Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.

Slides:



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

İSTATİSTİK VE OLASILIK I
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
Normal dağılan iki kütlenin ortalamalarının farkı için Hipotez testi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
Hafta 10: Sürekli Rassal Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
İstatistik eİKT-203 Hafta 04: Permutasyon, Kombinasyon, Olasılık
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.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
İlişkisel Veri Analizi
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
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
OLAY, İMKÂNSIZ OLAY, KESİN OLAY
DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
Hatalarda Normal Dağılım
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Hafta 08: Binom Dağılımı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
OLASILIK.
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Sayısal Tanımlayıcı Teknikler
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
İstatistik Bilimine Giriş
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
Bölüm 5 Olasılığa Giriş Dr. Halil İbrahim CEBECİ İstatistik Ders Notu.
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
Kesikli Olasılık Dağılımları
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Sürekli Olasılık Dağılımları
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
3. Hipergeometrik Dağılım
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
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.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sunum transkripti:

Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B

OLASILIK DAĞILIMLARI

HİPERGEOMETRİK DAĞILIM

10 ampul bulunan bir kutudan 3 tanesi seçilmiştir. Kutudaki 10 ampulden 4 tanesi defolu ise, Seçilen 3 ampulden 2 tanesinin defolu olma olasılığı nedir?

HİPERGEOMETRİK DAĞILIM Excel içerisindeki HİPERGEOM.DAĞ fonksiyon yapısı

OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONU Sayılamayan (sürekli) değerler alan rassal değişkenler sürekli rassal değişkenler olarak tanımlanır. Olası değerlerin bir listesi oluşturulamaz (sonsuz sayıda değer) Sonsuz sayıda olası sonuç olduğundan her bir değerin olasılığı «0» dır.Bu nedenler değerlerden değil, değerler aralığından bahsedebiliriz. Örn. Bir zar atma deneyinde P(X=5) olasılığı önemlidir, fakat bir görevin tam olarak bitiş süresi için aynı olasılıktan bahsetmek uygun olmaz, çünkü gerçekten 5 dakikada bir görevin tamamlanması neredeyse imkansızdır. f(x) alan=1

DÜZGÜN DAĞILIM İki değer arasında kalan bütün değerlerin olasılıklarının birbirine eşit olduğu dağılım türüdür.

DÜZGÜN DAĞILIM Bir benzin istasyonunda bir gün içerisinde satılan akaryakıtın 2000 ila 5000 litre arasında düzgün dağıldığı belirlenmiştir. a.Günlük akaryakıt satışının 2500 ila 3000 litre arasında olması olasılığı nedir? b.Günlük en az 4000 litre satılması olasılığı nedir? c.Tam olarak 2500 litre akaryakıt satılması ihtimali nedir?

DÜZGÜN DAĞILIM

ÜSTEL DAĞILIM İki olayın oluşu arasındaki zamanın dağılımının genelde üstel olduğu kabul edilir. Örnekler: Bir boşaltma alanına kamyonların gelişleri Bir ATM den para çekişlerin arasındaki süre Bir firma müşteri hizmetlerine gelen telefonlar arası süre

ÜSTEL DAĞILIM

Excel içerisindeki ÜSTEL.DAĞ fonksiyon yapısı

AMAN DİKKAT Binom dağılımı varsayımları sağlandığı durumlarda olasılıklar binom dağılımı yardımıyla hesaplanmalıdır. Hipergeometrik dağılım ancan ve ancak deneyleri olasılıklarının zamanla değiştiği bağımlı durumlarda tercih edilmelidir. Üstel dağılım süreler ile alakalıdır. Belli bir aralıkta bir olayın meydana gelişleri arası süre üstel dağılır. Bu aralıktaki olayların meydana geliş sayıları ise Poissson dağılımına uyar.