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



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

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

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 =

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

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

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi


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

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

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

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

2.2. Fonksiyon Serileri

DİZİLER - SERİLER Test -1

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

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

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

İKİNCİ BÖLÜM REEL SAYI DİZİLERİ

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

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

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

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

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

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

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

Fonksiyonlarda Limit. Dizi fonksiyonu, tanım kümesindeki bütün 1, 2, 3,, n, sayma sayılarına, sırasıyla

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT

v = ise v ye spacelike vektör,

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

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:

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

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

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.

h)

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.

GERC EL ANAL IZ H useyin IRMAK

Yrd.Doç. Dr. Mustafa Akkol

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

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

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

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 )

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

İleri Diferansiyel Denklemler

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde


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

1. Tabanı 2a büyük eksenli, 2b küçük eksenli elips ile sınırlanan ve büyük eksene dik her kesiti kare olan cismin 16ab 2 hacmini bulunuz.

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

OLĐMPĐYATLARA HAZIRLIK ĐÇĐN DOĞRUSAL ĐNDĐRGEMELĐ DĐZĐ PROBLEMLERĐ ve ÇÖZÜMLERĐ (L. Gökçe)

ISBN Sertifika No: 11748

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.

ı ı ı ğ ş ı ı ıı ıı ıı ı ı ıı ıı ıı ıı ııı

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

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

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

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

ifadesi ile, n kişilik bir topluluktakilerinin doğum günlerinin tümünün farklı olması olasılığını

Đst225 Đstatistik I. Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kredi: (2, 2, 0 ) 3 AKTS: 4 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatistik 2012/2013 Öğretim Yılı

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

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

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

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

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

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

İstatistik ve Olasılık

32. Kardinal Say lar, Tan m ve lk Özellikler

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

... SERİLER Tanım: 2 3 toplamı kaçtır? Çözüm: serisinde 10. kısmi terimler. Ör: bir reel sayı dizisi olmak üzere

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

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

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Tahmin teorisinde amaç örneklem (sample) bilgisine dayanarak anakütleye. (population) ilişkin çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar örneklem

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

Matematik Olimpiyatları İçin

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

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

T.C. BOZOK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI. Yüksek Lisans Tezi GENELLEŞTİRİLMİŞ NÖRLUND TOPLANABİLME METODU.

T.C. AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ CATALAN SAYILARI VE CATALAN MATRİSLERİ. Hikmet Turan EKİCİ YÜKSEK LİSANS TEZİ

Sistem Dinamiği ve Modellemesi

Aralığın İç Noktasında Süreksizliğe Sahip Dirac Operatörünün Spektral Özellikleri

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

BAĞINTI VE FONKSİYON

Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2

Analiz II Çalışma Soruları-2

Transkript:

. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış. Daha sora Stirlig, lim! e olduğuu göstermiştir. DeMoivre-Stirlig formülü, olma üzere, ifadesie birici Stirlig yaılaştırması ve! e! e lim 0 içi,! e ifadesie iici Stirlig yaılaştırması demetedir. Stirlig formülüde faydalaara, DeMoivre p / içi ve daha sora Laplace 0 p içi, olduğuu göstermiştir. lim p p e p p p p p X i, bir deeyi bağımsız olara ez terarlamasıda, p olasılılı bir olayı gerçeleşme sayısı olma üzere, lim X i p p p x öermesi DeMoivre-Laplace teoremi olara bilimetedir. x e t dt Boş zama bulduça cebie oyduğu ii farlı retei toplarda iadeli olara çeilişler yapa Jacop Beroulli, çeile toplarda belli bir rege sahip olaları sayısıı

çeiliş sayısıa böldüğüde elde edile sayıları o retei topları oraı etrafıda çıtığıı ve çeiliş sayısı arttıça bu oraa yalaştığıı görmüştür. Muhtemele, Beroulli bir ço işi gibi sezgisel olara buu hissetmiş olabilir. Ayrıca, deeysel olara destelemei yaıda matematisel olara yerli yerie oturtma istemiş olabilir. Aca, DeMoivre-Laplace tarafıda ispatlaa, lim X i p p p x x e t dt teoremide sora, X i p olduğuu ispatlama mümü olmuştur. Gerçete, seçile 0 içi, X i p X i p p p p p p p olma üzere, yeterice büyü ler içi yuarıdai DeMorive-Laplace teoremide lim p p X i p p p p p yai, X i p p elde edilir. Bu souç Beroulli Büyü Sayılar Kauu olara bilimetedir. Đçide beyaz ve siyah top bulua bir torbada gelişigüzel.bir top çetiğimizi düşüelim. Bu çeiliştei rasgeleliği alatma (modelleme) içi alımızda, b, s, U, b s gibi bir olasılı uzayı calamata Torbada tae beyaz ve m tae siyah top buluduğuda model olara, b, s, U, b m, s m m ve torbadai topları sayısıı bilmediğimizde model olara, b, s, U, b p, s p, p 0, olasılı uzayıı düşümeteyiz. Torbaı içi bize gösterilmediği müddet-çe "p" sayısıı (parametresii) bilemeyiz. Aca torbada iadeli olara toplar çeilmesie izi verildiğide "p" ile ilgili bir şeyler söyleyebiliriz (tahmi, estirim yapabiliriz). Eğer, çeile

beyaz top sayısıı çeiliş sayısıa oraıı, çeiliş sayısı sosuza gittiğide "p" ye yaısadığıda da emise, o zama belli sayıda çeiliş sorasıda gözlee oraı, "p" içi bir tahmi olara ullaabiliriz. Aca yaısamaı olup olmadığıda emi olma içi gerçe düyada deey mi yapmalıyız, yosa alımızı düyasıda teorem mi ispatlamalıyız, yada her iisii de mi yapmalıyız? Büyü Sayılar Kauu, rasgele değişeleri (X ) gibi bir diziside, ısmi toplamlarıa dayalı, S X X...X,,, 3,... X ortamalarıı, X dizisi ile ilgili yaısama X S,,, 3,... EX 0 oluyorsa, X dizisie Zayıf Büyü Sayılar Kauu (ZBSK) a uyar deir. Teorem: (Chebyshev Teoremi) X dizisi varyasları sıırlı, yai VarX c, c 0,,,,... ola bağımsız rasgele değişeleri bir dizisi ise, Đspat: (Ödev) X EX j 0 j Bu teoremi bir soucu olara, X dizisi varyasları mevcut, bağımsız ve ayı dağılımlı rasgele değişeleri bir dizisi ise, X EX olduğu söyleebilir. Özel olara, ayı şartlarda bağımsız olara ardarda terarlaa bir olasılı deeyi içi, belli bir olayı ortaya çıma sayısıı deeme sayısıa () oraı, bu olayı olasılığı ola p sayısıa olasılıta yaısar, yai deemedei başarı sayısı p Bu durum Beroulli Büyü Sayılar Kauu (BBSK) olara biliir. Bir parayı,,..., ez atıp X i rasgele değişei gözlee değerleri düşey esede e arşılı işaretleirse, işaretlee otaları y p doğrusu etrafıda olduları ve gittiçe bu doğruya yalaştıları görülür. Bu Beroulli Büyü Sayılar Kauuu gerçe düyada geçerli olduğuu deeysel olara gözlemesidir.

Teorem: (Khichi Teoremi) X, bağımsız ve ayı dağılımlı (dağılımı belee değeri solu) ola rasgele değişeleri bir dizisi ise, ve Đspat. X,, 3,... içi X i arateristi fosiyou, X t X t it! i EX t!... lim X t e it olma üzere, X dizisi, dağılımda otasıda yoğulaşmış dağılıma yaısar. X dir. X yaısamasıa Zayıf Büyü Sayılar Kauu deir. Đspatsız olara ii teoremi daha ifadesii verelim Teorem: X dizisi, varyasları sıırlı, yai bir c sayısı içi VarX c,,,... ve ayı ortalamalı, ola rasgele değişeleri bir dizisi ise CovX i, X j ij 0 X Teorem: X dizisi ayı ortalamalı ve varyaslı düzgü sıırlı, yai c 0, içi ola rasgele değişeleri bir dizisi ise, X c,,,...

lim sup X log log roblemler. a) 0 p içi, 0 p p s s p t s t s dt 0 b) Büyü ler içi! e olduğuu gösteriiz.. r N olma üzere aşağıdai fx; r r r r x r, x fosiyouu bir olasılı yoğulu fosiyou ve olduğuu gösteriiz. lim fx; r / r ex 3. X bağımsız ve ayı f X x p x p x, x 0, olasılı fosiyoua sahip rasgele değişeleri bir dizisi olsu. Chebyshev eşitsizliğii ullaara Beroulli Büyü Sayılar Kauu yai, X X i olduğuu ispatlayıız. 4. X dizisi bağımsız, ayı dağılımlı ve VarX,,,... ola rasgele değişeleri bir dizisi olsu. EX i X olduğuu gösteriiz. p