10. SINIF MATEMATİK · ÜNİTE 20 · KOŞULLU OLASILIK, BAĞIMLI VE BAĞIMSIZ OLAYLAR

Bir bilgi geldi,
olasılık değişti.

Rastgele seçilen bir öğrencinin erkek olma olasılığı başkadır, “sınavı geçtiği bilinen” birinin erkek olma olasılığı başka. Yeni bir bilgi geldiğinde örneklem uzayı daralır ve payda değişir. Bu ünitede o daralmayı hesaplamayı ve bazı olayların birbirini hiç etkilemediğini öğreneceksin.

P(A|B)
B biliniyorken A
9/17
geçenler içinden erkek
P(A)·P(B)
yalnız bağımsızsa
01 / KOŞULLU OLASILIK

Payda küçülüyor

Bir kutuda renkleri dışında özdeş kırmızı, beyaz, mavi ve yeşil 4 top var. Aslı bir top alır, geri atmadan bir top daha alır. İkinci topun beyaz olma olasılığı, birinci topun ne çıktığına bağlıdır — birinci top beyaz çıktıysa ikincinin beyaz olma olasılığı sıfırdır.

TANIM

A ve B aynı örnek uzayda gerçekleşen iki olay olsun. B olayının gerçekleşmiş olması hâlinde A olayının gerçekleşmesi olasılığına, A olayının B olayına göre koşullu olasılığı denir ve P(A|B) şeklinde gösterilir.

P(A|B) = (B olayının içinde gerçekleşmesi istenen A olayına ait çıktıların sayısı) / (Gerçekleşmiş B olayının tüm çıktılarının sayısı)

Dikkat: payda artık bütün örnek uzay değil, yalnızca B olayının çıktılarıdır. Koşullu olasılığın yaptığı tek şey budur — dünyayı küçültür.

İNTERAKTİF: 60 ÖĞRENCİ — “BİLİNEN” BİLGİYİ DEĞİŞTİR, PAYDANIN DARALMASINI GÖR
1. ÖRNEK · ERASMUS+ SEÇİMİ

Bir sınıfta 36 erkek, 24 kız öğrenci var (toplam 60). Yabancı dil sınavında erkeklerin yarısı, kızların üçte biri yeterli puanı alamamıştır.

36 · ½ = 18 erkek başarısız ⇒ 36 − 18 = 18 erkek başarılı
24 · ⅓ = 8 kız başarısız ⇒ 24 − 8 = 16 kız başarılı

Başarılı toplam: 18 + 16 = 34. Seçilen öğrencinin yeterli puan aldığı bilindiğine göre erkek olma olasılığı:
P(A|B) = 18 / 34 = 9/17

Karşılaştır: hiçbir bilgi verilmeseydi erkek olma olasılığı 36/60 = 3/5 olurdu. “Sınavı geçmiş” bilgisi olasılığı 3/5’ten 9/17’ye düşürdü — çünkü erkekler sınavda kızlardan daha çok elendi.

2. ÖRNEK · MÜZE GEZİSİ

Sıla, müzeyi en az iki arkadaşıyla gezecek. Asu, Buse ve Canan’a teklif ediyor; her biri “Evet” (E) ya da “Hayır” (H) diyor. Ağaç şemasında 2³ = 8 çıktı var:
EEE · EEH · EHE · EHH · HEE · HEH · HHE · HHH

Sıla müzeyi ziyaret ettiği bilindiğine göre en az iki “Evet” almıştır. Bu koşulu sağlayan çıktılar: EEE, EEH, EHE, HEE — yani 4 çıktı.

Bunların içinden üçünün de evet dediği 1 durum var:
P(A|B) = 1/4

Koşul olmasaydı cevap 1/8 olurdu. “Gezinin gerçekleştiği” bilgisi, 8 çıktılık dünyayı 4 çıktıya indirdi.

02 / ÜÇ TEMSİL

Tablo, ağaç, alan modeli

Koşullu olasılık problemlerinde asıl iş sayıları doğru yere yerleştirmektir; bölme işlemi en kolay kısmı. Üç görselleştirme aynı problemi üç ayrı şekilde düzenler ve hangisini seçtiğin problemin türüne bağlıdır.

İNTERAKTİF: AYNI PROBLEM, ÜÇ TEMSİL — FIRINCININ EKMEKLERİ
İKİ YÖNLÜ SIKLIK TABLOSU

İki özelliğin kesiştiği durumlarda en hızlısı. Satırlar bir özelliği, sütunlar ötekini gösterir; kenar toplamları kontrol için kullanılır.

Ne zaman: “kadın/erkek × başarılı/başarısız”, “telefon/tablet × hatalı/hatasız” gibi iki ikili özellik olduğunda.

Kural: koşullu olasılıkta payda, koşulun bulunduğu satırın ya da sütunun toplamıdır.

AĞAÇ ŞEMASI

Olayların sırayla gerçekleştiği durumlarda en açık olanı. Her dal bir seçimi, her yol bir çıktıyı gösterir.

Ne zaman: “önce şu, sonra bu” tipi problemlerde — arka arkaya top çekme, art arda atış yapma, üç arkadaşın sırayla cevap vermesi.

Kural: bir yolun olasılığı, o yol boyunca dalların çarpımıdır; birden çok yol varsa toplanır.

ALAN MODELİ

Bir dikdörtgen bütün örnek uzayı temsil eder; her parçanın alanı, o durumun sayısıyla orantılıdır.

Ne zaman: oranlar yüzdelerle ya da kesirlerle verildiğinde — “buğdayın ¼’ü, çavdarın ⅖’i” gibi.

Kural: koşullu olasılık, taranan alanın ilgilenilen bölümünün taranan toplam alana oranıdır. Sayı saymadan görsel olarak okunur.

3. ÖRNEK · FIRINCININ İKİ MARKETİ

Bir fırıncı günde 200 buğday ve 300 çavdar ekmeği üretiyor. Buğday ekmeğinin ¼’ünü, çavdar ekmeğinin ⅖’ini B marketine, kalanlarını A marketine yolluyor.

B’ye giden buğday: 200 · ¼ = 50
B’ye giden çavdar: 300 · ⅖ = 120
B’ye giden toplam: 50 + 120 = 170

Seçilen ekmeğin B marketine yollanacağı bilindiğine göre buğday ekmeği olma olasılığı:
P(A|B) = 50 / 170 = 5/17

Alan modelinde bu şöyle görünür: genişliği toplam ekmek sayısının onda biri (20 + 30 = 50 birim), yüksekliği 10 birim olan bir dikdörtgen çizilir; sol 20 birimlik parça buğdayı (alan 200), sağ 30 birimlik parça çavdarı (alan 300) gösterir. Buğday bölgesi 4 eş parçaya (her biri 50 br²), çavdar bölgesi 5 eş parçaya (her biri 60 br²) bölünür; B’ye gidenler taranır. Taralı alan 50 + 2·60 = 170, bunun buğday kısmı 50.

03 / BAĞIMLI VE BAĞIMSIZ OLAYLAR

Birbirini etkiliyor mu

İki olaydan herhangi birinin olasılığı diğer olayın gerçekleşmesine bağlı olarak değişmiyorsa bu iki olaya bağımsız olaylar, değişiyorsa bağımlı olaylar denir. Ayrımı yapmanın yolu tek soru sormaktır: birincisi olduktan sonra ikincinin şansı değişti mi?

OLASILIK CÜMLESİ → A OLAYI → B OLAYI → BAĞIMLI MI · ara ve süz
SINAV DİLİNDEKİ İŞARET

Soruda geçen tek bir kelime çoğu zaman kararı verir:

“Geri koymamak şartıyla” ⇒ ikinci çekimde toplam sayı azalmıştır ⇒ BAĞIMLI

“Geri koymak şartıyla” ⇒ torba ilk hâline dönmüştür ⇒ BAĞIMSIZ

İki ayrı kişi / iki ayrı zar / iki ayrı makine ⇒ birbirini etkileyecek fiziksel bir bağ yok ⇒ BAĞIMSIZ

AYNI TORBA, İKİ FARKLI CEVAP

3 kırmızı ve 4 yeşil top var (toplam 7).

Geri koymadan birinci kırmızı, ikinci yeşil:
(3/7) · (4/6) = 2/7 — ikinci kesirde payda 6, çünkü bir top gitti. Bağımlı.

Geri koyarak aynı olay:
(3/7) · (4/7) = 12/49 — payda değişmedi. Bağımsız.

Aynı torba, aynı renkler, tek kelime fark: sonuç değişti.

İNTERAKTİF: TORBADAN ÇEKME — “GERİ KOY” DÜĞMESİNİ AÇIP KAPAT
04 / ÇARPIM KURALI VE “VEYA”

Ne zaman çarpılır, ne zaman toplanır

Bağımsızlığın işe yaradığı yer burasıdır: iki olayın aynı anda olma olasılığını hesaplamak, tek bir çarpmaya iner.

“VE” · KESİŞİM

A ve B bağımsız iki olay olmak üzere A ∩ B olayının olma olasılığı, A olayının olma olasılığı ile B olayının olma olasılığının çarpımıdır:

P(A ∩ B) = P(A) · P(B)

Uyarı: bu kural yalnız bağımsız olaylar için geçerlidir. Olaylar bağımlıysa çarpım yanlış sonuç verir; o zaman ikinci olasılığı koşullu almak gerekir.

“VEYA” · BİRLEŞİM

İki olaydan en az birinin olma olasılığı:

P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)

Neden çıkarma var: iki olayın ikisinin birden olduğu durumlar hem P(A)’da hem P(B)’de sayıldı; bir kez fazla saydığımız için bir kez çıkarıyoruz. Bu, bir önceki temada gördüğün içerme-dışarma mantığının aynısıdır.

İNTERAKTİF: İKİ OLASILIĞI OYNAT — VE / VEYA / SADECE BİRİ / HİÇBİRİ
4. ÖRNEK · SAYI KÜPÜ

Hilesiz bir sayı küpü atılıyor. A: 2’den büyük gelme, B: tek sayı gelme.

A için üst yüze 3, 4, 5, 6 gelmelidir ⇒ P(A) = 4/6 = 2/3
B için üst yüze 1, 3, 5 gelmelidir ⇒ P(B) = 3/6 = 1/2

2’den büyük ve tek: P(A ∩ B) = (2/3)·(1/2) = 1/3
2’den büyük veya tek: P(A ∪ B) = 2/3 + 1/2 − 1/3 = 5/6

Buradaki ince nokta: çarpım kuralı uygulanabildi çünkü bu iki olay gerçekten bağımsız. Doğrudan sayarak da denetleyebilirsin: hem 2’den büyük hem tek olanlar {3, 5}, yani 2/6 = 1/3 ✔. Ama her olay çifti böyle değildir — “2’den büyük” ile “4’ten büyük” olayları bağımlıdır ve çarpım kuralı orada yanlış sonuç verir.

5. ÖRNEK · TANGRAM ÖDÜLÜ

Kuş formunu 20 saniyede yapan ödül alıyor. Ferda’nın ödül alma olasılığı 1/3, Zehra’nın 2/5. İki olay bağımsızdır.

a) İkisi birlikte ödül alır:
(1/3)·(2/5) = 2/15

b) Sadece biri ödül alır: “Ferda alır Zehra alamaz” ya da “Zehra alır Ferda alamaz”.
Ferda alamaz: 1 − 1/3 = 2/3 · Zehra alamaz: 1 − 2/5 = 3/5
(1/3)·(3/5) + (2/3)·(2/5) = 3/15 + 4/15 = 7/15

c) Sadece biri ödül aldığı bilindiğine göre o kişinin Zehra olması:
P(A|B) = (2/3 · 2/5) / (7/15) = (4/15)/(7/15) = 4/7

c şıkkı bu ünitenin iki fikrini birleştiriyor: önce bağımsızlıkla bir olasılık hesaplanıyor, sonra o olasılık koşullu olasılığın paydası oluyor.

05 / “EN AZ BİR” PROBLEMLERİ

Tersinden saymak

“En az bir” ifadesi gördüğünde doğrudan saymaya kalkışma. Üç atışta “en az bir isabet” demek, “bir isabet veya iki isabet veya üç isabet” demektir — üç ayrı hesap. Oysa tümleyeni tek hesaptır: “hiç isabet yok”.

YÖNTEM

P(en az bir) = 1 − P(hiçbiri)

Çünkü bir olay ya “hiç olmaz” ya da “en az bir kez olur”; üçüncü bir seçenek yoktur ve ikisinin olasılıkları toplamı 1’dir.

İNTERAKTİF: OKÇULUK · İSABET OLASILIĞINI VE ATIŞ SAYISINI DEĞİŞTİR
OKÇULUK TURNUVASI · ÜÇ ŞIK

Fırat’ın her atışta hedefi vurma olasılığı 3/5; üç atış yapıyor. Atışlar birbirinden bağımsızdır.

a) İlk iki atışta vurup üçüncüde vuramama:
(3/5)·(3/5)·(2/5) = 18/125

b) Üç atıştan en az birinde vurma:
Hiç vuramama: (2/5)³ = 8/125 ⇒ 1 − 8/125 = 117/125
Doğrudan saymayı denersen bir isabet (36/125) + iki isabet (54/125) + üç isabet (27/125) = 117/125 — aynı sonuç, üç kat iş.

c) Sadece bir atışta vurduğu bilindiğine göre o atışın ikinci atış olması:
Sadece bir isabet olan üç durum: (V,Ø,Ø), (Ø,V,Ø), (Ø,Ø,V), her biri (3/5)·(2/5)·(2/5) = 12/125 ⇒ toplam 36/125
Bunlardan ikincisinin isabet olduğu tek durum var: 12/125
P(A|B) = (12/125) / (36/125) = 1/3
Sezgisel okuma: üç atış simetrik olduğuna göre tek isabet üç atıştan herhangi birinde eşit şansla olabilir — cevabın 1/3 çıkması bu yüzden şaşırtıcı değil.

06 / ÇÖZÜMLÜ PROBLEMLER

Payı ve paydayı doğru seçmek

Bu ünitedeki her problem tek bir soruya iner: payda ne, pay ne? Tabloda her problemin ikisini de görebilirsin.

PROBLEM → PAY / PAYDA → SONUÇ · ara ve süz
TUR OTOBÜSÜ

Otobüste İngiliz ve Alman toplam 54 yolcu var; 26’sı kadın (⇒ 28 erkek). Kadınların 18’i Alman (⇒ 8’i İngiliz), erkeklerin 16’sı İngiliz (⇒ 12’si Alman).

İki yönlü tablo:
        İngiliz  Alman  Toplam
Kadın     8      18     26
Erkek    16      12     28
Toplam   24      30     54


İngiliz olduğu bilinen birinin kadın olması: 8/24 = 1/3
Erkek olduğu bilinen birinin Alman olması: 12/28 = 3/7

Payda her seferinde farklı: biri sütun toplamı, öteki satır toplamı. Koşul hangi grubu belirtiyorsa payda o grubun toplamıdır.

SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK DERNEĞİ

Dernekte 120 avukat ve 80 doktor var. Ankette avukatların %80’inin, doktorların %90’ının çevreye duyarlı olduğu saptanıyor.

Duyarlı avukat: 120 · 0,80 = 96
Duyarlı doktor: 80 · 0,90 = 72
Duyarlı toplam: 168

Seçilen üyenin duyarlı olduğu bilindiğine göre doktor olması:
72 / 168 = 3/7

Doktorların duyarlılık oranı daha yüksek (%90 > %80) ama sayıları az olduğu için “duyarlı” grubu içinde yine de azınlıkta kalıyorlar. Oranın yüksek olması, gruptaki payın yüksek olmasını garantilemez.

07 / TUZAKLAR

Sınavda buralarda kayıyor

P(A|B) İLE P(B|A)’YI KARIŞTIRMAK

Bunlar farklı sayılardır. Tur otobüsünde P(kadın | İngiliz) = 8/24 = 1/3 iken P(İngiliz | kadın) = 8/26 = 4/13. Pay aynı, payda farklı. Soruda “… olduğu bilindiğine göre” ifadesinden hemen sonra gelen şey koşuldur ve paydayı o belirler.

BAĞIMLI OLAYDA ÇARPIM KURALI

P(A ∩ B) = P(A)·P(B) yalnız bağımsız olaylarda geçerlidir. “Geri koymadan” çekilen iki topta bunu uygularsan yanlış sonuç bulursun; ikinci kesrin paydası küçülmelidir. Hesaba başlamadan önce “bu iki olay birbirini etkiliyor mu” diye bir kez sor.

“VEYA”DA ÇIKARMAYI UNUTMAK

P(A ∪ B) = P(A) + P(B) değildir; kesişimi bir kez fazla saydın. Sayı küpü örneğinde 2/3 + 1/2 = 7/6 çıkar ki bu 1’den büyük — imkânsız bir olasılık. Sonucun 1’i geçmesi, çıkarmayı unuttuğunun en hızlı işaretidir.

“SADECE BİRİ” İLE “EN AZ BİRİ”

Sadece biri: biri olur, öteki olmaz — iki durum toplanır.
En az biri: ikisinin de olduğu durum da dâhildir.
Tangram örneğinde sadece biri 7/15 iken en az biri 7/15 + 2/15 = 9/15 = 3/5’tir. İki kelime, iki farklı cevap.

ORANI SAYIYLA KARIŞTIRMAK

Doktorların %90’ı duyarlı, avukatların %80’i. Yüzdesi büyük olan doktorlar ama duyarlı grubun içinde azınlıktalar (72’ye 96), çünkü sayıları az. Koşullu olasılıkta önemli olan yüzde değil, o yüzdenin kaç kişiye karşılık geldiğidir.

“EN AZ BİR”İ DOĞRUDAN SAYMAK

Üç atışta en az bir isabet için üç ayrı durumu toplamak yerine 1 − (hiç isabet yok) yaz. Atış sayısı 3’ten 5’e çıkınca doğrudan sayma yolu beş terime çıkar, tümleyen yolu ise hâlâ tek terimdir.

08 / OYUN

Koşul avı

Soru her açılışta karışıyor, şıkların yeri de sabit değil. Yanlış cevap verdiğinde doğrusunu ve gerekçesini birlikte göreceksin.

09 / GÜNLÜK HAYAT

Koşullu olasılık senin gününde

“Şu bilindiğine göre” cümlesi kurduğun her yerde bir payda değişimi vardır — çoğu zaman farkında olmadan.

SINAV TAHMİNİ

“Sınıfta 100 alan biri var” dendiğinde her arkadaşının olasılığı eşittir. Ama “çalışma grubundan biri” bilgisi eklenirse payda 30’dan 6’ya iner ve tahminin beş kat keskinleşir. Bilgi eklemek, olasılığı keskinleştirmektir.

DİZİ ÖNERİSİ

Uygulamanın sana bir dizi önermesi koşullu olasılıktır: “bu diziyi izleyenlerin içinden şunu da izleyenlerin oranı”. Payda bütün kullanıcılar değil, yalnız senin izlediklerini izleyenlerdir. Öneri isabetliyse payda iyi seçilmiştir.

İKİ ARKADAŞ, İKİ ÖDÜL

Sen ve arkadaşın ayrı ayrı yarışmaya katılıyorsunuz; kazanma şanslarınız bağımsız. “İkiniz de kazanırsınız” olasılığı çarpımdır ve ikisinden de küçüktür. “En az biriniz” olasılığı ise ikisinden de büyüktür.

MAÇ SKORU

Takımın kazanma olasılığı maç öncesinde bir sayıdır; ilk yarı 1-0 önde bittiğinde yeni bir sayı olur. Yayındaki “kazanma ihtimali %72” göstergesi her gol sonrası güncellenir — çünkü örneklem uzayı daralmıştır.

KAYIP KULAKLIK

Kulaklığın evde olma olasılığı %60’tı; “çantada değil” bilgisi gelince yükselir. Aramayı bilinçli yapmak tam olarak budur: her baktığın yer, kalan yerlerin olasılığını değiştirir.

OYUNDA SANDIK AÇMAK

Bir oyunda sandıktan nadir eşya çıkma olasılığı her açılışta aynıysa olaylar bağımsızdır — “on kere çıkmadı, artık çıkmalı” cümlesi matematiksel olarak yanlıştır. Ama kazanılan eşya havuzdan çıkarılıyorsa olaylar bağımlıdır ve o zaman şans gerçekten artar.

KANTİNDE KUYRUK

“Tost bitmiş olabilir” endişen, teneffüsün kaçıncı dakikası olduğuna bağlıdır. Aynı olay, farklı koşullar altında farklı olasılıklara sahiptir — ve koşulu söylemeden bir olasılık paylaşmak yanıltıcıdır.

İKİ BOYACI, İKİ BİNA

Bir sitede iki blok boyanacak; birinci boyacı %80, ikincisi %75 oranında işi zamanında bitiriyor ve iki iş bağımsız. İkisinin de zamanında bitirmesi 0,8·0,75 = 3/5; sadece birinin bitirmesi 7/20; sadece biri bitirdiyse o binanın ikinci bina olma olasılığı 3/7.

ŞARKÜTERİDE PEYNİR

Birinci üreticiden 50 kg (1/10’u koyun), ikinciden 100 kg (1/5’i koyun) peynir alınıyor. İnek peyniri: 45 + 80 = 125 kg. İnek peyniri aldığı bilinen bir müşterinin peynirinin birinci üreticiden olma olasılığı 45/125 = 9/25.

10 / BİLGİ TESTİ

Öğrendiklerini test et

Koşullu olasılık testi · P(A|B) tanımı ve paydanın daralması, üç görselleştirme, bağımlı ve bağımsız olay ayrımı, çarpım ve toplama kuralları, “en az bir” problemleri ve çözümlü uygulamalar

Soru 1 / 10
Puan: 0
Soru yükleniyor...
11 / ÖZET

Bir bakışta ünite 20

KOŞULLU OLASILIK

Aynı örnek uzayda gerçekleşen iki olaydan ikinci olayın gerçekleşmesi birinci olaya bağlı ise bu olasılığa koşullu olasılık denir.

P(A|B) = (B içinde istenen A çıktıları) / (B’nin tüm çıktıları)

Payda bütün örnek uzay değil, yalnız B’dir.

BAĞIMLI / BAĞIMSIZ

Birinin olasılığı ötekinin gerçekleşmesine bağlı olarak değişmiyorsa bağımsız, değişiyorsa bağımlı olaylardır.

“Geri koymamak şartıyla” ⇒ bağımlı
“Geri koymak şartıyla” ⇒ bağımsız
İki ayrı kişi / iki ayrı zar ⇒ bağımsız

İKİ BAĞINTI

A ve B bağımsız ise
P(A ∩ B) = P(A) · P(B)

Her durumda
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)

P(en az bir) = 1 − P(hiçbiri)

ÜÇ TEMSİL

İki yönlü sıklık tablosu — iki ikili özellik kesişiyorsa; payda satır/sütun toplamı
Ağaç şeması — olaylar sırayla oluyorsa; yol boyunca çarp, yollar arasında topla
Alan modeli — oranlar yüzde/kesirle verilmişse; taralı alanların oranı

ÖRNEK CEVAPLARI

Erasmus+ (geçenlerden erkek): 9/17
Müze gezisi (üç arkadaş): 1/4
Fırıncı (B’ye giden buğday): 5/17
Sayı küpü: ve → 1/3, veya → 5/6
Tangram: 2/15 · 7/15 · 4/7

PROBLEM CEVAPLARI

Tur otobüsü: 1/3 ve 3/7 · Dernek: 3/7
Okçuluk: 18/125 · 117/125 · 1/3
Servis: 7/50 ve 1/2 · Fabrika: 1/20, 27/50, 1/50
Boyacılar: 3/5, 7/20, 3/7 · Şarküteri: 9/25
Torba (geri koymadan): 2/7 · (geri koyarak): 12/49