Örnekleme Dağılımları Mühendislikte İstatistik Metotlar Örnekleme Dağılımları N, µ , σ n, µx3 , σx3 n, µx2 , σx2 3 1 2 Örnekler Ortalama 1. Örnek µx1 µx1 µx1 µx σ x 2. Örnek 3. Örnek Ortalama Standart Hata n, µx1 , σx1 µx = µ ? Örnekleme Dağılımları N, µ , σ n, µx3 , σx3 n, µx2 , σx2 3 1 2 Örnekler Ortalama 1. Örnek µx1 µx1 µx1 µx σ x 2. Örnek 3. Örnek Ortalama Standart Hata n, µx1 , σx1 2 1 µ n1 > n2 Örnekleme Dağılımları N, µ , σ 1 Örnekler 1. Örnek 2. Örnek 3. Örnek Ortalama Standart Hata n, µx1 , σx1 Ortalama µx1 µx1 µx1 µx σ x σx = σ N σx = σx N Örnek Mühendislik Fakültesindeki öğrenci sayısı 2450 olsun. 2450 öğrencinin herbirinin kilosu sorulsun ve ortalaması 67,4 kg, varyansı 106,9, standart sapması 10,3, ve çarpıklık katsayısı ise 0,01 olarak hesaplansın. N µ σ2 σ Cs MMF 2450 67,4 106,9 10.3 0,01 Örnek • Aynı çalışma Mühendislik Fakültesinin 10 bölümü için tekrarlansın ve her bölümün tüm öğrencileri için aşağıdaki değerler elde edilmiş olsun: N µx σx2 σx Csx İnsaat Makina Jeoloji Maden Endüstri Tekstil Elektrik Çevre BilgisayarOrtalama 385 435 360 320 270 180 210 80 210 2450 67.4 67.0 66.9 68.0 67.6 67.6 66.4 68.5 67.4 67.1 106.9 101.5 107.0 110.2 112.4 114.7 111.1 88.0 102.2 106.0 10.3 10.3 10.1 10.3 10.5 10.6 10.7 10.5 9.4 10.1 -0.004 0.113 -0.016 -0.067 0.039 0.105 -0.142 0.018 0.033 0.01 N µ σ2 σ Cs MMF 2450 67,4 106,9 10.3 0,01 • Bu kez, aynı çalışma Mühendislik Fakültesinin 9 bölümü için tekrarlansın ve her bölümden rastgele 10'ar öğrenci seçilerek aşağıdaki değerler elde edilmiş olsun: N µx 2 σx σx Csx İnsaat Makina Jeoloji Maden Endüstri Tekstil Elektrik Çevre BilgisayarOrtalama 10 10 10 10 10 10 10 10 10 90 70.1 68.4 71.3 68.6 66.2 74.9 72.9 70.4 70.5 68.1 126.5 130.0 158.0 102.8 101.0 84.1 110.3 53.2 157.0 113.7 10.5 11.2 11.4 12.6 10.1 10.0 9.2 10.5 7.3 12.5 -0.167 -0.218 -0.200 -0.197 -1.006 -0.209 -0.500 -0.129 -0.066 -0.3 µx σ2x İnsaat Makina Jeoloji Maden Endüstri Tekstil Elektrik Çevre Mimarlık 68.4 71.3 68.6 66.2 74.9 72.9 70.4 70.5 68.1 126.5 130.0 158.0 102.8 101.0 84.1 110.3 53.2 157.0 µx 70.1 113.7 Güven Aralığı Tahmini Bir değer aralığı verir. Populasyon parametresine yakınlık hakkında bilgi verir. Olasılık terimleriyle ifade edilir. Güven Aralığı Tahmininin Elemanları Populasyon parametresinin aralık içinde bir yere düşmesinin olasılığı Örnek istatistiği Güven aralığı Alt güven sınırı 8 Üst güven sınırı Güven aralığı X − Z ⋅σ = X + Z ⋅ σ x n σx_ Stp sapmanın ortalaması µ − 2.58⋅σ X µ −1.645⋅σ µ −1.96⋅σ X µ µ +1.645⋅σ X µ +1.96⋅σ X Örneklerin 90% µ + 2.58⋅σ X X X Örneklerin 95% Örneklerin 99% Güven Seviyesi Bilinmeyen populasyon parametresinin aralık içine düşme olasılığıdır. %(1 - Pc) = önem seviyesi (α) Pc : Güven seviyesi (aralığı) “Parametrenin aralık içinde olması olasılığıdır.” Pc için tipik değerler %99, %95, %90 Örnekleme Dağılımları P(b) Pc (Güven Düzeyi) (1 - Pc)/2 (1 - Pc)/2 b b2 E(b) = b0 b1 Güven Aralığı b1,2 = µ x ± z × σ x = µ x ± z σx N Örnekleme Dağılımları P(b) Pc (Güven Düzeyi) (1 - Pc)/2 (1 - Pc)/2 b2 b1 b Güven Aralığı Pc (Güven Düzeyi) Pc (Güven Düzeyi) 1 - Pc 1 - Pc b b Güven Aralığı Güven Aralığı Populasyon ortalamasının güven aralığının hesaplanması Parametre= istatistik ±hata (1) µ = X ± Hata (2) Hata = X − µ yada X + µ (3) Z= (4) Hata = Zσ x (5) µ = X ± Zσ x X −µ σx = Hata σx Örnekleme Dağılımları Ana Kütle Ortalamasının Tahmini Asimptotik Dağılım t Dağılımı (Student Dağılımı) (N > 30 ) Ana Kütle Varyansının Tahmini χ2 Dağılımı Z tablosu (N ≤ 30) t tablosu Örnekleme Dağılımları t- Dağılımı (Student Dağılımı) p P( t ≥ t0 ) t= µx − µ σx / N − 1 0 t0 Bu dağılıma serbestlik derecesi (s.d.) = N-1 olan t- (student) dağılımı denir. σx b1,2 = µ x ± t N −1 Student’ın t Tablosu Üst kuyruk alanı sd .25 .10 .05 n=3 sd = n - 1 = 2 α = .10 α/2 =.05 Olsun: 1 1.000 3.078 6.314 2 0.817 1.886 2.920 .05 3 0.765 1.638 2.353 t değerleri 0 2.920 t ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI Populasyonun standart sapması σX bilinmediğinde ve populasyonun normal dağıldığı varsayımı altında güven aralığı tahmini: α /2 α /2 1- α − tα 2 X − tα 2,n −1 X − t v;α/2 × tα 2 s n −1 sx n-1 X + tα 2,n −1 s n −1 ≤ µ ≤ X + t v;α/2 × sx n-1 ORTALAMALAR İÇİN GÜVEN ARALIĞI Örnek: Bir fabrikada üretilen 100 mamulün ortalama ağırlığı 1040 gr standart sapması 25 gr bulunmuştur. Bu imalat prosesinde üretilen mamullerin ortalama ağırlığı %95 güvenle hangi aralıktadır? %95 için z değeri ± 1.96 0.475 α/2=0.05/2=0.025 z=-1.96 µ = 0 z=1.96 Z ORTALAMALAR İÇİN GÜVEN ARALIĞI σ σ P X − zα 2 X ≤ µ X ≤ X + zα 2 X = 1 − α n n 25 25 P 1040 − 1.96 ≤ µ X ≤ 1040 + 1.96 = 0.95 100 100 P (1035.1 ≤ µ X ≤ 1044.9 ) = 0.95 Populasyonun St.Sapması σX Bilinmediğinde ve n≥ 30 Olduğunda Ortalama İçin Güven Aralığı 1. Varsayımlar: POPULASYONUN standart sapması bilinmiyor Populasyon Normal dağılımlıdır. 2. Merkezi limit teoremi kullanılarak Z Dağılımı kullanılır. 3. Güven aralığı tahmini: P(X − Zα/2 × Sx n Örneğin st.sapması ≤ µ ≤ X + Zα/2 × Sx n ) = 1− α Populasyon st.sapması bilinmediğinde ve n≥ ≥30 olduğunda ortalama için güven aralığı örneği Bir ampul şirketi yeni bir ampul geliştirerek piyasaya sürüyor. Üretim bandından 100 tanesi rassal olarak seçiliyor ve bunların standart sapması 140 saat, kullanım süreleri de ortalama olarak 1280 saat bulunuyor. α=0.05 için populasyon ortalamasının güven aralığını bulunuz. P(X − Z α/2 Sx n ≤ µ ≤ X + Z α/2 Sx n ) =1− α 140 140 )=0.95 ≤ µ ≤ 1280 + 1.96 × 100 100 P(1252.56 ≤ µ ≤ 1307.44) = 0.95 P( 1280 − 1.96 × Yorum: Şirketin ürettiği ampullerin ortalama ömrü, 0.95 olasılıkla 1252.56 ile 1307.44 saat arasındadır. ÖRNEK Bir fabrikada rasgele üretilen 25 mamulün ortalama ağırlığı 1040 gr standart sapması 25 gr bulunmuştur. %95 güvenle bu imalat prosesinde üretilen mamullerin ortalama ağırlığı hangi aralıkta yer alır? X − t v;α/2 × 1040 − 2.064 sx n-1 ≤ µ ≤ X + t v;α/2 × sx n-1 25 25 ≤ µ ≤ 1040 + 2.064 25 − 1 25 − 1 1029 . 47 ≤ µ ≤ 1050 . 53 STANDART SAPMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI sapması s,anakütle standart sapması ’nın σ nokta tahminidir. Nokta tahmininden hareketle anakütle standart sapmasının güven aralığı, Örnek standart s − Zα 2 s s ≤ σ ≤ s + Zα 2 2n 2n α /2 α /2 1- α − Zα 2 s − Zα 2 s 2n Zα 2 s + Zα 2 s 2n s Standart Sapmalar için Güven Aralığına Örnek Bir makinada , bir hafta içersinde yapılan 200 bilyeli yatağın çapları ölçülmüş ve ortalama 2.09 cm , standart sapma ise 0.11 cm bulunmuştur. Bütün bilyeli yatakların çaplarına ait standart sapmanın güven sınırlarını bulunuz. n=200 X = 2 . 09 0.11 − 2.58 s x = 0.11 α = 0.01 0.11 0.11 ≤ σ ≤ 0.11 + 2.58 2.(200) 2.( 200 0.0958 ≤ σ ≤ 0.1242 Örnekleme Dağılımları χ2 Dağılımı χ2 = N × σ 2x p σ2 istatistiğinin dağılımı s.d. = N-1 olan χ² dağılımıdır b1, 2 = N × σ x2 χ02 P(χ² ≥ χ0²) 0 χ²
© Copyright 2024 Paperzz