Koşullu Olasılık

25 questions

Question 1Question

Aşağıdaki tabloda bir sınıftaki öğrencilerin cinsiyetlerine ve gözlük kullanma durumlarına göre dağılımı verilmiştir:

GözlüklüGözlüksüz
Erkek661010
Kız4488

Bu sınıftan rastgele seçilen bir öğrencinin erkek olduğu bilindiğine göre, bu öğrencinin gözlüklü olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 38\frac{3}{8}

Answer

Seçilen öğrencinin gözlüklü olma olasılığı 38\frac{3}{8}'dir.
Seçilen öğrencinin erkek olduğu bilindiği için örnek uzay yalnızca erkek öğrencilerden oluşur. Erkek öğrencilerin toplam sayısı 1616'dır. Bu öğrenciler arasından gözlüklü olanların sayısı 66 olduğundan, aranan olasılık 616=38\frac{6}{16} = \frac{3}{8} olur.

Step-by-Step Solution

1
Koşul doğrultusunda daraltılmış örnek uzayın eleman sayısını bulma
Erkek öğrencilerin toplam sayısı: 6+10=166 + 10 = 16 kişi.
Öğrencinin erkek olduğu bilindiği için örnek uzay sadece erkek öğrencilerden oluşur.
2
İstenen olayın eleman sayısını belirleme
Gözlüklü erkek öğrencilerin sayısı: 66 kişi.
Seçilen erkek öğrencinin aynı zamanda gözlüklü olması istenmektedir.
3
Koşullu olasılık değerini hesaplama ve sadeleştirme
Olasılık = 616=38\frac{6}{16} = \frac{3}{8}
İstenen durum sayısının daraltılmış örnek uzay eleman sayısına oranı aradığımız olasılığı verir.

Key Concept

Bir AA olayının gerçekleştiği bilindiğinde bir BB olayının gerçekleşme olasılığına BB olayının AA koşullu olasılığı denir ve P(BA)=s(AB)s(A)P(B|A) = \frac{s(A \cap B)}{s(A)} şeklinde hesaplanır. Burada örnek uzay tüm evrensel kümeden AA kümesine indirgenir.
Estimated Time:45s
Question 2Question

Bir torbada 11'den 1010'a kadar numaralandırılmış 1010 kart bulunmaktadır. Bu torbadan rastgele çekilen bir kartın üzerindeki sayının asal sayı olduğu bilindiğine göre, bu sayının tek sayı olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.75

Answer

Çekilen kartın üzerindeki sayının asal sayı olduğu bilindiğinde, bu sayının tek sayı olma olasılığı 0,75'tir.
Çekilen kartın asal sayı olduğu bilindiği için yeni örnek uzayımız 44 elemanlı {2,3,5,7}\{2, 3, 5, 7\} kümesidir. Bu kümedeki tek sayılar {3,5,7}\{3, 5, 7\} olmak üzere 33 tanedir. Dolayısıyla olasılık 34=0,75\frac{3}{4} = 0,75 olur.

Step-by-Step Solution

1
Koşul kümesini (yeni örnek uzayı) belirleme
Asal sayılar kümesi: A={2,3,5,7}A = \{2, 3, 5, 7\} ve eleman sayısı s(A)=4s(A) = 4
Çekilen kartın asal sayı olduğu bilindiği için olası tüm durumlar sadece asal sayılardan oluşabilir.
2
İstenen olayın elemanlarını belirleme
Hem asal hem de tek olan sayılar kümesi: B={3,5,7}B = \{3, 5, 7\} ve eleman sayısı s(B)=3s(B) = 3
Koşul kümesi içinden tek sayı olan elemanlar seçilmelidir.
3
Koşullu olasılığ�� hesaplama
P(TekAsal)=s(B)s(A)=34=0,75P(\text{Tek} | \text{Asal}) = \frac{s(B)}{s(A)} = \frac{3}{4} = 0,75
İstenen durum sayısının koşul durum sayısına bölünmesiyle koşullu olasılık elde edilir.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Estimated Time:1m 0s
Question 3Question

AA ve BB, aynı örnek uzayda tanımlı iki olaydır.

P(B)=25P(B) = \frac{2}{5}
P(AB)=16P(A \cap B) = \frac{1}{6}

ve P(B)>0P(B) > 0 olduğuna göre, BB olayının gerçekleştiği bilindiğine göre AA olayının gerçekleşme olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 512\frac{5}{12}

Answer

512\frac{5}{12}
B olayının gerçekleştiği bilindiğine göre A'nın gerçekleşme olasılığı, A ve B olaylarının ortak gerçekleşme olasılığının B olayının olasılığına oranlanmasıyla bulunur. Yani P(AB)=P(AB)P(B)P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} formülüyle hesaplama yapıldığında 1/62/5=512\frac{1/6}{2/5} = \frac{5}{12} sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Koşullu olasılık formülünü yazma
B olayının gerçekleştiği bilindiğine göre A olayının gerçekleşme olasılığı P(AB)=P(AB)P(B)P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} formülü ile hesaplanır.
Koşullu olasılık hesaplanırken örnek uzay sadece koşul olayının gerçekleştiği durumlarla sınırlandırılır.
2
Verilen değerleri formülde yerine koyma
P(AB)=1625P(A|B) = \frac{\frac{1}{6}}{\frac{2}{5}}
Soruda verilen P(AB)=16P(A \cap B) = \frac{1}{6} ve P(B)=25P(B) = \frac{2}{5} değerlerini formüle yerleştirmek gerekir.
3
Rasyonel sayılarda bölme işlemini gerçekleştirme
P(AB)=16×52=512P(A|B) = \frac{1}{6} \times \frac{5}{2} = \frac{5}{12}
Birinci kesir aynen yazılır, ikinci kesir ters çevrilerek çarpılır.

Key Concept

Koşullu olasılık formülü ve örnek uzayın daraltılması
Question 4Question

Bir sınıftaki öğrencilerin %60\%60'ı İngilizce, %50\%50'si Almanca ve %30\%30'u ise her iki dili de konuşabilmektedir. Bu sınıftan rastgele seçilen bir öğrencinin İngilizce konuşabildiği bilindiğine g��re, bu öğrencinin Almanca da konuşabiliyor olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.5

Answer

İngilizce konuşabildiği bilinen bir öğrencinin Almanca da konuşabiliyor olma olasılığı 0,5'tir.
İngilizce konuşabildiği bilinen bir öğrencinin Almanca da konuşabilmesi olasılığı, her iki dili de konuşanların oranının İngilizce konuşanların oranına bölünmesiyle bulunur. Buradan 0306=05\frac{0{}3}{0{}6} = 0{}5 elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Sınıftaki öğrencilerin dil bilme oranlarını olasılık değerleri cinsinden yazalım.
İngilizce konuşanlar için P(I˙)=06P(\dot{I}) = 0{}6 ve her iki dili de konuşanlar için P(AI˙)=03P(A \cap \dot{I}) = 0{}3 elde edilir.
Soruda verilen yüzde oranlarını olasılık değerlerine dönüştürerek koşullu olasılık formülünü uygulamak için zemin hazırlarız.
2
Koşullu olasılık formülünü kullanarak istenen olasılığı hesaplayalım.
P(AI˙)=P(AI˙)P(I˙)=0306=05P(A | \dot{I}) = \frac{P(A \cap \dot{I})}{P(\dot{I})} = \frac{0{}3}{0{}6} = 0{}5 bulunur.
Öğrencinin İngilizce bildiği kesin olduğundan, örnek uzayımız İngilizce bilenler kümesiyle sınırlanır.

Key Concept

Koşullu Olasılık

Alternative Method

Kişi sayısı üzerinden de gidilebilir. Sınıf mevcudu 100 kişi kabul edilirse; İngilizce konuşan 60 kişi, Almanca konuşan 50 kişi ve her iki dili de konuşan 30 kişi olur. Seçilen öğrencinin İngilizce konuştuğu bilindiğine göre yeni örnek uzayımız İngilizce konuşan 60 kişidir. Bu 60 kişiden 30'u Almanca da bildiğinden, istenen olasılık 3060=12=05\frac{30}{60} = \frac{1}{2} = 0{}5 bulunur.
Estimated Time:1m 0s
Question 5Question

A torbasında 33 mavi ve 22 kırmızı bilye, B torbasında ise 22 mavi ve 44 kırmızı bilye bulunmaktadır. Önce A torbasından rastgele seçilen iki bilye B torbasına atılıyor. Daha sonra B torbasından rastgele seçilen iki bilye A torbasına atılıyor. Son durumda A torbasındaki mavi bilye sayısının başlangıçtaki mavi bilye sayısı ile aynı olduğu bilindiğine göre, A torbasından B torbasına atılan bilyelerin farklı renklerde olma olasılığı en sade haliyle ab\frac{a}{b} (aa ve bb pozitif tam sayılar) olduğuna göre, a+ba + b toplamı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 71

Answer

Son durumda A torbasında başlangıçtaki kadar mavi bilye kalması koşulu altında, ilk adımda farklı renkte bilyelerin aktarılmış olma olasılığı en sade şekliyle 30/41 olup, pay ve paydanın toplamı 71'dir.
Son durumda A'da 3 mavi bilye bulunması koşulu, tüm olası durumların (2 mavi aktarılması, 1 mavi 1 kırmızı aktarılması veya 2 kırmızı aktarılması durumları) uygun geri dönüş olasılıklarıyla çarpılıp toplanmasıyla elde edilen 123/280 olasılığına sahip bir koşuldur. Bu koşul altında ilk aktarımda farklı renk bilyelerin (1 mavi, 1 kırmızı) seçilmiş olma olasılığı, bu duruma ait ortak olasılığın (90/280) toplam koşul olasılığına (123/280) bölünmesiyle 30/41 olarak bulunur. En sade haliyle yazılan bu kesrin pay ve paydanın toplamı 30 + 41 = 71 olur.

Step-by-Step Solution

1
A torbasından B torbasına bilye aktarımı için olası durumları ve bu durumların olasılıklarını hesaplama
2 mavi bilye aktarma olasılığı 3/10; 1 mavi, 1 kırmızı bilye aktarma olasılığı 6/10; 2 kırmızı bilye aktarma olasılığı 1/10 olarak bulunur.
İlk aktarımda A torbasından seçilebilecek bilye kombinasyonlarının olasılıklarını belirlemek için kombinasyon kullanılır.
2
Her bir aktarım durumu için, son durumda A'daki mavi bilye sayısının 3 olmasını sağlayacak geri aktarım olasılıklarını ve bu durumların ortak olasılıklarını hesaplama
2 mavi aktarıldığında A'da tekrar 3 mavi kalma ortak olasılığı 18/280; farklı renk aktarıldığında 90/280; 2 kırmızı aktarıldığında ise 15/280 olarak hesaplanır.
Koşulun gerçekleşmesini sağlayan tüm olası yolların ortak olasılıklarını elde etmek gerekir.
3
Koşulun (son durumda A'da 3 mavi bilye bulunması) gerçekleşme olasılığını bulma
P(A'da 3 Mavi) = 18/280 + 90/280 + 15/280 = 123/280.
Koşullu olasılık formülündeki payda değerini (koşulun gerçekleşme olasılığını) bulmak için tüm ortak olasılıklar toplanır.
4
Koşullu olasılık formülüyle farklı renkte bilye aktarılmış olma olasılığını bulma
Olasılık = (90/280) / (123/280) = 30/41 olarak bulunur.
Verilen koşul altında istenen durumun olasılığını bulmak için Bayes teoremi / daraltılmış örnek uzay mantığı uygulanır.
5
Elde edilen en sade kesrin pay ve paydanın toplamını hesaplama
30 + 41 = 71.
Soruda istenen a + b toplamını bulmak için sadeleştirilmiş kesrin pay ve payda değerleri toplanır.

Key Concept

İki yönlü bilye aktarımı içeren ve örnek uzayın daraltılmasını gerektiren koşullu olasılık hesabı
Question 6Question

Hileli bir madeni para havaya atıldığında tura gelme olasılığı 23\frac{2}{3}'tür. Bu para ile oynanan bir oyunda, her tura atışında oyuncu 11 puan kazanmakta, her yazı atışında ise 11 puan kaybetmektedir.

Oyuna 00 puanla başlayan bir oyuncunun puanı +2+2 veya 2-2 olduğunda oyun bitmektedir.

Oyunun en fazla 44 atışta bittiği bilindiğine göre, oyuncunun oyunu +2+2 puanla (kazanarak) bitirmiş olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 45\frac{4}{5}

Answer

Oyuncunun oyunu kazanarak bitirmiş olma olasılığı 45\frac{4}{5}'tir.
Oyunun en fazla 4 atışta bittiği bilindiğine göre örnek uzayımız bu koşulu sağlayan durumlar ile sınırlanır. Bu durumların toplam olasılığı 6581\frac{65}{81}'dir. Bu durumlardan oyuncunun oyunu +2+2 puanla bitirdiği durumların olasılıkları toplamı ise 5281\frac{52}{81}'dir. İstenen koşullu olasılık bu iki değerin birbirine oranı olup 5265=45\frac{52}{65} = \frac{4}{5} olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Oyunun en fazla 4 atışta bitmesini sağlayan tüm olası atış dizilimlerini (yolları) belirleyelim.
Oyunun bitmesi için oyuncunun puanının +2+2 veya 2-2 olması gerekir. Puan değişimi her atışta +1+1 veya 1-1 olduğundan, oyun yalnızca çift numaralı atışlarda (2. veya 4. atışta) bitebilir:
- 2. atışta +2+2 ile biten yol: TTTT
- 2. atışta 2-2 ile biten yol: YYYY
- 4. atışta +2+2 ile biten yollar: TYTTTYTT ve YTTTYTTT (İlk iki atışta oyun bitmemelidir, yani ilk iki atış TTTT veya YYYY olamaz. Bu nedenle TYTY veya YTYT ile başlayıp +2+2 ile biten yollar belirlenir.)
- 4. atışta 2-2 ile biten yollar: TYYYTYYY ve YTYYYTYY
Koşullu olasılık hesaplamasında örnek uzayı doğru şekilde daraltmak için koşulu sağlayan tüm durumları tespit etmemiz gerekir.
2
Belirlenen bu durumların gerçekleşme olasılıklarını tura gelme olasılığı P(T)=23P(T) = \frac{2}{3} ve yazı gelme olasılığı P(Y)=13P(Y) = \frac{1}{3} değerlerini kullanarak hesaplayalım.
- P(TT)=(23)2=49=3681P(TT) = \left(\frac{2}{3}\right)^2 = \frac{4}{9} = \frac{36}{81}
- P(YY)=(13)2=19=981P(YY) = \left(\frac{1}{3}\right)^2 = \frac{1}{9} = \frac{9}{81}
- P(TYTT)=23×13×23×23=881P(TYTT) = \frac{2}{3} \times \frac{1}{3} \times \frac{2}{3} \times \frac{2}{3} = \frac{8}{81}
- P(YTTT)=13×23×23×23=881P(YTTT) = \frac{1}{3} \times \frac{2}{3} \times \frac{2}{3} \times \frac{2}{3} = \frac{8}{81}
- P(TYYY)=23×13×13×13=281P(TYYY) = \frac{2}{3} \times \frac{1}{3} \times \frac{1}{3} \times \frac{1}{3} = \frac{2}{81}
- P(YTYY)=13×23×13×13=281P(YTYY) = \frac{1}{3} \times \frac{2}{3} \times \frac{1}{3} \times \frac{1}{3} = \frac{2}{81}
Her bir bağımsız atış diziliminin olasılığını bulmak için adım adım çarpma kuralı uygulanır.
3
Oyunun en fazla 4 atışta bitme olasılığını (koşul uzayının olasılığını) bu olasılıkları toplayarak bulalım.
P(Oyunun en fazla 4 atıs¸ta bitmesi)=P(TT)+P(YY)+P(TYTT)+P(YTTT)+P(TYYY)+P(YTYY)P(\text{Oyunun en fazla 4 atışta bitmesi}) = P(TT) + P(YY) + P(TYTT) + P(YTTT) + P(TYYY) + P(YTYY)
=3681+981+881+881+281+281=6581= \frac{36}{81} + \frac{9}{81} + \frac{8}{81} + \frac{8}{81} + \frac{2}{81} + \frac{2}{81} = \frac{65}{81}
Koşullu olasılık formülündeki payda değerini (koşul olayının olasılığını) elde etmek için.
4
Oyunun en fazla 4 atışta bittiği durumlardan, oyuncunun oyunu +2+2 puanla (kazanarak) bitirdiği durumların olasılıkları toplamını (kesişim kümesini) hesaplayalım.
Oyunu +2+2 puanla bitiren yollar TTTT, TYTTTYTT ve YTTTYTTT durumlarıdır.
P(Kazanarak bitirmeEn fazla 4 atıs¸ta bitme)=P(TT)+P(TYTT)+P(YTTT)P(\text{Kazanarak bitirme} \cap \text{En fazla 4 atışta bitme}) = P(TT) + P(TYTT) + P(YTTT)
=3681+881+881=5281= \frac{36}{81} + \frac{8}{81} + \frac{8}{81} = \frac{52}{81}
Koşullu olasılık formülündeki pay değerini (istenen olay ile koşul olayının kesişiminin olasılığını) elde etmek için.
5
Koşullu olasılık formülünü uygulayarak nihai olasılık değerine ulaşalım.
P(Kazanarak bitirmeEn fazla 4 atıs¸ta bitme)=P(Kazanarak bitirmeEn fazla 4 atıs¸ta bitme)P(Oyunun en fazla 4 atıs¸ta bitmesi)P(\text{Kazanarak bitirme} \mid \text{En fazla 4 atışta bitme}) = \frac{P(\text{Kazanarak bitirme} \cap \text{En fazla 4 atışta bitme})}{P(\text{Oyunun en fazla 4 atışta bitmesi})}
=52816581=5265=45= \frac{\frac{52}{81}}{\frac{65}{81}} = \frac{52}{65} = \frac{4}{5}
Daraltılmış örnek uzayında istenen olayın oranını bulmak için.

Key Concept

Koşullu olasılık, bir A olayının gerçekleştiği bilindiğinde bir B olayının gerçekleşme olasılığıdır ve P(BA)=P(BA)P(A)P(B \mid A) = \frac{P(B \cap A)}{P(A)} formülü ile hesaplanır. Bu soruda örnek uzay, oyunun en fazla 4 atışta bittiği durumlarla sınırlandırılmıştır.
Question 7Question

Bir teknoloji firması, A ve B markaları altında eşit miktarda mikroçip üretmektedir. A marka çiplerin %2,5\%2,5'i, B marka çiplerin ise %10\%10'u üretim hatasından dolayı arızalıdır.

Üretilen tüm çipler, birbirlerinden bağımsız olarak çalışan iki farklı kalite kontrol testinden geçirilmektedir. Her iki test için de geçerli olan teknik özellikler şu şekildedir:
- Arızalı bir çip, test edildiğinde %90\%90 olasılıkla 'arızalı' olarak rapor edilmektedir.
- Sağlam bir çip, test edildiğinde %10\%10 olasılıkla hatalı bir şekilde 'arızalı' olarak rapor edilmektedir.

Depodan rastgele seçilen bir çip bu iki teste tabi tutulmuş ve her iki testten de 'arızalı' raporu almıştır.

Buna göre, bu çipin A marka bir çip olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.25

Answer

Çipin A marka olma olasılığı 1/4'tür (veya ondalık olarak 0,25).
Çipin iki testten de arızalı raporu alması olayının toplam olasılığı hesaplandığında bu olasılık 0,06 bulunurken, bu çipin hem A marka olup hem de bu raporları alma olasılığı 0,015 olarak bulunur. Koşullu olasılık formülüyle bu iki değer birbirine oranlandığında sonuç 0,25 yani 1/4 çıkmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Olayları tanımlayalım ve temel olasılıkları belirleyelim.
A ve B markalarının seçilme olasılıkları: P(A)=0,5P(A) = 0,5 ve P(B)=0,5P(B) = 0,5.
Çiplerin arızalı olma (DD) ve sağlam olma (DD') olasılıkları:
- A markası için: P(DA)=0,025P(D|A) = 0,025 ve P(DA)=0,975P(D'|A) = 0,975
- B markası için: P(DB)=0,10P(D|B) = 0,10 ve P(DB)=0,90P(D'|B) = 0,90
Koşullu olasılıkları hesaplamak için önce örnek uzaydaki tüm alt grupların olasılıklarını belirlemeliyiz.
2
Çipin her iki testten de 'arızalı' raporu alması (RR) durumunun, çipin gerçekte arızalı (DD) ya da sağlam (DD') olması durumuna göre koşullu olasılıklarını hesaplayalım.
Testler bağımsız olduğundan:
- Arızalı çip için çift 'arızalı' raporu olasılığı: P(RD)=0,90×0,90=0,81P(R|D) = 0,90 \times 0,90 = 0,81
- Sağlam çip için çift 'arızalı' raporu olasıl��ğı: P(RD)=0,10×0,10=0,01P(R|D') = 0,10 \times 0,10 = 0,01
Test sonuçları çipin gerçek durumuna bağlı olarak bağımsız olduğundan çarpım kuralı uygulanır.
3
Seçilen çipin A marka olup aynı zamanda iki testten de 'arızalı' raporu alması olasılığını (P(AR)P(A \cap R)) hesaplayalım.
P(AR)=P(ADR)+P(ADR)P(A \cap R) = P(A \cap D \cap R) + P(A \cap D' \cap R)
=P(A)P(DA)P(RD)+P(A)P(DA)P(RD)= P(A) \cdot P(D|A) \cdot P(R|D) + P(A) \cdot P(D'|A) \cdot P(R|D')
=0,50,0250,81+0,50,9750,01= 0,5 \cdot 0,025 \cdot 0,81 + 0,5 \cdot 0,975 \cdot 0,01
=0,010125+0,004875=0,0150= 0,010125 + 0,004875 = 0,0150
A markasından gelen çiplerin hem arızalı olanlarının hem de sağlam olanlarının testten geçme durumlarını birleştiriyoruz.
4
Seçilen çipin B marka olup aynı zamanda iki testten de 'arızalı' raporu alması olasılığını (P(BR)P(B \cap R)) hesaplayalım.
P(BR)=P(BDR)+P(BDR)P(B \cap R) = P(B \cap D \cap R) + P(B \cap D' \cap R)
=P(B)P(DB)P(RD)+P(B)P(DB)P(RD)= P(B) \cdot P(D|B) \cdot P(R|D) + P(B) \cdot P(D'|B) \cdot P(R|D')
=0,50,100,81+0,50,900,01= 0,5 \cdot 0,10 \cdot 0,81 + 0,5 \cdot 0,90 \cdot 0,01
=0,0405+0,0045=0,0450= 0,0405 + 0,0045 = 0,0450
B markasından gelen çiplerin hem arızalı olanlarının hem de sağlam olanlarının testten geçme durumlarını birleştiriyoruz.
5
Toplam olasılık formülünü kullanarak herhangi bir çipin çift 'arızalı' raporu alması olasılığını (P(R)P(R)) ve ardından Bayes Teoremi ile istenen koşullu olasılığı (P(AR)P(A|R)) hesaplayalım.
P(R)=P(AR)+P(BR)=0,0150+0,0450=0,0600P(R) = P(A \cap R) + P(B \cap R) = 0,0150 + 0,0450 = 0,0600
P(AR)=P(AR)P(R)=0,01500,0600=1560=14=0,25P(A|R) = \frac{P(A \cap R)}{P(R)} = \frac{0,0150}{0,0600} = \frac{15}{60} = \frac{1}{4} = 0,25
Koşullu olasılık tanımı gereği, istenen durumun olasılığı, kısıtlanmış örnek uzayın (tüm çift arızalı raporu alanların) olasılığına bölünür.

Key Concept

Bayes Teoremi ve Koşullu Olasılık
Question 8Question

Bir hastanede çalışan uzman doktorların uzmanlık alanları (Dahiliye veya Cerrahi) ve yabancı dil bilgileri (İngilizce bilen veya bilmeyen) ile ilgili dağılımı aşağıdaki tabloda gösterilmiştir:

İngilizce Bilenİngilizce Bilmeyen
Dahiliye Uzmanı2x2xx+4x + 4
Cerrahi Uzmanıxx2x22x - 2

Bu hastaneden rastgele seçilen bir doktorun Dahiliye uzmanı olduğu bilindiğine göre, bu doktorun İngilizce bilen biri olma olasılığı 35\frac{3}{5}'tir.

Buna göre, bu hastaneden rastgele seçilen bir doktorun İngilizce bilmediği bilindiğine göre, Cerrahi uzmanı olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1119\frac{11}{19}

Answer

İngilizce bilmediği bilinen bir doktorun Cerrahi uzmanı olma olasılığı 11/19'dur.
Seçilen doktorun İngilizce bilmediği bilindiği için örnek uzay sadece İngilizce bilmeyen doktorlarla sınırlandırılır. Tabloda x = 12 değeri yerine konduğunda İngilizce bilmeyen toplam doktor sayısı 38'dir. Bu doktorlar arasından Cerrahi uzmanı olanların sayısı 22 olduğundan, aranan olasılık 22/38 yani sadeleştirilmiş haliyle 11/19 olur.

Step-by-Step Solution

1
Dahiliye uzmanı olduğu bilinen bir doktorun İngilizce bilme olasılığını veren denklemi kurmak.
Dahiliye uzmanı olan toplam doktor sayısı 2x+(x+4)=3x+42x + (x + 4) = 3x + 4 kişidir. Bu doktorlar arasından İngilizce bilenlerin sayısı 2x2x olduğundan, koşullu olasılık değeri 2x3x+4\frac{2x}{3x+4} olur.
Koşullu olasılıkta örnek uzay, verilen koşulu sağlayan alt kümeye (Dahiliye uzmanları) indirgenir.
2
Verilen olasılık değerini kullanarak x bilinmeyenini çözmek.
2x3x+4=35    10x=9x+12    x=12\frac{2x}{3x+4} = \frac{3}{5} \implies 10x = 9x + 12 \implies x = 12 bulunur.
Tablodaki tüm doktor gruplarının sayısal değerlerini bulmak için denklem çözülmelidir.
3
Bulunan x = 12 değerini tabloda yerine yazarak doktor sayılarını belirlemek.
İngilizce bilen Dahiliye uzmanı: 2(12)=242(12) = 24
İngilizce bilmeyen Dahiliye uzmanı: 12+4=1612 + 4 = 16
İngilizce bilen Cerrahi uzmanı: 1212
İngilizce bilmeyen Cerrahi uzmanı: 2(12)2=222(12) - 2 = 22
Toplam doktor sayısı: 24+16+12+22=7424 + 16 + 12 + 22 = 74 kişi.
İkinci koşullu olasılık durumu için gerekli olan grupların eleman sayılarını bulmak.
4
İngilizce bilmediği bilinen bir doktorun Cerrahi uzmanı olma olasılığını hesaplamak.
İngilizce bilmeyen toplam doktor sayısı 16+22=3816 + 22 = 38 kişidir. Bu grup içerisindeki Cerrahi uzmanlarının sayısı 2222 kişidir. İstenen olasılık:
P(CerrahiI˙ngilizce Bilmeyen)=2238=1119P(\text{Cerrahi} \mid \text{İngilizce Bilmeyen}) = \frac{22}{38} = \frac{11}{19} olarak elde edilir.
Seçilen doktorun İngilizce bilmediği bilindiği için yeni örnek uzayımız İngilizce bilmeyen doktorlar kümesidir.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Estimated Time:2m 0s
Question 9Question

Bir teknoloji mağazasında satılan telefonların %60\%60'ı A markası, geri kalanı ise B markasıdır. Bu mağazadan satın alınan telefonların garanti süresi içinde arızalanma durumları incelenmiş ve şu sonuçlar elde edilmiştir:

* A markası telefonların arızalanma olasılığı, B markası telefonların arızalanma olasılığının 2 katıdır.
* Mağazadan rastgele seçilen bir telefonun garanti süresi içinde arızalanmadığı bilindiğine göre, bu telefonun A markası olma olasılığı %50\%50'dir.

Buna göre, B markası bir telefonun garanti süresi içinde arızalanma olasılığı yüzde kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 25

Answer

B markası bir telefonun garanti süresi içinde arızalanma olasılığı %25'tir.
B markasının arızalanma olasılığı pp seçildiğinde, A markasının arızalanma olasılığı 2p2p olur. Arızasız telefonların toplam olasılığı 11,6p1 - 1,6p ve arızasız A marka telefon olasılığı 0,60(12p)0,60(1-2p) olarak bulunur. Koşullu olasılık formülünden 0,60(12p)11,6p=12\frac{0,60(1-2p)}{1-1,6p} = \frac{1}{2} denklemi çözüldüğünde p=0,25p = 0,25 yani %25 bulunur.

Step-by-Step Solution

1
A ve B marka telefonların oranlarını ve arızalanma olasılıklarını değişkenler cinsinden yazın.
A marka oranı: P(A)=0,60P(A) = 0,60, B marka oranı: P(B)=0,40P(B) = 0,40. B markasının ar��zalanma olasılığı P(ArızalıB)=pP(\text{Arızalı} | B) = p ise A markasının arızalanma olasılığı P(ArızalıA)=2pP(\text{Arızalı} | A) = 2p olur.
Problemi cebirsel olarak ifade edebilmek için.
2
Telefonların arızalanmama olasılıklarını belirleyin.
P(ArızasızB)=1pP(\text{Arızasız} | B) = 1 - p ve P(ArızasızA)=12pP(\text{Arızasız} | A) = 1 - 2p olur.
Koşul arızalanmama durumu üzerinden verildiği için.
3
Rastgele seçilen bir telefonun arızasız olma toplam olasılığını (P(Arızasız)P(\text{Arızasız})) hesaplayın.
P(Arızasız)=P(A)P(ArızasızA)+P(B)P(ArızasızB)=0,60(12p)+0,40(1p)=11,6pP(\text{Arızasız}) = P(A) \cdot P(\text{Arızasız} | A) + P(B) \cdot P(\text{Arızasız} | B) = 0,60(1 - 2p) + 0,40(1 - p) = 1 - 1,6p olur.
Koşullu olasılığın paydasını oluşturmak için.
4
Arızasız olduğu bilinen telefonun A markası olma koşullu olasılığını yazıp verilen değere eşitleyin.
P(AArızasız)=P(AArızasız)P(Arızasız)=0,60(12p)11,6p=0,500,60(12p)=0,50(11,6p)0,61,2p=0,50,8p0,1=0,4pp=0,25P(A | \text{Arızasız}) = \frac{P(A \cap \text{Arızasız})}{P(\text{Arızasız})} = \frac{0,60(1-2p)}{1 - 1,6p} = 0,50 \Rightarrow 0,60(1-2p) = 0,50(1-1,6p) \Rightarrow 0,6 - 1,2p = 0,5 - 0,8p \Rightarrow 0,1 = 0,4p \Rightarrow p = 0,25 yani %25\%25 bulunur.
B markasının arızalanma olasılığı olan pp'yi bulmak için.

Key Concept

Koşullu Olasılık ve Bayes Teoremi uygulamaları
Question 10Question

Bir torbada 44 kırmızı ve 66 beyaz top bulunmaktadır. Torbadan rastgele bir top çekiliyor. Çekilen bu top torbaya geri konulmayıp, yerine diğer renkten 22 top torbaya ekleniyor. Daha sonra torbadan rastgele ikinci bir top çekiliyor.

İkinci çekilen topun kırmızı olduğu bilindiğine göre, ilk çekilen topun beyaz olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.75

Answer

İlk çekilen topun beyaz olma olasılığı 0,75'tir.
İkinci çekilen topun kırmızı olduğu bilindiğinden, örnek uzay sadece ikinci topun kırmızı geldiği durumlara kısıtlanır. İlk topun beyaz ve ikinci topun kırmızı gelme olasılığının (36/110), ikinci topun kırmızı gelme toplam olasılığına (48/110) oranı bize koşullu olasılığı 3/4 = 0,75 olarak verir.

Step-by-Step Solution

1
İlk çekimde kırmızı top gelme durumunu ve sonrasındaki torba içeriğini analiz etme.
İlk çekimde kırmızı gelme olasılığı P(K1)=410P(K_1) = \frac{4}{10}'dur. Kırmızı top geri atılmayıp yerine 22 beyaz top konulduğunda torbada 33 kırmızı, 88 beyaz top kalır. Bu durumda ikinci çekimde kırmızı gelme olasılığı P(K2K1)=311P(K_2|K_1) = \frac{3}{11} olur. İkisinin birlikte gerçekleşme olasılığı P(K1K2)=410×311=12110P(K_1 \cap K_2) = \frac{4}{10} \times \frac{3}{11} = \frac{12}{110}'dur.
Bayes teoreminde kullanılacak olan ilk durumun kesişim olasılığını bulmak.
2
İlk çekimde beyaz top gelme durumunu ve sonrasındaki torba içeriğini analiz etme.
İlk çekimde beyaz gelme olasılığı P(B1)=610P(B_1) = \frac{6}{10}'dur. Beyaz top geri atılmayıp yerine 22 kırmızı top konulduğunda torbada 66 kırmızı, 55 beyaz top kalır. Bu durumda ikinci çekimde kırmızı gelme olasılığı P(K2B1)=611P(K_2|B_1) = \frac{6}{11} olur. İkisinin birlikte gerçekleşme olasılığı P(B1K2)=610×611=36110P(B_1 \cap K_2) = \frac{6}{10} \times \frac{6}{11} = \frac{36}{110}'dur.
Bayes teoreminde kullanılacak olan ikinci durumun kesişim olasılığını bulmak.
3
İkinci çekilen topun kırmızı olma toplam olasılığını hesaplama.
P(K2)=P(K1K2)+P(B1K2)=12110+36110=48110P(K_2) = P(K_1 \cap K_2) + P(B_1 \cap K_2) = \frac{12}{110} + \frac{36}{110} = \frac{48}{110}'dur.
Koşullu olasılık formülünün paydasını (kısıtlanmış örnek uzayın olasılığını) bulmak.
4
İkinci topun kırmızı olduğu bilindiğine göre ilk topun beyaz olma olasılığını hesaplama.
P(B1K2)=P(B1K2)P(K2)=36/11048/110=3648=34=0,75P(B_1|K_2) = \frac{P(B_1 \cap K_2)}{P(K_2)} = \frac{36/110}{48/110} = \frac{36}{48} = \frac{3}{4} = 0,75'tir.
Koşullu olasılık tanımını uygulayarak istenen nihai sonuca ulaşmak.

Key Concept

Koşullu Olasılık ve Bayes Teoremi
Question 11Question

Bir satranç turnuvasında AA, BB ve CC oyuncuları mücadele etmektedir. Turnuva kuralları şu şekildedir:
- Her turda yalnızca iki oyuncu karşılaşır. Mağlup olan oyuncu elenmez ancak bir sonraki turda dinlenir (yani o tur oynamayan oyuncu ile bir önceki turun galibi karşılaşır).
- Turnuvadaki hiçbir maçta beraberlik yaşanmamaktadır.
- 1. turda AA ile BB karşılaşmıştır.
- Turnuva süresince oyuncuların birbirlerini yenme olasılıkları sabittir. AA'nın BB'yi yenme olasılığı 23\frac{2}{3}, AA'nın CC'yi yenme olasılığı 12\frac{1}{2} ve BB'nin CC'yi yenme olasılığı ise 35\frac{3}{5}'tir.

Buna göre, 3. turdaki maçı AA oyuncusunun kazandığı bilindiğine göre, 2. turdaki maçı BB oyuncusunun kazanmış olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 619\frac{6}{19}

Answer

İstenen koşullu olasılık değeri 619\frac{6}{19}'dur.
3. turdaki maçı A oyuncusunun kazandığı bilindiğine göre örnek uzayımız A'nın 3. turda kazandığı üç farklı durumun olasılıkları toplamı olan 1945\frac{19}{45} değerine indirgenir. Bu durumlardan yalnızca 1. turu B'nin kazanıp, 2. turda B'nin C'yi yenmesi ve ardından 3. turda A'nın B'yi yenmesi durumunda 2. turu B kazanmış olur. Bu özel yolun olasılığı 215\frac{2}{15} olduğuna göre, koşullu olasılık değeri 2/1519/45=619\frac{2/15}{19/45} = \frac{6}{19} olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Turların eşleşmelerini ve olası sonuç dallarını belirleme
1. Tur: A - B maçı yapılır. İki olasılık vardır:
- A kazanır (Olasılık: 23\frac{2}{3}): Bu durumda 2. Tur C - A olur (B dinlenir).
- B kazanır (Olasılık: 13\frac{1}{3}): Bu durumda 2. Tur C - B olur (A dinlenir).
Olay akışını sistematik olarak takip edebilmek için ağaç diyagramı başlangıcı oluşturulur.
2
2. ve 3. tur sonuçlarına göre A'nın 3. turu kazandığı yolları analiz etme
Yol 1: A (1. turu kazanır) -> A (2. turda C'yi yener) -> A (3. turda B'yi yener)
Olasılık: 23×12×23=29\frac{2}{3} \times \frac{1}{2} \times \frac{2}{3} = \frac{2}{9}

Yol 2: B (1. turu kazanır) -> B (2. turda C'yi yener) -> A (3. turda B'yi yener)
Olasılık: 13×35×23=215\frac{1}{3} \times \frac{3}{5} \times \frac{2}{3} = \frac{2}{15}

Yol 3: B (1. turu kazanır) -> C (2. turda B'yi yener) -> A (3. turda C'yi yener)
Olasılık: 13×25×12=115\frac{1}{3} \times \frac{2}{5} \times \frac{1}{2} = \frac{1}{15}

Not: 1. turu A kazanıp 2. turu C kazansaydı, 3. tur B ile C arasında oynanacaktı ve A'nın 3. turu kazanma olasılığı 0 olacaktı.
Koşullu olasılıkta payda kısmını oluşturan 'A'nın 3. turu kazanması' koşuluna uygun tüm durumları belirlemek gerekir.
3
Koşulun gerçekleşme olasılığını (A'nın 3. turu kazanma olasılığı) hesaplama
P(A3)=29+215+115=29+315=29+15=10+945=1945P(A_3) = \frac{2}{9} + \frac{2}{15} + \frac{1}{15} = \frac{2}{9} + \frac{3}{15} = \frac{2}{9} + \frac{1}{5} = \frac{10 + 9}{45} = \frac{19}{45}
Koşulun toplam olasılığını bularak örnek uzayı bu değere daraltacağız.
4
2. turu B'nin kazandığı ve A'nın 3. turu kazandığı ortak durumu bulup koşullu olasılığı hesaplama
2. turu B'nin kazandığı ve 3. turu A'nın kazandığı tek yol Yol 2'dir. Bu yolun olasılığı 215\frac{2}{15}'tir.
Koşullu Olasılık = P(Yol 2)P(A3)=2151945=215×4519=619\frac{P(\text{Yol 2})}{P(A_3)} = \frac{\frac{2}{15}}{\frac{19}{45}} = \frac{2}{15} \times \frac{45}{19} = \frac{6}{19}
Koşullu olasılık tanımı gereği P(XY)=P(XY)P(Y)P(X \mid Y) = \frac{P(X \cap Y)}{P(Y)} formülü uygulanır.

Key Concept

Koşullu olasılıkta, verilen bir koşulun gerçekleştiği bilindiğinde, ��rnek uzay sadece bu koşulu sağlayan çıktılara daraltılır.
Estimated Time:3m 0s
Question 12Question

Aşağıdaki tabloda, bir maratona katılan 350 koşucunun yaş gruplarına ve maratonu tamamlama durumlarına göre dağılımı verilmiştir:

Yaş GrubuMaratonu TamamlayanlarMaratonu Yarıda Bırakanlar
Genç (18-35)12030
Yetişkin (36-50)9040
Kıdemli (51 ve üzeri)4030

Bu maratona katılan ko��ucular arasından rastgele seçilen birinin maratonu tamamladığı veya 18-35 yaş grubunda olduğu bilindiğine göre, bu kişinin 36-50 yaş grubunda olup maratonu tamamlayan bir koşucu olma olasıl��ğı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 928\frac{9}{28}

Answer

Seçilen kişinin 36-50 yaş grubunda olup maratonu tamamlayan bir koşucu olma olasılığı 928\frac{9}{28}'dir.
Koşullu olasılık tanımına göre örnek uzay, 'maratonu tamamlayanlar veya 18-35 yaş grubunda olanlar' kümesi olarak daraltılır. Bu birleşim kümesinde 280 kişi bulunmaktadır. Bu daraltılmış örnek uzay içinde istenen durum olan '36-50 yaş grubunda olup maratonu tamamlayan' kişi sayısı 90'dır. Bu iki değerin oranı olan 928\frac{9}{28} doğru cevaptır.

Step-by-Step Solution

1
Koşul kümesini tanımlama ve eleman sayısını belirleme.
Maratonu tamamlayanlar kümesi TT ve 18-35 yaş grubundakiler kümesi GG olsun. Bizden istenen koşul TGT \cup G kümesidir. Bu kümenin eleman sayısı tablodaki ilgili hücreler doğrudan toplanarak veya birleşim formülüyle bulunabilir: s(T)=120+90+40=250s(T) = 120 + 90 + 40 = 250, s(G)=120+30=150s(G) = 120 + 30 = 150, s(TG)=120s(T \cap G) = 120'dir. Buradan s(TG)=s(T)+s(G)s(TG)=250+150120=280s(T \cup G) = s(T) + s(G) - s(T \cap G) = 250 + 150 - 120 = 280 bulunur. (Alternatif olarak tablodan: 120+30+90+40=280120 + 30 + 90 + 40 = 280)
Koşullu olasılıkta örnek uzay, verilen koşul kümesiyle sınırlanır.
2
İstenen durumun eleman sayısını belirleme.
İstenen olay, seçilen kişinin hem 36-50 yaş grubunda (Yetişkin) olması hem de maratonu tamamlamış olmasıdır. Tablodan bu kesişime karşılık gelen kişi sayısı 9090 olarak belirlenir.
İstenen durumun daraltılmış örnek uzay içindeki eleman sayısını bulmak için.
3
Koşullu olasılığı hesaplama.
Olasılık değeri, istenen durumun eleman sayısının koşullu örnek uzayın eleman sayısına oranıdır: P=90280=928P = \frac{90}{280} = \frac{9}{28} bulunur.
Koşullu olasılık tanımını uygulamak ve kesri en sade haline getirmek için.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Estimated Time:2m 0s
Question 13Question

Bir EE örnek uzayındaki AA ve BB olayları için

P(BA)=23P(B \mid A) = \frac{2}{3}
P(AB)=35P(A' \mid B') = \frac{3}{5}
P(AB)=78P(A \cup B) = \frac{7}{8}

olduğuna göre, P(AB)P(A \mid B') olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.4

Answer

İstenen olasılık değeri 2/5 (veya 0,4) olarak bulunur.
Koşullu olasılık tanımına göre P(AB)=P(AB)P(B)P(A \mid B') = \frac{P(A \cap B')}{P(B')} yazılır. Gerekli adımlarla P(B)=524P(B') = \frac{5}{24} ve P(AB)=P(A)P(AB)=112P(A \cap B') = P(A) - P(A \cap B) = \frac{1}{12} değerleri elde edildikten sonra bu iki değerin oranı 1/125/24=25\frac{1/12}{5/24} = \frac{2}{5} veya 040{}4 sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Koşullu olasılık tanımından faydalanarak B olayının tümleyeninin olasılığını bulmak.
P(B)=524P(B') = \frac{5}{24} ve dolayısıyla P(B)=1924P(B) = \frac{19}{24}
P(AB)=P(AB)P(B)=1P(AB)1P(B)P(A' \mid B') = \frac{P(A' \cap B')}{P(B')} = \frac{1 - P(A \cup B)}{1 - P(B)} eşitliği kullanılarak P(B)P(B') elde edilir.
2
Verilen koşullu olasılık ve birleşim formüllerini kullanarak A olayının olasılığını belirlemek.
P(A)=14P(A) = \frac{1}{4} ve P(AB)=16P(A \cap B) = \frac{1}{6}
P(BA)=P(AB)P(A)=23P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} = \frac{2}{3} bağıntısı kesişimi A cinsinden yazmamızı sağlar. Birleşim formülü P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) kullanılarak tek bilinmeyenli denklem çözülür.
3
Aranan koşullu olasılık olan P(AB)P(A \mid B') değerini hesaplamak.
P(AB)=25P(A \mid B') = \frac{2}{5} (veya 040{}4)
P(AB)=P(AB)P(B)=P(A)P(AB)P(B)P(A \mid B') = \frac{P(A \cap B')}{P(B')} = \frac{P(A) - P(A \cap B)}{P(B')} formülü ile sonuca ulaşılır.

Key Concept

Koşullu olasılık tanımı, birleşim formülü ve De Morgan kurallarının küme kuramsal olarak uygulanması.
Estimated Time:2m 30s
Question 14Question

Bir kütüphanede bulunan 120120 kitabın türlerine ve yazıldıkları dillere göre dağılımı aşağıdaki tabloda gösterilmiştir:

Kitap TürüTürkçeYabancı Dil
Roman4020
Şiir128
Tarih1822

Bu kütüphaneden rastgele seçilen bir kitabın Türkçe yazılmış veya şiir türünde olduğu bilindiğine göre, bu kitabın roman olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 2039\frac{20}{39}

Answer

2039\frac{20}{39}
Seçilen kitabın Türkçe veya şiir olması koşulu altındaki daraltılmış örnek uzay 78 kitaptan oluşur. Bu kitaplardan roman olanların sayısı 40'tır. Dolayısıyla olasılık 4078=2039\frac{40}{78} = \frac{20}{39} olur.

Step-by-Step Solution

1
Koşul kümesini tanımlama ve eleman sayısını bulma
Türkçe yazılmış veya şiir türünde olan kitapların sayısı 7878'dir.
Koşullu olasılıkta, verilen koşul yeni örnek uzayımızı oluşturur. Türkçe yazılmış kitap sayısı 40+12+18=7040 + 12 + 18 = 70, şiir olan kitap sayısı 12+8=2012 + 8 = 20'dir. Hem Türkçe yazılmış hem de şiir olan kitap sayısı ise 1212'dir. Kümelerin birleşimi formülünden koşulu sağlayan kitap sayısı: 70+2012=7870 + 20 - 12 = 78 olarak bulunur.
2
İstenen olayın koşul kümesi içindeki eleman sayısını bulma
Bu koşulu sağlayan romanların sayısı 4040'tır.
Bizden istenen durum, seçilen kitabın roman olmasıdır. Daraltılmış örnek uzayımızdaki kitaplardan sadece Türkçe yazılmış romanlar (40 kitap) bu gruptadır. Yabancı dilde yazılmış romanlar bu gruba dahil değildir çünkü onlar ne Türkçe yazılmıştır ne de şiirdir.
3
Koşullu olasılık değerini hesaplama
İstenen olasılık 4078=2039\frac{40}{78} = \frac{20}{39} olarak bulunur.
Koşullu olasılık formülüne göre olasılık değeri, istenen durum sayısının indirgenmiş örnek uzaydaki eleman sayısına bölünmesiyle elde edilir.

Key Concept

Koşullu olasılık sorularında örnek uzay, verilen koşul doğrultusunda daraltılır. Olasılık değeri, istenen olayın bu daraltılmış örnek uzay içerisindeki eleman sayısının daraltılmış örnek uzayın toplam eleman sayısına oranıdır.
Question 15Question

Bir kutuda 5 mavi ve 3 kırmızı kart bulunmaktadır. Bu kutudan rastgele iki kart art arda ve geri bırakılmaksızın çekiliyor.

Çekilen kartlardan en az birinin mavi olduğu bilindiğine göre, ilk çekilen kartın mavi olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.7

Answer

Çekilen kartlardan en az birinin mavi olduğu bilindiğinde, ilk çekilen kartın mavi olma olasılığı 0,7'dir.
Verilen koşul (en az bir kartın mavi olması) örnek uzayı kısıtlar. Tüm durumların olasılığından iki kırmızı çekilmesi durumu çıkarıldığında koşul uzayının olasılığı 25/28 bulunur. İlk kartın mavi olması bu koşulu zaten kapsadığından kesişim olasılığı 5/8'dir. Bu iki değerin oranı 0,7 sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Koşul olarak verilen 'en az bir mavi kart çekilmesi' durumunun olasılığını hesaplamak.
En az bir mavi kart çekilme olasılığı 25/28'dir.
En az bir mavi çekilmesi durumunun olasılığı, tüm durumlardan (1) iki kartın da kırmızı çekilme olasılığının (3/28) çıkarılmasıyla pratik şekilde hesaplanır.
2
İstenen olayın koşul olayı ile kesişiminin olasılığını bulmak.
Kesişim olayının olasılığı 5/8'dir.
İlk kartın mavi olması durumu, en az bir kartın mavi olması durumunu kendiliğinden sağladığı için bu iki olayın kesişimi doğrudan ilk kartın mavi olması durumuna eşittir.
3
Koşullu olasılık oranını kurarak nihai olasılık değerini hesaplamak.
Koşullu olasılık değeri 0,7'dir.
Koşullu olasılık tanımına göre kesişim olayının olasılığı, koşul olayının olasılığına bölünür.

Key Concept

Koşullu olasılık problemlerinde, gerçekleştiği bilinen koşul olayı örnek uzayı kısıtlar ve aranan olasılık bu kısıtlanmış örnek uzay üzerinden hesaplanır.
Question 16Question

Bir teknoloji şirketinde çalışan 100100 personelin departmanlarına ve çalışma şekillerine göre dağılımı aşağıdaki tabloda verilmiştir:

DepartmanUzaktan ÇalışanOfisten Çalışan
Yazılım35351515
Pazarlama20203030

Bu şirketteki çalışanlar aras��ndan rastgele seçilen bir kişinin ofisten çalıştığı bilindiğine göre, bu kişinin yazılım departmanında çalışan bir personel olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 13\frac{1}{3}

Answer

Seçilen kişinin yazılım departmanında çalışan bir personel olma olasılığı \frac{1}{3} olur.
Seçilen kişinin ofisten çalıştığı bilindiği için örnek uzayımız sadece ofisten çalışan personelden oluşur. Ofisten çalışan toplam personel sayısı 15+30=4515 + 30 = 45'tir. Bu 45 kişi içinden yazılım departmanında çalışanların sayısı ise 15'tir. Dolayısıyla bu olasılık 1545=13\frac{15}{45} = \frac{1}{3} olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Koşullu olasılıkta örnek uzayın daraltılması gerekir. Verilen koşul seçilen kişinin 'ofisten çalışan' biri olmasıdır. Tablodan ofisten çalışan toplam personel sayısını bulun.
Ofisten çalışan toplam personel sayısı: 15 (Yazılım)+30 (Pazarlama)=4515 \text{ (Yazılım)} + 30 \text{ (Pazarlama)} = 45
Koşullu olasılıkta örnek uzay, verilen koşulu sağlayan durumlar kümesiyle sınırlandırılır.
2
Daraltılmış örnek uzay içerisinden istenen olayın (yazılım departmanında çalışan) eleman sayısını belirleyin.
Ofisten çalışanlar içindeki yazılım personeli sayısı: 1515
Seçilen kişinin hem ofisten çalışıyor olması hem de yazılım departmanında olması istenir.
3
İstenen olayın eleman sayısını daraltılmış örnek uzayın eleman sayısına oranlayarak olasılık değerini sadeleştirilmiş kesir şeklinde hesaplayın.
1545=13\frac{15}{45} = \frac{1}{3}
Olasılık değeri, istenen durum sayısının tüm mümkün durumların sayısına bölünmesiyle elde edilir.

Key Concept

Koşullu olasılık hesaplanırken örnek uzay verilen koşula göre daraltılır. P(AB)=s(AB)s(B)P(A \mid B) = \frac{s(A \cap B)}{s(B)} formülü ile hesaplama yapılır.
Question 17Question

Bir spor okulunda tenis oynayanların %60\%60'ı, yüzme sporunu yapanların ise %30\%30'u lisanslı sporcudur. Bu okulda tenis oynayanların sayısı, yüzme sporunu yapanların sayısının 22 katıdır. Her öğrenci bu iki spordan yalnız birini yapmaktadır. Buna göre, bu okuldan rastgele seçilen bir öğrencinin lisanslı olduğu bilindiğine göre, bu öğrencinin tenis oynayan biri olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0.8

Answer

Seçilen öğrencinin tenis oynama olasılığı 0,8'dir.
Seçilen öğrencinin lisanslı olduğu bilindiği için örnek uzayımız lisanslı sporcular kümesi (1,5x1,5x) ile sınırlanır. Bu gruptaki tenis oynayanların sayısı 1,2x1,2x olduğundan, koşullu olasılık 1,2x1,5x=0,8\frac{1,2x}{1,5x} = 0,8 olarak elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Yüzme ve tenis oynayan öğrenci sayılarını değişken cinsinden belirleme
Yüzme oynayan öğrenci sayısı xx ise tenis oynayan öğrenci sayısı 2x2x olur.
Tenis oynayanların sayısının yüzme oynayanların 2 katı olduğu bilgisine dayanarak oran kurmak için.
2
Branşlarına göre lisanslı sporcu sayılarını hesaplama
Lisanslı tenisçiler 2x×0,60=1,2x2x \times 0,60 = 1,2x, lisanslı yüzücüler x×0,30=0,3xx \times 0,30 = 0,3x olur.
Koşullu olasılıkta kullanılacak olan kesişim kümelerinin eleman sayılarını bulmak için.
3
Toplam lisanslı sporcu sayısını bulma
Toplam lisanslı sporcu sayısı 1,2x+0,3x=1,5x1,2x + 0,3x = 1,5x olur.
Verilen koşula göre örnek uzayımızı lisanslı sporcular kümesine daraltmak için.
4
Koşullu olasılık formülünü uygulayarak sonucu hesaplama
Olasılık = 1,2x1,5x=0,8\frac{1,2x}{1,5x} = 0,8 bulunur.
Lisanslı olduğu bilinen sporcular arasından tenis oynayanların oranını belirlemek için.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Question 18Question

Bir laboratuvarda geliştirilen bir hızlı tanı testinin, belirli bir hastalığa sahip olan bir kişide pozitif sonuç verme olasılığı \%90'dır. Bu testin, sağlıklı bir kişide hatalı bir şekilde pozitif sonuç verme (yalancı pozitif) olasılığı ise \%5'tir.

Bir topluluğun \%10'unun bu hastalığa sahip olduğu bilinmektedir. Bu topluluktan rastgele seçilen bir kişiye uygulanan testin sonucu pozitif çıktığına göre, bu kişinin gerçekten hasta olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 23\frac{2}{3}

Answer

23\frac{2}{3}
Testin pozitif çıktığı bilindiğine göre, örnek uzayımız sadece pozitif test sonucu veren durumlar ile sınırlanır. Bu sınırlı örnek uzayında gerçekten hasta olanların oranı, tüm pozitif sonuçlar içindeki hasta ve pozitif olanların oranına eşittir. Bu oran iki bölü üç olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Hastalık ve test sonuçlarına ilişkin olayları tanımlayarak olasılıklarını belirlemek.
Hasta olma olayı HH olsun, bu durumda P(H)=010P(H) = 0{}10 ve sağlıklı olma olayı SS olsun, P(S)=090P(S) = 0{}90. Testin pozitif sonuç vermesi olayı PP olsun. Verilen koşullu olasılıklar: P(PH)=090P(P|H) = 0{}90 ve P(PS)=005P(P|S) = 0{}05'tir.
Koşullu olasılık formülünü uygulamak için gerekli olan temel bileşenleri belirlemek.
2
Pozitif test sonucunun ve hastalığın birlikte gerçekleşme olasılığını (P(HP)P(H \cap P)) hesaplamak.
P(HP)=P(H)×P(PH)=010×090=009P(H \cap P) = P(H) \times P(P|H) = 0{}10 \times 0{}90 = 0{}09.
İstenen koşullu olasılığın pay kısmını bulmak.
3
Testin pozitif sonuç verme toplam olasılığını (P(P)P(P)) hesaplamak.
P(P)=P(HP)+P(SP)=009+P(S)×P(PS)=009+090×005=009+0045=0135P(P) = P(H \cap P) + P(S \cap P) = 0{}09 + P(S) \times P(P|S) = 0{}09 + 0{}90 \times 0{}05 = 0{}09 + 0{}045 = 0{}135.
Koşullu olasılık formülünün payda kısmını (daraltılmış örnek uzayını) oluşturmak.
4
Test sonucu pozitif olan bir kişinin gerçekten hasta olma olasılığını (P(HP)P(H|P)) hesaplamak.
P(HP)=P(HP)P(P)=0090135=90135=23P(H|P) = \frac{P(H \cap P)}{P(P)} = \frac{0{}09}{0{}135} = \frac{90}{135} = \frac{2}{3}.
Koşullu olasılık tanımını uygulayarak nihai sonucu elde etmek.

Key Concept

Koşullu Olasılık ve Bayes Teoremi
Estimated Time:2m 0s
Question 19Question

Bir torbada 1'den 10'a kadar numaralandırılmış 10 adet top bulunmaktadır. Bu torbadan aynı anda rastgele iki top çekiliyor. Çekilen topların üzerindeki sayıların toplamının çift sayı olduğu bilindiğine göre, her iki topun üzerindeki sayının da asal sayı olma olasılığı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 320\frac{3}{20}

Answer

Çekilen topların üzerindeki sayıların toplamının çift olduğu bilindiğine göre, her iki topun üzerindeki sayının da asal sayı olma olasılığı 3/20'dir.
Toplamın çift olduğu bilindiğine göre, seçilebilecek tüm ikililerin sayısı 20'dir (10 adet tek-tek ikilisi, 10 adet çift-çift ikilisi). Bu durumlar arasında her iki sayının da asal olduğu ikililer sadece tek asal sayılardan oluşan {3, 5}, {3, 7} ve {5, 7} ikilileridir (toplamda 3 durum). Bu nedenle olasılık 3/20'dir.

Step-by-Step Solution

1
Toplamı çift olan durumların (koşullu örnek uzay) sayısını hesaplama
Toplamın çift olması için çekilen iki topun ikisi de tek ya da ikisi de çift olmalıdır. Torbada 5 tek {1, 3, 5, 7, 9} ve 5 çift {2, 4, 6, 8, 10} sayı vardır. Durum sayısı: \binom{5}{2} + \binom{5}{2} = 10 + 10 = 20'dir.
Koşullu olasılıkta örnek uzay, verilen koşulu sağlayan durumlarla sınırlanır.
2
Koşullu örnek uzay içinden her iki sayının da asal olduğu durumların sayısını belirleme
1 ile 10 arasındaki asal sayılar {2, 3, 5, 7}'dir. İki sayının da asal olması ve toplamlarının çift olması için iki sayının da tek asal sayı olması gerekir (çünkü 2 çift asal sayıdır ve diğer asal sayılarla toplamı tek olur). Bu durumda {3, 5, 7} arasından 2 sayı seçilmelidir: \binom{3}{2} = 3 durum mevcuttur ({3, 5}, {3, 7}, {5, 7}).
İstenen olayın koşul kümesiyle kesişimini bulmak için.
3
Koşullu olasılığı hesaplama
İstenen olasılık = (İstenen durum sayısı) / (Koşullu durum sayısı) = 3/20.
Koşullu olasılık tanımı gereği, olasılık istenen durum sayısının daraltılmış örnek uzay boyutuna bölünmesiyle hesaplanır.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Estimated Time:2m 0s
Question 20Question

Bir şehirdeki raylı taşıma sisteminde A ve B olmak üzere iki farklı hat bulunmaktadır. Bu sistemdeki trenlerin %70\%70'i A hattında, geri kalanı ise B hattında sefer yapmaktadır. A hattında sefer yapan trenlerin %90\%90'ı, B hattında sefer yapan trenlerin ise %80\%80'i istasyonlara zamanında ulaşmaktadır. Bu istasyona gelen trenlerden rastgele seçilen birinin zamanında ulaştığı bilindiğine göre, bu trenin B hattında sefer yapıyor olma olasılığı en sade haliyle ab\frac{a}{b} kesri olarak ifade edildiğinde a+ba + b toplamı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 37

Answer

Zamanında gelen trenin B hattından olma koşullu olasılığı en sade haliyle 829\frac{8}{29} olup, pay ile paydanın toplamı 3737 olarak bulunur.
Zamanında gelen trenin B hattından olma koşullu olasılığı P(BZ)=P(BZ)P(Z)=024087=829P(B|Z) = \frac{P(B \cap Z)}{P(Z)} = \frac{0{}24}{0{}87} = \frac{8}{29} olup, pay ile paydanın toplamı 8+29=378 + 29 = 37 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
A ve B hatlarında sefer yapan trenlerin zamanında ulaşma olasılıklarının hesaplanması
A hattı için zamanında ulaşma olasılığı 070×090=0630{}70 \times 0{}90 = 0{}63, B hattı için zamanında ulaşma olasılığı 030×080=0240{}30 \times 0{}80 = 0{}24 bulunur.
Her bir hattan seçilen trenin zamanında ulaşma durumunun kesişim olasılıklarını belirlemek için.
2
Zamanında ulaşan tüm trenlerin toplam olasılığının hesaplanması
Toplam olasılık 063+024=0870{}63 + 0{}24 = 0{}87 olur.
Koşullu olasılıkta örnek uzay zamanında ulaşan trenlerle sınırlandırıldığı için payda değerini oluşturur.
3
Zamanında ulaştığı bilinen trenin B hattından olma olasılığının formüle edilmesi
Koşullu olasılık değeri 024087=2487\frac{0{}24}{0{}87} = \frac{24}{87} olur.
İstenen durum olan B hattındaki zamanında ulaşan trenlerin olasılığını, tüm zamanında ulaşan trenlerin olasılığına oranlamak için.
4
Elde edilen kesrin sadeleştirilmesi ve pay ile payda toplamının hesaplanması
Kesrin en sade hali 829\frac{8}{29} olup, 8+29=378 + 29 = 37 bulunur.
Soruda istenen en sade kesir biçimindeki pay ve payda toplamı a+ba+b değerini bulmak için.

Key Concept

Koşullu Olasılık
Page 1 / 2Next