Örnek Uzayı ve Olay Sayısının Büyük Olduğu Durumlar

... konulu sunumlar: "Örnek Uzayı ve Olay Sayısının Büyük Olduğu Durumlar"— Sunum transkripti:

1 Örnek Uzayı ve Olay Sayısının Büyük Olduğu Durumlar
Örnek uzayı ve olay sayısının büyük olduğu durumlarda kullanılan sayma yöntemleri; Permütasyon Kombinasyon

2 Permütasyon Sıraya konulacak n adet nesne olsun ve her biri sadece bir kez kullanılmak üzere kaç farklı sıralama yapılabilir? n nesnenin mümkün sıralamalarının sayısı: n(n-1)(n-2)...(2)(1)=n! nPn = n! n n-1 n-2 2 1

3 n tane nesne arasından seçilmiş x tane nesnenin permütasyon sayısı …
n tane nesne arasından seçilmiş x tane nesnenin permütasyon sayısı …..olarak ifade edilir. Toplam n tane nesne arasından x tane nesne seçilir ve bunlar sıraya konulursa ortaya çıkabilecek sıralamaların sayısıdır ve şu şekilde hesaplanır: Kullanıldığı durumlar İadesiz örnekleme Örneğe çıkış sırası önemli

4 Örnek: 8 atletin katıldığı 100 metre yarışmasında ilk üç dereceye girenler kaç farklı şekilde belirlenir ? Örnek: 2,3,5,6,7 ve 9 sayılarını kullanarak 4 basamaklı rakamları birbirinden farklı kaç sayı oluşturulur? 6 5 4 3 =360

5 Kombinasyon Kullanıldığı durumlar;
n adet nesne arasından seçilen x tanesinin kombinasyon sayısı ile gösterilir. Sıralama önemli olmaksızın tüm durumların sayısı olarak ifade edilir. Bu sayı şu şekilde hesaplanır: Kullanıldığı durumlar; İadesiz örnekleme Örneğe çıkış sırası önemsiz

6 Çarpım kuralı uygulanarak 45 * 5 =225 farklı şekilde oluşturulur.
Örnek: Beş kişilik bir topluluktan üç kişilik bir komisyon kaç farklı şekilde seçilir ? Örnek: 10 erkek ve 5 kadın arasından 2 erkek ve 1 kadın üye içeren bir kurul kaç farklı şekilde oluşturulur? ( 10 erkek arasından 2 erkek ) ( 5 kadın arasından 1 kadın ) Çarpım kuralı uygulanarak 45 * 5 =225 farklı şekilde oluşturulur.

7 Örnek: 10 işletme ve 8 iktisat öğrencisi arasından 5 kişilik bir komisyon oluşturulacaktır. Rasgele bir seçim yapıldığında komisyonda çoğunlukla işletme öğrencisi olma olasılığı nedir? 5 işletme 0 iktisat, 4 işletme 1 iktisat, 3 işletme 2 iktisat

8 Örnek: Ali ve Veli isimli iki arkadaş zar atarak oyun oynuyorlar
Örnek: Ali ve Veli isimli iki arkadaş zar atarak oyun oynuyorlar. Oyuna Ali başlıyor. Zar 1 veya 2 gelirse oyunu kazanıyor. 3,4 veya 5 gelirse oyuna devam etme hakkını kazanıyor. 6 gelirse zar atma sırası Veliye geçiyor. Ali’nin bu oyunu kazanma olasılığı bulunuz. Ali’nin oyunu kazanma olasılığı p olsun,

9 OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır. Bu hata payının ortaya çıkmasının sebebi seçilen örneklerin şansa bağlı olarak farklılıklar göstermesi ve bunun sonucunda her deneyde farklı sonuçlarla karşılaşılmasıdır. Olasılık, herhangi bir deneyin sonucunda ortaya çıkan olayların belirsizliğinin incelenmesi anlamına gelir.

10 Olasılık bir diğer ifadeyle bir olayın meydana gelme şansının sayısal ifadesidir.
17 yy.’da şans oyunlarıyla birlikte kullanılmaya başlanan olasılık, uygulamalı matematiğin bir dalı olarak gelişim göstermiş ve istatistiksel yorumlamada önemli uygulama alanı bulmuştur. Örnekler: Madeni paranın atılması sonucu tura gelme olasılığı, Bir deste iskambil kağıdından çekilen 2 kağıdın en az birinin papaz olma olasılığı, Nişanlı olan bir çiftin evlenme olasılığı.???

11 Temel Tanımlar ve Kavramlar-I
Tekrarlanabilir Deney: Sonucu kesin olarak kestirilemeyen bir tek çıktı (şans değişkeni) oluşturan eylem, gözlem ya da süreçtir. Örnek: madeni para atılması, içinde 5 sarı 7 lacivert bilye bulunan torbadan bir top çekilmesi. Basit Olay Tek bir deneyde tek bir sonuç veren olaylara basit olay denir. Örneğin 52 lik bir desteden as çekilmesi Madeni bir para ile atış yapıldığında tura gelmesi

12 Bileşik Olay İki veya daha fazla olayın birlikte veya birbiri ardınca meydana gelmesine denir. İki zarın birlikte atılması durumunda 4 görülmesi 52 lik bir desteden çekilen asın aynı zamanda karo olması

13 Örnek Uzayı: Bir deneyin sonucunda elde edilen tüm mümkün basit olaylarının oluşturduğu kümedir. Genellikle S ile tanımlanır. Örnek: Hilesiz bir zarın atılması sonucu elde edilen örnek uzayı; x: zarın üst yüzünde gelen sayı S = { x; x = 1,2,3,4,5,6 }

14 Eşit Olasılıklı Olaylar: Bir örnek uzayındaki tüm basit olayların ortaya çıkma olasılığı eşit ise bu olaylara eşit olasılıklı olaylar denir. Örnek: Bir deste iskambil kağıdından bir adet kağıt çekilmesi.

15 Bağdaşmaz Olay Bir olayın ortaya çıkması diğer bir olayın ortaya çıkmasını engelliyorsa yani iki olay birlikte meydana gelemiyorsa bağdaşmaz olaydır. Örneğin bir sınavdan ya geçilir ya da kalınır. Bağdaşır olay:Bir olayın ortaya çıkması başka bir olayın ortaya çıkmasını engellemiyorsa iki veya daha çok olay birlikte meydana gelebiliyorsa bağdaşır olaydır. Zarın atılması sonucu 1 ve tek sayı gelmesi. Çünkü aynı anda gerçekleşebilirler. 52 lik desteden çekilen kartın maça olması kız olmasını engellemez.

16 Bağımsız olay: Bir olayın ortaya çıkması başka bir olayın ortaya çıkmasından ilişkisiz ise
Ailede birinci çocuğun erkek olması ikincisinin de erkek olacağı anlamına gelmez. Bağımlı olay: Bir olayın ortaya çıkması başka bir olayın ortaya çıkmasını etkiliyorsa 52 lik bir desteden iadesiz arka arkaya iki kart çekiliyor. Kart sayısı önce 52 sonra 51. 6 beyaz, 8 kırmızı top var. 3 top çekiliyor İade edilirse bağımsız, iade edilmezse bağımlı olaydır.

17 Olasılığın İki Temel Kuralı;
1) Tüm basit olayların olasılıkları 0 ile 1 arasındadır. 2) Bir örnek uzayındaki tüm basit olayların ortaya çıkma olasılıklarının toplamı 1’e eşittir. DİKKAT!!!! Hiç bir olayın OLASILIĞI 1’den büyük olamaz!!!! Bir A olayın ortaya çıkma olasılığı; P(A) şeklinde gösterilir.

18 Olasılığın Gelişim Aşamaları
Klasik (A Priori) Olasılık Frekans (A Posteriori) Olasılığı Aksiyom Olasılığı NOT:Bu sıralama olasılık teorisinin tarihsel gelişimini tanımlamaktadır.

19 Klasik Olasılık Bir olayın aynı şartlar altında meydana gelebilecek bütün olanaklı sonuçlarını “elverişli” ve “elverişsiz” şeklinde iki gruba ayırıp birinci gruptakilerin sayısını “a” ve ikinci gruptakilerin sayısını “b” ile gösterelim. Bütün bu sonuçlar aynı derecede olası olup karşılıklı olarak birinin meydana gelmesi diğerinin meydana gelmesini imkansız kılarsa “elverişli sonucun ortaya çıkması olasılığı” a/a+b dir. “Elverişsiz sonucun ortaya çıkması olasılığı b/a+b dir.

20 A: Çekilen bir bilyenin sarı olması
Klasik olasılık TÜMDENGELİME dayanan çıkarımlar yaparak olasılığı bulur. Örnek: Bir kapta 5 sarı, 5 lacivert ve 5 adet yeşil bilye bulunmaktadır. Çekilen bir bilyenin sarı olma olasılığı nedir? A: Çekilen bir bilyenin sarı olması n(S): Örnek uzayı eleman sayısı = 15 n(A): Örnek uzayındaki A elemanı sayısı = 5

21 Klasik Olasılık Niçin Yetersizdir?
Örnek uzayının eleman sayısı sonsuz olduğu durumlarda, Eşit olasılıklı olay varsayımı yapılamadığı durumlarda , Tümdengelim çıkarımları yapılamadığında klasik olasılık ile hesaplama yapılamayacağından yetersizdir.

22 Ne Yapılabilir? Araştırılan anakütle üzerinde tekrarlı deneyler gerçekleştirilerek sonuçlar analiz edilmek üzere kayıt edilmelidir.

23 Frekans Olasılığı P(A) = n(A) / n olarak bulunur.
Araştırılan anakütle üzerinde n adet deney uygulanır. Yapılan bu deneylerde ilgilenilen A olayı n(A) defa gözlenmiş ise A olayının göreli frekansı (yaklaşık olasılığı): P(A) = n(A) / n olarak bulunur.

24 Örnek: Kusursuz ve dengeli bir parayı 100 defa havaya fırlattığımız zaman 50 defa yazı gelmesi beklenir. Oysa bir deneme yapıldığında 50 defa yazı gelmesi zordur. Ancak örnek sayısı giderek arttırıldığında elde edilen yazı sayısının deney sayısına oranının 0.50 ye yaklaştığı görülür.

25 Frekans Olasılığının Kararlılık Özelliği
Gerçekleştirilen deney sayısı arttıkça P(A) olasılık değerindeki değişkenlik azalacak ve giderek bir sabit değere yaklaşacaktır. Bu duruma kararlılık özelliği adı verilir. Bir olayın olasılığı deneyin tekrarlama sayısı sonsuza yaklaşırken o olayın göreli frekansının alacağı limit değer olarak tanımlanır. p = P(A) = lim n(A) / n n

26 Frekans Olasılığı Niçin Yetersizdir?
Olasılığın kararlılık değerine ulaştığı deneme sayısı kaçtır? Sonsuz adet deneme yapmak mümkün değildir. Aynı deney iki defa aynı tekrar sayısı ile gerçekleştirildiğinde elde edilen olasılıklardan hangisi olayın olasılığı olarak kabul görecektir?

27 Aksiyom Olasılığı Nedir?
Olasılığın matematiksel teorisini tanımlar. Bu teorinin oluşturduğu ideal modeller yaşadığımız dünyanın problemlerini çözmede kullanılır. Olasılığın iki genel tipinin sahip olduğu önemli ortak nokta: Her ikisinin de, benzer koşullarda (teorik olarak aynı koşullarda) uygulanan deneylere gereksinim duymasıdır. Bununla birlikte benzer koşullarda tekrarlı olarak uygulanamayan durumlarda olasılıkların hesaplanmasında AKSİYOM OLASILIĞI yardımcı olur.

28 Benzer Koşullarda Tekrarlı Olarak Uygulanamayan Durumlara Örnekler:
Türkiye’nin 1 hafta içinde Kuzay Irağa sınır ötesi operasyon düzenleme olasılığı nedir? Çok hoşlandığınız bir arkadaşınızla çıkma olasılığı nedir? Fenerbahçe - Galatasaray maçının 6-0 bitmesi olasılığı nedir?

29 Aksiyomlar Bir olayın olasılığı 0 ile 1 arasındadır. Örneğin bir para atıldığında yazı gelme olasılığı 0.5 dir. Bir örnek uzayındaki tüm sonuçların olasılıklarının toplamı 1 e eşittir.

30 Aksiyom 1: Aksiyom 2: Aksiyom 3:
P(A) örnek uzayı S’deki her A olayı için P(A)0 olan bir gerçel sayıdır. Aksiyom 2: P(S)= { P()=0 } Aksiyom 3: Eğer S1,S2, ...Olaylarının her biri S’deki ayrık olaylar ise,diğer bir deyişle SiSj= tüm ij için ise, P(S1S2 ...)=P(S1)+P(S2)+...

31 Sadece Aksiyomlar Yeterli mi?
HAYIR Bu aksiyomların ve onlara bağlı teoremlerin faydalı bir model geliştirilmesinde bize yardımcı olabilmesi için, S örnek uzayındaki her bir A olayı için olasılığın hesaplanmasında kullanılacak bir FONKSİYONA ya da bir KURALA gereksinim vardır .

32 Sık karşılaşılan üç farklı örnek uzayı;
Bu fonksiyonlar İlgilenilen anakütlenin tanımladığı ÖRNEK UZAYINA Göre farklılık Gösterir. Sık karşılaşılan üç farklı örnek uzayı; Sonlu elemanlı kesikli örnek uzayı (sayılabilir sonlu) Genel kesikli örnek uzayı (sayılabilir sonsuz) Sürekli örnek uzayı (sayılamaz sonsuz) olarak ifade edilir.

33 x : herhangi bir gün içinde yağmur yağması
x = 0 ( yağmur yağmaz ) x = 1 ( yağmur yağar ) Örnek Uzayı; S = { x / 0, 1 } veya S = { x / Yağmursuz , Yağmurlu } olarak belirlenir ve sayılabilir sonlu bir örnek uzayıdır.

34 x : bir zar için 6 gelinceye kadar yapılan atış sayısı
Örnek Uzayı; S = { x / 1,2,3,……….. } olarak belirlenir ve sayılabilir sonsuz bir örnek uzayıdır. (kesikli şans değişkeni) x : öğrencilerin boyları S = { x / 150 < x < 200 } olarak belirlenir ve sayılamaz sonsuz bir örnek uzayıdır. (sürekli şans değişkeni)

35 Bazı Temel Olasılık Aksiyomları
P ( S ) = 1 P (  ) = 0 A olayının tümleyeni olarak gösterilir.

36 Örnek Uzayı ve Olay Sayısını Belirleyen Sayma Yöntemleri
Klasik olasılığın diğer bir ifade ile eşit olasılıklı olayların geçerli olduğu durumlarda: Örnek uzayının eleman sayısı, İlgilenilen olayın eleman sayısının belirlenmesi gereklidir. Kullanılan iki temel prensip; 1) Toplama Yöntemi 2) Çarpma Yöntemi

37 Toplama Yöntemi Bir A olayı m farklı şekilde, başka bir B olayı da n farklı şekilde oluşabilen ayrık olaylar ise; A veya B olayı n + m farklı şekilde oluşabilir. Örnek: İstanbul’dan İzmir’e 2 farklı tren seferi, 4 farklı havayolu firması, 40 farklı otobüs firması ve 1 adet denizyolu firması ile gidilebildiğine göre İstanbul’dan İzmir’e kaç farklı şekilde gidilir? = 47

38 Çarpma Yöntemi Bir A olayı m farklı şekilde, başka bir B olayı da n farklı şekilde oluşabilen ve aynı anda oluşmaları mümkün olaylar ise; A ve B olayı n * m farklı şekilde oluşabilir. Örnek: Bir iskambil destesinden çekilen iki kartın birinin Kupa diğerinin Maça olması kaç farklı şekilde gerçekleşebilir? 13 * 13 =169 NOT: Çarpma yöntemi bağımsız olaylar için kullanılır.

39 k farklı sonuç veren bir deney r kez tekrar edilirse ortaya çıkan tüm durumların sayısı;
olarak hesaplanır. Örnek: Bir zarı 3 kez attığımızda ortaya çıkabilecek tüm mümkün durumların sayısı sayısı; 63 = 216 adettir. Örnek uzayının eleman sayısı 216’dır.

40 Bağımlı olayda çarpma kuralı:
Bağımlı iki olaydan A2 olayı A1 olayından sonra ortaya çıktığında olayların birlikte gerçekleşme olasılığıdır. A2 nin şartlı olasılığı 8 boş 2 ikramiyeli bilet var. Bir kişi 2 bilet almış her iki biletinde ikramiye kazanma olasılığı nedir? 1.bilet: P(A1)=2/10 Geriye 8 boş ve 1 ikramiyeli bilet kaldı.

41 Örnek Bir işyerinde görev almak üzere aynı nitelikleri taşıyan 10 kişi başvurmuştur. Adayların 6sı erkek 4 ü kadın olup bunlar arasından iadesiz çekimle 2 memur alınacaktır. a. Her ikisinin de kadın olma olasılığı: b.Her ikisinin de erkek olması: c.Birincisinin erkek ikincisinin kadın olma olasılığı:

42 d.Birincisinin kadın ikincisinin erkek olma olasılığı:
Çekim iadesiz olduğundan ikinci memur 9 aday arasından çekilmektedir.

43 Bağımsız olayda çarpma kuralı:
Birbirinden bağımsız A1 ve A2 olaylarının birlikte gerçekleşmesi olasılığı bu olayların basit olasılıklarının çarpımına eşittir. P ( A ∩ B ) = P ( A ) . P ( B ) Aynı anda atılan iki zarın ikisinin de 2 gelmesi Alinin 25 yıl sonra hayatta olması olasılığının 0.60, kardeşli Hasan’ın 25 yıl sonra hayatta olması olması olasılığının 0.50 olduğunu varsayarsak 25 yıl sonra ikisinin de hayatta olma olasılığı nedir.

44 Bağdaşır olayda toplama kuralı:
İki olay bağdaşır olduğunda A1 olayının veya A2 olayının ortaya çıkması, ya A1 olayının ya A2 olayının ya da A1 ve A2 olaylarının her ikisinin birlikte gerçekleşmesi anlamına gelir. 52 lik bir desteden bir kız veya bir maça çekme olasılığı nedir?

45 Örnek A nın 20 yıl daha yaşaması olasılığının 0.65 ve kardeşi B’nin 20 yıl daha yaşamsı olasılığının 0.80 olduğunu varsayıldığında bu iki kardeşten birinin veya diğerinin 20 yıl daha yaşaması olasılığı nedir? P(A)=0.65 P(B)=0.80 Bu durumda P(A ve B)=(0.65).(0.80)=0.52. P(A veya B)=P(A)+P(B)-P(A ve B)= = =0.93 P ( A ∩ B ) = P ( A ) . P ( B )

46 Bağdaşmaz olaylarda toplama kuralı:
A1 ve A2 bağdaşmaz olaylar ise A1 veya A2 olayının ortaya çıkması olasılığı Bir zarın 2 veya 6 gelmesi olasılığı nedir?

47 Örnek: Ali ve Can isimli iki avcının bir hedefi vurma olasılıkları sırasıyla 0,65 ve 0,40 olarak verilmiştir. İki avcı hedefe birlikte ateş ettiğinde hedefin vurulma olasılığı nedir? A = Ali’nin hedefi vurması P ( A ) = 0,65 C = Can’ın hedefi vurması P ( C ) = 0,40 P ( A U C ) = ? P( A U C ) = P ( A )+ P ( C ) – P ( A ∩ C ) Ali ile Can’nın hedefi vurmaları birbirinden bağımsız olduğundan önce ; P ( A ∩ C ) = P ( A ) . P ( C ) = 0,65 * 0,40 = 0,26 bulunur. P( A U C ) = 0,65 + 0,40 – 0,26 = 0,79

48 Şartlı(Koşullu) Olasılık
A ve B gibi iki olaydan B olayının gerçekleştiği bilindiği durumda A olayının gerçekleşmesi olasılığına A olayının şartlı olasılığı denir . P( A / B ) ile gösterilir. A’nın gerçekleştiği bilindiğinde B’nin ortaya çıkma olasılığı;

49 Bir öğrencinin iktisat dersinde başarılı olma olasılığı P(A1)=0. 25
Bir öğrencinin iktisat dersinde başarılı olma olasılığı P(A1)=0.25. Aynı öğrencinin hem iktisat hem Matematikte başarılı olma olasılığı P(A1 ve A2)=0.15. Öğrencinin İktisatta başarılı olması şartıyla Matematikte de başarılı olma olasılığı nedir?

50 Şartlı Olasılıkların Bilindiği Durumlarda Tek Bir Olayın Olasılığının Bulunması
Aşağıdaki şekilde A olayının birbiriyle ayrık olan 5 farklı olayın birleşiminden meydana geldiği görülür. A

51 A olayı her bir B olayı ile kesişimleri cinsinden ifade edildiğinde;(birbirini engelleyen olayların birleşiminin olasılığı toplama kuralına göre)

52 Örnek: Bir ilaç üç fabrika tarafından üretilmektedir. 1
Örnek: Bir ilaç üç fabrika tarafından üretilmektedir. 1. Fabrikanın üretimi 2. ve 3. fabrikaların üretiminin 2 katıdır. Ayrıca 1. ve 2. fabrikalar % 2, 3. fabrika % 4 oranında bozuk ilaç üretmektedir. Üretilen tüm ilaçlar aynı depoda saklandığına göre bu depodan rast gele seçilen bir ilacın bozuk olma olasılığı nedir. A = Seçilen ilacın bozuk olma olasılığı P ( A ) = ? Bi= Seçilen ilacın i nci fabrikada üretilmesi P(B1) = P(B2) + P(B3) P(B1) + P(B2) + P(B3) = 1 olduğundan; P(B1) = 0, P(B2) = P(B3) = 0,25 olarak elde edilir. P(A)=(0.02)(0.5)+(0.02)(0.25)+(0.04)(0.25)=0,025 Depodan seçilen 1000 ürünün 25 tanesinin hatalıdır.

53 Bayes Teoremi Çeşitli nedenlerin aynı sonucu verebildiği durumlarda, bazen sonuç bilindiği halde bunun hangi nedenden meydana geldiği bilinmeyebilir. Sonucun hangi olasılıkla hangi nedenden ortaya çıktığı araştırılmak istendiğinde Bayes teoreminden yararlanılır. Yani sonuç belli iken geriye doğru analiz yapma imkanı sağlar.

54 Ele alınan örnekte depodan rast gele seçilen bir ilacın bozuk çıkması halinde 1.fabrikadan gelmesinin olasılığı araştırıldığında Bayes Teoremine ihtiyaç duyulmaktadır.

55 Örnek Depodan rasgele seçilen bir ilacın bozuk olduğu bilindiğine göre 1 nci fabrikadan gelmiş olma olasılığı; A = Seçilen ilacın bozuk olma olasılığı P ( A ) = Bi= Seçilen ilacın i nci fabrikada üretilmesi P ( B1 ) ; P ( B2); P ( B3) P(B1) + P(B2) + P(B3) = 1 olduğundan; P(B1) = 0, P(B2) = P(B3) = 0,25

56 Örnek: 3 mavi, 2 kırmızı ve 5 yeşil torba bulunmaktadır. Mavi torbaların her birinde 15 bilya(7si beyaz ve 8 i siyah), kırmızı torbaların her birinde 11 bilya(7si beyaz ve 4 ü siyah) yeşil torbaların herbirinde 20 bilya(11 i beyaz ve 9 u siyah) bulunduğu bilinmektedir. Bu torbaların birinden bir bilya çekilmiş ve siyah renkte olduğu görülmüştür. Bu bilyanın mavi renkte bir torbadan çekilmesi olasılığı nedir.

57 Mavi torbadan çekilen bir bilyanın siyah renkli olması olasılığı=8/15
S:siyah bilya çekilmesi olayını P(M):bir bilyanın mavi torbadan çekilmesi olasılığı =3/10 P(K): bir bilyanın kırmızı torbadan çekilmesi olasılığı=2/10 P(Y) : bir bilyanın yeşil torbadan çekilmesi olasılığı=5/10 Mavi torbadan çekilen bir bilyanın siyah renkli olması olasılığı=8/15 Kırmızı torbadan çekilen bir bilyanın siyah renkli olması olasılığı=4/11 Yeşil torbadan çekilen bir bilyanın siyah renkli olması olasılığı=9/20 Siyah renkli bir bilyanın mavi torbadan çekilmiş olması olasılığı nedir?

58 Çekilen siyah bilyanın mavi renkli bir torbadan çekilmiş olması olayı %34.96dır.

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

60 Pr{X=x} Kesikli Şans Değişkenlerinin Olasılık Fonksiyonları
X, şans değişkeni ve x1,x2,..,xn ise bu tesadüfi değişkenin alabileceği değerler olsun. X tesadüfi değişkeninin herhangi bir x değerini alma olasılığı Pr{X=x} şeklinde gösterilir. Bu olasılık X in dağılım ya da olasılık kanunu diye adlandırılır. Kesikli X değişkeninin hangi değerleri hangi olasılıklarla alacağını gösteren fonksiyona olasılık fonksiyonu denir. Bir dağılımın kesikli olasılık fonksiyonu olabilmesi için 1. P(x) , tüm x değerleri için 2. şartlarını sağlaması gerekir.

61 Örnek: Hilesiz bir zar atıldığında x şans değişkeni üst yüze gelen sayıyı ifade etmek üzere bu x şans değişkeninin olasılık fonksiyonunu elde ediniz. S = { x / 1,2,3,4,5,6 } P ( X = xi ) = 1 / 6 X 1 2 3 4 5 6 P ( X = xi ) 1 / 6 İki farklı şekilde ifade edilen x şans değişkeninin dağılımına bakıldığında P(Xi) ≥ 0 ve tüm x değerleri için ∑P(X=x)= 1 şartları sağlandığı görülmektedir. P(X=x) ‘in bir olasılık fonksiyonu olduğu sonucu ortaya çıkmaktadır.

62 Beklenen Değer Bir şans değişkeninin herhangi bir olasılık fonksiyonunda almış olduğu tüm değerlerin ortalaması o şans değişkeninin beklenen değeridir. X şans değişkeninin beklenen değeri E (x) ile gösterilir. Bir şans değişkenin beklenen değeri o şans değişkeninin ortalamasına eşittir. E (x) = µ

63 Beklenen Değer Kullanarak Varyansın Elde Edilmesi
E(x2) : x şans değişkeninin karesinin beklenen değeri

64 Kesikli Şans Değişkenleri İçin Beklenen Değer ve Varyans

65 Bu dağılışa göre bayinin;
Örnek: Bir otomobil bayisinin günlük otomobil satışlarının dağılımının aşağıdaki gibi olduğunu ifade etmektedir. Bu dağılışa göre bayinin; 5 ten fazla araba satması olasılığını bulunuz P(X = 6) + P ( X = 7 ) + P ( X = 8 ) = =0,15 b) Satışların beklenen değerini hesaplayıp yorumlayınız. E(X) = = (0)(0,02)+(1)(0,08)+(2)(0,15)+….+(8)(0,01) =3,72 Bayinin 100 günde 372 araba satışı yapması beklenir. c) Satışların varyansını bulunuz. E(X2) = =(02)(0,02)+(12)(0,08)+… ….+ (82)(0,01) = 16,68 Var(X)= E(X2) - [E(X)] 2 = 16,68 - (3,72)2 = 2,84 X 1 2 3 4 5 6 7 8 P(X) 0,02 0,08 0,15 0,19 0,24 0,17 0,10 0,04 0,01