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

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

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

Istatistik ( IKT 253) 4. Çal şma Sorular - Cevaplar 7. CHAPTER (DISTRIBUTION OF SAM- PLE STATISTICS) 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)

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

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

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

SORULAR. 1. Aşa¼g daki limitleri bulunuz. Cevab n z n aşamalar n belirtiniz. lim. 1 n sin. lim. q 1 x 1+x

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

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

CHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Sürekli Rastsal Değişkenler

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

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

3/6/2014. Küresel Isınma. Öğrenme Amaçlarımız. Küresel Isınma. Aritmetik Ortalama. Veri Özetleme ve Gösterme

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

Exponential Distribution. diger. Probability Distributions. Sürekli Şans Değişkenleri. 0 diger. SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI

Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Korelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir.

NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP FONKS IYONLARA YAKLAŞIM. Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

PROBLEM SET I ARALIK 2009

Z Diyagram Di er Grafik Türleri SORULAR...42

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

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

NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP L INEER OLMAYAN DENKLEMLER IN ÇÖZÜMÜ 1 / Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi

Ortalama Günlük Gazete Satışları (Tüm Gazeteler) Haftalık Ortalama

Olasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş


RİSK ANALİZİ VE. İşletme Doktorası

Ortalama Günlük Gazete Satışları (Tüm Gazeteler) Haftalık Ortalama

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

1) 6 kişilik bir aile yuvarlak bir masa etraf nda, anne ile baban n yan yana oturmamas koşulu ile kaç farkl biçimde oturabilir?

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

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

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

Risk ve Getiri (1) Ders 9 Finansal Yönetim

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)

Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

fonksiyonu, her x 6= 1 reel say s için tan ml d r. (x 1)(x+1) = = x + 1 yaz labilir. Bu da; f (x) = L

25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

KÜTÜPHANE SALON-1 HUKUK FAKÜLTESİ DERS PROGRAMI 1.SINIF 9:30 10:30 11:30 12:30 13:30 14:30 15:30 16:30 17:30

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Çan eğrisi biçimindeki simetrik dağılımdır.

Kümülatif Dağılım Fonksiyonları. F X (x) = P (X x) = P X (x) = P (X x) = p X (x ) f X (x) = df X(x) dx

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

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

LİKERT TİPİ ÖLÇEKLERE FARKLI BİR YAKLAŞIM Kelime Tabanlı Ölçekler ile Gülenyüz Ölçeklerin Karşılaştırılması

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 2. Temel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

2010 oldu¼gundan x 2 = 2010 ve

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

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

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

ALIŞTIRMALAR. Sayısal Bilginin Özetlenmesi:

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

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

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Fizik Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu

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



Çalışma Soruları 2: Bölüm 2

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Yol (km) a) 50 cm 2 m b) 140 km 1040 m c) 8000 m 8 km

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

Sayı: / 13 Haziran 2012 EKONOMİ NOTLARI. Belirsizlik Altında Yatırım Planları

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

Merkezi Limit Teoremi

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM

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

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

SORU 6: Su yapılarının tasarımında katı madde hareketinin (aşınma, oyulma, yığılma vb. olayları) incelenmesi neden önemlidir, açıklayınız (4 puan).

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

(ÖSS ) ÇÖZÜM 2:

Transkript:

TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar Soru 1: Bir hafta boyunca saat 2-3pm aras nda bir ma¼gazay ziyaret eden insan say s aşa¼g daki gibidir Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. Ma¼gaza 1: 10 25 20 25 35 55 50 1

a-) Bu data için frekans da¼g l m tablosunu (frequency distribution table), günlük ziyaretçi say s n n toplam ziyaretçi say s içindeki yüzdesiyle haz rlay n z 10 220 Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. 10 25 20 25 35 55 50 = 4:5 %11:3 %9 %11:3 %16 %25 %22:5 2

b-) Ziyaretçi say lar n çubuk gra k (bar chart), dairesel gra kte (pie chart), ve çizgisel gra kle (line chart) ile gösteriniz (gra klerin çok düzgün gözükmelerine gerek duymadan) 3

c-) Datan n pareto diyagram n (kümülatif da¼g l mla beraber) çiziniz Pzt. Sa.. Çar. Per. Cu. Paz. Cmt. 10 25 20 25 35 50 55 %4:5 %11:3 %9 %11:3 %16 %25 %22:5 %4:5 %15:8 %24:8 %36 %52 %75 %100 4

d-) Ma¼gazay günde ortalama kaç kişinin ziyaret etti¼gini, yani ortalamas n (mean), ayr ca medyan (median), ve modunu da (mode) hesaplay n z Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. Ma¼gaza 1: 10 25 20 25 35 55 50 Mean = x = ( n P i=1 x i )=n = (10 + 25 + 20 + 25 + 35 + 55 + 50)=7 = 31:4 Medyan = 25 Mod : 25 5

e-) Bu datay hangi merkezi e¼gilim ölçütü (measure of central tendency) en iyi tan mlayabilir, yorumlay n z Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. Ma¼gaza 1: 10 25 20 25 35 55 50 6

f-) Örneklem varyans n (variance), standart sapmas n (standard deviation), ve varyasyon katsay s n (coe cient of variation) bulunuz V ariance = s 2 P = ( N (x i x) 2 )=(n 1) = i=1 [(10 31:4) 2 + (25 31:4) 2 + (20 31:4) 2 + (25 31:4) 2 +(35 31:4) 2 + (55 31:4) 2 + (50 31:4) 2 ]=6 = 264:2 Standartsapma = s = p 264:2 = 16:25 V aryasyon kat: = s 16:25 100 = 100 = %50 x 31:4 7

g-) Datan n ortalamas na en fazla iki standart sapma uzakl ktaki say lar tan mlayan aral ¼g bulunuz [x 2s; x+2s] = [31:4 216:25; 31:4+216:25] = = [ 1; 63] 8

h-) Bu datan n uzun vadede tekrarland ¼g n düşündü¼günü ortaya ç kacak da¼g l m n simetrik olup olmad ¼g ; simetrik de¼gilse hangi tarafa do¼gru çarp k (skewed) oldu¼gunu yorumlay n z Left Skewed Mean < Median Symmetric Mean = Median Right Skewed Median < Mean Sa¼ga yat k 9

i-) Datan n çarp kl ¼g n (skewness) hesaplay n z ve bir önceki seçene¼gi yorumlay n z Skewness = NP (x i x) 3 i=1 (n 1)s 3 = 0:3 10

j Ma¼gazan n ziyaretçi baş na ortalama kazanc n haftaiçi 5TL, haftasonunde ise 3 TL kabul edelim 11

j-) Ma¼gazan n günlük kazanç datas n çubuk gra k (bar chart) ile gösteriniz Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. 10 25 20 25 35 55 50 10 5 25 5 20 5 25 5 35 5 55 3 50 3 12

k-) Kazanç datas n n ortalamas n (ki bu ziyaretçi datan n yat a¼g rl kl ortalamas olacakt r) ve varyasyonunu hesaplay n z P Mean = x = ( n x i )=n = (50+125+100+125 + i=1 175 + 165 + 150)=7 = 127:14 V ariance = s 2 P = ( N (x i x) 2 )=(n 1) = 1843 i=1 Standart sapma = s = 43 13

l-) Kazanç datas n n şekli (skewness) ziyaretçi say s n n şekline göre ne yöne de¼gişti, yorumlay n z P Skewness = ( N (x i x) 3 )=[(n 1)s 3 ] = 0 i=1 j 14

Ayn yerleşkede başka bir giyim ma¼gaz s n ziyaret eden insan say s say s aşa¼g daki gibi olsun Pzt. Sa. Çar. Per. Cu. Cmt. Paz. Ma¼gaza 2: 15 24 27 28 36 43 45 15

m-) Iki datay saç l m gra ¼gi (scatter plot), ve kenar kenara çubuklu gra k (side-by-side bar chart) ile çiziniz 16

n-) Ikinci ma¼gazan n günlük ortalama ziyaretçi say s n, ve bunun standart sapmas n bulup, bunu birinci ma¼gaza için buldu¼gunuz de¼gerlerle karş laşt r n z Mean = y = ( n P i=1 y i )=n = 31:14 V ariance = s 2 P = ( N (y i y) 2 )=(n 1) = 115:7 i=1 Standartsapma = s = 10:7 17

o-) Ikinci ma¼gazan n günlük ziyaretçi say s da¼g l m n n varyasyon katsay s n (coe cient of variation) bulup, bunlar daha önce buldu¼gunuz ilk ma¼gazan nkiyle karş laşt r z V aryasyon katsay{s{ = (s=x) 100 = %28 18

p-) n ve o ş klar nda yapt ¼g n z karş laşt rmalar n birbiriyle ilgisini yaz p yorumlay n z 19

r-) Iki data aras ndaki örneklem kovaryans n (covariance), ve korelasyon katsay s n (correlation coe cient) hesaplay p, yorumlay n z P Cov(x; y) = ( N (x i x)(y i y))=(n 1) = 168 r = i=1 Cov(x; y) s x s y = 168 16:25 10.7 = 0:96 20

s-) E¼ger 2. ma¼gazan n ziyaretçi baş na ortalama kazanc haftaiçi 3TL, haftasonunda 5TL ise, bu ma¼gazan n günlük ortalama kazanc n ve bu kazanc n varyasyonunu hesaplay n z Mean = y = ( n P i=1 y i )=n = 118:57 V ariance = s 2 P = ( N (y i y) 2 )=(n 1) = 5154 i=1 Standartsapma = s = 72 21

t-) Iki ma¼gazan n ortalama kazançlar n, ve bunlar n standart sapmalar n karş laşt r n z. Buradaki sonuçlar n ş kk ndaki sonuçlarla karş laşt r n z j 22

u-) Başka bir ma¼gazan n ayn zamanlarda ortalama ziyaretçi say s 40, bu say n n varyasyonu da 25 olsun. Chebychev teoremine kullanarak, bu da¼g l m n 30 ile 50 aras nda olabilecek minimum gözlem yüzdesini hesaplay n z j Chebyshev s Theorem: For any distribution (not necessarily normal) with mean and standard deviation, and k > 1, the part of the observations that fall within the interval k 23

(i.e. k standard deviations of the mean) includes at least this much of the data 100[1 (1=k 2 )]% j [30; 50] = [40 2 5; 40 + 2 5] = [x 2s; x + 2s] ) k = 2 and (1 1=k 2 ) = (1 1=2 2 ) = 75% 24