Soru

Zorluk: OrtaKoşullu Olasılık Dağılımları

Bir yazılım firmasının geliştirdiği yeni bir uygulamanın kullanıcı davranışları üzerinde yapılan bir analizde, kullanıcıların uygulamada geçirdikleri toplam sürenin (saat cinsinden) XX ve sadece profil düzenleme sayfasında geçirdikleri sürenin YY olduğu belirlenmiştir.

XX ve YY sürekli rastgele değişkenlerinin ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi modellenmiştir:

f(x,y)={8xy,0<y<x<10,dig˘er durumlardaf(x,y) = \begin{cases} 8xy, & 0 < y < x < 1 \\ 0, & \text{diğer durumlarda} \end{cases}

Buna göre, bir kullanıcının profil düzenleme sayfasında 13\frac{1}{3} saat geçirdiği bilindiğine göre, uygulamada geçirdiği toplam sürenin 12\frac{1}{2} saatten az olma olasılığı kaçtır?

  1. A
    932\frac{9}{32}
  2. B
    527\frac{5}{27}
  3. 532\frac{5}{32}Cevap
  4. D
    536\frac{5}{36}
  5. E
    2732\frac{27}{32}

Cevap

532\frac{5}{32}
Doğru seçenekte, öncelikle YY'nin marjinal fonksiyonu doğru sınırlar (yy'den 11'e) kullanılarak hesaplanmış ve payda için fY(1/3)=3227f_Y(1/3) = \frac{32}{27} değeri bulunmuştur. Ardından formül yardımıyla fXY(x1/3)=94xf_{X|Y}(x|1/3) = \frac{9}{4}x elde edilmiş, son olarak da destek kümesinin kısıtlamasından doğan alt sınır (X>Yx>1/3X > Y \Rightarrow x > 1/3) ile soruda istenen üst sınır (1/21/2) arasında integral alınarak sonuca ulaşılmıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Y=13Y = \frac{1}{3} için YY'nin marjinal olasılık yoğunluk fonksiyonunun fY(y)f_Y(y) hesaplanması.
fY(y)=y18xydx=4y[x2]y1=4y(1y2)=4y4y3f_Y(y) = \int_{y}^{1} 8xy \, dx = 4y \left[ x^2 \right]_{y}^{1} = 4y(1 - y^2) = 4y - 4y^3
Koşullu olasılık dağılımını elde etmek için öncelikle bilinen değişkenin (Y) kendi marjinal dağılımına ihtiyaç vardır.
2
y=13y = \frac{1}{3} değerinin marjinal fonksiyonda yerine konulması.
fY(13)=4(13)4(127)=43427=36427=3227f_Y\left(\frac{1}{3}\right) = 4\left(\frac{1}{3}\right) - 4\left(\frac{1}{27}\right) = \frac{4}{3} - \frac{4}{27} = \frac{36 - 4}{27} = \frac{32}{27}
Koşullu olasılık formülünün paydasını (normalizasyon sabiti) belirlemek gereklidir.
3
XX'in Y=13Y = \frac{1}{3} koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonunun (fXY(x13)f_{X|Y}(x|\frac{1}{3})) bulunması.
fXY(x13)=f(x,1/3)fY(1/3)=8x(1/3)32/27=8x/332/27=94xf_{X|Y}\left(x|\frac{1}{3}\right) = \frac{f(x, 1/3)}{f_Y(1/3)} = \frac{8x(1/3)}{32/27} = \frac{8x/3}{32/27} = \frac{9}{4}x (Burada aralık: 13<x<1\frac{1}{3} < x < 1)
Olasılığı hesaplanacak olan olayın yeni durumdaki (koşul altındaki) olasılık modelini elde etmek.
4
Tanımlı sınırlar dikkate alınarak P(X<12Y=13)P\left(X < \frac{1}{2} \Big| Y = \frac{1}{3}\right) olasılığının hesaplanması.
1/31/294xdx=98[x2]1/31/2=98(1419)=98(536)=532\int_{1/3}^{1/2} \frac{9}{4}x \, dx = \frac{9}{8} \left[ x^2 \right]_{1/3}^{1/2} = \frac{9}{8} \left( \frac{1}{4} - \frac{1}{9} \right) = \frac{9}{8} \left( \frac{5}{36} \right) = \frac{5}{32}
İstenilen aralıktaki olasılığı bulmak için koşullu yoğunluk fonksiyonunun tanımlı olduğu alt sınırdan (y=1/3), istenen üst sınıra (1/2) kadar integrali alınmalıdır.

Anahtar Kavram

Sürekli Değişkenler İçin Koşullu Olasılık Dağılımları
Tahmini Süre:2m 30s
Bu soruyu puanla