RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Uygun Hipotezin Kurulması, Tip I Hata ve Tip II Hata
Advertisements

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
EĞİTİMDE ÖLÇME & DEĞERLENDİRME -12-
Simülasyon Teknikleri
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
DOĞAL SAYILAR.
T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ Arapgir Meslek YÜKSEKOKULU
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Babamın ayakkabı imalathanesi var
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
Atlayarak Sayalım Birer sayalım
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
MODÜLER ARİTMETİK.
Diferansiyel Denklemler
JEODEZİ I Doç.Dr. Ersoy ARSLAN.
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
100 SORUDA KAVRAM HARİTALARI İLE FONKSİYON ANALİZİ & MANTIK
CLUSTERING USING REPRESENTATIVES Hazırlayan: Arzu ÇOLAK
Standart Normal Dağılım
Excel’de istatistik fonksiyonları
Bu slayt ‘ten indirilmiştir.
KIR ÇİÇEKLERİM’ E RakamlarImIz Akhisar Koleji 1/A.
HAZIRLAYAN:SAVAŞ TURAN AKKOYUNLU İLKÖĞRETİM OKULU 2/D SINIFI
Normal Dağılım.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
DERS-7 TESTLER Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
ONDALIK KESİRLER Şuayip POLAT MATEMATİK 4 5. ÜNİTE
Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
PÇAĞEXER / SAYILAR Ali İhsan TARI İnş. Yük. Müh. F5 tuşu slaytları çalıştırmaktadır.
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Değişkenlik Ölçüleri.
EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
ÇOK DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
14.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2013 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi.
PÇAĞEXER / SAYILAR Ali İhsan TARI İnş. Yük. Müh. F5 tuşu slaytları çalıştırmaktadır.
Diferansiyel Denklemler
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
KISIM II Matematiksel Kavram ve Prosedürlerin Gelişimi BÖLÜM 21 Veri Analizi Kavramlarının Gelişimi.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Kİ-KARE TESTİ.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Kütahya Siteler Öğrenci Yurdu Talebeleri 2008 STANDART SAPMA 8.SINIF SBS Slaytlarda fare veya aşağı tuş ile ilerleyiniz.
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
ARAŞTIRMA YÖNTEM ve TEKNİKLERİ
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
Merkezi Eğilim Ölçüleri
ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 8. SINIF
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
Sunum transkripti:

RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER Hazırlayan: Özlem AYDIN

Rastgele sayilarin uretilmesi Skotastik modellerle ilgilenildiği sürece rastgele değişimler yapay tablolardan veya parametreleri verilen teorik dağılım fonksiyonlarından elde edilir. Simülasyon modeli bilgisayar ile çözülecekse iki temel işlem yapılmalıdır: Uniform dağılmış rastgele sayıların elde edilmesi Bu rastgele sayıların istenilen özellikte rastgele değişkenlerini oluşturmak için kullanılması.

UNİFORM DAĞILAN SAYILARIN ÖZELLİKLERİ Rastgele bir sayı üreticisi şu özelliklere sahip olmalıdır: Üretilen sayılar mümkün olduğu kadar uniform bir dağılıma sahip olmalıdır. Üretici süratli olmalıdır. Üretici program, bilgisayar belleğinde az yer kaplamalıdır. Üretici uzun bir periyoda sahip olmalıdır. Üretilen bir sayı katarı, üretilen sayıyı üretmeden önce çok sayı üretmelidir. Üretici değişik bir küme sayı üretebilmeli veya bir dizi sayıyı yeniden üretebilmelidir. Yöntem, sabit olarak sabit bir değer oluşturabilmek için bozulmamalıdır.

ORTAKARE TEKNİĞİ Uniform dağılıma uygun rastgele sayılar dizisini üretmek için kullanılan ilk aritmetik yöntemlerden biridir. Burada, m basamaklı sayının karesi alınarak elde edilen sayının ortasında yer alan n basamak alınarak, yeni bir sayı üretilir. 4 basamaklı bir sayı seçilir. Sayının karesi alınır. 8 basamağı doldurmak için gerekirse sayının sol tarafına sıfır konulur. Rastgele sayı olarak kullanılmak üzere ortadaki 4 basamak seçilir. İstenildiği kadar sayı elde edilene kadar (3.) ve (4.) adım tekrarlanır.

ORTAKARE TEKNİĞİ--örnek İlk sayı x0=2152 olsun. x0=2152  (x0)2=04631104 x1=6311  (x1)2=39828721 x2=8287  (x2)2=68674369 x3=6743  (x3)2=45468049 x4=4680  (x4)2=21902400 x5=9024  vb.

ORTAKARE TEKNİĞİ--örnek Bu yöntemi analiz etmek güçtür. İstatistiki olarak tatmin edici değildir. İlk sayının ve dizinin tekrar uzunluğu arasındaki periyodu kestirmek güçtür. Çoğu kez tekrar uzunluğu kısadır. x0=4500  (x0)2=20250000 x1=2500  (x1)2=06250000 x2=2500  (x2)2=06250000 x3=2500  v.b.

ÇARPIMSAL BENZERLİK YÖNTEMİ Bu yöntem LEHMER tarafından önerilmiştir. Uniform dağılmış sayıların sonlu dizisini üretmek için aritmetik bir yöntemdir. 1. çarpımsal yöntem 2. karma yöntem 3. toplamsal yöntem

Çarpimsal yöntem 9 dijitten daha küçük bir sayı X0 olarak seçilir. Bu sayı rastgele sayılar tablosundan rastgele olarak seçilebilir. En az 5 basamaktan oluşan sayı (a) değeri ile çarpılır. 2. adımda elde edilen sayı (1/m) ile çarpılır. 0≤x≤1 rastgele sayı olarak 3.adımın ondalık kısmı seçilir. 4.adımda oluşan sayıdan rastgele sayı düşürülür, x olarak Adım2’de (a) ile çarpılarak rastgele sayı olarak kullanılır. İstenildiği kadar rastgele sayı elde edilene kadar 2. ve 5.adımları tekrarlanır.

Çarpimsal yöntem -- örnek a=37, m=100, x0=53 olarak verilsin. x0 =53 x1 =(37.53) Mod(100)=(1961)(Mod100)=61 x2 =(37.61) Mod(100)=(2257)(Mod100)=57 x3 =(37.57) Mod(100)=(2109)(Mod100)=09 x4 =(37.9) Mod(100)=(333)(Mod100)=33

Thomson karma yöntemi a=9, m=12, c=5, x0=11 olarak verilsin. x0 =11 x1 =(9.11+5) Mod(12)=(19)(Mod100)=8 x2 =(9.8+5) Mod(12)=(77)(Mod100)=5 x3 =(9.5+5) Mod(12)=(43)(Mod100)=2

Toplamsal yöntem Green, Smith ve Klem tarafından teklif edilmiştir. k=5, x1=57, x2=34, x3=89, x4=92, x5=16, m=100 x6 =(x5 +x1) =(16+57)mod(100)=73 x7=(x6 +x2) =(73+34)mod(100)=7 x8=(x7 +x3) =(7+89)mod(100)=96 x9 =(x8 +x4) =(96+92)mod(100)=88 x10 =(x9 +x5) =(88+16)mod(100)=4 x11 =(x10+x6) =(4+73)mod(100)=77 x12=(x11 +x7) =(77+7)mod(100)=84 x13=(x12 +x8) =(84+96)mod(100)=80

RASTGELELİK TESTLERİ Rastgele sayıların gerçekten rastgele olup olmadığını araştırmak için kullanılan testler: Frekans testi: Üretilen sayıların uniform dağılıma uygunluğunu anlamak için ki-kare veya Kolmogorov-Simirnov testi uygulanır. Seri testi: 2,3,4 vb dizilerin muhtemel kombinasyonlarının vuku bulma frekansları ve sonra ki-kare uygulanması yapılır. Aralık testi: Belirli bir basamağın tekrarı arasında görülen basamak sayısı sayılır ve sonra ortalama değere göre ki-kare testi kullanılır.

RASTGELELİK TESTLERİ Koşum Testi: Ortalamaya göre alt ve üstte bulunmayı test eder. Bu test gerçek koşumların vuku bulma sayısını sayma testidir ve bu sayı ki- kare ile ortalama(=beklenen)ya göre karşılaştırılır. Spektral Testi: Fouier analizine göre n sayılar kümesinin bağımsızlığı ölçülür. Poker Testi: Poker oyunu eline eşdeğer bir testtir. Bu test 5 veya daha basamaklı kombinasyonları içerir.

RASTGELELİK TESTLERİ Otokorelasyon Testi: k=1,2,3...değerlerini almak üzere rasgele sayı üretiminde aralığı göstererek xn ve xn+k arasındaki korelasyon test edilir. d veya Mesafe Testi: birim karenin köşe noktası olarak üretilen rastgele sayı çifti koordinat olarak düşünülür ve iki nokta arasındaki mesafenin karesi verilen denklemler kümesinin teorik olasılıklarına karşılık test edilir. Sıralı İstatistik Testi: Ardısıra n sayının maksimum veya minimum değeri test edilir.