Dallanma Süreçleri

13 questions

Question 1Question

Bir hastalık modellemesinde, enfekte olan her bir bireyin belirli bir zaman diliminde bulaştırdığı yeni kişi sayısı bir Galton-Watson dallanma süreci ile modellenmektedir. Aşağıdaki tabloda her bir bireyin bir sonraki nesilde hastalığı bulaştırdığı kişi sayısına (YY) ait olasılık dağılımı verilmiştir:

YY (Bulaştırılan Kişi Sayısı)P(Y)P(Y) (Olasılık)
00,40,4
100
20,20,2
30,40,4

Salgın başlangıçta X0=2X_0 = 2 enfekte birey ile başlamıştır. XnX_n, nn. nesildeki (adımda) enfekte olan kişi sayısını göstermek üzere;

I. Bu salgının eninde sonunda tamamen sönümlenme (neslinin tükenme) olasılığı nedir?
II. İkinci nesilde beklenen enfekte kişi sayısı (E[X2]E[X_2]) kaçtır?

Yukarıdaki soruların cevapları sırasıyla aşağıdakilerden hangisinde doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 14\frac{1}{4} ve 5,125,12

Answer

Sönüm olasılığının 14\frac{1}{4} ve ikinci nesildeki beklenen enfekte kişi sayısının 5,125,12 olarak verildiği seçenektir.
Ortalama yavru sayısı μ=1,6\mu = 1,6 olduğundan süreç süperkritiktir ve eninde sonunda neslin tükenme ihtimali kesin (1) değildir. Tek bir bireyin sönüm olasılığı G(s)=s    0,4+0,2s2+0,4s3=sG(s) = s \implies 0,4 + 0,2s^2 + 0,4s^3 = s denkleminin çözümünden π=12\pi = \frac{1}{2} bulunur. Salgın 2 bağımsız bireyle başladığı için toplam sönümlenme olasılığı (12)2=14(\frac{1}{2})^2 = \frac{1}{4} olur. İkinci adımdaki beklenen sayı ise E[X2]=X0μ2=2(1,6)2=5,12E[X_2] = X_0 \cdot \mu^2 = 2 \cdot (1,6)^2 = 5,12'dir.

Step-by-Step Solution

1
Birinci nesil için beklenen bulaştırma sayısını (μ\mu) hesaplayın.
μ=E[Y]=00,4+10+20,2+30,4=0+0+0,4+1,2=1,6\mu = E[Y] = 0 \cdot 0,4 + 1 \cdot 0 + 2 \cdot 0,2 + 3 \cdot 0,4 = 0 + 0 + 0,4 + 1,2 = 1,6
Sürecin kritik, altkritik veya süperkritik olduğunu belirlemek ve ilerleyen nesillerin beklenen değerini bulmak için μ\mu değerine ihtiyaç vardır. μ=1,6>1\mu = 1,6 > 1 olduğundan süreç süperkritiktir.
2
İkinci nesilde beklenen enfekte kişi sayısını (E[X2]E[X_2]) hesaplayın.
E[Xn]=X0μn    E[X2]=2(1,6)2=22,56=5,12E[X_n] = X_0 \cdot \mu^n \implies E[X_2] = 2 \cdot (1,6)^2 = 2 \cdot 2,56 = 5,12
Dallanma süreçlerinde başlangıçtaki bağımsız X0X_0 adet bireyin her birinin kendi soy çizgisi vardır. Toplam beklenen değer X0X_0 ile nesil bazlı büyüme oranının (μn\mu^n) çarpımına eşittir.
3
Yavru dağılımı için olasılık üreten fonksiyonu (Probability Generating Function - PGF) oluşturun.
G(s)=y=03P(Y=y)sy=0,4s0+0s1+0,2s2+0,4s3=0,4+0,2s2+0,4s3G(s) = \sum_{y=0}^{3} P(Y=y)s^y = 0,4 \cdot s^0 + 0 \cdot s^1 + 0,2 \cdot s^2 + 0,4 \cdot s^3 = 0,4 + 0,2s^2 + 0,4s^3
Bir bireyin soyunun tamamen tükenme olasılığını (π\pi) bulabilmek için PGF denklemini kurmak gereklidir.
4
G(s)=sG(s) = s denkleminin [0,1)[0, 1) aralığındaki kökünü (π\pi) bularak tek bir bireyin sönüm olasılığını hesaplayın.
0,4s3+0,2s2s+0,4=00,4s^3 + 0,2s^2 - s + 0,4 = 0 (her tarafı 5 ile çarpalım)     2s3+s25s+2=0\implies 2s^3 + s^2 - 5s + 2 = 0. s=1s=1 bariz bir köktür. Polinom bölmesi (s1)(2s2+3s2)=0(s-1)(2s^2 + 3s - 2) = 0 sonucunu verir. Kökler: 1,0,5,21, 0,5, -2. En küçük negatif olmayan kök π=0,5\pi = 0,5 (yani 12\frac{1}{2}) olarak bulunur.
Teoriye göre μ>1\mu > 1 (süperkritik) olduğunda, sönüm olasılığı G(s)=sG(s)=s eşitliğini sağlayan [0,1)[0, 1) aralığındaki eşsiz çözümdür.
5
Tüm sürecin (salgının) tamamen sönümlenme olasılığını hesaplayın.
P(So¨nu¨m)=πX0=(0,5)2=0,25=14P(\text{Sönüm}) = \pi^{X_0} = (0,5)^2 = 0,25 = \frac{1}{4}
Sürecin tamamen yok olması için başlangıçtaki tüm bağımsız kolların (burada 2 adet) sönümlenmesi gerekir. Olaylar bağımsız olduğundan olasılıklar çarpılır.

Key Concept

Dallanma Süreçlerinde Sönüm Olasılığı ve Olasılık Üreten Fonksiyonlar

Alternative Method

Beklenen değer hesabı iteratif koşullu beklenen değer teoremi üzerinden de doğrulanabilir: E[X2]=E[E[X2X1]]=E[X1μ]=μE[X1]=μ(X0μ)=X0μ2E[X_2] = E[E[X_2|X_1]] = E[X_1 \cdot \mu] = \mu \cdot E[X_1] = \mu \cdot (X_0 \cdot \mu) = X_0 \cdot \mu^2.
Estimated Time:3m 0s
Question 2Question

Bir bilgisayar ağına sızan yeni bir zararlı yazılımın (virüsün) sistemdeki yayılımı, bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. Sisteme başlangıçta 11 adet virüs bulaşmıştır (X0=1X_0 = 1).

Her bir virüsün bir zaman birimi (nesil) sonunda sistemde bırakacağı kopyalarının (yavru virüs) sayısına ilişkin olasılık dağılımı aşağıdaki gibidir:

* P(X=0)=19P(X=0) = \frac{1}{9} (Hiç kopya bırakmadan silinmesi)
* P(X=1)=49P(X=1) = \frac{4}{9} (Sadece 11 kopya bırakması)
* P(X=2)=49P(X=2) = \frac{4}{9} (22 kopya bırakarak çoğalması)

Buna göre, bu zararlı yazılımın 2. nesildeki beklenen kopya sayısı (E[X2]E[X_2]) ile er ya da geç sistemden tamamen yok olma olasılığı (π\pi) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 169\frac{16}{9} ve 14\frac{1}{4}

Answer

169\frac{16}{9} ve 14\frac{1}{4} değerlerini içeren seçenektir.
Dallanma sürecinde ortalama yavru sayısı μ=43\mu = \frac{4}{3} olarak bulunur. n=2n=2 için beklenen birey sayısı μ2=(43)2=169\mu^2 = \left(\frac{4}{3}\right)^2 = \frac{16}{9} olmalıdır. Yok olma olasılığı π\pi, olasılık üreten fonksiyon G(s)=19+49s+49s2=sG(s) = \frac{1}{9} + \frac{4}{9}s + \frac{4}{9}s^2 = s denkleminin köklerinden en küçüğüdür. Bu denklemin kökleri s=1s=1 ve s=14s=\frac{1}{4} olarak bulunur. μ>1\mu > 1 olduğundan yok olma ihtimali 1'den küçüktür, bu nedenle π=14\pi = \frac{1}{4} doğru cevaptır.

Step-by-Step Solution

1
Bir virüsün üreteceği yavru sayısının beklenen değerini (μ\mu) hesaplayın.
μ=E[X]=0P(X=0)+1P(X=1)+2P(X=2)=019+149+249=129=43\mu = E[X] = 0 \cdot P(X=0) + 1 \cdot P(X=1) + 2 \cdot P(X=2) = 0 \cdot \frac{1}{9} + 1 \cdot \frac{4}{9} + 2 \cdot \frac{4}{9} = \frac{12}{9} = \frac{4}{3}
Dallanma süreçlerinde n. nesildeki beklenen sayıyı ve sürecin kritiklik durumunu belirlemek için ilk neslin beklenen değeri (\mu) bulunmalıdır.
2
2. nesildeki beklenen kopya sayısını (E[X2]E[X_2]) formülü kullanarak bulun.
E[X2]=μ2=(43)2=169E[X_2] = \mu^2 = \left(\frac{4}{3}\right)^2 = \frac{16}{9}
Galton-Watson süreçlerinde n. neslin beklenen değeri E[Xn]=X0μnE[X_n] = X_0 \cdot \mu^n formülü ile hesaplanır. Burada X0=1X_0 = 1 ve n=2n = 2'dir.
3
Yok olma olasılığını (π\pi) bulmak için olasılık üreten fonksiyonu (G(s)G(s)) oluşturup G(s)=sG(s) = s denklemini çözün.
G(s)=19+49s+49s2=s    4s2+4s+1=9s    4s25s+1=0G(s) = \frac{1}{9} + \frac{4}{9}s + \frac{4}{9}s^2 = s \implies 4s^2 + 4s + 1 = 9s \implies 4s^2 - 5s + 1 = 0
Sistemin er ya da geç yok olma olasılığı, olasılık üreten fonksiyonun s=G(s)s=G(s) denklemini sağlayan köklerinden biridir.
4
Elde edilen ikinci dereceden denklemin köklerini bulun ve uygun olanı seçin.
(4s1)(s1)=0    s=14(4s - 1)(s - 1) = 0 \implies s = \frac{1}{4} veya s=1s = 1. μ=43>1\mu = \frac{4}{3} > 1 olduğundan süreç süper kritiktir ve yok olma olasılığı π<1\pi < 1 olmalıdır. Bu nedenle π=14\pi = \frac{1}{4} olur.
Süper kritik (\mu > 1) süreçlerde yok olma olasılığı daima 1'den küçük olan en küçük pozitif köke eşittir.

Key Concept

Galton-Watson Dallanma Süreci ve Yok Olma Olasılığı
Question 3Question

Bir nükleer reaktördeki nötron çoğalması, bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. X0=1X_0 = 1 olmak üzere, bir nötronun bir mikrosaniye içinde parçalanarak yeni nötronlar üretme olasılıkları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Üretilen Nötron Sayısı (kk)00112233
Olasılık (pkp_k)1/61/61/31/31/31/31/61/6

Buna göre, bu nötron zincirleme reaksiyonunun nihai olarak sönümlenme (yok olma) olasılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 1332\frac{\sqrt{13}-3}{2}

Answer

Reaksiyonun nihai sönümlenme olasılığı (\sqrt{13}-3)/2 değeridir.
Sönümlenme olasılığı (\pi), yavru dağılımının olasılık çıkaran fonksiyonu (PGF) olan G(s)=16+13s+13s2+16s3G(s) = \frac{1}{6} + \frac{1}{3}s + \frac{1}{3}s^2 + \frac{1}{6}s^3 ile ss'in eşitlendiği G(s)=sG(s) = s denkleminin [0,1)[0, 1) aralığındaki köküdür. Denklemin düzenlenmesiyle elde edilen s3+2s24s+1=0s^3 + 2s^2 - 4s + 1 = 0 polinomu, bilinen s=1s=1 kökü yardımıyla (s1)(s2+3s1)=0(s-1)(s^2 + 3s - 1) = 0 şeklinde çarpanlarına ayrılır. İkinci dereceden çarpanın köklerinden olasılık tanım aralığına (0π<1)(0 \leq \pi < 1) uyan tek değer 1332\frac{\sqrt{13}-3}{2}'dir.

Step-by-Step Solution

1
Su¨recinbeklenendeg˘erini(μ)hesapla.Sürecin beklenen değerini (\mu) hesapla.
\mu = E[X] = 0(1/6) + 1(1/3) + 2(1/3) + 3(1/6) = 0 + 1/3 + 2/3 + 3/6 = 1.5
Sürecin altkritik, kritik veya süperkritik olduğunu belirlemek için ortalama yavru sayısına ihtiyaç vardır. \mu > 1 olduğu için süreç süperkritiktir ve sönümlenme olasılığı \pi < 1 olmalıdır.
2
Olasılık Çıkaran Fonksiyonu (PGF) olan G(s) denklemini kur.
G(s) = p_0 + p_1 s + p_2 s^2 + p_3 s^3 = \frac{1}{6} + \frac{1}{3}s + \frac{1}{3}s^2 + \frac{1}{6}s^3
Dallanma süreçlerinde sönümlenme olasılığı (\pi), G(s) = s denkleminin [0, 1] aralığındaki en küçük köküdür.
3
G(s) = s denklemini çözmek üzere düzenle.
\frac{1}{6} + \frac{1}{3}s + \frac{1}{3}s^2 + \frac{1}{6}s^3 = s \Rightarrow 1 + 2s + 2s^2 + s^3 = 6s \Rightarrow s^3 + 2s^2 - 4s + 1 = 0
Kökleri bulabilmek için denklemi standart polinom formuna getirmeliyiz.
4
Polinomu çarpanlarına ayır ve kökleri bul.
s=1 her zaman bir köktür. Polinomu (s-1)'e bölersek: (s-1)(s^2 + 3s - 1) = 0 elde edilir.
Üçüncü dereceden denklemi çözmek için bilinen s=1 kökünden faydalanarak denklemi ikinci dereceye indirgeriz.
5
İkinci dereceden denklemin [0, 1) aralığındaki geçerli kökünü (\pi) tespit et.
s^2 + 3s - 1 = 0 denkleminin kökleri: s = \frac{-3 \pm \sqrt{3^2 - 4(1)(-1)}}{2} = \frac{-3 \pm \sqrt{13}}{2}. Pozitif olan \pi = \frac{\sqrt{13}-3}{2} geçerli olasılıktır.
Sönümlenme olasılığı negatif olamaz ve süperkritik süreçte 1'den küçüktür (\sqrt{13} \approx 3.6 olduğundan kök \approx 0.3'tür).

Key Concept

Galton-Watson süreçlerinde sönümlenme olasılığı ve Olasılık Çıkaran Fonksiyon (PGF)
Question 4Question

Bir tarımsal araştırma enstitüsünde geliştirilen özel bir bitki türünün çoğalması, bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. Başlangıçta ekilen tek bir tohumdan (X0=1X_0 = 1) yetişen her bir bitkinin, bir sonraki nesil için vereceği çimlenebilir tohum sayısı XX rastgele değişkeni ile gösterilmektedir.

XX'in olasılık dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Üretilen Tohum Sayısı (xx)Olasılık P(X=x)P(X=x)
014\frac{1}{4}
114\frac{1}{4}
212\frac{1}{2}

Buna göre, bu özel bitki türünün soyunun nihai olarak tükenme (yok olma) olasılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 12\frac{1}{2}

Answer

Soyun nihai olarak tükenme olasılığı 12\frac{1}{2}'dir.
Dallanma süreçlerinde soyun nihai tükenme olasılığı (π\pi), olasılık üreteç fonksiyonunun G(s)=sG(s) = s eşitliğini sağlayan [0,1][0, 1] aralığındaki en küçük köküdür. Üreteç fonksiyonu G(s)=14+14s+12s2G(s) = \frac{1}{4} + \frac{1}{4}s + \frac{1}{2}s^2 olarak yazılıp ss'ye eşitlendiğinde, 2s23s+1=02s^2 - 3s + 1 = 0 denklemi elde edilir. Bu denklemin kökleri 11 ve 12\frac{1}{2}'dir. Sürecin beklenen değeri μ=1.25>1\mu = 1.25 > 1 (süperkritik) olduğundan tükenme kesin değildir ve tükenme olasılığı küçük kök olan 12\frac{1}{2} değerine eşittir.

Step-by-Step Solution

1
Bir nesilde üretilen tohum sayısının beklenen değerini (μ\mu) hesapla.
μ=E[X]=014+114+212=14+1=54=1.25\mu = E[X] = 0 \cdot \frac{1}{4} + 1 \cdot \frac{1}{4} + 2 \cdot \frac{1}{2} = \frac{1}{4} + 1 = \frac{5}{4} = 1.25
Sürecin kritik altı mı (μ1\mu \leq 1, tükenme olasılığı = 1) yoksa süperkritik mi (μ>1\mu > 1, tükenme olasılığı < 1) olduğunu belirlemek için.
2
Olasılık üreteç fonksiyonunu (PGF) oluştur.
G(s)=P(X=0)+P(X=1)s+P(X=2)s2=14+14s+12s2G(s) = P(X=0) + P(X=1)s + P(X=2)s^2 = \frac{1}{4} + \frac{1}{4}s + \frac{1}{2}s^2
Dallanma süreçlerinde nihai tükenme olasılığı (π\pi), G(s)=sG(s) = s denkleminin çözümünden elde edilir.
3
G(s)=sG(s) = s denklemini çöz.
12s2+14s+14=s    2s2+s+1=4s    2s23s+1=0\frac{1}{2}s^2 + \frac{1}{4}s + \frac{1}{4} = s \implies 2s^2 + s + 1 = 4s \implies 2s^2 - 3s + 1 = 0
Nihai tükenme olasılığı, bu denklemin [0,1][0, 1] aralığındaki en küçük köküdür.
4
İkinci dereceden denklemin köklerini bul.
(2s1)(s1)=0    s1=12,  s2=1(2s - 1)(s - 1) = 0 \implies s_1 = \frac{1}{2}, \; s_2 = 1
Kökleri belirleyip, μ>1\mu > 1 olduğu için 11'den küçük olan kökü nihai tükenme olasılığı olarak seçmek için.

Key Concept

Dallanma Süreçlerinde Nihai Tükenme Olasılığı ve Üreteç Fonksiyonu

Alternative Method

İkinci dereceden polinomda G(s)=sG(s) = s denkleminin iki kökü olduğu ve köklerden birinin her zaman 11 olduğu bilindiğine göre, polinom bölmesi veya kökler çarpımı özelliği ile diğer kök kolayca bulunabilir: Kökler çarpımı c/a=1/41/2=12c/a = \frac{1/4}{1/2} = \frac{1}{2}'dir. Birinci kök 1 olduğundan, diğer kök doğrudan 12\frac{1}{2} olarak hesaplanır.
Estimated Time:1m 30s
Question 5Question

Bir kamu kurumunda yürütülen bir denetim sürecinde, incelenen her bir dosya, işlem sonucunda rastgele sayıda yeni alt dosya incelenmesini gerektirmektedir. Bu durum bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir.

Başlangıçta incelenen 11 adet dosya (X0=1X_0 = 1) bulunmaktadır. Bir dosyanın yarattığı yeni alt dosya sayısının (YY) olasılık dağılımı aşağıdaki gibidir:

\begin{itemize}
\item P(Y=0)=16P(Y = 0) = \frac{1}{6}
\item P(Y=1)=13P(Y = 1) = \frac{1}{3}
\item P(Y=2)=12P(Y = 2) = \frac{1}{2}
\end{itemize}

Buna göre, bu denetim sürecinin er ya da geç tamamen sonlanma olasılığı (π\pi) ile 2. adımda (nesilde) incelenmesi beklenen ortalama dosya sayısı (E[X2]E[X_2]) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 13\frac{1}{3} ve 169\frac{16}{9}

Answer

Sürecin sonlanma olasılığı 13\frac{1}{3} ve 2. nesilde beklenen dosya sayısı 169\frac{16}{9}'dur.
Sürecin tek bir adımda üreteceği beklenen dosya sayısı μ=0(16)+1(13)+2(12)=43\mu = 0(\frac{1}{6}) + 1(\frac{1}{3}) + 2(\frac{1}{2}) = \frac{4}{3} olarak bulunur. μ>1\mu > 1 olduğu için süreç süperkritiktir ve sonlanma olasılığı (π\pi), olasılık üreten fonksiyon G(s)=sG(s) = s denkleminin [0,1)[0,1) aralığındaki köküdür. Denklemi kurduğumuzda: 16+13s+12s2=s    3s24s+1=0    (3s1)(s1)=0\frac{1}{6} + \frac{1}{3}s + \frac{1}{2}s^2 = s \implies 3s^2 - 4s + 1 = 0 \implies (3s-1)(s-1)=0 olur. μ>1\mu > 1 şartından dolayı 1'den küçük olan kök alınmalıdır, yani π=13\pi = \frac{1}{3}'tür. İkinci adımda (nesilde) incelenmesi beklenen ortalama dosya sayısı ise E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülüyle E[X2]=(43)2=169E[X_2] = (\frac{4}{3})^2 = \frac{16}{9} olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Bir dosyanın üreteceği beklenen yeni dosya sayısını (μ\mu) hesaplamak.
μ=E[Y]=016+113+212=0+13+1=43\mu = E[Y] = 0 \cdot \frac{1}{6} + 1 \cdot \frac{1}{3} + 2 \cdot \frac{1}{2} = 0 + \frac{1}{3} + 1 = \frac{4}{3}.
Sürecin dallanma karakteristiğini (süperkritik, kritik, kritikaltı) belirlemek ve beklenen değer formülünü kurabilmek için μ\mu hesaplanmalıdır.
2
Sürecin sonlanma olasılığını (π\pi) bulmak için G(s)=sG(s) = s denklemini çözmek.
G(s)=16+13s+12s2=s    3s24s+1=0    (3s1)(s1)=0G(s) = \frac{1}{6} + \frac{1}{3}s + \frac{1}{2}s^2 = s \implies 3s^2 - 4s + 1 = 0 \implies (3s-1)(s-1)=0. Kökler s1=1s_1=1 ve s2=13s_2=\frac{1}{3} olarak bulunur.
Dallanma süreçlerinde sonlanma olasılığı her zaman G(s)=sG(s)=s denkleminin [0,1][0, 1] aralığındaki en küçük köküdür.
3
μ\mu'nün durumuna göre doğru kökü seçmek.
μ=43>1\mu = \frac{4}{3} > 1 (süperkritik süreç) olduğu için, sürecin kesin olarak sonlanmama ihtimali vardır ve sonlanma olasılığı π<1\pi < 1 olmak zorundadır. Dolayısıyla π=13\pi = \frac{1}{3}'tür.
Süperkritik süreçlerde sonlanma olasılığı 1'den kesinlikle küçüktür.
4
2. adımdaki beklenen dosya sayısını (E[X2]E[X_2]) hesaplamak.
E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülüne göre, E[X2]=(43)2=169E[X_2] = (\frac{4}{3})^2 = \frac{16}{9} elde edilir.
Her nesildeki ortalama birey sayısı, başlangıçtaki birey sayısının (X0=1X_0=1) μn\mu^n katı olarak büyür.

Key Concept

Süperkritik Dallanma Süreçlerinde Sonlanma Olasılığı ve Olasılık Üreten Fonksiyon
Question 6Question

Bir kamu araştırma projesinde her bir çalışma birimi, bir sonraki dönemde kendisinden bağımsız olarak rastgele sayıda yeni alt çalışma birimi oluşturmaktadır. Bir birimin oluşturacağı yeni birim sayısı (ZZ) için olasılık kütle fonksiyonu aşağıda verilmiştir:

zzP(Z=z)P(Z=z)
00,4
10,3
20,3

Başlangıçta bir adet çalışma birimi (X0=1X_0=1) olduğu bilindiğine göre, ikinci nesildeki beklenen çalışma birimi sayısı (E[X2]E[X_2]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,81

Answer

İkinci nesilde beklenen çalışma birimi sayısı 0,81'dir.
Dallanma süreçlerinde başlangıçta bir birim varsa, nn. nesilde beklenen birim sayısı E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n şeklinde hesaplanır. Burada μ\mu, bir birimin oluşturacağı yeni birimlerin ortalamasıdır. Hesaplama sonucunda μ=0,9\mu = 0,9 bulunmuştur. İkinci nesil sorulduğu için 0,92=0,810,9^2 = 0,81 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Yavru dağılımının beklenen değerini (μ=E[Z]\mu = E[Z]) hesaplayın.
μ=(0×0,4)+(1×0,3)+(2×0,3)=0+0,3+0,6=0,9\mu = (0 \times 0,4) + (1 \times 0,3) + (2 \times 0,3) = 0 + 0,3 + 0,6 = 0,9
Dallanma süreçlerinde her nesildeki değişim, tek bir birimin üreteceği ortalama birim sayısına bağlıdır.
2
Dallanma süreçleri için nesil beklenen değer formülünü uygulayın.
E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülünden E[X2]=0,92=0,81E[X_2] = 0,9^2 = 0,81
X0=1X_0 = 1 olduğunda, nn. nesildeki beklenen değer ana kütle ortalamasının nn. kuvvetidir.

Key Concept

Galton-Watson dallanma süreçlerinde beklenen değer hesabı ve μ<1\mu < 1 durumu (alt-kritik süreç).
Question 7Question

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 8Question

Bir kamu kütüphanesinin dijital arşiv sisteminde paylaşılan bir belgenin, kullanıcılar arasındaki yayılımı bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. X0=1X_0 = 1 (başlangıçtaki belge sayısı) olmak üzere, her bir belgenin bir sonraki nesilde oluşturacağı yeni kopya sayısı (ZZ) için olasılık kütle fonksiyonu aşağıda verilmiştir:

zzP(Z=z)P(Z=z)
00,2
10,5
20,3

Buna göre, sistemdeki ikinci nesil belge sayısının beklenen değeri (E[X2]E[X_2]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,21

Answer

İkinci nesilde beklenen belge sayısı 1,21'dir.
Dallanma sürecinde her bir birimin ortalama üreme sayısı μ=E[Z]=1,1\mu = E[Z] = 1,1 olarak hesaplanır. nn. nesildeki beklenen değer E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülü ile bulunduğundan, ikinci nesil için 1,12=1,211,1^2 = 1,21 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir bireyin (belgenin) üreteceği kopya sayısının beklenen değerini (\mu) hesaplayın.
μ=E[Z]=0(0,2)+1(0,5)+2(0,3)=0+0,5+0,6=1,1\mu = E[Z] = 0(0,2) + 1(0,5) + 2(0,3) = 0 + 0,5 + 0,6 = 1,1
Dallanma süreçlerinde temel büyüme oranı, her bir birimin ortalama çocuk sayısına eşittir.
2
n. nesildeki beklenen değeri veren formülü uygulayın.
E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n
Dallanma sürecinin özelliğine göre beklenen değer, başlangıç birim sayısının ortalama çocuk sayısının n. kuvveti ile çarpılmasına eşittir (X0=1X_0 = 1 için).
3
İkinci nesil (n=2n=2) için değeri hesaplayın.
E[X2]=(1,1)2=1,21E[X_2] = (1,1)^2 = 1,21
Soruda ikinci nesil sorulduğu için birinci nesil beklenen değerinin karesi alınmalıdır.

Key Concept

Galton-Watson Dallanma Sürecinde Beklenen Değer
Question 9Question

Bir biyoteknoloji laboratuvarında gözlemlenen bir mikroorganizma türünün çoğalması {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} Galton-Watson dallanma süreci ile modellenmektedir. Süreç başlangıçta bir adet mikroorganizma (X0=1X_0 = 1) ile başlamakta ve her bir mikroorganizma, bir sonraki nesilde kendisinden bağımsız olarak aşağıdaki olasılık kütle fonksiyonuna göre yeni yavrular üretmektedir:

Yavru Sayısı (kk)001122
P(X=k)P(X=k)0,30,30,20,20,50,5

Buna göre, bu dallanma sürecinde ikinci nesildeki beklenen mikroorganizma sayısı (E[X2]E[X_2]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,44

Answer

İkinci nesildeki beklenen mikroorganizma sayısı 1,44'tür.
Verilen olasılık dağılımına göre bir mikroorganizmanın bir sonraki nesle bırakacağı ortalama yavru sayısı μ=1,2\mu = 1,2 olarak hesaplanır. Dallanma süreçlerinin temel özelliği gereği, nn. nesildeki beklenen birey sayısı E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülü ile bulunur. İkinci nesil için n=2n=2 olduğundan, (1,2)2=1,44(1,2)^2 = 1,44 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir bireyin üreteceği ortalama yavru sayısını (birinci nesil beklenen değeri) hesaplayınız.
μ=E[X1]=(0×0,3)+(1×0,2)+(2×0,5)=0+0,2+1,0=1,2\mu = E[X_1] = (0 \times 0,3) + (1 \times 0,2) + (2 \times 0,5) = 0 + 0,2 + 1,0 = 1,2
Dallanma süreçlerinde n. neslin beklenen değeri μn\mu^n formülüyle hesaplanır.
2
İkinci nesil beklenen değeri (E[X2]E[X_2]) için bulunan ortalamanın karesini alınız.
E[X2]=μ2=(1,2)2=1,44E[X_2] = \mu^2 = (1,2)^2 = 1,44
X0=1X_0 = 1 olduğu durumda E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n eşitliği geçerlidir.

Key Concept

Galton-Watson süreçlerinde n. neslin beklenen değeri, tek bir bireyin beklenen yavru sayısının n. kuvvetine eşittir (E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n).

Practice More

Aynı dağılım için sürecin yok olma olasılığını (extinction probability) bulmak üzere G(s) = s denklemini çözmeyi deneyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 10Question

Bir Galton-Watson dallanma sürecinde, her bir bireyin bir sonraki nesilde oluşturacağı yavru sayısı XX rastgele değişkeni ile gösterilmektedir. Başlangıçta bir birey (X0=1X_0 = 1) ile başlayan bu sürecin bir nesil sonrasındaki yavru dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

xx001122
P(X=x)P(X=x)0,50,50,30,30,20,2

Buna göre, bu dallanma sürecinin nihai olarak yok olma (soyunun tükenmesi) olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 11

Answer

Dallanma sürecinin nihai yok olma olasılığı 1'dir.
Dallanma süreçlerinde, bir bireyin ortalama yavru sayısı μ\mu olarak tanımlanır. Eğer μ<1\mu < 1 ise süreç 'alt-kritik' olarak adlandırılır ve bu durumda popülasyonun eninde sonunda yok olması kesin bir olaydır (olasılığı 1'dir). Verilen olasılık dağılımına göre μ=0,7\mu = 0,7 olarak hesaplanmıştır. 0,7<10,7 < 1 olduğu için yok olma olasılığı 1'dir.

Step-by-Step Solution

1
Yavru dağılımının beklenen değerini (μ\mu) hesaplayınız.
μ=E[X]=(0×0,5)+(1×0,3)+(2×0,2)=0+0,3+0,4=0,7\mu = E[X] = (0 \times 0,5) + (1 \times 0,3) + (2 \times 0,2) = 0 + 0,3 + 0,4 = 0,7
Bir dallanma sürecinin karakteristiğini (alt-kritik, kritik, üst-kritik) belirlemek için ortalama yavru sayısı hesaplanmalıdır.
2
Hesaplanan beklenen değeri 11 ile kıyaslayınız.
μ=0,7<1\mu = 0,7 < 1
Beklenen değerin 1'den küçük olması sürecin alt-kritik (subcritical) olduğunu gösterir.
3
Sürecin türüne göre yok olma olasılığını (π\pi) belirleyiniz.
π=1\pi = 1
Alt-kritik (μ<1\mu < 1) ve kritik (μ=1\mu = 1, varyans >0> 0) dallanma süreçlerinde nihai yok olma olasılığı her zaman 1'e eşittir.

Key Concept

Dallanma süreçlerinde yok olma olasılığı, ortalama yavru sayısına (beklenen değer) bağlıdır; eğer μ1\mu \leq 1 ise yok olma olasılığı 1'dir.

Practice More

Eğer μ>1\mu > 1 (üst-kritik) olsaydı, yok olma olasılığını bulmak için G(s)=sG(s) = s denkleminin [0,1][0,1] aralığındaki en küçük köküne bakmanız gerekecekti.
Estimated Time:45s
Question 11Question

Bir bitki koruma programında yetiştirilen nadir bir türün çoğalması bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. Her bir bireyin bir sonraki nesle bırakacağı tohum (yavru) sayısının olasılık dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Yavru Sayısı (kk)P(X=k)P(X=k)
00,4
10,3
20,3

Sürecin bir adet birey ile başladığı (X0=1X_0 = 1) bilindiğine göre, bu sürecin 3. neslindeki beklenen birey sayısı (E[X3]E[X_3]) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,729

Answer

Dallanma sürecinin 3. neslindeki beklenen birey sayısı 0,7290,729 olarak hesaplanır.
Dallanma sürecinde başlangıçta tek bir birey varsa, nn. nesildeki beklenen birey sayısı E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülü ile bulunur. Burada μ\mu, bir bireyin ortalama yavru sayısıdır. Tabloya göre μ=0(0,4)+1(0,3)+2(0,3)=0,9\mu = 0(0,4) + 1(0,3) + 2(0,3) = 0,9 bulunur. 3. nesil sorulduğu için 0,93=0,7290,9^3 = 0,729 doğru sonuçtur.

Step-by-Step Solution

1
Yavru dağılımının beklenen değerini (μ\mu) hesaplayın.
μ=(0×0,4)+(1×0,3)+(2×0,3)=0,9\mu = (0 \times 0,4) + (1 \times 0,3) + (2 \times 0,3) = 0,9
Dallanma süreçlerinde nesiller arası büyüme oranı her bir bireyin ortalama yavru sayısına bağlıdır.
2
nn. nesil için beklenen değer formülünü (E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n) uygulayın.
E[X3]=(0,9)3E[X_3] = (0,9)^3
X0=1X_0 = 1 olduğunda, nesiller bağımsız ve aynı dağılımlı olduğundan beklenti geometrik olarak artar veya azalır.
3
Üslü ifadeyi hesaplayın.
0,9×0,9×0,9=0,7290,9 \times 0,9 \times 0,9 = 0,729
İstenen 3. nesil değerine ulaşmak için çarpma işlemi tamamlanır.

Key Concept

Galton-Watson dallanma süreçlerinde beklenen değerin geometrik ilerleyişi.
Estimated Time:45s
Question 12Question

Bir kamu kurumunun yürüttüğü sosyal yardım projesinde, sisteme dahil olan her bir gönüllünün bir sonraki dönemde projeye kazandırdığı yeni gönüllü sayısı bir Galton-Watson dallanma süreci ile modellenmektedir. Her bir gönüllünün kazandıracağı yeni kişi sayısına (XX) ilişkin olasılık kütle fonksiyonu aşağıda verilmiştir:

xxP(X=x)P(X=x)
00,2
10,5
20,3

Başlangıçta (n=0n=0) sisteme dahil olan 1 gönüllü olduğu bilindiğine göre, 2. nesildeki (n=2n=2) beklenen gönüllü sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,21

Answer

İkinci nesilde beklenen gönüllü sayısı 1,21'dir.
Verilen olasılık dağılımına göre bir gönüllünün kazandıracağı ortalama kişi sayısı 1,1 olarak hesaplanır (0×0,2+1×0,5+2×0,3=1,10 \times 0,2 + 1 \times 0,5 + 2 \times 0,3 = 1,1). Dallanma süreçlerinde n. nesildeki beklenen birey sayısı μn\mu^n formülüyle bulunduğundan, 2. nesil için 1,12=1,211,1^2 = 1,21 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Tek bir bireyin (gönüllünün) beklenen yavru sayısını (mu) hesaplayın.
μ=E[X]=0(0,2)+1(0,5)+2(0,3)=0+0,5+0,6=1,1\mu = E[X] = 0(0,2) + 1(0,5) + 2(0,3) = 0 + 0,5 + 0,6 = 1,1
Dallanma süreçlerinde temel büyüme katsayısı, bir bireyin oluşturacağı yeni birey sayısının beklenen değeridir.
2
n-inci nesil için beklenen değer formülünü uygulayın.
E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n olduğundan, n=2n=2 için E[X2]=1,12=1,21E[X_2] = 1,1^2 = 1,21
Galton-Watson süreçlerinde, başlangıçta 1 birey varsa, n-inci nesildeki birey sayısı başlangıç bireyinin beklentisinin n-inci kuvvetine eşittir.

Key Concept

Galton-Watson dallanma süreçlerinde n-inci neslin beklenen değeri E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülüyle hesaplanır.
Question 13Question

Bir e-ticaret platformunda başlatılan bir davet kampanyasının yayılımı, bir Galton-Watson dallanma süreci {Xn,n0}\{X_n, n \geq 0\} ile modellenmektedir. Kampanyaya katılan her bir kullanıcı, birbirinden bağımsız olarak;
- %20\%20 olasılıkla kimseye davetiye göndermemekte,
- %50\%50 olasılıkla 11 kişiye davetiye göndermekte,
- %10\%10 olasılıkla 22 kişiye davetiye göndermekte,
- %20\%20 olasılıkla 33 kişiye davetiye göndermektedir.

Başlangıçta (n=0n=0) kampanyayı başlatan sadece 11 kişi (X0=1X_0 = 1) olduğu bilinmektedir.

Buna göre, bu kampanyanın eninde sonunda tamamen sona erme (sönümlenme) olasılığı (π\pi) ile 2. adımda (nesilde) davetiye gönderilen beklenen kişi sayısı (E[X2]E[X_2]) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0,500,50 ve 1,691,69

Answer

0,500,50 ve 1,691,69 değerlerini içeren seçenektir.
Süreç süperkritiktir (μ=1,3>1\mu = 1,3 > 1), bu nedenle sönümlenme olasılığı olan π\pi, G(s)=0,2+0,5s+0,1s2+0,2s3=sG(s) = 0,2 + 0,5s + 0,1s^2 + 0,2s^3 = s denkleminin [0,1)[0, 1) aralığındaki köküdür. Denklemin kökleri 11, 1/21/2 ve 2-2 olup, geçerli sönümlenme olasılığı π=0,50\pi = 0,50'dir. 2. nesildeki beklenen birey sayısı ise E[X2]=μ2=1,32=1,69E[X_2] = \mu^2 = 1,3^2 = 1,69 formülüyle hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Dağılımın beklenen değerini (μ\mu) hesapla.
μ=0(0,2)+1(0,5)+2(0,1)+3(0,2)=0+0,5+0,2+0,6=1,3\mu = 0(0,2) + 1(0,5) + 2(0,1) + 3(0,2) = 0 + 0,5 + 0,2 + 0,6 = 1,3
Sürecin kritik, alt kritik veya süper kritik olduğunu belirlemek ve ileriki nesillerin beklenen değerini bulmak için μ\mu değerine ihtiyaç vardır.
2
2. nesildeki beklenen değeri (E[X2]E[X_2]) hesapla.
E[X2]=μ2=(1,3)2=1,69E[X_2] = \mu^2 = (1,3)^2 = 1,69
Dallanma süreçlerinde başlangıçta 11 birey (X0=1X_0=1) varken nn. neslin beklenen değeri E[Xn]=μnE[X_n] = \mu^n formülü ile bulunur.
3
Olasılık üreteç fonksiyonunu (G(s)G(s)) oluştur ve G(s)=sG(s) = s denklemini yaz.
G(s)=0,2+0,5s+0,1s2+0,2s3=sG(s) = 0,2 + 0,5s + 0,1s^2 + 0,2s^3 = s
Sönümlenme (yok olma) olasılığı π\pi, süperkritik süreçlerde G(s)=sG(s) = s denkleminin [0,1)[0, 1) aralığındaki en küçük köküdür.
4
Oluşan kübik denklemi düzenle ve köklerini bul.
0,2s3+0,1s20,5s+0,2=0    2s3+s25s+2=00,2s^3 + 0,1s^2 - 0,5s + 0,2 = 0 \implies 2s^3 + s^2 - 5s + 2 = 0. Denklemin çarpanlarına ayrılmış hali (s1)(2s2+3s2)=0(s-1)(2s^2 + 3s - 2) = 0'dır. Buradan kökler s=1s=1, s=1/2s=1/2, s=2s=-2 bulunur.
Sönümlenme olasılığı negatif olamayacağı ve μ>1\mu > 1 olduğu için 11'den küçük pozitif kök alınmalıdır, bu da 1/2=0,501/2 = 0,50'dir.

Key Concept

Dallanma süreçlerinde üreteç fonksiyonları ve nesil beklentisi