Question

Difficulty: MediumKoşullu Olasılık Dağılımları

Bir kimya tesisinde üretilen iki farklı bileşiğin (XX ve YY) günlük üretim miktarları (ton cinsinden) aşağıdaki ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu ile modellenmektedir:

f(x,y)={65(x2+y),0<x<1 ve 0<y<10,dig˘er durumlardaf(x,y) = \begin{cases} \frac{6}{5}(x^2 + y), & 0 < x < 1 \text{ ve } 0 < y < 1 \\ 0, & \text{diğer durumlarda} \end{cases}

Buna göre, rastgele seçilen bir günde YY bileşiğinden 13\frac{1}{3} ton üretildiği bilindiğine göre, XX bileşiğinden 12\frac{1}{2} tondan daha az üretilmiş olma olasılığı kaçtır?

  1. A
    14\frac{1}{4}
  2. B
    1544\frac{15}{44}
  3. 516\frac{5}{16}Answer
  4. D
    527\frac{5}{27}
  5. E
    720\frac{7}{20}

Answer

İstenen olasılık 516\frac{5}{16}'dır.
Sürekli çok değişkenli dağılımlarda P(X<x0Y=y0)P(X < x_0 \mid Y = y_0) şeklindeki ifadelerin çözümü iki ana adımdan oluşur. Öncelikle, koşul değişkeni olan YY'nin marjinal dağılımı fY(y)=f(x,y)dxf_Y(y) = \int f(x,y) dx formülü ile bulunur ve y0y_0 noktasındaki değeri hesaplanır. Ardından, fXY(xy0)=f(x,y0)fY(y0)f_{X|Y}(x|y_0) = \frac{f(x, y_0)}{f_Y(y_0)} ilişkisi kurularak elde edilen yeni tek değişkenli fonksiyon, istenen aralıkta (00'dan 1/21/2'ye kadar) entegre edilir. Bütün adımlar doğru uygulandığında sonucun 516\frac{5}{16} olduğu görülmektedir.

Step-by-Step Solution

1
YY'nin marjinal olasılık yoğunluk fonksiyonu fY(y)f_Y(y) hesaplanır.
fY(y)=0165(x2+y)dx=65[x33+xy]01=65(13+y)=25+65yf_Y(y) = \int_0^1 \frac{6}{5}(x^2 + y) dx = \frac{6}{5} \left[ \frac{x^3}{3} + xy \right]_0^1 = \frac{6}{5}\left(\frac{1}{3} + y\right) = \frac{2}{5} + \frac{6}{5}y
Sürekli ortak dağılımlarda koşullu dağılımı bulmak için, koşul olarak verilen değişkenin (burada Y) marjinal yoğunluk fonksiyonuna ihtiyaç vardır.
2
Koşul olan Y=1/3Y = 1/3 değeri marjinal yoğunluk fonksiyonunda yerine konur.
fY(1/3)=25+65(13)=25+25=45f_Y(1/3) = \frac{2}{5} + \frac{6}{5}\left(\frac{1}{3}\right) = \frac{2}{5} + \frac{2}{5} = \frac{4}{5}
Koşullu olasılık yoğunluk formülünde fXY(xy)=f(x,y)fY(y)f_{X|Y}(x|y) = \frac{f(x,y)}{f_Y(y)} paydasını belirlemek gerekmektedir.
3
Y=1/3Y = 1/3 şartı altında XX'in koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu fXY(x1/3)f_{X|Y}(x | 1/3) elde edilir.
fXY(x1/3)=65(x2+1/3)4/5=64(x2+13)=32x2+12f_{X|Y}(x | 1/3) = \frac{\frac{6}{5}(x^2 + 1/3)}{4/5} = \frac{6}{4} \left(x^2 + \frac{1}{3}\right) = \frac{3}{2}x^2 + \frac{1}{2}
Olasılığı istenen olayın integrali, yalnızca bu elde edilen koşullu fonksiyon üzerinden alınabilir.
4
Bulunan koşullu fonksiyonun, istenen aralık olan 0<x<1/20 < x < 1/2 üzerinde integrali alınarak nihai olasılık bulunur.
P(X<1/2Y=1/3)=01/2(32x2+12)dx=[x32+x2]01/2=(1/2)32+1/22=116+14=516P(X < 1/2 \mid Y = 1/3) = \int_0^{1/2} \left(\frac{3}{2}x^2 + \frac{1}{2}\right) dx = \left[ \frac{x^3}{2} + \frac{x}{2} \right]_0^{1/2} = \frac{(1/2)^3}{2} + \frac{1/2}{2} = \frac{1}{16} + \frac{1}{4} = \frac{5}{16}
Sürekli rastgele değişkenlerde belirli bir aralığın olasılığı, ilgili yoğunluk fonksiyonunun o aralıktaki integrali alınarak bulunur.

Key Concept

Sürekli rastgele değişkenlerde koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu ve belirli bir aralık için integrasyon yoluyla koşullu olasılık hesabı.
Estimated Time:2m 0s
Rate this question