Rassal Değişken S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. Şu halde.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Advertisements

Kütle varyansı için hipotez testi
1 OLASILIK • Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı.
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
Beklenen değer ve Momentler
OLASILIK Hatırlatma : Örnek: Bir torbada 1 den 10 a kadar numaralanmış etiketler bulunmaktadır. Bir çekilişte asal sayı olan bir etiket çekme olasılığı.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
10.Hafta istatistik ders notlari
1 OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı.
OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır.
Hazırlayan: Özlem AYDIN
3. Hipergeometrik Dağılım
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
MADE IN BAL.
Olasılık ve Olay Çeşitleri
BİNOM DAĞILIMI.
Olasılık Dağılımları ♦ Gazın her molekülü kendi hızına ve konumuna sahiptir. ♦ Bir molekülün belli bir hıza sahip olma olasılığı hız dağılım fonksiyonu.
Normal Dağılım.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
Sürekli Olasılık Dağılımları
Olasılık Hesapları Rassal herhangi bir olayın, belli bir anda meydana gelip gelmemesi konusunda daima bir belirsizlik vardır. Bu sebeple olasılık hesaplarının.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Şartlı Olasılık Bir olayın olasılığından söz edebilmek için bir alt kümeyle temsil edilen bu olayın içinde bulunduğu örnek uzayının belirtilmesi şarttır.
UGUR KOCA Konu : OLASILIK
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
OLASILIK.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLAY, İMKÂNSIZ OLAY, KESİN OLAY
DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR
OLASILIK.
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
1. Bir zar ardı ardına iki kez atılıyor. Birinci atışta 6 ve
MATEMATİK 1 POLİNOMLAR.
OLASILIK.
OLASILIK İÇİNDEKİLER: Çıktı Evrensel Küme Örnek Uzay Olay
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
BAĞINTI & FONKSİYONLAR.
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Olasılık dağılımları Normal dağılım
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Kesikli Olasılık Dağılımları
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
NED İ R? Olasılık, sonucu kesin olmayan olayları sayılarla ifade eder. Olasılık teorisi günümüzde şans oyunlarının yanısıra, ekonomi, spor,siyaset, bilimsel.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
1 OLASILIK 2. 2 TÜMLEYEN, BİRLEŞİM, KESİŞİM E ve F olaylarına sahip bir örneklem uzayı S olsun. olduğu açıktır. S de olup da E de olmayan noktaların kümesine.
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
3. Hipergeometrik Dağılım
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Sapma (Dağılma) ölçüleri
Diziler.
Ö RNEK 1 Rasgele olarak seçilen 10 ailenin gelir ve tüketimleri 100 TL cinsinden aşağıdaki gibi verilmiştir: X ve Y ortak olasılık tablosunu düzenleyiniz.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
1- Değişim Aralığı (Menzil) Bir serideki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki fark olarak tanımlanır. R= X max –Xmin 2 – Ortalama Sapma Seriyi.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sunum transkripti:

Rassal Değişken S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. Şu halde rassal değişken bir fonksiyon olup örnek uzayından gerçel sayı kümesine bir dönüşüm sağlar. X: S A Є R Diğer bir ifadeyle rassal değişken deney sonuçlanmadan alacağı değer kestirilemeyen, ancak deney yapıldıktan sonra aldığı değerler gözlemlene bilen değişkene denir. Rassal değişkenleri isimlendirmek için X, Y, Z gibi büyük harfler kullanılır. Örnek: Bir futbol takımının yapacağı bir maçta atacağı gol sayısı Bir para ile yapılan 10 atışta gelecek yazı sayısı Bir beyaz eşya mağazasında herhangi bir günde satılan buzdolabı sayısı Bir Şeker fabrikasında herhangi bir günde üretilen şeker miktarı Bir dolmuşun üniversite kampüsüne geliş süresi

Örnek: Bir para ile yapılan 3 atış deneyinde örnek uzayını oluşturarak yazı sayısı rassal değişkenini belirleyiniz. Örnek: Bir kutuda bulunan 5 Mavi 10 Kırmızı toptan rasgele 3 top çekildiğinde kırmızı top sayısı rassal değişkenini oluşturunuz. Örnek: bir takımın yapacağı 2 maçta örnek uzayı ve kazanacağı maç sayısı rassal değişkenini oluşturunuz. Örnek uzay TTT TTY TYT YTT TYY YTY YYT YYY X: Yazı sayısı 1 2 3 Örnek uzay MMM MMK MKM KMM MKK KMK KKM KKK X: Kırmızı top sa 1 2 3 Örnek uzay MM MB BM BB MG GM BG GB GG Kazandığı maç 1 2

Kesikli ve Sürekli rassal değişkenler Kesikli rassal değişken: Bir değişken sonlu sayıda ya da sayılabilir sonlu sayıda değerler alıyorsa bu değişkene kesikli rassal değişken adı verilir. Kısaca rassal değişken aldığı değerler tam sayılarla / tam değerlerle ifade edilebilen değişkenlerdir. Örnek: Herhangi bir ailedeki çocuk sayısı, Herhangi bir işletmede çalışan işçi sayısı, İşletmede üretilen parça sayısı, Polikliniğe gelen hasta sayısı, İşletmedeki arızalı makine sayısı, Bir öğrencinin test sınavındaki doğru cevap sayısı, Bir paranın 10 kez atılışında tura sayısı, Okul kantininde belli bir günde satılan çay sayısı

Deney Seçilen mamul sayısı (X) B 1 SB 2 SSB 3 SSSB 4 SSSSB 5 SSSSSB 6 Örnek: Sonsuz sayıdaki bir mamul yığınından rassal olarak mamuller seçiliyor. bozuk mamule rastlanana kadar seçim devam edecektir. Rassal değişken ilk bozuk mamule rastlanana kadar seçilen mamul sayısı olmak üzere şöyle yazılabilir. Yukarıdaki deney sonsuz sayıda yapılabilir, ancak örnek uzayı sayılabilir sayıda sonuç içerir. Dolayısıyla rassal değişken kesiklidir. Deney Seçilen mamul sayısı (X) B 1 SB 2 SSB 3 SSSB 4 SSSSB 5 SSSSSB 6 … .

Sürekli rassal değişken: Bir rassal değişkenin aldığı değerler tam sayılarla / tam değerlerle ifade edilmeyip bir değerler aralığı şeklinde ifade edilebiliyorsa bu değişkene sürekli rassal değişken adı verilir. Sürekli rassal değişkenin belli bir değeri tam olarak alması imkansızdır. Bu sebeple sürekli rassal değişkene ait değerler bir aralıkla ifade edilirler. Örnek: Herhangi bir kişinin ağırlığı, Bir aracın belli bir andaki hızı, Bir aracın belli bir gündeki tükettiği yakıt miktarı, Bir işletmenin ürettiği kumaş miktarı, Bir mamulün üretim süresi, 1 metreküp havadaki karbon monoksit miktarı, Konutlarda tüketilen su miktarı vs.

Kesikli rassal değişkenin olasılık dağılımları X ile gösterilen kesikli rassal bir değişkenin aldığı değerler x1,x2,x3,…. ise değişkenin bu değerlerden sadece birini alma olasılığı f(x)= P(X=x) şeklinde yazılabilir ve X in olasılık yoğunluk veya olasılık fonksiyonu olarak adlandırılır. Örnek: Bir para ile yapılan 5 atış deneyinde yazı sayısı rassal değişkenini ve olasılık dağılımını yazınız. Çözüm: Mümkün hal sayısı 2n = 25 = 32 Uygun haller: 0 yazı, 5 tura 5C0 = 1 1 yazı, 4 tura 5C1 = 5 2 yazı, 3 tura 5C2 = 10 3 yazı, 2 tura 5C3 = 10 4 yazı, 1 tura 5C4 = 5 5 yazı, 0 tura 5C5 = 1

Yazı sayısı Mümkün hal sayısı Uygun hal sayısı Olasılık 0 yazı 32 1 1/32 1 yazı 5 5/32 2 yazı 10 10/32 3 yazı 4 yazı 5 yazı Toplam

Olasılık yoğunluk fonksiyonu (oyf) Bir kesikli değişkene ait fonksiyon aşağıdaki iki şartı sağlıyorsa olasılık fonksiyonu ya da olasılık yoğunluk fonksiyonu olarak adlandırılır. 1) f(xi)  0 olmalıdır. Rassal değişkenin tanım aralığındaki herhangi bir değeri alma olasılığı sıfırdan küçük olamaz. 2) Σf(xi) = 1 olmalıdır. Rassal değişkenin tanım aralığındaki bütün değerleri alma olasılığı 1 dir. Yani rassal değişkene ait değerlerin olasılıkları toplamı 1 olmalıdır. Bir para ile yapılan 5 atış deneyi için yukarıdaki iki şart yerine geldiğinden yazı sayısı rassal değişkenine ait olan fonksiyon kesikli bir olasılık yoğunluk fonksiyonudur.

Bir para ile yapılan 5 atış deneyinde (n=5) yazı sayısı rassal değişkeni için olasılık yoğunlu fonksiyonu (oyf) şöyle yazılır.

Olasılık dağılım fonksiyonu (odf) Olasılık dağılım fonksiyonu kısaca kümülatif (birikimli, eklenik) olasılık yoğunluk fonksiyonu demektir. Kesikli bir rassal değişkenin belli bir değere eşit ya da küçük olma olasılığını veren fonksiyondur. X kesikli rassal değişkeninin dağılım fonksiyonu F(x) ile gösterilir ve şöyle ifade edilir. Olasılık yoğunluk fonksiyonu f(x) ile gösterilir ve bireysel olasılıkları gösterir. Olasılık dağılım fonksiyonu ise F(x) ile gösterilir ve x’e eşit ya da küçük değişken değerlerinin olasılıkları toplamını verir.

Eğer X sadece sınırlı sayıda değerler alıyorsa , bu durumda dağılım fonksiyonu ya da kümülatif yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki şeklide yazılabilir.

Örnek: Bir para ile yapılan 5 atış deneyinde yazı gelme sayısı rassal değişkeni için olasılık dağılım fonksiyonunu belirleyiniz.

Örnek: Bir beyaz eşya mağazasında günlük buzdolabı satışları için aşağıdaki fonksiyon elde edilmiştir. a) Fonksiyonun olasılık fonksiyonu olabilmesi için k ne olmalıdır? b) Olasılık yoğunluk fonksiyonunu açık olarak gösteriniz. c) Olasılık dağılım fonksiyonunu gösteriniz.

Çözüm: a) Bilindiği gibi bir fonksiyonun olasılık fonksiyonu olabilmesi için iki şartın yerine gelmesi gerekiyordu. 1. şart f(xi)  0 olup yukarıdaki fonksiyonda k>0 olursa bu şart yerine gelmiş olur. 2. şart Σ f(xi) = 1 olması idi. Fonksiyonun bu şartı yerine getirebilmesi k’nın alacağı değere bağlıdır.

Olasılık yoğunluk fonksiyonu (oyf) b) Olasılık yoğunluk fonksiyonunun açık gösterimi (oyf)

c) Olasılık dağılım fonksiyonu (odf)

Sürekli olasılık fonksiyonları X değişkeni (-∞;+ ∞) aralığında tanımlanmış bir sürekli rassal değişken olsun. Aşağıdaki şartları sağlayan f(x) olasılık fonksiyonu X sürekli rassal değişkeninin olasılık fonksiyonu olarak tanımlanır. 1) f(x)  0 2) Sürekli bir rassal değişkenin tanım aralığındaki herhangi bir değeri tam olarak alma olasılığı sıfırdır. Bu durumda P(a≤ X ≤b) = P(a<X<b) = P(a ≤ X<b) = P(a<X ≤ b) olur. şeklinde hesaplanır.

f(x) fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu (oyf) olarak adlandırılır f(x) fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu (oyf) olarak adlandırılır. F(x) ile gösterilen fonksiyon dağılım fonksiyonu (odf) olup olasılık yoğunluk fonksiyonunun eklenik (kümülatif) halidir. Buna göre dağılım fonksiyonu (odf) şöyle ifade edilir. Dağılım fonksiyonu (odf) bilindiği taktirde yoğunluk fonksiyonu (oyf) şöyle ifade edilir. Bu durumda X rassal değişkeninin (a;b) aralığında olma olasılığı şöyle yazılabilir.

Örnek: Aşağıda bir yoğunluk fonksiyonu verilmiştir a) Yukarıdaki fonksiyonun olasılık fonksiyonu olabilmesi için k ne olmalıdır? b) P(X>3) olasılığını bulunuz. c) Olasılık dağılım fonksiyonunu elde ediniz. d) P(2<X<4) olasılığını hesaplayınız e) Medyanı bulunuz.

Çözüm: a) Fonksiyonun oyf olabilmesi için iki şart gereklidir. 1. şart f(x)  0 olup k>0 için bu şart sağlanır. 2. şart ise fonksiyonun tanım aralığındaki integralinin 1’e eşit olmasıdır. Bunu şöyle yapabiliriz. Şu halde olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle yazılır.

b) c) Olasılık dağılım fonksiyonu (odf)

d) Veya e) Medyan