Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Benzer belgeler
İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

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

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

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

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

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

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

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

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

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

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

İstatistik ve Olasılık

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

İstatistik ve Olasılık

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

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

İstatistik ve Olasılık

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

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

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

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

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

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

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

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

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

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

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez Testi. gibi hususlar ayrıbirer hipotezin konusudur. () Kafkas Üniversitesi May 23, / 11

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

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

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

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

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

OLASILIK VE İSTATİSTİK

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

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

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Kesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Tesadüfi Değişken. w ( )

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

Tek yönlü varyans analizi kısaltılmış olarak ANOVA (Analysis of Variance) bilinen

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

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

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

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

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

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

Ekonometri I VARSAYIMLARI

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

TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

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

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

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

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

Ölçüm Sisteminin Analizi

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END Kalite Planlama ve Kontrol

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

İstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ


T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

13. Olasılık Dağılımlar

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

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

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

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

Transkript:

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1

Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi ile yapılabilir. Ancak karşılaştırılacak ortalama sayısı arttıkça test sayısı da çok fazla artmaktadır. Örneğin: Karşılaştırılacak ortalama sayısı 5 ise 10 adet t veya Z testi yapılmalıdır ( 5 C =10). Bu durumda =0.05 ise (1- ) 10 =(0.95) 10 =0.60 =0.40 olacaktır. Yani test sayısı arttıkça kabul edilebilirlik ihtimali düşerken hata ihtimali artmaktadır (istenmeyen bir durum). Ortalamalar üzerindeki test, varyansların incelenmesi ile yapıldığından bu yönteme varyans analizi denir. Örneklerden hareketle anakütle ortalamaları karşılaştırılırken hipotezler anakütle varyansları üzerine değil, anakütle ortalamaları üzerine kurulur.

Örnek: Bir atölyede aynı parçayı üreten 3 tezgah vardır. Her tezgah farklı bir operatör tarafından çalıştırılmaktadır. Altı saatlik bir üretim devresinde her bir saatte üretilen kusurlu birim sayıları belirlenmiş ve aşağıda verilmiştir. Bir saat içinde üretilen kusurlu parçaların normal dağıldığı varsayılmaktadır. %95 güven düzeyinde ( =%5 hata seviyesinde) tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığına karar veriniz. Karşılaştırılacak ortalama (veri grubu) sayısı ikiden fazla olduğundan Varyans Analizi Yöntemi yardımı ile karar verilebilir. 3

Gözlenen değişkenliği meydana getiren kaynaklarına ayırarak test etmektir. Başka bir ifadeyle, toplam değişkenliği meydana getiren alt değişkenlik kaynaklarının belirlenmesi ve bu değişkenlik kaynaklarına karşı önlemlerin alınması araştırmalarda ulaşılmak istenen asıl sonuçtur. Önce problemin sebebini veya sebeplerini doğru teşhis edip, sonra da uygun önlemleri almak mümkündür. Varyans analizi bu amaca hizmet eden yöntemlerden birisidir. 4

Parametre (faktör): Deney sonucuna etkileyen değişken Performans karakteristiği (çıktı veya cevap değişkeni): Deney sonucunda elde edilen değer Seviye (düzey veya muamele): Parametrelerin deneyde kullanılan farklı değerleri 5

Örnek: Tek parametre üzerine yapılan varyans analizine tek yönlü varyans analizi iki parametre üzerine yapılan varyans analizine çift yönlü varyans analizi ikiden fazla parametre üzerine yapılan varyans analizine deney planlaması denilmektedir 6

Varyanslar ile ilgili testlerin ve tahminlerin dağılımı ile yapılmaktadır. Ancak iki ana kütleden varyansının birbirine eşit olup olmadığını belirlenmesinde F dağılımı kullanılmalıdır. İki varyansın karşılaştırılmasında da v 1 ve v serbestlik dereceli bağımsız iki değişkeni oranının F dağılımına uyduğu bilinmektedir. 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 F v v 1 1, v v S S 1 1 0. 0.1 0 0 4 6 8 10 7

Yapılan bir araştırmada elde edilen sonuçlar aşağıdaki gibi olsun Bu gözlemlere dayalı olarak deneye alınan parametrenin seviye ortalamaları arasında farklılık olup olmadığı belirlemek için tek yönlü varyans analizi tekniğinden yararlanılabilir. 8

Tek yönlü varyans analizinde gözlenen toplam değişkenlik iki gruba ayrılabilir: Gruplar arası değişkenlik (B alt indisi ile gösterilecek) Kontrol edilebilen değişkenlik Gruplar içi değişkenlik (W alt indisi ile gösterilecek) + Kontrol edilemeyen değişkenlik. Toplam değişkenlik (T alt indisi ile gösterilecek) 9

Gruplararası, gruplariçi ve toplam değişkenlik değerlerinin, bunlardan hareketle grup varyanslarının ve bağlı olarak test istatistiğinin sistematik ve kolay bir şekilde hesaplanabilmesi için kullanılan formüler aşağıdaki varyans analiz tablosu (kısaca ANOVA tablosu analysis of variance) üzerinde gösterilmiştir. 10

İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının aynı anakütleden gelip gelmedikleri aşağıdaki hipotez testi ile belirlenebilir: 11

Örnek 1: Bir atölyede aynı parçayı üreten 3 tezgah vardır. Her tezgah farklı bir operatör tarafından çalıştırılmaktadır. Altı saatlik bir üretim devresinde her bir saatte üretilen kusurlu birim sayıları belirlenmiş ve aşağıda verilmiştir. Bir saat içinde üretilen kusurlu parçaların normal dağıldığı varsayılmaktadır. %95 güven düzeyinde ( =%5 hata seviyesinde) tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığına karar veriniz. 1

Çözüm için yardım 13

Örnek Çözüm: Tezgahların kusurlu üretim ortalamalarının aynı olup olmadığı belirlenecektir. Bu durumda karşılaştırılacak ortalama sayısı=3 > parametre tezgah çeşidi ve performans karakteristiği kusurlu üretim miktarı olduğu için tek yönlü varyans analizi kullanılabilir 14

Örnek Çözüm (devam): 15