İstatistiksel Yorumlama

Benzer belgeler
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

İstatistik ve Olasılık

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

İstatistik ve Olasılık

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

Merkezi Limit Teoremi

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

İstatistik ve Olasılık

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

Sürekli Rastsal Değişkenler

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

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

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

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

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

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

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ


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

İstatistik ve Olasılık

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

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

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

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

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

Araş.Gör. Efe SARIBAY

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

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

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

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

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

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

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

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ


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

13. Olasılık Dağılımlar

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

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

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

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

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

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

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

İstatistik ve Olasılık

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

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

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

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

Olasılık ve Normal Dağılım

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

ĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Araş.Gör. Efe SARIBAY

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

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

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

T.C. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ KONTROL GRAFİKLERİ. Prof. Dr. Nimetullah BURNAK Prof. Dr. A. Sermet ANAGÜN. Endüstri Mühendisliği Bölümü

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

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

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

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

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

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

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

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

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

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

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

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

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

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

Ölçme ve Değerlendirme

Transkript:

İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1

Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız Yarın yağmur yağacak mı? Yeni geliştirilen yöntem daha avantajlı mı? Yeni ilaç hastalığa çare olacak mı? Hangi deterjan kiri daha iyi çıkarıyor? Yıllık gelir ne olacaktır? Tahminleme ve karar verme, bilgiye yani gözlem ve verilere dayanan bilimsel yöntemlere dayanan bir süreçtir.

Tahminleme işlemini belirleyen formüle TAHMİNLEYİCİ denir. Formül uygulanınca ulaşılan değere TAHMİN adı verilir. Bir atıcının tabanca ile hedefe atış yapması örneği üzerinden: Tahminleyici=tabanca Tahmin=atılan her mermi Parametre=hedefte yer alan nokta 3

TAHMİN İstatistikte tahminlemenin iki çeşidi vardır. nokta tahmini, aralık tahmini (güven sınırları) 4

NOKTA TAHMİNİ Aritmetik ortalama, mod, medyan, harmonik ortalama veya örnek varyansının gibi hesaplanması sonucu elde edilen değerler nokta tahminidir. Nokta tahmini, tek değer ile ifade edilir. Örneğin öğrencinin not ortalamasının 75 olması 5

ARALIK TAHMİNİ Aralık tahmini, nokta tahminini kullanarak popülasyon parametresinin belirli bir olasılıkla içinde bulunacağı sınırların tahmini olarak tanımlanabilir. Tahmin edilmek istenen parametre µ, µ 1 -µ, p, p 1 -p olabilir. Not ortalamasına ait güven aralığının 70 ile 80 arasında olması gibi 6

GÜVEN KATSAYISI Tahminleyicinin tahminlenmek istenen parametreyi içine alma oranına tahminleyicinin GÜVEN KATSAYISI, tahminleyicinin kendisine GÜVEN ARALIĞI adı verilir. Katsayı z α/ Alt sınır Üst sınır 0.90 1.645 0.95 1.960 0.99.575 1.645 x 1.96 x.575 x z / x 1.645 x 1.96 x.575 x z / x 7

µ±1σ aralığı verilerin %68 ini µ±σ aralığı verilerin %95 ini µ±3σ aralığı verilerin %99 unu %68 %95 %99 8

Ortalaması µ, standart sapması σ olan bir popülasyondan her seferinde n gözlem içerecek şekilde yapılan örneklemeler sonunda: A) Ortalamanın beklenen değeri, popülasyon ortalamasına eşittir. µ σ 1 3 4 k 5 9

B) Ortalamaların standart sapması S n Ortalamaya ait örnekleme dağılımının örnekten tahmin edilen standart sapması veya ortalamanın standart hatası denir. S n 10

Örnek genişliği arttığı zaman ortalamaya ait örnekleme dağılımının standart sapması küçülmektedir. 4 ve 16 için hesaplayalım: S S 3 3 1.5 n 4 S S 3 3 n 16 4 0.75 11

C) Eğer n yeterince büyükse merkezi limit teoremine göre yaklaşık olarak normal dağılış gösterir. Serbestlik derecesi 4 olan ki-kare dağılışı N=4 N=3 1

GÜVEN ARALIĞININ BULUNMASI Populasyon Ortalamasının (μ) Güven Aralığı a) Populasyon varyansı (σ ) biliniyorsa, alt z / x üst z / x Eşitlikte; μ alt : Popülasyon ortalamasının alt limitini, μ üst : Popülasyon ortalamasının üst limitini, x : Aritmetik ortalamayı göstermektedir. : Populasyonun standart hatası olup, değerinden hesaplanır. α : Önem seviyesi veya I. Tip hata yapma olasılığıdır. Z : Cetvel değeri n 13

GÜVEN ARALIKLARI Populasyon Ortalamasının (μ) Güven Aralığı b) Populasyon varyansı bilinmiyorsa ve n 30 ise, z S alt / x z S üst / x Eşitlikte; μ alt : Popülasyon ortalamasının alt limitini, μ üst : Popülasyon ortalamasının üst limitini, S x : Aritmetik ortalamayı göstermektedir. : Örneğin standart hatası olup, değerinden hesaplanır. α : Önem seviyesi veya I. Tip hata yapma olasılığıdır. Z : Cetvel değeri S n 14

Bir fabrikanın günlük ortalama üretim miktarı tahminlenmek istenmektedir. Bu amaçla 50 güne ait kayıtlar kullanılmış, ortalama 871, standart sapma 1 hesaplanmıştır. Popülasyon ortalaması için %90 güven sınırlarını bulalım: %5 %90 %5? 0? z 15

z S 1.645 S / alt x x z S 1.645 S / üst x x 1 alt 8711.645 871 4.89 866.11 50 1 üst 8711.645 871 4.89 875.89 50 Tekrarlamalı örneklerden elde edilen güven aralıklarının %90 ı µ değerini içine alır 16

Merinos kuzulara ait doğum ağırlıklarının standart sapması σ=.4 kg olarak biliniyor. Bu sürüden şansa bağlı seçilen 16 kuzuya ait ortalama 3. dir. %95 güvenle popülasyon ortalamasının güven sınırlarını bulunuz.? 0? z 17

n.4 16.4 alt 3. 1.96.04 16.4 ust 3. 1.96 4.376 16 %95 güvenle merinos kuzularında doğum ağırlığı ortalaması.04 ile 4.376 arasında olması beklenir. 18

Bir popülasyondan çekilen 300 birimlik bir örneğe ait ortalama 40 ve standart sapma ise 6 olarak hesaplanmıştır. Popülasyon ortalamasının 39<µ<41 sınırları içinde kalması için güven düzeyi ne olmalıdır? 6 z / S 40 z / 40 / 0.35 40 x z 300 1 z 0.35 1 z z / / / 0.5 0.4979 0.001 / 0.001 1.86 0.35.86 0.4979 0.004 1 0.9958 19

Populasyon Ortalamasının (μ) Güven Aralığı c) Populasyon varyansı bilinmiyorsa ve n < 30 ise, Eşitlikte; μ alt : Populasyon ortalamasının alt limitini, μ üst : Populasyon ortalamasının üst limitini, S x t S alt n1, / t S üst n1, / : Aritmetik ortalamayı göstermektedir. : Örneğin standart hatası olup, değerinden hesaplanır. α : Önem seviyesi veya I. Tip hata yapma olasılığıdır. t : (n-1) serbestlik dereceli, α önem seviyesindeki t cetvel değeridir. S n 0

T tablosu 1

Altı hastanın kanında saptanan hormon miktarı ortalaması 0.530, standart sapması 0.0559 olarak hesaplanmıştır. Hasta insanların kanında bulunan hormon miktarının popülasyon ortalaması için %95 güven aralığını bulunuz.? 0? t

t S alt n1, / 0.0559 0.530.571 6 0.530 0.059 0.471 t S ust n1, / 0.0559 0.530.571 6 0.530 0.059 0.589 3

İncelenen 10 bitkinin çilek verimleri aşağıdadır. Çilek bitkilerinin ortalama verimine ait %95 lik güven aralığını hesaplayınız. 39 176 35 17 34 16 318 190 181 5 S 31 3.1 10 163.99 t9,0.05s 3.1.6 3.1 8.9 40.41 10 194.1 ile 5 aralığı %95 olasılıkla populasyon ortalaması olan µ yü içine 4 almaktadır.

Şarjlı pillerin dayanma sürelerinin normal dağılış gösterdiği bilinmektedir. Yedi pile ait dayanma süreleri 3, 15, 17, 4, 0, 6, 8 saat saptandığına göre şarjlı pillerin dayanma sürelerine ait ortalamanın %99 luk güven aralığını bulunuz. 1.86 S.48 S 4.74 t S 6;0.005 1.86 3.7071.79 S 4.74 1.79 7 1.86 6.63 15. ile 8.50 saat aralığı %99 olasılıkla popülasyon ortalaması olan µ yü içine almaktadır. 5

İki Ortalama Arasındaki Farka Ait Güven Aralığı a) Populasyon varyansları σ 1 ve / veya σ biliniyorsa, ( 1 ) alt 1 z / n n 1 1 ( 1 ) üst 1 z / n n 1 1 b) Populasyon varyansları σ 1 ve / veya σ bilinmiyorsa ve n 1 ve/veya n 30 ise, 1 S S ( 1 ) alt 1 z / n n 1 1 S S ( 1 ) üst 1 z / n n 1 6

İki otomobil lastik fabrikasının üretim kalitesi karşılaştırılmaktadır. Her iki fabrikadan 100 lastik alınmış ve teste tabi tutulmuştur. Lastiklerle yapılan yollar km olarak saptanmış ve bu değerlerden ortalama ve standart sapma hesaplanmıştır. %99 için güven aralığını bulunuz? ( 1 ) için nokta tahmini 1 6400 S S 1 5100 1440000 1960000 1 6400 5100 1300 1440000 1960000 34000 184 100 100 S1 S 1440000 1960000 ( 1 ) alt 1 z / 1300.575 n n 100 100 1 ( ) 1300.575 184 86 1 alt S1 S 1440000 1960000 ( 1 ) üst 1 z / 1300.575 n n 100 100 1 ( ) 1300.575 184 1774 1 üst 7

İki Ortalama Arasındaki Farka Ait Güven Aralığı c) Populasyon varyansları σ 1 ve / veya σ bilinmiyorsa ve n 1 ve n 30 ise, 1 1 ( 1 ) alt 1 t n 1 n S, / n1 n 1 ( ) üst n n 1 1 1 t S 1, / n1 n Eşitlikte, S ortak (birleştirilmiş) varyans olup, S n 1S n 1 1 n 1 1 n S Şeklinde hesaplanır. 8

Erkek ve dişi kuşların ağırlık istatistikleri aşağıdaki gibidir. İki cinsiyetin ağırlık ortalamaları arasındaki fark için %95 lik güven sınırlarını bulunuz. Cinsiyet n Ortalama Varyans Erkek 10 90.80 55. Dişi 9 81.5 66. n 1 S n 1 S 955. 866. 106.4 n n 10 9 17 S 1 1 60.38 1 S 1 1 1 1 1 60.38 1.747 3.57 n1 n 10 9 S 1 n n t S 1, / 1 1 n1 n 90.80 81.5.110 3.57 9.8 7.53 9

İki ayçiçeği varyetesine ait bilgiler aşağıdaki gibidir. İki ayçiçeği varyetesinin ortalamaları arasındaki farkın %95 lik güven sınırlarını bulunuz. Varyete n Ortalama S A 10 3 14 B 15 6 16 n 1 S n 1 S 914 1416 n n 10 15 1 1 S 3.5 1 S 1 1 1 1 1 3.5 6. n1 n 10 15 S 1 n n 3 6.069 6. t S 1, / 1 1 n1 n -6.87 ile 18.87 arasında 30

Oranlara Ait Güven Aralığı Belli bir oran yada % şeklinde ifade edilen değerlerle ilgili güven aralığı hesaplanırken kullanılır. pq ˆˆ. p ˆ üst p z /. p ˆ alt p z /. n pq ˆˆ. n Eşitlikte; pˆ n formülünden hesaplanıp, değeri n bireylik bir gruptan çekilen örnek sayısıdır. pˆ qˆ 1 31

Bir margarinin kullanım oranını belirlemek için yapılan araştırmada şansa bağlı 100 kişiye sorulmuş ve 59 tanesi margarini kullandığını bildirmiştir. x 59 pˆ 0.59 n 100 pq ˆˆ. 0.59 0.41 n 100 0.049 P üst pˆ Z. / pˆ. qˆ n P 0.59 1.96 0.049 0.686 üst P alt pˆ Z. / pˆ. qˆ n P 0.59 1.96 0.049 0.494 alt Bu aralık % 95 olasılıkla p değerini kapsamaktadır. 3

Z 0.00 0.01 0.0 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.0000 0.0040 0.0080 0.010 0.0160 0.0199 0.039 0.079 0.0319 0.0359 0.1 0.0398 0.0438 0.0478 0.0517 0.0557 0.0596 0.0636 0.0675 0.0714 0.0753 0. 0.0793 0.083 0.0871 0.0910 0.0948 0.0987 0.106 0.1064 0.1103 0.1141 0.3 0.1179 0.117 0.155 0.193 0.1331 0.1368 0.1406 0.1443 0.1480 0.1517 0.4 0.1554 0.1591 0.168 0.1664 0.1700 0.1736 0.177 0.1808 0.1844 0.1879 0.5 0.1915 0.1950 0.1985 0.019 0.054 0.088 0.13 0.157 0.190 0.4 0.6 0.57 0.91 0.34 0.357 0.389 0.4 0.454 0.486 0.517 0.549 0.7 0.580 0.611 0.64 0.673 0.704 0.734 0.764 0.794 0.83 0.85 0.8 0.881 0.910 0.939 0.967 0.995 0.303 0.3051 0.3078 0.3106 0.3133 0.9 0.3159 0.3186 0.31 0.338 0.364 0.389 0.3315 0.3340 0.3365 0.3389 1.0 0.3413 0.3438 0.3461 0.3485 0.3508 0.3531 0.3554 0.3577 0.3599 0.361 1.1 0.3643 0.3665 0.3686 0.3708 0.379 0.3749 0.3770 0.3790 0.3810 0.3830 1. 0.3849 0.3869 0.3888 0.3907 0.395 0.3944 0.396 0.3980 0.3997 0.4015 1.3 0.403 0.4049 0.4066 0.408 0.4099 0.4115 0.4131 0.4147 0.416 0.4177 1.4 0.419 0.407 0.4 0.436 0.451 0.465 0.479 0.49 0.4306 0.4319 1.5 0.433 0.4345 0.4357 0.4370 0.438 0.4394 0.4406 0.4418 0.449 0.4441 1.6 0.445 0.4463 0.4474 0.4484 0.4495 0.4505 0.4515 0.455 0.4535 0.4545 1.7 0.4554 0.4564 0.4573 0.458 0.4591 0.4599 0.4608 0.4616 0.465 0.4633 1.8 0.4641 0.4649 0.4656 0.4664 0.4671 0.4678 0.4686 0.4693 0.4699 0.4706 1.9 0.4713 0.4719 0.476 0.473 0.4738 0.4744 0.4750 0.4756 0.4761 0.4767.0 0.477 0.4778 0.4783 0.4788 0.4793 0.4798 0.4803 0.4808 0.481 0.4817.1 0.481 0.486 0.4830 0.4834 0.4838 0.484 0.4846 0.4850 0.4854 0.4857. 0.4861 0.4864 0.4868 0.4871 0.4875 0.4878 0.4881 0.4884 0.4887 0.4890.3 0.4893 0.4896 0.4898 0.4901 0.4904 0.4906 0.4909 0.4911 0.4913 0.4916.4 0.4918 0.490 0.49 0.495 0.497 0.499 0.4931 0.493 0.4934 0.4936.5 0.4938 0.4940 0.4941 0.4943 0.4945 0.4946 0.4948 0.4949 0.4951 0.495.6 0.4953 0.4955 0.4956 0.4957 0.4959 0.4960 0.4961 0.496 0.4963 0.4964.7 0.4965 0.4966 0.4967 0.4968 0.4969 0.4970 0.4971 0.497 0.4973 0.4974.8 0.4974 0.4975 0.4976 0.4977 0.4977 0.4978 0.4979 0.4979 0.4980 0.4981.9 0.4981 0.498 0.498 0.4983 0.4984 0.4984 0.4985 0.4985 0.4986 0.4986 3.0 0.4987 0.4987 0.4987 0.4988 0.4988 0.4989 0.4989 0.4989 0.4990 0.4990 34

T tablosu 35