Ki- kare Bağımsızlık Testi



Benzer belgeler
Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

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

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

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

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

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

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

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

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

İstatistik ve Olasılık

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

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

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

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

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

İstatistik ve Olasılık

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

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

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

DİZİLER - SERİLER Test -1

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

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

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

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


ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

t Dağılımı ve t testi

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

MAK312 ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME OTOMATİK KONTROL LABORATUARI 1. Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlendiriciler

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

İSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon

Fonksiyonlarda Limit. Dizi fonksiyonu, tanım kümesindeki bütün 1, 2, 3,, n, sayma sayılarına, sırasıyla

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

Parametrik Olmayan İstatistik

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

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

TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

ÇOK SERBESTLĐK DERECELĐ SĐSTEMLERĐN ZAMAN TANIM ARALIĞINDA DĐNAMĐK ANALĐZĐ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

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

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

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

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

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

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

Transkript:

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm yerie satır ve sütu kategorileride yer ala gözlem adeti şeklidedir. Ve araştırmacılarkategorileri birbirleri ile bağımlı veya bağımsız olup olmadıklarıı alamaya çalışırlar.

Ki- kare Bağımsızlık Testi 3 Ki- kare Bağımsızlık Testi Testi gerçekleştirilmesi içi kotejas tablosu deile tablou kurulmuş olması gerekir. Bu tablo, icelee iki değişkei şıklarıa düşe gözlee frekasları yazıldığı, yatay ve düşey batlarda oluşa bir bölümüş tablodur. Bu tabloya her hücreye düşmesi beklee gözlem adetleri yerleştirilir ve gözlee ile beklee değerleri birbirleride uzaklaşmaları dikkate alıarak test gerçekleştirilir. 4

Ki- kare Bağımsızlık Testi RxC Tabloları ile Bağımsızlık Testi Baya televizyo izleyicilerii öğreim düzeyleri ve TV programlarıda tercih ettikleri türler sorgulaarak, bu iki değişke arasıda bir bağlatı buluupbulumadığı yai iki değişkei birbiride bağımsız olup-olmadığı ortaya komaya çalışılacaktır. 5 Ki- kare Bağımsızlık Testi Bu amaçla Öğreim Düzeyi 300 izleyiciyi Tercih edile TV programı Türü İlk Orta Yüksek kapsaya bir Dizi Film 50 0 0 80 öreklem Eğlece 0 3 8 60 üzerideki gözlemler yadaki Saat ve Kültür 4 60 85 Magazi 6 37 3 75 soucu vermiştir. Toplam 90 00 0 300 Toplam 6 3

Ki- kare Bağımsızlık Testi Eğer baya izleyicileri tercih ettikleri TV programı türü oları öğreim düzeyleri ile ilişkili değilse, her gözde beklee frekasları, paratez içidekiler gibi bir dağılım gerçekleşmesi gerekirdi. 7 Ki- kare Bağımsızlık Testi Gerçektede toplam 300 bireyde dizi film tercih edeler 80 kişi olup öğreim düzeyie bakılmaksızı, bu deemede yer ala her bayaı dizi filmi tercih etmesi olasılığı 80/300 dür. Bu bayalar ilk öğreimli olsalar, bu ora (80/300) olarak gözleecektir. 8 4

Ki- kare Bağımsızlık Testi Oysa ilk öğreimli 90 baya var ve buları 80/300 ü 90(80/300)=4 kişi eder, bua karşılık ilk öğreimli 50 bayaı bu programı izlediği gözlemiş, 4 kişilik bekletiye karşılık 50 kişilik bir gerçekleşme var. 9 Ki- kare Bağımsızlık Testi P(Dizi/İlkokul)=P(Dizi) olursa iki olay bağımsızdır. İcelee iki kategogirii bağımsız olabilmesi içi tüm satır sütu kombiasyolarıı bu şartı sağlaması gerekir P(Dizi)= Toplam dizi izleyicisi Geel Toplam P(Dizi/İlkokul)= Dizi, İlkokul hücresideki sayı İlkokul sütuu toplamı Bağımsızlık içi P(Dizi/İlkokul)=P(Dizi) olmalı öyle ise 0 5

Ki- kare Bağımsızlık Testi Dizi, İlkokul hücresideki sayı Toplam dizi izleyicisi İlkokul sütuu toplamı Geel Toplam Dizi, İlkokul hücresideki sayı = Toplam dizi izleyicisi x İlkokul sütuu toplamı Geel Toplam (80) x (90) = = 4 00 Ki- kare Bağımsızlık Testi Ayı tekikle, her göz içi birer beklee frekas hesaplaarak gözlerde paratez içeriside gösterilmiştir. Tercih edile TV programı Türü Dizi Film Eğlece İlk 50(4) 0(8) Öğreim Düzeyi Orta Yüksek 0(6.7) 0(9.3) 3(0.0) 8(.0) 80 60 Toplam Saat ve Kültür 4(5.5) (8.3) 60(3.) 85 Magazi 6(.5) 37(5.0) 3(7.5) 75 Toplam 90 00 0 300 6

Ki- kare Bağımsızlık Testi H 0 : Gözlerdeki gözlee ve beklee frekaslar arasıdaki farklar, çok küçük farklardır, tesadüfe bağlı olarak ortaya çıkmışlardır, öğreim düzeyi ile TV programı birbiride bağımsız değişkelerdir. Bu iki değişke arasıda ilişki yoktur. 3 Ki- kare Bağımsızlık Testi H : Gözlerdeki gözlee ile beklee frekaslar arasıdaki farklar tesadüfe bağlı olmayacak kadar büyüktür, öğreim düzeyi ile TV programı arasıda bir ilişki vardır. 4 7

Ki- kare Bağımsızlık Testi İstatistiksel Test: Gözlee ve beklee frekaslara dayaa ve iki değişkei arasıdaki ilişkii varlığıı araştıra bir test ola testi olmalıdır. χ 5 Ki- kare Bağımsızlık Testi Alamlılık Düzeyi: α = 0.05 İşlem ve Karar: ve =300 olsu. Gözlee ve beklee frekasları farklarıa dayalı olarak her göz içi hesaplaa χ değerleri toplaarak, test istatistiğii oluşturacak buluacaktır. χ h 6 8

Ki- kare Bağımsızlık Testi χ k ( Gi Bi ) h = i= Bi χ h = (50 4) 4 (0 8) + 8 (3 7.5) +... + 7.5 = 9.8 Serbestlik derecesi v=(r-)(c-)= (3-)(4-)= 6 dır. χ 0 =.59.05;6 7 Ki- kare Bağımsızlık Testi χ h = 9.8 > χ 0.05;6 =.59 Nedeiyle Ho hipotezi reddedilecektir, H kabul edilecektir. Souç olarak, baya izleyicileri öğreim düzeyleri ile oları izlemeyi tercih ettikleri TV programı türü arasıda istatistik bakımıda alamlı, öemli bir bağlatı vardır. 8 9

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 9 Birçok durumda seride bulua birimleri rasgele olarak seçilip seçilmediğii bilmek isteriz. Öreği istatistiki aalizlerde verile kararları dayadığı temel varsayım alıacak kararları rasgele öreklere bağlı olmasıdır. 0 0

Rasgelelik yaklaşımıı olup olmadığı durumlara örek vermek gerekirse: Bazı kalite kotrol prosedürleride kotrol grafikleri üretim süreçlerii çıktıları arasıda stadartlara uymayaları oraıı belirleyip kotrol altıa almada kullaılır. Üretile mamüllerde belirli aralıklarla örekler alıır ve bu örekler itibariyle stadartlara uymaya mamül oraı belirleir. Araştırmacı, belirli bir örekteki stadartlara uymaya mamül oraıı, tüm prosesdeki stadartlara uymaya mamül oraı ile karşılaştırılır.

Burada araştırmacı, aldığı öreği rasgele bir örek olup olmadığıı bilmek ister. Rasgeleleğii olmaması üretim sürecii kotrolde olmadığıı gösterir. 3 Tek Örek Dizi Sayılar -RuTesti İkici olarak, regresyo aalizide, bağımlı değer ile bu değere karşılık gele tahmii değer arasıdaki fark artık olarak adladırılır. Artıklar hem pozitif hem de egatif olabilir. Örek verileri tesadüflüğüü alamak içi pozitif ve egatif artık değerleri sayısıı test ederiz. 4

Rasgeleliği araştıra prosedürler üzeride durula verilerdeki dizileri sayılarıa ve doğasıa dayaır. Dizi ard arda birbirii takip ede bezer olay, birim veya sembollerdir. Bir seride çok sayıda veya çok az sayıda dizi varsa, söz kousu serii rasgeleliğide şüpheleir. 5 Öreği 0 kişilik bir örek psikolojik deemeye alıacaktır. Eğer üzeride deeme yapılacak kişiler cisiyetlerie göre: E K E K E K E K E K şeklide teste tabi tutulursa, bu öreği rasgeleliğide şüpheleiriz. 6 3

Bu durumda çok sayıda dizii (0 dizi) olması yüzüde öreğe birim seçerke sistematik bir prosedürü takip edildiğii söyleyebiliriz. Eğer deemeye çağrılacak kişileri sırası: E E E E E K K K K K şeklide olsaydı, bu durumda sadece iki dizii ayrı olması yüzüde rasgelelikte şüpheleecektir. 7 Varsayımlar: Aalizde kullaılacak veriler, vuku bulma sıralarıa göre kaydedilmiş, başlıca iki kategori tipi içeriside toplaabilecek bir seride oluşmaktadır. Toplam örek sayısı ise, birici tip örek sayısı, birici tip örek sayısı olsu. 8 4

Hipotezler: A. (Çift yölü) H0: İki örek tipii vuku bulması durumu tesadüfi bir süreci soucudur. H: Vuku bulma durumu tesadüfi değildir. 9 B. (Tek Yölü) H0: İki örek tipii vuku bulması durumu tesadüfi bir süreci soucudur. H: Şasta ileri geldiğii kabul edemeyeceğimiz kadar az dizii olması sebebiyle vuku bulma durumu rasgele değildir. 30 5

6 3 C. (Tek Yölü) H0: İki örek tipii vuku bulması durumu tesadüfi bir süreci soucudur. H: Şasta ileri geldiğii kabul edemeyeceğimiz kadar çok dizii olması sebebiyle vuku bulma durumu rasgele değildir. 3 Test istatistiği: Test istatistiği r, toplam dizi sayısıdır. r adet dizi gözlemlemei olasılığı + = ) ( k k r f + + = ) ( k k k k r f r çift ike r tek ike

Karar Modeli: A. Sıfır hipotezi yö belirtmediği içi çift yölü hipotez testi yapılabilir. Böylece test istatistiği içi alt ve üst kritik değerlerii belirlememiz gerekir. 33 r değeri, alt kritik değere eşit veya küçük ise veya üst kritik değere eşit veya büyük ise rastgeleleği olduğuu iddia ede sıfır hipotezi reddedilir. E fazla 0 ye kadar ola ve değerleri itibari ile tablo kritik ' değerleri ( u ve u α / ) verir verir. α / 34 7

B. ve değerleri itibari ile ilk Tabloya bakıız r değeri tablodaki test istatistiğide küçük veya eşit ise α öem seviyeside Ho hipotezii redderiz. 35 Tek Örek Dizi Sayılar Testi C. ve değerleri itibari ile tabloya bakıız. r değeri tablodaki test istatistiğide büyük veya eşit ise α öem seviyeside Ho hipotezii redderiz. 36 8

Örek: Bir kasaba yolu üzeride dikile karağaçları yol boyuca hasta ve sağlıklı olmalarıa göre dizilişi şu şekildedir. HHHHDDDHHHHHHHDDHHDDDD Bua göre dizilişi rastgele olup olmadığıı araştırı (0,05 öem seviyeside) 37 HHHHDDDHHHHHHHDDHHDDDD H 0 : Diziliş rastgeledir H : Diziliş rastgele değildir = 3 ve = 9 Tabloda üst kritik değer ' u α / = 6 okuur r ru sayısı 6 olduğuda H 0 hipotezi reddedilir u α / = 7 ve alt kritik değer 38 9

Büyük Örek Yaklaşımı: ve değerleride birisi 0 yi geçtiğide hipotezlerimizi test etmede ormal dağılım yakısaması yapılabilir Büyük örekler içi z değeri Ho hipotezi doğru ike stadart ormal dağılıma yaklaşır. r {[( ) /( + ) + ] } z = ( ) ( + ) ( + ) 39 Büyük Örek Yaklaşımı: Bir rock koseride bilet almak içi sıraya dizile erkek E ve kadıları K dizilişi aşağıdaki gibidir EKEKEEEKEKEEEKKEEEEKKEKEEEKEEEKKKEKEEE KEKEEEEKKE Bua göre 0,05 öem seviyeside dizilişi rastgeleliğii araştırı 40 0

EKEKEEEKEKEEEKKEEEEKKEKEEEKEEEKK KEKEEEKEKEEEEKKE H 0 = Diziliş rastgeledir H = Diziliş rastgele değildir. 4.30.8 μ = + = 3,5 3, 30 + 8 σ.30.8(.30.8 30 8) = = (30 + 8) (30 + 8 ) z = z = u μ σ 7 3,5 =,09 3, İke z<,96 ve z>,96 ise H 0 reddedilecektir H 0 reddedilemez 4