AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ

Benzer belgeler
Degree Department Üniversity Year B.S. Statistics Gazi University 1993 M.s. Statistics Gazi University 1998 Ph.D. Statistics Gazi University 2005

BASİT RASGELE ÖRNEKLEME YÖNTEMİNDE MEDYAN TAHMİN EDİCİLERİ AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ

Sıralı Küme Örneklemesi Yöntemiyle Yığın Parametrelerinin Tahmini: Sigortacılıkta Bir Uygulama

Istatistik ( IKT 253) 4. Çal şma Sorular - Cevaplar 7. CHAPTER (DISTRIBUTION OF SAM- PLE STATISTICS) 1 Ozan Eksi, TOBB-ETU

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Rastgeleleştirilmiş Cevap Modelinde Oran Tahmini

Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

ÖZGEÇMİŞ. : :

Ekonometri I VARSAYIMLARI

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Sıralı küme örneklemesi altında farklı bootstrap yöntemleri ile yığın ortalaması için güven aralığı

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

Cevaplamama Hatası ve Ortalama Tahmini Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi: İki Alt Grup Çalışması

İstatistikçiler Dergisi

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

SIRALI KÜME ÖRNEKLEMESİ ALTINDA FARKLI BOOTSTRAP YÖNTEMLERİ İLE YIĞIN ORTALAMASI İÇİN GÜVEN ARALIĞI

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

Sürekli Rastsal Değişkenler

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

ISSN: Yıl /Year: 2017 Cilt(Sayı)/Vol.(Issue): 1(Özel) Sayfa/Page: Araştırma Makalesi Research Article

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications*

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

CHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION

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

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

Dr.Öğr.Üyesi HALİL TANIL

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

AŞIRI YAYILIMLI VERİLER İÇİN GENELLEŞTİRİLMİŞ POİSSON KARMA MODELLERİN HAVA KİRLİLİĞİ ÜZERİNE BİR UYGULAMASI. e posta:

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

It is symmetrical around the mean The random variable has an in nite theoretical range: 1 to +1

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS. Sampling from a Population

Çan eğrisi biçimindeki simetrik dağılımdır.

ÇİFT TARAFLI TİP II SANSÜRLENMİŞ ÖRNEKLEMLER İÇİN JONES VE FADDY NİN ÇARPIK t DAĞILIMININ KONUM VE ÖLÇEK PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ ÖZET

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Kümülatif Dağılım Fonksiyonu (Sürekli)

İçindekiler. Ön Söz... xiii

DERS BİLGİ FORMU DERS BİLGİLERİ. Türü Zorunlu/ Seçmeli DERS PLANI. Hafta Ön Hazırlık Konular/Uygulamalar Metot

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

GRUP ARDIŞIK TEST YÖNTEMLERİ İLE SAĞKALIM ANALİZİNDE ÖRNEKLEM HACMİNİN BELİRLENMESİ. Afyonkarahisar. Samsun

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN FAKÜLTESİ/İSTATİSTİK BÖLÜMÜ/İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

Tez adı: Orlicz uzaylarında polinom ve rasyonel fonksiyonlarla yaklaşımlar (2004) Tez Danışmanı:(İLKAY KARACA,DANİYAL İSRAFİLZADE)

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

İstatistiksel Kavramların Gözden Geçirilmesi

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

Bulanık ve Sağlam Bulanık Açıortay Regresyon Tekniklerinin Performansları Üzerine Bir Benzetim Çalışması

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri

YÜKSEKÖĞRETİM KURULU PROFESÖR : SİNOP ÜNİVERSİTESİ/FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ/MATEMATİK BÖLÜMÜ/MATEMATİK BÖLÜMÜ 57000/SİNOP

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

Tamir Edilebilir Ardışık n'den 2-çıkışlı: F Sistemi

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

GÜZ YARIYILI İSTATİSTİK BÖLÜMÜ HAFTALIK DERS PROGRAMI 1. SINIF (NORMAL ÖĞRETİM ve İKİLİ ÖĞRETİM)

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

KONUM PARAMETRESİNİN BAZI SAĞLAM TAHMİN EDİCİLERİNİN ÖRNEKLEME ALANINDA KULLANILMASI VE BİR TARIM UYGULAMASI. Bölümü, ESKİŞEHİR

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri

Bir Araştırma Alanı Olarak Bibliyometri

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBIYAT FAKÜLTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ LİSANS PROGRAMI

İstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar

İki Değişkenli Bağlanım Çıkarsama Sorunu

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

Transkript:

AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ

Genel bilgiler Yöntemin tanımı İki safhalı örnekleme yönteminde medyan tahmin edicileri Tahmin edicilerin etkinlikleri Sayısal örnek Sonuç 10.06.2009 2

Medyan bir dağılımı iki eşit parçaya bölen merkezsel bir konum ölçüsüdür. Eğer verilerin dağılımı simetrik olmayıp çarpıklık gösteriyorsa medyan değeri tercih edilen merkezsel konum ölçüsü olarak kullanılır ve medyanın ortalama değerinden daha uygun bir ölçü olduğu kabul edilir. Medyan değerinin bulunması için öncelikle verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması gerekir. Gelir, gider gibi değişkenlerin yer aldığı örnekleme çalışmalarında, değişkenler oldukça çarpık dağıldığı için medyan tahmin edicileri ortalama tahmin edicilerine göre daha çok kullanılır. 10.06.2009 3

Kitleye ilişkin çeşitli parametrelerin tahmin edilmesinde yardımcı değişken bilgisinin kullanımına sık rastlanılır. Ancak bazı çalışmalarda yardımcı değişkene ilişkin kitle bilgisine ulaşılamadığından iki safhalı örnekleme yöntemi kullanılır. İki safhalı örnekleme yönteminde, ilk aşamada X yardımcı değişkenine ait bilgilerin tahmini için ön örneklem seçilir. İkinci aşamada ise ön örneklemden Y değişkeninin tahmin edilmesi için alt örneklem seçilir. 10.06.2009 4

Tahmin edicilere ilişkin yan ve hata kareler ortalama (HKO) değerlerini bulmak için fark yönteminden yararlanılmaktadır. 10.06.2009 5

10.06.2009 6

10.06.2009 7

10.06.2009 8

Singh, Joarder ve Tracy (2001), Srivastava (1971) ve Srivastava ve Jhajj (1981) nin önermiş oldukları ortalama için genelleştirilmiş tahmin edici sınıflarına benzer şekilde medyan tahmini için eşitlikte görüldüğü gibi bir genelleştirilmiş tahmin edici sınıfı önermişlerdir. 10.06.2009 9

Singh ve Joarder (2001) 10.06.2009 10

Singh, Joarder ve Tracy (2001) 10.06.2009 11

10.06.2009 12

10.06.2009 13

10.06.2009 14

Gupta, Shabbir ve Ahmad (2008) iki yardımcı değişken bilgisinden yararlanarak ve Z yardımcı değişkenine ilişkin dağılım genişliğinin bilindiği varsayımı altında yeni bir tahmin edici önermişlerdir. 10.06.2009 15

10.06.2009 16

10.06.2009 17

Uygulamada Çıngı, Kadılar ve Koçberber in yaptıkları Türkiye genelinde ilk ve orta öğretim olanaklarının incelenmesi ve çözüm önerilerinin getirilmesi konulu projede kullanılan 2006-2007 öğretim yılında MEB in okullardan derlediği eğitim verileri kullanılmıştır. Projede eğitim olanaklarına göre gelişmişlik düzeyleri belirlenmiştir. Y: 2006 yılında orta düzeydeki ilçelerde ÖSS ye yerleşen öğrenci sayısı X: Orta düzeydeki ilçelerde orta öğretimdeki toplam derslik sayısı Z: Orta düzeydeki ilçelerde ÖSS ye hazırlık dershane sayısı 10.06.2009 18

X (σ=1,2737, μ=3,9475~log-normal) Y (σ=1,7054, μ=5,2523~log-normal) Z (α=1,1807, β=0,99706~log-lojistik) 10.06.2009 19

10.06.2009 20

Gross T. S., (1980), Median Estimation in Sample Surveys. Proc. Surv. Res. Meth. Sect.. Amer. Statist. Ass.,181-184 Gupta S., Shabbir J., Ahmad S., (2008), Estimation of Median in Two-Phase Sampling Using Two Auxiliary Variables. Commun. Statist. Theory Methods 37,1815-1822. Çıngı, H., 1994, Örnekleme Kuramı. H.Ü.Fen Fakültesi Basımevi, Beytepe. Çıngı H., Kadılar C., Koçberber G., (2007), Türkiye Genelinde İlk ve Orta Öğretim Olanaklarının İncelenmesi ve Belirlenen Aksaklıklara Çözüm Önerilerinin Getirilmesi. TÜBİTAK, SOBAG, 106K077. Kadılar C., Çıngı H., (2006), Ratio Estimators for the Population Variance in Simple and Stratified Random Sampling, Applied Mathematics and Computation, 173, 2, 1047-1059. Kadılar C., Ünyazıcı Y., Çıngı H., (2009), Ratio Estimator for the Population Mean Using Ranked Set Sampling, Statistical Papers, 50:301-309. Singh, S., Joarder, A., Tracy, D. S., (2001), Median Estimation Using Double Sampling. Austral. & New Zealand J. Statistics, 43, 1, 33-46. Singh, S., Joarder, A., (2001), Estimation of Distribution Function and Median in Two Phase Sampling. Techinal Report Series TR270. Singh, H. P., Singh, S., Puertas, S., (2003), Ratio Type Estimators for he Median of Finite Populations. Allgemenius Statistisches Archiv, 87, 369-382. Singh,S., Singh, H. P., Upadhyaya, L. N., (2006), Chain Ratio and Regression Type Estimators for Median Estimation in Survey Sampling. Statistical Papers, 48, 23-46. Srivastava, S. K., (1971), A Generalized Estimator for the Mean of a Finite Population Using Multi- Auxiliary Information. Journal of the American Statistical Association, 66, 334, 404-407. Srivastava, S. K., Jhajj, H. S.,(1981), A Class of Estimators of the Population Mean in Survey Sampling Using Auxiliary Information. Biometrika, 68, 341-343. 10.06.2009 21

AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ