Multinomiyal Dağılım

14 questions

Question 1Question

Bir kamu fabrikasında üretilen özel donanım parçalarının kalite kontrol testlerinde, parçaların %60'ının "kusursuz", %30'unun "kabul edilebilir hafif kusurlu" ve %10'unun "kullanılamaz hurda" olarak sınıflandırıldığı tespit edilmiştir. Bu üretim hattından rastgele ve birbirinden bağımsız olarak 50 adet parça seçilmiştir.

Seçilen örneklemdeki kusursuz parça sayısı X1X_1 ve kabul edilebilir hafif kusurlu parça sayısı X2X_2 ile gösterilmektedir.

Buna göre, X1X_1 ile X2X_2 arasındaki kovaryans değeri Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2) ve X1+X2X_1 + X_2 toplamının varyansı Var(X1+X2)Var(X_1 + X_2) sırasıyla aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 9-9 ve 4,54,5

Answer

İlgili değerler sırasıyla 9-9 ve 4,54,5'tir.
Doğru yanıt, kovaryansın yapısal olarak negatif olduğunu (npipj-np_ip_j) gösteren formül ile doğru hesaplandığı ve toplam varyansın bağımlılık gözetilerek formüle uygun olarak bulunduğu seçenektir. Formüller uygulandığında Cov=9Cov = -9 ve Var=4,5Var = 4,5 sonuçlarına ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Dağılım tipini ve parametrelerini belirleyin.
Deney n=50n=50 kez tekrarlanmıştır ve 3 ayrık sonuç (kusursuz, hafif kusurlu, hurda) vardır. Bu bir Multinomiyal dağılımdır. Olasılıklar p1=0,60p_1 = 0,60, p2=0,30p_2 = 0,30 ve p3=0,10p_3 = 0,10'dur.
Değişkenlerin dağılım özelliklerini bilmek, uygun kovaryans ve varyans formüllerini seçmek için temel adımdır.
2
Kusursuz parça sayısı (X1X_1) ile hafif kusurlu parça sayısı (X2X_2) arasındaki kovaryansı hesaplayın.
Cov(X1,X2)=np1p2=500,600,30=500,18=9Cov(X_1, X_2) = -n \cdot p_1 \cdot p_2 = -50 \cdot 0,60 \cdot 0,30 = -50 \cdot 0,18 = -9
Multinomiyal dağılımda, toplam nn sabit olduğu için bir kategorideki artış diğer kategorilerde azalışa neden olur. Bu nedenle iki farklı kategori arasındaki kovaryans her zaman negatiftir ve formülü npipj-n \cdot p_i \cdot p_j'dir.
3
X1+X2X_1 + X_2 toplamının varyansını, özelliklerini kullanarak veya doğrudan Binom dağılımı üzerinden hesaplayın.
Birinci yöntem: Var(X1+X2)=Var(X1)+Var(X2)+2Cov(X1,X2)Var(X_1 + X_2) = Var(X_1) + Var(X_2) + 2Cov(X_1, X_2). Marjinal varyanslar Var(X1)=500,60,4=12Var(X_1) = 50 \cdot 0,6 \cdot 0,4 = 12 ve Var(X2)=500,30,7=10,5Var(X_2) = 50 \cdot 0,3 \cdot 0,7 = 10,5'tir. Yerine koyduğumuzda: 12+10,5+2(9)=22,518=4,512 + 10,5 + 2(-9) = 22,5 - 18 = 4,5 bulunur.
İkinci (pratik) yöntem: X1+X2X_1+X_2 toplamı 'hurda olmayan parçaları' temsil eder. Bu toplamın dağılımı Binom'dur ve p=0,6+0,3=0,9p = 0,6 + 0,3 = 0,9'dur. Var(X1+X2)=np(1p)=500,90,1=4,5Var(X_1+X_2) = n \cdot p \cdot (1-p) = 50 \cdot 0,9 \cdot 0,1 = 4,5.
Doğrusal kombinasyonların varyansını hesaplarken, değişkenlerin bağımlı (kovaryansın sıfırdan farklı) olup olmadığına dikkat edilmesi gerekir.

Key Concept

Multinomiyal dağılımda marjinal varyanslar, kategoriler arası kovaryans ve bağımlı değişkenlerin doğrusal kombinasyonlarının varyansı
Question 2Question

Bir kamu kurumunun çağrı merkezine gelen çağrılar; "Bilgi Alma" (X1X_1), "Şikayet" (X2X_2) ve "Teknik Destek" (X3X_3) olmak üzere üç farklı kategoriye ayrılmaktadır. Geçmiş verilere göre, rastgele seçilen bir çağrının bu kategorilere ait olma olasılıkları sırasıyla p1=0.50p_1 = 0.50, p2=0.30p_2 = 0.30 ve p3=0.20p_3 = 0.20'dir.

Belirli bir gün içinde çağrı merkezine birbirinden bağımsız toplam n=100n = 100 çağrı geldiği varsayılmaktadır.

Buna göre, gelen çağrılar arasındaki şikayet sayısı (X2X_2) ile teknik destek sayısı (X3X_3) arasındaki ortak varyans (kovaryans), yani Cov(X2,X3)Cov(X_2, X_3) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: -6

Answer

6-6
Multinomiyal dağılımda, toplam deneme sayısı (nn) sabit olduğunda alt kategoriler birbirine bağımlıdır. Bir kategorideki frekansın artması, zorunlu olarak diğer kategorilerde azalmaya yol açar. Bu nedenle kategoriler arası kovaryans daima negatiftir ve Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j formülü ile bulunur. Verilen senaryoda n=100n = 100, şikayet olasılığı p2=0.30p_2 = 0.30 ve teknik destek olasılığı p3=0.20p_3 = 0.20'dir. Değerler yerine konduğunda 1000.300.20=6-100 \cdot 0.30 \cdot 0.20 = -6 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Multinomiyal dağılımda iki değişken arasındaki kovaryans formülünü belirleme.
Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j
Sabit bir nn değeri için alt kategorilerin olasılıkları belirli olduğunda, kategoriler arası bağımlılık bu formülle ölçülür.
2
Soru metnindeki ilgili parametreleri çıkarma.
n=100n = 100, p2=0.30p_2 = 0.30, p3=0.20p_3 = 0.20
Formülü uygulayabilmek için toplam deneme sayısı ve ilgili iki kategorinin olasılıklarına ihtiyaç vardır.
3
Değerleri formülde yerine yazarak sonucu hesaplama.
Cov(X2,X3)=1000.300.20=6Cov(X_2, X_3) = -100 \cdot 0.30 \cdot 0.20 = -6
Değişkenler arasındaki ters yönlü doğrusal ilişkinin (biri artarken diğerinin azalma eğilimi) miktarını bulmak içindir.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans ve Bağımlılık
Question 3Question

Bir pazar araştırması şirketi, tüketicilerin belirli bir elektronik ürünü satın alma tercihlerini dört farklı kategoride incelemektedir. Bu kategoriler ve rastgele seçilen bir tüketicinin bu kategorileri tercih etme olasılıkları şu şekildedir:

- Çevrimiçi mağaza (X1X_1): p1=0,4p_1 = 0,4
- Fiziksel mağaza (X2X_2): p2=0,3p_2 = 0,3
- Telefonla sipariş (X3X_3): p3=0,2p_3 = 0,2
- Hiçbiri (Alışveriş yapmama) (X4X_4): p4=0,1p_4 = 0,1

Araştırma kapsamında rastgele seçilen 50 tüketici incelenmiştir. Çevrimiçi mağaza ile fiziksel mağazayı tercih edenlerin sayısındaki fark Y=X1X2Y = X_1 - X_2 ve fiziksel mağaza ile telefonla siparişi tercih edenlerin toplam sayısı Z=X2+X3Z = X_2 + X_3 olarak tanımlanmaktadır.

Buna göre, YY ve ZZ rastgele değişkenleri arasındaki kovaryans değeri, Cov(Y,Z)Cov(Y, Z) aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 17,5-17,5

Answer

İki yeni rastgele değişkenin arasındaki kovaryans değeri 17,5-17,5'tir.
Doğru değer, multinomiyal dağılımda varyans ve kovaryans formüllerinin lineer kombinasyonlara eksiksiz uygulanmasıyla elde edilir. Cov(X1X2,X2+X3)=Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Var(X2)Cov(X2,X3)Cov(X_1 - X_2, X_2 + X_3) = Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) - Var(X_2) - Cov(X_2, X_3) şeklinde açılır. Multinomiyal dağılımda Var(Xi)=npi(1pi)Var(X_i) = n p_i (1-p_i) ve iji \neq j için Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j eşitlikleri geçerlidir. Formüldeki ilgili değerler yerine konulduğunda; Cov(Y,Z)=6410,5(3)=17,5Cov(Y,Z) = -6 - 4 - 10,5 - (-3) = -17,5 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Cov(Y,Z)=Cov(X1X2,X2+X3)Cov(Y, Z) = Cov(X_1 - X_2, X_2 + X_3) ifadesini kovaryansın lineerlik özelliğini kullanarak bileşenlerine ayırmak.
Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Cov(X2,X2)Cov(X2,X3)Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) - Cov(X_2, X_2) - Cov(X_2, X_3) elde edilir.
Birleşik rastgele değişkenlerin kovaryansını hesaplayabilmek için ifadeyi temel değişkenlerin varyans ve kovaryanslarına indirgemek gerekir.
2
Cov(X2,X2)Cov(X_2, X_2) ifadesinin Var(X2)Var(X_2) olduğunu belirterek denklemi son haline getirmek.
İfade Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Var(X2)Cov(X2,X3)Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) - Var(X_2) - Cov(X_2, X_3) halini alır.
Bir değişkenin kendisiyle olan kovaryansı kendi varyansına eşittir.
3
Multinomiyal dağılımın parametrelerini (n=50n=50, p1=0,4p_1=0,4, p2=0,3p_2=0,3, p3=0,2p_3=0,2) kullanarak ilgili temel varyans ve kovaryans değerlerini hesaplamak.
Var(X2)=np2(1p2)=50×0,3×0,7=10,5Var(X_2) = n p_2 (1-p_2) = 50 \times 0,3 \times 0,7 = 10,5
Cov(X1,X2)=np1p2=50×0,4×0,3=6Cov(X_1, X_2) = -n p_1 p_2 = -50 \times 0,4 \times 0,3 = -6
Cov(X1,X3)=np1p3=50×0,4×0,2=4Cov(X_1, X_3) = -n p_1 p_3 = -50 \times 0,4 \times 0,2 = -4
Cov(X2,X3)=np2p3=50×0,3×0,2=3Cov(X_2, X_3) = -n p_2 p_3 = -50 \times 0,3 \times 0,2 = -3
Açılımda yer alan her bir terimin sayısal değerini bulmak zorunludur.
4
Hesaplanan değerleri açılım formülünde yerine koyarak sonuca ulaşmak.
Cov(Y,Z)=(6)+(4)(10,5)(3)=1010,5+3=17,5Cov(Y, Z) = (-6) + (-4) - (10,5) - (-3) = -10 - 10,5 + 3 = -17,5
Bileşen değerlerinin cebirsel toplamı, istenilen asıl kovaryans değerini verir.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Marjinal Varyans ve Kovaryanslar
Question 4Question

Bir e-ticaret sitesini ziyaret eden her bir müşterinin siteden ayrılmadan önce gerçekleştirdiği son eylem dört farklı kategoride sınıflandırılmaktadır: Sadece Ürün İnceleme (X1X_1), Sepete Ekleme Ancak Almama (X2X_2), Satın Alma (X3X_3) ve Hemen Çıkış Yapma (X4X_4).

Her bir müşterinin bu eylemlerden sadece birini gerçekleştirerek siteden ayrıldığı ve müşterilerin eylemlerinin birbirinden bağımsız olduğu varsayılmaktadır. Uzun dönemli kayıtlara göre bu eylemlerin gerçekleşme olasılıkları sırasıyla p1=024p_1 = 0{}24, p2=032p_2 = 0{}32, p3=024p_3 = 0{}24 ve p4=020p_4 = 0{}20 olarak bilinmektedir.

Belirli bir saat diliminde siteyi ziyaret eden toplam 150150 müşteriden 5050'sinin hemen çıkış yaptığı (X4=50X_4 = 50) bilinmektedir.

Buna göre, geriye kalan müşteriler arasında 'Sadece Ürün İnceleme' eylemini gerçekleştiren müşteri sayısı (X1X_1) ile 'Sepete Ekleme Ancak Almama' eylemini gerçekleştiren müşteri sayısı (X2X_2) arasındaki koşullu kovaryans değeri, yani Cov(X1,X2X4=50)Cov(X_1, X_2 \mid X_4 = 50) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 12-12

Answer

Koşullu kovaryans değeri 12-12'dir.
Multinomiyal dağılımda bir değişkenin değeri bilindiğinde (X4=50X_4 = 50), geriye kalan değişkenler koşullu olarak yeni bir multinomiyal dağılım izler. Kalan deneme sayısı n=15050=100n' = 150 - 50 = 100 olur. Kalan X1X_1, X2X_2 ve X3X_3 değişkenlerinin kendi içindeki olasılıkları koşullu olasılık gereği yeniden ölçeklendirilmelidir. Bu değişkenlerin toplam olasılığı 1p4=1020=0801 - p_4 = 1 - 0{}20 = 0{}80'dir. Dolayısıyla yeni olasılıklar p1=024/080=030p_1' = 0{}24 / 0{}80 = 0{}30 ve p2=032/080=040p_2' = 0{}32 / 0{}80 = 0{}40 olarak güncellenir. Multinomiyal dağılımın kovaryans formülü Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j olduğuna göre, bu yeni alt dağılımda koşullu kovaryans Cov(X1,X2X4=50)=100030040=12Cov(X_1, X_2 \mid X_4 = 50) = -100 \cdot 0{}30 \cdot 0{}40 = -12 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Eylemlerin temel dağılımını belirleme
(X1,X2,X3,X4)Multinomiyal(n=150,p=(024;032;024;020))(X_1, X_2, X_3, X_4) \sim \text{Multinomiyal}(n=150, p=(0{}24; 0{}32; 0{}24; 0{}20))
Müşteriler birbirinden bağımsızdır ve her biri birbirinden ayrık 4 kategoriden tam olarak birine girmektedir.
2
Koşullu dağılımın deneme sayısını (n') bulma
X4=50X_4 = 50 bilindiğinde, kalan değişkenler (X1,X2,X3)(X_1, X_2, X_3) yeni bir multinomiyal dağılım izler. Yeni deneme sayısı n=15050=100n' = 150 - 50 = 100 olur.
Multinomiyal dağılımda bir kategorinin gerçekleşme sayısı sabitlendiğinde, geriye kalan durumların sayısı toplam deneme sayısından düşülür.
3
Geriye kalan durumlar için koşullu olasılıkları (p') hesaplama
p1=0241020=030p_1' = \frac{0{}24}{1 - 0{}20} = 0{}30 ve p2=0321020=040p_2' = \frac{0{}32}{1 - 0{}20} = 0{}40
Kalan üç durumun (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) kendi içindeki olasılık toplamlarının 1 olması için, başlangıç olasılıkları 1p41 - p_4 (kalan toplam olasılık) değerine bölünerek orantısal olarak artırılır.
4
Yeni dağılıma göre koşullu kovaryansı hesaplama
Cov(X1,X2X4=50)=np1p2=100030040=12Cov(X_1, X_2 \mid X_4 = 50) = -n' \cdot p_1' \cdot p_2' = -100 \cdot 0{}30 \cdot 0{}40 = -12
Multinomiyal dağılımda iki değişken arasındaki kovaryans, örneklem büyüklüğü ile o değişkenlere ait olasılıkların çarpımının negatifine eşittir.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Koşullu Dağılımlar ve Kovaryans

Alternative Method

Koşullu dağılımları binom üzerinden düşünerek de çözüme gidilebilir: Toplam X1+X2Binom(100,070)X_1 + X_2 \sim \text{Binom}(100, 0{}70). O halde Var(X1+X2)=100070030=21Var(X_1 + X_2) = 100 \cdot 0{}70 \cdot 0{}30 = 21. Ayrıca Var(X1)=100030070=21Var(X_1) = 100 \cdot 0{}30 \cdot 0{}70 = 21 ve Var(X2)=100040060=24Var(X_2) = 100 \cdot 0{}40 \cdot 0{}60 = 24. Var(X1+X2)=Var(X1)+Var(X2)+2Cov(X1,X2)Var(X_1 + X_2) = Var(X_1) + Var(X_2) + 2Cov(X_1, X_2) formülünden 21=21+24+2Cov(X1,X2)21 = 21 + 24 + 2Cov(X_1, X_2) eşitliği kurularak Cov(X1,X2)=12Cov(X_1, X_2) = -12 bulunabilir.
Estimated Time:2m 30s
Question 5Question

Bir devlet hastanesinin acil servisine başvuran hastalar, durumlarının aciliyetine göre dört farklı triyaj renk kodundan birine ayrılmaktadır. Uzun dönem kayıtlarına göre, bir hastanın yeşil (X1X_1), sarı (X2X_2), kırmızı (X3X_3) veya siyah (X4X_4) alana yönlendirilme olasılıkları sırasıyla 0,400,40, 0,300,30, 0,200,20 ve 0,100,10 olarak belirlenmiştir.

Belirli bir zaman diliminde acil servise birbirinden bağımsız olarak 200200 hastanın başvurduğu varsayılmaktadır.

Buna göre, yeşil alana yönlendirilen hasta sayısı ile sarı veya kırmızı alana yönlendirilen toplam hasta sayısı arasındaki kovaryans, Cov(X1,X2+X3)Cov(X_1, X_2 + X_3) değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 40-40

Answer

İstenen kovaryans değeri 40-40'tır.
Doğru hesaplama için iki yöntem kullanılabilir. Birincisi, kovaryansın doğrusallık özelliğini kullanarak işlemi Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) şeklinde ayırmaktır. Formül gereği Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j'dir. Buradan (2000,400,30)+(2000,400,20)=2416=40(-200 \cdot 0,40 \cdot 0,30) + (-200 \cdot 0,40 \cdot 0,20) = -24 - 16 = -40 bulunur. İkinci (ve daha pratik) yöntem ise, sarı ve kırmızı alanları tek bir kategori (Y=X2+X3Y = X_2 + X_3) olarak birleştirmektir. Bu yeni kategorinin olasılığı pY=0,30+0,20=0,50p_Y = 0,30 + 0,20 = 0,50 olur. Birleştirilmiş kategoriler de kendi içlerinde multinomiyal özellik gösterdiğinden, doğrudan Cov(X1,Y)=np1pY=2000,400,50=40Cov(X_1, Y) = -n \cdot p_1 \cdot p_Y = -200 \cdot 0,40 \cdot 0,50 = -40 elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen parametreleri tanımla.
Toplam hasta sayısı n=200n = 200. Olasılıklar: p1=0,40p_1 = 0,40, p2=0,30p_2 = 0,30, p3=0,20p_3 = 0,20, p4=0,10p_4 = 0,10.
Multinomiyal dağılım problemlerinde toplam deneme sayısı ve kategori olasılıkları formüllerin temelini oluşturur.
2
İstenen ifadeyi kovaryansın doğrusallık özelliğini kullanarak aç.
Cov(X1,X2+X3)=Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Cov(X_1, X_2 + X_3) = Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3)
Bir rastgele değişkenin, diğer iki rastgele değişkenin toplamı ile olan kovaryansı, o değişkenin diğerleriyle olan kovaryanslarının toplamına eşittir.
3
Multinomiyal dağılımda iki farklı kategori arasındaki kovaryans formülünü uygula.
Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j formülüne göre:
Cov(X1,X2)=2000,400,30=24Cov(X_1, X_2) = -200 \cdot 0,40 \cdot 0,30 = -24
Cov(X1,X3)=2000,400,20=16Cov(X_1, X_3) = -200 \cdot 0,40 \cdot 0,20 = -16
Aynı toplam hacim (n) içindeki hücreler birbiriyle rekabet halindedir; biri artarken diğerinin alma potansiyeli düşeceği için aralarındaki ilişki negatiftir.
4
Bulunan kovaryans değerlerini topla.
(24)+(16)=40(-24) + (-16) = -40
İkinci adımda kurulan eşitlik gereği nihai sonuca ulaşılır.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans ve Birleştirme Özelliği

Alternative Method

Sarı ve kırmızı alanları tek bir 'Acil Müdahale' kategorisi olarak birleştirip yeni bir multinomiyal hücre oluşturabilirsiniz. Bu durumda Y=X2+X3Y = X_2 + X_3 ve olasılığı pY=0,30+0,20=0,50p_Y = 0,30 + 0,20 = 0,50 olur. Sorulan değer Cov(X1,Y)=np1pY=2000,400,50=40Cov(X_1, Y) = -n \cdot p_1 \cdot p_Y = -200 \cdot 0,40 \cdot 0,50 = -40 şeklinde tek adımda bulunabilir.
Estimated Time:1m 30s
Question 6Question

Bir Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) il müdürlüğüne yapılan maluliyet emekliliği başvuruları incelendikten sonra üç farklı durumdan birine ayrılmaktadır:

- Durum 1: Doğrudan reddedilenler (Olasılık: 0,200,20)
- Durum 2: Ek sağlık kurulu raporu istenenler (Olasılık: 0,300,30)
- Durum 3: Onaylananlar (Olasılık: 0,500,50)

Her bir dosyanın durumu diğerlerinden bağımsız olarak belirlenmektedir. Rastgele seçilen 100100 dosyalık bir partide, Durum 1'e ayrılan dosya sayısı X1X_1 ve Durum 2'ye ayrılan dosya sayısı X2X_2 ile gösterilmektedir. Kurumun iş süreçlerini modellemek için kullandığı "İş Yükü Endeksi" (WW),
W=4X1+3X2W = 4X_1 + 3X_2
formülü ile tanımlanmıştır.

Buna göre, WW endeksinin varyansı (Var(W)Var(W)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 301

Answer

İş Yükü Endeksinin varyansı 301'dir.
Doğru hesaplamada, multinomiyal dağılımın özellikleri kullanılarak Var(X1)Var(X_1) ve Var(X2)Var(X_2) değerleri npi(1pi)n \cdot p_i \cdot (1-p_i) formülüyle sırasıyla 1616 ve 2121 olarak bulunur. Bu iki değişken arasındaki bağımlılığı gösteren negatif kovaryans değeri np1p2=6-n \cdot p_1 \cdot p_2 = -6 olarak tespit edilir. Son olarak Var(4X1+3X2)=16Var(X1)+9Var(X2)+24Cov(X1,X2)Var(4X_1+3X_2) = 16Var(X_1) + 9Var(X_2) + 24Cov(X_1,X_2) doğrusal dönüşüm kuralı eksiksiz uygulanarak sonuç 256+189144=301256 + 189 - 144 = 301 elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Dağılım türünü ve parametreleri belirleme
Dağılım: Multinomiyal. Parametreler: n=100n = 100, p1=0,20p_1 = 0,20, p2=0,30p_2 = 0,30, p3=0,50p_3 = 0,50.
Sorudaki dosyalar belirli olasılıklarla kategorilere ayrılmaktadır ve toplam dosya sayısı sabittir.
2
X1X_1 ve X2X_2 için marjinal varyansları hesaplama
Var(X1)=16Var(X_1) = 16 ve Var(X2)=21Var(X_2) = 21
Multinomiyal dağılımda her bir kategorinin frekansı binom dağılımına uyar. Var(Xi)=npi(1pi)Var(X_i) = n \cdot p_i \cdot (1 - p_i) kuralı uygulanır. Var(X1)=1000,200,80=16Var(X_1) = 100 \cdot 0,20 \cdot 0,80 = 16 ve Var(X2)=1000,300,70=21Var(X_2) = 100 \cdot 0,30 \cdot 0,70 = 21 bulunur.
3
X1X_1 ve X2X_2 arasındaki kovaryansı hesaplama
Cov(X1,X2)=6Cov(X_1, X_2) = -6
Aynı örneklem içinde bir kategoriye düşen eleman sayısı arttıkça diğerlerine kalan eleman sayısı azalacağından, aralarında negatif bir ilişki vardır. Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j formülü ile Cov(X1,X2)=1000,200,30=6Cov(X_1, X_2) = -100 \cdot 0,20 \cdot 0,30 = -6 elde edilir.
4
Doğrusal kombinasyonun varyans formülünü (Var(W)Var(W)) uygulama
Var(4X1+3X2)=16Var(X1)+9Var(X2)+24Cov(X1,X2)Var(4X_1 + 3X_2) = 16 \cdot Var(X_1) + 9 \cdot Var(X_2) + 24 \cdot Cov(X_1, X_2)
Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y)Var(aX + bY) = a^2 \cdot Var(X) + b^2 \cdot Var(Y) + 2ab \cdot Cov(X, Y) genel özelliği kullanılır.
5
Bulunan değerleri formülde yerine koyma
16(16)+9(21)+24(6)=256+189144=30116(16) + 9(21) + 24(-6) = 256 + 189 - 144 = 301
Hesaplanan varyans ve kovaryans değerleri kullanılarak son matematiksel işlem tamamlanır.

Key Concept

Multinomiyal dağılımda marjinal varyanslar ve değişkenler arası bağımlılığı (kovaryans) kullanarak doğrusal dönüşüm varyansını hesaplama.
Question 7Question

Bir kamu kütüphanesinden kitap ödünç alan okuyucuların tercih ettikleri kitap türleri; Roman (X1X_1), Bilim (X2X_2) ve Sanat (X3X_3) olmak üzere üç kategoriye ayrılmaktadır. Rastgele seçilen bir okuyucunun bu kategorileri tercih etme olasılıkları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Kitap KategorisiOlasılık (pip_i)
Roman (X1X_1)0,50,5
Bilim (X2X_2)0,30,3
Sanat (X3X_3)0,20,2

Kütüphaneden rastgele seçilen 2020 okuyucunun kitap tercihleri multinomiyal dağılım göstermektedir. Buna göre, Roman ve Bilim kategorilerini tercih eden okuyucu sayıları arasındaki kovaryans değeri (Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 3,0-3,0

Answer

Roman ve Bilim kategorileri arasındaki kovaryans değeri 3,0-3,0 olarak hesaplanır.
Multinomiyal dağılımda herhangi iki farklı çıktı (XiX_i ve XjX_j) arasındaki kovaryans, toplam deneme sayısı (nn) ile bu çıktıların olasılıklarının (pip_i ve pjp_j) çarpımının negatifine eşittir. Verilen problemde n=20n=20, p1=0,5p_1=0,5 ve p2=0,3p_2=0,3 değerleri kullanılarak hesaplanan 20×0,5×0,3=3,0-20 \times 0,5 \times 0,3 = -3,0 sonucu bu tanıma tam olarak uymaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Parametrelerin belirlenmesi
n=20n = 20, p1=0,5p_1 = 0,5, p2=0,3p_2 = 0,3
Multinomiyal dağılım formülünde kullanılacak olan toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin olasılıkları sorudan elde edilir.
2
Kovaryans formülünün uygulanması
Cov(X1,X2)=np1p2Cov(X_1, X_2) = -n \cdot p_1 \cdot p_2
Multinomiyal dağılımda iji \neq j için iki değişken arasındaki ilişkiyi veren standart kovaryans formülü budur.
3
Hesaplama işleminin yapılması
Cov(X1,X2)=200,50,3=3,0Cov(X_1, X_2) = -20 \cdot 0,5 \cdot 0,3 = -3,0
Sayısal değerler yerine koyularak nihai sonuca ulaşılır.

Key Concept

Multinomiyal dağılımda rastgele değişkenler arasındaki kovaryans her zaman negatiftir ve npipj-n p_i p_j formülü ile hesaplanır.
Question 8Question

Bir Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Vakfı tarafından hazırlanan yardım paketleri üç farklı türden oluşmaktadır. Bu paketlerin türleri ve seçilme olasılıkları aşağıda verilmiştir:

Paket TürüSeçilme Olasılığı (pip_i)
Gıda Paketi (X1X_1)0,50,5
Temizlik Paketi (X2X_2)0,30,3
Giyim Paketi (X3X_3)0,20,2

Bu vakıftan rastgele seçilen n=10n = 10 adet yardım paketi için X1X_1 ve X2X_2 değişkenleri arasındaki kovaryans değeri (Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,5-1,5

Answer

İki değişken arasındaki kovaryans 1,5-1,5 olarak hesaplanır.
Multinomiyal dağılımda XiX_i ve XjX_j (iji \neq j) değişkenleri arasındaki kovaryans Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j formülü ile bulunur. Soruda verilen n=10n=10, p1=0,5p_1=0,5 ve p2=0,3p_2=0,3 değerleri formüle uygulandığında 10×0,5×0,3=1,5-10 \times 0,5 \times 0,3 = -1,5 elde edilir. Bu negatif değer, paket seçimleri arasındaki ters yönlü bağımlılığı gösterir.

Step-by-Step Solution

1
Multinomiyal dağılım parametrelerini belirleme
n=10n = 10, p1=0,5p_1 = 0,5, p2=0,3p_2 = 0,3
Kovaryans hesaplaması için gerekli olan toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin gerçekleşme olasılıklarını tanımlamak gerekir.
2
Kovaryans formülünü uygulama
Cov(X1,X2)=np1p2Cov(X_1, X_2) = -n \cdot p_1 \cdot p_2
Multinomiyal dağılımda iki farklı rastgele değişken arasındaki doğrusal ilişkinin formülü budur.
3
Sayısal hesaplamayı yapma
Cov(X1,X2)=100,50,3=1,5Cov(X_1, X_2) = -10 \cdot 0,5 \cdot 0,3 = -1,5
Verilen değerlerin formülde yerine yerleştirilmesiyle nihai sonuca ulaşılır.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans
Estimated Time:1m 0s
Question 9Question

Bir belediyenin sunduğu ulaşım hizmetlerine yönelik yapılan bir kamuoyu araştırmasında, vatandaşların hizmetten "çok memnun", "orta düzeyde memnun" veya "hiç memnun değil" olma olasılıkları sırasıyla 0,40,4, 0,20,2 ve 0,40,4 olarak saptanmıştır. Bu araştırmaya katılan rastgele seçilmiş 5050 kişilik bir grupta, "çok memnun" olanların sayısı X1X_1, "orta düzeyde memnun" olanların sayısı ise X2X_2 ile gösterilmektedir. Buna göre, X1X_1 ve X2X_2 rastgele değişkenleri arasındaki kovaryans (Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2)) değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 4-4

Answer

İki değişken arasındaki kovaryans değeri 4-4 olarak hesaplanmaktadır.
Multinomiyal dağılımın temel özelliklerinden biri, herhangi iki farklı rastgele değişken (XiX_i ve XjX_j) arasındaki kovaryansın npipj-n \cdot p_i \cdot p_j olmasıdır. Soruda verilen n=50n=50, p1=0,4p_1=0,4 ve p2=0,2p_2=0,2 değerleri bu formüle yerleştirildiğinde elde edilen 4-4 değeri doğru sonucu verir.

Step-by-Step Solution

1
Multinomiyal dağılım parametrelerini belirleyin.
n=50n = 50, p1=0,4p_1 = 0,4, p2=0,2p_2 = 0,2 ve p3=0,4p_3 = 0,4
Kovaryans hesaplaması için toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin gerçekleşme olasılıkları gereklidir.
2
Kovaryans formülünü uygulayın.
Cov(X1,X2)=np1p2Cov(X_1, X_2) = -n \cdot p_1 \cdot p_2
Multinomiyal dağılımda rastgele değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçmek için standart kovaryans formülü kullanılır.
3
Sayısal hesaplamayı tamamlayın.
Cov(X1,X2)=500,40,2=500,08=4Cov(X_1, X_2) = -50 \cdot 0,4 \cdot 0,2 = -50 \cdot 0,08 = -4
Parametreler formülde yerine yazılarak sonuç bulunur.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans
Question 10Question

Bir bakanlık tarafından düzenlenen hizmet içi eğitim programına katılan personellerin unvanlarına göre dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Personel UnvanıToplam İçindeki Oranı (pip_i)
Aday Memur (X1X_1)0200{}20
Asil Memur (X2X_2)0400{}40
Yönetici (X3X_3)0400{}40

Bu eğitim programına katılanlar arasından rastgele seçilen 5050 personelin unvan dağılımı multinomiyal dağılım göstermektedir.

Buna göre, aday memur sayısı (X1X_1) ile asil memur sayısı (X2X_2) arasındaki kovaryans değeri (Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 4-4

Answer

Aday memur sayısı ile asil memur sayısı arasındaki kovaryans değeri 4-4 olarak hesaplanır.
Multinomiyal dağılımda nn deneme ve kk kategori olduğunda, XiX_i ve XjX_j (iji \neq j) değişkenleri arasındaki kovaryans Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j şeklinde tanımlanır. Soruda verilen n=50n=50, p1=020p_1=0{}20 ve p2=040p_2=0{}40 değerleri formülde yerine yazıldığında 50×020×040=4-50 \times 0{}20 \times 0{}40 = -4 sonucu bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Multinomiyal dağılımın parametrelerini belirleyin.
n=50n = 50, p1=020p_1 = 0{}20 ve p2=040p_2 = 0{}40.
Kovaryans hesabı için toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin gerçekleşme olasılıkları gereklidir.
2
Multinomiyal dağılım için kovaryans formülünü yazın.
Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n \cdot p_i \cdot p_j
Multinomiyal dağılımda kategoriler birbirine bağımlı olduğu için kovaryans daima negatiftir ve bu formülle hesaplanır.
3
Verilen değerleri formülde yerine koyarak hesaplamayı yapın.
Cov(X1,X2)=50020040=10040=4Cov(X_1, X_2) = -50 \cdot 0{}20 \cdot 0{}40 = -10 \cdot 0{}40 = -4
Matematiksel çarpım işlemi sonucunda değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren değer elde edilir.

Key Concept

Multinomiyal dağılımda rastgele değişkenler arasındaki kovaryans daima negatiftir ve Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j formülü ile bulunur.
Estimated Time:45s
Question 11Question

Bir kamu hastanesinin acil servisine başvuran hastalar; tıbbi öncelik durumlarına göre "Kırmızı Alan" (X1X_1), "Sarı Alan" (X2X_2) ve "Yeşil Alan" (X3X_3) olmak üzere üç kategoriye ayrılmaktadır. Bir hastanın bu kategorilere atanma olasılıkları sırasıyla p1=0,20p_1 = 0,20, p2=0,50p_2 = 0,50 ve p3=0,30p_3 = 0,30 olarak belirlenmiştir. Rastgele seçilen 2020 hastadan oluşan bir grupta, Kırmızı Alan (X1X_1) ve Sarı Alan (X2X_2) kategorilerine giren hasta sayıları arasındaki kovaryans değeri (Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 2-2

Answer

Kırmızı Alan ve Sarı Alan kategorileri arasındaki kovaryans değeri 2-2 olarak hesaplanır.
Multinomiyal dağılımda, farklı iki kategori olan X1X_1 ve X2X_2 arasındaki kovaryans Cov(X1,X2)=np1p2Cov(X_1, X_2) = -n \cdot p_1 \cdot p_2 formülü ile bulunur. Soruda verilen n=20n=20, p1=0,20p_1=0,20 ve p2=0,50p_2=0,50 değerleri formülde yerine yazıldığında 20×0,20×0,50=2-20 \times 0,20 \times 0,50 = -2 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Dağılım parametrelerini belirleyin.
n=20n = 20, p1=0,20p_1 = 0,20, p2=0,50p_2 = 0,50
Multinomiyal dağılımda kovaryans hesabı için toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin olasılıkları gereklidir.
2
Multinomiyal dağılım için kovaryans formülünü uygulayın.
Cov(X1,X2)=n×p1×p2Cov(X_1, X_2) = -n \times p_1 \times p_2
Multinomiyal dağılımda iji \neq j için XiX_i ve XjX_j arasındaki ilişki her zaman negatiftir çünkü bir kategorideki artış diğerleri için kalan kontenjanı azaltır.
3
Sayısal değerleri formülde yerine koyarak sonucu hesaplayın.
Cov(X1,X2)=20×0,20×0,50=20×0,10=2Cov(X_1, X_2) = -20 \times 0,20 \times 0,50 = -20 \times 0,10 = -2
Verilen parametrelerle yapılan çarpma işlemi sonucunda aranan kovaryans değerine ulaşılır.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans

Hints

1
Multinomiyal dağılımda farklı kategoriler arasındaki ilişkinin (kovaryansın) yönünü hatırlayın.
2
Kovaryans hesabı için Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j formülünü kullanın.

Practice More

Aynı verilerle Yeşil Alan (X3X_3) kategorisinin varyansını hesaplayarak dağılımın marjinal özelliklerini pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 12Question

Bir kamu kurumuna gelen evraklar; 'Resmi Yazı' (X1X_1), 'Dilekçe' (X2X_2) ve 'Rapor' (X3X_3) olmak üzere üç kategoriye ayrılmaktadır. Bu evrak türlerinin gelme olasılıkları aşağıda verilmiştir:

Evrak TürüDeğişkenOlasılık (pip_i)
Resmi YazıX1X_10,50,5
DilekçeX2X_20,30,3
RaporX3X_30,20,2

Kuruma gelen toplam n=10n = 10 evrakın multinomiyal dağılım gösterdiği varsayıldığında, Resmi Yazı sayısı ile Dilekçe sayısı arasındaki kovaryans değeri Cov(X1,X2)Cov(X_1, X_2) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,5-1,5

Answer

Resmi Yazı (X1X_1) ve Dilekçe (X2X_2) sayıları arasındaki kovaryans 1,5-1,5 olarak hesaplanır.
Multinomiyal dağılımda XiX_i ve XjX_j (iji \neq j) değişkenleri arasındaki kovaryans Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j şeklinde tanımlanır. Soruda verilen değerlere göre 10×0,5×0,3-10 \times 0,5 \times 0,3 işlemi sonucunda 1,5-1,5 elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Parametreleri belirleyin.
n=10,p1=0,5,p2=0,3n = 10, p_1 = 0,5, p_2 = 0,3
Multinomiyal dağılımda toplam deneme sayısı ve ilgili kategorilerin başarı olasılıkları gereklidir.
2
Multinomiyal dağılım için kovaryans formülünü uygulayın.
Cov(X1,X2)=n×p1×p2Cov(X_1, X_2) = -n \times p_1 \times p_2
Multinomiyal dağılımda farklı sınıflar arasındaki ilişki her zaman negatiftir çünkü birinin artması diğerlerinin (toplam n sabit olduğu için) azalma eğiliminde olmasına neden olur.
3
Sayısal değerleri formülde yerine koyarak hesaplamayı tamamlayın.
Cov(X1,X2)=10×0,5×0,3=1,5Cov(X_1, X_2) = -10 \times 0,5 \times 0,3 = -1,5
Doğru çarpım sonucu istenen kovaryans değerini verir.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Kovaryans
Estimated Time:45s
Question 13Question

Bir İl Göç İdaresi Müdürlüğü'ne yapılan ikamet izni başvurularının sonuçları dört farklı kategoride sınıflandırılmaktadır:

- Onaylananlar (O1O_1), %40 oranında,
- Eksik Evrak / Bekleyenler (O2O_2), %30 oranında,
- Reddedilenler (O3O_3), %20 oranında,
- İptal Edilenler (O4O_4), %10 oranında.

Rastgele seçilen n=200n=200 başvuru inceleniyor ve bu kategorilere düşen başvuru sayıları sırasıyla X1,X2,X3,X4X_1, X_2, X_3, X_4 rastgele değişkenleri ile gösteriliyor.

İdare, süreç analizi için iki yeni performans değişkeni tanımlamıştır:
Y=X1X2Y = X_1 - X_2 (Onaylananlar ile Bekleyenler arasındaki fark)
Z=X2+X3Z = X_2 + X_3 (Bekleyenler ve Reddedilenlerin toplamı)

Buna göre, YY ve ZZ değişkenleri arasındaki kovaryans, Cov(Y,Z)Cov(Y, Z) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: -70

Answer

Doğru cevap -70'tir.
Multinomiyal dağılımda Var(Xi)=npi(1pi)Var(X_i) = n p_i (1-p_i) ve Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j temel özelliklerdir. Öğrencinin Cov(X1X2,X2+X3)Cov(X_1 - X_2, X_2 + X_3) ifadesini kovaryansın bilineerlik özelliği ile Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Var(X2)Cov(X2,X3)Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) - Var(X_2) - Cov(X_2, X_3) şeklinde doğru açması gerekmektedir. Değerler yerine konduğunda: (24)+(16)42(12)=70(-24) + (-16) - 42 - (-12) = -70 işlemine ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Dağılımın türünü ve parametrelerini belirle.
Bu durum, n=200n=200 ve olasılıkları sırasıyla p1=0.4,p2=0.3,p3=0.2,p4=0.1p_1=0.4, p_2=0.3, p_3=0.2, p_4=0.1 olan bir Multinomiyal dağılımdır.
Her bir deneme (başvuru) dört ayrık ve bağımlı sonuçtan birine sahiptir.
2
Multinomiyal dağılım için varyans ve kovaryans formüllerini yaz.
Marjinal varyans Var(Xi)=npi(1pi)Var(X_i) = n p_i (1-p_i) ve iki farklı kategori arasındaki kovaryans Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j şeklindedir.
Multinomiyal dağılımda toplam deneme sayısı sabit olduğu için kategoriler arasında negatif bir bağımlılık vardır.
3
İstenen Cov(Y,Z)Cov(Y, Z) ifadesini doğrusal özellikler kullanarak aç.
Cov(X1X2,X2+X3)=Cov(X1,X2)+Cov(X1,X3)Cov(X2,X2)Cov(X2,X3)Cov(X_1 - X_2, X_2 + X_3) = Cov(X_1, X_2) + Cov(X_1, X_3) - Cov(X_2, X_2) - Cov(X_2, X_3) elde edilir.
Kovaryansın bilineerlik (iki doğrusallık) özelliği, Cov(aX+bY,cW+dZ)Cov(aX+bY, cW+dZ) şeklindeki ifadelerin dağıtılmasına izin verir. Not: Cov(X2,X2)=Var(X2)Cov(X_2, X_2) = Var(X_2)'dir.
4
Açılımdaki her bir terimi formülleri kullanarak hesapla.
Cov(X1,X2)=200(0.4)(0.3)=24Cov(X_1, X_2) = -200(0.4)(0.3) = -24
Cov(X1,X3)=200(0.4)(0.2)=16Cov(X_1, X_3) = -200(0.4)(0.2) = -16
Var(X2)=200(0.3)(10.3)=200(0.3)(0.7)=42Var(X_2) = 200(0.3)(1-0.3) = 200(0.3)(0.7) = 42
Cov(X2,X3)=200(0.3)(0.2)=12Cov(X_2, X_3) = -200(0.3)(0.2) = -12
Adım 2'de belirlenen formüllere Adım 1'deki parametreler yerleştirilmiştir.
5
Bulunan değerleri Adım 3'teki açılımda yerine koy ve sonucu hesapla.
Cov(Y,Z)=(24)+(16)42(12)=4042+12=70Cov(Y, Z) = (-24) + (-16) - 42 - (-12) = -40 - 42 + 12 = -70 bulunur.
Bütün bileşenlerin cebirsel olarak doğru işaretlerle toplanması gereklidir.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Beklenen Değer, Varyans ve Kovaryans
Question 14Question

Bir tarım müdürlüğü tarafından bölgedeki tarım arazilerinin yıllık verimlilik denetimleri yapılmaktadır. Geçmiş verilere göre, incelenen her bir arazinin verimlilik durumu dört farklı kategoride sınıflandırılmaktadır:

- Yüksek Verimli (X1X_1): %40 olasılık
- Orta Verimli (X2X_2): %30 olasılık
- Düşük Verimli (X3X_3): %20 olasılık
- Verimsiz (X4X_4): %10 olasılık

Rastgele ve birbirinden bağımsız olarak 200 tarım arazisi incelenmiştir. Tüm arazilerin verimlilik durumlarının toplamı tam olarak 200'e eşittir.

Buna göre, orta verimli arazi sayısı ile düşük verimli arazi sayısı arasındaki kovaryans Cov(X2,X3)Cov(X_2, X_3) ve yüksek verimli arazi sayısının varyansı Var(X1)Var(X_1) değerleri sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 12-12 ve 4848

Answer

Orta ve düşük verimli araziler arasındaki kovaryans -12, yüksek verimli arazilerin varyansı ise 48'dir.
Verilen problemde sabit n=200n=200 deneme ve 4 farklı sonuç (kategori) bulunmaktadır, bu da durumun Multinomiyal Dağılım olduğunu gösterir. Multinomiyal dağılımda herhangi iki XiX_i ve XjX_j değişkeni arasındaki kovaryans Cov(Xi,Xj)=npipjCov(X_i, X_j) = -n p_i p_j formülü ile hesaplanır. Buna göre Cov(X2,X3)=200cdot0,30cdot0,20=12Cov(X_2, X_3) = -200 cdot 0,30 cdot 0,20 = -12 bulunur. Herhangi bir XiX_i değişkeninin marjinal varyansı ise Var(Xi)=npi(1pi)Var(X_i) = n p_i (1-p_i) formülü ile hesaplanır. X1X_1'in varyansı Var(X1)=200cdot0,40cdot0,60=48Var(X_1) = 200 cdot 0,40 cdot 0,60 = 48 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Dağılım parametrelerini ve incelenen değişkenleri belirleyin.
n=200n = 200, p1=0,40p_1 = 0,40, p2=0,30p_2 = 0,30, p3=0,20p_3 = 0,20, p4=0,10p_4 = 0,10. Toplam olasılık 1'dir ve durum multinomiyal dağılıma uymaktadır.
Değişkenlerin sayımları toplamı sabit bir nn değerine eşit olduğu için çok değişkenli olasılık yapısının multinomiyal olduğunu doğrulamak gereklidir.
2
Orta verimli (X2X_2) ve düşük verimli (X3X_3) araziler arasındaki kovaryansı hesaplayın.
Cov(X2,X3)=ncdotp2cdotp3=200cdot0,30cdot0,20=200cdot0,06=12Cov(X_2, X_3) = -n cdot p_2 cdot p_3 = -200 cdot 0,30 cdot 0,20 = -200 cdot 0,06 = -12.
Multinomiyal dağılımda, toplam gözlem sayısı sabit olduğundan herhangi bir kategorideki artış diğerlerinde azalışa neden olur. Bu nedenle iki farklı kategori arasındaki kovaryans daima negatiftir ve npipj-n p_i p_j formülü ile bulunur.
3
Yüksek verimli arazilerin (X1X_1) varyansını hesaplayın.
Var(X1)=ncdotp1cdot(1p1)=200cdot0,40cdot(10,40)=200cdot0,40cdot0,60=200cdot0,24=48Var(X_1) = n cdot p_1 cdot (1 - p_1) = 200 cdot 0,40 cdot (1 - 0,40) = 200 cdot 0,40 cdot 0,60 = 200 cdot 0,24 = 48.
Multinomiyal dağılımda herhangi bir tekil kategorinin marjinal dağılımı Binom dağılımıdır. Bu nedenle varyans hesabı Binom varyans formülü olan np(1p)np(1-p) ile yapılır.

Key Concept

Multinomiyal Dağılımda Varyans ve Kovaryans
Multinomiyal Dağılım Practice Questions — KPSS İstatistik | Examkin