İÇİNDEKİLER 2.1 Örneklem Uzayı ve Olaylar Sonucu önceden bilinmeyen bir deney göz önünde bulundurulsun. Deneyin örneklem uzayı olarak bilinen tüm olası.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
MSGSÜ Felsefe Bölümü 14 Mayıs 2013 Cemsinan Deliduman
Advertisements

ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
İSTATİSTİK VE OLASILIK I
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
R2 Belirleme Katsayısı.
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
BÖLÜM 7 : SAYIMLA ELDE EDİLEN SINIFLANMIŞ VERİLERİN ÇÖZÜMLENMESİ
Hafta 10: Sürekli Rassal Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
İstatistik eİKT-203 Hafta 04: Permutasyon, Kombinasyon, Olasılık
Hafta 07: Kesikli Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hazırlayan: Özlem AYDIN
3. Hipergeometrik Dağılım
Rassal Değişken S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. Şu halde.
DERS İÇERİĞİ Olasılık, ortaya çıkışı ve anlamı Örneklem uzayı
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
MADE IN BAL.
İstatistiksel Sınıflandırma
Olasılık Dağılımları ♦ Gazın her molekülü kendi hızına ve konumuna sahiptir. ♦ Bir molekülün belli bir hıza sahip olma olasılığı hız dağılım fonksiyonu.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
T Dağılımı.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
UGUR KOCA Konu : OLASILIK
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
OLASILIK.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
BİRİNCİ DERECEDEN BİR BİLİNMEYENLİ
T - Testi Bağımsız örneklem t – Testi, bir birinden farklı örneklemlerin ölçülen ortalaması ile tahmin edilen ya da bilinen ortalamasının karşılaştırtırılmasında.
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Hafta 08: Binom Dağılımı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
OLASILIK.
OLASILIK İÇİNDEKİLER: Çıktı Evrensel Küme Örnek Uzay Olay
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
İÇİNDEKİLER Giriş 9.1 Karşıt Değişkenlerin Kullanımı.
İÇİNDEKİLER GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Olasılık dağılımları Normal dağılım
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Olasılık Kavramı.
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
Copyright © 2013 Pearson Education, Inc.. All rights reserved.
Copyright © 2013 Pearson Education, Inc.. All rights reserved.
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
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.
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
3. Hipergeometrik Dağılım
DERS1 Prof.Dr. Serpil CULA
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
ANLAM ÇIKARTICI (KESTİRİMSEL) İSTATİSTİK
BYE900 Bilimsel Araştırma Teknikleri ve Araştırma Yayın Etiği
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Kategorik Veri İki Bağımsız Grup
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.
Sunum transkripti:

İÇİNDEKİLER

2.1 Örneklem Uzayı ve Olaylar Sonucu önceden bilinmeyen bir deney göz önünde bulundurulsun. Deneyin örneklem uzayı olarak bilinen tüm olası sonuçlar kümesi S olsun. Örneğin, deney 1’den 7’ye kadar numaralanmış yedi atın katıldığı bir koşudan oluşuyorsa, o zaman S = {(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)’nin tüm sıralamaları)

2.2 Olasılık Aksiyomları

Örnek 2a Bir sigorta şirketi müşterilerini kazaya yatkın olup olmadıklarına göre sınıflamaktadır. Ellerindeki veriler kazaya yatkın kişilerin bir yıl içinde kaza bildiriminde bulunma olasılığının 0.25, kazaya yatkın olmayan kişiler içinse bu olasılığın 0.10’a düştüğünü göstermektedir. Eğer yeni bir müşteri 0.4 olasılıkla kazaya yatkın bir kişi ise, bu kişinin bir yıl içinde kaza bildiriminde bulunması olasılığı nedir? 2.3 Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık

2.4 Rasgele Değişkenler

2.5 Beklenen Değer

2.6 Değişke

2.7 Chebyshev Eşitsizliği ve Büyük Sayılar Yasası

2.8 Bazı Kesikli Rasgele Değişkenler