AYT · ÜNİTE 7 · KOŞULLU OLASILIK VE BAĞIMSIZ OLAYLAR

Bir Bilgi
Örnek Uzayı
Küçültür.

B olayının gerçekleşmiş olması hâlinde A olayının gerçekleşme olasılığına, A olayının B olayına bağlı koşullu olasılığı denir. “Seçilen öğrencinin erkek olduğu biliniyor” dendiği anda artık bütün sınıf değil, yalnız erkekler arasından seçim yapılıyor demektir. Bu ünitede paydanın nasıl küçüldüğünü ve iki olayın birbirini etkileyip etkilemediğini nasıl anlayacağımızı göreceğiz.

P(A∩B) / P(B)
Koşullu olasılık
s(A∩B) / s(B)
Kısa yol
6
İnteraktif çizim
01 / KOŞULLU OLASILIK

Payda artık s(E) değil, s(B)

E eş olumlu örnek uzayında A ve B iki olay olsun. B olayının gerçekleşmiş olması hâlinde A olayının gerçekleşme olasılığına A olayının B olayına bağlı koşullu olasılığı denir ve P(A / B) ile gösterilir. P(B) > 0 olmak üzere P(A / B) = P(A ∩ B) / P(B) olur. “B gerçekleşti” bilgisi, artık B’nin dışındaki bütün sonuçları elemek demektir.

İNTERAKTİF: ÖRNEK UZAY DARALTICI · KOŞUL VERİLİNCE NE DEĞİŞİR?
GÖSTERİM

P(A / B) okunuşu “B verildiğinde A’nın olasılığı”dır. Eğik çizginin sağındaki olay bilinen, solundaki olay sorulan olaydır. Sıra karışırsa bambaşka bir sayı çıkar.

NEDEN P(B) > 0?

Payda P(B) olduğu için B’nin olasılığı sıfır olamaz. Zaten hiç gerçekleşmeyecek bir olayın gerçekleştiğini varsaymak anlamlı değildir; koşul olarak verilen olayın mümkün olması gerekir.

TUZAK · P(A/B) İLE P(B/A) AYNI DEĞİL

İkisinin de payı aynıdır: P(A ∩ B). Farkı yaratan paydadır. Bir sınıfta “erkek olduğu bilinen birinin 10. sınıf olma olasılığı” ile “10. sınıf olduğu bilinen birinin erkek olma olasılığı” genellikle farklı çıkar.

02 / KISA YOL: s(A ∩ B) / s(B)

İki oranı bölmek yerine doğrudan say

P(A / B) hesaplanırken P(A ∩ B) ve P(B) hesaplanıp oranlanmasının yerine s(A ∩ B) / s(B) hesaplanması yeterlidir. Sebebi sadeleşmedir: iki olasılığın da paydasında s(E) vardır, bölme yapılınca s(E) gider ve geriye eleman sayılarının oranı kalır.

İNTERAKTİF: KONU ÖZETİNİN TABLOSU · 38 KİŞİLİK İNGİLİZCE KULÜBÜ
İNTERAKTİF: İKİ YOL, TEK SONUÇ · UZUN YOL ↔ KISA YOL
KONU ÖZETİNİN SORUSU VE ÇÖZÜMÜ

İngilizce kulübündeki 38 kişilik grupta 10. sınıflardan 10 kız ve 8 erkek, 11. sınıflardan 6 kız ve 14 erkek vardır. Gruptan rastgele bir öğrenci kulüp başkanı seçiliyor. Seçilen öğrencinin erkek olduğu bilindiğine göre 10. sınıf öğrencisi olma olasılığı soruluyor.

Uzun yol: P(A ∩ B) = 8/38 = 4/19 ve P(B) = 22/38 = 11/19 bulunur, oranlanır: (4/19) ÷ (11/19) = 4/11.
Kısa yol: s(A ∩ B) / s(B) = 8 / 22 = 4/11.

03 / OLASILIKTA ÇARPMA KURALI

Kesişimi iki adımda hesapla

P(A ∩ B) = P(B) · P(A / B) şeklindeki eşitliğe olasılıkta çarpma kuralı denir. Bu, koşullu olasılık formülünün paydasının karşıya atılmış hâlidir. “Önce B olsun, sonra B olmuşken A olsun” diye okunur; arka arkaya gerçekleşen olaylarda tam olarak bu sırayla çalışırız.

İNTERAKTİF: İKİ ADIMLI ÇEKİM · ÇARPMA KURALI TEZGÂHI
FORMÜLÜN İKİ YÜZÜ

P(A / B) = P(A ∩ B) / P(B) ile P(A ∩ B) = P(B) · P(A / B) aynı eşitliktir. Soruda kesişim isteniyorsa çarpma biçimini, koşullu olasılık isteniyorsa bölme biçimini kullan.

TUZAK · “VE” HER ZAMAN ÇARPMAK DEĞİL

P(A ∩ B) = P(A) · P(B) eşitliği yalnız bağımsız olaylarda geçerlidir. Olaylar birbirini etkiliyorsa ikinci çarpan P(B) değil, P(A / B) olmak zorundadır.

04 / BAĞIMSIZ VE BAĞIMLI OLAYLAR

Biri ötekini etkiliyor mu?

E örnek uzayının iki olayı A ve B olsun. A ile B olaylarından birinin gerçekleşmesi diğerinin gerçekleşmesini etkilemiyorsa bu olaylara bağımsız olaylar denir. A ile B bağımsız olaylar olduğunda herhangi bir koşul altında birbirlerini etkilemezler. Bu durumda P(A / B) = P(A) olur. Koşullu olasılık formülünde yerine yazılırsa P(A ∩ B) = P(A) · P(B) elde edilir. A ile B olaylarından birinin gerçekleşmesi diğerinin gerçekleşmesini etkiliyorsa bu olaylara bağımlı olaylar denir.

İNTERAKTİF: GERİ KOYARAK ↔ GERİ KOYMADAN · BAĞIMSIZLIK LABORATUVARI
KARŞILAŞTIRMA · BAĞIMSIZ ↔ BAĞIMLI
Ölçüt Bağımsız olaylar Bağımlı olaylar
Tanım Biri diğerini etkilemez Biri diğerini etkiler
Koşullu olasılık P(A / B) = P(A) P(A / B) ≠ P(A)
Kesişim P(A ∩ B) = P(A) · P(B) P(A ∩ B) = P(B) · P(A / B)
Torbadan iki top Geri koyarak çekme Geri koymadan çekme
Zar ve para Zarın sonucu paranınkini etkilemez Aynı desteden art arda kart çekmek
“A YA DA B” İÇİN VERİLEN İFADE

“A ya da B” için P(A ∩ B′) + P(B ∩ A′) ifadesini veriyor. Bu ifade, ikisinden yalnız birinin gerçekleşmesi olasılığıdır: ya A olur B olmaz, ya B olur A olmaz. İkisinin birden gerçekleştiği durum bu toplamın dışında kalır.

TUZAK · BAĞIMSIZ ≠ AYRIK

Ayrık olaylarda A ∩ B = ∅’dir: biri olursa öteki kesinlikle olmaz — yani birbirlerini en güçlü biçimde etkilerler. Bu yüzden olasılıkları sıfır olmayan ayrık iki olay bağımsız olamaz. İki kavram birbirinin yerine kullanılamaz.

05 / GÜNLÜK HAYAT

“Bildiğime göre” dediğin her an

Elimize yeni bir bilgi geçtiğinde tahminimizi güncelleriz. Koşullu olasılık, bu güncellemenin matematikçesidir.

01 · SINIF LİSTESİ

Sınıftan rastgele biri seçilecek. “Seçilen kişi basketbol takımında” bilgisi gelince artık bütün sınıf değil, yalnız takımdakiler arasından seçim yapıyorsun demektir; payda küçülür.

02 · MESAJ BİLDİRİMİ

Telefonda bildirim geldi. “Bildirimin bir grup sohbetinden geldiğini biliyorum” dersen, gönderenin arkadaşın olma olasılığı değişir. Bilgi, örnek uzayı daraltır.

03 · İKİ ZAR

İki zar atıldığında birinin sonucu ötekini etkilemez: bağımsız olaylardır. Ama “toplam 8 geldi” bilgisi verilirse ilk zarın 6 olma olasılığı değişir — çünkü koşul iki zarı birbirine bağlar.

04 · KANTİN KUYRUĞU

Kantinde son iki tost kaldı. Önündeki kişi tost alırsa senin alabilme olasılığın düşer: bağımlı olay. Sınırlı bir stoktan çekmek, torbadan geri koymadan top çekmenin ta kendisidir.

05 · ÇEKİLİŞTE İKİNCİ HAK

Sınıf çekilişinde isimler kutudan geri konmadan çekiliyorsa her çekimde olasılığın değişir. İsim yazılıp geri atılıyorsa her tur aynı olasılıkla başlar; ikinci durumda çekimler bağımsızdır.

06 · DİZİ ÖNERİSİ

Uygulama sana dizi öneriyor. “Son üç dizim komedi” bilgisi, önerilecek dizinin komedi olma olasılığını yükseltir. Öneri sistemleri tam olarak koşullu olasılıkla çalışır.

07 · MAÇTA İLK GOL

Takımının kazanma olasılığı, “ilk golü attık” bilgisiyle güncellenir. Maç öncesi tahminle maç içi tahmin farklıdır çünkü ikincisi koşulludur.

08 · KAYIP KALEM

Kalemin çantanda ya da dolabında. Çantaya bakıp bulamadığında dolapta olma olasılığı yükselir: bir olasılık elendiği için kalanların payı büyür.

09 · SUNUM SIRASI ÇEKMEK

Sunum sırası için kâğıt çekiyorsunuz. Senden önce çekilen kâğıtlar geri konmadığı için senin “ilk sıra” çekme olasılığın her çekimden sonra değişir; bu çekimler bağımlıdır.

OYUN: KOŞULLU MU, BAĞIMSIZ MI?
Skor: 0 / 0
06 / BİLGİ TESTİ

Öğrendiklerini test et

40 soruluk test · koşullu olasılık tanımı ve formülü, s(A∩B)/s(B) kısa yolu, olasılıkta çarpma kuralı, bağımsız ve bağımlı olaylar

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

Tek sayfada koşullu olasılık

TANIM

B olayının gerçekleşmiş olması hâlinde A olayının gerçekleşme olasılığına A olayının B olayına bağlı koşullu olasılığı denir ve P(A / B) ile gösterilir. P(B) > 0 olmak üzere P(A / B) = P(A ∩ B) / P(B).

KISA YOL

P(A / B) hesaplanırken iki olasılığı oranlamak yerine s(A ∩ B) / s(B) hesaplanması yeterlidir. Bölme sırasında s(E) sadeleşir; geriye eleman sayılarının oranı kalır.

ÇARPMA KURALI

P(A ∩ B) = P(B) · P(A / B) şeklindeki eşitliğe olasılıkta çarpma kuralı denir. Arka arkaya gerçekleşen olaylarda “önce B, sonra B olmuşken A” diye okunur.

BAĞIMSIZ OLAYLAR

Birinin gerçekleşmesi diğerinin gerçekleşmesini etkilemiyorsa bu olaylara bağımsız olaylar denir. Bu durumda P(A / B) = P(A) ve buradan P(A ∩ B) = P(A) · P(B) olur.

BAĞIMLI OLAYLAR

Birinin gerçekleşmesi diğerinin gerçekleşmesini etkiliyorsa bu olaylara bağımlı olaylar denir. Torbadan geri koymadan çekmek, desteden art arda kart çekmek bu gruba girer; ikinci adımın olasılığı ilk adımın sonucuna göre değişir.

KONU ÖZETİNİN ÖRNEĞİ

38 kişilik kulüpte 10. sınıf 10 kız + 8 erkek, 11. sınıf 6 kız + 14 erkektir. Erkek olduğu bilinen bir öğrencinin 10. sınıf olma olasılığı 8/22 = 4/11. Uzun yolda (4/19) ÷ (11/19) yine 4/11 verir.