DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

Benzer belgeler
DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Korelasyon ve Regresyon

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

Manyetizma Testlerinin Çözümleri. Test 1 in Çözümü

6. NORMAL ALT GRUPLAR

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Tesadüf Blokları Deneylerde Tam Gözlemle Kayıp Gözlemi Tahmin Ederek Nispi Etkinliğin Karşılaştırılması: Tarım Verilerinde Uygulaması

Örneklemeli K-ortalama Algoritması Kmeans with Sampling

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

ÖNCE SAĞLIK önleyici sağlık!

NİTEL TERCİH MODELLERİ

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Programı : Elektronik Müh.

PARABOLİK KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLER İÇİN İKİ ZAMAN ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Gamze YÜKSEL 1, Mustafa GÜLSU 1, *

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Anlık ve Ortalama Güç

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

Tek Yönlü Varyans Analizi

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-215, Ö.F.BAY 1

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

Fizik 101: Ders 15 Ajanda

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

Sakarya Ticaret Bozrsası. Üye Memnuniyet ve Beklenti Anketi. Raporu

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ

TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

BETONARME YAPI TASARIMI

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

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?

Çok Parçalı Basınç Çubukları

Makine Öğrenmesi 10. hafta

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

YÜKSEK PLANLAMA KURULU

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

MADEN DEĞERLENDİRME. Ders Notları

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

İçindekiler Cihazın Kurulumu İşlemler Teknik Veriler Ayarlar Mesaj Kodları Bakım Garanti Emniyet Talimatnamesi İşlevler

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

T.C. AİLE ve SOSYAL POLİTİKALAR BAKANlIGI. SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜOÜRlÜGÜ ÜSKÜOAR SOSYAL YARDıMLAŞMA VE DAYANIŞMA VAKfı HANE BEYAN FORMU.

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.

KULLANILMASI. GiRiş. KAVRAM HARiTASı NEDiR

Transkript:

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ Bundan öncek bölümlerde bell br araşırma sonucu elde edlen verlere dayanılarak populasyonu anıma ve paramere ahmnlerne yönelk yönemlerden söz edld. Burada se sözü edlecek olan, populasyonları karşılaşırmak amacı le yapılan çalışmaları kapsamakadır. Karşılaşırma amaçlı ele alınan konular deneme planlaması ve analzler deney asarımı konularını oluşurur. Hpoez eslernde anlaılan k oralamanın karşılaşırması, deney asarımının en bas örneğdr. Bu analz k amaçlıdır: Denemenn planlanması İsasksel analz. (varyans analz ve oralamaların karşılaşırılması) Varyans analz se, denemede gözlenen varyasyonun parçalanarak, bu varyasyonun neden olduğu varsayılan fakörlern oplam varyasyon çndek paylarının belrlenmesdr. VARYANS ANALİZİ Aşağıdak denemede gözlenen verler arası değşkenlğn, bu değşkenlğe neden olan fakörler açısından parçalara ayrılması şlemn nceleyelm. 6 kşnn br gecede kaç saa uyuduklarının kayıları aşağıdak gbdr: Kş A B C D E F :uyku süres (saa) 8 1 1 8 8 1-1 1 1-1 -1 1 ( ) 1 1 1 1 1 1 54 9 saa 6 ( ) varyans = n 1 6 5 şeklnde bulunur. Verler hakkında aşağıdak gb ek br blg (fakör) elde olsa d: A D E yeşkn B C F çocuk Verler yenden düzenlenrse, Yaş Uyku süres Yeşkn 8 (A) 8 (D) 8 (E) Çocuk 1 (B) 1 (C) 1 (F)

Verler yaş fakörü arafından açıklanmakadır, yan verler k populasyondan (yeşkn çocuk) gelmekedr. Verler daha hassas ve gerçekç hale dönüşürelm. Uyku süres Yeşkn 8.4 7.7 7.9 Çocuk 9.8 9.9 1.3 Breylern kend grup oralamalarından farkları aşağıdak gbdr. Uyku süres Yeşkn 8+.4 8-.3 8-.1 1 8 Çocuk 1-. 1-.1 1+.3 1 Breylern genel oralamadan farkları se aşağıdak gbdr. 9 Uyku süres Yeşkn 9-1+.4 9-1-.3 9-1-.1 Çocuk 9+1-. 9+1-.1 9+1+.3 Yukarıdak verlern maemaksel olarak göserm (üç bleşene ayrılablr) ) ( ) =1, =1,,3 ( genel oralama grup oralamasından farkı haa (breysel gözlemn kend oralaması erafındak farkı)

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ). olduğundan ; ( ) ( ) ( ) Genel T YAŞ T Haa T + ( 8.4 9) ( 7.7 9) ( 7.9 9) ( 9.8 9) ( 9.9 9) ( 8 9) ( 8 9) ( 8 9) ( 1 9) ( 1 9) ( 1.3 9) + ( 1 9) + ( 8.4 8) ( 7.7 8) ( 7.9 8) ( 9.8 1) ( 9.9 1) ( 1.3 1) 6.4 6..4 Varyans Analz Varyasyon Kaynağı Kareler Toplamı Yaş 6. Haa.4 Genel 6.4

H : 1... k veya H... k ade populasyon : 1 k.nc populasyon oralamsı genel oralama 3 1

TEK YÖNLÜ SINIFLAMA Deneme ünelernn homoen olduğu durumlarda uygulanır. İşlemler şansa bağlı olarak seçlen ünelere aanır. Verler sadece uygulanan şlemler açısından sınıflandırılablr, bu nedenle ek yönlü sınıflama denr. Avanaları İsenldğ kadar çok sayıda ekerrürlü şlem kullanılablr. İsasksel analz ekerrür sayıları eş olmasa ble kolaydır. Bazı deney ünelernden elde edlen (haa br şlemn üm ekerrürler ble) verler kaybolsa ble sasksel analz yapılablr. Dezavanaı Denemelern duyarlılık derecesnn kullanılan maeryaln homoenlk varsayımına bağlı olmasıdır. NOT : Tüm denemeler çn yeecek sayıda homoen maeryal bulunması mkansız olduğu durumlarda daha karmaşık deneme asarımları kullanılmalıdır. Örnek: 4 sgara fabrkasında ürelen sgaralar uzmanlar arafından 1 arasında değerlendrlmşr. Fabrkalar Uzmanlar 1 3 4 I. fab. 4 uzman 64 78 75 55 II. fab 5 uzman 7 91 93 66 III. fab. 4 uzman 68 97 78 49 IV. fab 7 uzman 77 85 71 64 arafından değerlendrlmşr. 8 7 68 69 Toplam (. ) 81 433 317 441 147 (..) Tekerrür r ) 4 5 4 7 (n) ( r. n.. 1 r 1 ( = 4 fabrka). 1 1 1 r

Varyans Analz Tablosu V. s.d. O. F.... FKT FKO Fabrkalar -1 FKO = r n 1 HKO Haa (Fabrkalar ç) n- Genel n-1 n r.. HKT HKO - n 1 - - Düzelme Term D... = 18339. n 147 Genel D. 64 7... 69 18339. 778. 8 Fabrkalar arası 1. r (81) (433) (317) (441) DT.. = 18339. 4 5 4 7 184.1 Haa G. F. T 778.8 184. 1 974. 7 V. s.d. O. F. Fabrkalar arası 3 184.1 61.14 9.87 Fabrka ç (haa) 16 974.7 S 6. 9 Genel 19 778.8 H... : 1 H : en az br dğerlernden farklı 1 k F, 1, n F.5,3,16 3.6. H RED. Bazı fabrkalarda ürelen sgaralar daha kaleldr.

İKİ YÖNLÜ SINIFLAMA Bu modelde, deneysel üneler, her bloka şlem sayısı kadar homoen üne olacak şeklde bloklanır. Daha sonra her blok çnde ünelere rasgele deneyler dağıılır. Her şlemn her bloka br kere bulunma kısıı vardır. Benzer üneler blokları oluşurur. Bloklar arası farklılık vardır. ( Deneyler çeren homoen ek br blok olmadığı durumlarda uygulanır.) Örnek: 4 buğday çeşd 5 ekerrürlü olarak denenyor; verler verm gösermekedr. Buğday Çeşd Bloklar 1 3 4 Toplam 1 33.4 38. 31.8 33. 136.6 34.1 38. 3.5 35. 137.8 3 35.4 4.6 33.4 35.7 145.1 4 36.7 4.3 3.6 37.1 146.7 5 37.7 43.7 36. 38.9 156.5 Toplam (. ) 177.3.8 164.5 18.1 7.7 (..) Oralama. 35.46 4.16 3.9 36. 36.13 (..) b : genel oralama : b b İk yönlü sınıflama Varyans Analz Tablosu V. s.d. O. F.... İ. IKO İşlemler -1 İ. O. r r HKO 1 1 r... BKT Bloklar r-1 BKO - 1 r r 1 HKT Haa (r-1) (-1) Genel İşlem - Blok HKO - ( r 1)( 1) Genel r-1.. - - r

.. D. r (7.7) 4(5) 6114.765 G. D. (33.4) (38.)...(38.9) 6114. 765 5.965 r. (136.6) (156.5) B. DT..... 6114.765 64. 13 4 4 1. (177.3) (18.1) İ. DT..... 6114.765 135. 673 5 4 1 H. GKT BKT İ. 5.965 64.13 135.673 6.169 Varyans Analz Tablosu V. s.d. O. F Bloklar 4 64.13 16.3 İşlemler(buğday çeşler) 3 135.673 45. 88. Haa 1 6.169 S. 514 Genel 19 5.965 H... : 1 H : en az br dğernden farklı 1 F 3.49 88,5,3,1 F h H RED. Buğday çeşlernn vermler brbrne eş değldr.