Soru

Zorluk: ZorOlasılık İntegral Dönüşümü
Bir sismoloji araştırma merkezinde, belirli bir fay hattındaki depremlerin merkez üssüne olan uzaklıkları (kilometre cinsinden) sürekli bir XX rastgele değişkeni ile modellenmektedir. XX'in olasılık yoğunluk fonksiyonu:
f(x)={x8ex216,x>00,dig˘er durumlardaf(x) = \begin{cases} \frac{x}{8} e^{-\frac{x^2}{16}}, & x > 0 \\ 0, & \text{diğer durumlarda} \end{cases}
şeklinde verilmiştir.
Bu uzaklıkları bir bilgisayar programında simüle etmek için (0,1)(0,1) aralığında düzgün dağılımlı UU rastgele sayıları üretilmektedir.
Buna göre, olasılık integral dönüşümü (ters dönüşüm) yöntemi kullanılarak F(X)=UF(X) = U eşitliğinden doğrudan elde edilecek X=F1(U)X = F^{-1}(U) simülasyon denklemi aşağıdakilerden hangisidir?
  1. A
    X=16ln(1U)X = -16\ln(1-U)
  2. B
    X=1eU216X = 1 - e^{-\frac{U^2}{16}}
  3. X=4ln(1U)X = 4\sqrt{-\ln(1-U)}Cevap
  4. D
    X=14ln(1U)X = \frac{1}{4}\sqrt{-\ln(1-U)}
  5. E
    X=ln(1U)X = \sqrt{-\ln(1-U)}

Cevap

Doğru simülasyon denklemi X=4ln(1U)X = 4\sqrt{-\ln(1-U)} formülüdür.
Olasılık integral dönüşümü (ters dönüşüm) yönteminde, sürekli bir rastgele değişkenin simülasyonu için öncelikle birikimli dağılım fonksiyonu (CDF) hesaplanır. Verilen f(x)=x8ex2/16f(x) = \frac{x}{8} e^{-x^2/16} fonksiyonunun 0'dan xx'e integrali (u=t2/16u = t^2/16 dönüşümü yapılarak) alındığında F(x)=1ex2/16F(x) = 1 - e^{-x^2/16} bulunur. Simülasyon gerçekleştirmek için F(X)=UF(X) = U eşitliği kurulur: 1eX2/16=U1 - e^{-X^2/16} = U. Buradan üslü ifade yalnız bırakılırsa eX2/16=1Ue^{-X^2/16} = 1 - U elde edilir. Her iki tarafın doğal logaritması (lnln) alındığında X216=ln(1U)-\frac{X^2}{16} = \ln(1-U) denklemine ulaşılır. İçler dışlar çarpımıyla X2=16ln(1U)X^2 = -16\ln(1-U) olur. Uzaklık negatif olamayacağından (X>0X>0) karekök alınarak doğru simülasyon denklemi X=4ln(1U)X = 4\sqrt{-\ln(1-U)} olarak elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Olasılık yoğunluk fonksiyonundan (PDF) integral alınarak birikimli dağılım fonksiyonunu (CDF) hesaplamak.
F(x)=0xt8et2/16dt=[et2/16]0x=1ex2/16F(x) = \int_0^x \frac{t}{8} e^{-t^2/16} dt = \left[-e^{-t^2/16}\right]_0^x = 1 - e^{-x^2/16}
Ters dönüşüm yöntemi F(x)F(x) üzerinden çalıştığı için öncelikle sürekli rastgele değişkenin birikimli olasılık fonksiyonu bulunmalıdır.
2
Ters dönüşüm yöntemi kuralı gereği elde edilen CDF fonksiyonunu UU rastgele değişkenine eşitlemek.
1eX2/16=U1 - e^{-X^2/16} = U
UUniform(0,1)U \sim Uniform(0,1) sayılarını istenen Rayleigh dağılımına dönüştürmek için F(X)=UF(X) = U temel denklemi kurulur.
3
Kurulan eşitlikten XX değişkenini cebirsel işlemlerle yalnız bırakarak ters fonksiyonu, yani F1(U)F^{-1}(U)'yu bulmak.
eX2/16=1U    X216=ln(1U)    X2=16ln(1U)    X=4ln(1U)e^{-X^2/16} = 1 - U \implies -\frac{X^2}{16} = \ln(1-U) \implies X^2 = -16\ln(1-U) \implies X = 4\sqrt{-\ln(1-U)}
Simülasyon programında üretilen her düzgün UU sayısına karşılık gelen tekil bir XX uzaklık değeri üretebilmek için XX formülize edilmelidir.

Anahtar Kavram

Olasılık İntegral Dönüşümü (Ters Dönüşüm Yöntemi)
Bu soruyu puanla