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

Benzer belgeler
CHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION

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

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

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

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

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

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

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

Sürekli Rastsal Değişkenler

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

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

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

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

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

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

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

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

İstatistiksel Yorumlama

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Merkezi Limit Teoremi

Çıkarsama, Tahmin, Hipotez Testi

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

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II

AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ

Dr. Mehmet AKSARAYLI

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

TOBB-ETU, Iktisat Bölümü Para Teorisi ve Politikas (IKT 335) Ozan Eksi

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

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

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

İstatistik ve Olasılık

Örneklem Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi

Ekonometri I VARSAYIMLARI

Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

İstatistiksel Kavramların Gözden Geçirilmesi

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II UYGULAMA III. Yrd. Doç. Dr. Pembe GÜÇLÜ

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

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

İstatistik ve Olasılık

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

2018 ÜÇÜNCÜ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI FİNANS, YATIRIM VE RİSK YÖNETİMİ 2 ARALIK 2018

TOBB-ETU, Iktisat Bölümü Para Teorisi ve Politikas (IKT 335) Ozan Eksi Çal şma Sorular - Cevaplar. 1 Ozan Eksi (TOBB-ETU)

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

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

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

TOBB-ETU, Iktisat Bölümü Macroeconomics II (IKT 234) Ozan Eksi Giriş Sorular

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

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Araştırma Yöntemleri. Çıkarımsal İstatistikler: Parametrik Testler I. Giriş

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ


KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI


Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Interval Estimation for Nonnormal Population Variance with Kurtosis Coefficient Based on Trimmed Mean

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

GROUPAMA EMEKLİLİK A.Ş. GRUPLARA YÖNELİK GELİR AMAÇLI KAMU DIŞ BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU

Degree Department Üniversity Year B.S. Statistics Gazi University 1993 M.s. Statistics Gazi University 1998 Ph.D. Statistics Gazi University 2005

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

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

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. PARA PİYASASI LİKİT KAMU EMEKLİLİK YATIRIM FONU

Araş.Gör. Efe SARIBAY

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18

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

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


İstatistik ve Olasılık

8 LAURENT SER I GÖSTER IMLER I

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Risk ve Getiri (1) Ders 9 Finansal Yönetim

GÜVEN ARALIKLARI ALISTIRMA SORULARI Aras.Gör. Efe SARIBAY

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

Transkript:

TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 4. Çal şma Sorular - Cevaplar 7. CHAPTER (DISTRIBUTION OF SAM- PLE STATISTICS) 1

Soru 1-(Sampling Distribution of Sample Means): Bir bölgedeki evlerin ortalama sat ş yat 115,000 TL, ve bu yatlar n standart sapmas da 25,000 TL dir. Bu evlerden 100 tanesi seçilirse a-) Seçilen evlerin ortalama sat ş yat n n (örneklem ortalamas ) 110,000 TL den fazla olma olas l ¼g nedir? b-) Seçilen evlerin ortalama sat ş yat n n 113,000 TL den fazla 117,00 TL den az olma olas l ¼g kaçt r? 2

Cevap: Burada bize verilenler = 115; 000 = 25; 000 n = 100: Ilgilendi¼gimiz örneklemin da¼g l m Dolay s yla X Z = where 2 X X = 2 =n 2 X = 2 =n = 625; 000; 000=100 = 6; 250; 000 ) X = 2500 3

110; 000 a-) P (110; 000 < X) = P ( X < = Z) X X 110; 000 115; 000 = P ( 2; 500 = P (Z < 2) = 0:9772 < Z) = P ( 2 < Z) 4

b-) P (113; 000 < X < 117; 000) 113; 000 115; 000 = P ( 2; 500 < Z < 117; 000 115; 000 ) 2; 500 = P ( 0:8 < Z < 0:8) = F (0:8) [1 F (0:8)] = 0:788 1 + 0:788 = 0:576 5

Soru 2 (Sampling Distribution of Sample Proportions): Bir hastahane yöneticisi, hastalar n %30 unun faturalar en az 2 ay gecikmeli ödedi¼gini bilmektedir. Rassal bir şekilde seçilmiş 200 hastan n %27 ila %33 aras ndaki oran n n faturalar bu şekilde ödeme olas l ¼g nedir? 6

Cevap: Kullanaca¼g m z formül Z = ^p x E(^p x ) ^p = ^p x P ^p where 2^p = r P (1 P ) Burada bize verilenler P = 0:3 n = 200: Dolay s yla r r P (1 P ) 0:3 0:7 ^p = = = 0:0324 n 200 n 7

Arad ¼g m z ihtimal P (:27 < ^p x < :33) = P ( :27 P < ^p x p < :33 p ) ^p ^p ^p :27 0:30 = P ( 0:0324 < Z < :33 0:30 0:03024 ) = P ( 0:93 < Z < 0:93) = F (0:93) F ( 0:93) = F (0:93) [1 F (0:93)] = :824 (1 :824) = :648 8

Soru 3 (Sampling Distribution of Sample Variances): Bir yat r m arac n n getirisi ay baz nda ölçüldü¼günde normal da¼g l m ve 1.7 standart sapma göstermektedir. 12 ayl k bir örneklem al nd ¼g nda, bu örneklem getirisinin standart sapmas n n 2.5 den az olma ihtimali nedir? 9

Cevap: Kullanaca¼g m z formül P (s 2 X > A) = P ((n 1)s2 2 X X > A(n 1) ) 2 X = P ( 2 n 1 A(n 1) > ) 2 X Bize verilenler n = 12 X = 1:7 ) 2 X = 1:72 = 2:89 10

Dolay s yla arad ¼g m z ihtimal P (s X < 2:5) = P (s 2 X < 2:52 ) = P (s 2 X < 6:25) = P ( (n 1)s2 X 2 X = P ( 2 11 < (n 1)6:25 ) 2 X 11 6:25 < ) = P ( 2 2:89 11 < 23:8) 11

Chi-square tablosuna bakacak olursak, 11 serbestlik derecesi olan bir chi-square da¼g l m için 23.8 i kapsayacak iki de¼ger 21.92 ve 24.73 tür. Bunlar n karş l ¼g ise P ( 2 11 < 21:92) = 1 0:025 P (2 11 < 24:73) = 1 0:01 dolay s yla 0:975 < P ( 2 11 < 23:8) < 0:99 12

8. CHAPTER (CONFIDENCE INTER- VAL ESTIMATION: ONE POPULATION - GÜVEN ARALI ¼GI TAHM IN I: TEK POP- ULASYON) 13

Soru 4 (Properties of Point Estimators): X 1 ; X 2 ve X 3 ortalamas, ve varyans 2 olan bir populasyona ait 2 rassal gözlem olsunlar. Aşa¼g dakiler de nün nokta tahmin edicileri olsunlar 1 = 1 6 X 1 + 2 6 X 2 + 3 6 X 3 2 = 1 6 X 1 + 4 6 X 2 + 1 6 X 3 a-) Her bir tahmin edicinin yans z tahmin edici (unbiased estimator) oldu¼gunu gösteriniz b-) Bunlardan hangisi en etkin tahmin edicidir? c-) 1 tahmin edicisinin di¼ger iki tahmin ediciye göre göreli etkinli¼gini (relative e ciency) bulunuz 14

Cevap: a-) Bias( 1 ) = E( 1 ) = E( 1 6 X 1 + 2 6 X 2 + 3 6 X 3) = 1 6 E(X 1)+ 2 6 E(X 2)+ 3 6 E(X 3) = 1 6 +2 6 +3 6 = 0 Bias( 2 ) = E( 2 ) = E( 1 6 X 1 + 4 6 X 2 + 1 6 X 3) = 1 6 E(X 1)+ 4 6 E(X 2)+ 1 6 E(X 3) = 1 6 +4 6 +1 6 = 0 15

b-) X 1 ; X 2 ve X 3 rassal olduklar ndan aralar ndaki covaryans 0 kabul edersek V ar( 1 ) = V ar( 1 6 X 1 + 2 6 X 2 + 3 6 X 3) = 1 36 V ar(x 1) + 4 36 V ar(x 2) + 9 36 V ar(x 3) = 14 36 2 16

V ar( 2 ) = V ar( 1 6 X 1 + 4 6 X 2 + 1 6 X 3) = 1 36 V ar(x 1) + 16 36 V ar(x 2) + 1 36 V ar(x 3) = 18 36 2 17

c-) Relative efficiency = V ar( 2) V ar( 1 ) = 18=362 14=36 2 = 1:29 18

Soru 5 (Con dence Interval Estimation for the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Known): Üretilen tu¼glalar n populasyonunun normal da¼g ld ¼g ve 0.12 kg standart sapmaya sahip oldu¼gu bilinmektedir. Rassal bir şekilde seçilmiş 16 tane tu¼glan n ortalama a¼g rl ¼g n n 4.07 kg olsun. Üretilen tu¼glalar n ortalama a¼g rl ¼g için %99 güven aral ¼g n bulunuz 19

Cevap: Kullanaca¼g m z formül z =2 x p < < x + z =2 p n n Soruda verilenler: x = 4:07 = :12 n = 16 =2 = :01=2 = :005 ) z :005 = 2:575 20

Dolay s yla populasyon ortalamas n n %99 güven aral ¼g 4:07 2:575 :12 p 16 < < 4:07 + 2:575 :12 p 16 ) 3:99 < < 4:15 21

Soru 6 (Con dence Interval Estimation for the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Unknown: The t Distribution): Bir yoldan geçen 7 araban n h zlar aşa¼g daki gibidir 79 73 68 67 86 71 69 E¼ger bu arabalar n seçildi¼gi populasyona ait arabalar n h zlar normal da¼g l yorsa, bu populasyonundaki arabalar n ortalama h zlar için %95 güven aral ¼g n bulunuz 22

Cevap: Kullanaca¼g m z formül x t n 1;=2 s x p n < < x + t n 1;=2 s x p n Örneklem ortalamas np x = x i i=1 n = 513 7 = 73:3 23

Örneklem varyans np (x i x) 2 s 2 = i=1 n 1 = np i=1 x 2 i nx 2 n 1 37; 781 7 73:32 = = 47:6 6 ve standart sapmas s x = p 47:6 = 6:9 24

Dolay s yla soruda verilen bilgiler: x = 73:3 s x = 47:6 n = 7 =2 = :05=2 = :025 ) t 6;:025 = 2:447 73:3 2:447p 6:9 < < 73:3 + 2:447p 6:9 7 7 ) 66:9 < < 79:7 25

Soru 7 (Con dence Interval Estimation for Population Proportion (Large Samples)): Tekstil sektöründe çal şan 95 rmadan 67 tanesi son iki y l içerisinde ISO belgesi ald ¼g n belirtmiştir. Bu sektördeki tüm rma populasyonundaki ISO belgesi alanlar n yüzdesinin %99 güven aral ¼g n hesaplay n z 26

Cevap: Kullanaca¼g m z formül r r ^px (1 ^p x ) ^p(1 ^p) ^p z =2 < P < ^p + z n =2 n Soruda verilen bilgiler: ^p = 67=95 = 0:705 z :005 = 2:575 n = 95 27

Dolay s yla r :705 0:295 :705 2:575 95 arad ¼g m z sonuç ise :585 < P < :826 < P < :705+2:575 r :705 0:29 95 28

Soru 8 (Con dence Interval Estimation for the Variance of a Normal Distribution): Bir klinik taraf ndan uyugulanan diyet program sonucunda 10 kişinin verdi¼gi kilo miktarlar aşa¼g daki gibidir. program takip eden tüm kişilerin kilo de¼gişimlerinin varyans n n %90 l k güven aral ¼g n bulunuz 18:2 25:9 6:3 11:8 15:4 20:3 16:8 18:5 12:3 17:2 29

Cevap: np x i i=1 x = n örneklem varyans np (x i x) 2 s 2 X = i=1 n 1 = 16:27 = np i=1 x 2 i nx 2 n 1 = 2901:9 10 (16:27)2 9 = 28:3 30

Dolay s yla bize verilenler: s 2 X = 28:3 n = 10 2 n 1;;=2 = 2 9;:05 = 16:92 2 n 1;1 =2 = 2 9;:95 = 3:33 (n 1)s 2 X 2 < 2 < (n 1)s2 X n 1;=2 2 n 1;1 =2 9 28:3 16:92 < 2 < 9 28:3 3:33 15:37 < 2 < 78:10 31

32

33

34