KATEGORİK VERİLERİN TESTİ (ki-kare testi)

Benzer belgeler
KATEGORİK VERİLERİN TESTİ (ki-kare testi)

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü.

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Termodinamiğin Yasaları:

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

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

İSTATİSTİK TERMODİNAMİK

Bu malzemelere atıfta bulunmak veya kullanım şartlarını öğrenmek için sitesini ziyaret ediniz

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

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

OLASILIK DAĞILIŞLARI

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Çok Parçalı Basınç Çubukları

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

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

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

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

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

1. GAZLARIN DAVRANI I

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

İSTATİSTİK TERMODİNAMİK

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Tanımlayıcı İstatistikler

İstatistik ve Olasılık

BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE LABORATUVAR DERSİ. İçten Yanmalı Motorlarda Performans ve Enerji Dağılımı Deneyi

Sosyoekonomi / / M. Emin İnal & Derviş Topuz & Okyay Uçan. Sosyo Ekonomi. Doğrusal Olasılık ve Logit Modelleri ile Parametre Tahmini

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

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

İstatistik ve Olasılık

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Türkiye İnsani Gelişme Raporu nda İnsani Gelişme Endeksi değerinin ve sıralama değişikliklerinin açıklanması

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.

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

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

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

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

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Bağımlı Kukla Değişkenler

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

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

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

OLASILIK ve ÝSTATÝSTÝK ( Genel Tekrar Testi-1) KPSS MATEMATÝK. Bir anahtarlıktaki 5 anahtardan 2 si kapıyı açmak - tadır.

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

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

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

ASİMETRİK EVOLVENT HELİSEL DİŞLİ ÇARKLARIN BİLGİSAYAR SİMÜLASYONU

Sönümlü Serbest Titreşim

MENKUL KIYMET DEĞERLEMESİ

Quality Planning and Control

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Kontrol Sistemleri. Frekans Ortamında Karalılık

5. Ders. Dağılımlardan Rasgele Sayı Üretilmesi Ters Dönüşüm Yöntemi

= İÇİNDEKİLER. E(X) = k Pascal (Negatif Binom) Dağılımı Hipergeometrik Dağılım N y=

Korelasyon ve Regresyon

Đki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

İstatistiksel Yorumlama

t Dağılımı ve t testi

X = 11433, Y = 45237,

ABA (Mg) MOLEKÜLÜNÜN TİTREŞİM FREKANSLARININ TEORİK OLARAK HESAPLANMASI

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

DERS 9. Grafik Çizimi, Maksimum Minimum Problemleri

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

5.1 Olasılık Tarihi Temel Olasılık Kavramları

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

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

Bilgi Tabanı (Uzman) Karar Verme Kontrol Kural Tabanı. Bulanık. veya. Süreç. Şekil 1 Bulanık Denetleyici Blok Şeması

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

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

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

5. ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN FONKSİYONLARININ DAĞILIMI. 5.1 Kümülatif Dağılım Fonksiyonu Tekniği

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Transkript:

KATEGORİK VERİLERİN TESTİ (k-kar tst).. K-kar dağılışı.. ağımsızlık tst... x tablolarda bağımsızlık (ora/homojt) tstlr... rxc tablolarda bağımsızlık (ora/homojt) tstlr..3. Yats s sürkllk düzltms.3. İy uyum tstlr.3.. Normal dağılışa uyum tst.3.. Tkdüz dağılışa uyum tst.3.3. om dağılışıa uyum tst.3.4. Posso dağılışıa uyum tst.3.5. İy uyum ç kullaıla dğr bazı tstlr Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

KATEGORİK VERİLERİN TESTİ Örkt ld dl souçları çoğu kz olasılık kurallarıa gör tork bkl souçlar l ks br uyum çrsd olmadığı görülür. Örğ br mtal paraı kz atılışıda 5 tura 5 yazı glms tork olarak bklms rağm bu souç çok adr ld dlblr. ll br olayı mümkü souçlar st aşağıdak tablodak gb olsu E : olaaklı olay st-olay adı E E E 3 E k G : gözlml olay frkasları : bkl olay frkasları G G G 3 G k 3 k u vrlr dayalı olarak gözl (G) frkaslar l bkl () frkaslar arasıda mvcut tutarsızlığı br ölçüsü olarak k-kar dağılışı kullaılır ( G ) ( G ( G... k ) k k ) j ) k ( G N G j N yukarıdak k-kary şdğr başka br formüldür. ( N= j= G j ) j Ayı populasyou farklı k farklı özllğ arasıdak lşk clyorsa. Hpotslr aşağıdak şkld kurulur. H H : Populasyodak k özllk arasıda lşk yoktur : Populasyodak k özllk arasıda lşk vardır. Açıklama : s.d. = k--m = rc--(r-)-(c-) = rc--r+-c+ = rc-r-c+ = (r-)(c-) k = tablodak hücr sayısı m = vrlrd tahm dl bağımsız paramtr sayısı s gözl frkaslar l bkl frkaslar tamam ayıdır s gözl frkaslar l bkl frkaslar ayı dğldr. urada sözü dl vrlr, br vya daha fazla brbrd ayrık vya katgorlr ayrılmış şkld sııfladırılabl gözlmlr aalz l lgldr. İlgll dğşk hr katgor çrs gr gözlmlr sayısıdır. urada statstksl hpotz kou olarak tp problm söz kousudur.. Sııflama amaçlı kullaıla k ya da daha çok dğşk arasıdak bağımsızlığı vya lşk tst vya dğr br dyşl oraları karşılaştırılması. Gözlmlr blrl br olasılık dağılışıda glp glmdğ tst Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

. CHI-SQUARE (K-Kar)DAĞILIMI K-kar dağılımı matmatksl olarak tk paramtrl (v, srbstlk drcl) br dağılımdır. K-kar dağılımıı özl br hal ola stadart ormal dağılışı kars(z ), v= srbstlk drcl br k-kar dağılışıdır. v= s.d v=5 s.d v= s.d. ( x ) Z Z x v K-kar sadc poztf dğrlr ç taımlıdır, tk modlu v sağa çarpık br dağılıştır. Srbstlk drcs (v) büyüdükç çarpıklık azalır, srbstlk drcs çok büyük dğrlr ç kkar (dağılışı v ortalamalı v stadart sapmalı) hm hm ormal dağılışa bzr. Acak uygulamada v büyük dğrlr almaz. f( ) H Rd bölgs =.5 Eğr örklm statstğ hsaplaırk populasyo paramtrs kullaılmada bkl frkaslar hsaplaablyorsa, srbstlk drcs v = k alıır Eğr örklm statstğ hsaplaırk (m) adt populasyo paramtrs l bkl frkaslar hsaplaablyorsa, srbstlk drcs v = k - m alıır Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 3 İSTATİSTİK II

. AĞIMSIZLIK (homojlk) TESTİ... x tablolarda bağımsızlık (homojt) tstlr urada amaç gözlm dğrlr kullaarak A v dğşklr bağımsız olduğu hpotz tstdr. Dğşk O j A. A Dğşk A... vya dğr br fadyl burada tst amacı, gözlm oraları karşılaştırılması yolu l A v dğşklr bağımsızlığı tstdır dğşk A dğşk p j A p p =(-p ) p j p. A p p =(-p ) p j p. p. = p p.= p lrl br α hata olasılığı svysd, H : A v brbrd bağımsız H : A v brbrd bağımsız dğl Eğr P(A )=P(A)P() s A v brbrd bağımsızdır bağıtısıda yararlaılarak, dğr br fadyl p olmalıdır. p H : p j Gözl hücr oraları p j=p.p.j =, j=, kl Hücr Frkası; E j=p j E. p E. p A özllğ bkl hücr oraları toplamları kl hücr oraı pˆ pˆ. pˆ.. pˆ... pˆ.. kl hücr frkası (olay sayısı) Eˆ p ˆ.... Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 4 İSTATİSTİK II

Ê pˆ... Ê pˆ... O Eˆ Eˆ j Eˆ j j j j Eˆ j j j sd sd=k-m- m=örk hsaplaırk kullaıla paramtr sayısı k=tablodak hücr sayısı s H rd dlr. hsap tab Örk: Akcğr kasr l havada taşıabl asbstl şt çalışma arasıda br lşk olup olmadığı araştırılmak styor. H : Akcğr kasr l asbstl şt çalışma arasıda br lşk yoktur. H : Akcğr kasr l asbstl şt çalışma arasıda br lşk vardır. G j Asbstl Ortamda Dğl Asbstl Ortamda Toplam Akcğr Kasr Dğl 4 5 Akcğr Kasr 49 446 495 Toplam 5 45 5 Ê j (= j) 45*5 5 5=(5*5)/5 45 495 4455 Ê Ê.. 5(5).. 5(45) 5 Ê 45 5 5.. 495(5).. 495(45) 495 Ê 4455 5 5 ( G j ) j 5 = j j 5 4 45 + 45 49 495 + 495..5 sd=(r-)(c-)=(-)(-)= 6.63 5..,.5, 446 4495 + 4495 =5.6 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 5 İSTATİSTİK II

5.6 6.63. H rd dlmz.. 5. 5.6 H rd dlr. Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 6 İSTATİSTİK II

Örk: yıl sür l radyoaktf artıkları buluduğu br bölgd yaşaya kşlr üzrd gözl vrlrd yola çıkılarak radyoaktf thlk l ka basıcı arasıdak lşk araştırılmak styor. O j Ka asıcı Düzszlğ(Tasyo) Gözl Gözlmy Radyoaktf thlky maruz kalmış 5 48 3 Radyoaktf thlky maruz kalmamış 48 7 3 5 6 E j 48.39 5.6 5.6 68.39 3(5) 6 H H :Radyoaktf maddy maruz kalmaı, tasyo problm üzrd br tks yoktur. :Radyoaktf maddy maruz kalmaı, tasyo problm üzrd br tks vardır. ( G j j ) j j 5 48.39 48.39 48 5.6 + 5.6 48 5.6 + 5.6 7 68.39 + 68.39 =.6.5.3.5, s.d.=(-)(-)=.6.3.5 H rd dlmz. Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 7 İSTATİSTİK II

... rxc tablolarda bağımsızlık (homojt) tstlr.. r c c c r r rc.. r.... c H : p p... j=,,...,c j j prj Dğşk A... r Dğşk c p p p p r p c p p c p r rc p = j Ê j Ê j, rc özllğ 3 4 3 5 5 A özllğ 33 5 5 6 5 8.33 6.67 5 8.33 6.67 5 8.33 6.67 * 6 3 5 5 =3.3 =. 6.67 =4.74 8.33 6.67 =4.9.5<p<. arasıda s H o 4 8.33 +.5 +...+ rd dlr. Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 8 İSTATİSTİK II

Örk: r şltmdk prsol çalıştığı pozsyo l csyt ortaya koya tablo aşağıdak gbdr. Prsol çalıştığı pozsyo l csyt arasıda br lşk olup olmadığıı %.5 alamlılık svysd tst dz. O j Erkk Kadı Toplam Müdür 56 74 33 Şf 4 4 83 Elma 66 34 Toplam 363 5 53 H : Prsol çalıştığı pozsyo l csyt arasıda br lşk yoktur. H : Prsol çalıştığı pozsyo l csyt arasıda br lşk vardır. Eˆj 33 363 53 33.5 96.5 58.7 4.3 7.8 9. ( G j j ) j j 56 33,5 74 96,5 4 58,7 4 4,3 33,5 66 7,8 34 9, 7,8 olduğu ç H o rd dlr. 96,5 9, 6,8 58,7,5; 4,3,6,.5; r c,5; 3 x r = 3 c = s.d.= (3-)(-) =.5.6 6.8 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 9 İSTATİSTİK II

..3 Yats sürkllk düzltms ( G,5 ) ( G,5 ) ( Gk k,5) + k Örk : r mtal para kz havaya fırlatılıyor, 5 tura v 85 yazı gldğ gör. Mtal paraı hlsz olup olmadığıı,5 v. öm svylrd hpotz tst yapıız. (5 ) (85 ) 4,5,95, 3, 84 H rd dlr,99, 6,63 H rd dlmz Katgor vya sııf sayısı (yazı v tura) k=, s.d. v = k- = -= Yats s düzltms l (5,5) (85,5) corrctd 4, 5 Yukarıda ld dl souçlar gçrllğ korumaktadır. Cotgcy katsayısı r olasılık tablosu çrsd sııfları bağımsızlığı vya brlşm, lşk drcs göstr br ölçüdür. C N k= sıra + kolo sayısı max C = ( k ) / k Özllklr v sııflar arası korlasyo katsayısı r N( k ) Örk : Özllk I Özllk II Toplam Gözlml frkas NP N(-P) N kl frkas Np N(-p)=Nq N Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

( NP Np) Np ( N( P) N( p)) Nq N ( P p) Np N ( P p) Nq N(( P p)( ) p q N( P p) pq ( P p) pq / N u souçlar l Örk : N G j N spatlaablr. j j Gözlmlr İylşlr İylşmylar Toplam Srum kullaa grup 75 5 Srum kullamaya grup 65 35 Toplam 4 6 kl frkaslar İylş İylşmy Toplam Srum kulaalar 7 3 Srum kullamayalar 7 3 Toplam 4 6 (75 7) 7 (5 3) 3 (65 7) 7 (35 3) 3,38,38 C,84,38 C ç max dğr kl dğrlr İylş İylşmy Toplam Srum kullaalar Srum kullamayalar Toplam ( 5) 5 ( 5) 5 ( 5) 5 ( 5) 5 C,77 ld dlr. Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

Örk : r Mdl dyd 35 bzly sarı v yuvarlak, 8 yşl v yuvarlak, buruşuk v sarı, 3 buruşuk v yşl olarak gözlmlmştr. 35+8++3=556 gözlm mvcuttur. Mdl kauua gör bkl oraları 9 : 3 : 3 : olması grkmktdr.. kl oraları toplam sayısı 9+3+3+=6 dır. ua gör bkl frkaslar Yuvarlak sarı 556 (9/6) = 3,75 Yuvarlak yşl 556(3/6) =4,5 uruşuk sarı 556(3/6) = 4,5 uruşuk yşl 556(/6)= 34,75 dr (35 3,75) (8 4,5) (4,5) 3,75 4,5 4,5 k=4,99,3,3 sıfır hpotz rd dlmz. Örk : (3 34,75) 34,75,47 H H :Eğtm svys l söz kousu şt başarı arasıda br lşk yok : Eğtm svys l söz kousu şt başarı arasıda br lşk var Eğtm Svys Lsy Gtmmş Ls Trk Ls Mzuu Toplam G j aşarılı 63 65 4 aşarılı Dğl 8 7 35 6 Toplam 8 = N j (x4)/ 4 56 7 6 4 3 G j j G j- j (G j- j) (G j- j) / j 4-4.8 63 56 7 49.87 65 7-5 5.35 8 6 4.66 7 4-7 49.4 35 3 5 5.83.5 ( Gj j ) =5.3 j j 5.3 h.5, 5.99 H rd dlmz (r-)(c-)=(-)(3-)= dlmz Rd ölgs.5 5.5 5.99 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

.3 İYİ UYUM TESTLERİ dr. İy uyum tstlr, örk vrlr dayaarak populasyo dağılımı hakkıdak varsayımı tst Örk : 3 bzr mşrubat sçlrk, trchlr gözl dğrlr Toplam Örk(çck markası) p E p O ( -E ) ( E ) 8 /3 (8-) 9/ /3 (-) / 3 5 /3 (5-) 6/ =33. 33 6/.364 H : p = p O = p 3 H : mşrubat trchlrd marka ömsz (üform dağılış) H : mşrubat trchlrd marka öml h =,364 <, = 4,6 (tkdüz dağılışta m=) sd=k-m- m=örk hsaplaırk kullaıla paramtr sayısı k=tablodak hücr sayısı rd dlmz. =, svysd H h E f H rd bölgs =. 4.6.3. İYİ UYUM TESTİ:TEK DÜZEN DAĞILIŞI İÇİN f (x) p= N N f o toplam gözlm sayısı N N Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 3 İSTATİSTİK II

Örk : r lotary d kazaa umara 4 dgttr. (446, 83 gb) kazaa umaralardak dgtlr şasa bağlıdır. Kazaa dgt populasyouu tk düz olduğu varsayılıyor. N=,,,3,4,5,6,7,8,9. Dgtlr hr br ayı olasılıklı (/N=/) A sml kş bu oyuu düzl oyuyor v kazaa umaraları br yr yazıyor v gçmşt sık kazaa /karşılaşıla 4 dgt sayıyı kullaarak düzl br şkld oyu oyuyor. 4 kazaa dgt br şas örğ olarak tst ç kullaıldı. =.5 svysd örk dağılımıı tk düz olup olmadığıı tst dz.( gözlm var) H H : Örk dağılımı tkdüz : Örk dağılımı tkdüz dğl Dgt Gözlmlr( f ) kl( ) f f f f f 4 4 /4 54 4 4 96 96/4 3 4-9 8 8/4 3 39 4 - /4 4 35 4-5 5 5/4 5 36 4-4 6 6/4 6 56 4 6 56 56/4 7 38 4-4 4/4 8 3 4-9 8 8/4 9 39 4 - /4 o =4 66/ 4 6.55 h 4 4, N =, sd= g =--=9,.5,9 9.99 h 6.55 H rd dlmz. (uform dağılışta g=).3. İYİ UYUM TESTİ: İNOM DAĞILIŞI İÇİN :örk büyüklüğü (dm sayısı) p:br dm başarı olasılığı x x P( x) p q x,,..., ; p q x Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 4 İSTATİSTİK II

Örk : Hr kutuda ta sldr satılıyor. Kutularda kusurlu sldrlr olablyor. lk kutulardak kusurlu sayıları bom dağılışı göstrdğ bldğ =.5 svysd tst dlck. Şasa bağlı kutu alııyor; ()= sldr clyor. Toplam sldr kusurlu buluuyor. E( x) P( x) x x P( x) p q x Örk kusurlu oraı pˆ. 5 Kutulardak kusurlu sayıları aşağıdak gb kayıt dlmştr. lk kutulardak kusurlu sldr sayıları H : = bom dağılışı göstryor. H : = bom dağılışı göstrmyor. Kutulardak Kusurlu Sayısı Gözl Kutu Sayısı E(x)= (x) P(x) 39.3585 35.85 34.3773 37.73.887 8.87 3 4 4 5 6 vya daha fazla TOPLAM x P( x) p q x x P(x=)=.5.95. 3585 9 P(x=)=.5.95. 3773 8 P(x=)=.5.95. 887.. ( x) P( x). N () () ().3585() 35.85.3773() 37.73.887() 8.87 f P( x) =p(x) Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 5 İSTATİSTİK II

Kutu sayısı Kutudak kusurlu sayısı - ( f ) / f 39 35.95 3.5.768 34 37.73-3.73.3687 8.87.3.677 3 4 5.96 4.33 5.3 7.55 -.55 6.3 7 vya daha fazla. f Toplam.. 7533 sd = g 4 4 (kutudak kusurlu sayısıı sııf sayısı) g = kullaıla paramtr sayısı (bom paramtrs p=.5) x.5, 5.99 P( x) p q x x f h H rd dlmz. Örk: r rapty kz atılmış v svr ucu yukarıya gllr sayıları br frkas tablosu olarak aşağıda vrlmştr. a) Raptylr svr ucu yukarıya glck şkld düşms olasılığıı hsaplayıız. b) Svr ucu yukarıya glck şkld düş rapty sayısıı om Dağılımı göstrp göstrmdğ.5 öm svysd tst dz. Svr ucu yukarıya gl Frkas (O rapty sayısı ) 5 7 4 3 67 4 43 5 7 N= a) pˆ = (toplam svr ucu yukarıya gl rapty sayısı)/(toplam dm) Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 6 İSTATİSTİK II

5 p ˆ 7 4 673 434 75 5.567 b) H : Svr ucu yukarıya glck şkld düş rapty sayısı =5 ola om dağılımıa uygudur. H : Svr ucu yukarıya glck şkld düş rapty sayısı =5 ola om uymamaktadır. dağılımıa P x x x x p p 5 5 5 4 P.567.433. 5 P.567.433. 996 5 5 3 3 3 P.567.433. 69 P 3.567.433. 347 5 4 5 5 4 5 P 4.567.433. 37 P 5.567.433. 586 E = N. p P(x) E,5 3,4,996 9,9,69 5,8,347 68,34,37 44,74,586,7 3.4 < 5 olduğuda dolayı alttak satır l brlştrlr. NOT: Hrhag br bkl dğr ( E ) fads 5 t küçük s o dğr kds yakı br gözlm klr. Svr ucu yukarıya gl rapty sayısı Frkas (O ) kl Frkas ( E ) O E E v d az 3,96 3,5593 4 5,8,3954 3 67 68,34,6 4 43 44,74,676 5 7,7,3787 h 8,47 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 7 İSTATİSTİK II

t, v v = m--a m: grup sayısı a: tahm dl parmtr sayısı v = 5--=3 h 8,47 7.8473 olduğuda H o rd dlr. t.5,3 Souç yorumu : Svr ucu yukarıya glck şkld düşü rapty sayısı =5 ola bom dağılışıa uymamaktadır..3.3 İYİ UYUM TESTİ: NORMAL DAĞILIŞ İÇİN H o :Populasyo ortalamalı, stadart sapmalı ormal dağılımdır. hsap f o f f,v tablo dğr (krtk dğr) kullaılır. v= g : Örk d kullaıla f dğrlr sayısı g : Örkt tahml populasyo paramtr sayısı (ormal dağılışta g=; µ v σ ) H doğru k H doğru k Örk Gözl frkas olasılık bkl p E p E............ k k Toplam H : p l, l p,..., pk lk p k E =.p =.p k =.p k k O p h p = k ( E ) > g, s H rd. E (ormal dağılış ç g=) Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 8 İSTATİSTİK II

Örk : r kmyasal şltmdk satışları ormal dağılış göstrdğ düşüülüyor. gülük satışlar şasa bağlı olarak alııyor. Satış Mktarı Gü Sayısı ( ltr) <34 34 - <35.5 3 35.5- <37 37 - <38.5 35 38.5- <4 43 4 -<4.5 5 4.5-<43 7 43 -<44.5 44.5-<46 46 - x 4( ltr) S x =.5( ltr) =.5 svysd satışları ormal dağılış göstrdğ tst dz. Satış Sııfları f Olasılığı P f f P f - f f 34.8.64 3 7.8 34 35.5 3.77 5.54 5.8 4.776 35.5- <37.79 5.84 4.6.95 37 - <38.5 35.59 3.84 3.6.336 38.5- <4 43.57 45.4 -.4.5 4 - <4.5 5.57 45.4 5.86.767 4.5- <43 7.59 3.84-4.84.7357 43 - <45.79 5,84-5.84.53 f 45 =<.77.8 5.54 7.8.64 6.8 5. 393 f = P = 94 5. RED -α α 34 µ=4 Z x 34 4.4.5 P(-.4<x<) = P(<x<.4) =.498 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 9 İSTATİSTİK II

.5 - P(-.4<x<) =.8 =.8()=.64 H : dağılış ormal :dağılış ormal dğl H v= g 8 5 8, g= (paramtr sayısı).5,5.7 owma- Shlto ormallk tst u tst d oldukça güçlü br ormallk sıamadır. X,X,...X gb gözlm olsu. u vrlr ormal dağılıma at k özllğ araştırılmasıa dayaır.. özllk : smtr ( x x) Çarpıklık Katsayısı: Ç 3 s Dağılı sağa çarpık s dağılımı 3. Momt artı dğr alır c Ç> olur.. özllk : basıklık ( x x) asıklık katsayısı: 3 4 s 3 4 u özllk olasılık yoğuluk foksyouu kuyruk kalılığıı ölçr. Normal dağılımda populasyo basıklık katsayısı 3 tür. Dolayısı l owma-shlto ormallk tst, çarpıklık katsayısıı a v basıklık katsayısıı 3 yakılığı l tst dlr. u statstk aşapıda tablo olarak vrl şk dğrlr l karşılaştırılır. Ç 6 ( 3) 4 Örk sayısı arttıkça, populasyo dağılımıı ormal olduğu varsayımı doğru s bu statstk srbstlk drcl k-kar dağılımıa yaklaşır. Nu statstğ büyük dğrlr tst rdd yol açar. Örk: =78 Ç =.433 =3.5553 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

(.433) 78 6 (.5553) 4.36 OWMAN-SHELDON statstğ sıır (şk) dğrlr Örk hacm(). sıırı.5 sıırı.3 3.6 3.49 3.7 4.7 3.99 5.9 4.6 75 3.9 4.7 3.4 4.9 5 3.3 4.34 5 3.43 4.39 3.48 4.43 5 3.54 4.5 3 3.68 4.6 4 3.76 4.74 5 3.9 4.8 8 4.3 5.46 4.6 5.99.3.4 İYİ UYUM TESTİ: POISSON DAĞILIŞI İÇİN P( x) x! x x : hsaplaa brm zamada olay sayısı : hr brm zamada ortalama olay oraı br bra dolum şltmsd br bra şşs kırılıca dolum sstm durduruluyor; kırıla cam şş sstmd alııp atılıyor. Ürtmdk bu duruşları ( =3) güd ortalama 3 duruş ola posso dağılışı göstrdğ düşüülüyor. gülük şas örğ alııyor. =.5 svysd hpotz tst styor. r güdk duruş sayısı Gözl gü sayısı x f 3 9 3 4 3 5 6 vya daha fazla 3 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

H H : : yukarıdak vrlr yukarıdak vrlr 3 paramtrl posso dağılışı göstryor. 3 paramtrl posso dağılışı göstrmz. x f P( x) x! x * P x f f - f f f 3.498 5.976 -.976.48.494 7.98.7.39 9.4 6.88..67 3.4 6.88-4.88.886 4 3.68.6.84.4 5.8.96 -.96.363 6 vya 3.84.8.9.846 daha fazla.. 4.383 P x 3 3 x! 3 3! 3 3! x P.498() 5. 976 P.494() 7. 98. P(6 )=-P()-P()-...-P(5)= -.498-.494-...-.8=.84 H güd =3 duruş ola posso dağılışı göstryor h.5;6.59 h 4.383 olduğu ç H rd dlmz. sd = v g 7 6, Posso dağılışıda g= (λ), acak urada g= çükü paramtrs örkt tahmlmd. Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - İSTATİSTİK II

.3.5 İy uyum tstlrd kullaıla dğr bazı ttlr I.tst H : p + p u tp hpotzlr gllrsk H : l p +l p p Kullaıla tst statstğ ; ( l l... lo ) = ( l p l p... l p ) 3 = p + p 4 vya şdğr olarak H +...+l v l srbstlk drcl = yazılablr.,l : p -p + p şkld hsaplaır. l karşılaştırılarak tst dlr. 3 -p 4 = Örk: 4 laboratı bll br sür çd kırmış oldukları cam malzm sayıları aşağıdak gb gözlmştr. Laborat kırıla cam malzm bkl dğr 3,5 45,5 3 8,5 4 57,5 E Toplam 3 II. Tst H : P P4 P P3 (.5) H :. Laborat l 4. Laborat,. v 3. Laboratlara gör daha az dkkatldr. H : P P P P H rd dlr. 4 (3 45 8 57) 3 ( ) ( ) 3 4,89.5.5, 3.84 Prof. Dr. Lvt ŞENYAY X - 3 İSTATİSTİK II