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
−3−2−10123z−z ile z arasındaki gölgeli alan = 0,9634

Standart normal eğri altında, −z ile z arasındaki gölgeli alan 0,9634 olacak şekilde z’yi sürükleyin. z’yi iki ondalıkla bulun.

A = 0,9634
z =
2.Normal dağılımZor
0,05 mm0D − d?

Delik çapları D normaldir; ortalaması 25,05 mm, standart sapması 0,02 mm. Mil çapları d bağımsızdır ve normaldir; ortalaması 25 mm, standart sapması 0,02 mm. Rastgele seçilen bir mil, D − d > 0 olduğunda yerine oturur. Yerine oturma olasılığını P bulun. z’yi iki ondalığa yuvarlayın.

delik: μ = 25,05 mm, σ = 0,02 mmmil: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Güven aralıklarıOrta
n = 20, s = 7LUx̄ = 94,5E = ?95%

20 birimlik bir örneklemin ortalaması 94,5 ve standart sapması s = 7. Anakütle yaklaşık olarak normaldir. Ortalama için %95 güven aralığının hata payı E değerini bulun.

n = 20x̄ = 94,5s = 795%t(19) = 2,093
E =
4.Güven aralıklarıZor
μ₁ − μ₂, t(20) = 1,7250L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

İki gübre test ediliyor. Parsel grubu 1: 13 parsel, ortalama verim 39,5 kg, standart sapma 5 kg. Parsel grubu 2: 9 parsel, ortalama 31,5 kg, standart sapma 8,5 kg. Varyansları eşit kabul edin (birleştirilmiş t, df = n₁ + n₂ − 2). μ₁ − μ₂ için %90 güven aralığının alt sınırını bulun.

n₁ = 13x̄₁ = 39,5s₁ = 5n₂ = 9x̄₂ = 31,5s₂ = 8,590%t(20) = 1,725
alt sınır = kg
5.Hipotez testleri ve güven aralıklarıOrta
−2,482,48p = ?

Bir anakütlenin ortalamasının 100 olduğu iddia ediliyor; anakütle standart sapmasının 5 olduğu biliniyor. 25 gözlemli rastgele bir örneklemin ortalaması 102,48. H₀: μ = 100’a karşı H₁: μ ≠ 100 test edin. p-değeri p değerini bulun.

μ₀ = 100σ = 5n = 25x̄ = 102,48H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Hipotez testleri ve güven aralıklarıZor
−1,961,96z = ?

Bir denemede A tedavisi alan 100 hastadan 70’i, B tedavisi alan 120 hastadan 71’si iyileşiyor. Birleştirilmiş oranı kullanarak H₀: p₁ = p₂ için test istatistiği z değerini bulun.

x₁ = 70n₁ = 100x₂ = 71n₂ = 120
z =
7.Doğrusal regresyon ve korelasyonOrta
xy359464564674780888xy46860708090

Tablo, x = çalışılan saat ve y = sınav puanı için 6 eşleştirilmiş gözlem veriyor. En küçük kareler doğrusunun belirlilik katsayısı r² değerini bulun.

n = 6
r² =
8.Doğrusal regresyon ve korelasyonZor
xy333441542647750xy464050x = 3,5

Tablo, x = k€ cinsinden reklam harcaması ve y = k€ cinsinden satışlar için 5 eşleştirilmiş gözlem veriyor. En küçük kareler doğrusu ŷ = a + b·x’i kullanın. x = 3,5 için ŷ tahminini yapın.

n = 5x = 3,5
ŷ =
9.Ki-kare testleriOrta
otobüsbisikletotomobilToplamöğrenciler19113262personel29382592Toplam484957154

Çapraz tablo gözlenen frekansları gösteriyor. Ki-kare bağımsızlık testi için “öğrenciler, otobüs” hücresinin beklenen frekansı E değerini bulun.

satır toplamı = 62sütun toplamı = 48N = 154
E =
10.Ki-kare testleriZor
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Bir ki-kare uyum iyiliği testi, 4 kategorideki frekansların, ortalaması aynı verilerden tahmin edilen bir Poisson dağılımına uyup uymadığını kontrol ediyor. Tabloyu kullanarak α = 0,05 anlamlılık düzeyinde kritik değer χ²crit’ı bulun.

α = 0,05
χ²crit =

3Çözeltiler

1.Normal dağılım

Cevap: z = 2,09

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.

z’nin solundaki alan

Φ(z) = (1 + 0,9634)/2 = 0,9817

z tablosunu tersten okuyun

Tablonun içinde 0,9817 değerini bulun ve z’yi okuyun.

z = 2,09

Cevap

z = 2,09
2.Normal dağılım

Cevap: P = 0,9616

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.

Farkın dağılımı

μ = 25,05 − 25 = 0,05 mm, σ = 0,02828 mm

Standartlaştırın

z = (0 − 0,05)/0,02828 = −1,77

Olasılık

P = 1 − Φ(−1,77) = 0,9616

Cevap

P = 0,9616
3.Güven aralıkları

Cevap: E = 3,276

Ortalama için güven aralığı: x̄ ± hata payı. Anakütle σ’sı biliniyorsa hata payı z·σ/√n’dir; yalnızca örneklem standart sapması s biliniyorsa n − 1 serbestlik dereceli t kullanın: t·s/√n. Kritik değerler: z = 1,645 (%90), 1,96 (%95), 2,576 (%99). E veya daha küçük bir hata payı için n ≥ (z·σ/E)² gerekir, yukarı yuvarlanır.

Kritik değer

df = n − 1 = 19, t = 2,093

Hata payı

E = 2,093·7/√20 = 3,276

Cevap

E = 3,276
4.Güven aralıkları

Cevap: alt sınır = 3,044 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 = (12·5² + 8·8,5²)/20 = 43,9
sp = 6,626

Hata payı

E = 1,725·6,626·√(1/13 + 1/9) = 4,956

Aralık

8 ± 4,956 → [3,044, 12,96]

Cevap

alt sınır = 3,044 kg
5.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: p = 0,01314

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.

Test istatistiği

SE = σ/√n = 5/√25 = 1
z = (102,48 − 100)/1 = 2,48

Kuyruk alanı

Φ(2,48) = 0,9934
1 − Φ(2,48) = 0,0066

p-değeri

p = 2·0,0066 = 0,01314

Cevap

p = 0,01314

p ≤ 0,05, yani H₀ %5 düzeyinde reddedilir.

6.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: z = 1,668

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.

Örneklem oranları

p̂₁ = 70/100 = 0,7
p̂₂ = 71/120 = 0,5917
p̂ = 141/220 = 0,6409

H₀ altında standart hata

SE = √(0,6409·0,3591·(1/100 + 1/120)) = 0,06496

Test istatistiği

z = (0,7 − 0,5917)/0,06496 = 1,668

Cevap

z = 1,668

|z| < 1.96, yani H₀ %5 düzeyinde reddedilmez (iki yönlü).

7.Doğrusal regresyon ve korelasyon

Cevap: r² = 0,9503

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 429/6 = 71,5

Kareler ve çarpımlar toplamları

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 101,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 619,5

Belirlilik katsayısı

r² = 101,5²/(17,5·619,5) = 0,9503

Cevap

r² = 0,9503

y’deki değişimin yaklaşık %95,03’ı doğru tarafından açıklanır.

8.Doğrusal regresyon ve korelasyon

Cevap: ŷ = 36,6

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 = 25/5 = 5
ȳ = 213/5 = 42,6

Kareler ve çarpımlar toplamları

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 40

Regresyon doğrusu

b = 40/10 = 4
a = 42,6 − 4·5 = 22,6
ŷ = 22,6 + 4·x

Tahmin

ŷ = 22,6 + 4·3,5 = 36,6

Cevap

ŷ = 36,6
9.Ki-kare testleri

Cevap: E = 19,32

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 frekans

E = 62·48/154 = 19,32

Cevap

E = 19,32
10.Ki-kare testleri

Cevap: χ²crit = 5,991

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 = 4 − 1 − 1 = 2

Tablo

χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991

Cevap

χ²crit = 5,991

Hesaplanan χ² bu değerden büyükse H₀’ı reddedin.

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