Soru

Zorluk: ZorDeney, Örnek Uzay ve Olaylar

Bir rastgele deney sonucunda elde edilen olaylar uzayında KK, LL ve MM olayları tanımlanmıştır. KK ve LL olaylarının ayrık (mutually exclusive) olaylar olduğu bilinmektedir.

Buna göre,
P(K(LM)c)P(K \cap (L \cup M)^c)
olasılığının eşiti aşağıdakilerden hangisidir?
  1. P(K)P(KM)P(K) - P(K \cap M)Cevap
  2. B
    P(K)P(K)P(L)P(KM)P(K) - P(K)P(L) - P(K \cap M)
  3. C
    P(K)P((LM)c)P(K) \cdot P((L \cup M)^c)
  4. D
    P(K)P(LM)P(K) - P(L \cup M)
  5. E
    00

Cevap

İfadenin doğru eşiti P(K)P(KM)P(K) - P(K \cap M) olmalıdır.
Verilen ifade De Morgan kuralıyla KLcMcK \cap L^c \cap M^c biçimine dönüştürüldüğünde, KK ile LL'nin ayrık olaylar olması bilgisinden (KL=K \cap L = \emptyset ve dolayısıyla KLc=KK \cap L^c = K) faydalanılarak ifade KMcK \cap M^c şeklinde sadeleşir. Olasılık fark kuralı gereği bu durum, P(K)P(KM)P(K) - P(K \cap M) şeklinde hesaplanmaktadır.

Adım Adım Çözüm

1
İstenen olasılık ifadesindeki tümleyen işlemini De Morgan kuralını kullanarak açmak.
P(K(LM)c)=P(KLcMc)P(K \cap (L \cup M)^c) = P(K \cap L^c \cap M^c)
Kesişim işlemlerini bir arada gruplayabilmek için parantez dışındaki tümleyeni içeri dağıtmak gerekir.
2
KK ve LL olaylarının ayrık (mutually exclusive) olması özelliğini kullanmak.
KL=K \cap L = \emptyset olduğu için KLcK \subset L^c'dir. Bu nedenle KLc=KK \cap L^c = K olur.
İki küme kesişmiyorsa, biri diğerinin tümleyeninin alt kümesidir.
3
Bir önceki adımda elde edilen sadeleştirmeyi ifadeye yerleştirmek.
P(KLcMc)=P(KMc)P(K \cap L^c \cap M^c) = P(K \cap M^c)
KLcK \cap L^c yerine KK yazıldığında ifade, KK ve McM^c kümelerinin kesişimine indirgenir.
4
Olasılıkta fark kuralını (P(A \cap B^c) = P(A) - P(A \cap B)) elde edilen sonuca uygulamak.
P(KMc)=P(K)P(KM)P(K \cap M^c) = P(K) - P(K \cap M)
Bir olayın gerçekleşip diğerinin gerçekleşmediği durumların olasılığı, ana olayın olasılığından her ikisinin kesişim olasılığının çıkarılmasıyla hesaplanır.

Anahtar Kavram

Olasılık teorisinde ayrık (mutually exclusive) olayların kümesel özellikleri ve De Morgan kuralları
Tahmini Süre:1m 30s
Bu soruyu puanla