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.

Benzer belgeler
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

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

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

Korelasyon ve Regresyon

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

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

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Tek Yönlü Varyans Analizi

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

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

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

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

Sürekli Rastsal Değişkenler

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

İstatistiksel Yorumlama

Sayfa 1. GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR... 2

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Bilgisayarla Görüye Giriş

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

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

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

NİTEL TERCİH MODELLERİ

İstatistik ve Olasılık

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I

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

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

DENEY 8 İKİ KAPILI DEVRE UYGULAMALARI

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

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

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Calculating the Index of Refraction of Air

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

2.a: (Zorunlu Değil):

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ

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

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

Transkript:

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres λ = µ nün eldek verden tahmn edlmes gerekr k daha sonra oluşturulacak sınıflar çn olasılıklar hesaplanablsn. Test statstğ: X k O = = E -n olup X nn dağılımı χ dr ve sd = (k--p) dr. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmn edlen parametre sayısıdır. Eğer hesaplanan X χ α olursa H o reddedlr. Örnek Magros Marketlernden Koşdere Caddesndekne Pazar günler, :50-:00 arasında, gelen müşter sayısının Posson dağılıma uyup uymadığını test etmek styoruz. Gelen müşter sayıları X, 00 farklı Pazar gününde aşağıdak gb özetlenmştr. X=x O x*o E = P e. λ P =! 0 0 0 7.06 0.353 60 60 54.4 0.707 5 04 36.08 0.707 3 45 35 8.04 0.804 4 0 40 8.04 0.090 5+ 3 65 0.54 0.057 Toplam 00 404 00.000 404 x= λˆ = =.0 ~ = 0 λ x*o sütunu X hesabı çn kullanılmıştır. x 4 e. P(X=x) = P(x) =, x = 0,,, 3, 4 çn hesaplanmış ve P(5+) = - P ( X = x) = x! x= 0 0.057 olarak belrlenmştr. E = np formülünde E = 00 (P ) olarak hesaplanmıştır.

Şmd H o : Dağılım Posson dur ve λ ~ = dr H a : Dağılım posson değldr hpotez test edleblr. Bu amaçla hesaplanacak test statstğ: 6 o X = E = n olacaktır ve bunun dağılımı X olup sd = k--p= (6--) = 4 tür. (p= dr çünkü λ tahmn edlmştr.). Eğer α = 0.05 alınırsa X -a =.07 dr. Yan X.07 çıkarsa H o reddedlr. Şmd X y hesaplayalım: X = 0 + 7.06 60 + 54.4 5 45 0 3 + + + - 00 ~ = 08.9-00 =8,9 54.4 36.08 8.04 0.54 X -α dan büyük olmadığı çn H o reddedlmez. Yan, Bu markete :50-:00 arasındak 0 dakkalık zaman dlmnde gelen müşterlern sayısı X n dağılımı λ ~ = olan br Posson dağılım olablr. NORMAL DAĞILIMA UYGUN UYUMLULUK TESTĐ Eldek ver setnn normal br dağılıma uyumlu olup olmadığını test ederken: a) Normal dağılımı tanımlayan parametrelern (µ ve σ nın) değerler H o çnde verlrse: örneğn: H o : X~N ( µ = 0, σ = 3) gb, µ ve σ nın ayrıca tahmn edlmes gerekmez. b) µ ve σ verlmez se, örneğn: H o :X~N (µ,σ );µ ve σ blnmyor şeklnde se µ ve σ eldek verden ve σˆ = S olarak tahmn edlr. µˆ = X c) Sonra da H o da belrtlen normal dağılım çn eşt olasılık ntervaller oluşturulur.

Eşt olasılıklı ntervallern oluşturulması aşamasında standart normal dağılım tablosundak Z değerler kullanılarak Z çn ntervaller oluşturulup bu ntervallern alt-üst sınırlarına karşılık gelen X değşkenne lşkn eşt olasılıklı ntervallern alt-üst sınırları da x µ x x Z= ~ = dönüşümlernden yararlanılarak belrlenr. σ s d) Sonra, eldek gözlem değerlernden kaç tanesnn hang ntervale düştüğü, her nterval çn ayrı ayrı belrlenr. (Yan, O ler belrlenr). e) Her eşt olasılıklı ntervale düşecek E değer de E =np formülünden hesaplanır. [Not: E ler her nterval çn aynı olacaktır, çünkü P = P =. = P k seçlmştr.]. k O f) Test statstğ: X = E n olup dağılımı = χ X dr ve Sd= (k--p) dr. Burada da, Posson da olduğu = gb, k=nterval (sınıf) sayısı, p=(tahmn edlen parametre sayısıdır.). Normal dağılımda 0 p olur, yan en fazla k parametre tahmn edlmş olablr. g) Eğer X χ α olursa H o reddedlr. Örnek: 50 öğrencnn aldığı br sınavdan, aldıkları notlar aşağıdak dal-yaprak göstermnde özetlenmştr. X = öğrenclern notları olsun. H o : X~N ( µ, σ ) ; (µ ve σ blnmyor) H a : X n dağılımı normal değldr. Hpotezn α = 0.05 anlamlılık düzeynde test ednz 4 4 5 8 5 0 4 5 7 9 9 6 0 3 3 4 4 5 5 5 5 6 6 7 8 9 7 0 3 4 5 5 6 8 8 8 0 0 6 7 8 9 9 0 0 3 8 µ ve σ blnmedğ çn µˆ = X ve σˆ = S hesaplanması gerekmektedr. x = 69.38, S= ~, x = 505, x = 3469, S = 95.34

Bu ver kümes çn 0.0 eşt olasılıklı 5 sınıf oluşturalım. Bu amaçla standart normal dağılımda 0.0 olasılıklı 5 nterval belrleyelm. 0.0 0.0 0.0 %0 lk ~ Z Değerler (-, - 0,85) 0.0 0.0 (-0.85, -0.5) (-0.5, 0.5) (-0.5, 0.85) (-0.85, ) Şmd de X, S ve Z = ntervaller belrleyelm: x x s dönüşümünü kullanarak X, yan notlar çn eşt olasılıklı Z = -0.85 = Z = -0.5 = ==> X = 69.38 0.85 () = 57.497 ==> X = 69.38-0.5 () = 65.885 Z = 0.5 = ==> X = 69.38 + 0.5 () = 7.875 Z = 0.85 = ==> X= 69.38 + 0.85 () = 8.63 Şmd, X çn eşt olasılıklı ntervaller oluşturablrz (P = 0.0) X ntervaller O E = np (, 57.497) 0 0 (57.497, 65.885) 0 (65.885, 7.875) 7 0 (7.875, 8.63) 0 (8.63,. ) 9 0 Toplam 50 50 X 5 O = - n E =

Şmd: X 0 7 9 = + + + + 50 = 5.8-50=.8 olarak hesaplanır. 0 0 0 0 0 X nn Sd= (k--p) = (5--) = dr. Burada P= dr, çünkü µ ve σ parametreler tahmn edlmştr. Tablodan χ α =5.99 olarak okunur. χ α dan büyük olmadığı çn H o reddedlemez. Yan bu sınavdan alınan notların dağılımı, ortalaması 69.38, standart sapması olan, normal br dağılım olablr. X NOT: Uyum ylğ testnde herhang br hücrede beklenen frekans (E ) 5 ten küçük çıkarsa o hücre kendsne komşu olan br hücre le brleştrlr. Yen duruma göre O ve E değerler yenden belrlenr. X statstğ hesaplanır ve yen hücre sayıları dkkate alınarak χ dağılımının serbestlk dereces belrlenr ve test şlemler bu yen duruma göre sürdürülür. ÖDEV ( Dönem Sonu Sınav Gününde Teslm Edlecek). X= Br markete 5 dakkalık zaman dlmlernde gelen müşterler sayısı olsun. X n dağılımının Posson olup olmadığını test amacıyla 8 farklı ve bağımsız 5 dakkalık zaman dlmlernde gelen müşter sayıları saptanmış ve aşağıdak tabloda verldğ şekl le özetlenmştr. X n dağılımının Posson olduğu hpotezn α= 0.05 anlamlılık düzeynde test ednz. X=x 0 3 4 5 6 7 8 9 Toplam O 8 0 8 6 6 8 E 8. Br şe başvuran 50 kşnn verlen sınavda aldıkları notlar aşağıda verlmştr. Bu 50 notun dağılımının normal olduğu hpotezn α= 0.05 anlamlılık düzeynde test ednz. 7 66 6 65 54 93 60 86 70 70 73 73 55 63 56 6 76 54 8 79 76 68 53 58 85 80 56 6 6 64 65 6 90 69 76 79 77 54 64 74 65 65 6 56 63 80 56 7 79 84