Kupon toplayıcısının problemi - Vikipedi
İçeriğe atla
Ana menü
Gezinti
  • Anasayfa
  • Hakkımızda
  • İçindekiler
  • Rastgele madde
  • Seçkin içerik
  • Yakınımdakiler
Katılım
  • Deneme tahtası
  • Köy çeşmesi
  • Son değişiklikler
  • Dosya yükle
  • Topluluk portalı
  • Wikimedia dükkânı
  • Yardım
  • Özel sayfalar
Vikipedi Özgür Ansiklopedi
Ara
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç

İçindekiler

  • Giriş
  • 1 Problemin anlaşılması
  • 2 Çözüm
    • 2.1 Bekleyişin hesaplanması
    • 2.2 Varyansın hesaplanması
    • 2.3 Kuyruk kestirimleri
    • 2.4 Olasılık üretici fonksiyonları ile bağlantı
  • 3 Kaynakça
  • 4 Dış bağlantılar

Kupon toplayıcısının problemi

  • Deutsch
  • English
  • Español
  • Euskara
  • Français
  • עברית
  • Íslenska
  • İtaliano
  • 日本語
  • 한국어
  • Latviešu
  • Polski
  • Português
  • Shqip
  • 中文
Bağlantıları değiştir
  • Madde
  • Tartışma
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Araçlar
Eylemler
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Genel
  • Sayfaya bağlantılar
  • İlgili değişiklikler
  • Kalıcı bağlantı
  • Sayfa bilgisi
  • Bu sayfayı kaynak göster
  • Kısaltılmış URL'yi al
  • Karekodu indir
Yazdır/dışa aktar
  • Bir kitap oluştur
  • PDF olarak indir
  • Basılmaya uygun görünüm
Diğer projelerde
  • Wikimedia Commons
  • Vikiveri ögesi
Görünüm
Vikipedi, özgür ansiklopedi

Kupon toplayıcısının problemi bir olasılık kuramı pratik problemi olarak "bütün kuponları topla ve ödün kazan" tipli yarışmalar için olasılık modeli içerir. Sorulan soru şöyle ifade edilebilir:

Yarışma için n sayıda kupon olduğu kabul edilsin ve kuponların geri koyup tekrar seçme ile toplandığı varsayılsın. Bütün n kuponları toplamak icin t sayıda örneklem deneysel seçiminden daha fazla sayıda seçim yapılması gerekliliğinin olasılığı nedir?"

Bu problemin matematik analizi gereken deneysel seçimin beklenen sayısının O ( n log ⁡ ( n ) ) {\displaystyle O(n\log(n))} {\displaystyle O(n\log(n))} haddinde büyüyeceğini açıklamaktadır. Örneğin n=50 olursa bütün 50 kuponun toplanması için gereken örneklem yaklaşık sayısı 225 olmalıdır.

Problemin anlaşılması

[değiştir | kaynağı değiştir]

Bu problemi çözmeye anahtar ilk düşük sayıda kuponun toplanması zamanının çok küçük olduğudur. Son birkaç kuponun toplanması ise, buna tam karşıt olarak, gayet çok zaman alması gerekmektedir. Örnegin 50 kuponlu bir problem için 49uncu kuponu topladıktan sonra 50. kuponu bulmak için asgari 50 deneysel seçim yapmak gerekmektedir. Beklenen zaman dönemini hesap edebilmek için toplam zamanı 50 zaman aralığına bölmek gerekmektedir.

Çözüm

[değiştir | kaynağı değiştir]

Bekleyişin hesaplanması

[değiştir | kaynağı değiştir]

Tum n kuponu toplamak için gerekli zaman T olarak ve ti i - 1 kupon toplandıktan sonra iinci kuponu toplamak için gerekli zaman olduğu kabul edilsin. T ve ti rassal değişkenler olarak görülebilir. i - 1 kupon elde bulunduğu verilmiş ise bir yeni kuponu toplama olasılığı
'pi = (n - i + 1)/n
olduğu gözümlenebilir. Bundan dolayı ti beklenen değeri 1/pi olan bir geometrik dağılım gösterir. beklenen değerlerin doğrusallığı dolayısıyla şu yazılabilir:

E ⁡ ( T ) = E ⁡ ( t 1 ) + E ⁡ ( t 2 ) + ⋯ + E ⁡ ( t n ) = 1 p 1 + 1 p 2 + ⋯ + 1 p n = n n + n n − 1 + ⋯ + n 1 = n ⋅ ( 1 1 + 1 2 + ⋯ + 1 n ) = n ⋅ H n . {\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {E} (T)&=\operatorname {E} (t_{1})+\operatorname {E} (t_{2})+\cdots +\operatorname {E} (t_{n})={\frac {1}{p_{1}}}+{\frac {1}{p_{2}}}+\cdots +{\frac {1}{p_{n}}}\\&={\frac {n}{n}}+{\frac {n}{n-1}}+\cdots +{\frac {n}{1}}=n\cdot \left({\frac {1}{1}}+{\frac {1}{2}}+\cdots +{\frac {1}{n}}\right)\,=\,n\cdot H_{n}.\end{aligned}}} {\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {E} (T)&=\operatorname {E} (t_{1})+\operatorname {E} (t_{2})+\cdots +\operatorname {E} (t_{n})={\frac {1}{p_{1}}}+{\frac {1}{p_{2}}}+\cdots +{\frac {1}{p_{n}}}\\&={\frac {n}{n}}+{\frac {n}{n-1}}+\cdots +{\frac {n}{1}}=n\cdot \left({\frac {1}{1}}+{\frac {1}{2}}+\cdots +{\frac {1}{n}}\right)\,=\,n\cdot H_{n}.\end{aligned}}}

Burada Hn bir harmonik sayı olur ve harmonik sayıların "asimptotik" özelliğini kullanarak, şu ifade bulunur:

E ⁡ ( T ) = n ⋅ H n = n ln ⁡ n + γ n + 1 2 + o ( 1 ) ,     as   n → ∞ , {\displaystyle \operatorname {E} (T)=n\cdot H_{n}=n\ln n+\gamma n+{\frac {1}{2}}+o(1),\ \ {\text{as}}\ n\to \infty ,} {\displaystyle \operatorname {E} (T)=n\cdot H_{n}=n\ln n+\gamma n+{\frac {1}{2}}+o(1),\ \ {\text{as}}\ n\to \infty ,}

Burada γ ≈ 0.5772156649 {\displaystyle \gamma \approx 0.5772156649} {\displaystyle \gamma \approx 0.5772156649} Euler–Mascheroni sabiti olur.

Şimdi Markov eşitsizliği kullanarak istenilen olasılık sayısı için sınırlar konulur:

P ⁡ ( T ≥ c n H n ) ≤ 1 c . {\displaystyle \operatorname {P} (T\geq c\,nH_{n})\leq {\frac {1}{c}}.} {\displaystyle \operatorname {P} (T\geq c\,nH_{n})\leq {\frac {1}{c}}.}

Varyansın hesaplanması

[değiştir | kaynağı değiştir]

ti rassal degişkenlerinin bağımsızlığı özelliği kullanılarak şu elde edilir:

Var ⁡ ( T ) = Var ⁡ ( t 1 ) + Var ⁡ ( t 2 ) + ⋯ + Var ⁡ ( t n ) = 1 − p 1 p 1 2 + 1 − p 2 p 2 2 + ⋯ + 1 − p n p n 2 ≤ n 2 n 2 + n 2 ( n − 1 ) 2 + ⋯ + n 2 1 2 ≤ n 2 ⋅ ( 1 1 2 + 1 2 2 + ⋯ ) = π 2 6 n 2 ≤ 2 n 2 , {\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {Var} (T)&=\operatorname {Var} (t_{1})+\operatorname {Var} (t_{2})+\cdots +\operatorname {Var} (t_{n})\\&={\frac {1-p_{1}}{p_{1}^{2}}}+{\frac {1-p_{2}}{p_{2}^{2}}}+\cdots +{\frac {1-p_{n}}{p_{n}^{2}}}\\&\leq {\frac {n^{2}}{n^{2}}}+{\frac {n^{2}}{(n-1)^{2}}}+\cdots +{\frac {n^{2}}{1^{2}}}\\&\leq n^{2}\cdot \left({\frac {1}{1^{2}}}+{\frac {1}{2^{2}}}+\cdots \right)={\frac {\pi ^{2}}{6}}n^{2}\leq 2n^{2},\end{aligned}}} {\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {Var} (T)&=\operatorname {Var} (t_{1})+\operatorname {Var} (t_{2})+\cdots +\operatorname {Var} (t_{n})\\&={\frac {1-p_{1}}{p_{1}^{2}}}+{\frac {1-p_{2}}{p_{2}^{2}}}+\cdots +{\frac {1-p_{n}}{p_{n}^{2}}}\\&\leq {\frac {n^{2}}{n^{2}}}+{\frac {n^{2}}{(n-1)^{2}}}+\cdots +{\frac {n^{2}}{1^{2}}}\\&\leq n^{2}\cdot \left({\frac {1}{1^{2}}}+{\frac {1}{2^{2}}}+\cdots \right)={\frac {\pi ^{2}}{6}}n^{2}\leq 2n^{2},\end{aligned}}}

Burada son eşitlilik baz problem olarak anılan Riemann zeta fonksiyonunun değeridir.

Şimdi istenilen olasılık değerine sınırlar koymak için Çebişev eşitsizliği kullanılır:

P ⁡ ( | T − n H n | ≥ c n ) ≤ 2 c 2 . {\displaystyle \operatorname {P} \left(|T-nH_{n}|\geq c\,n\right)\leq {\frac {2}{c^{2}}}.} {\displaystyle \operatorname {P} \left(|T-nH_{n}|\geq c\,n\right)\leq {\frac {2}{c^{2}}}.}

Kuyruk kestirimleri

[değiştir | kaynağı değiştir]

Diğer bir yaklaşım kullanılarak başka bir yukarı sınır ifadesi de elde etmek mümkündür: İlk r {\displaystyle r} {\displaystyle r} sayıda deneysel seçimde i {\displaystyle i} {\displaystyle i}-inci kuponun ele geçmeme olayı Z i r {\displaystyle {Z}_{i}^{r}} {\displaystyle {Z}_{i}^{r}} ile ifade edilsin. O zaman

P [ Z i r ] = ( 1 − 1 n ) r ≤ e − r / n {\displaystyle {\begin{aligned}P\left[{Z}_{i}^{r}\right]=\left(1-{\frac {1}{n}}\right)^{r}\leq e^{-r/n}\end{aligned}}} {\displaystyle {\begin{aligned}P\left[{Z}_{i}^{r}\right]=\left(1-{\frac {1}{n}}\right)^{r}\leq e^{-r/n}\end{aligned}}}

Böylece, r = β n log ⁡ n {\displaystyle r=\beta n\log n} {\displaystyle r=\beta n\log n}, için şu elde edilir P [ Z i r ] ≤ e ( − β n log ⁡ n ) / n = n − β {\displaystyle P\left[{Z}_{i}^{r}\right]\leq e^{(-\beta n\log n)/n}=n^{-\beta }} {\displaystyle P\left[{Z}_{i}^{r}\right]\leq e^{(-\beta n\log n)/n}=n^{-\beta }}.

P [ T > β n log ⁡ n ] ≤ P [ ⋃ i Z i β n log ⁡ n ] ≤ n ⋅ P [ Z 1 ] ≤ n − β + 1 {\displaystyle {\begin{aligned}P\left[T>\beta n\log n\right]\leq P\left[\bigcup _{i}{Z}_{i}^{\beta n\log n}\right]\leq n\cdot P[{Z}_{1}]\leq n^{-\beta +1}\end{aligned}}} {\displaystyle {\begin{aligned}P\left[T>\beta n\log n\right]\leq P\left[\bigcup _{i}{Z}_{i}^{\beta n\log n}\right]\leq n\cdot P[{Z}_{1}]\leq n^{-\beta +1}\end{aligned}}}

Olasılık üretici fonksiyonları ile bağlantı

[değiştir | kaynağı değiştir]

Kupon toplayıcısının problemini çözmek için üretici fonksiyon yaklaşımı da kullanılabilir.

Kaynakça

[değiştir | kaynağı değiştir]
  • Paul Erdős ve Alfréd Rényi, "On a classical problem of probability theory (Olasılık kuramında bir klasik problem)", Magyar Tud. Akad. Mat. Kutato Int. Kozl, 1961.(İngilizce)

Dış bağlantılar

[değiştir | kaynağı değiştir]
  • Kupon toplayıcı problemi Wolfram gösterimler projesi içeriğinde Mathematica komputer paketi uygulaması 18 Eylül 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (İngilizce) (Erişim tarihi: 30.8.2009)
  • Kupon toplayıcı problemi için küçük bir Java applet 15 Ekim 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (İngilizce) (Erişim tarihi: 30.8.2009)
  • Bir kupon toplayıcı kaç tane tek, çift, üçlü vb. beklemelidir. 10 Ekim 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Doron Zeilberger tarafından küçük bir not (İngilizce) (Erişim tarihi: 30.8.2009)
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Kupon_toplayıcısının_problemi&oldid=36436989" sayfasından alınmıştır
Kategoriler:
  • Olasılık teoremleri
  • Oyun teorisi
Gizli kategori:
  • Webarşiv şablonu wayback bağlantıları
  • Sayfa en son 17.53, 23 Kasım 2025 tarihinde değiştirildi.
  • Metin Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş Lisansı altındadır ve ek koşullar uygulanabilir. Bu siteyi kullanarak Kullanım Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul etmiş olursunuz.
    Vikipedi® (ve Wikipedia®) kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Wikimedia Foundation, Inc. tescilli markasıdır.
  • Gizlilik politikası
  • Vikipedi hakkında
  • Sorumluluk reddi
  • Davranış Kuralları
  • Geliştiriciler
  • İstatistikler
  • Çerez politikası
  • Mobil görünüm
  • Wikimedia Foundation
  • Powered by MediaWiki
Kupon toplayıcısının problemi
Konu ekle