Büyük bir atletizm yarışmasında Tara ve Emek, bayrak takımlarının finale kalma olasılığını tahmin etmek için son performans kayıtlarını kullandılar. Veriler, birinci, ikinci ve üçüncü bayrak değişimlerinin sorunsuz gerçekleşmesi için 0.96, 0.82 ve 0.94 olasılıklarını gösteriyordu. Kayıtlar ayrıca dört koşucunun grup olarak hedef koşu sürelerine ulaşma olasılığının 0.90 olduğunu gösteriyordu. Tara ve Emek, bayrak değişimlerinin sonuçlarını birbirinden yaklaşık olarak bağımsız kabul ettiler ve modellerinde hedef süreye ulaşma olayını da bayrak değişimlerinden bağımsız kabul ettiler. Dört koşulun da gerçekleşme olasılığını 0.96 çarpı 0.82 çarpı 0.94 çarpı 0.90, yani yaklaşık 0.666 olarak tahmin ettiler. Ardından hangi etkenin en büyük iyileştirme fırsatını sunduğunu incelediler. İkinci bayrak değişimi, 0.82 ile en düşük başarı olasılığına sahipti. Antrenmanla bu değer 0.90'a yükselirken diğer olasılıklar değişmeden kalırsa model, genel başarı olasılığının yaklaşık 0.731 olacağını öngörüyordu. Tara, bağımsızlık varsayımlarının yaklaşık varsayımlar olduğunu belirtti, ancak karşılaştırma yine de açık bir zayıflığı ortaya koyuyordu. Takım, son antrenmanını ikinci bayrak değişimine ayırdı.

Challenges

Challenge 1 of 5

Challenges

Challenge 1 of 4
Hint
Olasılık modelinde kullanılan bağımsızlık varsayımına odaklan.
Tara ve Emek, dört koşulun da gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için neden 0.96, 0.82, 0.94 ve 0.90'ı çarptılar?
Çünkü model dört koşulu bağımsız kabul eder, bu nedenle hepsinin gerçekleşme olasılığı, olasılıklarının çarpımıdır.Çünkü ayrı olayların olasılıkları karşılaştırılmadan önce her zaman toplanmalıdır.Çünkü olasılıkları çarpmak, elde edilen modelin kesin olmasını garanti eder.Çünkü genel olasılığı bulmak için en büyük olasılık en küçük olasılıkla çarpılmalıdır.
Doğru. Modelin bağımsızlık varsayımları altında, dört koşulun da gerçekleşme olasılığı, olasılıkları çarpılarak bulunur.
Tam değil. Birkaç olayın hepsinin gerçekleşme olasılığını bulurken bağımsızlığın ne yapmana olanak sağladığını düşün.
Next
🎉 Congrats! You got this question!
Hint
İki olasılık arasındaki farkı bul, ardından bu farkı 1000 ile çarp.
Hikâyedeki model değerleri kullanıldığında, başlangıçtaki genel başarı olasılığı yaklaşık 0.666 ve iyileştirilmiş olasılık yaklaşık 0.731'dir. İyileştirilmiş model, benzer 1000 bayrak yarışı denemesinde yaklaşık kaç tane daha fazla başarılı sonuç öngörür?
Doğru. İyileştirilmiş model, 1000 denemede yaklaşık 65 ek başarılı sonuç öngörür.
0.731 ile 0.666 arasındaki farkı kontrol et, ardından bu farkı 1000 denemeye ölçeklendir.
Next
🎉 Congrats! You got this question!
Hint
Değişmeden kalan olasılıkları ortak çarpan olarak alarak eski ve yeni çarpımları karşılaştır.
Bir öğrenci, "İkinci bayrak değişimi en düşük olasılığa sahip olduğu için onu 0.08 artırmak, genel başarı olasılığını da tam olarak 0.08 artırmalıdır." diyor. Hangi yanıt öğrencinin hatasını doğru şekilde açıklar?
İddia doğrudur çünkü bir çarpanı değiştirmek çarpımı da aynı miktarda değiştirir.Genel artış daha küçüktür çünkü 0.08'lik değişim modeldeki diğer olasılıklarla çarpılır.Tüm olasılıklar pozitif olduğu için genel artış 0.08'den büyük olmalıdır.Yalnızca bir bayrak değişiminin olasılığı değiştirildiği için genel olasılık değişmez.
Doğru. 0.08'lik iyileşme diğer olasılık çarpanlarıyla ölçeklendiği için genel artış 0.08'den küçüktür.
Tam değil. Genel model bir çarpımdır, bu nedenle bir çarpanı değiştirmek sonucu kalan çarpanlarla çarpılma yoluyla etkiler.
Next
🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉
🎉 Congrats! You finished this challenge set!
Bayrak Yarışı Sonucunu Tahmin Etmek
TR
ARC_G12_DP_02_STORY_03
Bayrak Yarışı Sonucunu Tahmin Etmek
Forecasting the Relay Result
EN
ARC_G12_DP_02_STORY_03
Forecasting the Relay Result