NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Benzer belgeler
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

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

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İstatistik ve Olasılık

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

İstatistik ve Olasılık

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

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

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

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Dr. AKIN PALA. Damızlık Değeri, genotipik değer, allel frekansları. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

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

Ki- kare Bağımsızlık Testi

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

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

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

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

SEROLOJİK ÖRNEKLEME EL KİTABI. AVIAGEN ANADOLU AŞ KANATLI TEŞHİS ve ANALİZ LABORATUVARI SEROLOJİ ÖRNEKLEME EL KİTABI

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

ÇÖZÜM.1. S.1. Uyarılmış bir hidrojen atomunda Balmer serisinin H β çizgisi gözlenmiştir. Buna göre,bunun dışında hangi serilerin çizgileri gözlenir?

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

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

Bir kitlenin karakteristiği, kitlenin her üyesi için ölçülebilir olan değişkendir.

t Dağılımı ve t testi

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

DENEY 4 Birinci Dereceden Sistem


ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

İleri Diferansiyel Denklemler

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

BAĞINTI VE FONKSİYON

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

SU KAYNAKLARI EKONOMİSİ TEMEL KAVRAMLARI Su kaynakları geliştirmesinin planlanmasında çeşitli alternatif projelerin ekonomik yönden birbirleriyle

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

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

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

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

27 Ağustos 2011 CUMARTESİ Resmî Gazete Sayı : TEBLİĞ

Makine Elemanları II Prof. Dr. Akgün ALSARAN. Temel bilgiler ve örnekler Güç ve hareket iletimi

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n )

4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.

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

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

x A şeklinde gösterilir. Aksi durum ise x A olarak

LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI

Transkript:

İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek alıma şekli, örekleri saip olduğu özellikleri icelemesi gibi koular yer alır. Olasılıksal Olmaya Örekleme Tipi Olasılıklı Bir populasyou tamilemek içi yapıla bir öreklemede olması gereke e öemli özellik öreği populasyou YASITMASI ve DOĞRU olmasıdır. Yargı Kota Kitle Basit Şas Sistematik Tabakalı Kümeli 3 4

Basit Şas Öreği. Her Populasyo Elemaıı Seçilme Şası Eşittir. Bir Birimi Seçilmesi Diğerlerii Seçilmesii Etkilemez 3. Rastgele Sayılar Tablosu, Çekiliş Yötemi Kullaılır Sistematik Örekleme. Rastgele bir başlagıçta sora er k ıcı elema seçilir.. Atlama aralığı: k = Populasyo Hacmi Örek Hacmi 3. Özellikle telefo Araştırmalarıda Kullaılır 5 6 Sistematik öreklemei basit şas öreklemesie göre, AVATAJARI Sadece bir şas sayısı seçildiğide oluşturulması kolay olması, Öreğe gire bireyler populasyoda eşit bir dağılımla seçilmiş olmasıdır. Bu iki edede dolayı sistematik örekleme basit tesadüfi öreklemeye orala daa daa geçerli souçlar verebilir. 7 Bu avatajlara rağme üzeride durulması gereke iki DEZAVATAJ, Populasyou periyodik bir varyasyo göstermesi, ( örekleme işlemie arada müdaale etmek ve şas sayısıı ara sıra değiştirmek ile giderilebilir. ) Tamii stadart atasıı bulumasıda güve aralığı ve ipotez testleri gibi işlemleri yapılmasıda ormal dağılış varsayımıı kullaılmamasıdır. 8

Tabakalı Örekleme. Populasyo Alt Gruplara Ayrılır Tamame ayrık Tümü kapsaya İlgileile E Az Ortak Karakteristik. Alt Gruplarda Basit Şas Örekleri Seçilir Commuters All Studets Sample Residets Tabakalı Öreklemede Başlıca Üç Basamak Vardır. Populasyou kedi içleride omoje fakat aralarıda eteroje tabakalara ayrılması, Her tabakada bağımsız birer örek seçilmesi, Populasyo parametresi içi bir tami elde edilmesi. 9 Tabakalı Örekleme İçi Populasyo Ortalamasıı Tamii y t : ıcı tabakadaki örekleme üitelerii sayısı y : ıcı tabakada alıa öreği ortalaması = y Küme Öreklemesi. Populasyo Kümelere Ayrılır Eğer Meajerler Elema ise Şirketler Kümelerdir.. Kümeler Rasgele Seçilir 3. Kümei İçide Alıa Şas Öreği ya da Kümei Tamamı Araştırılır Şirketler (Kümeler) Örek 3

. Yargı Olasılık Dışı Öreklemeler Örek Seçerke Tecrübede Faydalaılır. Quota ( Kota ) Tabakalı Örekleme ile Bezerdir fakat Şas Öreklemesi Kullaılmaz 3. Kitle (Uyguluk) E Ulaşılabilir Elemalar Kullaılır 3 Öreklemeye Bağlı Hatalar Kapsam (Çerçeve) Hatası Örek Çerçevesi Toplam Populasyo (Öğreciler) (Reberdeki Öğreciler) Örekleme Hatası Tepkisizlik & Ölçüm Hataları Plalaa Örek (Seçile Öğreciler) Asıl Örek 4 Ortalama Karesel Hata ( Mea Square Error ) Örekleme plalarıı değerledirilmeside kullaıla ölçülerde birisi tami atalarıı karelerii ortalamasıdır. Bua ortalama karesel ata ( mea square error ) adı verilir ve kısaca OKH ( MSE ) şeklide gösterilir. OKH = / ( tamii ata kareleri ) şeklide esaplaır 5 ÖREK HACMİİ HESAPAMASI Öreklemede e öemli koularda birisi alıacak örek acmii belirlemesidir. Çok küçük bir örek almak, öreği populasyou temsil yeteeğii ortada kaldırır, gereğide çok örek almak ise zama ve çaba kaybıa ve yüksek maliyete ede olur. Populasyo Ortalamasıı Tamii İçi Örek Hacmii Belirlemesi ormal dağılış altıda ortalama içi güve aralığı: X Z.( / / ) Buradaki ata payı Bu ifadede, izi verilebilecek ata payıdır. Z /. Burada örek acmii çekersek; Z / 6 4

Öreği daa öce belirli bir bölgedeki çocuklarda alıa bir örekte boy içi varyası 9.3 olduğu biliiyorsa ve gerçek ortalama etrafıda ataya izi veriliyorsa, %95 güve seviyesi ile alıması gereke örek acmi: Z.5=.96 Z.96 9.3 / 347 7 Populasyo Oraıı Tamii İçi Örek Hacmii Belirlemesi ormal dağılış altıda ortalama içi güve aralığı: p q p Z.. p. q / Buradaki ata payı Z. / Bu ifadede, izi verilebilecek ata payıdır. Burada örek acmii çekersek; Z /. p. q Öreği bir populasyodaki sigara içe kişileri oraıı tamilemek isteyelim.p değerii yaklaşık olarak.6 olduğuu biliyor olalım. Bu durumda populasyo parametresii %99 olasılıkla. ata tolerasıyla tamilemek içi almamız gereke örek acmi: Z /. p. q.575.6.4 4. 8 Olasılıksal örekleme yötemleride örek acmi belirli bir güve seviyeside belirleebilir. Bir aket aracılığı ile yapılacak bir araştırmaya başlamada öce görüşülecek kişileri tamame şasa bağlı olarak seçilmesi gerekmektedir. Aket aracılığı ile yapılacak araştırmalarda görüşülecek kişi sayısı aşağıdaki formül yardımı ile belirleebilir: t p.q d Pratikte ilk öce esaplaır, eğer imal edilebilir ise yai.7 de daa düşük bir değer ise, gerekli örek acmi içi tatmi edici bir yaklaşımdır. Eğer imal edilemez ise.7 de daa büyük bir değer veya bu değere eşit ise aşağıdaki formülde değeri esaplaır. 9 / Burada aakütleyi temsil edecek souçlar elde edilebilmesi içi gerekli örek acmi, p değeri aketlerde kişileri belirli bir şıkkı işaretleme oraı veya cevap verme oraı olarak kabul edilir. Bu ora soruları epsi cevapladırılmada bilimediğide e kötü durum ola.5 i kullaılması kabul görmektedir. t arzu edile güve seviyesie karşılık gele tablo değeri, d ata tolerasıdır ve populasyo acmidir. 5

Öreği populasyo acmimizi olması durumuda %95 güveilirlikle ve ±.7 ata tolerası ile almamız gereke örek acmi bir diğer değişle görüşmemiz gereke kişi sayısı t p.q d =.96.5.5 96.7 Oratılı Paylaştırma -Öreği paylaştırılması- Örek olarak =5 birimlik bir yığıda = 5 acimli bir örek seçildiğide, buu alamı örekleme oraıı / =5/5=. olduğudur ve er bir tabakada % luk kısmıı örek içi seçilmiş olduğudur. Bu durumda 96.7 olduğuda imal edilemez ve ilgili örek acmi;... % / = 96 64 96/ olarak esaplaır.... olduğuda geelleme yapılırsa olur 6