---
title: "R Laboratuvarı 1: Mühendislikte belirsizlik"
format: html
execute:
  echo: true
  warning: false
---

Bu laboratuvar olasılık ile sonucun büyüklüğünü ayrı sütunlarda tutar ve beklenen kaybı hesaplar.

```{r}
senaryolar <- data.frame(
  senaryo = c("olağan duruş", "uzun duruş", "güvenlik olayı"),
  olasilik = c(0.08, 0.015, 0.001),
  kayip_TL = c(15000, 120000, 3000000)
)
senaryolar$beklenen_kayip_TL <- with(senaryolar, olasilik * kayip_TL)
knitr::kable(senaryolar, digits = 3, caption = "Olasılık-sonuç-risk ayrımı")
```

Beklenen kayıp kararın tek ölçütü değildir. Güvenlik olayı için model belirsizliği, geri döndürülemez sonuç ve kurumsal sınırlar ayrıca raporlanmalıdır.

## Tekrar ve kalibrasyon

Tek ölçümün rastgele hata standart sapması 1.2 °C ve tekrar sayısı 36 iken ortalama ölçümün standart hatası aşağıda hesaplanır. Sabit 0.6 °C yanlılık tekrar sayısıyla değişmez.

~~~{r}
sigma_C <- 1.2
n <- 36
bias_C <- 0.6

measurement_summary <- data.frame(
  olcu = c("ortalamanın yanlılığı", "ortalamanın standart hatası"),
  deger = c(bias_C, sigma_C / sqrt(n)),
  birim = c("°C", "°C")
)
stopifnot(all.equal(measurement_summary$deger, c(0.6, 0.2)))
knitr::kable(measurement_summary, digits = 2, caption = "Tekrarın rastgele ve sistematik bileşenlere etkisi")
~~~

## Başabaş duyarlılığı

~~~{r}
failure_loss_TL <- c(250000, 500000, 1000000, 2000000)
break_even <- data.frame(
  ariza_kaybi_TL = failure_loss_TL,
  basabas_maliyeti_TL = (0.004 - 0.0002) * failure_loss_TL
)
knitr::kable(break_even, digits = 0, caption = "Arıza kaybına göre yedeklilik başabaş maliyeti")
~~~

Bu tablo bir duyarlılık analizidir; olasılıkların aynı görev süresi için karşılaştırılabilir olduğu varsayılır.