Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım



Benzer belgeler
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

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

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

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

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

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

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

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

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

İstatistik ve Olasılık

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

İstatistik ve Olasılık

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

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

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

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

İstatistiksel Proses Kontrol - Seminer Notları -

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

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

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

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

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

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

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

t Dağılımı ve t testi

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

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

Ki- kare Bağımsızlık Testi

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

t Dağılımı ve t testi

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

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

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...

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

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

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.

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)

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

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

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

Yataklı vanalar (PN 16) VF 2-2 yollu vana, flanşlı VF 3-3 yollu vana, flanşlı

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

Tanım : Bir rassal deney yapıldığında bir deneyin sonucu sadece iki sonuç içeriyorsa bu deneye Bernoulli deneyi denir.

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

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

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

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

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

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

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

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

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

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ

v = ise v ye spacelike vektör,

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

ĠSTATĠSTĠKSEL ÇIKARIM ĠLKELERĠ ÜZERĠNE

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

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

ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Transkript:

Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu vidalarda N= adet satı aldığıda aç taesii edi üretimide ullaabileceğii belirleme amacıyla, 3,5 cm li vidalar yığııda rasgele seçtiği =5 vidaı boylarıı ölçere aşağıdai değerleri elde etmiştir. Çielge. Bir Fabriaı Üretimide Rasgele Seçile 5 Vidaı Boyları.(cm) No Boy(cm) No Boy(cm) No Boy(cm) No Boy(cm) No Boy(cm) 3. 6 3. 3.7 6 3.3 3.37 3.4 7 3.6 3.69 7 3.57 3.9 3 3.8 8 3.5 3 3.49 8 3.66 3 3.36 4 3.3 9 3.78 4 3.7 9 3.33 4 3.89 5 3.99 3.43 5 3.53 3.48 5 3.5 Piyasadai tüm 3,5cm stadardıdai vidaları oluşturduğu yığıı içide boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları oraı, vidaları boylarıa ilişi rasgele bir değişei gösterme üere, O= O (3, 4 < < 3,7) () ise, N tae vidada üreticii edi üretimide ullaabilecelerii sayısıı, S = O N () olacağı açıtır. O oraıı bulabilme içi rasgele değişeii olasılı dağılımıı belirlemesi gereir. Ham Verileri Sııfladırılması ve Histogramı yığııı olasılı dağılımıı 5 birimli bu öreğe ilişi verilerde ögörebilme içi, öre verileri Çielge. de olduğu gibi sııfladırılara Şeil. dei histogram oluşturulabilir.

Çielge. 5 vidaı boylarıa göre çolu çielgesi. Çivi Boyu (cm) Çetele Çivi Sayısı 3, < 3, 3 3, < 3,4 6 3,4 < 3,6 7 3,6 < 3,8 5 3,8 < 4, 4 Çivileri Oraı. Toplam 5. Şeil 5 vidaı boylarıa ilişi histogram. f, Çolu 7 6 5 4 3 3. 3. 3.4 3.6 3.8 4., Boy(cm) Normal Dağılım Şeil. dei histogram, 5 vidaı boylarıa göre dağılımı simetri ve uçlara doğru heme heme ayı orada aaldığıı göstermetedir. Bua göre, tüm 3,5cm li stadart boydai vidalarda oluşa yığıdai vidaları boy öelliğii simgeleye i, olasılı yoğulu fosiyou, f( ) = e, < < π (3)

ola, ormal dağılımlı rassal bir değişe olduğu varsayılabilir. Şeil. de gösterile alaa de gele, ortalamalı ve değişeli, ormal bir ~ N (, ) değişeii, [a,b] aralığıda olma olasılığıı, b O ( a< < b) = e d (4) π a olacağı açıtır. Dolayısıyla, vida boylarıı ormal dağıldığı varsayımıa dayaara, () dei ora, (4) dei taımlamaya göre, 3,7 3,4 O= O (3, 4 < < 3,7) = e d π (5) biçimide hesaplaabilir. Şeil. a baralığıdai ormal eğri altıda O ( a< < b) gele ala. değerie arşılı ( < < ) O a b a b

Aritmeti Ortalama ve Değişe Aca, (5) dei tümlevi sayısal değerii bulabilme içi, rastsal değişeie ilişi ormal dağılımı, ve öteölçüm değerlerie de gere olduğu açıtır. Sırasıyla yığı ortalaması ve değişesie arşılı gele ve öteölçüm değerleri, yığıı temsil ede birimli { },,, öre verileride, ˆ = i (6) i= ˆ s = ( ) i (7a) i= veya ortalamada farlar yerie doğruda gölem değerlerii areleri alıara, ˆ s = i i i i + = i= i= + i= i= = i i + = i= i= (7b) biçimide tahmi edilebilir. Veri sayısı a olduğuda, ortalama ve değişe doğruda (6) ve (7) ye göre hesaplaabilir. Veri sayısı ço olduğuda, ardışı olara alt ve üst sıırları esişmeye K tae aralıta sııfladırılara, ıcı sııftai verileri sılı sayısı olma üere, aritmeti ortalama ve değişe, f ˆ = f = K K = = f ve orta değeri ve (8) K ˆ s = f ( ) (9) = formüllerie göre hesaplaır. Aritmeti ortalama ve değişe hesabıda, sııfladırılmamış verilere uygulaa (6) ve (7) ile, sııfladırılmış verilere uygulaa (8) ve (9) formüllerii verdiği değerler arasıdai far ço adır. Sııf aralılarıdai veriler e adar baışımlı ise, bu far o adar aalır. Verileri sııfladırılmasıda bilgi aybıı e aa idirece urallara uyma oşuluyla uygulamada, bir veri ümesii betimleyici aritmeti ortalama, değişe ve beeri ölçütleri sııfladırılmış verilerde hesaplaması yeğleir.

Çielge. dei verileri ortalama ve değişesii, sııfladırılmamış ve sııfladırılmış verilere göre asıl hesaplaacağı Çielge.3 ve Çielge.4 de gösterilmiştir. Çielge.3 Sııfladırılmamış verileri ortalama ve stadart sapmasıı hesaplaması.. i i i ( ) 3, -,4976,476576 9,6 3, -,3976,588576 9,67 3 3,7 -,3376,397376,489 4 3,5 -,576,6635776,565 5 3,3 -,76,439776,89 6 3,3 -,876,359376,4 7 3,33 -,776,35476,889 8 3,36 -,476,78576,896 9 3,37 -,376,893376,3569 3,4 -,976,95576,68 3,43 -,776,676,7649 3,48 -,76,7676,4 3 3,49 -,76,3976,8 4 3,5,4,576,3 5 3,53,4,576,469 6 3,57,64,389376,7449 7 3,6,94,853776,96 8 3,66,54,3576 3,3956 9 3,69,84,336976 3,66 3,7,4,45376 3,8384 3,78,74,7476 4,884 3,8,34,944576 4,56 3 3,89,384,46976 5,3 4 3,9,44,69576 5,88 5 3,99,484,37976 5,9 Toplam 87,69,57456 39,557 Ortalama = 87,69 = 3,576 5 Değişe ( )( ) ˆ s = 39,557-(5 3,576 ) =,57456=,65594 4 4 i i

Çielge 4 5 vidaı boylarıa ilişi aritmeti ortalama ve stadart ayrılışı sııfladırılmış verilerde hesaplaması. f f f ( ) f ( ) 3, < 3, 3. 3, < 3,4 6.4 3 3,4 < 3,6 7.8 4 3,6 < 3,8 5. 5 3,8 < 4, 4.6 3, 9,3 -,48,66464,49939 3,3 9,8 -,8,4364,59584 3,5 4,5 -,8,64,448 3,7 8,5,9,36864,843 3,9 5,6,39,53664,64656 Toplam 5. 87,7,5584 K = = = 3,58 5 Ortalama ˆ f ( 87,7) Değişe i i= = ˆ s = i f i= = = (,5584) =, 64933 4 K ( ) ( )

Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar Uygulamada ço sı arşılaşıla (5) deie beer belirli tümlevleri hesaplamasıda, her hagi bir ormal değişei Z = () biçimide, ortalaması ve varyası ola stadart ormal bir Z ~ N (,) değişeie döüştürülere, EK dei Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar Çielgesi de yararlaılır. Bua göre, Şeil.3 tei stadart ormal eğri altıdai alaa de gele (5) dei ora, 3,4 3,58 3,7 3,58,8,9 O= O (3,4 < < 3,7) O ( < Z < = O,65,65 < Z <, 55, 55 = O (, 4 < Z <,8 ) = O ( < Z <, 435) + O ( < Z <,759) biçimide taımlaabilir ve Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar Çielgesi de O ( < Z <, 435),68 O ( < Z <, 759), 734 değerleri yerie oara, sö ousu olasılı, O= O (3, 4 < < 3, 7) =,68 +, 734 =, 436, 44 olara elde edilir. Şeil.3 Z ~ N(;) dağılımıa ilişi stadart ormal eğri altıdai O (, 4,8) değerie arşılı gele alaa de ola, ~ N (3,58;,65) dağılımıa ilişi ormal eğri altıda O ( 3, 4 3,7 ) değerie arşılı gele alaı hesaplaması. -,4,8 3,4 3,58 3,7 Bu bilgileri ışığıda artı, üreticii piyasadai bu vidalarda N= adet satı alması durumuda, S, 44 = 44 adetii edi üretimide ullaabileceği soucua varılır.

Bir Yığıı Belee Değerie İlişi İstatistisel Çıarım Tür Stadartlar Estitüsü(TSE) stadartlarıa göre üretilece ürüleri her hagi bir öelliğie ilişi stadart; α, stadart ormal eğrii sağ uyru altıdai α olasılığıa de gele stadart ormal değer olma üere, yığııdai birimleri %( α) adarıı, ± () α aralığıda olması biçimidedir. Sö ousu stadarda uygu olduğu öe sürüle bir ürüü, belirli aralılarla, belirlee stadardı sağlayıp sağlamadığı TSE tarafıda deetleir. Bu deetimlerde, sö ousu stadarda uygu olduğu öe sürüle yığıı temsil ede birimli rasgele bir öreği betimleye aritmeti ortalama ve değişe, alıa öreği, TSE i belirlediği stadarda uygu bir yığıda gelip gelmediği yoluda verilece istatistisel arar içi aıt olara ullaılır. Bu tür istatistisel bir arar içi, yığıı belee değerie ilişi %( α) li güve aralığı belirleere, yığıı belee değerii tahmii ola öre ortalamasıı bu aralı içie düşüp düşmediğie baılır. Öre ortalaması belirlee güve sıırları arasıda ise, %( α) güvele ürüü stadardı sağladığı ; değilse, sağlamadığı ararıa varılır. Böyle bir istatistisel arar, gerçete ürü stadardı sağladığı halde, eldei aıtlara göre, stadardı sağlamadığı yoluda yalış bir arar verme risi %α düeyide tutulara alımış olur. Bir Yığıı Belee Değerie İlişi Güve Aralığı Bir yığııda birimli rasgele alıaca öreleri ortalamaları da, örete öreğe değişi değerler alabilece bir rasgele değişe olup, Mere Erey Teoremi e göre olasılı dağılımı, ~ N, (3) biçimide taımlıdır. birimli öre ortalaması i, ( α ) olasılıla, Şeil.4 tei gibi, e göre baışımlı olara alabileceği değerlere ilişi aralığı alt ve üst sıırları, stadart ormal

Z = (4) değişeii α olasılıla daha büyü yada daha üçü olacağı stadart ormal değer α olma üere, O < Z < = O < < ( ) α α α α bağıtısıa göre taımlaır. = O + < + < + α α = O α < < + α = α (5) (5) e göre, ortalaması ve değişesi ola bir yığııda rasgele seçile birimli bir öreği ortalamasıı, ( α ) olasılıla ± α (6) aralığıda olması beleir. Şeil.4 Ortalaması ve değişesi ve ola bir yığıda rasgele seçilece birimli öre ortalaması α lı güve aralığı. i ( ) α α α - α α α + α

Çielge. dei verileri, %99 oraıda 3,5±,5cm aralığıda olma stadardıı sağlaya vidalara mı ilişi olduğu, öre ortalaması = 3,58 değerii, = 3,5,5,5 =, 5 =,9 ve,58 = 5 değerleri, (6) da yerlerie oara buluaca %99 lu güve aralığıı alt ve üst sıırları arasıda olup olmadığıa baılara belirleir. = 3,58,,9 3,5 ±,58 3,5 ±, 5 verileri sö ousu stadardı sağladığı söyleebilir. Soru: Güve düeyi %95 olsaydı, verilece arar e olurdu? aralığıda olduğuda, %99 güvele, Çielge. dei Diat edilirse, buraya adar %( α) lı güve aralığı oluşturulure, yığıı belee değeri ve değişesie ilişi değerleri doğru olduğu varsayılara, { },,, öreğii yığııda mı geldiği sorusuu yaıtladırılmasıda ullaıldı. Eğer amacımı, yalıca yığııı belee değerii tahmi etme ise, (5) dei güve aralığı (7) dei biçimde taımlaara, örete hesaplaa aritmeti ortalamaya göre yığıı belee değeri içi bir tahmi aralığı belirleebilir. O < Z < = O < < ( ) α α α α = O < < α α = O ( ) α > ( )( ) > ( ) α = O α < < + α = α (7)

Aca (7) ye göre oluşturulaca tahmi aralığıı yorumuda diatli olma gereir. (7) dei aralığı alt ve üst sıırları rassal olduğuda, -α olasılığı; yığıı belee değerii belirlee tahmi sıırları içide olma olasılığı değil, öre çapı ayı ola örelerde beer biçimde oluşturulaca tahmi aralılarıda yığıı belee değerii içerece olaları oraıı, oluşturula tahmi aralığı sayısı sosua gidere yaısayacağı oradır. Bua göre, yuarıda verile öre içi,,9 3,58 ±,58 3,58 ±, 5 tahmi aralığıı, yığıı gerçe belee değerii içerme şası %99 dur deir. Bir Yığıı Belee Değerie İlişi Deece Sıaması Yuarıdai örete olduğu gibi, bir yığıı belee değerie ilişi güve aralığı oluşturara verdiğimi arar, yığıı belee değeri üerie urulu D : = * D : * (8) biçimide birbirii tümleyei ola ii öermede birii doğru abul edileceği istatistisel bir arardır. Bu tür ararlarda, arar vericii arşılaşabileceği dört olası durum, ve bu durumları gerçeleşme olasılıları aşağıda öetlediği gibidir. Gerçete D öermesi Karar verici D öermesii Doğru olabilir Yalış olabilir Kabul edebilir Red edebilir Güve düeyi α I.Tür Hata α, Alamlılı düeyi II.Tür Hata β Sıamaı gücü β α olasılığı, gerçete D öermesi doğruye, eldei aıtlara göre D ı red etme (I.Tür Hata) risi; β olasılığı ise, gerçete D öermesi yalışe, eldei aıtlara göre D ı abul etme (II.Tür Hata) risidir. (8) dei gibi bir deecei sıamasıda, D öermesii gerçete doğru olduğu varsayımı altıda, I.Tür Hata risi, α göe alıara, yığııda rasgele

birimli öre verileride elde edile aıta göre arar verilir. Dolayısıyla, (8) dei gibi bir istatistisel bir deece sıaması souda, D öermesii abul edilmiş olması, β olasılıla; red edilmiş olması da, α olasılıla yalış bir arar olabilir. İstatistisel itelili olmaya ararları ise, esel olara arar hata rislerii bilere alımış olmaları sö ousu değildir. Bir yığıı belee değerie ilişi (8) dei gibi bir deecei sıamasıda, (6) dai güve aralığıı alt ve üst sıırlarıı hesaplama yerie, öre ortalamasıı h * = (9) biçimide hesaplaaca stadart değerii, Şeil.4 dei, düşmediğie baılır. α α aralığıa düşüp Alıa vida öreğii, stadart yığıda gelip gelmediğie arar verme, α =, alamlılı düeyide, D : = 3,5 D : 3,5 deecesii, = 5, =, 9, = 3,58 bilgileri doğrultusuda sıamatır. Stadartlaştırılmış h * 3,58 3,5 = = =,,9 5 öre ortalamasıı mutla değeri, etei Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar çielgesii alalar bölümüdei,,,5 =, 495 değerie arşılı gele,,5 =,58 değeride üçü olduğu içi, %99 güvele, alıa öreği stadart yığıda geldiği ararıa varılır.

EKLER Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar Stadart Normal Eğri Altıdai Alalar φ( ) = e d π....3.4.5.6.7.8.9...4.8..6.99.39.79.39.359..398.438.478.57.557.596.636.675.74.753..793.83.87.9.948.987.6.64.3.4.3.79.7.55.93.33.368.46.443.48.57.4.554.59.68.664.7.736.77.88.844.879.5.95.95.985.9.54.88.3.57.9.4.6.57.9.34.357.389.4.454.486.57.549.7.58.6.64.673.74.734.764.794.83.85.8.88.9.939.967.995.33.35.378.36.333.9.359.386.3.338.364.389.335.334.3365.3389..343.3438.346.3485.358.353.3554.3577.3599.36..3643.3665.3686.378.379.3749.377.379.38.383..3849.3869.3888.397.395.3944.396.398.3997.45.3.43.449.466.48.499.45.43.447.46.477.4.49.47.4.436.45.465.479.49.436.439.5.433.4345.4357.437.438.4394.446.448.449.444.6.445.4463.4474.4484.4495.455.455.455.4535.4545.7.4554.4564.4573.458.459.4599.468.466.465.4633.8.464.4649.4656.4664.467.4678.4686.4693.4699.476.9.473.479.476.473.4738.4744.475.4756.476.4767..477.4778.4783.4788.4793.4798.483.488.48.487..48.486.483.4834.4838.484.4846.485.4854.4857..486.4864.4868.487.4875.4878.488.4884.4887.489.3.4893.4896.4898.49.494.496.499.49.493.496.4.498.49.49.495.497.499.493.493.4934.4936.5.4938.494.494.4943.4945.4946.4948.4949.495.495.6.4953.4955.4956.4957.4959.496.496.496.4963.4964.7.4965.4966.4967.4968.4969.497.497.497.4973.4974.8.4974.4975.4976.4977.4977.4978.4979.4979.498.498.9.498.498.498.4983.4984.4984.4985.4985.4986.4986 3..4987.4987.4987.4988.4988.4989.4989.4989.499.499