Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

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

İstatistiksel Yorumlama

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

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

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

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

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

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

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

İstatistik ve Olasılık

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

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

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

Sürekli Rastsal Değişkenler

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

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Merkezi Limit Teoremi

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

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

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

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

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

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İstatistiksel Tahmin ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Doç.Dr. Ahmet ÖZMEN

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

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

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

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

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

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

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

İçindekiler. Ön Söz... xiii

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

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

Geçerliliği olasılık esaslarına göre araştırılabilen ve karar verebilmek için öne sürülen varsayımlara istatistikte hipotez denir.


Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

Olasılık ve Normal Dağılım

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

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

İstatistik ve Olasılık

13. Olasılık Dağılımlar

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

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

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

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

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

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

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

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Final(Matematik Müh. Bölümü-2014)

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

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

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

ĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında Ardışık Bağıntı (Serial Correlation) ve Değişen Varyans

Ekonometri I VARSAYIMLARI

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar

Transkript:

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık Tahmini İki Kitlenin Ortalamalarının Farkı için Aralık Tahmini Ölçüm Çiftleri için Aralık Tahmini

Üzerinde çalışılan tüm gruba, ya da elde edilebilecek tüm sonuçlara kitle denir. Kitlenin her bir üyesi için ölçülebilir olan değişkenlere karakteristik denir. Kitleyi tanımlayan sayılsal ölçütlere parametre denir.

Kitlenin belli bir veya birden fazla özelliğini incelemek üzere seçilen bireyler topluluğuna örneklem denir Örneklemin tanımlayıcı istatistiklerine örneklem istatistiği denir. Bir istatistiğin dağılımına örneklem dağılımı denir.

Örneklem ortalaması X ile gösterilir. E X 1 = E X 1+X 2 + +X n n n E X 1 + E X 2 + + E X n = μ x Var X = Var 1 n X 1 + X 2 + + X n = 1 = n 2 Var X 1 + Var X 2 + + Var X n = 1 n σ x 2 σ X = 1 n σ x

X 1, X 2,... X n ; μ ortalamalı ve σ 2 varyanslı bağımsız rastgele değişkenler olsunlar; n yeterince büyükse bunların ortalaması olan X, μ ortalamalı ve σ2 n gösterir varyanslı normal dağılım

Bir parametre için tek değerden oluşan tahmine nokta tahmini denir. Kitle ortalaması için örneklem ortalaması, kitle varyansı için örneklem standart sapması yaygın olarak kullanılan tahmin edicilerdir. Tahmin ile parametre arasındaki farka hata denir.

Yansızlık (Sapmasızlık): Tahmin edicinin beklenen değerinin tahmin edilen parametre ile aynı olmasıdır E θ = θ Etkinlik: Tahmin edicinin varyansının az olmasıdır. İki tahmin edici arasında varyansı daha az olan, fazla olandan daha etkindir Tutarlılık: Örneklem boyutu büyüdükçe tahminin hatasının sıfıra yaklaşmasıdır. Yeterlilik: Örneklemden alınan tüm bilgiyi kullanan tahmin edicilere yeterli denir.

Nokta tahminleri, parametrenin tahmine ne kadar yakın olduğu konusunda bilgi vermez. Kitle parametresini belirli bir olasılıkla kapsayan aralığa Güven Aralığı denir. %95, %99 ve %90 en sık kullanılan güven aralıklarıdır. Yanılgı payı olarak adlandırılan α, parametrenin güven aralığı dışında kalma olasılığını verir.

Varyans biliniyorsa; örneklem ortalaması X ın, kitle ortalaması μ ortalama ve σ n standart sapmaya sahip normal dağılıma sahip rastgele değişkendir. σ P μ Z α X μ + Z 1 2 n 1 α = 1 α 2 n Kitle ortalaması μ için 1 α güven aralığı şeklindedir X ± Z 1 α 2 σ n σ

Bir LPG tesisindeki dolum prosesinin standart sapmasının 0,15kg olduğu bilinmektedir. Rastgele seçilen 25 tüpün ortalama ağırlıkları 12,05kg olarak ölçülmüştür. Buna göre, tesiste doldurulan tüplerin ortalama ağırlığı için %95 güven aralığı nedir?

Bir LPG tesisindeki dolum prosesinin standart sapmasının 0,15kg olduğu bilinmektedir. Rastgele seçilen 25 tüpün ortalama ağırlıkları 12,05kg olarak ölçülmüştür. Buna göre, tesiste doldurulan tüplerin ortalama ağırlığı için %95 güven aralığı nedir? σn X ± Z α 1 2 = 12,05 ± 0,0588kg = 12,05 ± 1,96 0,15 25

Örneklemin büyük olması güven aralığını daraltır ancak bu ek maliyet getirir. α olasılık ile gerçekleşecek maksimum tahmin hatası e verildiyse, bunu sağlayacak en küçük örneklem boyutu n = Z α 1 σ 2 e şeklinde hesaplanır 2

Bir gazlı içecek dolum tesisinde her bir şişeye konulan içecek miktarının standart sapmasının 2ml olduğu bilinmektedir. Şişelere doldurulan ortalama içecek miktarının en fazla 0,5 ml hata ve %99 güven ile hesaplanabilmesi için en az kaç şişe ölçülmelidir?

Bir gazlı içecek dolum tesisinde her bir şişeye konulan içecek miktarının standart sapmasının 2ml olduğu bilinmektedir. Şişelere doldurulan ortalama içecek miktarının en fazla 0,5 ml hata ve %99 güven ile hesaplanabilmesi için en az kaç şişe ölçülmelidir? n = Z α 1 σ 2 = 2,58 2ml 2 e 0,05ml En az 107 şişe ölçülmelidir. 2 106,5

χ 2 dağılımı: X i ~N μ, σ 2 ve X i bağımsız olsun n i=1 X i μ 2 U = σ rastgele değişkenine χ 2 rastgele değişken denir. t dağılımı: X i ~N μ, σ 2 ve X i bağımsız olsun V = X μ s n t dağılımı gösterecektir. Bağımsız gözlem sayısı ile tahmin edilecek parametre sayısı arasındaki farka serbestlik derecesi denir

Kitle varyansının bilinmediği durumda, kitle varyansı yerine örneklem varyansı kullanılır. Kitle varyansı ile örneklem varyansı arasındaki örneklem standart sapmasına göre normalize edilmiş fark t dağılımı gösterecektir. Kitle ortalaması için 1 α güven aralığı: X ± t n 1,1 α 2 s n

Çevre kirliliği üzerine yapılan bir araştırmada, bir akarsu üzerinde rastgele seçilen 36 noktada ph ölçümü yapıltır. Ölçümlerin ortalaması 5,4; varyansı 0,35 olduğuna göre akarsuyun ortalama ph değeri için %99 güven aralığı nedir?

Çevre kirliliği üzerine yapılan bir araştırmada, bir akarsu üzerinde rastgele seçilen 36 noktada ph ölçümü yapıltır. Ölçümlerin ortalaması 5,4; varyansı 0,35 olduğuna göre akarsuyun ortalama ph değeri için %99 güven aralığı nedir? X ± t n 1,1 α 2 sn = 5,4 ± 2,7239 0,35 36 5,4 ± 0,159

Normal dağılımli bir kitleden alınan örneklemin varyansı χ 2 dağılımı gösterecektir. Normal dağılımlı kitlenin varyansı için 1 α güven aralığı: n 1 s 2 n 1 s 2 şeklindedir χ 2 1 α 2 ; χ 2 α 2

Bir fabrikada üretilmiş kiremitlerden rastgele 12 si seçilerek genişlikleri ölçülmüş, örneklemin varyansının 1,4mm olduğu hesaplanmıştır. Kitle varyansı için %90 güven aralığını bulunuz.

Bir fabrikada üretilmiş kiremitlerden rastgele 12 si seçilerek genişlikleri ölçülmüş, örneklemin varyansının 1,4mm 2 olduğu hesaplanmıştır. Kitle varyansı için %90 güven aralığını bulunuz. n 1 s 2 n 1 s 2 χ 2 1 α 2 ; χ 2 α 2 11 1,4mm2 11 1,4mm2 = ; 19,675 4,575 = 0,783mm 2 ; 3,366mm 2

Birinci kitleden alınan n örneğin ortalaması X 1, ikinci kitleden alınan m örneğin ortalaması X 2 olsun. var X 1 X 2 = σ 1 2 + σ 2 2 n m olacaktır. μ 1 μ 2 için 1 α güven aralığı şeklindedir. X 1 X 2 ± Z 1 α 2 σ 1 2 2 n + σ 2 m

Bir fabrikada iki farklı tankta etil alkol üretilmektedir. Farklı günlerde 15 er kez her iki tanktaki üretimin saflığı ölçülmüş, ve aşağıdaki değerler elde edilmiştir, üretim prosesinin standart sapması %0,8 olduğuna göre farklı tanklarda üretilen etanolün saflıkları arasındaki fark için %90 güven aralığını bulunuz. Tank 1 Tank 2 95,24 94,81 93,60 95,40 95,10 95,21 94,94 93,80 94,63 95,73 95,38 95,49 95,30 93,91 95,28 94,23 94,15 96,60 94,48 93,49 94,17 94,91 95,02 96,04 95,33 96,07 94,95 96,36 95,29 94,71

Tank 1 Tank 2 95,24 94,81 93,60 95,40 95,10 95,21 94,94 93,80 94,63 95,73 95,38 95,49 95,30 93,91 95,28 94,23 94,15 96,60 94,48 93,49 94,17 94,91 95,02 96,04 95,33 96,07 94,95 96,36 95,29 94,71 X 1 = 94,67 X 2 = 95,31 μ 1 μ 2 için %90 güven aralığı: 94,67 95,31 ± 1,65 0,82 15 + 0,82 15 0,64 ± 0,482 %

Varyansları bilinmeyen ancak normal dağılımlı ve eşit olduğu kabul edilen iki kitle için ortak varyansı: s 2 p = n 1 s 1 2 + m 1 s 2 2 şeklinde hesaplanır n+m 2 μ 1 μ 2 için 1 α güven aralığı X 1 X 2 şeklindedir. ± t n+m 2,1 α 2 s p 1 n + 1 m

Hem Elektronik hem de Bilgisayar Mühendisliği bölümleri için zorunlu olan bir dersin sınavında 25 elektronik bölümü öğrencisinin ortalaması 76, standart sapması 18; 49 bilgisayar mühendisliği öğrencisinin ise ortalaması 74, standart sapması 16 dır. İki bölümün öğrencilerinin notlarının eşit varyanslı ve normal dağıldığı kabul edilmektedir. Buna göre iki bölümün öğrencilerinin notlarının beklenen değerleri arasındaki fark için %99 güven aralığı nedir?

Elektronik Bilgisayar Öğrenci sayısı 25 49 Ortalama 76 74 Standart sapma 18 16 s 2 p = n 1 s 1 2 + m 1 s 2 2 n+m 2 Fark için %99 güven aralığı: = 24 182 +48 16 2 25+49 2 278,7 76 74 ± t 72;0,995 16,7 1 25 + 1 49 2 ± 10,9

Bazen gözlemler çiftler halinde yapılır (ör. aynı kişinin tansiyonu bir ilacı almadan önce ve aldıktan sonra ölçüldüyse); kitle ortalamalarının farkı, farkların ortalamasından daha anlamlıdır. Farklar D i = X 1i X 2i şeklinde hesaplanır. μ D için 1 α güven aralığı: D ± t n 1,1 α 2 S D n

Yeni geliştirilmiş bir yakıt katkısının yakıt tüketimine etkisi üzerinde yapılan bir araştırmada 15 farklı model otomobil benzer şartlar altında katkılı ve katkısız yakıt ile sürülmüştür. 100 km deki ortalama yakıt tüketimleri aşağıda verilmiştir. Buna göre katkının yakıt tüketimine etkisi için %90 güven aralığını hesaplayınız. Araçlar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Katkılı 8,31 7,33 8,66 6,59 6,68 6,43 6,42 7,28 7,4 7,61 7,09 6,52 8,23 6,58 7,36 Katkısız 9,48 7,7 9,57 7,82 7,8 7,24 6,2 7,33 7,73 7,96 7,41 6,56 8,03 6,35 7,58

Araçlar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Katkılı 8,31 7,33 8,66 6,59 6,68 6,43 6,42 7,28 7,4 7,61 7,09 6,52 8,23 6,58 7,36 Katkısız 9,48 7,7 9,57 7,82 7,8 7,24 6,2 7,33 7,73 7,96 7,41 6,56 8,03 6,35 7,58 Fark 1,17 0,37 0,91 1,23 1,12 0,81-0,22 0,05 0,33 0,35 0,32 0,04-0,2-0,23 0,22 D = 0,418 S D = 0,512 μ D için %90 güven aralığı: 0,418 ± t 14;0,90 0,512 0,418 ± 0,178 15