ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR



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

Tanımlayıcı İstatistikler

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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:

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

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Quality Planning and Control

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

1. GAZLARIN DAVRANI I

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

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

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Fizikte Veri Analizi

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

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

Tanımlayıcı İstatistikler

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ ( tarihli ve sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

Polinom İnterpolasyonu

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

İstatistik ve Olasılık

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

2 Hata Hesabı. Hata Nedir? Mutlak Hata. Bağıl Hata

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

İstatistik ve Olasılık

Tanımlayıcı İstatistikler

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

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

Fiz 1011 Ders 1. Fizik ve Ölçme. Ölçme Temel Kavramlar. Uzunluk Kütle Zaman. Birim Sistemleri. Boyut Analizi.

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

Đst201 Đstatistik Teorisi I

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

Tanımlayıcı İstatistikler

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

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

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

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

BÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

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

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

ASAL ÇARPANLARINA AYIRMA ÇÖZÜMLÜ SORULAR

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

6. NORMAL ALT GRUPLAR

= İÇİNDEKİLER. E(X) = k Pascal (Negatif Binom) Dağılımı Hipergeometrik Dağılım N y=

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

5.1 Olasılık Tarihi Temel Olasılık Kavramları

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

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

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

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

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

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

Tanımlayıcı İstatistikler

SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ

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

Ölçme Hataları ve Normal Dağılım

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

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

KONSTRUKSİYONDA ŞEKİLLENDİRME

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

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

Transkript:

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ öcede saptamış br stadarda göre sayısal değer belrlemes şe ölçüm der. Öcede saptamış bu stadarda se brm adı verlr. Öreğ br csm kütles klogram olduğu söyleyorsa, bu csm kütles klogram olarak taımlaa br brm katı olduğu söyler. Başka br deyşle br celğ ölçülmes demek, bu celğ brm veya brm bell br kesr kaç kere çerdğ saptaması demektr. Ölçme yaparke üzerde öemle durulması gereke k kavram doğruluk ve duyarlılıktır. Doğruluk, fzksel br celğ br ölçümüü gerçek değere e kadar yakı olduğuu gösterr. Duyarlılık, ayı büyüklüğü ölçülmesde elde edle k değer brbre e kadar yakı olduğuu gösterr. Ölçüm Souçları Nasıl Verlr? Ölçümler soucu elde edle sayısal değerler, acak ölçüm hataları le brlkte verldkçe alamlı olur. Öreğ fzksel br -celğ (uzuluk, zama, gerlm, elektrk akımı, vb) br ölçümüü yapalım. ölçümüü soucu -celğ değere bell br yaklaşıklıkla yakı olacaktır. İkc br ölçümü yaparsak, buu soucuu ölçümüü soucuda braz farklılaştığıı görürüz. Çok sayıda ölçüm yaparsak her br ölçüm ç farklı değer elde ederz. Bua göre -celğ gerçek değer tam olarak belrlemey bekleyemeyz. Buu yere çok sayıda ölçüm alarak, ölçüm souçlarıı asıl br dağılım gösterdğe ve e çok hag değer etrafıda topladığıa bakablrz. Ölçüm souçlarımızı; Ölçüle değer = E y tahm ± Hata (orta ya da ortalama değer) () şeklde fade ederz. Burada e y tahm dedğmz şey, ölçümler topladığı sayısal değerdr. Ölçümlerdek Hatalar Hçbr fzksel ölçüm hatasız değldr. Burada hatada kasıt, yalış ya da kusur değl, belrszlk tr. Kullaıla ölçüm alet duyarlılığı ve ölçümde zlele deeysel metoda bağlı olarak yapılacak ölçümü soucu belrl br hata sıırı çersde olacaktır. Öreğ mm bölmel br cetvel le br kurşu kalem boyuu 6,3 cm olarak ölçeblrz. A. Ozasoy, Akara 0

Acak kulladığımız ölçü alet duyarlılığıda dolayı kalem boyuu ölçerke vrgülde sorak kc basamağı e olduğuu blemeyz. 6,30 cm?, 6,35 cm? Buu ç kompas gb daha duyarlı ölçüm yapa br ölçüm alet kullamamız gerekr. 0 3 4 5 6 7 Ölçümlerdek hatalar; -) Sstematk Hatalar -) İstatstksel (Rastgelel)Hatalar olmak üzere k kısımda celeeblr. Sstematk Hatalar: Bu tp hatalar, kullaıla ölçüm aletlerde, deeyde zlele metotta ve dış etklerde kayaklaır. Bu tp hatalar ölçüm soucuu hep tek yöde etkler. Sstematk hataları, deey yötem değştrerek, daha hassas ölçü aletler kullaarak ya da deey souda gerekl düzeltmeler yaparak ortada kaldırablrz. İstatstksel (Rastgele) Hatalar: Ölçme duyarlılığıı doğal olarak sıırlı oluşuda kayaklaa hatalardır. Bu hatalar soucu çft yölü etkler. Daha fazla sayıda ölçüm alarak statstksel hataları azaltablrz. Alamlı Rakamlar Br ölçümü duyarlığı, ölçümü fade ede rakam sayısı le belrler. Yapıla br ölçümü belrtmede kullaıla rakamlara alamlı rakamlar der. Alamlı rakamlar doğruluğu keslkle ble rakamlarla brlkte şüphel br rakam daha çerr. Aks belrtlmedkçe, e so rakamı şüphel olduğu (bu rakamda belrszlk olduğu) kabul edlr. Öreğ; br ktabı kalılığıı,53 cm olduğu söyleyorsa burada üçücü rakam belrszlk taşır (şüpheldr). Buradak belrszlğ 0,0 cm mertebesde olduğu söyler. Alamlı rakam sayısı şu kurallarla belrleeblr.. Odalıklı sayılarda vrgülü yer belrtmek ç kullaıla sıfırlar alamlı değldr. Öreğ, 0,3 m olarak verle br ölçüm soucuu alamlı rakam sayısı kdr. Ayı souç 3 cm olarak verlseyd, alamlı rakam sayısı ye k olurdu. Dolayısıyla ölçümü duyarlılığı brmler değştrmekle artırılamaz. A. Ozasoy, Akara 0

. Ölçüm soucuu br parçası ola sıfırlar alamlıdır. Öreğ; 0,00400 sayısıı alamlı rakam sayısı beştr. 3. 4000 sayısı gb sıfırlar çere br sayıı alamlı rakam sayısıı bulmak ç blmsel gösterm kullamak daha kullaışlı olur. Blmsel göstermde bu sayıyı 0 u kuvvetler csde yazarız. 4 0 3 ( alamlı rakam) 4,0 0 3 ( alamlı rakam) 4,00 0 3 (3 alamlı rakam) 4. Br ölçümü soucu stele alamlı rakam sayısıda daha çok rakam çereblr. Böyle br durumda gereke alamlı rakam sayısıı buluması ç şular yapılır. Kalması stee so rakamda sora gele rakam 5 te küçük se so rakam aye bırakılır. Öreğ,73 sayısıı üç alamlı rakamla yazılışı,73 tür. Eğer kalması stee so rakamda sorak rakam 5 ve 5 te büyük se so rakam artırılır. Öreğ; 8,6547 sayısıı 4 alamlı rakamla yazılışı 8,655 tr. 5. Alamlı sayılarda çarpma ve bölme şlem: Soucu alamlı rakam sayısı, e az alamlı rakama sahp ola sayıı alamlı rakam sayısı le belrler. Öreğ; (0,745,) /(3,885) şlem soucu alamlı rakamla verlmeldr. Çükü şleme gre sayılar çde e az alamlı rakama sahp ola sayı, dr ve alamlı rakam sayısı kdr =0,4870 0,4 olarak verlr. 6. Alamlı sayılarda toplama ve çıkarma şlem: Souç e az odalık basamağa sahp sayıya göre belrler Öreğ; 7,53 + 38, -,74 = 53,63 3 odalık basamak odalık basamak odalık basamak Souç tek odalık basamak çermel =53,6 A. Ozasoy, Akara 0 3

Ölçüm Souçlarıı Değerledrlmesde Hata Hesabı Fzksel br büyüklük ç br ölçümüü yapalım (uzuluk, kütle, zama ölçümü vb.). Ölçümümüzü kez tekrar edelm. Ölçümümüz br değer çevresde br Gauss dağılımı (ormal dağılım) gösterecektr. μ ortalama değerl ve stadart sapmalı Gauss dağılımı ( μ ) f G( ; μ, ) = e () π le verlr. Çok sayıda ölçümü alıdığı br durumda fzksel olarak ölçümü tarf etmek ç kullaılır Gauss dağılımı kullaılır. Ortalama Değer: Br - celğ ayrık tae ölçümü ç ortalama değer artmetk ortalama alıarak buluur. ort = = [ + +... + ] = (3) Ölçümler değer cvarıda br Gauss dağılımı gösterr. değer, br fzksel ölçüm ç e olası değer ya da e y ölçüm değerdr. Sapma: Ayrık ( =,..., ) ölçümler her br ortalama değer de e kadar farklılaştığıı göstere fadeye sapma der.. ölçüm ç sapma a = (4) le verlr. a değerler poztf, egatf veya sıfır olablr. a ler heps çok küçükse ölçümlermz heps brbre çok yakıdır. Bu sapma değerler artmetk ortalamasıa bakmak stersek, bu sıfır vereblr. Dolayısıyla, sapmaı ortalaması ölçümü güverllğ le lgl blg vermeyeblr. Bu sıkıtıda kurtulmak ç k yol vardır: a = 0 olablr (5) Sapma değerler mutlak değerler ortalamasıı almak Sapma değerler kares alıp toplamak (böylelkle poztf sayılar elde ederz) ve daha sora toplamı kareköküü almak A. Ozasoy, Akara 0 4

Mutlak Hata: Sapma değerler mutlak değerler ortalamasıı alırsak, poztf br sayı elde ederz ve ölçümü güvelrlğ le lgl br fkr edeblrz. Mutlak sapma; [ a + a a ] a = a =... (6) şeklde taımlaır. Burada, mutlak hatayı kullaarak ölçüm souçlarıı şu şeklde vereblrz: Ölçüle değer= Ortalama değer ± hata = ± a (7) Bu verle souca göre, ölçümlermz a değer le + a değer arasıdadır. Başka br fadeyle, ölçümlermz le lgl mumum değer m = a ve maksmum değer maks = + a dır. Stadart Sapma: Ölçüm souçlarımızı daha hassas br şeklde değerledrmek styorsak, mutlak hatada başka br taımlamaya htyacımız vardır. Stadart sapma; = ( ) (8) ( a ) = şeklde taımlaır. Bu fade aslıda,,..., ölçümlerdek sapmaları kare ortalama karekökü (kok değer) olarak açıklaablr. Stadart sapma, ayrık,..., ölçümlerdek ortalama belrszlğ fade eder. Stadart sapma le lgl daha y br taımlama, (8) deklemde paydadak sayısı (-) le değştrlerek yapılır. Bua göre, = ( ) (9) ( ( a ) = ) ( ) (9) deklem le verle stadart sapma taımı, (8) deklem le verlede braz daha büyük br değer verr, acak özellkle ölçüm sayısı az se, ölçümlerdek belrszlğ alamada daha faydalıdır. Öreğ = (br ölçüm) gb uç br öreğ göz öüe alalım. Br ölçüm ç = olur. (8) le verle taıma göre, stadart sapma = 0 gb saçma br souç verr. A. Ozasoy, Akara 0 5

(9) deklem le verle düzeltlmş stadart sapma taımı se, 0 0 belrszlğ verr. Bua göre, taımsızdır ve br ölçüm ç hataı taımsız olacağı soucuu verr. İk taım arasıdak fark pek çok ölçüm ç öemszdr. Öreğ, 5 kez ölçüm yapmışsak (=5) =, ve = elde edlr. (8) dekleme göre = 0,7 ve (9) dekleme göre = 0, 8 elde edlr ve k souç öeml br farka sahp değldr. Stadart sapma ç her k deklem de akılda tutarak, kcs özellkle fzk laboratuarlarıda daha kullaışlı olduğuu belrtmekte fayda vardır. Ortalamaı Stadart Sapması: Ortalama değer üzerdek belrszlğ verr ve şu şeklde taımlaır: = ( ) (0) ( a ) = ( ) ( ) öeml br özellğ paydadak değerdr. stadart sapma ayrık ölçümlerdek ortalama belrszlğ veryordu. Eğer ayı deeysel tekğ kullaarak, daha fazla sayıda ölçüm yaparsak kayda değer br şeklde değşmez. Ya ölçüm sayısıı artırmakla ölçüm üzerdek hatayı öeml şeklde azaltmış olmayız. Dğer tarafta ölçüm sayısı artıkça, ortalamaı stadart sapması =, yavaşça azalır. Bu azalma bzm stedğmz şeydr. Burada, ortalamaı stadart sapmasıı kullaarak ölçüm souçlarıı şu şeklde vereblrz: Ölçüle değer= Ortalama değer ± hata = ± () a Bağıl Hata: oraıa bağıl hata der. Bağıl hata çoğu zama kesrsel hata olarak da adladırılır ve yüzde olarak verlr. Öreğ, br deey soucu bağıl hata a =0,003 olarak verlyorsa, ölçüm soucu %0,3 hata yapılmış demektr. A. Ozasoy, Akara 0 6

Kayaklar:. A Itroducto to Error Aalyss, J.R. Taylor, Secod edto, Uversty Scece Books, 997. Deel ve Çağdaş Fzk Laboratuar Deeyler, İsmet Ertaş, Ege Üverstes Fe Fak. Ktaplar Sers 44, 973 3. FİZ548 Yüksek Eerj Fzğde Smulasyo Tekkler Ders Notları, Orha Çakır, 004, http://scece.akara.edu.tr/ocakr 4. FİZ55 Blgsayar Destekl Mekak Lab. Deey Kılavuzu, Ç. Tarımcı, A. Kaşkaş, Ç. Yıldız, AÜFF Döer Sermaye İşletmes Yayıları 45, 004 A. Ozasoy, Akara 0 7