İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Benzer belgeler
: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

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

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

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

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

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

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

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

t Dağılımı ve t testi

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

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

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

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

İstatistik ve Olasılık

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

Ki- kare Bağımsızlık Testi

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

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

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

İstatistik ve Olasılık

t Dağılımı ve t testi

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

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

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

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

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

HİPOTEZ TESTLERİ VE GÜVEN ARALIKLARI

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

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

Tahmin teorisinde amaç örneklem (sample) bilgisine dayanarak anakütleye. (population) ilişkin çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar örneklem

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

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)

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

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

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

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

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

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

İleri Diferansiyel Denklemler

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Tüm formülleri ve işlemlerinizi açıkça gösteriniz.

2.2. Fonksiyon Serileri

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

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

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

Hipotez Testi. gibi hususlar ayrıbirer hipotezin konusudur. () Kafkas Üniversitesi May 23, / 11

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

İstatistik ve Olasılık

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

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

MAK312 ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME OTOMATİK KONTROL LABORATUARI 1. Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlendiriciler

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

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...

HOTELLİNG T 2 KONTROL GRAFİĞİ VE MYT AYRIŞIMI* Hotelling T 2 Control Chart and MYT Decomposition 1

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

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.

Tanımlayıcı İstatistikler

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

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

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

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

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

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 )

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

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e


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

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

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

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

Transkript:

Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı

Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme Dağılımları ve İstatistik ipotezler Örekleme Dağılımıı Taımı Asimptotik Örekleme Dağılımları Kesi Örekleme Dağılımları İstatistik ipotezler

Örekleme Dağılımıı Kavramı Taımı Bir rastgele değişkei herhagi bir β parametresii gerçek değeri hiçbir zama biliemez. Acak örekte parametrei tahmii ola b istatistiği elde edilebilir.. örek ( b ) N TOPLUM (β) N i. örek ( b ) i. örek ( b ) N N. örek ( b ) β parametresie karşı gele b istatistiğii ayı büyüklükte (N) çeşitli öreklerde hesaplaa değerleri de farklılık taşımakta ve bir dağılım göstermektedir. Bu dağılıma örekleme dağılımı deir.

Örekleme Dağılımıı Kavramı Taımı f() b PG ( Güve Düzeyi ) ( P G ) b E() b b b güve aralığı b ( P G ) Örekteki N elema sayısı artıkça belli bir güve düzeyie karşı gele güve aralığı daralmaktadır. Büyük öreklerde parametrei belli bir olasılıkla içide kalacağı güve aralığı daha küçük olduğuda parametre tahmiideki hata da az olur (Bayazıt&Yeğe, 3). N geçerli ise örekleme dağılımıa asimptotik dağılım deir.

Asimptotik Örekleme Dağılımları

Asimptotik Örekleme Dağılımları ÖRNEK-: 7 adet çelik putrel üzeride yapıla deeylerde kırılma yüküü ortalaması 849 kg, stadart sapması 4 kg bulumuştur. Ortalamaı %95 güve düzeyideki güve aralığıı asimptotik ormal dağılım kabulü ile buluuz. Var ( ) / N / N 4 / 7 76.98 kg PG.95 z.96 balt.96* 834 kg b.96* 864 kg üst 834 kg 864 kg 849 kg

Kesi Örekleme Dağılımları Küçük öreklerde (N 3) rastgele değişkei ormal dağılmış olması durumuda bazı özel istatistikler içi aalitik yollar ile dağılımlar taımlaabilmektedir. Ortalamaı kesi örekleme dağılımı Bu ifade öcede değiile asimptotik dağılımla ayıdır. Acak asimptotik dağılım değişkeii dağılımı e olursa olsu geçerli ike kesi dağılımı kullaılabilmesi içi değişkei ormal dağılmış olması gerekmektedir. u / N u istatistiğii kullaılabilmesi içi toplum parametresi ola σ parametresii bilimesi gerekmektedir. Bu pratikte mümkü olmadığıda t istatistiğii kullaılması daha uygudur. t s / N sˆ / N f() t İstatistiğii dağılımı s.d=n- ola studet-t dağılımıdır. t tablosu P(t>t α ) olasılığıı verir. t

Kesi Örekleme Dağılımları Stadart Normal t (s.d = 3) t (s.d = 5)

Kesi Örekleme Dağılımları Studet ı t tablosuu kullaımı: Tek yölü test içi (α) s.d.5..5. 3.78 6.34.87.886.9 = 3 s.d= - = =. / =.5 Tek yölü test içi (α).5 3.765.638.353 t değerleri.9 t Bkz. t, ki-kare, f tablosu.pdf

Kesi Örekleme Dağılımları t tablo değeri MS-Ecel ile hesaplaabilmektedir. Bkz. t-f-kikare_tablo.ls

Kesi Örekleme Dağılımları Stadart sapmaı örekleme dağılımı NS ( N ) Sˆ İstatistiğii dağılımı s.d=n- ola ki-kare dağılımıdır. Ki-kare istatistiği (chi-square) Ki-kare tablosu P ( ) olasılığıı verir. f ( ) İki öreği ( ve Y) varyasları açısıda ayı topluma ait olup olmadıkları ise F (Fisher) istatistiği ile gerçekleştirilebilir. F Sˆ / Sˆ / Y Y ( F içi) F istatistiğii dağılımı payıı s.d = N-, paydasıı s.d=ny- ola Fisher dağılımıdır. (agi varyas büyükse paya alıır!)

Kesi Örekleme Dağılımları ÖRNEK-: 7 adet çelik putrel üzeride yapıla deeylerde kırılma yüküü ortalaması 849 kg, stadart sapması 4 kg bulumuştur. a) Ortalamaı %95 güve düzeyideki güve aralığıı kesi örekleme dağılımı kullaarak buluuz. b) Ayı örek içi %9 güve düzeyide varyası güve aralığı edir? a) N<3 olduğuda t istatistiğii kullaılması daha uygudur. = 7 s.d= - = 6 = -.95=.5 / =.5 Tek yölü test içi (α) 838kg 849 kg 865kg ttablo t 6,.5.56 b.56* S N 849.56* 4 6 838 kg alt b.56* S N 849.56* 4 6 865kg üst Örek- i çözümüe kıyasla güve aralığı geişlemiştir. Küçük öreklerde t dağılımı kullaıldığıda güve aralığıı geişlemektedir.

Kesi Örekleme Dağılımları b).9.5.95 sd b alt sd b üst güve düzeyi içi ve tablo değerleri gereklidir 6içi 38.89.5 NS 7*4 83kg.5 38.89 6içi 5.38.95 NS 7*4 8884kg.95 5.38 Bua göre yukarıdaki değerleri kareköküü alıp toplumu stadart sapmasıı 333 kg ila 53 kg aralığıda kalacağıı söyleyebiliriz. İlave örekler içi bkz. Bayazıt & Yeğe (3) Mühedisler İçi İstatistik Birse Yayıevi

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları Bir rastgele değişkei herhagi bir β parametresii gerçek değeri hiçbir zama biliemediğide bir karar vermek adıa β parametresi içi bir kabul yapılır. β= β İstatistik ipotez Bu kabulü doğruluğu örekte elde edile parametre değeri (b) ile kotrol edilir. İlgili istatistiği örekleme dağılımıı bilimesi şartıyla hipotezi kabul ya da reddie karar verilir. ipotezi kabul ya da reddie karar vermede öce bir alamlılık düzeyi (α) seçilir. Bu red bölgesii alaıı temsil eder. α değeri seçildikte sora karşıt hipoteze bağlı olarak red bölgesii bir parçalı ya da iki parçalı olup olmadığıa karar verilir. Bir hipotez testide iki hipotez yer alır: : Boş hipotez, sıfır hipotezi Daha öce doğru olduğu ispatlaa veya ortak kabul görmüş yargılara sıfır hipotezi( ) deir. İadığımız durum hipotezide yer alır. Aksi kaıtlamadıkça hipotezi doğru kabul edilir. : Karşıt (Alteratif) hipotez İddia edile durum hipotezide ele alıır. Sıfır hipotezide belirtile yargıı tersi bir yargıyı içide buludura hipoteze alteratif hipotez ( ) deir. Kedii kaıtlama zorululuğu hipotezie aittir.

: : Bir (tek)uçlu testler: : : Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları ÇİFT TARAFLI TEST (iki uçlu test) Sağ uç (kuyruk) testi f(b) f(b) RED / β Kabul bölgesi β Kabul bölgesi RED / RED b b f(b) : : Sol uç (kuyruk) testi RED β Kabul bölgesi b

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları Test Kararı kabul ( reddedilemez) doğru Doğru karar (-α) Gerçek durum yalış Yalış karar II.tip hata() kabul ( kabul edilemez ) Yalış karar I.tip hata(α) Doğru karar - f(b) α isteildiği kadar küçültülemez! Pratikte %5 ve % gibi değerler seçilir. Kabul β β (gerçek) Red b

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları ipotez Testide Test İstatistiğii Belirlemesi Ortalama ya da iki ortalama farkı içi biliiyor bilimiyor >3 3 Z istatistiği t istatistiği Varyaslar içi Bir varyas içi istatistiği İki varyas oraı içi F istatistiği

Kesi Örekleme Dağılımları İstatistik ipotezler bilidiğide Z test istatistiği Z bilimediğide fakat >3 olduğuda Z test istatistiği Z s s ORTALAMALARLA İLGİLİ İSTATİSTİK TESTLER 3 şartı sağlaıyor ve σ bilimiyor ise t istatistiği kullaılmalı! ˆ h t s s

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları ÖRNEK-3: Bir fabrikada üretilmekte ola vidaları boylarıı ortalaması mm, ve stadart sapması mm ola ormal dağılım gösterdikleri bilimektedir. Makielerde ola bir arıza giderildikte sora üretile vidalarda alıa 9 vidalık bir öreği boy ortalaması mm olarak bulumuştur. Makielerdeki arıza giderilirke vidaları boyuu ayarı bozulmuş mudur? =.5 içi test ediiz ve yorumlayıız. : mm Z hesap 3 : mm 9 P G =.95 / =.5 / =.5 ztablo.96 -.96.96 Z

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları RED RED / =.5 / =.5 Z tablo =.96 Z hesap =3 Karar verme ve yorumlama: Z hesap değeri red bölgesie düştüğü içi hipotezi kabul edilemez. Yai vidaları boy ortalaması mm de farklıdır. Makiei ayarı bozulmuştur yeide kalibre edilmesi gereklidir.

Kesi Örekleme Dağılımları İstatistik ipotezler İki ortalama farkı içi test istatistiği: ) ( ) ( ) ( Z biliiyor ise: Aakütle varyasları bilimediğide buları yerie örek varyasları kullaılır. Sıfır hipotezii doğru olduğu varsayımı ile hareket edildiğide - farkı sıfır kabul edilir.

Kesi Örekleme Dağılımları İstatistik ipotezler ) ( ) ( ) ( s s s Z ) ( ) ( s Z h bilimiyor fakat örek hacimleri >3 ise: s s s Sıfır hipotezi örekleri ayı aa kütlede alıdığıı belirttiği içi tersi ispatlamadığı sürece s ve s değerlerii birbiriyle homoje olduğuu varsayılır ve ortak varyas hesaplaır. bilimiyor fakat örek hacimleri 3 ise ) ( ) ( s t h ( ) ( ) s s s s.d t t kr -t kr α/ red red α/

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları Aakütle Varyası İçi ipotez Testi Çift Kuyruk Testi : / / : χ, / kabul χ, / hesap S ( ) Sˆ Sağ Kuyruk Testi : : Sol Kuyruk Testi : : χ kabul, χ kabul,

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları İki Varyası Durağalılığı Testi : F Testi Varyasları ve ola ormal dağılımlı iki aakütlede ve gözlemli bağımsız iki öreği varyasları s ve s olsu. İki aakütle varyasıı birbirie eşit olup olmadığıı test etmek içi F testi uygulaır. P G =-α F h Sˆ / Sˆ / ( F içi) h

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları ÖRNEK-4: Bir işaat malzemeside asfalt oraıı ortalama %5 olması istemektedir. Üretile malzemelerde asfalt oraıı stadart sapması %.75 olmak üzere ormal dağıldığı varsayılıyor. Alıa üç malzeme öreğide asfalt oraı %4., 4.7 ve 3.7 olarak ölçülmüştür. a) asfalt oraıı ortalamasıı %5 e eşit olup olmadığıı % alamlılık düzeyide kotrol ediiz. : : %5 %5 %4. %4.7 %3.7 3 %4. / =.5 / =.5 Z hesap 4. 5.75 3.85 edf.9.5.95 z tablo.645.645.85 Z hesap Karar:.645 Z hesap değeri red bölgesie düştüğü içi hipotezi kabul edilemez.

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları b) Asfalt oraı ortalamasıı %5 te alamlı derecede küçük olup olmadığıı % alamlılık düzeyide kotrol ediiz. : %5 : %5 =..8.85 Z hesap edf. z tablo.8 Karar: Z hesap değeri red bölgesie düştüğü içi hipotezi kabul edilemez. karşıt hipotezi kabul edilir ve bua göre, asfalt oraı ortalamasıı %5 te küçük olduğu % öem seviyeside söyleebilir.

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları c) Toplum stadart sapma değerii bilimemesi halide asfalt oraıı ortalamasıı %5 e eşit olup olmadığıı % alamlılık düzeyide kotrol ediiz. 3 şartı sağlaıyor ve σ bilimiyor ise t istatistiği kullaılması uygu olur. t h s sˆ Veri sayısı az olduğuda örekte tarafsız stadart sapma hesaplaması uygu olacaktır. sˆ * (4. 4.) (4.7 4.) (3.7 4.) %.5 3 : : %5 %5 t h 4. 5.77 sˆ.5 3 s. d 3.5 t tablo.9 KARAR Red Kabul -.9 -.77.9 Red : : %5 hipotezi kabul edilir.

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları d) Malzeme örekleride hesaplaa stadart sapmaı %.75 değeride farklı olup olmadığıı % alamlılık düzeyide kotrol ediiz. : (%.75) /=.5 /=.5 : (%.75) χ, / kabul χ, /.9 güve düzeyi içi ve tablo değerleri gereklidir sd sd içi 5.99.5 içi..95.5.95 ( ) Sˆ (3).5 hesap.89.95.89.5.75 : (%.75) kabul edilir.

Kesi İstatistik Örekleme ipotezler Dağılımları ÖRNEK-5: Bir meteoroloji istasyouda 6 yıllık sıcaklık gözlemide oluşa rassal bir öreklemde varyas 3.35 o C dir. yıllık gözlemde oluşa bağımsız bir rassal öreklemde ise varyas 98.4 o C dir. Bu iki veri setii varyaslarıı eşit olup olmadığıı % alamlılık düzeyide test ediiz. : : 6.9 güve düzeyi içi F.5 ve F.95 tablo değerleri gereklidir Pay s.d: -=5 payda s.d: -= F.5.85 F.39.95 F hesap s s 3.35 98.4.57 F.57 F.95.5 o hipotezi kabul edilir. Yai bu iki veri setii varyaslarıı % alamlılık düzeyide homoje olduğuu söyleyebiliriz.