Bölüm 6 Tahmin
description
Transcript of Bölüm 6 Tahmin
OLASILIK (6BMHMAU102)
Bölüm 6
Tahmin
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-1
Güven Aralığı
Bu bölümün içeriği: Popülasyon (Ana Kütle) Ortalaması, μ için
Güven Aralıkları Popülasyon Varyansı σ2 bilindiğinde Popülasyon Varyansı σ2 bilinmediğinde
Popülasyon (Ana Kütle) orantısı, için Güven Aralıkları (büyük örnekler)
Bir normal popülasyonun varyansı için Güven Aralığı Tahminleri
p̂
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-2
Tanımlar
Bir ana kütle parametresinin tahmin edicisi örneklem bilgilerine dayanan rassal bir değişkendir. bu bilinmeyen parametreye bir yaklaşık değer
sağlamaktadır
Bu rassal değişkenin spesifik bir değeri tahmin olarak anılmaktadır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-3
Nokta ve Aralık Tahminleri
Bir nokta tahmini tek bir sayıdır, bir güven aralığı değişkenlik hakkında ilave
bilgi vermektedir
Nokta Tahmini
Alt Güven Sınırı
Üst Güven Sınırı
Güven Aralığı genişliği
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-4
Nokta Tahminleri
Bir Ana kütle (popülasyon) Parametresini …
Bir Örneklem İstatistiği ile tahmin ederiz
(bir Nokta Tahmini)
Ortalama
Orantı P
xμ
p̂
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-5
Sapmasızlık
Eğer örneklem dağılımının beklenen değeri
veya ortalaması ise parametresinin bir
sapmasız tahmin edicisi olarak
tanımlanmaktadır,
Örnekler: Örneklem ortalaması μ’nün bir sapmasız tahmin edicisidir Örneklem varyansı s2 σ2’ bir sapmasız tahmin edicisidir Örneklem orantısı P’nin bir sapmasız tahmin edicisidir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-6
θ)θE( ˆ
θ̂θ̂
x
p̂
Sapmasızlık
sapmasız bir tahmin edicidir, sapmalıdır:
1θ̂ 2θ̂
θ̂θ
1θ̂ 2θ̂
(devam)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-7
Sapma
’nın bir tahmin edicisi olmak üzere
‘da sapma onun ortalaması ve arasındaki fark olarak tanımlanmaktadır ve aşağıdaki gibi ifade edilir
Sapmasız bir tahmin edicinin sapması 0’dır
θ̂
θ̂
ˆ ˆSapma(θ) E(θ) θ
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-8
En Etkin Tahmin Edici
’nın birkaç sapmasız tahmin edicilerinin olduğunu varsayınız.
‘nın en etkin tahmin edicisi veya minimum varyans sapmasız tahmin edicisi en küçük varyanslı tahmin edicisidir
ve ’nın aynı gözlem sayısına dayanan iki sapmasız tahmin edicisi olmak üzere, bu durumda Eğer ise ‘in ‘ye göre daha etkin
olduğu söylenmektedir
‘in ’ye göre göreli etkinliği, onların varyanslarının oranıdır:
)θVar()θVar( 21ˆˆ
2
1
ˆVar(θ )Göreceli Etkinlik ˆVar(θ )
1θ̂ 2θ̂
1θ̂
2θ̂1θ̂
2θ̂
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-9
Güven Aralıkları
Bir ana kütle parametresinin nokta tahmini ile ne kadarlık bir belirsizlik ilişkilidir?
Bir aralık tahmini bir nokta tahminine göre bir ana kütle karakteristiği hakkında daha fazla bilgi temin etmektedir
Böyle aralık tahminleri güven aralıkları olarak anılmaktadır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-10
Güven Aralığı Tahmini
Bir aralık bir değerler dizisi vermektedir: Örneklem istatistiğindeki örneklemden
örnekleme varyasyonunu dikkate almaktadır 1 örneklemden olan gözleme dayanmaktadır Bilinmeyen ana kütle parametrelerine yakın
olma hakkında bilgi vermektedir Güven seviyesi olarak ifade edilir
asla %100 güvenli olamaz
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-11
Güven Aralığı ve Güven Seviyesi
Eğer P(a < < b) = 1 - ise o halde aralık a’dan b’ye ’nın %100(1 - ) güven aralığı olarak anılmaktadır.
(1 - ) de aralığın güven seviyesi olarak anılmaktadır ( 0 ve 1 arasındadır)
Ana kütlenin tekrarlanan örneklemlerinde, parametresinin gerçek değeri yolla hesaplanan aralığında %100(1 - )’i içinde yer alabilmektedir.
Bu yolla hesaplanmış olan güven %100(1 - ) ile a < < b olarak yazılmaktadır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-12
Tahmin Süreci
(ortalama, μ, bilinmiyor)
Ana kütle
Rastgele Örneklem
Ortalama X = 50
Örneklem
μ’nün 40 & 60 arasında olduğundan %95 eminim.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-13
Güven Seviyesi, (1-)
Güven Seviyesi = 95% olarak varsayınız (1 - ) = 0,95 olarak da yazılabilir Bir göreli frekans yorumu:
Tekrarlayan örneklerden oluşturulacak tüm güven aralıklarının %95’i bilinmeyen gerçek parametreyi içerecektir
Bir spesifik aralık gerçek parametreyi içerebilir veya içermeyebilir Spesifik bir aralığa hiçbir olasılık dahil değildir
(devam)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-14
Genel Formül
Tüm güven aralıkları için genel formül:
Güvenilirlik faktörünün değeri arzu edilen güven seviyesine bağlıdır
Nokta Tahmini ± (Güvenilirlik Faktör)(Standart Hata)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-15
Güven Aralıkları
Ana kütleOrtalaması
σ2 bilinmiyor
Güven Aralıkları
Ana kütleOrantısı
σ2 biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-16
Ana kütle Varyansı
μ için Güven Aralığı(σ2 Biliniyor)
Varsayımlar Ana kütle varyansı σ2 biliniyor Ana kütle normal dağılmış Eğer ana kütle normal değilse, büyük örnekler kullanınız
Güven Aralığı tahmini:
(burada z/2 her bir kuyruktaki /2 olasılığı için normal dağılımdır)
n
σzxμ
n
σzx α/2α/2
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-17
Hata Payı
Güven aralığı
olarak da yazılabilir
burada HP hata payı olarak anılmaktadır
Aralık genişliği, w, hata payının iki katıdır
n
σzxμ
n
σzx α/2α/2
x HP
α/2
σHP z
n
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-18
Hata Payının Azaltılası
Hata Payının azaltılması için
Ana kütle standart sapması azaltılabilir (σ↓)
Örnek büyüklüğü artırılır (n↑)
Güven seviyesi azaltılır, (1 – ) ↓
α/2
σHP z
n
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-19
Güvenilirlik Faktörü z/2’nin Bulunması
%95’lik bir Güven Aralığını ele alalım:
z = -1,96 z = 1,96
01 ,95
0 025α
,2
0 025α
,2
Nokta TahminiAlt Güven Sınırı
Üst Güven Sınırı
Z birimler:
X birimler:
0
z0,025 = 1,96’i standart normal dağılım tablosundan bulunuz
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-20
Yaygın Güven Seviyeleri
Yaygın olarak kullanılan güven seviyeleri %90, %95, ve %99’dur.
Güven Seviyesi
Güven Katsayısı,
Z/2 değeri
1,28
1,645
1,96
2,33
2,58
3,08
3,27
0,80
0,90
0,95
0,98
0,99
0,998
0,999
%80
%90
%95
%98
%99
%99.8
%99.9
1
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-21
Aralıklar ve Güven Seviyesi
μμx
Güven Aralıkları
Aralıklar
‘den
‘e uzanmaktadır
Oluşturulan %100(1-)’lık aralıklar μ’yü içermektedir;
%100() ise içermez.
Ortalamanın Örneklem Dağılımı
σAGS x z
n
σÜGS x z
n
x
x1
x2
/2 /21
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-22
Örnek
Büyük bir ana kütleden seçilen 11 devre 2,20 ohm’luk bir ortalama dirence sahiptir. Geçmişteki bilgilerden ana kütlenin standart sapmasının 0,35 ohm olduğu bilinmektedir.
Ana kütlenin gerçek ortalamasını %95’lik bir güven aralığında belirleyiniz.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-23
Örnek
Büyük bir ana kütleden seçilen 11 devre 2,20 ohm’luk bir ortalama dirence sahiptir. Geçmişteki bilgilerden ana kütlenin standart sapmasının 0,35 ohm olduğu bilinmektedir.
Çözüm: σx z
n
2,20 1,96 (0,35/ 11 )
2.20 .2068
1,9932 μ 2,4068
(devam)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-24
Yorum
Gerçek ortalama direncin 1,9932 ile 2,4068 ohm arasında olduğundan %95 eminiz
Gerçek ortalamanın bu aralıkta olmamasının da mümkün olmasına rağmen bu şekilde oluşturulmuş olan %95’lik aralıklar gerçek ortalamayı içerecektir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-25
Güven Aralıkları
Ana Kütle Ortalaması
σ2 bilinmiyor
Güven Aralıkları
Ana KütleOrantısı
σ2 biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-26
Ana KütleVaryansı
Student t Dağılımı
n gözlemlik bir rassal örneklemi ele alalım ortalaması x ve standart sapması s olsun ortalaması μ olan bir normal dağılımdan seçilmiş
olsun
O halde değişken
Serbestlik derecesi (n – 1) olan Student t dağılımını takip
ns/
μxt
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-27
μ için Güven Aralığı(σ2 Bilinmiyor)
Eğer ana kütle standart sapması σ biliniyorsa, örneklem standart sapması, s’i yerine koyabiliriz.
Bu durum yeni bir belirsizlik ortaya koyar, çünkü s örnekten örneğe değişkenlik göstermektedir
Bu yüzden normal dağılım yerine t dağılımını kullanmaktayız
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-28
μ için Güven Aralığı(σ2 Bilinmiyor)
Varsayımlar Ana kütle varyansı σ2 bilinmiyor Ana kütle normal dağılmış Eğer ana kütle normal değilse, büyük örnekler kullanınız
Student t Dağılımını kullanınız Güven Aralığı Tahmini
burada tn-1,α/2 n – 1 serbestlik derecesine ve her bir kuyrukta α/2 alana sahip olan t dağılımının kritik değeri olarak anılmaktadır:
n
Stxμ
n
Stx α/21,-nα/21,-n
(devam)
α/2)tP(t α/21,n1n Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-29
Hata Payı
Güven Aralığı,
olarak da yazılabilmektedir
burada HP Hata Payı olarak da anılmaktadır:
x HP
n-1,α/2
σHP t
n
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-30
n
Stxμ
n
Stx α/21,-nα/21,-n
Student t Dağılımı
t bir dağılımlar ailesidir t değeri serbestlik derecesine (s.d.)
bağlıdır. Örneklem ortalamasından sonra değişme serbestisi
olan gözlem sayısı aşağıdaki hesaplanmaktadır
s.d. = n - 1
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-31
Student t Dağılımı
t0
t (sd = 5)
t (sd = 13)t-dağılmları çan eğrisi sergilerler ve simetriktirler, fakat ‘daha geniş’ kuyruklara sahiptir
Standart Normal
(sd= ∞ olan t)
Dikkat ediniz: t Z (n arttıkça)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-32
Student t Tablosu
Üst Kuyruk Alanı
sd .10 .025.05
1 12.706
2
3 3.182
t0 2,920Tablo içeriği t değerlerini içerir olasılık değerlerini içermez
Örnek: n = 3 sd = n - 1 = 2 = 0,10 /2 =0,05
/2 = 0,05
3.078
1.886
1.638
6.314
2.920
2.353
4.303
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-33
t dağılım değerleri
Z değeri ile karşılaştırıldığında
Güven t t t Z Seviyesi (10 s.d.) (20 s.d.) (30 s.d.) ____
0,80 1,372 1,325 1,310 1,282
0,90 1,812 1,725 1,697 1,645
0,95 2,228 2,086 2,042 1,960
0,99 3,169 2,845 2,750 2,576
Dikkat: t Z (n arttıkça)
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-34
Örnek
n = 25 olan bir rastgele örnek x = 50 ve s = 8 değerlerine sahiptir. μ için %95’lik bir
güven aralığı oluşturunuz
s.d.= n – 1 = 24, bu yüzden
Güven Aralığı
2.0639tt 24,.025α/21,n
n-1,α/2 n-1,α/2
S Sx t μ x t
n n8 8
50 (2,0639) μ 50 (2,0639)25 25
46,698 μ 53,302
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-35
Güven Aralıkları
Ana kütleOrtalama
σ2 Bilinmiyor
Güven Aralıkları
Ana kütleOrantısı
σ2 Biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-36
Ana kütleVaryansı
Ana kütle Orantısı için Güven Aralığı
Ana kütle orantısı (P) için bir aralık tahmini örneklem orantısı ( )’nin belirsizliği için bir tolerans payı ekleyerek hesaplanabilmektedir.
p̂
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-37
Ana kütle Orantısı P için Güven Aralığı
Eğer örneklem büyüklüğü yeterince büyükse örneklem orantısının aşağıdaki standart sapma ile yaklaşık olarak normal olduğunu hatırlayınız
Bunu bu örneklem verileri ile tahmin edeceğiz:
(devam)
n
)p(1p ˆˆ
n
P)P(1σP
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-38
Güven Aralığı Uç Noktaları
Popülasyon orantısı için üst ve alt güven sınırları aşağıdaki formül ile hesaplanmaktadır
burada z/2 ; istenilen güven seviyesi için standart normal değeridir ; örneklem orantısı n; örneklem büyüklüğü nP(1−P) > 5
n
)p(1pzpP
n
)p(1pzp α/2α/2
ˆˆˆ
ˆˆˆ
p̂
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-39
Örnek
100 kişilik rastgele bir örneklem 25’inin
solak olduğunu göstermektedir.
Solakların gerçek orantısı için %95’lik
bir güven aralığı oluşturunuz.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-40
Örnek 100 kişilik rastgele bir örneklem 25’inin
solak olduğunu göstermektedir. Solakların gerçek orantısı için %95’lik bir güven aralığı oluşturunuz.
(devam)
α/2 α/2
ˆ ˆ ˆ ˆp(1 p) p(1 p)ˆ ˆp z P p z
n n
25 0,25(0,75) 25 0,25(0,75)1,96 P 1,96
100 100 100 1000,1651 P 0,3349
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-41
Yorum
Ana kütledeki solakların yüzdesinin %16,51 ile %33,49 arasında olduğundan %95 eminiz.
0,1651 ile 0,3349 arasındaki aralığın gerçek orantıyı içermeyebilmesine rağmen büyüklüğü 100 olan örneklerden oluşturulan aralıkların %95’i gerçek orantıyı içerecektir.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-42
Güven Aralıkları
Ana KütleOrtalaması
σ2 Bilinmiyor
Güven Aralıklar
Ana KütleOrantısı
σ2 Biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-43
Ana KütleVaryansı
Ana Kütle Varyansı için Güven Aralığı
Güven aralığı örneklem varyansı s2’na dayanmaktadır
Varsayılan: ana kütle normal olarak dağılmıştır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Amaç: Ana kütle varyansı, σ2 için bir güven aralığı oluşturmak
Bölüm 8-44
Ana Kütle Varyansı için Güven Aralığı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Rassal değişken
2
22
1n σ
1)s(n
(n – 1) serbestlik derecesi olan bir ki-kare dağılımı izlemektedir
(devam)
Burada ki-kare değeri aşağıdaki olasılık değerini temsil etmektedir
2 , 1n
αχχ )P( 2α , 1n
21n
Bölüm 8-45
Ana Kütle Varyansı için Güven Aralığı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana kütle varyansı için %(1 - ) güven aralığı aşağıdaki gibidir
2/2 - 1 , 1n
22
2/2 , 1n
2 1)s(nσ
1)s(n
αα χχ
(devam)
Bölüm 8-46
Örnek
Üretilen bir bilgisayar işlemcileri partisi test edilmektedir. Aşağıdaki veriler (MHz olarak) toplanıyor:
Örneklem Büyüklüğü 17Örneklem Ort. 3004
Örneklem std sap 74
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana kütlenin normal olduğunu varsayınız. σx
2 için %95 güven aralığını belirleyiniz
Bölüm 8-47
Ki-kare Değerlerinin Bulunması n = 17 ve ki-kare dağılımı(n – 1) = 16 serbestlik
derecesine sahiptir = 0,05, o halde her bir kuyruktaki ki-kare değeri
0,025’tir:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Olasılık
α/2 = 0,025
216
216
= 28,85
6.91
28.85
20.975 , 16
2/2 - 1 , 1n
20.025 , 16
2/2 , 1n
χχ
χχ
α
α
216
= 6,91
Olasılık
α/2 = 0,025
Bölüm 8-48
Güven Sınırlarının Hesaplanması
%95 güven aralığı aşağıdaki gibidir:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Standart sapmayı dönüştürürken, CPU hızının 55,1 ile 12,6 MHz arasında olduğundan %95 eminiz.
2/2 - 1 , 1n
22
2/2 , 1n
2 1)s(nσ
1)s(n
αα χχ
2 22(17 1)(74) (17 1)(74)
σ28,85 6,91
12683σ3037 2
Bölüm 8-49
Sonlu Ana kütleler
Eğer örneklem büyüklüğü ana kütle büyüklüğünün %5’i büyüklüğünde ise (ve örnekleme yerine koymaksızın oluyorsa) o halde standart hata hesaplanırken sonlu ana kütle düzeltme faktörü kullanılmak zorundadır.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-50
Sonlu Ana kütle Düzeltme Faktörü
Örneklemin yerine koymaksızın yapıldığını ve örneklem büyüklüğünün ana kütle büyüklüğüne göre büyük olduğunu varsayınız
Ana kütle büyüklüğünün merkezi limit teoremini uygulamak üzere yeterince büyük olduğunu varsayınız
Ana kütle varyansını tahmin ederken sonlu Ana kütle Düzeltme Faktörünü uygulayınız
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
N nsonlu ana kütle düzeltme faktörü
N 1
Bölüm17-51
Ana kütle ortalamasının Tahmin Edilmesi
Büyüklüğü n olan bir basit rassal örneklem ortalaması μ olan bir N üyeli ana kütleden alınmış olsun
Örneklem ortalaması, μ ana kütle ortalamasının sapmasız tahmin edicisidir
Nokta tahmin edicisi aşağıdaki gibidir:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
n
1iix
n
1x
Bölüm17-52
Sonlu ana kütleler: Ortalamalar
Eğer örneklem büyüklüğü ana kütle büyüklüğünün %5’inden daha büyük ise, örneklem ortalamasının varyansı için sapmasız bir tahmin edici aşağıdaki gibidir
O halde ana kütle ortalaması için güven aralığı %100(1-α)’dır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-53
1N
nN
n
sσ
22xˆ
xα/21,-nxα/21,-n σtxμσt-x ˆˆ
Ana kütle Toplamının Tahmin Edilmesi
Büyüklüğü N olan bir ana kütleden büyüklüğü n olan bir basit rassal örneklemi ele alınız
Tahmin edilecek olan miktar Nμ popülasyon toplamıdır
Nμ ana kütle toplamı için sapmasız bir tahmin edicinin tahmin prosedürü Nx nokta tahmini ile sonuçlanmaktadır.
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm17-54
Ana kütle Toplamının Tahmin Edilmesi
Ana kütle toplamının varyansının sapmasız bir tahmin edicisi aşağıdaki gibidir:
Ana kütle toplamı için bir %100(1 - )’lık güven aralığı aşağıdaki gibidir:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
xα/21,-nxα/21,-n σNtxNNμσNtxN ˆˆ
1-N
n)(N
n
sNσN
222
x2
ˆ
Bölüm17-55
Ana Kütle Toplamı için Güven Aralığı: Örnek
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Bir firma 1000 hesaplık bir ana kütleye sahiptir ve toplam ana kütle değerini tahmin etmek
istemektedir
Ortalaması 87,6 $ ve standart sapması 22,3$ olan 80 hesaplık bir örnek seçildi.
Find the Toplam dengenin %95’lik güven aralığı tahminini bulunuz.
Bölüm17-56
Örnek Çözüm
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana kütle toplam dengesi için %95 güven aralığı 82.837,53$ ile 92.362,47$ arasında idi.
2 22 2 2 2
x
x
s (N n) (22.3) 920ˆN σ N (1000) 5724559,6
n N-1 80 999
ˆNσ 5724559,6 2392,6
N 1000, n 80, x 87,6, s 22,3
79,0.025 xˆNx t N σ (1000)(87,6) (1,9905)(2392,6)
82837,53 Nμ 92362,47
Bölüm17-57
Ana Kütle Orantısının Tahmin Edilmesi
Ana Kütlenin gerçek orantısı P olsun
n gözlemden olan bir basit rassal örneklemin örneklem orantısı olsun
Örneklem orantısı , P ana kütle orantısının sapmasız bir tahmin edicisidir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
p̂
p̂
Bölüm17-58
Sonlu Ana kütleler:Orantı
Eğer örneklem büyüklüğü ana kütle büyüklüğünün %5’inden daha büyük ise, örneklem orantısının varyansı için sapmasız bir tahmin edici aşağıdaki gibidir
O halde, Ana kütle orantısı için bir %100(1 - )’lık güven aralığı aşağıdaki gibidir:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-59
1N
nN
n
)p(1-pσ2
p
ˆˆˆˆ
pα/2pα/2 σzpPσz-p ˆˆˆˆˆˆ
Tahmin: İlave Konular
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Bölüm Konuları
Ana Kütle Ortalamaları
Bağımsız Örneklemler
Ana Kütle Ortalamaları
Bağımlı Örneklemler
Örneklem Büyüklüğünün Tayin Edilmesi
1. Gruba karşın bağımsız 2.
Grup
İşlem öncesine karşın
sonrasındaki aynı grup
Sonlu Ana Kütleler
Örnekler:
Ana Kütle Orantıları
1. Orantıya karşın 2. Orantı
Bölüm-6-60
Büyük Ana Kütleler
Güven Aralıkları
Bağımlı Örneklemler
İki ilişkili ana kütlenin ortalamalarının testleri Eşli veya eşlenmiş örneklemler Tekrarlanmış ölçütler (önce/sonra) Eşli değerler arasındaki farkı kullanınız:
Denekler arasındaki varyasyonu ortadan kaldırır Varsayımlar:
Her iki ana kütle normal olarak dağılmaktadır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Bağımlı Örneklemler
di = xi - yi
Bölüm-6-61
Ortalama Farkıi’inci eşli fark di’dir , burada fark aşağıdaki gibidir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
di = xi - yi
Ana kültle eşli ortalama eşli farklının nokta tahmini d’ dir:
n
dd
n
1ii
n örneklemdeki eşleşmiş çiftlerin sayısı
1n
)d(dS
n
1i
2i
d
Örneklem standart sapması:
Bağımlı Örneklemler
Bölüm-6-62
Ortalama Farkı için Güven AralığıAna kütle ortalamaları arasındaki fark
μd için güven aralığı aşağıdaki gibidir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Burada n = örneklem büyüklüğü (eşleşmiş örneklemlerdeki eşleşmiş çiftlerin sayısı)
n
Stdμ
n
Std d
α/21,ndd
α/21,n
Bağımlı Örneklemler
Bölüm-6-63
Ortalama Farkı için Güven Aralığı
Hata payı;
tn-1,/2 (n – 1) serbestlik derecesi Student’s t dağılımından gelen değerdir aşağıdaki olasılık değerine sahiptir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
(devam)
2
α)tP(t α/21,n1n
dn 1,α/2
sHP t
n
Bağımlı Örneklemler
Bölüm-6-64
Altı kişi bir kilo verme programına kaydolmaktadırlar. Aşağıdaki veriler toplanmıştır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Eşli Örneklemler: Örnek
Ağırlık: Kişi Önce (x) Sonra (y) Farkı, di
1 136 125 11 2 205 195 10 3 157 150 7 4 138 140 - 2 5 175 165 10 6 166 160 6 42
d = di
n
2i
d
(d d )S
n 14,82
= 7,0
Bölüm-6-65
Bağımlı Örneklemler
%95’lık bir güven seviyesi için, uygun t değeri
tn-1,/2 = t5,0,025 = 2,571
Ortalamalar arasındaki fark μd için %95 güven aralığı aşağıdaki gibidir
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
d dn 1,α/2 d n 1,α/2
d
d
S Sd t μ d t
n n4,82 4,82
7 (2,571) μ 7 (2,571)6 6
1,94 μ 12,06
Eşli Örneklemler: Örnek
(devam)
Bu aralık sıfır içerdiğinden dolayı bu sınırlı verilerle kilo verme programının kişilere yardım ettiğine dair %95 emin olamamaktayız
Bölüm-6-66
Bağımlı Örneklemler
İki Ortalama Arasındaki Fark:Bağımsız Örneklemler
Farklı veri kaynakları İlişkili olmayan Bağımsız
Tek bir ana kütleden seçilen örneklemler başka bir ana kütleden seçilen örneklem üzerinde hiçbir etkiye sahip değildir
Nokta tahmini iki örneklem ortalaması arasındaki farktır:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
Amaç: İki ana kütle ortalaması arasındaki fark için bir güven aralığı oluşturunuz, μx – μy
x – yBölüm-6-67
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle
Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
Güven aralığı z/2’yi kullanır
Güven aralığı Student t dağılımından olan bir değeri kullanmaktadır
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
(devam)
Bölüm-6-68
İki Ortalama Arasındaki Fark:Bağımsız Örneklemler
σx2 ve σy
2 Biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
Varsayımlar:
Örneklemler rastgele ve bağımsız olarak seçilmiştir
Her iki ana kütle dağılımı normaldir
Ana kütle varyansları bilinmektedir
*σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
Bölüm-6-69
σx2 ve σy
2 Biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle
Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
…ve rassal değişken
standart bir normal dağılıma sahiptir
σx ve σy bilindiğinde ve her ikisi de
normal olarak dağıldığında, X – Y’nin varyansı
y
2y
x
2x2
YX n
σ
n
σσ
(devam)
*
Y
2y
X
2x
YX
n
σ
nσ
)μ(μ)yx(Z
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
Bölüm-6-70
Güven Aralığı σx
2 ve σy2 Biliniyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
μx – μy için güven aralığı:*
y
2Y
x
2X
α/2YXy
2Y
x
2X
α/2 n
σ
n
σz)yx(μμ
n
σ
n
σz)yx(
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
Bölüm-6-71
σx2 ve σy
2 Bilinmiyor,Eşit Kabul Ediliyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
Varsayımlar: Örneklemler rastgele ve bağımsız olarak ve seçilmektedir
Ana kütleler normal olarak
dağılmaktadır
Ana kütle varyansları ilinmemektedir fakat eşit oldukları varsayılmaktadır
*σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
Bölüm-6-72
σx2 ve σy
2 Bilinmiyor,Eşit Kabul Ediliyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle
Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
(devam)
Aralık tahminlerini oluştururken:
Ana kütle varyanslarının eşit olduğu varsayılmaktadır, o halde iki standart sapmayı kullanmak ve σ’yı tahmin etmek üzere onları havuzda toplamak gerekir getirmek (nx + ny – 2) serbestlik derecesinde bir t değeri kullanınız
*σx
2 ve σy2 eşit
kabul edilir
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
Bölüm-6-73
σx2 ve σy
2 Bilinmiyor,Eşit Kabul Ediliyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemlerToplanmış varyans
(devam)
* 2nn
1)s(n1)s(ns
yx
2yy
2xx2
p
σx
2 ve σy2 eşit
kabul edilir
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
Bölüm-6-74
Güven Aralığı, σx
2 ve σy2 Bilinmiyor, Eşit
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
μ1 – μ2 için güven aralığı:
Burada
*σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
y
2p
x
2p
α/22,nnYXy
2p
x
2p
α/22,nn n
s
n
st)yx(μμ
n
s
n
st)yx(
yxyx
2nn
1)s(n1)s(ns
yx
2yy
2xx2
p
Bölüm-6-75
Toplanmış Varyans: Örnek
İki bilgisayar işlemcisini hız yönünden test edilmektedir. CPU hızlarındaki fark için bir güven aralığı oluşturunuz. Aşağıdaki hız (MHz) verileri toplanmıştır:
CPUx CPUy
Test Edilen Sayı 17 14Örneklem Ort. 3004 2538Örneklem std s 74 56
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Her iki ana kütlenin eşit varyanslı olduğunu varsayınız ve %95 güven aralığını kullanınız
Bölüm-6-76
Toplanmış Varyansı hesaplarken
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
1
2 2 2 2x x y y2
px y
n 1 S n 1 S 17 1 74 14 1 56S 4427,03
(n ) ( n 1) (17-1) (14 1)
Toplanmış varyans:
%95’lik bir güven aralığı için t değeri:
x yn n 2 , α/2 29 , 0.025t t 2,045
Bölüm-6-77
Güven Sınırlarını Hesaplarken
%95’lik güven aralığı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
y
2p
x
2p
α/22,nnYXy
2p
x
2p
α/22,nn n
s
n
st)yx(μμ
n
s
n
st)yx(
yxyx
X Y
4427,03 4427,03 4427,03 4427,03(3004 2538) (2,054) μ μ (3004 2538) (2,054)
17 14 17 14
X Y416,69 μ μ 515,31
CPU hızındaki ortalama farkın 416,69 ile 515,31 MHz arasında olduğundan %95 eminiz.
Bölüm-6-78
σx2 ve σy
2 Bilinmiyor,Eşit olmadıkları Varsayılıyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
Varsayımlar:
Örneklemler rastgele ve bağımsız olarak ve seçilmektedir
Ana kütleler normal olarak dağılmaktadır
Ana kütle varyansları bilinmemektedir ve eşit olmadıkları varsayılmaktadır *
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
Bölüm-6-79
σx2 ve σy
2 Bilinmiyor,Eşit olmadıkları Varsayılıyor
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana Kütle Ortalamaları,
Bağımsız örneklemler
(devam)Aralık tahminlerini oluştururken:
Ana kütle varyanslarının eşit olmadığı varsayılmaktadır, bu yüzden toplanmış varyans uygun değildir. serbestlik derecesi ile bir t
değerini kullanınız,
σx2 ve σy
2 biliniyor
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
*
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
1)/(nn
s1)/(n
ns
)n
s()
ns
(
y
2
y
2y
x
2
x
2x
2
y
2y
x
2x
v
Bölüm-6-80
Güven Aralığı, σx
2 ve σy2 Bilinmiyor, Eşit Değil
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
μ1 – μ2 için güven aralığı:
*
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilir
σx2 ve σy
2 bilinmiyor
σx2 ve σy
2 eşit kabul edilmez
y
2y
x
2x
α/2,YXy
2y
x
2x
α/2, n
s
n
st)yx(μμ
n
s
n
st)yx(
1)/(nn
s1)/(n
ns
)n
s()
ns
(
y
2
y
2y
x
2
x
2x
2
y
2y
x
2x
vBurada
Bölüm-6-81
İki Ana Kütle Orantısı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Amaç: İki ana kütle orantısı arasındaki Px – Py farkı için bir güven aralığı oluşturmaktır.
Fark için nokta tahmini
Ana kütle orantıları
Varsayımlar:
Her iki örneklem büyüklüğü büyüktür (genellikle her bir örneklemde 40 gözlem)
yx pp ˆˆ
Bölüm-6-82
İki Ana Kütle Orantısı
Rassal değişken
yaklaşık olarak normal dağılmıştır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana kütle orantıları
(devam)
y
yy
x
xx
yxyx
n
)p(1p
n)p(1p
)p(p)pp(Z
ˆˆˆˆ
ˆˆ
Bölüm-6-83
İki Ana Kütle Orantısı için Güven Aralığı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ana kütle orantıları
Px – Py için güven sınırları:
y
yy
x
xxyx n
)p(1p
n
)p(1pZ )pp(
ˆˆˆˆˆˆ
2/
Bölüm-6-84
Örnek: İki Ana Kütle Orantısı
Kolej diploması olan erkeklerin orantısı ve kadınların orantısı arasındaki fark için %90’lık bir güven aralığı oluşturunuz.
Bir rassal örneklemde 50 erkeğin 26’sı 40 kadının 28’si kolej diploması almıştır
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-85
Örnek: İki Ana Kütle Orantısı
Erkekler:
Kadınlar:
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
y yx x
x y
ˆ ˆp (1 p )ˆ ˆp (1 p ) 0,52(0,48) 0,70(0,30)0,1012
n n 50 40
x
26p̂ 0,52
50
y
28p̂ 0,70
40
(devam)
%90’lık güven aralığı için, Z/2 = 1,645
Bölüm-6-86
Örnek: İki Ana Kütle Orantısı
Güven sınırları:
o halde güven aralığı aşağıdaki gibidir
-0,3465 < Px – Py < -0,0135
Aralık sıfır içermediği için iki orantının eşit olmadığından %90 eminiz
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
(devam)
0
y yx xx y α/2
x y
ˆ ˆp (1 p )ˆ ˆp (1 p )ˆ ˆ(p p ) Z
n n
(0,52 ,70) 1,645(0,1012)
Bölüm-6-87
Örneklem Büyüklüğünün Tespit Edilmesi
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Ortalamaiçin
Örneklem Büyüklüğünün
Belirlenmesi
Orantı için
Bölüm-6-88
Büyük ana kütleler
Sonlu ana kütleler
Ortalamaiçin
Orantı için
Hata Payı
Gereken örneklem büyüklüğü tanımlanmış olan bir güven seviyesi (1 - ) olan istenen bir hata payına (HP) ulaşılarak bulunabilmektedir
Hata payı örnekleme hatası olarak da anılmaktadır ana kütle parametresinin tahminindeki hatalı ölçü
miktarı güven aralığını oluşturmak üzere nokta tahminine
eklenen veya çıkarılan miktar
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-89
Örneklem Büyüklüğünün Tespit Edilmesi
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
n
σzx α/2 α/2
σHP z
n
Hata Payı (örneklem hatası)
Bölüm-6-90
Ortalama için
Büyük ana kütleler
Örneklem Büyüklüğünün Tespit Edilmesi
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
α/2
σHP z
n
(devam)
2 2α/2
2
z σn
HPŞimdi n için
çözünüz
Bölüm-6-91
Ortalama için
Büyük ana kütleler
Örneklem Büyüklüğünün Tespit Edilmesi
Ortalama için gereken örneklem büyüklüğünü belirlemek üzere, aşağıdakileri bilmeniz gerekmelidir:
z/2 değerini belirleyen istenen güven seviyesi (1 - ),
Kabul edilebilir hata payı (örneklem hatası), HP
Ana kütle standart sapması, σ
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
(devam)
Bölüm-6-92
Gerekli Olan Örneklem Büyüklüğü, Örnek
Eğer = 45 ise, ortalamayı %90 güven aralığında ± 5 içerisinde tahmin etmek için gereken örneklem büyüklüğü nedir?
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
(Daima yuvarlayınız)
2 2 2 2α/2
2 2
z σ (1,645) (45)n 219,19
HP 5
O halde gereken örneklem büyüklüğü n = 220
Bölüm-6-93
Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi:Ana kütle Orantısı
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
n
)p(1pzp α/2
ˆˆˆ α/2
ˆ ˆp(1 p)HP z
n
Hata Payı(örneklem hatası)
Bölüm-6-94
Orantı için
Büyük ana kütleler
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
2α/2
2
0.25 zn
HPyerine 0,25’i
koyunuz ve n için çözünüz
(devam)
α/2
ˆ ˆp(1 p)HP z
n
zaman 0,25’den daha büyük olamaz
ˆ ˆp(1 p)=0,5p̂
)p(1p ˆˆ
Bölüm-6-95
Orantı için
Büyük ana kütleler
Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi:Ana kütle Orantısı
Örneklem ve ana kütle orantıları, ve P, genellikle bilinmemektedir (çünkü daha henüz hiçbir örneklem alınmadı)
P(1 – P) = 0,25 mümkün olan en büyük hata payını meydana getirmektedir (böylece bulunan örneklem büyüklüğü istenen güven seviyesini garantilemiş olacaktır)
Orantı için gerek olan örneklem büyüklüğünü belirlemek üzere, aşağıdakileri bilmek zorundasınız:
kritik z/2 değerini belirleyen (1 - ) istenen güven seviyesini
kabul edilebilir örneklem hatası (hata payı), HP P(1 – P) = 0,25’yi sağlayan P’nin tahmini
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
(devam)
p̂
Bölüm-6-96
Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi:Ana kütle Orantısı
Gerekli Olan Örneklem Büyüklüğü-Örnek:Ana kütle Orantısı
%±3 içerisinde, %95 güven aralığı ile bir büyük ana kütledeki gerçek orantıyı tahmin etmek üzere ne büyüklükte bir örneklem gerekli olacaktır?
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-97
Gerekli Olan Örneklem Büyüklüğü-Örnek
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Çözüm:
%95 güven aralığı için, z0,025 = 1,96’yi kullanınız
HP = 0,03
P(1 – P) = 0,25 olarak tahmin ediniz
O halde n = 1068’i kullanınız
(devam)
2 2α/2
2 2
0.25 z (0,25)(1,96)n 1067,11
HP (0,03)
Bölüm-6-98
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-99
Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi :Sonlu Ana kütleler
Sonlu Ana kütleler
Ortalamaiçin
1N
nN
n
σ)XVar(
2
Bir sonlu ana kütle düzeltme faktörü ilave edilmektedir:
1. Gerekli olan örneklem büyüklüğü n0’ı ön formülü kullanarak hesaplayınız:
2. Daha sonra sonlu ana kütle için ayarlayınız:
2 2α/2
0 2
z σn
HP
1)-(Nn
Nnn
0
0
Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi :Sonlu Ana kütleler
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-100
Sonlu Ana kütleler
Orantı için
1N
nN
n
P)P(1-)pVar( ˆ
Bir sonlu ana kütle düzeltme faktörü ilave edilmektedir:
1. n için çözünüz:
2. Bu ifade için mümkün olan en büyük değer (Eğer P = 0,25 ise):
3. Aynı örneklem orantısından %95’lik bir güven aralığı ±1.96 olarak yer almaktadır
P)P(11)σ(N
P)NP(1n
2p
ˆ
0.251)σ(N
P)0.25(1n
2p
ˆ
pσ ˆ
Örnek: Ana Kütle Orantısını tahmin etmek üzere Örneklem Büyüklüğü
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER Bölüm-6-101
(devam)
pσ ˆ850 kişiden oluşan bir ana kütledeki kolej mezunlarının gerçek orantısını ±%5 içerisinde %95 güven aralığı ile tahmin etmek üzere gerekli olan bir örneklem ne büyüklükte olmalıdır?
Gerekli Olan Örneklem Büyüklüğü-Örnek
Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER
Çözüm:
%95 güven aralığı için, z0.025 = 1,96’yı kullanınız
HP = 0,05
O halde n = 265’i kullanınız
(devam)
Bölüm-6-102
ˆ ˆp p1,96 σ 0,05 σ 0,02551
max 2 2p̂
0,25N (0,25)(850)n 264,8
(N 1)σ 0,25 (849)(0,02551) 0.25