• Buradasın

    Hatalı parça olasılığı nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hatalı parça olasılığı, genellikle kusurlu olasılık hesaplama yöntemiyle belirlenir. Bu yöntem, tüm gözlemlenen sonuçların olasılıklarının toplamının 1'den çıkarılmasıyla yapılır 4.
    Adımlar:
    1. Gözlemlenen olasılıkları listeleme 4.
    2. Olasılıkları toplama 4.
    3. Kusurlu olasılığı hesaplama: 1 - ΣP(Oi) 4.
    Burada:
    • DP: Kusurlu olasılık 4.
    • ΣP(Oi): Tüm gözlemlenen sonuçların olasılıklarının toplamı 4.
    Örnek: Bir anketin dört olası yanıtı ve olasılıkları: P(O1) = 0.2, P(O2) = 0.3, P(O3) = 0.1, P(O4) = 0.4 4.
    • Gözlemlenen olasılıkları toplama: 0.2 + 0.3 + 0.1 + 0.4 = 1.0 4.
    • Kusurlu olasılığı hesaplama: 1 - 1.0 = 0.0 4.
    Bu durumda, kusurlu olasılık 0'dır, yani eksik sonuç yoktur 4.
    Daha karmaşık hesaplamalar için Hata Türü ve Etkileri Analizi (HTEA) gibi yöntemler de kullanılabilir 35. Bu yöntemde, hatanın ortaya çıkma olasılığı, şiddet (etki) ve saptama değerleri dikkate alınarak Risk Öncelik Sayısı (RÖS) hesaplanır 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hakanyasar.wordpress.com
        1
      2. dergipark.org.tr
        2
      3. wikihow.com.tr
        3
      4. iienstitu.com
        4
      5. mathority.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Hata payı yüzde kaç olmalı?

    Hata payı, anketin güvenilirliğini ve kesinliğini belirlemek için kullanılır. Kabul edilebilir hata payı, genellikle %95 güven düzeyinde %4 ile %8 arasında değişir. %4 hata payı, daha yüksek bir kesinlik gerektirir ve genellikle daha küçük örneklem boyutları için uygundur. %8 hata payı, daha geniş bir güven aralığı sunar ve daha büyük örneklem boyutları için kabul edilebilir. Daha yüksek güven seviyeleri için hata payı artar, örneğin %99 güven düzeyi için hata payı %2,58 olabilir. İyi bir hata payı, sektöre ve araştırma hedeflerine bağlı olarak farklılık gösterebilir.
    5 kaynak

    Hata payı formülü nedir?

    Hata payı formülü, örneklem büyüklüğü ve güven düzeyine bağlı olarak hesaplanır. Genel formül şu şekildedir: Hata payı = z-skoru × (popülasyon standart sapması / √örneklem büyüklüğü). Burada: - z-skoru, hedef güven düzeyine karşılık gelen bir katsayıdır (örneğin, %95 güven düzeyi için 1.96). - popülasyon standart sapması, incelenen popülasyonun varyasyonunu ölçer. - örneklem büyüklüğü, ankete katılan kişi sayısını temsil eder.
    5 kaynak

    Olasılık hesaplama nasıl yapılır?

    Olasılık hesaplama için temel formül: P(A) = Olumlu Sonuç Sayısı / Olumlu Sonuçların Toplam Sayısı şeklindedir. Örnek hesaplama: Bir kavanozda 4 mavi, 5 kırmızı ve 11 beyaz misket varsa, rastgele seçilen bir misketin kırmızı olma olasılığı şu şekilde hesaplanır: Olumlu sonuç sayısı: 5 (5 kırmızı misket) Olumlu sonuçların toplam sayısı: 20 (kavanozdaki toplam misket sayısı) Olasılık: 5 / 20 = 1/4 veya 0,25 veya %25. Diğer olasılık hesaplama yöntemleri: Bağımsız olaylar: P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B). Toplama kuralı: P(A∪B) = P(A) + P(B) – P(A∩B). Şartlı olasılık: P(A | B) = P(A∩B) / P(B). Olasılık hesaplamaları için calculator-online.net gibi çevrimiçi araçlar da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Hata matrisi nasıl hesaplanır?

    Hata matrisi (confusion matrix) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerçek değerler ve tahmin edilen değerler toplanır. 2. Dört temel değer hesaplanır: True Positive (TP): Doğru tahmin edilen pozitif durumlar. True Negative (TN): Doğru tahmin edilen negatif durumlar. False Positive (FP): Yanlış tahmin edilen pozitif durumlar (aslında negatif olan durumlar). False Negative (FN): Yanlış tahmin edilen negatif durumlar (aslında pozitif olan durumlar). 3. Hata matrisi formülü uygulanır. Doğruluk (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN). Örnek bir hata matrisi: ``` array([[12, 6], [3, 6]]) ``` Bu matriste: TP: Hamile bir kadına hamilesin demek. TN: Bir erkeğe hamile değilsin demek. FP: Bir erkeğe hamilesin demek. FN: Hamile olan bir kadına hamile değilsin demek. Hata matrisi, makine öğrenmesi modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılır.
    5 kaynak