Kesikli ve Sürekli Dağılımlar

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Normal Dağılım Dışındaki Teorik Dağılımlar
Advertisements

Çıkarımsal İstatistik
GİRİŞ BÖLÜM:1-2 VERİ ANALİZİ YL.
İSTATİSTİK VE OLASILIK I
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
İki kütle ortalamasının farkının güven aralığı
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
3. Hipergeometrik Dağılım
DERS İÇERİĞİ Olasılık, ortaya çıkışı ve anlamı Örneklem uzayı
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dönem 1
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIMI
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
TEORİK DAĞILIMLAR 1- Binomiyal Dağılım 2- Poisson Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
Kesikli Şans Değişkenleri İçin;
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Hafta 08: Binom Dağılımı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Kİ-KARE DAĞILIMI VE TESTİ
BİYOİSTATİSTİK UYGULAMA II
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
Örneklem Dağılışları.
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Olasılık dağılımları Normal dağılım
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Uygulama 3.
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
Kesikli Olasılık Dağılımları
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Sürekli Olasılık Dağılımları
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Standart Normal Dağılım
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
Teorik Dağılımlar: Diğer Dağılımlar
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
3. Hipergeometrik Dağılım
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
1. Bernoulli Dağılımı Bernoulli dağılımı rassal bir deneyin sadece iyi- kötü, olumlu-olumsuz, başarılı-başarısız, kusurlu-kusursuz gibi sadece iki sonucu.
Kesikli Olasılık Dağılımları
Uygulama I.
Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
TEORİK DAĞILIMLAR.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
1- Değişim Aralığı (Menzil) Bir serideki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki fark olarak tanımlanır. R= X max –Xmin 2 – Ortalama Sapma Seriyi.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sunum transkripti:

Kesikli ve Sürekli Dağılımlar

Bu Bölümde İncelenecek Konular Kesikli dağılımlar Binom Dağılımı Poisson Dağılımı Sürekli dağılım Normal dağılım

Binom dağılımı-Koşullar Bir deneyde iki sonuç vardır. Başarılı olma olasılığı p, başarısız olma olasılığı (1-p)=q olarak tanımlanır. Deney boyunca yapılan n adet deneme, aynı koşullar altında gerçekleştirilir. Başarılı olma olasılığı (p) ve başarısızlık olasılığı (q) her deneme için aynıdır. Denemeler birbirinden bağımsızdır. Deneme boyunca n sabit kalır.

Örnekler 3 çocuklu ailelerde kız çocuğu sayısının dağılımı Bir paranın 4 kez atılmasında yazının üste gelmesinin dağılımı Bir kitlede beslenme bozukluğu oranının 0,03 olduğu biliniyor, 10’arlık guruplarda beslenme bozukluğu olan kişi sayısının dağılımı

Dağılımın Elde Edilmesi Örnek : Bir hastanede servislerden memnuniyetsizliğin oranı 0,10’dur. 4 kişilik bir odada iki kişinin şikayet etme olasılığını bulunuz

Odalarda bulunan hasta sayısına n, Şikayet sayısı olan X’in aldığı değerlere de x denilirse, X’in olasılık fonksiyonu; Olarak, ya da olarak da verilebilir.

Örnek: Dört kişilik bir odada iki kişinin şikayet etme olasılığı,

Binom Dağılımının Karakteristikleri Ortalama Varyans ve standart sapma

Örnek: 5 çocuklu ailelerde erkek çocuk sayısına ilişkin dağılımı oluşturunuz ve aşağıdaki soruları cevaplayınız. (erkek çocuk sayısı X, ailede erkek çocuğu olma olasılığı ise p=1/2’dir) a) 3 ve daha az erkek çocuk olması olasılığı nedir? b) 2 den daha çok erkek çocuk olma olasılığı nedir?

Erkek Çocuk Sayısı (X) 1 2 3 4 5

a) 3 ve daha az erkek çocuk olması olasılığı nedir? P(X3)=P(X=0)+ P(X=1)+ P(X=2)+ P(X=3)= 0,0313+0,1563+0,3125+0,3125=0,8126 b) 2 den daha çok erkek çocuk olması olasılığı nedir? P(X>2)= P(X=3)+ P(X=4)+ P(X=5)= 0,3125+0,1563+0,0313=0,5001

Örnek Kapıdan satış yapan bir satıcının satış yapma olasılığı %10’dur. Bu satıcı 5 kapıya gidiyor. a)Dağılımın ortalamasını, varyansını ve standart sapmasını bulunuz b)Satıcının gittiği 5 kapıdan 3’üne satış yapma olasılığını bulunuz c)En fazla 4 kapıya satış yapma olasılığını bulunuz.

örnek a) b)

örnek c) P(X4)=P(X=0)+ P(X=1)+ P(X=2)+ P(X=3)+P(X=4) P(X4)=1-P(X=5) P(X4)=1-0,0001=0,9999

Poisson Dağılımı Belli bir zaman aralığında, belli bir alanda ya da hacimde nadir rastlanan olayların olasılık dağılımları Poisson dağılımı ile modellenebilir. Örnekler Üretim bandından yeni çıkmış bir parti aracın boyalarındaki kusurların sayısı Alıcı firmaya bir partide yapılan yüklemelerdeki kusurlu mal sayısı Bir lokantada belirli bir sürede hizmet edilmeyi bekleyen müşteri sayısı Bir kavşakta bir ay içinde meydana gelen ölümcül trafik kazalarının sayısı Gişelerden belirli bir zaman aralığında geçen araç sayısı

Poisson Dağılımı Varsayımlar İhtimal aralığın genişliğine bağlıdır. Aralık arttıkça ihtimal artar. Bir aralıkta olayların meydana gelme sayısı diğer aralıkta meydana gelme sayısını etkilemez Verilen çok küçük bir zaman veya mekan diliminde ilgilenilen türden sonucun bir defada gerçekleşme olasılığı (p) değişmemekte ve p<0,05 eşitsizliğine uymaktadır.

olarak tanımlanır. Burada, e=2,71828 Poisson dağılımının ortalaması ve varyansı aynı olup tek bir parametresi vardır ve bu parametre  ile gösterilir. X Poisson raslantı değişkeninin olasılık fonksiyonu, olarak tanımlanır. Burada, e=2,71828 x=belirli bir aralıkta ilgilenilen olay sayısı, =belirli bir aralıkta ilgilenilen olayın ortalama oluş sayısı

Poisson Dağılımının Karakteristikleri Dağılıma ilişkin ortalama, E(X)= ==np Dağılıma ilişkin varyans, 2==np Dağılıma ilişkin standart sapma,

Örnekler Northwest havayolları firmasının yaptığı ve tesadüfi olarak alınmış 1000 uçuşta 300 bagajın kaybolduğu bulunmuştur. a)Hiç bagaj kaybetmeme ihtimali nedir? b)1 bagaj kaybetme ihtimali nedir?

Örnekler Ortalama kayıp bagaj sayısı=300/1000=0,3 a) b)

Örnekler Bir sağlık ocağına bir yılda gelen yaşlı ve sosyal yardım isteyen hastaların ortalama sayısı 20 olsun. a)Üç ayda gelecek hasta sayısı ortalama olarak nedir? b)üç ayda 1 hasta gelme olasılığı nedir?

Örnekler Burada 3 aylık zaman dilimi bir yılın ¼’üdür. [t=12(1/4)=3] t=1 yıl iken =20, t=1/4 ay iken t=201/4=5 olur. 3 ayda1 hasta gelme olasılığı,

Örnekler Yılda 2000 dosyanın kayıtlara geçtiği bir hastanede hatalı bilgi içeren dosyalarda ortalama hata sayısı =0,4 olup Poisson dağılımına uymaktadır. Bir sosyal hizmetler kurumunda bir yıl içinde tutulan dosyalarda, hiç hatalı bilgi içermeyen, 1 hata içeren, 2 hata içeren, 3 hata içeren dosyaların bulunma olasılıklarını ve 2000 dosyada kaç tane bulunacağını hesaplayınız.

Örnekler 0,670320001340 adet 0,26812000536 adet

0,05362000107 adet 0,0072200014 adet

Poisson birikimli olasılık tablosu X  0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1 2 3 4 5 6 7 0.9048 0.0905 0.0045 0.0002 0.0000 0.8187 0.1637 0.0164 0.0011 0.0001 0.7408 0.2222 0.0333 0.0033 0.0003 0.6703 0.2681 0.0536 0.0072 0.0007 0.6065 0.3033 0.0758 0.0126 0.0016 0.5488 0.3293 0.0988 0.0198 0.0030 0.0004 0.4966 0.3476 0.1217 0.0284 0.0050 0.4493 0.3595 0.1438 0.0383 0.0077 0.0012 0.4066 0.3659 0.1647 0.0494 0.0111 0.0020 Örneğin:  = .50 için P(x = 2)

Örnekler Ayşe hanım bir bankada kredilerden sorumlu müdürdür. Yılların verdiği tecrübeyle kredi alan birisinin geri ödememe ihtimalinin %5 olduğunu biliyor. Geçen ay 40 krediye onay vermiştir. 3 kredinin geri ödenmeme ihtimali nedir? Cevap: a)0,0613