İstatistik 2: Çıkarımsal İstatistik: hızlı tekrar paketi

Formül kâğıtları, her konunun temel yöntem adımları ve 10 alıştırma sorusu; tam çözümler en sonda.

Yeni sorularDerse dön

Yazdırma penceresinde, bir kopyayı cihazınızda saklamak için “PDF olarak kaydet” seçeneğini seçin.

1Formüller ve yöntemler

Normal dağılım

z puanı
z = (x − μ)/σ
x’in altında
P(X < x) = Φ(z)
x’in üstünde
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Arasında
Φ(z2) − Φ(z1)
Yüzdelik
x = μ + z·σ

Yöntem

  1. Değeri z puanına çevirin: z = (x − μ)/σ.
  2. z’nin solundaki alan olan Φ(z)’yi tablodan bulun.
  3. Sağdaki alan için 1 − Φ(z) kullanın; bir aralık için iki sol alanı birbirinden çıkarın.
  4. Bir yüzdelik için geriye doğru çalışın: alan için z’yi bulun, sonra x = μ + z·σ.

Güven aralıkları

σ biliniyor
x̄ ± z·σ/√n
σ bilinmiyor
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritik z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Örneklem büyüklüğü
n = (z·σ/E)², rounded up

Yöntem

  1. z (anakütle σ’sı biliniyor) ile t (yalnızca örneklem s’si, n − 1 serbestlik derecesiyle) arasında karar verin.
  2. Güven düzeyi için kritik değeri bulun.
  3. Hata payı: E = kritik değer × standart sapma/√n.
  4. Aralık: x̄ ± E.

Hipotez testleri ve güven aralıkları

Ortalama için z testi
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Ortalama için t testi
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
5% düzeyinde çift yönlü
|z| > 1,96 ise H0’ı reddet
Güven aralığı
x̄ ± z·σ/√n

Yöntem

  1. H₀ ve H₁’i belirtin ve testin tek mi çift yönlü mü olduğuna karar verin.
  2. Test istatistiğini hesaplayın: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) ya da s ve t ile.
  3. Kritik değerle karşılaştırın ya da p değerini bulun.
  4. İstatistik kritik değerin ötesindeyse (p, α’dan küçükse) H₀’ı reddedin ve sonucu sözle ifade edin.

Doğrusal regresyon ve korelasyon

Kareler toplamları
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Eğim
b = Sxy/Sxx
Kesişim noktası
a = ȳ − b·x̄
Korelasyon
r = Sxy/√(SxxSyy)
Artık
e = y − ŷ

Ki-kare testleri

Test istatistiği
χ² = Σ(O − E)²/E
Uyum iyiliği
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Bağımsızlık
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Kritik değerler (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Karar
χ² > χ²crit ise H0’ı reddedin

2Alıştırma soruları

1.Normal dağılımOrta
144 kg146,8 kgT = X₁ + … + X₁₂?

kutular kütleleri bağımsız ve normaldir; ortalama 12 kg, standart sapma 0,8 kg. Bunlardan 12 tanesinin toplam kütlesinin 146,8 kg değerini aşma olasılığını P bulun. z’yi iki ondalığa yuvarlayın.

μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 12> 146,8 kg
P =
2.Normal dağılımZor
157164171178185192199cmüst 15%

yetişkin erkeklerin boyları, ortalaması 178 cm ve standart sapması 7 cm olan normal dağılım gösterir. Gölgeli en üst %15 sağında kalacak şekilde kesme değerini sürükleyin. Kesme değerini x bulun.

μ = 178 cmσ = 7 cm15%
x = cm
3.Güven aralıklarıOrta
x̄E₁ = 4,790%, n = 36x̄E₂ = ?95%, n = 72

36 gözleme ve bilinen σ’ya dayanan bir ortalama için %90 güven aralığının hata payı 4,7. 72 gözleme dayanan %95 aralığın hata payı E₂ nedir?

90%n₁ = 36E₁ = 4,795%n₂ = 72
E₂ =
4.Güven aralıklarıZor
μ₁ − μ₂, t(19) = 1,7290LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

İki gübre test ediliyor. Parsel grubu 1: 13 parsel, ortalama verim 13,5 kg, standart sapma 5,5 kg. Parsel grubu 2: 8 parsel, ortalama 15 kg, standart sapma 4 kg. Varyansları eşit kabul edin (birleştirilmiş t, df = n₁ + n₂ − 2). μ₁ − μ₂ için %90 güven aralığının hata payı E değerini bulun.

n₁ = 13x̄₁ = 13,5s₁ = 5,5n₂ = 8x̄₂ = 15s₂ = 490%t(19) = 1,729
E = kg
5.Hipotez testleri ve güven aralıklarıOrta
−2,1452,145t = ?df = 14

İki öğretim yöntemi karşılaştırılıyor. Grup 1: 10 öğrenci, ortalama puan 90, standart sapma 2,5. Grup 2: 6 öğrenci, ortalama puan 93,4, standart sapma 6,5. Anakütle varyanslarını eşit kabul edin ve birleştirilmiş iki örneklemli t testini kullanın. Farkı x̄₁ − x̄₂ (grup 1 eksi grup 2) alarak H₀: μ₁ = μ₂ için test istatistiği t değerini bulun.

n₁ = 10x̄₁ = 90s₁ = 2,5n₂ = 6x̄₂ = 93,4s₂ = 6,5
t =
6.Hipotez testleri ve güven aralıklarıZor
μ₀x̄c

H₀: μ = 500’a karşı H₁: μ > 500 için tek yönlü bir z testi, 25 büyüklüğünde bir örneklemle α = 0,01 düzeyinde yapılıyor; standart sapmanın 10 olduğu biliniyor. Gerçekte ortalama 506,4’tir. Testin gücü 1 − β değerini yüzde olarak bulun.

μ₀ = 500μ = 506,4σ = 10n = 25α = 0,01
1 − β = %
7.Doğrusal regresyon ve korelasyonOrta
xy176919842196231012511927133xy202580100120140

Tablo, x = °C cinsinden sıcaklık ve y = satılan dondurma için 6 eşleştirilmiş gözlem veriyor. Pearson korelasyon katsayısı r değerini bulun.

n = 6
r =
8.Doğrusal regresyon ve korelasyonZor
xy1650186120672284248726106xy20256080100ŷ = 97

Tablo, x = °C cinsinden sıcaklık ve y = satılan dondurma için 6 eşleştirilmiş gözlem veriyor. En küçük kareler doğrusu ŷ = a + b·x’i kullanın. Doğru hangi değer x için ŷ = 97 tahmin eder?

n = 6ŷ = 97
x =
9.Ki-kare testleriOrta
düşükortayüksekToplamkentsel206119100kırsal243858120Toplam449977220

Çapraz tablo gözlenen frekansları gösteriyor. Satır ve sütun değişkenleri arasındaki bağımsızlık testi için ki-kare istatistiği χ² değerini hesaplayın. Süreklilik düzeltmesi kullanmayın.

N = 2202 × 3
χ² =
10.Ki-kare testleriZor

Bir ki-kare uyum iyiliği testi, 9 kategorideki gözlenen frekansları tam olarak belirlenmiş beklenen oranlarla karşılaştırıyor (verilerden parametre tahmin edilmiyor). Testin serbestlik derecesi df kaçtır?

k = 9
df =

3Çözeltiler

1.Normal dağılım

Cevap: P = 0,1562

Normal değişkenlerin toplamı ve farkı: X ve Y bağımsız ve normal ise X + Y ve X − Y de normaldir. Ortalamalar toplanır ya da çıkarılır: E(X ± Y) = μX ± μY. Varyanslar fark için de her zaman toplanır: Var(X ± Y) = σX² + σY², dolayısıyla σ = √(σX² + σY²). Standart sapmalar asla doğrudan toplanmaz. Aynı dağılıma sahip n bağımsız parçanın toplamının ortalaması n·μ, standart sapması σ·√n’dir. Sonra her zamanki gibi standartlaştırın: z = (x − ortalama)/σ ve Φ(z)’yi okuyun.

Toplamın dağılımı

μT = 144 kg, σT = 0,8·√12 = 2,771 kg

Standartlaştırın

z = (146,8 − 144)/2,771 = 1,01

Olasılık

P = 1 − Φ(1,01) = 0,1562

Cevap

P = 0,1562
2.Normal dağılım

Cevap: x = 185,3 cm

Bir alandan z’ye geri dönmek: Φ(z), z’nin solundaki alandır. Sol kuyruk alanı A için tabloda Φ(z) = A olan z’yi bulun. Sağ kuyruk alanı A, Φ(z) = 1 − A demektir. −z ile z arasındaki merkezî alan A, her kuyrukta (1 − A)/2 bırakır, yani Φ(z) = (1 + A)/2. Bir x değeri için x = μ + zσ kullanın.

Soldaki alan

Φ(z) = 0,85

Tablodan z

z ≈ 1,04

Özgün birimlere geri dönüş

x = 178 + 1,04·7 = 185,3 cm

Cevap

x = 185,3 cm
3.Güven aralıkları

Cevap: E₂ = 3,96

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Hata paylarının oranı

E₂/E₁ = (1,96/1,645)·√(36/72) = 0,8425

Yeni hata payı

E₂ = 4,7·0,8425 = 3,96

Cevap

E₂ = 3,96
4.Güven aralıkları

Cevap: E = 3,885 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Birleştirilmiş standart sapma

sp² = (12·5,5² + 7·4²)/19 = 25
sp = 5

Hata payı

E = 1,729·5·√(1/13 + 1/8) = 3,885

Cevap

E = 3,885 kg
5.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: t = −1,506

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Birleştirilmiş varyans

sp² = (9·2,5² + 5·6,5²)/14 = 19,11
sp = 4,371

Standart hata

SE = 4,371·√(1/10 + 1/6) = 2,257

Test istatistiği

t = (90 − 93,4)/2,257 = −1,506

Cevap

t = −1,506

df = 14 ile iki yönlü %5 kritik değeri 2,145; |t| daha küçük, yani H₀ reddedilmez.

6.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: 1 − β = 80,89 %

Testin gücü: güç = 1 − β, H₀ yanlışken onu reddetme olasılığıdır. μ₀ ve z_α’dan x̄c kesim noktasını bulun, sonra gerçek ortalamayı kullanarak x̄c’nin ötesine düşme olasılığını hesaplayın: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Kritik örneklem ortalaması

SE = 10/√25 = 2
x̄c = 500 + 2,326·2 = 504,7

Gerçek ortalama altında z

z = (504,7 − 506,4)/2 = −0,874

Güç

güç = P(Z > −0,874) = 80,89%
1 − β = 80,89%

Cevap

1 − β = 80,89%
7.Doğrusal regresyon ve korelasyon

Cevap: r = 0,9922

En küçük kareler regresyonu: x̄ ve ȳ ortalamalar olmak üzere Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² ve Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ise ŷ = a + b·x doğrusunun eğimi b = Sxy/Sxx ve kesişimi a = ȳ − b·x̄’dir; bu yüzden doğru her zaman (x̄, ȳ) noktasından geçer. Pearson korelasyon katsayısı r = Sxy/√(Sxx·Syy) −1 ile 1 arasındadır; r², y’deki değişimin doğru tarafından açıklanan oranıdır.

Ortalamalar

x̄ = 132/6 = 22
ȳ = 602/6 = 100,3

Kareler ve çarpımlar toplamları

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 430
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2683

Korelasyon katsayısı

r = 430/√(70·2683) = 0,9922

Cevap

r = 0,9922
8.Doğrusal regresyon ve korelasyon

Cevap: x = 24,95

En küçük kareler regresyonu: x̄ ve ȳ ortalamalar olmak üzere Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² ve Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ise ŷ = a + b·x doğrusunun eğimi b = Sxy/Sxx ve kesişimi a = ȳ − b·x̄’dir; bu yüzden doğru her zaman (x̄, ȳ) noktasından geçer. Pearson korelasyon katsayısı r = Sxy/√(Sxx·Syy) −1 ile 1 arasındadır; r², y’deki değişimin doğru tarafından açıklanan oranıdır.

Ortalamalar

x̄ = 126/6 = 21
ȳ = 455/6 = 75,83

Kareler ve çarpımlar toplamları

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 375

Regresyon doğrusu

b = 375/70 = 5,357
a = 75,83 − 5,357·21 = −36,67
ŷ = −36,67 + 5,357·x

x için çözün

x = (97 − (−36,67))/5,357 = 24,95

Cevap

x = 24,95
9.Ki-kare testleri

Cevap: χ² = 23,84

Ki-kare testleri: gözlenen frekansları O, H₀ altında beklenen frekanslar E ile χ² = Σ(O − E)²/E kullanarak karşılaştırın. Uyum iyiliği: her kategori için E = n·p, sd = k − 1 (verilerden tahmin edilen her parametre için bir eksik). r × c tablosunda bağımsızlık: E = satır toplamı × sütun toplamı / genel toplam, sd = (r − 1)(c − 1). χ² seçilen α için kritik değeri aşarsa H₀’ı reddedin.

Beklenen frekanslar

kentsel: 100·44/220 = 20, 100·99/220 = 45, 100·77/220 = 35
kırsal: 120·44/220 = 24, 120·99/220 = 54, 120·77/220 = 42

Ki-kare istatistiği

χ² = (20 − 20)²/20 + (61 − 45)²/45 + (19 − 35)²/35 + (24 − 24)²/24 + (38 − 54)²/54 + (58 − 42)²/42
χ² = 23,84

Cevap

χ² = 23,84

sd = 2. α = 0,05’te kritik değer 5,991, dolayısıyla H₀ (bağımsızlık) reddedilir.

10.Ki-kare testleri

Cevap: df = 8

Ki-kare testleri: gözlenen frekansları O, H₀ altında beklenen frekanslar E ile χ² = Σ(O − E)²/E kullanarak karşılaştırın. Uyum iyiliği: her kategori için E = n·p, sd = k − 1 (verilerden tahmin edilen her parametre için bir eksik). r × c tablosunda bağımsızlık: E = satır toplamı × sütun toplamı / genel toplam, sd = (r − 1)(c − 1). χ² seçilen α için kritik değeri aşarsa H₀’ı reddedin.

Serbestlik derecesi

df = 9 − 1 = 8

Cevap

df = 8

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference