İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Çıkarımsal İstatistik
Advertisements

Uygun Hipotezin Kurulması, Tip I Hata ve Tip II Hata
Prof. Dr. Ali ŞEN Akdeniz KARPAZ Üniversitesi
Hipotez Testleri Uygulamada çoğu zaman örneklem istatistikleri yardımıyla ana kütle parametreleri hakkında bir karara varmaya da çalışılmaktadır. Meselâ.
Kütle varyansı için hipotez testi
Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri
İki kütle ortalamasının farkının güven aralığı
Normal dağılan iki kütlenin ortalamalarının farkı için Hipotez testi
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
ANOVA.
HİPOTEZ TESTLERİ.
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
HİPOTEZ TESTLERİ.
Normal Dağılım.
TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIMI
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
Büyük ve Küçük Örneklemlerden Kestirme
Yaygınlık Ölçüleri Bir dağılımdaki değerlerin ortalamaya olan uzaklıkları farklılıklar gösterir. Bu farklılıkların derecesi dağılımın yaygınlığı kavramını.
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
Hipotez Testi.
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
Önemlilik Testleri Örnekleme yoluyla sağlanan bilgiden hareketle; Kliniklerde hasta hayvanlara uygulanan yeni bir tedavi yönteminin eskisine kıyasla bir.
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
HİPOTEZ TESTLERİ Hipotez Testlerinin Belirlenmesi Sıfır Hipotezi
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
Uygulama I.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
İSTATİKSEL KAVRAMLAR İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ| e-FEK.
Örneklem Dağılışları.
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
ÖĞRENME AMAÇLARI Veri analizi kavramı ve sağladığı işlevleri hakkında bilgi edinmek Pazarlama araştırmalarında kullanılan istatistiksel analizlerin.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
Uygulama 3.
Maliye’de SPSS Uygulamaları Doç. Dr. Aykut Hamit Turan SAÜ İİBF/ Maliye Bölümü.
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
DEĞİŞKENLİK (Yayıklık) ÖLÇÜLERİ
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Güven Aralığı.
Parametrik Hipotez Testleri
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Çıkarsamalı İstatistik Yöntemler
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Merkezi Eğilim Ölçüleri
ANLAM ÇIKARTICI (KESTİRİMSEL) İSTATİSTİK
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
HİPOTEZ TESTLERİ.
t-STUDENT VE Kİ-KARE TESTİ
İstatistik-2 Çıkarımsal İstatistik
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ

Öğrenme Hedefleri Bu konuyu çalıştıktan sonra: Örneklemden yola çıkarak ana kütle parametrelerini belli güven aralıklarında hesaplayabilir. İstatistikte hipotez tezlerini kurabilir. İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir.

İçindekiler 1. İSTATİSTİK TAMNİNİ 1.1. Güven Aralıkları 1.2. Örnek Ortalamalarının Dağılımı 1.3. Ana Kütle Ortalamasının Tahmini  2. HİPOTEZ TESTİ 2.1. Hipotez Testinin Adımları 2.1.1. Hipotezlerin kurulması 2.1.2. Güven Sınırlarının Belirlenmesi 2.1.3. Hipotez Testinin Sınanması 2.1.4. Hipotez Testinin Sınanması Örnekleri

Örneklemden yola çıkarak ana kütle parametrelerini belli güven aralıklarında hesaplayabilir. İSTATİSTİK TAHMİNİ 1. İSTATİSTİK TAHMİNİ Ana kütledeki birimlerin tamamını inceleyerek ana kütle hakkında bilgi sahibi olmanın zor, hatta bazen imkânsız olması örnekleme yöntemlerine başvurmak için yeterli sebep sayılabilir. İstatistik tahmini ile ana kütleden alınan örnek veriler kullanılarak ana kütlenin parametreleri tahmin edilmeye çalışılır. İki tür Parametre tahmini vardır; 1. NOKTA TAHMİNİ: Parametreye en uygun bir istatistiğin tek sayısal değeridir. Örneğin, ana kütle ortalamasını tahmin etmek için örneklem ortalaması alınırsa, parametrenin nokta tahmin edicisi kullanılıyor denir. 2. ARALIK TAHMİNİ: Bilinmeyen ana kütle parametresinin belirli bir olasılıkla içinde bulunacağı rasgele alt ve üst sınırı belirlemektir.

Örneklemden yola çıkarak ana kütle parametrelerini belli güven aralıklarında hesaplayabilir. İSTATİSTİK TAHMİNİ 1.1. Güven Aralıkları Ana kütle Ortalamasının Güven aralığı: Ana kütlenin tüm birimlerini incelemek olanaksızdır. Bu gibi durumda Ana kütlenin ortalaması hesaplanamaz. Ancak örneklemler yardımıyla ana kütlenin ortalaması ya da ana kütlenin ortalamasının içinde bulunduğu sınırlar, seçilen yanılma olasılığında tahmin edilir.   Kitle ortalamasının içinde bulunduğu sınırlara “Ana kütlenin Ortalamasının Güven Aralığı ya da Güven Sınırları” adı verilir. Ana kütlenin varyansı 2’nin bilindiğinde Ana kütlenin ortalamasının Aralık Tahmini: Ana kütlenin varyansı 2’nin bilinmediğinde ana kütlenin ortalamasının Aralık Tahmini:

Örneklemden yola çıkarak ana kütle parametrelerini belli güven aralıklarında hesaplayabilir. İSTATİSTİK TAHMİNİ Bu durumda ana kütle ortalaması için Güven Aralığı; 1.2. Örnek Ortalamalarının Dağılımı Örneklerin basit tesadüfî örnekleme yöntemine göre alındıklarını varsayarak, örnekler için örnekleme dağılımlarını görelim: Örnek ortalamaları ana kütle ortalaması etrafında normal bir dağılım gösterirler. Standart hata ise örnek ortalamaları normal dağılımının standart sapmasından başka bir şey değildir. Bu normal dağılımın ortalaması ile standart sapması arasındaki ilişkiden hareketle herhangi bir örnek ortalamasının belirli olasılık kademelerine göre bulunabileceği sınırlar tahmin edilebilir.

İSTATİSTİK TAHMİNİ Güven Sınırlarını belirleyebilir. Şekil 1. Normal dağılan örnek ortalamalarının çeşitli standart hata sınırları   µ-3σx µ-2σx µ-σx µ+σx µ+2σx µ+3σx Şekil 1 de görüleceği gibi, örnek ortalamalarının % 99.7 si ana kütle ortalamasından ± 3 σx standart hata sınırları arasında bulunur. Bunun gibi diğer olasılık kademeleri için de benzer açıklamalar yapılabilir. Buna göre, ana kütle ortalaması µ ve örnek ortalamaları standart hatası σx şeklinde gösterilecek olursa örnek ortalamaları şu şekilde hesaplanır:

İSTATİSTİK TAHMİNİ Güven Sınırlarını belirleyebilir. 1.3. Ana Kütle Ortalamasının Tahmini Örnek 1. Ürün ağırlıkları ile ilgili değişkenliğin σ = 5 gr. olduğu bilinmektedir. Örnekleme oranı %1 olacak şekilde alınan 100 birimlik (n) örneğin ortalaması 100 gr. ( 𝑋 bulunduğuna göre, ana kütledeki ürünlerin ortalama ağırlığını belirli olasılık kademelerine (güven aralığına) göre tahmin edelim: Buna göre örneklem standart hata; Çeşitli olasılık kademeleri için yığın ortalamasının tahmini ise aşağıda gösterildiği gibi hesaplanır:

İSTATİSTİK TAHMİNİ Güven Sınırlarını belirleyebilir. Örnek 2. 64 kişi üzerinde yapılan bir araştırmada Türkiye’de insanların ortalama günde 8 dakika televizyon seyrettikleri ve ana kütlenin standart sapmasının 4 dakika olduğu bilindiğine göre % 95 güven aralığında ana kütle ortalamasını tahmin ediniz. İlk olarak örneklem standart sapması bulunur. Yukarıdaki sonucu % 95 güven düzeyinde Türkiye’de insanlar günde 3.02 ile 4.98 dakika arasında televizyon seyretmektedir şeklinde yorumlayabiliriz.

HİPOTEZ TESTİ Hipotez testinin varsayımlarını bilir. 2. HİPOTEZ TESTİ   "Hipotez", bir durum hakkında ileri sürülen bir varsayımdır. Buna göre, "istatistik hipotez", ana kütlenin durumu hakkında ileri sürülen bir varsayımdır. Burada bu hipotez daima yapılacak bir istatistik test sonucuna göre kabul veya reddedilecek şekilde formüle edilir. "İstatistik test" ise örnek istatistiklerini kullanarak bir hipotezin geçerli olup olmadığını ortaya koyma işlemidir. Hipotez testinde amaç, hareket tarzları belli bir fiili yapmak veya yapmamak olduğuna göre, böyle bir karara varabilmesi için karar sürecinin belirlenmesi gerekir. Bunun için önce hipotezlerin ortaya konması gerekir. İstatistikte Ho 'a sıfır hipotezi, Hı 'e de alternatif veya araştırma hipotezi denir.

HİPOTEZ TESTİ İstatistikte hipotez tezlerini kurabilir. 2.1. Hipotez Testinin Adımları 2.1.1. Hipotezlerin kurulması Önce, hipotezlerin kurulur. Hipotezler, sıfır hipotezi ve araştırma (alternatif) hipotezi olmak üzere iki tanedir. Sıfır hipotezi, yığın parametresinin bilinen veya belirlenmiş değerini gösterir. Alternatif hipotez ise, araştırmayı yönlendiren yani kanıtlanmak istenen asıl hipotezdir. Hipotezler, biri red edildiğinde diğeri kabul edilecek şekilde düzenlenirler. Sıfır hipotezinde, ana kütle parametresinin belirli bir değere eşit olduğu ifade edilir. Alternatifinde ise kanıtlanacak duruma göre ana kütle parametresinin belirli bir değerden büyük, küçük ya da farklı olduğu ileri sürülür. "Ürünlerin ortalama ağırlığı 100 gr. dan farklıdır" şeklindeki araştırma hipotezi sıfır hipotezi ile birlikte şu şekilde kurulabilir: H0 : µ = 100 gr. H1 : µ ≠ 100 gr. "Ürünlerin ortalama ağırlığı 100 gr. dan hafiftir" şeklindeki bir hipotez şu şekilde kurulabilir: H0 : µ = 100 gr. H1 : µ < 100 gr.

İstatistikte hipotez tezlerini kurabilir. HİPOTEZ TESTİ

HİPOTEZ TESTİ Güven Sınırlarını belirleyebilir. 2.1.2. Güven Sınırlarının Belirlenmesi Anlam düzeyi, önem seviyesi şeklinde de ifade edilebilir. Örnek ortalamaları yığın ortalaması etrafında normal dağılış gösterdiğinden, örnek ortalamalarının %95' i Z = ±1.96 sınırları arasında, %99' u ise Z = ±2.58 sınırları arasında kalıyor demektir. Güven sınırları dışında kalan alanlar ise anlam düzeyi olarak bilinir ve bunlar sırasıyla % 0.10, % 5 ve % 1 dir.

Güven Sınırlarını belirleyebilir. HİPOTEZ TESTİ -1.96 0 +1.96

İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir. HİPOTEZ TESTİ 2.1.3. Hipotez Testinin Sınanması Bir hipotez kurulduktan sonra 2 aşamada test edilir. 1. Aşama: Örneklemden yola çıkılarak Zh degeri hesaplanır. 𝐙 𝐡 = 𝐗− µ 𝛔 𝐱 2.Aşama: Hesaplanan Zh değeri Zk değeri ile karşılaştırılır. Zh > Zk ise H0 hipotezi reddedilir ve alternatif hipotez kabul edilir.

2.1.4. Hipotez Testinin Sınanması Örnekleri İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir. HİPOTEZ TESTİ 2.1.4. Hipotez Testinin Sınanması Örnekleri

İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir. HİPOTEZ TESTİ 2. Aşama: Hesaplanan Zh değeri Zk değeri ile karşılaştırılır. Zh ( -3.3) > Zk ( -2.58) oldugundan H0 hipotezi reddedilir ve alternatif hipotez kabul edilir. Yorum: Fırının ürettiği ekmeklerin ortalama ağırlığı 500 gramdan farklıdır. Not: Z değerlerini mutlak değerler olarak karşılaştırıyoruz. -3.3 -2.58 0 +2.58

İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir. HİPOTEZ TESTİ Örnek 2: Ağrı kesici bir ilacın ortalama 60 dakikadan daha az bir sürede etkisini göstereceği olduğu iddia ediliyor. Rasgele seçilen hastalardan 64’üne ilgili ilaç veriliyor ve ortalama etki süresi 63 ve standart hatası 12 bulunuyor. =0.05 anlamlılık düzeyinde (%95 güven aralığı) iddianın doğruluğunu test ediniz. Hipotez testini kuralım. H0 : µ ≤ 60 dakika H1 : µ > 60 dakika 1. Aşama: Örneklemden yola çıkılarak Zh değeri hesaplanır. 𝐙 𝐡 = 𝐗− µ 𝛔 𝐱 = 𝟔𝟑− 𝟔𝟎 𝟏𝟐 𝟖 = 𝟑 𝟐 =𝟏.𝟓

İstatistikte hipotez tezlerinin doğruluğunu test edebilir. HİPOTEZ TESTİ 2. Aşama: Hesaplanan Zh değeri Zk değeri ile karşılaştırılır.   Zh ( 1.5) > Zk ( 1.65) olduğundan H0 hipotezi reddedilemez.   Yorum: %95 güven düzeyinde ilaç ağrıyı en geç 60 dakika içinde geçirmektedir. 1.5 1.65

Değerlendirme Soruları

Değerlendirme Soruları

Değerlendirme Soruları

Değerlendirme Soruları

Değerlendirme Soruları 2. Aşama: Hesaplanan Zh değeri Zk değeri ile karşılaştırılır. Zh ( 2.5) > Zk ( 1.96) oldugundan H0 hipotezi reddedilir ve alternatif hipotez kabul edilir. Yorum: Paketlerin ağırlığı 500 gramdan farklıdır.