HATAYI AZALTMA – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Numune seti sonsuz ise – örneğin, bir şebeke kablosunun uzunluğu üzerindeki tüm noktaların kümesi veya toprak yüzeyindeki tüm coğrafi konumlar kümesi – değiştirme olsa bile, numune setinin boyutu azalmaz. bitmiş değil. Sonsuz bir küme, her seferinde yalnızca bir tane seçildiğinde tükenmez.
Bir numune setinin elemanları örneklemeden sonra değiştirilirse, numune setinin boyutu ister sonlu ister sonsuz olsun sabit kalır. Tablo 5-1B, bunun İngilizce alfabenin ilk 10 harfiyle nasıl çalıştığını göstermektedir. Sonlu bir örneklem setinde bir öğe değiştirildiğinde, bu öğenin deney sırasında birden fazla kez örneklenebileceğini (ve neredeyse kesin olarak alınacağını) unutmayın. Bu, Tablo 5-1B’de gösterilen senaryoda gerçekleşir.
PROBLEM 5-3
İşte size eğlenceli bulabileceğiniz küçük bir teorik problem. Bunu bir “beyin kırıcı” olarak düşünün. Bir örnek kümenin sonsuz olduğunu varsayalım. 0 ile 1 arasındaki tüm rasyonel sayılar kümesini düşünün. Örneklenen elemanlar değiştirilsin ya da değiştirilmesin, böyle bir setten sonsuza kadar tek tek örnekleme yapılabilir. Örnekleme rastgele yapılırsa ve değiştirilmeden yapılırsa, deney ne kadar sürerse sürsün, belirli bir sayı deney süresince asla iki kez ortaya çıkmayacaktır. Ancak örneklemenin değiştirme ile yapıldığını varsayalım. Bu durumda herhangi bir sayı iki kez ortaya çıkabilir mi?
ÇÖZÜM 5-3
Herhangi bir sayının tanımlandıktan sonra ortaya çıkma olasılığını hesaplarsanız, bu olasılığın “bir bölü sonsuza” eşit olduğunu bulursunuz. Muhtemelen bu, olasılığın 0 olduğu anlamına gelir, çünkü makuldür 1/1 1⁄4 0 olduğunu varsayalım. (Yana doğru 8 sonsuzluğu temsil eder.) Bu, belirli bir sayının sonsuz bir kümeden seçildikten sonra, seçildikten sonra değiştirseniz bile bir daha asla ortaya çıkamayacağı anlamına gelir.
Fakat beklemeniz gerekir. Yukarıdaki argüman, 0 ile 1 arasındaki herhangi bir belirli sayının rastgele bir seçim sürecinde bir kez bile ortaya çıkamayacağını ima eder! “Açık mavi” den 0 ile 1 arasında bir sayı seçtiğinizi varsayalım. Bu sayının denemenizde ortaya çıkma olasılığı 0’a eşit değildir, çünkü onu siz seçtiniz. Bu rastgele bir sayı değil çünkü zihniniz elbette önyargılı. Ancak bu belirli bir sayıdır. Şimdi, 0 ile 1 arasında gerçekten rastgele sayılar üreten bir makine hayal edin.
Düğmeye bastığınızda bir numara çıkar. Seçtiğiniz belirli sayı olma olasılığı nedir? Olasılık 0’dır, çünkü seçtiğiniz sayı 0 ile 1 arasındaki sonsuz sayıdan yalnızca biridir. Makine sonsuz sayılardan herhangi birini seçebilir ve bunun sizin düşündüğünüz sayı olması ihtimali bu nedenle 1/1 dir. Bu nedenle, rastgele sayı makinesi herhangi bir belirli sayıyı çıktılayamaz. Bu bariz paradoksu çözebilir misin?
Araştırmalarda hata Türleri
Bilimsel araştırmada hata Türleri
Standart hatayı azaltmanın Yolları
Bilimsel araştırmalarda yapılan hatalar
Araştırmalarda yanlılık
Araştırma sürecinde en sık YAPILAN hata Türleri
F Klavye teknikleri
Bilimsel araştırmalarda yanlılık
HATAYI AZALTMA
Gerçek dünya istatistiksel deneyi yapılırken, hatalar kaçınılmazdır. Ancak, hatayı minimumda tutmanın yolları vardır. Tüm deneylerin iyi tasarlanması ve iyi yürütülmesi önemlidir. Bir deneyin hatalı olabileceği çeşitli yollar vardır. Deneysel hata hatası olarak adlandırabileceğimiz bu tür hatanın en yaygın kaynakları şunları içerir:
yeterince büyük olmayan bir örnek
önyargılı bir örnek
değiştirilmemeleri gereken öğeleri değiştirme
değiştirilmeleri gerektiğinde elemanların değiştirilmemesi
sonuçları saptırabilecek faktörleri fark edememek ve telafi etmemek
gerçek bir etkisi olmayan faktörleri telafi etmeye çalışmak
örnekleme sürecinde miktarların özensiz ölçümü
Bir anketin veya seçimin sonuçlarının yanlış hesaplanması, özensiz ölçüme iyi bir örnektir. İnsanlar, makineler olması gerektiği gibi çalışmasına rağmen sonuçları doğru bir şekilde gözlemlemiyorsa, bu insan hatasıdır. Seçim, dijital sürecin bir örneğidir. Bir seçmen, her aday için “evet” (mantık 1) veya “hayır” (mantık 0) verir.
Analog donanımdaki sınırlamalar nedeniyle ölçüm hatası oluşabilir. Ticari olarak üretilmiş 550 watt sodyum buharlı lambaların normal 120 volt yerine sadece 90 volt ile çalıştırıldıklarında tükettikleri ortalama akımı belirlemek istediğimizi varsayalım. Böyle bir deneyi yürütmek için alternatif akım (AC) ampermetreye (akım ölçüm ölçer) ihtiyacımız var. Ampermetre arızalıysa, sonuçlar yanlış olacaktır.
Hiçbir ampermetre mükemmel derecede hassas değildir ve analog ampermetrelerde görsel interpolasyonun ek insan hatası sorunu vardır. Şekil 5-3, bir analog AC ampermetrenin, yalnızca 90 voltta çalışan yüksek voltajlı, 120 voltluk bir lambayla seri halinde yerleştirildiğinde ne okuyabileceğini gösterir.
PROBLEM 5-4
Şekil 5-3’teki ampermetrenin okumasını bir amperin en yakın onda birine ve bir amperin en yakın binde birine kadar enterpolasyon yapın.
ÇÖZÜM 5-4
Değer arttıkça (sağa doğru) bölümlerin birbirine yaklaştığına dikkat edin. Buna dayanarak ve biraz sağduyu kullanarak, okumanın iyi bir tahmini 3.6 amperdir ve bir amperin en yakın onda birine kadar doğrudur.
Bu ampermetre okumasını bir amperin en yakın binde birine görsel olarak enterpolasyon yapmak imkansızdır. Bunu yapmak için daha iyi bir ampermetreye ihtiyacımız var.
PROBLEM 5-5
Şekil 5-3’te gösterilen ampermetrenin okumaları görsel olarak enterpole edilebilir mi?
ÇÖZÜM 5-5
Bu bir görüş meselesidir, ancak deneyimli sayaç okuyucularının en yakın 0,1 amperlik enterpolasyonun ölçeğin üst ucuna yakın sınır olduğunu ve en yakın 0,05 amper ile enterpolasyonun alt sınıra yakın sınır olduğunu söylemesi iyi bir bahis. son. Bu nedenle, görsel interpolasyon hatasının ölçeğin üst ucuna yakın 0,05 amper (artı veya eksi 1 / 20’si) ve 0,025 amper (artı veya eksi 1 / 40’ı) diyebiliriz. bir amper) alt uca yakındır.
PROBLEM 5-6
Görsel interpolasyon hatasına ek olarak, Şekil 5-3’te gösterilen ampermetre üreticisinin bize tam ölçeğin -% 10’una kadar bir donanım hatası bekleyebileceğimizi söylediğini varsayalım. Durum buysa, ölçeğin üst ucundan bekleyebileceğimiz en iyi doğruluk nedir?
ÇÖZÜM 5-6
Bu ampermetrede tam ölçekli bir okuma 10 amperdir. Yani ölçeğin üst ucunda, bu enstrüman (% 10 10) veya 1 amper kadar kapalı olabilir. Bunu 0.05 amperlik görsel enterpolasyon hatasına ekleyerek, ölçeğin üst ucunda 1.05 amperlik bir toplam ölçüm hatası elde ederiz.
Tahmin
Gerçek dünyada, ortalama ve standart sapma gibi özellikler ancak deneysellik temelinde yaklaşık olarak tahmin edilebilir. Böyle bir yaklaşım, tahmin olarak adlandırılır.
Araştırma sürecinde en sık YAPILAN hata Türleri Araştırmalarda hata Türleri Araştırmalarda yanlılık Bilimsel araştırmada hata Türleri Bilimsel araştırmalarda yanlılık Bilimsel araştırmalarda yapılan hatalar F Klavye teknikleri Standart hatayı azaltmanın Yolları