Normal Dağılım Dışındaki Teorik Dağılımlar

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Çıkarımsal İstatistik
Advertisements

Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
Simülasyon Teknikleri
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
VARYANS ANALİZİ İki örnek ortalaması arasındaki farkın önem kontrolü, örnek büyüklüğüne göre z veya t testlerinden biriyle yapılır. Bu testlerle, ikiden.
ANOVA.
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Standart Normal Dağılım
Tanımlayıcı İstatistikler
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dönem 1
Normal Dağılım.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
T Dağılımı.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Prof. Dr. Zekeriya Aktürk
Programın Sunulması ve Öğrenci Beklentileri
TEORİK DAĞILIMLAR 1- Binomiyal Dağılım 2- Poisson Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
/ 31 Doç. Dr. Zekeriya Aktürk Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dönem , Erzurum Hipotez Testleri ve Kullanım Yerleri
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
Örneklem Dağılışları.
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistikler
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Uygulama 3.
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
İstatistik-3 Prof.Dr. Cem S. Sütcü Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D. cemsutcu.wordpress.com.
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Kesikli Olasılık Dağılımları
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
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.
Güven Aralıkları Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU. Amaç: Bu konu sonunda okuyucunun güven aralıkları hakkında bilgi sahibi olması amaçlanmıştır. Hedefler: Bu.
Numerik Veri İki Bağımsız Grup
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
Teorik Dağılımlar: Diğer Dağılımlar
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Kategorik Veri İki Bağımsız Grup
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
t-STUDENT VE Kİ-KARE TESTİ
Uygulama I.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
TEORİK DAĞILIMLAR.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sunum transkripti:

Normal Dağılım Dışındaki Teorik Dağılımlar Doç. Dr. Zekeriya Aktürk Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dönem 1 08.12.2009, Erzurum +90 535 7140843 zekeriya.akturk@gmail.com / 21

Amaç ve Hedefler Bu konu sonunda okuyucunun normal dağılım dışındaki diğer sık kullanılan teorik dağılımlar hakkında bilgi sahibi olmaları, kullanım alanlarını açıklayabilmeleri ve bu dağılımları açıklayan parametreleri sayabilmeleri amaçlanmıştır. t dağılımı Ki kare dağılımı F dağılımı Lognormal dağılımı Binomiyal dağılımı Poisson dağılımı / 21

Standart Normal Dağılım / 21

t dağılımı WS Gossett tarafından bulunmuştur. Kendisi ‘Student’ müstear ismiyle yazdığından dolayı dağılımın adı Student t dağılımı olarak bilinmektedir. t-dağılımını tanımlayan parametre serbestlik derecesidir. Özellikle bir ya da iki ortalamayla ilgili güven aralıklarının hesaplanması veya hipotez testlerinin yapılmasında yararlıdır. / 21

Çeşitli serbestlik dereceleri (SD) olan t-dağılımları. Olasılı k yoğu nluğu Çeşitli serbestlik dereceleri (SD) olan t-dağılımları. / 21

/ 21

Ki Kare (χ2) dağılımı Pozitif değerleri olan sağa eğimli bir dağılımdır. Serbestlik derecesiyle tanımlanır. Şekli serbestlik derecesine bağlıdır; serbestlik derecesi arttıkça daha simetrik ve normal dağılıma benzer hale gelir. Özellikle kategorik değişkenlerin analizinde yararlıdır. / 21

Olasılık yoğunluğu Ki kare değeri / 21

/ 21

F-dağılımı Sağa eğimlidir. Bir oran tarafından belirlenir. Normal veriden hesaplanan iki tahmini varyansın birbirine oranı F-dağılımını verir. F-dağılımını tanımlayan iki parametre pay ve paydasının serbestlik dereceleridir. F-dağılımı özellikle iki varyansın karşılaştırılmasında ve varyans analizini (ANOVA) kullanarak ikiden fazla ortalamayı karşılaştırmada yararlıdır. / 21

/ 21

Lognormal dağılım 10 veya e tabanına göre logaritmasının normal dağılım gösterdiği rastgele bir değişkenin olasılık dağılımıdır. İleri derecede sağa eğimlidir. Eğer sağa doğru eğimli bir veriye logaritmik dönüşüm uyguladığımızda ortaya çıkan veri normal dağılıma yaklaşıyorsa verimizin lognormal dağılıma sahip olduğunu söyleriz. Tıptaki birçok değişken lognormal dağılıma sahiptir. / 21

/ 21 Kişi sayısı Trigliserit seviyesi (mmol/L) Log10 (Trigliserit seviyesi) / 21

Binomiyal dağılım Bir durum için sadece başarı ve başarısızlık şeklinde iki sonuç olabileceğini varsayalım. Bir kadının in vitro fertilizasyon (IVF) sonrasında gebe kalması (başarı) veya kalmaması (başarısılık) örnek olarak verilebilir. 100 adet gebe kalma olasılığı aynı olan kadına IVF yapılsın. Binomiyal rastgele değişkenimiz başarılı gebeliklerin sayısıdır. Binomiyal dağılımı belirleyen iki parametre örneklemdeki birey sayısı n (veya olay bir para atma deneyi ise paranın kaç kez atıldığı) ve her bir birey için olayın gerçek meydana gelme olasılığı π’dir. / 21

Ortalaması (deneyi n kez tekrarladığımızda veya n bireyde uygulama yaptığımızda olayın meydana gelme durumu) nπ’dir. Varyansı ise nπ(1-π)’dir. n küçük olduğunda, dağılım π < 0,5 olması halinde sağa, π > 0,5 olması halinde ise sola eğimlidir. Örneklem sayısı arttıkça dağılım daha simetrik olur ve hem nπ hem de n(1-π) 5’ten büyük olduğunda normal dağılıma yaklaşır. Orantılarla ilgili çıkarımlar yapmak istediğimizde Binomiyal dağılımın özelliklerini kullanabiliriz. / 21

Başarı olasılığı r’yi gösteren binomiyal dağılımlar Başarı olasılığı r’yi gösteren binomiyal dağılımlar. Başarı olasılığı π = 0,20; örneklem sayıları (a) n = 5, (b) n = 10, (c) n = 50. / 21

/ 21

Poisson dağılımı Poission rastgele değişkeni, zamandan ve mekandan bağımsız olarak µ hızında gerçekleşen olayların sayısıdır. Bir hastaneye günde yatırılan hasta sayısı tipik olarak Poisson dağılımı gösterir. Poisson dağılımı bilgilerimizi kullanak bir hastaneye belli bir günde yatırılacak hastaların sayısını hesaplayabiliriz. Poisson dağılımını tanımlayan parametre ortalamadır (yani ortalama hız µ). Poisson dağılımında ortalama ve varyans eşittir. Ortalaması düşük olduğunda sağa eğimli bir dağılımdır ama ortalama arttıkça simetrikleşir ve normal dağılıma yaklaşır. / 21

/ 21

/ 21

Özet Hangi teorik dağılımlar var? t dağılımının özellikleri nelerdir? t dağılımı nerelerde kullanılır? Ki kare dağılımının özellikleri nelerdir? Ki Kare dağılımı nerelerde kullanılır? / 21