SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Standart Normal Dağılım

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
Advertisements

HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Standart Normal Dağılım
Tanımlayıcı İstatistikler
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dönem 1
Olasılık Dağılımları ♦ Gazın her molekülü kendi hızına ve konumuna sahiptir. ♦ Bir molekülün belli bir hıza sahip olma olasılığı hız dağılım fonksiyonu.
Normal Dağılım.
Sürekli Olasılık Dağılımları
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
T Dağılımı.
KOŞULLU ÖNGÖRÜMLEME.
Değişkenlik Ölçüleri.
STANDART SAPMA STANDART SAPMA.
Z ve T puanları Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
Örnekleme Yöntemleri Şener BÜYÜKÖZTÜRK, Ebru KILIÇ ÇAKMAK,
Z ve T puanları Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık.
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
İÇERİK(2.HAFTA) Veri Toplama Hedef Kitlenin Belirlenmesi
İÇERİK TEMEL İSTATİSTİK KAVRAMLARI Birim Vasıf ve Şık Kütle
2.HAFTA İÇERİK YER ÖLÇÜLERİ Aritmetik Ortalama Tartılı Ortalama
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
Olasılık dağılımları Normal dağılım
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Uygulama 3.
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
12.HAFTA İÇERİK VARYANS ANALİZİ Giriş Tek Faktörlü Varyans Analizi
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
Kesikli Olasılık Dağılımları
İÇERİK HİPOTEZ TESTLERİ Hipotez Geliştirme Örnek Örnek 2 Örnek 3
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
Sürekli Olasılık Dağılımları
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR
Ölçme ve Değerlendirme
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Merkezi Eğilim Ölçüleri
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Merkeze Yayılma Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Sapma (Dağılma) ölçüleri
Mutlak Dağılım Ölçüleri Nispi Dağılım Ölçüleri
STANDART PUANLAR * Z Puanı * T Puanı.
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 8. SINIF
MERKEZİ DAĞILIM ÖLÇÜTLERİ
STANDART SAPMA.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Sunum transkripti:

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Standart Normal Dağılım İÇERİK SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Normal Dağılım Standart Normal Dağılım

Normal Dağılım Sürekli bir random değişkenin(X) olasılığı (değişkenin değerinin a-b aralığında bir değer aldığını varsayarsak), a-b aralığında olasılık dağılım fonksiyonu eğrisi altında kalan alan olarak tanımlanır.

Normal Dağılım Bu fonksiyon sürekli olasılık dağılımlarının en önemlisidir. Çan biçiminde olup, ortalamaya göre yarı çan eğrileri simetrikdir. Şekilde farklı ortalama ve varyans değerlerine karşılık gelen normal dağılım eğrileri yer almaktadır(http://tr.wikipedia.org/wiki/Dosya:Normal_distribution_pdf.png)

Standart Normal Dağılım Standart normal dağılımın ortalaması sıfır ve varyansı bire eşittir. Bir x değişkeni normal dağılıyorsa ortalaması µ ve varyansı 2 olduğunda Standart Normal Sapma (Standardized Normal Deviate) formülüyle hesaplanır ve standart normal dağılıma sahip rastgele bir değişkendir.

Standart Normal Dağılım

Standart Normal Dağılım-Örnek 1 Bilgisayar Teknolojileri sınavının ortalaması 74 ve standart sapması da 12 olarak bulunmuştur. Buna göre 65,74, 86 ve 92 alan öğrencilerin standart puanlarını bulalım.

Standart Normal Dağılım-Örnek 2 X değişkeni standart normal dağılımlı bir değişken olsun. Bu değişken için: olasılıklarını bulalım.

Standart Normal Dağılım-Örnek 2 P(0X1.42)=0.4242 P(-0.73X0)= P(0X0.73)=0.2673

Standart Normal Dağılım-Örnek 2 P(-1.37X2.01)= P(-1.37X0)+ P(0X2.01) =0.4147+0.4778 =0.8925 P(0.65X1.26)= P(0X1.26)- P(0X0.65) =0.3962-0.2422 =0.1540

Standart Normal Dağılım-Örnek 2 P(-1.79X-0.54)= P(0.54X1.79) =P(0X1.79)- P(0X0.54) =0.4633-0.2054 =0.2579 P(X1.13)=P(X0)-P(0X1.13) =0.5000-0.3708 =0.1292

Standart Normal Dağılım-Örnek 2 P(X0.5) =P(-0.5X0.5) =2P(0X0.5) =2.(0.1915) =0.3830

Standart Normal Dağılım-Örnek 3 980 öğrencinin boylarının, ortalaması 66 inç ve standart sapması 5 inç olan normal dağılımlı olduğu varsayılıyor. Boyları 65-70 inç arası öğrencilerin N sayısını ve 72 inçden büyük ya da eşit olan öğrencilerin N sayısını bulunuz. Standart olarak 65 inç=(65-66)/5=-0.20 Standart olarak 70 inç=(70-66)/5=0.80 olarak elde edilir. Bu değerlere göre P(-0.20X0.80)= 0.0793+0.2881=0.3674 bulunur. N=980x0.3674=360.052 öğrenci olarak saptanır.

Standart Normal Dağılım-Örnek 3 Standart olarak 72 inç=(72-66)/5=1.20 P(X72)=P(X1.2)=0.5000-0.3849=0.1151 bulunur. N=980x0.1151=112.798 öğrenci olarak bulunur.

Kaynaklar 1.M.,Akar, S.Şahinler, İstatistik, Ç.Ü.Ziraat Fakültesi ,Genel Yayın no:4,Adana,1997. 2. F.,İkiz, H.Püskülcü, Ş.Eren,İstatistiğe Giriş, EÜ Basımevi,İzmir,1996. 3. Ö.,Serper, Uygulamalı İstatistik, Ezgi Kitapevi, Bursa, 2000. 4. Y.,Özkan, Uygulamalı İstatistik I, Alfa Yayınları, İstanbul,1999. 5.N.,Çömlekçi,İstatistik,Bilim Teknik Yayınevi, Eskişehir,1984.