HİPOTEZ TESTLERİ VE GÜVEN ARALIKLARI

Benzer belgeler
HĠPOTEZ TESTLERĠ VE ARALIK TAHMĠNĠ (GÜVEN ARALIĞI) (konuların özeti) 1.1 Büyük örneklerde n>30 ya da populasyon varyansı biliniyorsa

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

t Dağılımı ve t testi

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

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

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

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

t Dağılımı ve t testi

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

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

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

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

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

İstatistik ve Olasılık

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

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

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

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

İstatistik ve Olasılık

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

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

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

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

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

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Ki- kare Bağımsızlık Testi

İstatistiksel Yorumlama

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ZAMAN SERİLERİNDE BİRİM KÖKLERİN İNCELENMESİ. Yeliz YALÇIN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

Üstel Dağılım Babam: - Şu ampullerin hangisinin ömrünün daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Bazen yeni alınanlar eskilerden daha önce yanıyor.

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)

Yukarıdaki sonucu onaylarım. Prof. Dr. Ülkü MEHMETOĞLU. Enstitü Müdürü

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

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

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ

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

A comparison of VAR and ARIMA Models forecasting accuracies

İleri Diferansiyel Denklemler

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

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

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR

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

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Bölüm 4. Görüntü Bölütleme Giriş

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

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

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KARAKTER TABANLI PLAKA TANIMA

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ STOKASTİK ANCOVA: İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI. Pelin KASAP İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

4.Bölüm Tahvil Değerlemesi. Doç. Dr. Mete Doğanay Prof. Dr. Ramazan Aktaş

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

Türkiye de Turizm ve İhracat Gelirlerinin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Testi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

DİNAMİK PORTFÖY SEÇİMİ ve BİR UYGULAMA

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

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

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

Sistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri

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

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

Olasılıksal Oynaklık Modellerinin Bayesci Çözümlemesi ve Bir Uygulama

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

Tüm formülleri ve işlemlerinizi açıkça gösteriniz.

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

ARMAX Modelleri ve Porsuk Barajı Su Seviyesinin Öngörüsü. ARMAX Models and Forcasting Water Level of Porsuk Dam

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

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

Transkript:

9 İPOTEZ TETLERİ VE GÜVEN ARALIKLARI 9.. İsaisiksel Yorumlama 9... ipoez esii aşamaları 9... Güve Aralığı aşamaları 9.3. Populasyo oralaması ve orai içi büyük örek esleri 9.3.. Populasyo oralaması( ) içi hipoez esi 9.3.. İki populasyo oralaması arasıdaki fark ( - ) içi hipoesi (bağımsız örekler) 9.3.3. Populasyo oraı (p) içi hipoez esi 9.3.4 İki populasyo oraı arasıdaki fark ( p - p ) içi hipoez esi 9.4. Populasyo oralaması ve oraı içi küçük örek esleri 9.4.. Populasyo oralaması içi hipoez esi 9.4.. İki populasyo oralamsı arasıdaki fark ( - ) içi hipoezesi 9.4... eşleşirilmiş gözlemlerde 9.4... eşleşirilmemiş gözlemlerde 9.5. Populasyo varyası içi hipoez esleri 9.5.. Tek populasyo varyası ( ) içi hipoez esi 9.5.. İki populasyo varyasıı oraı ( / ) içi hipoez esi 9.6. Örek büyüklüğüü espii 9.6.. Populasyo oralaması kullaılarak espii 9.6.. Populasyo oraı kullaılarak espii 9.7. ipoez esii Gücü Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

9.. İTATİTİKEL YORUMLAMA Öreke elde edilmiş isaisikler varke,örek özelliklerie dayaılarak populasyo paramereleri hakkıda geellemeler yapmak gerekir. Bu işleme isaisiksel yorumlama deir. İsaisiksel yorumlama iki ip problemi geellemeside oluşur.. Tahmi. ipoez esi ipoez esi yapılırke örek isaisiğie karşılık gele (değeri bilimeye çalışıla)populasyo parameresie uygu olup olmadığıı sapamasıa çalışılır. Bir isaisik yardımı ile paramere ahmii yapılırke mulaka belli bir seviyede belirsizlik olacakır. ıırlı fayda çalışıla örek isaisiği ile populasyo parameresi arasıda bir fark oluşur. Bu durumda ahmi yapılırke haa yapma riski ile karşı karşıya kalıır. Bir hipoez kurulduğuda, bir ahmii kullaabilmek içi bu ahmie e derece güvele bakıldığıı bilimesi gerekir. Diğer arafa da hagi ür haalar ile karşı karşıya kalıdığıı bilimesi gerekir. ipoez Tes oucu (öreği / deemei soucu) RED RED DEĞİL I. ip haa Doğru karar DOĞRU - (öem seviyesi) (güve aralığı) hipoezi (populasyo soucu) Doğru karar II. ip haa YANLIŞ - (esi gücü) (esi zayıflığı) doğru olduğu hallerde hipoezi red edilmesi olasılığı ( ) e kadar küçük ise bu ercih edile bir durumdur. 9... İPOTEZ TETİNİN AŞAMALARI.ipoez kurulur. ve belirleir. Bu aşamada esi ek veya çif yölü olduğu belirleir. 5 a)çif yölü hipoez esi : : 5 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

RED α/ -α μ RED α/ b)tek yölü hipoez esi : : 5 -α RED α veya : : 5 RED -α α ) I. ip haa ( ) belirleir, ya uygu örek hacmide belirleir, ve yı sıırlaya buluur 3)Tes isaisiği belirleir. a)populasyo oralaması( ) ve populasyo oraı içi(p) içi biliiyorsa Z isaisiği bilimiyor ve >3 ise Z isaisiği bilimiyor ve 3 ise isaisiği Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

b)populasyo varyası ( ) içi isaisiği c)iki populasyo varyasıı karşılaşırılması içi F isaisiği kullaılır. 4)Kriik ablo değeri buluur. -Bu değer 3. adımda kullaıla es isaisiği ve ou dağılışıa bağlıdır. -Tablou asıl kullaılacağı,ablo üzerideki şekile göre farklılık göserebilir. -. aşamada belirile aleraif hipoez esi çif yölü ise ek yölü ise değerleri kullaılır. 5)Öreğe ilişki es isaisiği hesaplaır. 6)Karar: Kriik ablo değeri ile hesaplaa es isaisiği karşılaşırılır,hipoez hakkıda karar verilir ve souç yorumlaır. esaplaa es isaisiği > Kriik ablo değeri ise red edilir esaplaa es isaisiği < Kriik ablo değeri ise red edilmez Diğer bazı hipoez esleri; : < : klasik eori geçerli : < : klasik eori geçersiz : klasik es eorisi kullaılamaz. : (ardışık aalizler) 9... GÜVEN ARALIĞI AŞAMALARI ± Z ablo = Z hesap No : üm es isaisikleride kriik değer ile hesaplama ± Z α = Z h değeri eşileerek güve aralığı elde edilir ± Zα / X X Z Z Z P µ ü (-α) olasılıklı güve aralığı Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 4 İTATİTİK II

9.3. POPULAYON ORTALAMAI VE ORANİ İÇİN BÜYÜK ÖRNEK TETLERİ 9.3.. BÜYÜK ÖRNEKLERDE POPULAYON ORTALAMAI İÇİN İPOTEZ TETİ ( BİLİNİYOR) ÖRNEK : Bilye üree bir işlemede bilyeleri ağırlıklarıı oralaması 5 gr, sadar sapması, gr ola bir ormal dağılıma uymakadır.işlemede belli bir değişiklik yapılmış ve bu değişikliği bilye ağırlıklarıı arırdığı düşüülmekedir.bu amaçla üreimde 6 rassal örek alımış ve bu öreği oralaması 5,38 gr bulumuşur.bu verilere dayaılarak.5 öem seviyeside populasyo oralamasıı 5 gr.da arıp armadığıı es ediiz. 5gr.gr 6 5.38gr.5 : =5 : >5.5 X Z = X Red Edememe Bölgesi Red Bölgesi.5-.5=.45.5 μ=.5.645 z 5.38 5 Z.645 Z h.5 olduğu içi. 6 z h.5 z.645 olduğu içi red edilemez!! Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 5 İTATİTİK II

GENEL KURAL z z h h z ise red z ise red edilemez z ablo hipoezii red edilebileceği e küçük alamlılık düzeyie, hipoezi olasılık değeri(p) deir..5 (α)..643.5.8.5.645 P z.457.5 : 5 şeklide belirlese de z hesap X Z= : 5 içi ayı karar kuralı geçerli olur. α=..8.5 ouç : red Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 6 İTATİTİK II

.4357 α=.643.5,5.4357 =,643 GÜVEN ARALIĞI (%95) P( X Z X )=-, P( 5,38,645. )=,95 6 P( 5, 79 )=,95 -.45 5.38 5.79.645 z Gerçek populasyo oralaması içi,95 güve aralığı Örek: Bir cıvaa üree fabrikada, belli bir ezgaha oralaması mm ve sadar sapması.6 mm ola ormal dağılışa uygu cıvaa üreilmekedir. Tezgahı doğru çalışıp çalışmadığıı es emek amacıyla 9 rassal örek alımış ve oralaması.95 mm bulumuşur..5 öem seviyeside ezgahı doğru çalışıp çalışmadığıı es ediiz..6 9.95.5 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 7 İTATİTİK II

o o : :,5,95 Z Z,5,6 9 Z h,5 Z,96 olduğu içi o red. Red Bölgesi Red Edememe Bölgesi (Kabul Bölgesi) Red Bölgesi.475.475 -.5 -.96.96.5 z,95 Güve Aralığı P Z Z,6,6 P,95,96,95,96,95 9 9 P,98,989, 95 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 8 İTATİTİK II

α/=.5.475.98.989 -.96.96 z 9.3.. BÜYÜK ÖRNEKLEMDE İKİ POPULAYON ARAINDAKİ FARK İÇİN İPOTEZ TETİ VE GÜVEN ARALIĞI (varyaslar biliiyor veya büyük örek,bağımsız örekler.) Belli bir soruya verile cevaplar ile ilgili bir araşırmada (akee)verile cevaplar =kesilikle karşıyım ile 5=kesilikle kaılıyorum arasıda bir ölçeke değerledirme isemişir. Araşırmaya 86 erkek cevap vermiş,cevapları oralaması 4,59 ve sadar sapması,839 bulumuş,7 kadı kaılmış yaı oralaması 3,68,sadar sapması ise,966 bulumuşur., lik öem seviyeside erkekleri cevaplarıı gerçek oralamasıı kadılarıkide daha yüksek olup olmadığıı es ediiz. yada : E : E E E. K K : : K K Büyük öreklerde (>3) örek sadar sapması (), popülasyo saadar sapması ( ) içi iyi bir ahmileyici olması edeiyle, değeri yerie kullaılmakadır. z E K E K E K 4.599 3.68.839,966 E K E E z 3.95 Var( ) Var( ) Var( ) 86 7 K K Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 9 İTATİTİK II

.49 E - K = Red Bölgesi α=..33 3.95 z Z.,33 Z 3,95 olduğu içi red h Tek yölü güve aralığı P E K E K z E K var( E) var( K) var( ) var( ) var( ) E K E K E K P.839.966 K 4.599 3.68.33.99 86 7 E E K.,98 Güve aralığı P P P, z z E K E K E K E K 4,59 3,68,33,959 4,59 3,68,33,959.556.64, 98 E K E K,98 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

-.49.556 E - K.64 -.33.33 z 9.3.3.BÜYÜK ÖRNEKLERDE POPULAYON ORANI (p) İÇİN İPOTEZ TETİ ( BİLİNİYOR VEYA >3) Bir süpermarkee 8 müşerii 378 i belli bir malı alışveriş arabasıa koyduka heme sora doğru fiyaı söyleyebilmişir. Toplam müşerileri e az yarısıı doğru fiyaı söyleyebileceği sıfır hipoezii, seviyeside es ediiz. : p,5 (veya p=p da olabilir) : p<,5 =, (p, doğru ike ora) pˆ p pˆ pˆ p p ) ( çükü p biom dağılış parameresidir. α=..4 p -.64-.8 z Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

378 p ˆ.47 8.47.5 h.64 Z.8.5(.5)/8 olduğu içi red. Açıklama: Biom dağılışıda şas değişkei içi E()=p Var()=pq p p =Var(p)=Var ( ) = Var ( ) ( pq ) = pq adar sapma(p) = pq p =8 X biom( p, ) X 378 p.47 8 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

- =.9 Güve Aralığı Ppˆ p pˆ P.47.8(.76) p. 9 P(.448 p )=.9 =. -.448 p ˆp -.8 z 9.3.4 BÜYÜK ÖRNEKLERDE İKİ POPULAYON ORANI ARAINDAKİ FARK (p - p ) İÇİN İPOTEZ TETİ ( BİLİNİYOR VEYA >3) Tesadüfi olarak seçile 3 İgiliz icari dergi reklamıda 5 side gülme usuru varke,7 Amerika icari dergi reklamıda 56 sıda gülme usuru işlemekedir. Tüm İgiliz ve Amerika icari dergi reklamlarıda gülme usuru işleme oralarıı ayı olup olmadığıı esi içi kriik değeri bulu ve bua karşılık gele red olasılığıı limi değerii hesaplayıız. p p y : p : p p p y y 5.56 3 56.7 7 (fr) p p.56 3.56(3).7 7.7(7) p p p içi ağırlıklı oralaması ola ˆp değeri aşağıdaki gibi hesaplaır Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

y y p y py y y 5 56 pˆ.8 3 7 y y y p ve p y bağımsız biom paramereleridir. Var(-y)=var()+var(y) olduğuda, pq ˆ ˆ pˆ pˆ y pˆ pˆ y doğru ike p py değer kullaılır pˆ qˆ o pˆ qˆ pˆ pˆ y pq ˆ ˆ y y y ˆp olacağıa göre, varyas (veya sadar sapma) hesaplamasıda bu pˆ ˆ py p py pq ˆ ˆ y y.396 p -p y -.6.6 z h.56.7.8.8 3 7.6 Yorum : Z ablosu kullaılarak,5,396 =,38 buluur. Z çif yölü olması edeiyle α / =,38, dolayısı ile α =,76 olasılık değeri hipoezi reddie yol açacak kriik olasılık değeridir. Kriik Z ablo değeri ise,6 dır. Z(ablo) =,6 da (veya α =,76 da) büyük değerler sıfır hipoezii reddie yol açar. Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 4 İTATİTİK II

-. 9 Güve Aralığı ˆ ˆ ˆ ˆ P p ˆ pˆ p p pˆ pˆ y / y y Buradaki sadar sapma formülüde p p y y / p p pq ˆ ˆ pq ˆ ˆ y y pˆ pˆ y pˆ pˆ kullaılır. y P.56.7.645.388 p py.56.7.645.388.9.49.638 P.48 P P.8.9 X Y y.45.45 p -p y -.48 p -p y.8 -.645.645 z 9.4. POPULAYON ORTALAMAI VE ORANI İÇİN KÜÇÜK ÖRNEK TETLERİ 9.4. KÜÇÜK ÖRNEKLERDE POPULAYON ORTALAMAI İÇİN İPOTEZ TETİ( bilimiyor, ve < 3) Bir mağaza ziciride Aralık ayı saışlarıı Kasım ayı saışlarıda, daha fazla olduğu bilimekedir. Bu amaçla 6 ayrı mağazadaki Aralık ayı saış arış yüzdeleri alımışır. Bu verilere göre, populasyo dağılımıı ormal olduğu varsayımı alıda Aralık ayı saış oralamalarıdaki gerçek arışı, olduğu hipoezii, alamlılık düzeyide es ediiz. Mağaza No 6 ayrı mağazadaki Kasım Aralık aış Arış %si i 9, 368,64 8,4 338,56 3 9,8 39,4 4, 48,4 5,4 46,6 6 9, 36, Toplam =7 =,84,44 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 5 İTATİTİK II

: :,,sd sd=-, 7 9,5 6, 84.44 6(9.5).588, 767 5 h 9,5,767 6,597-8.8.7, s -.5 -.597.5, s,5,597 red edilemez.,5,5 h Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 6 İTATİTİK II

GENEL KURAL h h ise red ise red edilemez sd..5 5.5.5,5 /,,9 Güve Aralığı P,, s.5,5.5,767,767 P 9,5, 5 9,5, 5,9 6 6,673 6,449 P 8,8,7,9-8.8 9.5.7 h /, s -.5.5 /, s Normal s Normal(,) (, ) : olduğu içi red edilemez. Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 7 İTATİTİK II

9.4. KÜÇÜK ÖRNEKLERDE İKİ POPULAYON ORTALAMAI ARAINDAKI FARK ( ) İÇİN İPOTEZ TETİ : EŞLEŞTİRİLMİŞ BAĞIMLI GÖZLEMLER ( bilimiyor ve 3) İki ayrı TV program kuşağıda ayrı reklam kişilere izleirilmiş ve 4 saa sora, iki ayrı kuşakaki reklamlarda haırlama ideksleri elde edilmişir. Ürü abah Kuşağı Akşam d i d i Kuşağı 37 53 84 7,56 35 4 44 3 83 8 4 4 5 86 39,5 5 47 34 3 69 6 46 66-4 7 4 89 5 65 8 57 3 44,936 9 57 88-3 96 44 3,89 Toplam d d =4, İki ayrı kuşaka izlee reklamları haırlaması ideksleri karşılaşırıldığıda sabah kuşağıı haırlaması ideksii daha yüksek olup olmadığıı, 5 seviyeside es ediiz. : D veya : s a s a : veya : s a B a, d d D d i d d d d d d d d d d d d d d d 4,,88 9 d d d,88 3,98 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 8 İTATİTİK II

d.833,-.4 h d D, 4,5,9,833 olduğu içi red. s 3,98 d Açıklama : Eğer gözlemeler bağımlı ise ;, Cov, ve ise Cov, Cov, olur.,9 Güve Aralığı d d s D d sd P g a, s a s a, s a s a Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 9 İTATİTİK II

..5.833.5,9 P,833,43 9.3 D,833(,43), 9 P(.869) D 4.3),9 -.869 4.3 D d -.833.833 /,- Tek yölü güve aralığı.95.5,9.833 P d, s D d P.833(.43) D.95 P.869 D.95.869 D Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

9.4.3 KÜÇÜK ÖRNEKLERDE İKİ POPULAYON ORTALAMAI ARAINDAKİ FARK ( ) İÇİN İPOTEZ TETİ: Eşleşirilmemiş (bağımsız) gözlemler ( varyaslar eşi, bilimiyor ve 3 ) Belli bir kuş cisie ai populasyoda erkek ve dişi vücu ağırlıklarıı ayı olup olmadığı araşırılması amacıyla erkek ve 9 dişi kuş şas öreklemesi ile seçilmişir. Elde edile veriler aşağıdaki gibidir, bu verilere göre erkek ve dişi vücü ağırlıklarıı ayı olup olmadığı hipoezii.5 seviyeside es ediiz. Örek hacmi () oralama( ) varyas( s ) Erkek 9.8 55. Dişi 9 8.5 66. : erkek : dişi : - = : - =.5 ( ) ( ), ( ) ( ) ( ) ( varsayımı ile ) - -,,.6 /,+- 9(55.) 8(66.) 6.38 9 X _ X 6.38( ) 9 3.57 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

sd 9 7 ( ) (9.8 8.5) h.6.5,7. olduğu içi s 3.57 red. Açıklama.: değil ise,yai _ olur. ise * ( ) ( ) * dağılışı göserir. w w w w * s, * s s, olur. Eğer = ise s s,,, ( s s ) s s ( s s ), dağılışı göserdiği görülür..95 GÜVEN ARALIĞI P ( ) s ( ) s,, P (9.8 8.5).(3.57) (9.8 8.5).(3.57).95 9,8 7,537 P.7473 6.87.95 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- İTATİTİK II

red red :.7473-6.87 - -,, /,+- 9.5. POPULAYON VARYANLARI İÇİN İPOTEZ TETLERİ 9.5.. BİR POPULAYON VARYANI İÇİN İPOTEZ TETİ: (POPULAYON DAĞILIŞI NORMAL) TETİ Bir çimeo fabrikasıda üreile çimeoda yapıla beoları sağlamlığıı sadar sapmasıı kg cm de fazla olduğu iddia edilmekedir. Bu amaçla beo öreği alımış ve bu örekleri sağlamlılıkları sapamışır. Normal dağılış gösere bir populasyoda alıa bu örekleri oralama ve varyası 3 95 olarak bulumuşur. İddiayı.5 seviyeside es ediiz. : kg cm : kg cm,5 ; =6.9 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

9 95 h 7,55,5;9 6,9 olduğu içi Ki- kare ablosu:.5 red. 9 6.9 Ayı öreği çif yölü es olarak ele alalım. Yapıla beoları sağlamlığıı sadar sapmasıı kg cm de farklı olduğu iddia edilmekedir. Bua göre ayı veriler ile iddiayı. seviyeside es edi. : :,.9 Red Bölgesi.9 Red Bölgesi.5.5 h ( ) / /, 3.33 9 95 h 7,55 Ki- kare ablosu:.5.95 /, 6.9 h 7.55 9 6.9 3.33 3,33 6, 9,95;9,5;9 h 7,55,5;9 6.9 olduğu içi red Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 4 İTATİTİK II

P,,9 içi GÜVEN ARALIĞI, 995 9 95 P,5;9,95;9,9 95 995 9 P 6,9 P 3,33 3.7 57., 9,9 - : 3.33 6.9 3.7 57. Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 5 İTATİTİK II

9.5. İKİ POPULAYON VARYANININ KARŞILAŞTIRILMAI ( ) İÇİN İPOTEZ TETİ: F TETİ (POPULAYONLARIN DAĞILIŞI NORMAL ve VARYANLAR BİLİNMİYOR ) Pazara suula iki ayrı bağımsız hisse seedii değişkeliklerii birbirie eşi olup olmadığıı aşağıdaki rassal öreklere dayaarak es ediiz. 3.38 7 8.. : : / / dağılışları göserir, F : / / F, : ( / ) ( ) F 3.38 5.38 8.. içi F ablosu Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 6 İTATİTİK II

6 4.53 F F,, F,,.,6, 4.53 F.,6,=4.53 < F h=5.38 olduğu içi o red edilir. AÇIKLAMA: ) Eğer; : ise : F kullaılır ise : F kullaılır )ipoez ek yölü ise, kullaılır. F, ipoez çif yölü ise F, kullaılır. Acak iki ae kriik F değeri, Büyük buluması gerekmez. şeklide hesaplaır. Küçük Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 7 İTATİTİK II

Tek yölü hipoez esi : : F,, Tek yölü hipoez esi (kullaılmaz) : : F,, Çif yölü hipoez esi : : F,,.98 Güve Aralığı F / ( / ( ) ) Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 8 İTATİTİK II

P / ( ) F F ( )% P F veya /,, /,, / ( ) /( ) /( ) /,, ( )%, F /( ) /( ) /, P. F. F,,,, şeklide elde edilebilir. Öreğe devam edilir ise, 3.38 5.38 8. P 5.99,6,.,6,.38F 5.38F. 98 P 5 3.69.38 5.384.53. 98 AÇIKLAMA: F,, F,, F 3.69.99,6, F.,,6.7, içi F-ablosu aşağıdaki gibi kullaılaraak 6 3.69 6 4.53 P 4.68 69.67.98 güve aralığı elde edilir. Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 9 İTATİTİK II

-.7 4.53 4.68 69.67 lık Tek Yölü Güve Aralığı F / P F,, Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

9.6. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜNÜN TAMİNİ 9.6. POPULAYON ORTALAMAI KULLANILARAK TAMİNİ (Populasyo varyası bilie ve populasyo dağılışı ormal) P z Z L P L L L z Araşırmacı L değerii öcede sapamak iserse: Z L Z L Örek:Bir saayi işlemeside üreile meal çubukları boyları, =.8mm ola ormal dağılış gösermekedir. Bu populasyoda 9 rassal örek alımış ve populasyo oralamasıı.99,güve aralığı P 94,65 97, 45.99 bulumuşur. Araşırmacı bu aralığı çok geiş bulmuş ve oralama erafıda acak.5mm olerası.99 güve aralığı içide olmasıı isemekedir. Bu aralığı kullaılabilmesi içi örek büyüklüğü e olmalıdır? L=,5, 8 z, 575 z,5 P(.5.5).99 z 85,93 86 L,575,8,5 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

GENEL ONUÇ: Daha dar güve aralığı ve daha hassas souçlar elde emek içi daha büyük örek almak gerekir. 9.6. POPULAYON ORANI KULLANILARAK " TAMİNİ pˆ ( pˆ ) pˆ ( pˆ ) P pˆ Z p pˆ Z ( ) % L P ( pˆ L p pˆ L) L z pˆ( pˆ) <p< olduğua göre L i olabileceği e büyük değer p=,5 ike L z,5(,5),5z,5z L L Örek: Üiversie mezularıı işe alımasıda 4 farklı şirke yekilisii mülaka sırasıda mezuiye o oralamasıı çok öemli olduğuu 87 si belirmişir. Bu görüşe sahip olaları,95 güve aralığı 4 87 p Z, 96 4 =,63, 63(,387), 63(,387) P, 63,96 p, 63,96.95 4 4 P(,533<p<,693)=.95 ür Bu aralığı, populasyo oraıı,örek oraıı her iki yaıda e çok,6 aralığıda olmasıı,95 güve aralığı içide kalması içi örek büyüklüğü e olmalıdır? L=,6,5(,96) 66,78 67 örek gereklidir. (,6) Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 3 İTATİTİK II

9.7. İPOTEZ TETİNİN GÜCÜ Kimyasal üreim yapa bir fabrikada gülük üreim mikarıı oralama 88 o olduğu bilimekedir.bu durumu doğrulaması amacıyla fabrikada gülük üreimler 5 kez ölçülmüş ve oralaması 87 o bulumuşur. 88 o/gü 5 : 88 o 87 o/gü : 88 o s o.5. 9698 5 doğru varsayımı alıda.475 874.8 885.8 -.96.96 z Z z h 87 88 3.3 5 Z 88.96(.9698) (874.8) (885.8) P 874.8 885.8). 95 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 33 İTATİTİK II

yalış varsayımı ile : : /=.5 - /=.5 Doğru ike.475 874.8 88 885.8.47 Yalış ike.97.793 87 874.8.4 z Z P 874.8 87.9698.4 z.4. 47.5.47.793 yalış ike ; kabul olasılığı II.Tip haa.793.97 yalış ike ; red olasılığı Tesi Gücü.5 doğru ike ; red olasılığı.95 doğru ike ; kabul olasılığı yı küçülmek içi yollar:. büyüülür. : a a b 3. Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 34 İTATİTİK II

: : -. 3 > > 3.5 Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 35 İTATİTİK II

-. - - o doğru ike o yalış ike İdeal güç eğrisi. ideal güç eğrisi - : Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 36 İTATİTİK II

: - > Prof. Dr. Leve ŞENYAY IX- 37 İTATİTİK II