İçeriğe geç
OptikOptik.
KPSS · İstatistik

Stokastik Süreçler Soru Çözümü

Stokastik Süreçler, KPSS İstatistik hazırlığında karşına çıkan konulardan biri. Aşağıda bu konudan seçilmiş çözümlü örnek sorular ve adım adım açıklamalar var. Tamamını çözdükten sonra Optik uygulamasında bu konudan daha fazla soruyu yapay zekâ destekli çözümlerle çalışabilirsin.

Soru 1

Bir Markov zincirinin geçiş matrisi aşağıda verilmiştir. Durum 1'in periyodu nedir?

$$P = \begin{bmatrix} 0 & 0.5 & 0.5 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}$$

Durumlar: $S = \{1, 2, 3\}$

  1. A

    $1$

  2. B

    $2$

  3. $3$

    Doğru cevap
  4. D

    $0$ (aperiyodik)

  5. E

    $4$

Çözüm

Bir durumun periyodu, o duruma dönüş sürelerinin en büyük ortak böleni (EBOB) olarak tanımlanır. Durum 1'e geçişleri inceleyelim:

  • Durum 1'den kendine doğrudan geçiş yok ($P_{11}=0$).
  • Durum 1 → Durum 2 → Durum 3 → Durum 1: Bu döngü 3 adım sürer.
  • Durum 1 → Durum 3 → Durum 2 → Durum 1: Bu da 3 adım sürer.

Durum 1'e dönüşler sadece 3'ün katları şeklinde olabilir (örn. 3, 6, 9,...). Dolayısıyla dönüş süreleri kümesi $\{3, 6, 9, \dots\}$'dir. Bu kümenin EBOB'u $3$'tür. Bu nedenle durum 1'in periyodu $3$ olur.

Soru 2

Bir Poisson sürecinde, olayların oranı $\lambda = 2$ olay/dakika'dır. İlk iki olayın gerçekleşme zamanları arasındaki farkın varyansı kaçtır?

  1. A

    $\frac{1}{2}$ dakika$^2$

  2. $\frac{1}{4}$ dakika$^2$

    Doğru cevap
  3. C

    $1$ dakika$^2$

  4. D

    $2$ dakika$^2$

  5. E

    $4$ dakika$^2$

Çözüm

Poisson sürecinde, olaylar arası zamanlar bağımsız ve aynı şekilde dağılmış üstel rasgele değişkenlerdir. İlk iki olayın gerçekleşme zamanları arasındaki fark, aslında ilk olaydan sonraki ikinci olayın zamanıdır, yani bir olaylar arası zaman $T$. $T$, oranı $\lambda$ olan üstel dağılıma uyar. Üstel dağılımın varyansı $Var(T) = \frac{1}{\lambda^2}$'dir. Burada $\lambda = 2$ olduğuna göre:

$$Var(T) = \frac{1}{2^2} = \frac{1}{4} \text{ dakika}^2$$

Yani varyans $\frac{1}{4}$ dakika$^2$ olarak bulunur.

Soru 3

Doğum-Ölüm sürecinde denge dağılımının var olması için aşağıdaki koşullardan hangisi gereklidir?

  1. A

    Tüm $n$ için $\lambda_n > \mu_n$

  2. B

    Tüm $n$ için $\lambda_n < \mu_n$

  3. $\sum_{n=0}^{\infty} \prod_{i=0}^{n-1} \frac{\lambda_i}{\mu_{i+1}} < \infty$

    Doğru cevap
  4. D

    $\lambda_n = \mu_n$ tüm $n$ için

  5. E

    Denge her zaman vardır

Çözüm

Doğum-Ölüm süreçlerinde, denge dağılımının var olması için, rekürans ilişkisi $\pi_n = \pi_0 \prod_{i=0}^{n-1} \frac{\lambda_i}{\mu_{i+1}}$ ile verilen olasılıkların toplamının sonlu olması gerekir, yani $\sum_{n=0}^{\infty} \pi_n = \pi_0 \sum_{n=0}^{\infty} \prod_{i=0}^{n-1} \frac{\lambda_i}{\mu_{i+1}} < \infty$. Bu, $\sum_{n=0}^{\infty} \prod_{i=0}^{n-1} \frac{\lambda_i}{\mu_{i+1}} < \infty$ koşuluna eşdeğerdir. Diğer seçenekler: A ve B, oranların karşılaştırması yeterli değildir çünkü serinin yakınsaması önemlidir; D, özel bir durumdur ve genel bir gereklilik değildir; E, yanlıştır çünkü denge dağılımı her zaman var olmayabilir.

Stokastik Süreçler konusunu uygulamada çöz

Optik'te KPSS İstatistik dersinde stokastik süreçler konusundan daha fazla soru, anlık AI çözümleri ve konu tekrarı seni bekliyor.