Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Çıkarımsal İstatistik
Advertisements

Uygun Hipotezin Kurulması, Tip I Hata ve Tip II Hata
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
ANOVA.
Standart Normal Dağılım
Excel’de istatistik fonksiyonları
Tanımlayıcı İstatistikler
Hafta 03: Verinin Numerik Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
Normal Dağılım.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Tek ve İki Değişkenli Grafikler
TEORİK DAĞILIMLAR 1- Binomiyal Dağılım 2- Poisson Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Betimleyici İstatistik – I
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
Uygulama I.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Örneklem Dağılışları.
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistikler
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Olasılık dağılımları Normal dağılım
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Uygulama 3.
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri
Sürekli Olasılık Dağılımları
Tanımlayıcı Ölçütler Üzerinde durulan bir çalışmada amaç; elde edilen veri setini bir ya da birkaç ölçü ile özetlemektir. Kullanılan her ölçü dağılımın.
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
Sıklık Tabloları ve Sıklık Tablolarından Elde Edilen Tanımlayıcı İstatistikler.
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
OLASILIK ve İSTATİSTİK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
VERİLERİN DÜZENLENMESİ VE ORGANİZASYONU
ARAŞTIRMA YÖNTEM ve TEKNİKLERİ
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
Merkezi Eğilim Ölçüleri
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ.
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Merkeze Yayılma Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Uygulama I.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 8. SINIF
ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
TEORİK DAĞILIMLAR.
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Sunum transkripti:

Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar

Olasılık Dağılımları İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine olasılık dağılımı adı verilir. İstatistiksel çözümlemeler belirli bir olasılık dağılımına dayandırıldığından çözümlemede kullanılan değişkenlerin bu olasılık dağılımına uyması gerekir.

Olasılık Dağılımları Herhangi olasılık dağılımı, y = f(x) biçiminde tanımlanan matematiksel bir fonksiyondur. y, x değerlerinin ortaya çıkma sıklığını gösterir. f(x), yoğunluk fonksiyonu olarak da adlandırılır.

f(x) Fonksiyonunun Özellikleri x değişkeni sürekli ise x değişkeni kesikli ise

Normal (Gauss) Dağılım İstatistik çözümlemelerde en çok yararlanılan olasılık dağılımıdır. µ, kitle ortalamasını ve σ2 kitle varyansını göstermek üzere dağılım (yoğunluk) fonksiyonu,

Normal Dağılım Grafiği μ

Normal Dağılımın Özellikleri Dağılım ortalamaya göre simetriktir. Eğri altında kalan toplam alan bir birim karedir. Alanın %50’si ortalamadan geçen dikey çizginin sağına, %50’si soluna düşer. Aritmetik ortalama, ortanca ve tepe değeri birbirine eşittir.

Normal Dağılım %34.13 %68.26 μ-σ μ μ+σ

Normal Dağılım %47.72 %95.44 μ-2σ μ μ+2σ

Normal Dağılım %47.72 %99.74 μ-3σ μ μ+3σ

Normal Dağılım Ortalamaları farklı, standart sapmaları aynı olan normal dağılımlar 40 50 60

Normal Dağılım Ortalamaları aynı, standart sapmaları farklı olan normal dağılımlar 35 40 45 50 55 60 65 70 75

Normal Dağılım Normal dağılımda yığılımlı olasılıklar, Herhangi [a b] aralığına ilişkin olasılık Bu hesaplamaları yapmak kolay olmadığından; bu hesaplamalar için standart normal dağılım yaklaşımından yararlanılır.

Standart Normal Dağılım Normal Dağılımın özel bir biçimidir. Normal dağılıma dayalı hesaplamalarda kullanıcılara kolaylık sağlar. µ=0 ve σ=1 dir. Yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibidir.

Standartlaştırma Eğer bir x değişkeninin normal dağıldığı biliniyorsa aşağıdaki eşitlik ile elde edilen z değerleri ortalaması 0 ve varyansı 1 olan standart normal dağılıma uyar. μ=0

Standartlaştırma Bu özellik ortalama ve standart sapma ne olursa olsun x değişkeninin normal dağılması durumunda geçerlidir. Çeşitli z değerleri için 0 ile z arasında kalan alanı gösteren z tablosu geliştirilmiştir. Bu tablodan yararlanarak normal dağılıma dayalı hesaplamalar yapılabilir.

Örnek: 10000 yetişkin üzerinde yapılan kolesterol tarama testi sonucunda kolesterol değerlerinin 190 ortalama ve 50 standart sapma ile normal dağıldığı görülmüştür. Kolesterol normal sınırlarının 150-200 olduğu bilindiğine göre kaç kişinin kolesterolü yüksektir?

? μ=190 200 ? μ=0 0.2

0.0793 ? μ=0 0.2

Yetişkinlerin %42’sinin kolesterolü yüksektir. 0.0793 ? μ=0 0.2 Yetişkinlerin %42’sinin kolesterolü yüksektir. 0,42068 * 10000 = 4207 kişinin kolesterolü yüksektir.