We test validity of a claim or a conjecture (hypothesis) about a population parameter by using a sample data



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

Istatistik ( IKT 253) 5. Çal şma Sorular - Cevaplar 10. CHAPTER ( HYPOTHESIS TESTS OF A SINGLE POPULATION) 1 Ozan Eksi, TOBB-ETU

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

CHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION

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

WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.

Imagine that there are 6 red, 3 green and 2 blue balls in a bag. What is the probability of not drawing a blue ball if you draw 4 ball in a row

Istatistik ( IKT 253) 3. Çal şma Sorular - Cevaplar 5. CHAPTER (DISCRETE PROBABIL- ITY DISTRIBUTIONS - SÜREKS IZ OLASI- LIK DA ¼GILIMLARI)

Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar

a, ı ı o, u u e, i i ö, ü ü

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

Istatistik ( IKT 253) Normal Da¼g l m Çal şma Metni

Bağlaç 88 adet P. Phrase 6 adet Toplam 94 adet

Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this

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

Exponential Distribution. diger. Probability Distributions. Sürekli Şans Değişkenleri. 0 diger. SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI

Yrd. Doç.Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi, NEF, Fizik Eğitimi. Hipotez Testine Giriş

T.C. Hitit Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

1 Ozan Eksi, TOBB-ETU

This is the variable that is used in the Random Experiment

Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

1 I S L U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m

BBM Discrete Structures: Midterm 2 Date: , Time: 16:00-17:30. Question: Total Points: Score:

CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria

Çan eğrisi biçimindeki simetrik dağılımdır.

Söke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi*

First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

fonksiyonu, her x 6= 1 reel say s için tan ml d r. (x 1)(x+1) = = x + 1 yaz labilir. Bu da; f (x) = L

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

FINITE AUTOMATA. Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1

UBE Machine Learning. Kaya Oguz

İstatistiksel Yorumlama

Present continous tense

6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır.

g Na2HPO4.12H2O alınır, 500mL lik balonjojede hacim tamamlanır.

At home we miss your attention and kindness and every single moment we had here...

Korelasyon ve Regresyon

TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü - Istatistik ( IKT 253) 2. Çal şma Sorular - Cevaplar 4. CHAPTER (PROBABILITY METH- ODS - OLASILIK METODLARI)

Korelasyon ve Regresyon

EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY

ATILIM UNIVERSITY Department of Computer Engineering

Kalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız)

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

Bölüm 6. Diziler (arrays) Temel kavramlar Tek boyutlu diziler Çok boyutlu diziler

ÖNEMLİ PREPOSİTİONAL PHRASES

Argumentative Essay Nasıl Yazılır?

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

ÖNEMLİ PREPOSİTİONAL PHRASES

Sayı: / 13 Haziran 2012 EKONOMİ NOTLARI. Belirsizlik Altında Yatırım Planları

1.3. Normal Uzaylar. Bu bölümde; regülerlikten daha kuvvetli bir ay rma aksiyomu tan mlanarak. baz temel özellikleri incelenecektir.

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

2. Topolojik Uzaylarda Ba¼glant l l k Ba¼glant l Topolojik Uzaylar. Tan m (X; ) topolojik uzay n n her biri boş kümeden farkl olan ayr k

Arýza Giderme. Troubleshooting

Ege Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Kontrol Sistemleri II Dersi Grup Adı: Sıvı Seviye Kontrol Deneyi.../..

A UNIFIED APPROACH IN GPS ACCURACY DETERMINATION STUDIES

ÖZET Amaç: Yöntem: Bulgular: Sonuçlar: Anahtar Kelimeler: ABSTRACT Rational Drug Usage Behavior of University Students Objective: Method: Results:

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

1) 6 kişilik bir aile yuvarlak bir masa etraf nda, anne ile baban n yan yana oturmamas koşulu ile kaç farkl biçimde oturabilir?

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

How many sides has the polygon?

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

TOBB-ETU, Iktisat Bölümü Macroeconomics II (IKT 234) Ozan Eksi Çal şma Sorular - Cevaplar. 1 Ozan Eksi (TOBB-ETU)

Virtualmin'e Yeni Web Sitesi Host Etmek - Domain Eklemek

"IF CLAUSE KALIPLARI"

*Bir boyutlu veri (bir özellik, bir rasgele değişken, bir boyutlu dağılım): ( x)

İngilizce konu anlatımlarının devamı burada Tıkla! Spot On 8 Ders Kitabı Tüm Kelimeleri. How do we spell the Present Continuous Tense?

Eco 338 Economic Policy Week 4 Fiscal Policy- I. Prof. Dr. Murat Yulek Istanbul Ticaret University

Çoklu Kordinat Sistemi

From the Sabiha Gokçen Airport to the Zubeydehanim Ogretmenevi, there are two means of transportation.

WOULD. FUTURE in PAST [1] (geçmişteki gelecek) [past of WILL] He said he would be. She hoped (that) we would com. I thought that he would ref

D-Link DSL 500G için ayarları

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Ardunio ve Bluetooth ile RC araba kontrolü

Sürekli Rastsal Değişkenler

8. SINIF KAZANIM TESTLERİ 1.SAYI. Ar-Ge Birimi Çalışmasıdır ŞANLIURFA İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ DİZGİ & TASARIM İBRAHİM CANBEK MEHMET BOZKURT

İstatistik ve Olasılık

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

Dairesel grafik (veya dilimli pie chart circle graph diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:"pie chart"), istatistik

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

Hipotez Testi Rehberi. Orhan Çevik İstanbul, 30 Ağustos 2014

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

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

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

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

PROBLEM SET I ARALIK 2009

Hipotez Testleri. Kazanımlar

ÖRNEKTİR - SAMPLE. RCSummer Ön Kayıt Formu Örneği - Sample Pre-Registration Form

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

WEEK 4 BLM323 NUMERIC ANALYSIS. Okt. Yasin ORTAKCI.

Tanrının Varlığının Ontolojik Kanıtı a

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

%100 Zeytinyağı ÜRÜN KATALOĞU / PRODUCT CATALOGUE.

4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

Transkript:

CHAPTER 10: HYPOTHESIS TESTS OF A SINGLE POP- ULATION Concepts of Hypothesis Testing We test validity of a claim or a conjecture (hypothesis) about a population parameter by using a sample data 1

Null Hypothesis: The hypothesis that is maintained unless there is a strong evidence against it Alternative Hypothesis: The hypothesis that is accepted when the null hypothesis is rejected Note: If you do not reject the null hypothesis, it does not mean that you accept it. You just fail to reject it 2

Simple Hypothesis: A hypothesis that population parameter,, is equal to a speci c value, 0 H 0 : = 0 Composite Hypothesis: A hypothesis that population parameter is equal to a range of values 3

One-Sided Composite Alternative Hypothesis: or H 1 : > 0 H 1 : < 0 Two-Sided Composite Alternative Hypothesis: H 1 : 6= 0 4

Hypothesis Test Decisions: In order to decide to accept the Null hypothesis, or reject it in favor of the alternative, we should formulate a decision rule. Below, we go over some related de nitions Type I Error: Rejecting a true null hypothesis Type II Error: The failure to reject a false null hypothesis 5

Signi cance Level of a Test: The probability of making Type I error, which is often denoted in percentage and by : In this case a test is referred to as a (100 )% level test Power of a Test: The probability of not making Type II error 6

Null is True Null is False Reject Null Type I Error Correct Fail to Reject Null Correct Type II Error Type I and Type II errors are inversely related: As one increases, the other decreases (but not one to one) 7

Örnek: Bir fabrikada paketlenen pirinç çuvallar n n a¼g rl ¼g ndan bahsedelim Null (yokluk) hipotezimiz simple (basit) bir hipotez olan pirinç çuvallar n n a¼g rl ¼g n n 16 kg a eşit oldu¼gu olsun H 0 : = 16 bu durumda alternatif hipotezimiz, tek yönlü birleşik hipotezler olan H 1 : > 16 veya H 1 : < 16 8

veya iki yönlü birleşik bir hipotez olan H 1 : 6= 16 olabilir Bunun yan nda birleşik bir Null hipotez de tan mlanabilir H 0 : 6 16 bu durumda alternatif hipotez ise olacakt r H 1 : > 16 9

Tests of the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Known A random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean and known variance 2. We know that this sample mean has a standard normal distribution X Z = = p n with mean 0 and variance 1 10

A test with signi cance level of the null hypothesis H 0 : = 0 against the alternative H 1 : > 0 is obtained by using the following decision rule x Reject H 0 if : 0 = p n > z or equivalently x > 0 + z = p n 11

If we use a gure 12

In this case is the signi cance level of the test (Probability of rejecting a true null hypothesis) If it was two-sided test, the signi cance level of the test would had been 2 Yet, the power of the test (The probability of not rejecting a false null hypothesis) is not 1 2: Because, if null hypothesis is wrong, then you hold the alternative hypothesis. It means the underlying distribution is di erent 13

Örnek: Bir mal n üretim sistemi do¼gru olarak çal şt ¼g zaman, ürünlerin a¼g rl ¼g n n ortalamas n n 5 kg, standart sapmas n n da 0.1 kg oldu¼gu, ve bu a¼g rl klar n normal bir da¼g l ma sahip oldu¼gu görülmüştür. Üretim müdürü taraf ndan yap lan bir de¼gişiklik sonucunda, ortalama ürün a¼g rl ¼g n n artmas, ama standart sapmas n n de¼gişmemesi amaçlanm şt r. Bu de¼gişiklikten sonra 16 elemanl rassal bir örneklem seçildi¼gi zaman, bu örneklemdeki ürünlerin ortalama a¼g rl ¼g 5.038 kg olarak bulunmuştur. Son populasyondaki ürün 14

a¼g rl ¼g n n 5 kg olmas null hipotezini, alternatif hipotez olan 5 kg dan büyük olmas hipotezine göre %5 ve %10 önem derecesinde (signi cance level) test ediniz Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : = 5 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : > 5 Aşa¼g daki koşul sa¼gland ¼g zaman H 0 H 1 a 15

karş reddedebiliriz X = p n > z Soruda verilenler: x = 5:038 0 = 5 n = 16 = :1; dolay s yla X 0 = p n = 5:038 5 :1= p 16 = 1:52 Önem derecesi %5 ise; standart normal tablosundan %5 e denk gelen z de¼geri z 0:05 = 1:645 16

dolay s yla 1.52 bu say dan daha büyük olmad ¼g ndan null hipotezini %5 önem seviyesinde reddedemiyoruz (fail to reject) 5.038 de¼geri, 5 de¼gerinden çok uzak bulunmam şt r Önem derecesi %10 ise; standart normal tablosundan %10 e denk gelen z de¼geri z 0:1 = 1:28 bu sefer 1.52 bu say dan daha büyük oldu¼gundan null hipotezini %10 önem düzeyinde reddedebiliyoruz 17

Probability Value (p-value)*: In the previous example we have seen that we could not reject a test at %5 signi cance level, but at %10. Hence it is possible to nd the smallest signi cance level at which the null hypothesis is rejected, this is called p-value of a test. Formally, if random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean and known variance 2, and if the observed sample mean is x, the null hypothesis H 0 : = 0 18

is tested against the alternative H 1 : > 0 The p-value of the test is p value = P ( x = p n z p j H 0 : = 0 ) 19

Örnek: Bir önceki örnekte X 0 = p n = 5:038 5 :1= p 16 = 1:52 bulunmuştu. Bu eşitli¼gi sa¼glayan de¼geri standart normal tablosundan 0.643 olarak bulunabilir, testin p-de¼geridir. Şekille gösterirsek 20

Composite Null and Alternative Hypothesis The appropriate procedure for testing, at significance level, the null hypothesis H 0 : 0 against the alternative hypothesis H 1 : < 0 is precisely the same when the null hypothesis is H 0 : = 0. In addition, p-values are also computed in exactly the same way 21

Dolay s yla karar kural m z Reject H 0 if : Şekille gösterirsek X 0 = p n < z 22

Örnek: 541 müşteriye ma¼gazadan memnuniyetleri sorulmuş, ve 5 (çok kötü) den 1(çok iyi) ye kadar de¼gerlendirmeleri istenmiştir. Örneklem ortalamas 3.68 ç km şt r. Y llar itibariyle oluşan gözlemlerdem müşteri populasyonunun standart sapmas n n 1.21 oldu¼guda bilinmektedir. Müşteri populasyonunun de¼gerlendirme ortalamas n n 3.75 veya daha üstü olmas n n pozitif bir müşteri memnuniyetine sahip bir ma¼gaza olaca¼g düşünülürse, bu y l ki populasyonun de¼gerlendirme ortalamas n n 3.75 veya daha yüksek olmas null hipotezini al- 23

ternative hipotez olan 3.75 den küçük olmas hipotezine karş test ediniz Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : > 3:75 şu alternatif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : < 3:75 H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (decision rule) x 0 = p n < z 24

Soruda verilenler: x = 3:68 0 = 3:75 n = 541 = 1:21; dolay s yla x 0 = p n = 3:68 3:75 1:21= p 541 = 1:35 Standart normal tablosundan bu eşitli¼gi sa¼glayan de¼geri z = 1:35 ) = 0:0885 oldu¼gundan, %8.85 den büyük herhangi bir önem derecesinde null hipotezi reddedilir 25

Şekille gösterirsek 26

Simple Null Against Two-Sided Alternative To test the null hypothesis H 0 : = 0 against the alternative at signi cance level H 1 : 6= 0 use the following decision rule Reject H 0 if : or X 0 = p n < z =2 X 0 = p n > z =2 27

Örnek: Bir delgi makinas düzgün çal şt ¼g nda standart sapmas 0.06 cm olan normal da¼g l ma sahip delikler açabilmektedir. 9 elemanl bir örneklem seçildi¼ginde bunlar n ortalama genişli¼ginin 1.95 cm oldu¼gu görülmüştür. Ortalama delik genişli¼ginin 2 cm oldu¼gu null hipotezini, alternatif hipotez olan 2 cm olmad ¼g hipotezine karş % 5 önem derecesi kullanarak test ediniz. Ayr ca testin p-de¼gerini bulunuz 28

Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 = 2 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : 6= 2 H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (decision rule) x 0 = p n > z x =2 or 0 = p n < z =2 29

Soruda verilenler: x = 1:95 0 = 2 n = 9 = :06; dolay s yla x 0 = p n = 1:95 2 :06= p 9 = 2:5 Standart normal tablosundan %5 e denk gelen z de¼geri ise z 0:025 = 1:96 dolay s yla -2.50 bu say dan daha yüksek oldu¼gundan null hipotezini %5 önem düzeyinde reddediyoruz 30

Şekille gösterirsek 31

Standart normal tablosundan bakacak olursak z =2 yi 2:5 e eşit yapacak olan =2 = 0:062 dir. Dolay s yla = 0:124 olarak bulunur. Bu da testin p-de¼geridir 32

Tests of the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Unknown We are given a random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean. Using the sample mean and sample standart deviation, x and s respectively, we can use the following tests with signi cance level 33

1. To test the null hypothesis H 0 : = 0 or H 0 : 6 0 against the alternative H 1 : > 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n > t n 1; 34

2. To test the null hypothesis H 0 : = 0 or H 0 : > 0 against the alternative H 1 : < 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n < t n 1; 35

3. To test the null hypothesis against the alternative H 0 : = 0 H 1 : 6= 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n < t n 1;=2 x or 0 s x = p n > t n 1;=2 36

bunu şekille gösterirsek 37

Örnek: Bir fast food zincirinden 6 sat ş noktas seçilmiştir ve bu noktalarda Aral k ay için şu % sat ş art şlar gözlemlenmiştir: 19.2 18.4 19.8 20.2 20.4 19.0. Populasyonun normal da¼g ld ¼g kabul edildi¼ginde, ortalama sat ş art ş n n %20 oldu¼gu null hipotezini alternatif iki yönlü hipotezine karş %10 önem derecesine göre test ediniz. 38

Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : = 20 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : 6= 20 H 0 H 1 a karş reddetmek için bakmam z gereken karar kural ise x 0 s x = p n > t x n 1;=2 or 0 s x = p n < t n 1;=2 39

Ilk önce örneklem ortalama ve standart sapmas n hesaplayal m x i y i 19.2 368.64 18.4 338.56 19.8 392.04 20.2 408.04 20.4 416.16 19.0 361.00 Toplamlar 117.0 2,284.44 40

Dolay s yla örneklem ortalamas np x i i=1 x = = 117 n 6 = 19:5 örneklem varyasyonu np x 2 s 2 i x 2 i=1 2; 284:44 6 19:52 x = = n 1 5 ve standart sapmas s x = p :588 = :767 = :588 41

Bu de¼gerleri kulland ¼g m zda x 0 s x = p 19:5 20 = n :767= p 6 = 1:597 Şimdi %10 önem dereceli testimizi yaparsak, gerekli olan t de¼geri t n 1;=2 = t 5;:05 = 2:015-1.597 de¼geri -2.015 ve 2.015 de¼gerleri aras nda oldu¼gundan, ortalaman n %20 artm ş oldu¼gu null hipotezini %10 önem derecesinde reddedemiyoruz 42

Tests of the Population Proportion (Large Samples) Daha önceki bölümlerde bir populasyondaki bir olay n tekrarlanma oran n P, örneklemdeki tekrarlanma oran n ise ^p ile gösterdi¼gimizde, aşa¼g daki Z rassal de¼gişkenin da¼g l m n n standart normal oldu¼gundan bahsetmiştik ^p P Z = p P (1 P )=n 43

Test etti¼gimiz null hipotezi H 0 : P = P 0 ise, bu hipotez do¼gruysa aşa¼g daki rassal de¼gişken de normal da¼g l yordur. Z = ^p P p 0 P0 (1 P 0 )=n Dolay s yla; 44

1. To test the null hypothesis H 0 : P = P 0 or H 0 : P P 0 against the alternative H 1 : P > P 0 the decision rule is as follows ^p x P Reject H 0 if : p 0 P0 (1 P 0 )=n > z 45

2. To test the null hypothesis H 0 : P = P 0 or H 0 : P P 0 against the alternative H 1 : P < P 0 the decision rule is as follows ^p x P Reject H 0 if : p 0 P0 (1 P 0 )=n < z 46

3. To test the null hypothesis against the alternative H 0 : P = P 0 H 1 : P 6= P 0 the decision rule is as follows ^p x P Reject H 0 if : p 0 P0 (1 P 0 )=n < z =2 or ^p x P 0 p P0 (1 P 0 )=n > z =2 47

Örnek: 802 süpermarket müşterisinden 378 tanesi ald klar ürünün yat n, o ürünü arabalar na koyduktan hemen sonra soruldu¼gunda do¼gru yan tlam şt r. Tüm müşteri populasyonunun en az %50 sinin do¼gru yat söylebildikleri null hipotezini, alternatif hipotez olan daha az n n söyledi¼gi hipotezine karş %10 önem derecesinde test ediniz. 48

Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : P :50 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : P < :50 H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural ^p x P 0 p P0 (1 P 0 )=n < z Soruda verilenler: P 0 = :50 n = 802 ^p x = 49

378=802 = :471 ^p x P 0 p P0 (1 P 0 )=n = :471 :50 p :5 :5=802 = 1:64 Standart normal tablosundan %10 a denk gelen z de¼geri ise z = z :10 = 1:28 1.64 bu say dan daha büyük oldu¼gundan null hipotezini %10 önem düzeyinde reddediyoruz 50

Şekille gösterdi¼gimizde 51

Assessing the Power of a Test Determining the Probability of Type II Error Consider the test H 0 : = 0 against the alternative H 1 : > 0 using the decision rule Reject H 0 if : x 0 = p n > z 52

Now suppose the null hypothesis is wrong and the population mean,, is in the region of H 1. Type II error is the failure to reject a false null hypothesis. Thus, we consider a = such that > 0. Then the probability of making Type II error is = P (z < x = p n ) therefore the Power of a Test (the probability of not making Type II error) 1 53

Örnek: Daha önce verdi¼gimiz örnekte, 16 elemanl rassal bir örneklem seçildi¼gi zaman, bu örneklemdeki ürünlerin ortalama a¼g rl ¼g n n 5 kg olmas null hipotezini, alternatif hipotez olan 5 kg dan büyük olmas hipotezine göre %5 önem derecesinde test etmiştik Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : = 5 şu alternatif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : > 5 54

Soruda verilenler: 0 = 5 n = 16 2 = :1 z = z :05 = 1:645; dolay s yla H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (decision rule) x 0 = p n = x 5 :1=4 > 1:645 ya da x > 1:645 (:1=4) + 5 = 5:041 bu da demek oluyor ki örneklem ortalamas 5.041 den küçük oldu¼gunda null hipotezimizi reddedemiyor olaca¼g z 55

Diyelim ki populasyon ortalamas 5.05 olsun (yani alternatif hipotez do¼gru olsun), ve null hipotezimizi reddetmeyerek Type II Error yapma ihtimalimizi bulal m. Yani populasyon ortalamas 5.05 iken örneklem ortalamas n n 5.041 den küçük olma ihtimalini P ( X 5:041) = P (Z 5:041 = p n ) 5:041 5:05 = P (Z ) = P (Z :36) :1=4 = 1 :64 = 0:36 56

dolay s yla testimizin gücü P ower = 1 = :64 57

Şekille gösterirsek 58

Örnek: 600 kişilik bir örneklem seçilmiş ve bu kişilerde 382 tanesinin A partisine oy verece¼gi anlaş lm şt r. E¼ger null hipotezimiz populasyonun %50 sinin A partisine oy verece¼gi, ve alternati- miz de iki yönlü bir hipotezse, null hipotezi %5 önem derecesinde test ediniz 59

Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : p = 0:5 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : p 6= 0:5 H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (decision rule) ^p P 0 r P0 (1 P 0 ) > z =2 or ^p P 0 r P0 (1 P 0 ) < z =2 n n 60

Soruda verilenler: P 0 = :50 n = 600 z =2 = z :025 = 1:96; dolay s yla ^p :50 ^p :50 r > 1:96 or r < :50 :50 :50 :50 1:96 600 600 Yani :46 ^p :54 Sorudaki örneklemdeki de¼ger ^p X = 382=600 = :637 dolay s yla %5 önem derecesinde null hipotezi reddediyoruz 61

Şimdi diyelim ki populasyon ortalamas 0.55 olsun ve Type II error yapma ihtimalini bulal m. Yani populasyon de¼geri 0.55 iken örneklem de¼gerinin 0.46 ila 0.54 aras nda olma ihtimali P (:46 ^p X :54) :46 P = P ( p 1 P1 (1 P 1 )=n Z :54 P p 1 P1 (1 P 1 )=n ) :46 :55 = P ( p Z :55 :45=600 :54 :55 p :55 :45=600 ) = P ( 4:43 Z :49) = :3121 62

dolay s yla testimizin gücü Şekille gösterirsek P ower = 1 = :688 63

Tests of the Variance of a Normal Distribution A random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with variance 2. If the sample variance s 2, remember that following random variable (n 1)s 2 2 1 de- has a 2 (chi-square) distribution with n grees of freedom Then we can use the following tests with signi - cance level 64

1. To test the null hypothesis H 0 : 2 = 2 0 or H 0 : 2 2 0 against the alternative H 1 : 2 > 2 0 the decision rule is as follows (n 1)s 2 Reject H 0 if : 2 0 > 2 n 1; 65

2. To test the null hypothesis H 0 : 2 = 2 0 or H 0 : 2 2 0 against the alternative H 1 : 2 < 2 0 the decision rule is as follows (n 1)s 2 Reject H 0 if : 2 0 < 2 n 1;1 66

3. To test the null hypothesis H 0 : 2 = 2 0 against the alternative H 1 : 2 6= 2 0 the decision rule is as follows (n 1)s 2 Reject H 0 if : or (n 1)s 2 2 0 2 0 > 2 n 1;1 =2 < 2 n 1;1 =2 67

Örnek: Bir deterjandaki istenmeyen kimyasal madde oran n n yüzdesindeki varyans n %4 ten fazla olmas istenmemektedir. 20 tane rassal detarjan kutusu seçildi¼ginde örneklem varyans n n %5.62 oldu¼gu gözlemlenmiştir. Populasyon varyans n n %4 ten fazla olmamas null hipotezini %10 önem derecesine göre test ediniz. 68

Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : 2 2 0 = 4 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : 2 > 4 H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (n 1)s 2 X 2 0 > 2 n 1; 69

Soruda verilenler: s 2 X = 5:62 n = 20 2 0 = 4; dolay s yla (n 1)s 2 X 2 0 = 19 5:62 4 = 26:7 %10 a denk gelen 19 serbestlik dereceli chisquare de¼geri ise 2 19;:10 = 27:2 26.695 de¼geri 27.20 de¼gerinden büyük olmad ¼g ndan, null hipotezini %10 önem düzeyinde red- 70

dedemiyoruz 71