İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

Benzer belgeler
4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik ve Olasılık

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

İstatistik ve Olasılık

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

t Dağılımı ve t testi

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

İstatistiksel Yorumlama

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

Tahmin teorisinde amaç örneklem (sample) bilgisine dayanarak anakütleye. (population) ilişkin çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar örneklem

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

Ki- kare Bağımsızlık Testi

5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n )

Merkezi Limit Teoremi

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

t Dağılımı ve t testi

HİPOTEZ TESTLERİ VE GÜVEN ARALIKLARI

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

HĠPOTEZ TESTLERĠ VE ARALIK TAHMĠNĠ (GÜVEN ARALIĞI) (konuların özeti) 1.1 Büyük örneklerde n>30 ya da populasyon varyansı biliniyorsa

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

İçindekiler. Ön Söz... xiii

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.

İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

HOTELLİNG T 2 KONTROL GRAFİĞİ VE MYT AYRIŞIMI* Hotelling T 2 Control Chart and MYT Decomposition 1

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

GÜVEN ARALIKLARI ALISTIRMA SORULARI Aras.Gör. Efe SARIBAY

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

Sürekli Rastsal Değişkenler

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz


Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

Transkript:

8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - İSTATİSTİK II

Populasyoda elde edile örek verilerie dayaılarak bulua istatistikleri, populasyo öelliği ola parametreleri temsil etmesie ya da temsil etme derecesie İSTATİSTİKSEL TAHMİN deir. populasyo öelliği E örek öelliği k 8. İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEYİCİLER ) NOKTA TAHMİNİ i ) ARALIK TAHMİNİ µ ortalamalı, σ varyaslı ormal bir dağılışta çekilmiş adet gölemli örek ortalamasıı örekleme dağılışı ve örek ortalamalarıı ( ) güve aralığı %(-α) olasılıkla aşağıda belirtile değerler arasıda yer alır. = ise - - / + / P ( - Z. < < + Z. ) = ( - ) % Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - İSTATİSTİK II

> ise - - + P ( - Z. + Z. ) = ( - ) % Populasyoda alıa örekler iadesi yapılıyor ve örekleme oraı /N > 0,05 ise i stadart sapması : N N Eğer N ise N N Varyas ( medya ) =. olur ve = olur. 8.. TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ İyi bir tahmileyicide buluması gereke e öemli iki öellik : -Sapmasılık -Miimum varyaslılık -Etilik Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 3 İSTATİSTİK II

Bir hedefe ateş etmek bir çeşit tahmi işlemidir. DEĞİŞKENLİK(varyas) YOK VAR YOK SAPMA VAR s s Yukarıdaki şekil bir hedefe defalarca ateş etme soucu elde edile değerleri ve bu değerleri ortalamalarıı ve dağılımlarıı göstermektedir. SAPMA Sapma( ) = E( )- Sapma, tahmileyicii beklee değeri ile parametre değeri arasıdaki farktır. parametre biliiyor olmalı. MİNİMUM VARYANS Miimum varyasta sö edebilmek içi e a tahmileyici olması gerekir. Var(ˆ ) < Var(ˆ ) ETKİNLİK Etkilikte bahsedebilmek içi e a iki tahmileyici olmalıdır. Var( ˆ ) ˆ ı ˆ ya göreli etkiliği Var( ˆ ) Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 4 İSTATİSTİK II

Var (medya)= Var( ) = Göreli etkilik Var( medya),57 Var( ) Not: varyası küçük ola istatistik, varyası büyük ola istatistikte daha etkidir. istatistik Parametre ˆ = ˆ s ˆ r 8.3. ARALIK TAHMİNİ Bir ormal dağılımda elde edile örek ortalaması içi güve aralığı bulumaya çalışılsı. Populasyo varyasıı bilidiği varsayımı altıda : Z Güve aralığı olasılı: 0, 90 0, Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 5 İSTATİSTİK II

/=0.05-0.90 /=0.05 μ -.645 0.645 P( Z Z ) ( ) % X Örek: vida çapı Örek: Bir üretim süreci, torba içide, rafie şeker üretmektedir. Bu torbaları içerik ağırlıkları stadart sapması. gr ola bir ormal dağılıma uymaktadır. Yirmibeş torbalık bir şas öreğide ortalama ağırlık 9.8 gr çıkmıştır. Bu süreçte üretile bütü şeker torbalarıı ortalama ağırlığıı %95 güve aralığıı buluu.. 5 9.8 0.95 0.05 0.05 P ( Z Z ) ( ). = X 5.. P(9.8-.96 9.8+.96 )=%95 5 5 Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 6 İSTATİSTİK II

/=0.05-0.95 /=0.05 μ -.96 0.96 P(9.33< 0.7)=%95 %95 güvele şeker torbalarıı ortalama ağırlığı 9.33 ile 0.7 gr arasıdadır. Populasyoda elde edilmiş bağımsı öreklerde elde edile 0,90 güve aralıkları diisi. /=0.05 0.9 /=0.05 -Z=-.645 0 Z=,646 L L Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 7 İSTATİSTİK II

P(-.645 < Z <.645)=%90 P(.645.645 ) 0.90 P( L L) 0.90 L ve L, (µ) populasyo ortalamasıı %(-α) lık beklee aralık tahmiidir. Bu gölee farklı öreklerde (yukarıda 0 örek seti mevcut) elde edile ü okta tahmilerii %(-α) kadarı, L ve L aralığı içeriside yer alırlar, baıları, yai α (yukarıda α=0,0) kadarı bu aralık dışıda olabilir. Güve aralıkları, hipote testi kousua farklı bir bakış açısıdır. Tek Yölü Güve Aralığı. - 0 P ( Z ) Yukarıdaki şekilde belirtile tek yölü güve aralığı içi örek olay; içme suyudaki yabacı madde oraı Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 8 İSTATİSTİK II

- - P Z ) ( 0 Yukarıda belirtile tek yölü güve aralığı içi örek olay; Bir halatı kopma gücü / dayaıklığı 8.4. TCHEBYSHEFF TEOREMİ Bir populasyoda rastgele yapıla gölemleri () değerii populasyo ortalaması de EN FAZLA a. uaklığıda olma olasılığı EN AZ ( )² dır. a P ( - a. + a. ) - a a hacimli örek alıırsa, bu öreği ortalamasıı stadart sapması ; = dir. Eğer ormal dağılış gösteriyorsa P ( - Z + Z ) = - Eğer i dağılışı bilimiyorsa Tchebysheff teoremi kullaılır. a Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 9 İSTATİSTİK II

Eğer e a %90 gibi olasılık verilirse 0.9 a 0.9 0. a a 0. a 0. de elde edile yerie koulur. Örek:Kimyasal üretim yapa bir fabrikada gülük ortalama üretim miktarıı aralık tahmii yapılmak isteiyor. Bu amaçla 50 gülük kayıtlar tutuluyor ve aşağıdaki souçlar buluuyor. = 50 = 87 to s = to a) içi lık güve aralığı edir? (a=) P ( - a. + a. ) - a içi okta tahmii =87 todur. s = içi güve aralığı ; P ( 87 87 + ) - 50 50 4 P ( 865,06 876,94 ) 0,75 ü tahmii %75 olasılıkla EN AZ bu sıırlar içide olduğu doğrudur. b) N, ise %95 güve aralığı edir? Üretimi ormal dağıldığı biliiyor ise P ( - Z 0.95 0.05 0.05 + Z ) = - Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - 0 İSTATİSTİK II

/=0.05 - /=0.05 -.96 0.96 c P 87.96. 87.96. =0.95 50 50 853.7 <.9olarak buluur. P865,06 876,94? 865.06 μ 876.94? 0? 865.06 87 50 876.94 87 50 P 0.477 0.477 0.9544 Prof. Dr. Levet ŞENYAY VIII - İSTATİSTİK II