UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II20136 Marks
Q1.

Question 1

एक डाकघर में तीन लिपिकों को आवक डाक के प्रक्रमण का कार्य सौंपा गया था। डाक का, पहला लिपिक C₁ 40% प्रक्रमण करता है, दूसरा लिपिक C₂ 35% प्रक्रमण करता है और तीसरा लिपिक C₃ 25% प्रक्रमण करता है। पहले लिपिक की त्रुटि दर 0.04 है, दूसरे लिपिक की त्रुटि दर 0.06 है और तीसरे लिपिक की त्रुटि दर 0.03 है। एक दिन के निर्गत (आउटपुट) से यादृच्छिक रूप से चुनी गई डाक में एक त्रुटि पाई जाती है। पोस्टमास्टर क्रमशः पहले, दूसरे अथवा तीसरे लिपिक के द्वारा डाक के प्रक्रमण की प्रायिकता जानना चाहता है। प्रायिकताएँ मालूम कीजिए।

How to Approach

यह प्रश्न बेयस प्रमेय (Bayes' Theorem) पर आधारित है। इसे हल करने के लिए, हमें प्रत्येक लिपिक द्वारा त्रुटि करने की प्रायिकता को ज्ञात करना होगा और फिर बेयस प्रमेय का उपयोग करके पोस्टमास्टर द्वारा पूछे गए प्रश्न का उत्तर देना होगा। उत्तर को स्पष्ट और व्यवस्थित तरीके से प्रस्तुत करना महत्वपूर्ण है, जिसमें सभी गणनाएँ शामिल हों।

Model Answer

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Introduction

डाकघरों में, डाक के प्रक्रमण (processing) का कार्य अक्सर कई लिपिकों को सौंपा जाता है। प्रत्येक लिपिक की त्रुटि करने की संभावना अलग-अलग हो सकती है। जब एक त्रुटिपूर्ण डाक मिलती है, तो यह जानना महत्वपूर्ण हो जाता है कि त्रुटि किस लिपिक द्वारा की गई है। इस समस्या को हल करने के लिए प्रायिकता सिद्धांत (probability theory) का उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से बेयस प्रमेय। बेयस प्रमेय हमें पूर्व प्रायिकता (prior probability) और प्रमाण (evidence) के आधार पर पश्च प्रायिकता (posterior probability) की गणना करने में मदद करता है।

समस्या का विश्लेषण

हमें तीन लिपिक C₁, C₂ और C₃ दिए गए हैं, जो क्रमशः 40%, 35% और 25% डाक का प्रक्रमण करते हैं। उनकी त्रुटि दरें क्रमशः 0.04, 0.06 और 0.03 हैं। हमें यह ज्ञात करना है कि यदि एक त्रुटिपूर्ण डाक मिलती है, तो यह प्रत्येक लिपिक द्वारा संसाधित किए जाने की प्रायिकता क्या है।

प्रायिकताओं का निर्धारण

सबसे पहले, हम निम्नलिखित प्रायिकताओं को परिभाषित करते हैं:

  • P(C₁) = 0.40 (लिपिक C₁ द्वारा डाक प्रक्रमण करने की प्रायिकता)
  • P(C₂) = 0.35 (लिपिक C₂ द्वारा डाक प्रक्रमण करने की प्रायिकता)
  • P(C₃) = 0.25 (लिपिक C₃ द्वारा डाक प्रक्रमण करने की प्रायिकता)
  • P(E|C₁) = 0.04 (यदि लिपिक C₁ द्वारा डाक प्रक्रमण किया गया है तो त्रुटि होने की प्रायिकता)
  • P(E|C₂) = 0.06 (यदि लिपिक C₂ द्वारा डाक प्रक्रमण किया गया है तो त्रुटि होने की प्रायिकता)
  • P(E|C₃) = 0.03 (यदि लिपिक C₃ द्वारा डाक प्रक्रमण किया गया है तो त्रुटि होने की प्रायिकता)

बेयस प्रमेय का अनुप्रयोग

हमें P(C₁|E), P(C₂|E) और P(C₃|E) की गणना करनी है, जो कि त्रुटि होने पर प्रत्येक लिपिक द्वारा डाक प्रक्रमण करने की पश्च प्रायिकता है। बेयस प्रमेय के अनुसार:

P(Cᵢ|E) = [P(E|Cᵢ) * P(Cᵢ)] / P(E)

जहां P(E) त्रुटि होने की कुल प्रायिकता है, जिसे इस प्रकार गणना की जा सकती है:

P(E) = P(E|C₁) * P(C₁) + P(E|C₂) * P(C₂) + P(E|C₃) * P(C₃)

P(E) की गणना

P(E) = (0.04 * 0.40) + (0.06 * 0.35) + (0.03 * 0.25)

P(E) = 0.016 + 0.021 + 0.0075

P(E) = 0.0445

पश्च प्रायिकताओं की गणना

अब हम प्रत्येक लिपिक के लिए पश्च प्रायिकता की गणना कर सकते हैं:

  • P(C₁|E) = (0.04 * 0.40) / 0.0445 = 0.016 / 0.0445 ≈ 0.3596
  • P(C₂|E) = (0.06 * 0.35) / 0.0445 = 0.021 / 0.0445 ≈ 0.4719
  • P(C₃|E) = (0.03 * 0.25) / 0.0445 = 0.0075 / 0.0445 ≈ 0.1685

परिणामों का सारणीकरण

लिपिक त्रुटि होने पर प्रायिकता (P(Cᵢ|E))
C₁ 0.3596
C₂ 0.4719
C₃ 0.1685

Conclusion

निष्कर्षतः, यदि एक त्रुटिपूर्ण डाक मिलती है, तो पोस्टमास्टर को यह मानना चाहिए कि त्रुटि लिपिक C₂ द्वारा किए जाने की संभावना सबसे अधिक (लगभग 47.19%) है, इसके बाद लिपिक C₁ (लगभग 35.96%) और फिर लिपिक C₃ (लगभग 16.85%) द्वारा किए जाने की संभावना है। यह विश्लेषण बेयस प्रमेय का उपयोग करके किया गया है, जो पूर्व प्रायिकताओं और प्रमाणों के आधार पर पश्च प्रायिकताओं की गणना करने का एक शक्तिशाली उपकरण है। इस जानकारी का उपयोग डाकघर में त्रुटि नियंत्रण और लिपिकों के प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए किया जा सकता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

बेयस प्रमेय (Bayes' Theorem)
बेयस प्रमेय प्रायिकता सिद्धांत में एक प्रमेय है जो किसी घटना की पूर्व प्रायिकता को नई जानकारी के आधार पर अपडेट करने का तरीका बताता है। यह पश्च प्रायिकता की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है।
पश्च प्रायिकता (Posterior Probability)
पश्च प्रायिकता एक घटना की प्रायिकता है जो नई जानकारी या प्रमाण प्राप्त होने के बाद अपडेट की जाती है। बेयस प्रमेय का उपयोग पश्च प्रायिकता की गणना करने के लिए किया जाता है।

Key Statistics

भारत में डाकघरों की संख्या 150,000 से अधिक है (2023 तक)।

Source: भारत सरकार, डाक विभाग

भारत में प्रति वर्ष लगभग 60 बिलियन डाक पत्र संसाधित किए जाते हैं (2022-23)।

Source: भारत सरकार, डाक विभाग वार्षिक रिपोर्ट

Examples

चिकित्सा निदान

बेयस प्रमेय का उपयोग चिकित्सा निदान में किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी व्यक्ति में किसी बीमारी के लक्षण दिखाई देते हैं, तो बेयस प्रमेय का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि बीमारी होने की संभावना कितनी है, यह देखते हुए कि लक्षण कितने सामान्य हैं और व्यक्ति की पूर्व स्वास्थ्य स्थिति क्या है।

Frequently Asked Questions

बेयस प्रमेय का उपयोग कब किया जाता है?

बेयस प्रमेय का उपयोग तब किया जाता है जब आपके पास किसी घटना की पूर्व प्रायिकता होती है और आप नई जानकारी के आधार पर उस प्रायिकता को अपडेट करना चाहते हैं।