Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Olasılık kuramı içinde bir olasılık dağılımı, eğer yığmalı dağılım fonksiyonu bir sürekli fonksiyon ise dağılım da sürekli olarak anılır. Bu demektir ki incelenmekte olan dağılımı gösteren X rassal değişkeni için; tüm reel sayı olan a için
- Pr[X = a] = 0
yani herhangi bir a sayısı için, Xın a değerini alması için olasılık sıfırdır. Eğer X rassal değişkeni için olasılık dağılımı sürekli ise o halde X sürekli rassal değişken olarak isimlendirilir.
Bir Aralıklı olasılık dağılımı bir sıfır olasılığı olan bir olayın ortaya çıkması imkânsızdır denilebilme uygun olmakla beraber bunu bir sürekli dağılım için söylemek imkânsızdır ; çünkü o halde hiçbir değer bulunması imkân dahilinde değildir. Bu bir paradoksdur; ve bunun çözümlenebilmesi X için olasılığın bir sette (örneğin bir uygulanan aralıkta) belirli değerler aldığının ve bunun tek tek olasılıkların toplanması suretiyle elde edilemeyeceğinin farkına varılması ile başarılır.
Alternatif ve daha güçlü bir tanıma göre sürekli olasılık dağılımları terimi yalnızca olasılık yoğunluk fonksiyonu özelliğine sahip olan dağılımlar için rezerve edilmelidir. Bunlar daha dakik olarak adı verilen rassal dağılımlardır Bir rassal değişken Xin mutlak sürekli değişken olması demek X'in, 0 olduğu bir aralıkta herhangi bir verilmiş S içinde bir değer almasının olasılığının 0a eşit olması demektir. Bu tanım, her bir reel sayı olan a için Pr[X =a]=a olması koşulu ile, aynı değildir. Çünkü Lebesgue-ölçümü 0 olan sayılamayan setler bulunmaktadır (örneğin Cantor seti).
gösteren bir rassal değişken, birinci zayif tanıma göre sürekli bir dağılımdır; ancak ikinci alternatif daha sıkı tanıma göre ise (mutlak) olarak sürekli değildir. Bu dağılım aynı zamanda ayrık da değildir ve ayrık ve mutlak sürekli rassal değişkenlerin bir ağırlıklı ortalaması da değildir.
Ancak genellikle pratik uygulamaları için rassal değişkenler çok defa ya ayrık ya da mutlak süreklilerdir ; ama birkaç bileşik dağılım da doğal olarak bulunabilir.
Normal dağılım, tekdüze dağılım (sürekli), beta dağılımı ve gamma dağılımı çok iyi bilinen mutlak sürekli dağılımlardır. Normal dağılım veya Gauss tip dağılım veya çan eğrili dağılım fiziksel doğada çok bulunmakta ve pratik uygulanmalı istatistikte çok zaman kullanılmaktadır. Buna neden merkezsel limit teoremidir; bu teoreme göre birçok küçük ve bağımsız değişkenlerin toplamı yaklaşık olarak normal değişken ile modelleştirilmesidir.
Kaynakça
- ^ maddesine bakınız.
Dış bağlantılar
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Olasilik kurami icinde bir olasilik dagilimi eger yigmali dagilim fonksiyonu bir surekli fonksiyon ise dagilim da surekli olarak anilir Bu demektir ki incelenmekte olan dagilimi gosteren X rassal degiskeni icin tum reel sayi olan a icin Pr X a 0 yani herhangi bir a sayisi icin Xin a degerini almasi icin olasilik sifirdir Eger X rassal degiskeni icin olasilik dagilimi surekli ise o halde X surekli rassal degisken olarak isimlendirilir Bir Aralikli olasilik dagilimi bir sifir olasiligi olan bir olayin ortaya cikmasi imkansizdir denilebilme uygun olmakla beraber bunu bir surekli dagilim icin soylemek imkansizdir cunku o halde hicbir deger bulunmasi imkan dahilinde degildir Bu bir paradoksdur ve bunun cozumlenebilmesi X icin olasiligin bir sette ornegin bir uygulanan aralikta belirli degerler aldiginin ve bunun tek tek olasiliklarin toplanmasi suretiyle elde edilemeyeceginin farkina varilmasi ile basarilir Alternatif ve daha guclu bir tanima gore surekli olasilik dagilimlari terimi yalnizca olasilik yogunluk fonksiyonu ozelligine sahip olan dagilimlar icin rezerve edilmelidir Bunlar daha dakik olarak adi verilen rassal dagilimlardir Bir rassal degisken Xin mutlak surekli degisken olmasi demek X in 0 oldugu bir aralikta herhangi bir verilmis S icinde bir deger almasinin olasiliginin 0a esit olmasi demektir Bu tanim her bir reel sayi olan a icin Pr X a a olmasi kosulu ile ayni degildir Cunku Lebesgue olcumu 0 olan sayilamayan setler bulunmaktadir ornegin Cantor seti gosteren bir rassal degisken birinci zayif tanima gore surekli bir dagilimdir ancak ikinci alternatif daha siki tanima gore ise mutlak olarak surekli degildir Bu dagilim ayni zamanda ayrik da degildir ve ayrik ve mutlak surekli rassal degiskenlerin bir agirlikli ortalamasi da degildir Ancak genellikle pratik uygulamalari icin rassal degiskenler cok defa ya ayrik ya da mutlak sureklilerdir ama birkac bilesik dagilim da dogal olarak bulunabilir Normal dagilim tekduze dagilim surekli beta dagilimi ve gamma dagilimi cok iyi bilinen mutlak surekli dagilimlardir Normal dagilim veya Gauss tip dagilim veya can egrili dagilim fiziksel dogada cok bulunmakta ve pratik uygulanmali istatistikte cok zaman kullanilmaktadir Buna neden merkezsel limit teoremidir bu teoreme gore bircok kucuk ve bagimsiz degiskenlerin toplami yaklasik olarak normal degisken ile modellestirilmesidir Kaynakca maddesine bakiniz Dis baglantilar