İstatistik Proses Kontrolu

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Çıkarımsal İstatistik
Advertisements

Uygun Hipotezin Kurulması, Tip I Hata ve Tip II Hata
Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
Hipotez Testleri Uygulamada çoğu zaman örneklem istatistikleri yardımıyla ana kütle parametreleri hakkında bir karara varmaya da çalışılmaktadır. Meselâ.
Kütle varyansı için hipotez testi
GİRİŞ BÖLÜM:1-2 VERİ ANALİZİ YL.
Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri
İki kütle ortalamasının farkının güven aralığı
Normal dağılan iki kütlenin ortalamalarının farkı için Hipotez testi
Hipotez Testlerine Giriş
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
İSTATİSTİK VE OLASILIK I
-Demografik- Nüfus Analizi
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.
PARALLEL ADDER y0y1y3y0y1y3 s0s1s3s0s1s3 X 4-bits Y 4-bits S 4-bits x0x1x3x0x1x3.
HİPOTEZ TESTLERİ.
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
MINITAB’da Hipotez Testi Uygulamaları
HİPOTEZ TESTLERİ.
C KONTROL GRAFİĞİ c = Birim başına düşen kusur sayısı
Ek konular. İşletmelerin toplam rekabet güçleri İşletmeleri bir rekabet haritasında değişik faktörlere göre karşılaştırmak için Önce o sektördeki rekabeti.
HAZIRLAYAN:SAVAŞ TURAN AKKOYUNLU İLKÖĞRETİM OKULU 2/D SINIFI
ORHAN EREN İLKOKULU 1-A.
Excel.
Analitik Verilerin Değerlendirilmesi  Ortalama Değer tekrarlanan ölçüm sonuçlarının toplamının toplam ölçüm sayısına bölünmesiyle elde edilen sayıdır.
İSTATİSTİK A. G E N E L B İ L G İ. İstatistik, elde edilen bir grup verinin belli hesaplama yöntemiyle objektif değerlendirilmesidir. Hedef - anlam vermek.
Excel.
TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIMI
DOĞRULAR VE AÇILAR.
Veri Analizi ve İstatistik Testler
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
Temel İstatistik Terimler
Değişkenlik Ölçüleri.
EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Hafta 14 İsatistiksel Kalite Kontrol Yöntemleri
SİU 2009 Sınıflandırıcılarda Hata Ölçülmesi ve Karşılaştırılması için İstatistiksel Yöntemler Ethem Alpaydın Boğaziçi Üniversitesi
Yaygınlık Ölçüleri Bir dağılımdaki değerlerin ortalamaya olan uzaklıkları farklılıklar gösterir. Bu farklılıkların derecesi dağılımın yaygınlığı kavramını.
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
BİYOİSTATİSTİK KONUM VE YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ: MERKEZ ÖLÇÜLER & ÇEYREK VE YÜZDELİKLER Prof.Dr.İ.Safa GÜRCAN.
MATEMATİKSEL İSTATİSTİK VE OLASILIK II
Beklenen Getirinin ve Riskin Ölçülmesi
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROL
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ 2 (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
Orta Doğu Teknik Üniversitesi Çevre Mühendisliği Bölümü LIFE Projesi-Eğitim Semineri ODTÜ, 1-2 Nisan 2004 Ankara 1 İmisyon Ölçümleri HAZIRLAYANLAR: Prof.
ÜÇGENDE AÇILAR 7.sınıf.
Lojik Laboratuvarı deneyleri
TRANSİT TAŞIMA (TRANSSHIPMENT)
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
Önemlilik Testleri Örnekleme yoluyla sağlanan bilgiden hareketle; Kliniklerde hasta hayvanlara uygulanan yeni bir tedavi yönteminin eskisine kıyasla bir.
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Uygulama I.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Örneklem Dağılışları.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
HİPOTEZ TESTLERİ.
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
Kütle ortalamasının (µ) testi
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Sunum transkripti:

İstatistik Proses Kontrolu HAFTA 8.1 Prof. Dr. Yılmaz ÖZKAN www.yozkan.sakarya.edu.tr SAKARYA ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F.

Uygulamalı İstatistik VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Aşağıda verilen örnekteki bilgileri kullanarak, Ana kütle ortalamasını %95 olasılıkla tahmin ediniz? Performans İşçi sayısı 1 – 3 2 3 - 5 5 - 7 4 7 - 9 8 9 -11

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Hipotez testinde II. Tür hata nasıl olur? ( a ) H0 yanlış olmasına karşın kabul edilmesi ( b ) H0 yanlış olmasına karşın red edilmesi ( c ) H0 doğru olmasına karşın red edilmesi ( d ) H0 doğru olmasına karşın kabul edilmesi ( e ) hiçbiri

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Ortalama devamsızlığın yılda on günden az olduğu ileri sürülen hipotez testinde H1 nasıl ifade edilir? ( a )  < 10 gün/yıl ( b )  > 10 gün/yıl ( c )  = 10 gün/yıl ( d )  > 10 gün/yıl ( e ) Hiçbiri

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Örnekleme hatalarının ortalama ölçüsü hangisidir? ( a ) Değişim katsayısı ( b ) Standart sapma ( c ) Varyans ( d ) Standart hata ( e ) Hepsi

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Emekli maaşını, bankamatikten çeken emekli oranının 0,80 in üzerinde olduğu düşünülmektedir. Tesadüfî olarak gözlenen 400 emekliden 340 ı maaşını bankamatikten çektiğine göre, α = 0,10 için nasıl bir karar verilebilir? ( a ) Bu hipotez test edilemez ( b ) H0 ne red ne de kabul edilebilir ( c ) H0 red edilir ( d ) H0 kabul edilir ( e ) hiçbiri

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Çay paketleme fabrikasında, harmanlama işleminden sonra ürünler otomatik şekilde ambalajlanmakta, tartı hatası olmaması için saat başı 5 çay poşeti rastgele alınarak kontrol edilmektedir. Böylece bir günde sondaj nispeti 0.001 olacak şekilde toplam 30 birimlik örnek alınmaktadır. Ortalamasının 10, standart sapmasının ise 0,5 gram olduğu bilinen prosesten bir gün boyunca alınan örnek değerleri aşağıda verildiğine göre: X ortalama kontrol diyagramı için gerekli işlemleri yaptıktan sonra, diyagram üzerindeki noktaların konumuna bakarak prosesi yorumlayınız. %95.5 ihtimalle örneklerin alındığı gün üretilen paketlerin toplam ağırlığını tahmin ediniz. Örnek ortalaması ile yığın ortalaması arasındaki farkın %5 anlam düzeyinde 0,05 gramdan fazla olmaması için kaç birimlik örnek alınmalıdır. Çay poşetlerinin 10 gramdan eksik doldurulduğu varsayımı için %5 anlam düzeyinde ne söylenebilir? Örnek No: X1 X2 X3 1 10,22 2 10,00 3 10,02 4 8,08 5 9,00 6 10,05 7 10,01 8 10,15 9 10

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ 5000 birimlik bir partinin giriş muayenesi için geçerli kalite düzeyi %1 olan bir ardışık örnekleme planı kurunuz. Plana göre alınan örneklerdeki kusurlu birim sayıları sırasıyla 1, 1, 2, 1, 2, 2 olduğuna göre, partinin kabul ya da reddi konusunda nasıl bir karar verilebilir?

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Student T Tablosu s.d  0.10 .05 0.025 0.01 0.005 0.001 1 3.078 6.314 12.706 31.821 63.657 318.313 2 1.886 2.290 4.303 6.965 9.925 22.327 3 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 10.215 4 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 7.173 5 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 5.893  1.282 1.645 1.960 2.326 2.576 3.090

VİZE SORUSU ÖRNEKLERİ Kontrol Kartı Faktörler Tablosu Diyagramı   Diyagramı R Diyagramı Örnek Kontrol Limitleri İçin Faktörler MÇ için Faktörler Hacmi ( n ) A A1 A2 c2 B1 B2 B3 B4 d2 d3 D1 D2 D3 D4 2 2.121 3.760 1.880 0.5642 1.7725 1.843 3.267 1.128 0.8865 0.853 3.686 3 1.732 2.394 1.023 0.7236 1.3820 1.858 2.568 1.693 0.5907 0.888 4.358 2.575 4 1.500 0.729 0.7979 1.2533 1.808 2.266 2.059 0.4857 0.880 4.698 2.282 5 1.342 1.596 0.577 0.8407 1.1894 1.756 2.089 2.326 0.4299 0.864 4.918 2.115 6 1.225 1.410 0.483 0.8686 1.1512 0.026 1.711 0.030 1.970 2.534 0.3946 0.848 5.078 2.004 7 1.134 1.277 0.419 0.8882 1.1259 0.105 1.672 0.118 1.882 2.704 0.3698 0.833 0.205 5.203 0.076 1.924 8 1.061 1.175 0.373 0.9027 1.1078 0.167 1.638 0.185 1.815 2.847 0.3512 0.820 0.387 5.307 0.136 1.864 9 1.000 1.094 0.337 0.9139 1.0942 0.219 1.609 0.239 1.761 2.970 0.3367 0.808 0.546 5.394 0.184 1.816 10 0.949 1.028 0.308 0.9227 1.0837 0.262 1.584 0.284 1.716 3.078 0.3249 0.797 0.687 5.469 0.223 1.777

Örnek Sorular için Web Adresi: http://www.yozkan.sau.edu.tr/soru&odev/ist2sorular/ist2_2000.pdf http://www.yozkan.sau.edu.tr/soru&odev/ist2sorular/ist204-05Bahar.pdf http://www.yozkan.sau.edu.tr/soru&odev/ist2sorular/istatistik2_02_B.pdf http://www.yozkan.sau.edu.tr/soru&odev/ist2sorular/istatistik2_03_yaz_f.pdf