İÇİNDEKİLER Giriş 8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi.

Slides:



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

Prof. Dr. Ali ŞEN Akdeniz KARPAZ Üniversitesi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Kütle varyansı için hipotez testi
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
POWER ANALİZİ.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
İki kütle ortalamasının farkının güven aralığı
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Hafta 03: Verinin Numerik Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
Normal Dağılım.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Büyük ve Küçük Örneklemlerden Kestirme
Yaygınlık Ölçüleri Bir dağılımdaki değerlerin ortalamaya olan uzaklıkları farklılıklar gösterir. Bu farklılıkların derecesi dağılımın yaygınlığı kavramını.
Jeoistatistiksel Dispersiyon Modeli
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
ÖNGÖRÜMLEME (Forecasting)
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
Tüketim Gelir
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
Örneklem Dağılışları.
Standart Model Basarisi (Z, W, gluon, top, charm tahminleri ve gozlemleri) Sorunlari Cozumler Cozumlerin ongordugu parcaciklari aramak.
ÖĞRENME AMAÇLARI Veri analizi kavramı ve sağladığı işlevleri hakkında bilgi edinmek Pazarlama araştırmalarında kullanılan istatistiksel analizlerin.
İÇİNDEKİLER Giriş 9.1 Karşıt Değişkenlerin Kullanımı.
İÇİNDEKİLER GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir.
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Güven Aralığı.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
Çıkarsamalı İstatistik Yöntemler
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Teorik Dağılımlar: Diğer Dağılımlar
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
BİR ÖRNEK İÇİN TESTLER BÖLÜM 5.
t-STUDENT VE Kİ-KARE TESTİ
İSTATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 2.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Eğitimde ve Psikolojide ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
Tüketim Gelir
ÇIKTI ANALİZİ Çıktı analizi benzetimden üretilen verilerin analizidir. Çıktı analizinde amaç, bir sistemin performansını tahmin etmek ya da iki veya daha.
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
2.Hafta Dağılım İç tutarlılık Tek Örneklem t Testi
Sunum transkripti:

İÇİNDEKİLER

Giriş

8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi

8.2 Yığın Ortalaması için Aralık Tahminleri

Teknik Bir Uyarı Örnek çapının üretilen verilerin değerlerine açıkça bağlı rasgele bir değişken olduğu yukarıdaki durumda kuramı örnek çapının sabitliği varsayımına dayalı yaklaşık bir güven aralığı kullanmamızdan, istatistik bilgisi daha ileri olan okuyucu kuşku duyabilir. Ne var ki, örnek çapının büyük olması durumunda bu durum haklı görülebilir ve benzetim bakış açısından bu ince ayrıntıyı güvenle göz ardı edebiliriz

8.3 Hata Kareler Ortalamasının Tahmininde Özcül Yöntem F e deneysel dağılım işlevini ile tahmin edebiliriz.

Uyarı Yenileyici Yaklaşım Yukarıdaki çözümlemede, her günün bağımsız olarak aynı olasılık yasasına göre geçtiği varsayılmaktadır. Bazı uygulamalarda, aynı olasılık yasası dizgeyi sabit değil rasgele uzunluktaki döngülere göre günleri tanımlar.