Olasılık Bir olayın (A ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa; Pr[A A 2 Pr A A Pr A A = Pr[A A 2 2 2 Pr[A Pr[A 2 2 A A 2 S Pr[A A 2 A 2 verildiğinde (gerçekleştiğinde) A in olasılığı şeklinde okunur Eğer A ve A 2 bağımsız ise Pr[A A Pr[A Pr[A Pr A A Pr[A 2 2 Pr A A = Pr[A A 2 Pr[A = Pr[A 2 2 2 = Pr[A Pr[A Pr[A 2 Pr[A 2 Pr[A 2 2

2 Örnek: Rastgele oluşmuş 3 lü binary sayı dizilerinin kümesini ele alalım. Örnek uzay: S = {000, 00, 00, 0, 00, 0, 0, } İlk bitin olması durumunda 0 dan çok olma olasılığı nedir? iki olayı tanımlayalım: A = {0 dan çok olması} = {0, 0, 0, } A 2 = {ilk bit } = {00, 0, 0, } kesişim: A A 2 = {0, 0, }

3 Örnek devam: Ağaç diyagramı 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0.5 0 0 0.5 0 0 Örnek uzayı 0 0 00 0 00 00 000 Örnek uzaydaki 8 olay da /8 olasılığına sahip, öyleyse 4 4 3 Pr[A Pr[A 3 2 2= and ve Pr[A Pr[A A 8 A 2= 8 2 8= 8 Şartlı olasılık şu şekilde elde edilir: Pr[A A A = A A 2 2 3 3/8 8 3 3 Pr A A2 = = Pr[A 2 4 48 / 8 4 4 2

4 Toplam Olasılık Prensibi (tekrar) A, A 2,, A n karşılıklı kapsamayan ve birlikte tamamlayan olaylar kümesi olsun. B, S içinde bir olay olsun. A A n B BA 2 Burdan A 2 Pr[B = Pr[BA + Pr[BA 2 2 + + Pr[BA n n = = Pr Pr[B A B APr[A Pr[A + Pr[B A + BnPr[A A n n Pr[A n n n = Pr[B A = Pr B AiPr[A i Pr[A i i i i =

5 Örnek: Binary İletişim Hattı Verici kanal Alıcı Pr[0 A 0 G = 0.95 0 G 0 A Pr[0 S = 0.5 Pr[0 0.5 gönderilmesi Pr[ 0.5 gönderilmesi Pr[ S = 0.5 Pr[ A G = 0.90 G Pr[0 A G = 0.0 Pr[ A 0 G = 0.05 A

6 şartlı önsel G 0.0 0 A G 0 A (hata) 0.050 G 0 G hata 0.5 0.90 A G A 0.450 0.5 0.05 A 0 G A (hata) 0.025 Pr[hata G = Pr[0 A G = 0.0 0.95 Pr[hata 0 G = Pr[ A 0 G = 0.05 0 G 0 G 0 G 0 A 0 S 0 R 0 0.475 A Pr[hata = Pr[hata G Pr[ G + Pr[hata 0 G Pr[0 G = 0.0 0.50 + 0.05 0.50 = 0.075

7 Şartlı Olasılık (devam) Şartlı olasılığın tanımından, Pr A A = Pr[A A 2 Pr A 2 or Pr[A 2 = A A A 2 veya Pr[A A 2 Pr[A A 2 2 Pr[A 2 Pr[A Pr A A = Pr[A 2 Pr[A 2 A 2 PrA or Pr[A 2 = A A Pr[A 2 2 A veya Pr[A A 2 Pr[A 2 A Pr[A Pr[A Pr Pr[A A A A 2 Pr[A 2 = Pr Pr[A A 2 A A Pr[A 2 2 2 buradan Pr[A A Pr[A Pr[A = Pr A A 2 Pr[A 2 2 2 Pr[A A 2 A A Pr[A

8 Bayes Kuralı (Teoremi) A, A 2,, A n karşılıklı kapsamayan ve birlikte tamamlayan olaylar kümesi olsun. Bu durumda, Pr A j B = Pr[B j A Pr[A j j j j Pr[B Pr[A B veya, toplam olasılık prensibini uygularsak Buna Bayes kuralı denir. Pr[ B A Pr[A Pr[ B Pr[ Pr A B = Pr[B B A A j Pr[A Pr[A j Pr[A j B n j j j Pr[ B A k Pr[A k Pr[B A k Pr[A k n k k =

9 Örnek: Binary Haberleşme Kanalı Verici Alıcı Pr[0 A 0 G = 0.95 0 0 Pr[0 S = 0.5 Pr[0 0.5 gönderilmesi Pr[0 R S = 0.0 Pr[ S = gönderilmesi 0.5 Pr[0 0.5 Pr[ A G = 0.90 Pr[ R 0 S = 0.05 Ters olasılık, P[ G A nedir?.

0 Pr [ S R = Pr[ Pr[ A Pr[ G Pr[ G Pr[ G A R S S Pr[ A Pr[ R Pr[ R = = Pr[ A Pr[ G Pr[ G Pr[ Pr[ S S Pr[ R A S GPr[ S + G Pr[ 0 Pr[0 Pr[ R A0 S Pr[ G 0 S G 0.45 0.45 = = = 0.9474 09474 0.45 0.45 + 0.025 0.025

Örnek: Elimizde 3 kutu entegre devre (ED) olsun:.kutuda 500 ED vardır ve %0 u bozuktur; 2.kutuda 2000 ED vardır ve %20 si bozuktur; ve 3.kutuda 3000 ED vardır ve %6 sı bozuktur. Bu 3 kutudan birini rastgele seçiniz ve seçtiğiniz bu kutudan rastgele bir ED seçiniz. (a) seçilen ED nin bozuk olma olasılığı nedir?

2 (a) seçilen ED nin bozuk olma olasılığı nedir? B 3 B B 2 B 3 Tanım: A = seçilen ED bozuk, A B i = ED i. kutudan Toplam olasılık prensibinden Pr[A Pr[A B Pr[A = Pr A B Pr[B + Pr[A B Pr A B 2Pr[B 2 Pr[B 2 Pr[A B + 2 Pr A 3Pr[B B 3 3 Pr[B 3 = 0.0 = 0.0 0.20 0.6 0.533 0.46 + 3 0.20 3 + 0.6 3 = = 0.533 3 3 3 3

3 (b) Seçilen ED bozuksa bunun 3. kutudan gelmiş olma olasılığı nedir? Bayes teoreminden Pr[A B Pr B 3 A = Pr[A 3Pr[B B 3 Pr[B Pr[B 3 A 3 3 Pr[A Pr[A 0.6 = 0.6 3 0.6 = 3 0.6 0.3478 0.46 0.46 = = 0.3478 3 0.46 0.46 3 (c) Bütün ED ler tek bir kutuda karışmış olarak bulunuyorsa, rastgele seçilen bir ED nin bozuk olma ihtimali nedir?

4 Binom Olasılık Kanunu n elemanlı binary dizisi olsun values: Pr[ = p, Pr[0 = - p = q. Tanım: A = {n elemanlı dizide r tane in olması} n elemanlı dizide r tane in oluşma sayısı binom katsayısı ile bulunur n C r bütün bu dizilerde r tane ve n r tane 0 vardır. Bu dizilerin gerçekleşme olasılığı p r q n-r dir. Bu durumda A olayının olma olasılığı: n r Pr[A pq r nr

5 Örnek: Kanal bit hata oranı p = 0 2 olan bir modem bağlantısı olsun. Datanın 00 bit lik paketler halinde gittiğini biliyorsak (a) bit in hatalı olma olasılığı nedir? (b) 3 bit in hatalı olma olasılığı nedir? 00 00 99 (a) Pr[ bit hatalı in error = 0.0 0.99 0.0 0.3697 0.99 99 = 0.3697 00 00 3 97 (b) Pr[3 3 bits hatalı in error = 0.0 0.99 0.0 0.060999 3 0.99 97 = 0.060999 3 3

6 Örnek: Kanal bit hata oranı p = 0 3 olan bir sistem olsun. Verici her bir biti 3 kez gönderiyor ve alıcı 3 defada en çok kendine ulaşan biti almış kabul ediyor. Bu durumda bit hatası nedir? (a) her bir iletim n = 3 olan bir Bernoulli denemesidir. Tanım: A = {3 denemede 2 veya daha fazla bit hatası} P Pr[hata r[erro r = Pr[A P A = Pr[ P rr[ r 2 2 3 2 = p 2 3 ( p ) + 3 3 p 3 = p ( p) p 2 2 3 3 6 3 9 6 = 30 ( 0 ) 0 30 = 3 0 6 ( 0 3 ) + 0 9 3 0 6

7 (b) n = 5 olması durumunda sonuç ne olur? Tanım: A = {5 denemede 3 veya daha fazla bit hatası} Pr[error Pr[hata = Pr[A = Pr[ Pr[r r 3 3 5 3 = 3 2 5 ( p ) 5 2 4 5 p + 4 ( p ) + 55 = p 5 p ( p) p ( p) p 3 4 5 3 4 5 9 9.9850 9.985 0 9

8 Örnek: 0 basamaklı binary sayı dizisinde Pr[ = 0.52 olsun. (a) bu binary sayıda 8 veya daha fazla olması olasığı nedir? Tanım: A = {0 bitlik dizide 8 veya daha fazla olması} 0 0 0 0 8 0 0 = 0.52 8 2 0.48 2 9 + 0.52 9 Pr[A 0.52 0.48 0.52 0.48 0.48 + 0.52 0.52 0 8 9 9 0 0 = 45 0.52 8 0.48 2 +0 0.52 9 0.48 + 0.52 0 0.07026458426 (b) 6 tane olması olasılığı nedir? Tanım: A = {0 bitlik dizide 6 tane olması} 0 0 Pr[A = 0.52 6 6 0.48 4 4 = 20 6 4 Pr[A 0.52 0.48 200.52 0.48 4 0.220396303407 6 6

9 Geometrik Olasılık Kanunu Bir alt deneyde A istenen olay olsun ve Pr[A = p, Pr[A C = p şeklinde tanımlansın. Alt deneyi A gerçekleşinceye kadar tekrarlayalım. A nın k. denemede gerçekleştiğini varsayalım: A C A C A C A C A C A 2 3 4 k- k istenmeyen istenen A nın k. denemede gerçekleşme olasılığı: Pr[A nın occurs k. denemede in k th gerçekleşmesi trial = ( p)( (- p)(- p)(- p p)( )(- p) p)" (- ( p p) p = ( p) k = ( p ) k p k sonuçsuz deneme k uneventful trials p

20 Örnek: Bir bilgisayardan bilgisayara modem hattında alıcı bilgisayar hata tespit algoritmasına sahiptir. Bu bilgisayar hata tespit ederse paketin tekrar gönderilmesini talep etmektedir. Basitlik açısından paket uzunluğunun 8 bit olduğunu varsayalım. Kanal hatasını olasılığı Pr[hata = 0. ise (a) hatanın paketteki 5. bit ten sonra oluşması olasılığı nedir? Pr[ k > 5 = Pr[ k = 6 + Pr[ k = 7 + Pr[ k = 8 = 0.9 5 0. + 0.9 6 0. + 0.9 7 0. = 0.6002279

2 (b) paketin iki kere yeniden gönderilmesi olasılığı nedir? 8 bit ten herhangi biri hatalıysa paket en azından kez yeniden gönderilir. yeniden gönderilen 8 bit in herhangi biri hatalıysa paket tekrar yeniden gönderilir. Pr[ yeniden gönderme Pr[ k Pr[ k i 0.5695 Pr[2 yeniden gönderme Pr[ yeniden gönderme 0.3244 8 i 2