Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan matematik dersi formatındadır. Eğitmen, ortak olasılık dağılımı (joint probability distribution) kavramını açıklamaktadır.
- Video, ortak olasılık dağılımının tanımını ve normal olasılık dağılımından farkını anlatmaktadır. Eğitmen, iki para atma ve bir zar atma örneği üzerinden rastgele değişkenlerin nasıl tanımlanacağını ve ortak olasılık dağılımının nasıl hesaplanacağını göstermektedir. Video sonunda, bu konunun alt başlıkları (ayrık ve sürekli ortak olasılık dağılımları, marjinal olasılık dağılımı, kovaryans, korelasyon katsayısı vb.) hakkında bilgi verilmekte ve gelecek videolarda bu konuların detaylı olarak işleneceği belirtilmektedir.
- 00:01Ortak Olasılık Dağılımı Kavramı
- Ortak olasılık dağılımı (İngilizcesi: joint probability distribution) kavramı, bir veya iki olasılık deneyinden iki adet rastgele değişken tanımlanmasıyla oluşur.
- Normal olasılık dağılımında bir olasılık deneyinden bir rastgele değişken tanımlanırken, ortak olasılık dağılımında iki rastgele değişken tanımlanır.
- Ortak olasılık dağılımı, iki rastgele değişkenin aynı anda gerçekleşmelerine ait olasılıkların tablosunu veya dağılımını gösterir.
- 02:43Örnek ve Özellikler
- Örnek olarak iki para iki kez atılıp bir zar bir kez atılması durumunda, X rastgele değişkeni paranın tura gelme sayısı, Y rastgele değişkeni zarın üç gelme sayısı olabilir.
- Rastgele değişkenler ayrık veya sürekli olabilir; ayrık rastgele değişkenlerin değerleri kesikli (örneğin 0, 1, 2) iken, sürekli rastgele değişkenlerin değerleri aralıkta (örneğin 0 ile 3 arasında) olabilir.
- Ortak olasılık dağılımı, iki rastgele değişkenin aynı anda gerçekleşmelerine ait olasılıkların toplamını ifade eder ve tablo şeklinde gösterilir.
- 11:08Gelecek İçerikler
- Ortak olasılık dağılımı ayrık ve sürekli olarak ikiye ayrılacak ve her iki türün de olma şartları incelenecektir.
- Marjinal olasılık dağılımı, kovaryans ve korelasyon katsayısı gibi alt başlıklar da ele alınacaktır.
- Videolar, ayrık olasılık dağılımından sonra sürekli ortak olasılık dağılımına geçerek devam edecektir.