Otobüs ne zaman gelir, bir sonraki deprem ne zaman olur, bir çekirdek ne zaman bozunur? Bu modül rastlantısal olayların zamanını olasılıkla düşünmeyi öğretir: Poisson süreci, belleksiz bekleme, bekleme paradoksu ve kuyruklar.
Bu modülün sonunda
- Rastlantısal olayların ortalama sıklığından bekleme süresi olasılıkları hesaplar.
- Belleksizlik özelliğini ve bekleme paradoksunu örnekle açıklar.
- Öngörü ufku kavramıyla kaotik sistemlerde uzun vadeli tahminin sınırını açıklar.
Dersler
- M20-D01Rastlantısal olayların zamanıProgramda
Bağımsız ve rastlantısal olayların zaman içinde nasıl dağıldığını gözlem ve sayımla gösterir.
- M20-D02Poisson süreciProgramda
Poisson dağılımıyla belli bir sürede belli sayıda olayın olma olasılığını hesaplar.
- M20-D03Belleksiz beklemeProgramda
Üstel dağılımın belleksizlik özelliğini açıklar ve beklemenin geçmişe bağlı olmadığı durumları ayırt eder.
- M20-D04Bekleme paradoksuProgramda
Durağa rastgele gelen yolcunun neden ortalama aralıktan uzun beklediğini hesapla gösterir.
- M20-D05KuyruklarProgramda
Bir kuyruğun doluluk oranı arttıkça bekleme süresinin neden hızla uzadığını basit bir modelle hesaplar.
- M20-D06Tekrarlanma aralığıProgramda
Deprem ve sel için kullanılan yüz yıllık olay kavramının ne anlama gelip gelmediğini olasılıkla açıklar.
- M20-D07Kaos ve öngörü ufkuProgramda
Başlangıç koşullarına duyarlılığın hava tahmininde öngörü ufkunu nasıl sınırladığını açıklar.