İstatistik ve Olasılık

Benzer belgeler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

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

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır.

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri. ENM317 Mühendislik İstatistiği Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

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

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,


PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Hipotez Testi. gibi hususlar ayrıbirer hipotezin konusudur. () Kafkas Üniversitesi May 23, / 11

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa,

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

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

İçindekiler. Ön Söz... xiii

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

OLASILIK VE İSTATİSTİK

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Tesadüfi Değişken. w ( )

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

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

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen

Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

Sürekli Rastsal Değişkenler

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Ekonometri I VARSAYIMLARI

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

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

Kesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

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

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

İstatistik ve Olasılık

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

İstatistik ve Olasılık

İstatistiksel Yorumlama

Ölçüm Sisteminin Analizi

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

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

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

İstatistik ve Olasılık

Parametrik Olmayan İstatistik

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

Transkript:

İstatistik ve Olasılık Ders 10: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ

Tanım Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi ile yapılabilir. Ancak karşılaştırılacak ortalama sayısı arttıkça test sayısı da çok fazla artmaktadır. Örneğin: Karşılaştırılacak ortalama sayısı 5 ise 10 adet t veya Z testi yapılmalıdır ( 5 C =10). Bu durumda =0.05 ise (1- ) 10 =(0.95) 10 =0.60 =0.40 olacaktır. Yani test sayısı arttıkça kabul edilebilirlik ihtimali düşerken hata ihtimali artmaktadır (istenmeyen bir durum). Ortalamalar üzerindeki test, varyansların incelenmesi ile yapıldığından bu yönteme varyans analizi denir. Örneklerden hareketle anakütle ortalamaları karşılaştırılırken hipotezler anakütle varyansları üzerine değil, anakütle ortalamaları üzerine kurulur.

Nedir? Örnek: Bir atölyede aynı parçayı üreten 3 tezgah vardır. Her tezgah farklı bir operatör tarafından çalıştırılmaktadır. Altı saatlik bir üretim devresinde her bir saatte üretilen kusurlu birim sayıları belirlenmiş ve aşağıda verilmiştir. Bir saat içinde üretilen kusurlu parçaların normal dağıldığı varsayılmaktadır. %95 güven düzeyinde ( =%5 hata seviyesinde) tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığına karar veriniz. İkiden fazla anakütle bulunduğundan yardımı ile karar verilebilir.

nin Esası Gözlenen değişkenliği meydana getiren kaynaklarına ayırarak test etmektir. Başka bir ifadeyle, toplam değişkenliği meydana getiren alt değişkenlik kaynaklarının belirlenmesi ve bu değişkenlik kaynaklarına karşı önlemlerin alınması araştırmalarda ulaşılmak istenen asıl sonuçtur. Önce problemin sebebini veya sebeplerini doğru teşhis edip, sonra da uygun önlemleri almak mümkündür. Varyans analizi bu amaca hizmet eden yöntemlerden birisidir.

ndeki Tanımlar Parametre (faktör): Deney sonucuna etkileyen değişken Performans karakteristiği (çıktı veya cevap değişkeni): Deney sonucunda elde edilen değer Seviye (düzey veya muamele): Parametrelerin deneyde kullanılan farklı değerleri

ndeki Tanımlar Örnek: Tek parametre üzerine yapılan varyans analizine tek yönlü varyans analizi (ANOVA) iki parametre üzerine yapılan varyans analizine çift yönlü varyans analiz ikiden fazla parametre üzerine yapılan varyans analizine de deney planlaması denilmektedir

ndeki Dağılımlar Varyanslar ile ilgili testlerin ve tahminlerin dağılımı ile yapılmaktadır. Ancak iki ana kütleden varyansının birbirine eşit olup olmadığını belirlenmesinde F dağılımı kullanılmalıdır. İki varyansın karşılaştırılmasında da v 1 ve v serbestlik dereceli bağımsız iki değişkeni oranının F dağılımına uyduğu bilinmektedir. 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 F v v 1 1, v v S S 1 1 0. 0.1 0 0 4 6 8 10

Tek Yönlü Yapılan bir araştırmada elde edilen sonuçlar aşağıdaki gibi olsun Bu gözlemlere dayalı olarak deneye alınan parametrenin seviye ortalamaları arasında farklılık olup olmadığı belirlemek için tek yönlü varyans analizi tekniğinden yararlanılabilir.

Tek Yönlü Tek yönlü varyans analizinde gözlenen toplam değişkenlik iki gruba ayrılabilir: Gruplar arası değişkenlik (B alt indisi ile gösterilecek) Kontrol edilebilen değişkenlik Gruplar içi değişkenlik (W alt indisi ile gösterilecek) Kontrol edilemeyen değişkenlik Toplam değişkenlik (T alt indisi ile gösterilecek)

Tek Yönlü Gruplararası, gruplariçi ve toplam değişkenlik değerlerinin, bunlardan hareketle grup varyanslarının ve bağlı olarak test istatistiğinin sistematik ve kolay bir şekilde hesaplanabilmesi için kullanılan formüller aşağıdaki varyans analiz tablosu (kısaca ANOVA tablosu ANalysis Of VAriance) üzerinde gösterilmiştir.

Tek Yönlü İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının aynı anakütleden gelip gelmedikleri aşağıdaki hipotez testi ile belirlenebilir:

Tek Yönlü Örnek: Bir atölyede aynı parçayı üreten 3 tezgah vardır. Her tezgah farklı bir operatör tarafından çalıştırılmaktadır. Altı saatlik bir üretim devresinde her bir saatte üretilen kusurlu birim sayıları belirlenmiş ve aşağıda verilmiştir. Bir saat içinde üretilen kusurlu parçaların normal dağıldığı varsayılmaktadır. %95 güven düzeyinde ( =%5 hata seviyesinde) tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığına karar veriniz.

Tek Yönlü Örnek Çözüm: Tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığı belirlenecektir. Bu durumda karşılaştırılacak ortalama sayısı=3 > parametre tezgah çeşidi ve performans karakteristiği kusurlu üretim miktarı olduğu için tek yönlü varyans analizi kullanılabilir

Tek Yönlü Örnek Çözüm (devam):

Gelecek Dersin Konusu Regresyon Analizi.