Stokastik Süreçler

147 questions

Question 61Question

Bir kamu kurumunda personelin mesleki gelişimi için düzenlenen bir eğitim programında, eğitim alan her bir personelin bir sonraki dönemde gönüllü olarak eğiteceği yeni personel sayısı ZZ rastgele değişkeni ile gösterilmektedir. ZZ değişkeninin olasılık fonksiyonu aşağıda verilmiştir:

zzP(Z=z)P(Z=z)
000,40,4
110,30,3
220,30,3

Başlangıçta bu eğitimi almış bir kişi (X0=1X_0=1) olduğu ve dallanma sürecinin bağımsız olduğu varsayıldığında, 2. nesildeki (2. dönemdeki) beklenen personel sayısı (E[X2]E[X_2]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,810,81

Answer

Başlangıçta bir kişi ile başlayan bu dallanma sürecinde 2. nesil için beklenen personel sayısı 0,810,81 olarak hesaplanır.
Dallanma süreçlerinde her nesil bir öncekinden bağımsız ve aynı dağılımla türediği için beklenen değer μn\mu^n formülüyle bulunur. Bu soruda μ=0,9\mu = 0,9 olduğundan, ikinci nesil için 0,92=0,810,9^2 = 0,81 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Eğitici başına düşen ortalama yeni personel sayısı (μ\mu) hesaplanır.
μ=E[Z]=(0×0,4)+(1×0,3)+(2×0,3)=0+0,3+0,6=0,9\mu = E[Z] = (0 \times 0,4) + (1 \times 0,3) + (2 \times 0,3) = 0 + 0,3 + 0,6 = 0,9
Dallanma süreçlerinde temel büyüme oranı, her bir birimin ürettiği ortalama nesil sayısına bağlıdır.
2
nn. nesildeki beklenen değer formülü (E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n) uygulanır.
E[X2]=μ2E[X_2] = \mu^2
Galton-Watson dallanma süreçlerinde X0=1X_0=1 ise nn. neslin beklenen değeri, tek bir birimin beklenen değerinin nn. kuvvetine eşittir.
3
n=2n=2 için sayısal hesaplama yapılır.
E[X2]=(0,9)2=0,81E[X_2] = (0,9)^2 = 0,81
0,9×0,90,9 \times 0,9 işleminin sonucudur.

Key Concept

Dallanma süreçlerinde beklenen değerin nesiller boyunca üssel değişimi (E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n)
Question 62Question

Bir nesne, sayı doğrusu üzerinde başlangıçta 00 noktasında bulunmaktadır. Bu nesne her bir adımda, birbirinden bağımsız olarak p=25p = \frac{2}{5} olasılıkla sağa (+1+1 birim) ve q=35q = \frac{3}{5} olasılıkla sola (1-1 birim) hareket etmektedir. Buna göre, bu nesnenin 33 adım sonunda 11 noktasında bulunma olasılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 36125\frac{36}{125}

Answer

Nesnenin 3 adım sonunda 1 noktasında bulunma olasılığı 36125\frac{36}{125}'tir.
Nesnenin 3 adımda 1 noktasına ulaşabilmesi için 2 kez sağa (+1) ve 1 kez sola (-1) gitmesi gerekir (21=12-1=1). Bu adımların diziliş sayısı (32)=3\binom{3}{2} = 3 olduğundan, toplam olasılık 3×(25)2×(35)=361253 \times (\frac{2}{5})^2 \times (\frac{3}{5}) = \frac{36}{125} olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Gerekli sağa ve sola adım sayılarını belirleyin.
2 sağ (+1+1) ve 1 sol (1-1) adım.
3 adım sonunda toplam yer değiştirmenin 11 olması için: k(1)+(3k)(1)=12k3=1k=2k(1) + (3-k)(-1) = 1 \Rightarrow 2k - 3 = 1 \Rightarrow k=2 olmalıdır.
2
Olasılığı hesaplamak için binom formülünü uygulayın.
P(S3=1)=(32)p2q1=3×(25)2×(35)1P(S_3 = 1) = \binom{3}{2} p^2 q^1 = 3 \times (\frac{2}{5})^2 \times (\frac{3}{5})^1
Adımlar bağımsız olduğu için 2 sağ ve 1 sol adımın farklı sıralanışları (32)\binom{3}{2} kadardır.
3
Matematiksel işlemi sonuçlandırın.
3×425×35=361253 \times \frac{4}{25} \times \frac{3}{5} = \frac{36}{125}
Kesirli ifadelerin çarpımı sonucunda toplam olasılığa ulaşılır.

Key Concept

Basit Rassal Yürüyüşte Belirli Bir Adım Sonunda Konum Olasılığı
Question 63Question

Bir üretim tesisindeki kritik bir makinenin günlük çalışma durumu "Faal" (1) ve "Arızalı" (2) olmak üzere iki durumlu bir Markov zinciri ile modellenmektedir. Bu sürece ait tek adımlı geçiş olasılıkları matrisi PP aşağıda verilmiştir:

P=[0,78k0,350,65]P = \begin{bmatrix} 0,78 & k \\ 0,35 & 0,65 \end{bmatrix}

Buna göre, geçiş matrisinin temel özellikleri dikkate alındığında kk parametresinin değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0,22

Answer

Geçiş matrisinin satır toplamı kuralına göre kk değeri 0,22 olmalıdır.
Markov zincirlerinde geçiş olasılıkları matrisi (P) her bir satırı bir olasılık dağılımı temsil eder. Bu nedenle her satırdaki elemanların toplamı mutlaka 1 olmalıdır. Birinci satırda verilen 0,780,78 ve kk değerlerinin toplamı 1 olması gerektiğinden, k=10,78=0,22k = 1 - 0,78 = 0,22 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Markov zinciri geçiş matrisinin temel özelliğini hatırla.
Stokastik bir matris olan geçiş matrisinde, her bir satırın elemanları toplamı 1'e eşit olmalıdır (sumjpij=1\\sum_{j} p_{ij} = 1).
Olasılıkların tamlığı gereği, bir durumdan çıkıldığında gidilebilecek tüm olası durumların toplam olasılığı 1 olmalıdır.
2
Bilinmeyen parametrenin bulunduğu satır için denklem kur.
0,78+k=10,78 + k = 1
Matrisin birinci satırı, birinci durumdan çıkış olasılıklarını temsil eder.
3
Denklemi kk için çöz.
k=10,78=0,22k = 1 - 0,78 = 0,22
Çıkarma işlemi yapılarak bilinmeyen geçiş olasılığı bulunur.

Key Concept

Stokastik Matrislerin Satır Toplamı Özelliği
Estimated Time:45s
Question 64Question

Olasılık teorisinde rastgele olayların zaman içindeki değişimini modellemek için kullanılan stokastik süreçlerin temel bileşenleri, sınıflandırılması ve örneklem fonksiyonu kavramı ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Bir {X(t),tT}\{X(t), t \in T\} stokastik sürecinde, sabit bir ωΩ\omega \in \Omega çıktısı için elde edilen tX(t,ω)t \mapsto X(t, \omega) fonksiyonuna örneklem yolu (sample path) veya örneklem fonksiyonu denir.

Answer

Stokastik süreçte sabit bir çıktı (deney sonucu) için elde edilen zaman fonksiyonuna örneklem yolu veya örneklem fonksiyonu denir.
Stokastik bir süreçte, deneyin her bir ω\omega çıktısı (örnekleme noktası) için zamanın bir fonksiyonu olan x(t)=X(t,ω)x(t) = X(t, \omega) ifadesine örneklem yolu (sample path) veya örneklem fonksiyonu (sample function) denir. Bu, sürecin gerçek hayattaki tek bir 'gerçekleşmesini' temsil eder.

Step-by-Step Solution

1
Stokastik sürecin tanımını analiz et.
Stokastik süreç {X(t,ω),tT,ωΩ}\{X(t, \omega), t \in T, \omega \in \Omega\}, hem zamanın (tt) hem de rastgeleliğin (ω\omega) bir fonksiyonudur.
Sürecin temel yapısını anlamak için bileşenleri ayrıştırmak gerekir.
2
Örneklem yolu kavramını değerlendir.
Belirli bir ω\omega sonucu için sürecin zaman içindeki seyri (grafiği) elde edilir.
Bu grafiksel temsil matematiksel olarak 'örneklem fonksiyonu' olarak tanımlanır.
3
Durum uzayı (SS) ve Zaman kümesi (TT) ayrımını kontrol et.
TT zamanı (ne zaman?), SS ise değerleri (ne kadar?) temsil eder.
Sınıflandırma hatalarını ayıklamak için bu fark kritiktir.

Key Concept

Stokastik Süreç Bileşenleri ve Sınıflandırma

Hints

1
Stokastik süreçleri 'zaman' (TT) ve 'durum' (SS) özelliklerine göre ikişerli (kesikli/sürekli) kategorize ettiğimizi hatırlayın.
2
Bir sürecin bir kez gerçekleşmesi sonucunda ortaya çıkan çizgiye ne dendiğini düşünün.

Practice More

Poisson sürecinin sürekli zamanlı ancak kesikli durumlu bir süreç olduğunu inceleyerek kavramları pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 65Question

Bir belediyenin toplu taşıma araçlarında kullanılan elektronik bilet okuma cihazlarının kritik bir bileşeni, arızalandığı anda bekletilmeksizin yenisiyle değiştirilmektedir. Bu bileşenlerin arızasız kullanım süreleri (ömürleri) birbirinden bağımsız ve özdeş dağılımlı olup ortalama çalışma süresi 44 aydır. Temel Yenileme Teoremi'ne (Elementary Renewal Theorem) göre, uzun dönemde bu cihazlar için yıllık beklenen (ortalama) yenileme sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 3

Answer

Uzun dönemde yıllık beklenen yenileme sayısı 3'tür.
Temel Yenileme Teoremi'ne göre, uzun dönemde birim zamandaki beklenen yenileme sayısı, yenileme sürelerinin ortalamasının tersine (1/μ1/\mu) eşittir. Ortalama ömür 44 ay olduğuna göre, aylık beklenen yenileme sayısı 1/4=0,251/4 = 0,25 olur. Bir yıl 1212 ay sürdüğü için, yıllık beklenen yenileme sayısı 12×0,25=312 \times 0,25 = 3 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Bileşenin ortalama ömrünü (μ\mu) belirle.
μ=4\mu = 4 ay
Yenileme hızı hesaplaması için beklenen ömür süresi gereklidir.
2
Temel Yenileme Teoremi'ni kullanarak birim zamandaki (aylık) yenileme hızını hesapla.
Hız = 1/μ=1/4=0,251/\mu = 1/4 = 0,25 yenileme/ay
Teoreme göre uzun dönemde birim zamandaki beklenen yenileme sayısı 1/μ1/\mu değerine yakınsar.
3
Aylık hızı yıllık periyoda (1212 ay) uyarla.
12×0,25=312 \times 0,25 = 3 yenileme/yıl
Soruda yıllık bazda beklenen toplam yenileme sayısı sorulmaktadır.

Key Concept

Temel Yenileme Teoremi (Elementary Renewal Theorem)
Estimated Time:45s
Question 66Question

Bir belediyeye ait su arıtma tesisindeki ana su pompasının çalışma durumu, S={0,1}S = \{0, 1\} durum uzayına sahip sürekli zamanlı bir Markov süreci olarak modellenmiştir. Burada 00 durumu pompanın 'aktif' olduğunu, 11 durumu ise 'arızalı' olduğunu temsil etmektedir. Bu sürece ait sonsuz küçük üreteç matrisi QQ aşağıda verilmiştir:

Q=(2233)Q = \begin{pmatrix} -2 & 2 \\ 3 & -3 \end{pmatrix}

Buna göre, bu su pompasının uzun dönemde (kararlı halde) aktif olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 3/53/5

Answer

Su pompasının uzun dönemde aktif olma olasılığı 3/53/5 olarak bulunur.
Verilen sonsuz küçük üreteç matrisi QQ üzerinden kurulan 2π0+3π1=0-2\pi_0 + 3\pi_1 = 0 denge denklemi ve π0+π1=1\pi_0 + \pi_1 = 1 normalizasyon koşulu birlikte çözüldüğünde, aktif durumu temsil eden 00 durumuna ait kararlı hal olasılığı 3/53/5 olarak hesaplanmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Kararlı hal olasılıkları için πQ=0\pi Q = 0 matris denklemini yazınız.
[2π0+3π1=0][-2\pi_0 + 3\pi_1 = 0] ve [2π03π1=0][2\pi_0 - 3\pi_1 = 0] denklemleri elde edilir.
Sürekli zamanlı Markov süreçlerinde kararlı hal dağılımı, üreteç matrisi ile olasılık vektörünün çarpımının sıfır vektörüne eşit olmasıyla bulunur.
2
Elde edilen denklemi sadeleştirerek değişkenler arasındaki ilişkiyi kurunuz.
2π0=3π1π1=23π02\pi_0 = 3\pi_1 \Rightarrow \pi_1 = \frac{2}{3}\pi_0
Değişkenlerden birini diğeri cinsinden ifade etmek çözüm sürecini kolaylaştırır.
3
Olasılıkların toplamının 1 olması gerektiği kuralını uygulayınız.
π0+π1=1π0+23π0=153π0=1\pi_0 + \pi_1 = 1 \Rightarrow \pi_0 + \frac{2}{3}\pi_0 = 1 \Rightarrow \frac{5}{3}\pi_0 = 1
Tüm durum olasılıklarının toplamı her zaman 1'e eşit olmalıdır (normalizasyon koşulu).
4
π0\pi_0 değerini yalnız bırakarak sonucu bulunuz.
π0=3/5\pi_0 = 3/5
Soruda istenen 'aktif' durumu (0 durumu) olasılığı bu değerdir.

Key Concept

Sürekli Zamanlı Markov Zincirlerinde Kararlı Hal (Stationary Distribution) Analizi

Practice More

3 durumlu (0, 1, 2) bir doğum-ölüm süreci için üreteç matrisi oluşturup kararlı hal olasılıklarını hesaplayarak konuyu pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:1m 0s
Question 67Question

Standart bir Wiener süreci (Kahverengi hareket) {W(t),t0}\{W(t), t \geq 0\} olarak tanımlanmıştır. Buna göre, bu sürece ait W(15)W(6)W(15) - W(6) artışının (increment) olasılık dağılımı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: N(0,9)N(0, 9)

Answer

Standart Wiener sürecinde artışların dağılımı N(0,156)=N(0,9)N(0, 15-6) = N(0, 9) şeklindedir.
Standart bir Wiener süreci (Kahverengi hareket) {W(t),t0}\{W(t), t \geq 0\} için W(0)=0W(0)=0 olup, herhangi 0s<t0 \leq s < t aralığındaki artışlar W(t)W(s)N(0,ts)W(t) - W(s) \sim N(0, t-s) özelliğini sağlar. Soruda verilen t=15t=15 ve s=6s=6 değerleri için varyans 156=915-6=9 olur. Dolayısıyla artışın dağılımı ortalaması 0 ve varyansı 9 olan normal dağılımdır.

Step-by-Step Solution

1
Wiener sürecinin durağan artışlar özelliğini tanımla.
W(t)W(s)N(0,ts)W(t) - W(s) \sim N(0, t-s) olduğu belirlendi.
Standart Wiener sürecinin (Kahverengi hareket) temel tanımı, artışların normal dağıldığını ve varyansının geçen süreye eşit olduğunu belirtir.
2
Verilen zaman noktaları arasındaki farkı hesapla.
t=15t = 15 ve s=6s = 6 için fark 156=915 - 6 = 9 olarak bulunur.
Dağılımın varyans parametresini belirlemek için zaman aralığının uzunluğu gereklidir.
3
Olasılık dağılımını ifade et.
W(15)W(6)N(0,9)W(15) - W(6) \sim N(0, 9) dağılımı elde edilir.
Ortalama her zaman 0, varyans ise hesaplanan zaman farkı olan 9'dur.

Key Concept

Wiener Süreci Durağan Normal Artışlar Özelliği
Question 68Question

Bir lojistik deposunda kullanılan insansız taşıma aracı, düz bir hat üzerinde belirlenen başlangıç noktasından (X0=0X_0 = 0) harekete geçmektedir. Bu araç, her bir zaman aralığında birbirinden bağımsız olarak p=0,7p = 0,7 olasılıkla bir birim ileri (+1+1) ve q=0,3q = 0,3 olasılıkla bir birim geri (1-1) gitmektedir. Buna göre, aracın 100100 adım sonundaki konumunun beklenen değeri (E[X100]E[X_{100}]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 4040

Answer

Aracın 100100 adım sonundaki konumunun beklenen değeri 4040 birimdir.
Rassal yürüyüş modelinde aracın nn adım sonundaki konumu Xn=i=1nZiX_n = \sum_{i=1}^{n} Z_i olarak ifade edilir. Burada ZiZ_i her adımda alınan değerdir. E[Zi]=p(1)+q(1)=0,70,3=0,4E[Z_i] = p \cdot (1) + q \cdot (-1) = 0,7 - 0,3 = 0,4 olarak hesaplanır. Beklenen değerin toplam özelliği gereği E[X100]=1000,4=40E[X_{100}] = 100 \cdot 0,4 = 40 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir adımdaki yer değiştirme miktarı için beklenen değeri hesaplayın.
E[X1]=(1×0,7)+(1×0,3)=0,70,3=0,4E[X_1] = (1 \times 0,7) + (-1 \times 0,3) = 0,7 - 0,3 = 0,4
Rassal yürüyüşte her adım bir bağımsız denemedir; ileri gidiş +1+1 ve geri gidiş 1-1 değerini alır.
2
Beklenen değerin doğrusallık özelliğini kullanarak 100100 adım sonundaki toplam yer değiştirmeyi bulun.
E[X100]=100×E[X1]=100×0,4=40E[X_{100}] = 100 \times E[X_1] = 100 \times 0,4 = 40
Bağımsız ve özdeş dağılımlı adımların toplamının beklenen değeri, adım sayısı ile tek bir adımın beklenen değerinin çarpımına eşittir.

Key Concept

Asimetrik rassal yürüyüşte beklenen konum (drift), adım sayısı ile her bir adımdaki net olasılık farkının (pqp-q) çarpımıdır.

Practice More

Aynı senaryoda aracın konumunun varyansını (Var[X100]Var[X_{100}]) hesaplayarak stokastik süreçlerdeki yayılımı inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 69Question

Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel Müdürlüğü pasaport biriminde başvuruların işlem süreçleri; 'İnceleme' (1), 'Kontrol' (2) ve 'Basıldı/Teslim Edildi' (3) olmak üzere üç farklı durumda takip edilmektedir. Bu sürece ait geçiş olasılıkları matrisi PP aşağıda verilmiştir:

P=[0,80,2000,60,4001]P = \begin{bmatrix} 0,8 & 0,2 & 0 \\ 0 & 0,6 & 0,4 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

Buna göre, 3 numaralı durumun ('Basıldı/Teslim Edildi') sınıflandırılması aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Yutucu durum

Answer

3 numaralı durum 'Yutucu durum' olarak sınıflandırılır.
Verilen geçiş matrisinde 3. satırda P33=1P_{33}=1 değeri yer almaktadır. Bu, sistem bir kez 3 numaralı duruma girdiğinde artık bu durumdan çıkamayacağı anlamına gelir. Markov zinciri tanımına göre, kendisinden çıkış olasılığı olmayan (veya kendisinde kalma olasılığı 1 olan) bu tür durumlar 'yutucu durum' olarak tanımlanır.

Step-by-Step Solution

1
Geçiş olasılıkları matrisindeki 3. satırı inceleyiniz.
P31=0P_{31}=0, P32=0P_{32}=0 ve P33=1P_{33}=1 olduğu görülür.
Bir durumun sınıfını belirlemek için o durumdan çıkış olasılıklarına bakılmalıdır.
2
P33=1P_{33}=1 değerinin anlamını yorumlayınız.
Sistem 3 numaralı duruma girdiğinde, bir sonraki adımda %100 olasılıkla yine 3 numaralı durumda kalacaktır.
Kendine dönüş olasılığı 1 olan ve diğer tüm durumlara geçiş olasılığı 0 olan durumlar tanımlanmalıdır.
3
Durumu teknik terimle adlandırınız.
Bu özelliklere sahip durumlar 'Yutucu (Absorbing)' durum olarak adlandırılır.
Markov zinciri teorisindeki temel tanım gereği sistemin hapsolduğu durum yutucudur.

Key Concept

Yutucu Durum (Absorbing State)
Question 70Question

Bir {X(t),tT}\{X(t), t \in T\} stokastik süreci, bir deneyin her bir ωΩ\omega \in \Omega sonucu için zamanın bir fonksiyonu olan x(t,ω)x(t, \omega) değerlerini üretir. Bu fonksiyona örneklem fonksiyonu (sample function) veya örneklem yolu denir. Zaman parametresi kümesi T={0,1,2,}T = \{0, 1, 2, \dots\} ve durum uzayı S=[0,)S = [0, \infty) olarak tanımlanan bir stokastik süreç, sınıflandırma bakımından aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Kesikli zamanlı, sürekli durumlu süreç

Answer

Verilen süreç kesikli zamanlı ve sürekli durumlu bir süreçtir.
Doğru cevap, zaman parametresi kümesinin tam sayılardan oluşması nedeniyle 'kesikli zamanlı' ve durum uzayının bir reel sayı aralığı olması nedeniyle 'sürekli durumlu' olduğunu belirten seçenektir.

Step-by-Step Solution

1
Zaman parametresi kümesini (TT) analiz et.
T={0,1,2,}T = \{0, 1, 2, \dots\} kümesi sayılabilir (kesikli) bir kümedir.
Zaman kümesi tam sayılardan veya bunların alt kümelerinden oluşuyorsa süreç kesikli zamanlıdır.
2
Durum uzayını (SS) analiz et.
S=[0,)S = [0, \infty) kümesi bir aralık belirttiği için sayılamaz (sürekli) bir kümedir.
Sürecin alabileceği değerler bir aralık içindeki tüm reel sayıları kapsıyorsa süreç sürekli durumludur.
3
Elde edilen özellikleri birleştir.
Kesikli zamanlı + Sürekli durumlu.
Stokastik süreçler TT ve SS kümelerinin yapılarına göre bu şekilde isimlendirilir.

Key Concept

Stokastik Süreçlerin Sınıflandırılması (TT ve SS Kümeleri)

Hints

1
Zaman parametresi kümesi TT, sürecin hangi anlarda gözlemlendiğini söyler. Liste şeklinde mi (0,1,2...0, 1, 2...) yoksa bir aralık şeklinde mi ([0,)[0, \infty)) olduğuna bakın.
2
Durum uzayı SS, sürecin alabileceği değerlerdir. Eğer reel sayıların bir aralığı ise süreklidir.

Practice More

Sürekli zamanlı ve kesikli durumlu bir süreç olan Poisson süreci ile bu örneği karşılaştırabilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 71Question

Bir belediyenin emlak vergisi tahsilat veznesine mükelleflerin varışları saatte ortalama 88 kişi olacak şekilde Poisson dağılımına uygundur. Veznedeki memurun bir mükellefin işlemini bitirme süresi ise üstel dağılıma uygun olup saatte ortalama 1010 kişidir. Kuyruk modelinin M/M/1M/M/1 yapısında olduğu varsayıldığında; bu sistemde (kuyrukta bekleyenler ve işlem görenler dahil) bulunan ortalama mükellef sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 4

Answer

Sistemde bulunan ortalama mükellef sayısı 4'tür.
Sistemdeki ortalama mükellef sayısı (LL), varış hızı ve hizmet hızı arasındaki ilişkiyi tanımlayan L=λ/(μλ)L = \lambda / (\mu - \lambda) formülü ile bulunur. Verilen değerlerle λ=8\lambda=8 ve μ=10\mu=10 olduğunda, 8/(108)=48/(10-8) = 4 sonucu elde edilir. Bu değer, hem bekleyenleri hem de veznede işlemi devam edenleri kapsayan toplam ortalamadır.

Step-by-Step Solution

1
Parametreleri belirleyin.
Varış oranı λ=8\lambda = 8, Hizmet oranı μ=10\mu = 10.
Soruda verilen saatlik ortalama değerler M/M/1M/M/1 modelinin temel parametreleridir.
2
Sistem kararlılığını kontrol edin.
ρ=λ/μ=8/10=0,8<1\rho = \lambda / \mu = 8 / 10 = 0,8 < 1.
Kuyruk modelinin dengede olması için varış oranının hizmet oranından küçük olması gerekir.
3
Sistemdeki ortalama birim sayısı (LL) formülünü uygulayın.
L=λμλ=8108=82=4L = \frac{\lambda}{\mu - \lambda} = \frac{8}{10 - 8} = \frac{8}{2} = 4.
M/M/1M/M/1 modelinde hem kuyruktaki hem de servisteki toplam birim sayısını bulmak için bu formül kullanılır.

Key Concept

M/M/1 Kuyruk Modeli - Sistem Uzunluğu (L)
Question 72Question

Bir semt polikliniğine muayene için gelen hastaların varışları, saatte ortalama λ=12\lambda = 12 hasta oranıyla bir Poisson süreci, {N(t),t0}\{N(t), t \geq 0\}, olarak modellenmektedir. Buna göre, polikliniğe gelen ardışık iki hasta arasında geçen sürenin beklenen değeri kaç dakikadır?

Show answer & explanation

Answer: 5

Answer

Ardışık iki hasta arasında geçen sürenin beklenen değeri 5 dakikadır.
Doğru yanıt olan 5 dakikaya, Poisson sürecindeki gelişler arası sürenin λ=12\lambda = 12 parametreli üstel dağılım gösterdiği ve beklenen değerin E[T]=1/λ=1/12E[T] = 1/\lambda = 1/12 saat olduğu bilgisiyle ulaşılır. 1/121/12 saat, 6060 ile çarpıldığında 55 dakikaya karşılık gelir.

Step-by-Step Solution

1
Poisson sürecinde gelişler arası zaman dağılımının belirlenmesi
Gelişler arası süre TU¨stel(λ)T \sim \text{Üstel}(\lambda) dağılımına sahiptir.
Poisson sürecinin temel özelliğine göre, olaylar arası geçen süreler λ\lambda parametreli üstel dağılım gösterir.
2
Beklenen değer formülünün uygulanması
E[T]=1λ=112E[T] = \frac{1}{\lambda} = \frac{1}{12} saat
Üstel dağılımın beklenen değeri oran parametresinin tersine (1/λ1/\lambda) eşittir.
3
Sonucun dakika cinsinden hesaplanması
112×60=5\frac{1}{12} \times 60 = 5 dakika
Soru sonucu dakika cinsinden istemektedir, bu nedenle saat birimi dakikaya çevrilmelidir.

Key Concept

Poisson sürecinde olaylar arasındaki süreler (inter-arrival times), sürecin oranı olan λ\lambda parametresiyle üstel dağılım gösterir ve bu sürelerin ortalaması 1/λ1/\lambda değerine eşittir.
Estimated Time:45s
Question 73Question

{Fn}n0\{\mathcal{F}_n\}_{n \geq 0} filtrasyonuna göre bir martingale (martingal) olduğu bilinen {Xn}n0\{X_n\}_{n \geq 0} stokastik süreci için n=4n=4 anındaki değer X4=15X_4 = 15 olarak gözlemlenmiştir. Buna göre, bu sürecin n=10n=10 adımındaki değerinin n=4n=4 adımına kadarki bilgilere göre koşullu beklenen değeri olan E[X10F4]E[X_{10} | \mathcal{F}_4] kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 15

Answer

Sürecin mevcut gözlemlenen değeri olan 15 cevabı doğrudur.
Martingal süreçlerin en temel özelliği 'adil oyun' (fair game) prensibidir. Matematiksel olarak, {Xn}\{X_n\} bir martingal ise her m>nm > n için E[XmFn]=XnE[X_m | \mathcal{F}_n] = X_n eşitliği sağlanır. Soruda X4=15X_4 = 15 olarak verildiğinden, bu bilgiyi içeren filtrasyon altında gelecekteki X10X_{10} değerinin beklentisi yine 15 olacaktır.

Step-by-Step Solution

1
Martingal özelliğini tanımlama
E[Xn+1Fn]=XnE[X_{n+1} | \mathcal{F}_n] = X_n
Martingal tanımı, sürecin bir sonraki adımdaki beklenen değerinin mevcut duruma eşit olmasını gerektirir.
2
Kule özelliğini (Tower Property) kullanarak beklentiyi ileriye taşıma
E[Xn+kFn]=XnE[X_{n+k} | \mathcal{F}_n] = X_n
Martingal mülkiyeti ardışık olarak uygulandığında, herhangi bir gelecek zaman adımı için beklenti mevcut değere sabitlenir.
3
Verilen değerleri yerine koyma
E[X10F4]=X4=15E[X_{10} | \mathcal{F}_4] = X_4 = 15
n=4n=4 ve k=6k=6 değerleri için süreç martingal olduğundan sonuç doğrudan gözlemlenen değere eşittir.

Key Concept

Martingal Beklenti Değişmezliği
Estimated Time:45s
Question 74Question

Bir kamu kurumunun bütçe dengeleme analizinde, birim maliyetlerdeki günlük değişimler basit bir rassal yürüyüş süreci olarak ele alınmaktadır. Başlangıçta dengede (X0=0X_0 = 0) kabul edilen bu süreçte, maliyetin her gün birbirinden bağımsız olarak p=0,60p = 0,60 olasılıkla 11 birim artacağı, q=0,40q = 0,40 olasılıkla ise 11 birim azalacağı öngörülmektedir. Buna göre, 55 gün sonunda maliyetin beklenen değeri kaç birimdir?

Show answer & explanation

Answer: 1

Answer

5 gün sonundaki maliyetin beklenen değeri 1 birimdir.
Basit bir rassal yürüyüşte nn adım sonundaki beklenen konum E[Xn]=n(pq)E[X_n] = n(p-q) formülü ile bulunur. Soruda verilen n=5,p=0,60n=5, p=0,60 ve q=0,40q=0,40 değerleri yerine konulduğunda 5×(0,600,40)=5×0,20=15 \times (0,60 - 0,40) = 5 \times 0,20 = 1 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir adımdaki (günlük) beklenen değişimi hesaplayın.
E[Yi]=(1×p)+(1×q)=(1×0,60)+(1×0,40)=0,20E[Y_i] = (1 \times p) + (-1 \times q) = (1 \times 0,60) + (-1 \times 0,40) = 0,20
Rassal yürüyüşün her bir adımı, artış ve azalış olasılıklarının ağırlıklı ortalaması olan bir beklenen değere sahiptir.
2
nn adım sonundaki toplam beklenen değeri hesaplamak için tek adımın beklenen değerini adım sayısı ile çarpın.
E[X5]=5×E[Yi]=5×0,20=1E[X_5] = 5 \times E[Y_i] = 5 \times 0,20 = 1
Beklenen değerin doğrusallığı özelliği gereği, bağımsız adımların toplamının beklenen değeri, adımların beklenen değerlerinin toplamına eşittir (E[Yi]=n×E[Yi]E[\sum Y_i] = n \times E[Y_i]).

Key Concept

Basit Rassal Yürüyüşte Beklenen Değer
Estimated Time:45s
Question 75Question

Bir kamu kurumundaki operasyonel verimlilik puanı, başlangıçta 00 olarak belirlenmiştir. Bu puan, her ay yapılan değerlendirmede birbirinden bağımsız olarak 0,70,7 olasılıkla +1+1 birim artmakta, 0,30,3 olasılıkla ise 1-1 birim azalmaktadır. Buna göre, 1010 ayın sonunda verimlilik puanının beklenen değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 4,0

Answer

Operasyonel verimlilik puanının 10 ay sonundaki beklenen değeri 4'tür.
Rassal yürüyüşte nn adım sonundaki konumun beklenen değeri E[Xn]=n(pq)E[X_n] = n(p - q) formülü ile hesaplanır. Burada n=10n=10, p=0,7p=0,7 ve q=0,3q=0,3 olduğundan sonuç 10×(0,70,3)=410 \times (0,7 - 0,3) = 4 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir adımdaki (aydaki) değişimin beklenen değerini hesaplayın.
E[Z]=(1×0,7)+(1×0,3)=0,4E[Z] = (1 \times 0,7) + (-1 \times 0,3) = 0,4
Rassal yürüyüşün her bir adımı bağımsız ve özdeş dağılıma sahip bir rastgele değişkendir.
2
1010 adım (ay) sonundaki toplam konumun beklenen değerini hesaplayın.
E[X10]=10×E[Z]=10×0,4=4E[X_{10}] = 10 \times E[Z] = 10 \times 0,4 = 4
Bağımsız rastgele değişkenlerin toplamının beklenen değeri, beklenen değerlerin toplamına eşittir (E[Xn]=n×E[Z]E[X_n] = n \times E[Z]).

Key Concept

Basit Asimetrik Rassal Yürüyüşün Beklenen Değeri
Question 76Question

Bir kamu kurumunun bilgi işlem merkezinde bulunan kesintisiz güç kaynaklarının (UPS) aküleri, işlevlerini yitirdikleri anda bekletilmeksizin yenileriyle değiştirilmektedir. Akülerin kullanım ömürleri, beklenen değeri μ=4\mu = 4 yıl olan, birbirlerinden bağımsız ve aynı dağılımlı rastgele değişkenlerdir. Buna göre, Temel Yenileme Teoremi uyarınca uzun vadede birim zaman başına beklenen yenileme sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,250,25

Answer

Uzun vadede birim zaman başına beklenen yenileme sayısı 0,250,25 olarak bulunur.
Temel Yenileme Teoremi'ne göre, yenileme fonksiyonu M(t)M(t)'nin zamana oranı, zaman sonsuza giderken ardışık yenilemeler arasındaki sürenin beklenen değerinin tersine (1/μ1/\mu) yakınsar. Soruda ortalama ömür 44 yıl olarak verildiğinden, yenileme hızı 1/4=0,251/4 = 0,25 olur.

Step-by-Step Solution

1
Verilen parametreleri belirleme
μ=E[X]=4\mu = E[X] = 4 yıl
Yenileme sürelerinin ortalaması formülde kullanılacak temel bileşendir.
2
Temel Yenileme Teoremi'ni uygulama
limtM(t)t=1μ\lim_{t \to \infty} \frac{M(t)}{t} = \frac{1}{\mu}
Uzun vadede birim zaman başına beklenen yenileme sayısını (yenileme hızını) bulmak için bu teorem kullanılır.
3
Sayısal hesaplamayı yapma
14=0,25\frac{1}{4} = 0,25
Ortalama sürenin tersi alınarak yenileme hızı hesaplanır.

Key Concept

Temel Yenileme Teoremi
Estimated Time:45s
Question 77Question

Bir üniversite kütüphanesinde kullanılan dijital arşivleme cihazının okuyucu kafası, arızalandığı anda vakit kaybetmeden yenisiyle değiştirilmektedir. Okuyucu kafasının kullanım ömrü (saat cinsinden), beklenen değeri μ=400\mu = 400 saat olan bir rastgele değişkendir. Temel Yenileme Teoremi'ne (Elementary Renewal Theorem) göre, uzun dönemde birim zamanda (11 saatte) gerçekleşmesi beklenen ortalama yenileme sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,00250,0025

Answer

Uzun dönemde bir saatte gerçekleşmesi beklenen ortalama yenileme sayısı 0,00250,0025 değeridir.
Temel Yenileme Teoremi'ne göre, bir yenileme sürecinde uzun dönemdeki ortalama yenileme hızı, ardışık yenilemeler arasındaki sürenin beklenen değerinin tersine (1/μ1/\mu) eşittir. Bu soruda μ=400\mu = 400 olarak verildiğinden, birim zamanda beklenen yenileme sayısı 1/400=0,00251/400 = 0,0025 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Gelişler arası sürenin (okuyucu kafasının ömrü) beklenen değerini belirleyin.
μ=400\mu = 400 saat
Soruda verilen temel parametre ortalama kullanım ömrüdür.
2
Temel Yenileme Teoremi'ni (Elementary Renewal Theorem) uygulayın.
limtM(t)t=1μ\lim_{t \to \infty} \frac{M(t)}{t} = \frac{1}{\mu}
Uzun dönemdeki ortalama yenileme hızı, ortalama ömrün çarpmaya göre tersine eşittir.
3
Hesaplamayı yapın.
1400=0,0025\frac{1}{400} = 0,0025
Birim zamanda beklenen yenileme sayısını bulmak için matematiksel bölme işlemi gerçekleştirilir.

Key Concept

Temel Yenileme Teoremi (Elementary Renewal Theorem)

Hints

1
Yenileme hızı ile yenilemeler arası geçen ortalama süre arasındaki ilişkiyi düşünün.
2
Temel Yenileme Teoremi, limtE[N(t)]t\lim_{t \to \infty} \frac{E[N(t)]}{t} ifadesinin neye eşit olduğunu söyler?

Practice More

Eğer gelişler arası süre Üstel dağılıma sahip olsaydı, bu süreç hangi özel stokastik sürece dönüşürdü?
Estimated Time:45s
Question 78Question

Bir kamu binasının merkezi iklimlendirme sisteminde kullanılan özel bir hava filtresi, her arızalandığında bekletilmeksizin yenisiyle değiştirilmektedir. Filtrelerin arızalanması arasında geçen sürelerin ortalaması 44 ay olan bağımsız ve özdeş dağılımlı rastgele değişkenler olduğu bilinmektedir. Buna göre, bu yenileme sürecinin uzun dönemdeki birim zamandaki (aylık) beklenen yenileme sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,25

Answer

Uzun dönemdeki aylık beklenen yenileme sayısı 0,25'tir.
Temel Yenileme Teoremi uyarınca, bir yenileme sürecinde uzun dönemdeki birim zamandaki beklenen yenileme sayısı (hızı), yenilemeler arası geçen sürelerin beklenen değerinin (ortalamasının) çarpmaya göre tersidir. Ortalama süre 4 ay olduğundan hız 1/4 = 0,25 olur.

Step-by-Step Solution

1
Yenilemeler arası geçen sürenin ortalamasını belirle.
μ=E[X]=4\mu = E[X] = 4 ay.
Soruda filtrelerin arızalanması arasında geçen sürenin ortalaması 4 ay olarak verilmiştir.
2
Temel Yenileme Teoremi'ni (Elementary Renewal Theorem) uygula.
limtM(t)t=1μ\lim_{t \to \infty} \frac{M(t)}{t} = \frac{1}{\mu}
Yenileme fonksiyonu M(t)M(t)'nin zaman içindeki hızı, birim zamanda beklenen yenileme sayısını verir.
3
Değeri yerine koyarak sonucu hesapla.
14=0,25\frac{1}{4} = 0,25
Bir bölü dört işlemi sonucunda aylık ortalama yenileme hızı elde edilir.

Key Concept

Temel Yenileme Teoremi (Elementary Renewal Theorem)

Hints

1
Yenilemeler arası geçen sürenin ortalaması μ\mu ise, uzun dönemli hız 1/μ1/\mu formülü ile bulunur.

Practice More

Yenileme fonksiyonu M(t)M(t)'nin tam formülünü bulmak için üstel dağılım varsayımı ile Poisson süreci bağlantısını inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 79Question

Bir {X(t),tT}\{X(t), t \in T\} stokastik sürecinde, TT parametre kümesi sürecin hangi zaman noktalarında gözlemlendiğini, SS durum uzayı ise sürecin alabileceği değerler kümesini ifade eder. Bir finansal analistin, her ayın son gününde bir şirketin hisse senedi fiyatını (TL cinsinden) kaydederek oluşturduğu stokastik sürecin sınıflandırılması aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Kesikli zamanlı, sürekli durumlu

Answer

Hisse senedi fiyatının her ayın sonunda kaydedilmesiyle oluşan süreç kesikli zamanlı ve sürekli durumlu bir stokastik süreçtir.
Doğru cevap, sürecin hem zaman indeksinin hem de durum uzayının yapısını doğru analiz eder. 'Her ayın son günü' gözlem yapılması zaman parametresi kümesinin T={1,2,3,}T = \{1, 2, 3, \dots\} şeklinde kesikli olduğunu; hisse senedi fiyatının ise herhangi bir ondalıklı reel değer alabilmesi durum uzayının sürekli olduğunu kanıtlar.

Step-by-Step Solution

1
Zaman parametresi kümesini (TT) analiz etmek
T={1,2,3,}T = \{1, 2, 3, \dots\}
"Her ayın son günü" ifadesi gözlemlerin zamanın belirli ve ayrık noktalarında yapıldığını gösterir.
2
Durum uzayını (SS) analiz etmek
S[0,)S \subset [0, \infty)
Hisse senedi fiyatı finansal bir değerdir ve kesikli tam sayılarla sınırlı kalmayıp herhangi bir pozitif reel değeri alabilir.
3
Bileşenleri birleştirerek sınıflandırmayı belirlemek
Kesikli Zamanlı - Sürekli Durumlu
TT kümesi kesikli, SS kümesi sürekli olduğu için süreç bu şekilde adlandırılır.

Key Concept

Stokastik Süreçlerin Zaman ve Durum Uzayına Göre Sınıflandırılması
Question 80Question

{Xn}n1\{X_n\}_{n \geq 1} bağımsız ve aynı dağılımlı (i.i.d.) rastgele değişkenler dizisi olsun. Her bir XiX_i değişkeninin beklenen değerinin E[Xi]=0E[X_i] = 0 olduğu bilinmektedir. S0=0S_0 = 0 başlangıç değeriyle kümülatif toplam süreci Sn=i=1nXiS_n = \sum_{i=1}^n X_i şeklinde tanımlanmıştır. Bu durumda, {Fn}n0\{\mathcal{F}_n\}_{n \geq 0} doğal filtrasyonuna göre E[Sn+1Fn]E[S_{n+1} \mid \mathcal{F}_n] koşullu beklenen değerinin eşiti aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: SnS_n

Answer

Sürecin mevcut adımı olan SnS_n değeri doğrudur.
Martingal süreçlerin temel tanımı, gelecekte beklenen değerin, geçmişteki tüm bilgiler verildiğinde şimdiki değere eşit olmasıdır. Bağımsız ve sıfır ortalamalı artışlara sahip kümülatif toplamlar (rassal yürüyüşler), bu tanımı tam olarak karşılayan en temel martingal örneğidir.

Step-by-Step Solution

1
Sürecin bir sonraki adımını mevcut adım ve yeni artış cinsinden yazın.
Sn+1=Sn+Xn+1S_{n+1} = S_n + X_{n+1}
Koşullu beklenen değeri hesaplamak için süreci parçalarına ayırmak gerekir.
2
Koşullu beklenen değer operatörünü ve doğrusallık özelliğini uygulayın.
E[Sn+1Fn]=E[Sn+Xn+1Fn]=E[SnFn]+E[Xn+1Fn]E[S_{n+1} \mid \mathcal{F}_n] = E[S_n + X_{n+1} \mid \mathcal{F}_n] = E[S_n \mid \mathcal{F}_n] + E[X_{n+1} \mid \mathcal{F}_n]
Beklenen değer operatörünün toplamsal özelliği koşullu beklenen değer için de geçerlidir.
3
SnS_n değerinin filtrasyona göre durumunu ve Xn+1X_{n+1}'in bağımsızlığını değerlendirin.
E[SnFn]=SnE[S_n \mid \mathcal{F}_n] = S_n ve E[Xn+1Fn]=E[Xn+1]=0E[X_{n+1} \mid \mathcal{F}_n] = E[X_{n+1}] = 0
SnS_n filtrasyon altında ölçülebilir (biliniyor) olduğu için dışarı çıkar; Xn+1X_{n+1} ise bağımsız olduğu için koşulsuz beklenen değerine eşit olur.
4
Sonuçları toplayarak nihai beklenen değeri bulun.
E[Sn+1Fn]=Sn+0=SnE[S_{n+1} \mid \mathcal{F}_n] = S_n + 0 = S_n
Bulunan iki bileşenin toplamı sürecin martingal özelliğini doğrular.

Key Concept

Martingal (Martingale) Özelliği
Estimated Time:45s
PreviousPage 4 / 8Next
Stokastik Süreçler Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 4 | Examkin