Hipotez Testleri – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
11. Somon Ağırlıkları: Columbia Nehri’nde yumurtlayan Chinook somonunun ağırlıklarının normal dağıldığını varsayın. Rastgele 20 somon balığı yakalar ve tartarsınız. Numunenizden ortalama ağırlık 25,2 pound ve standart sapma 4,5 pound’dur.
(a) Columbia Nehri’nde yumurtlayan tüm Chinook somonlarının ortalama ağırlığı için nokta tahmini nedir?
(b) Columbia Nehri’nde yumurtlayan tüm Chinook somonlarının ortalama ağırlığı için% 90 güven aralığı oluşturun.
(c) Columbia Nehri’nde yumurtlayan tüm Chinook somonlarının ortalama ağırlığı için% 95 güven aralığını oluşturun.
(d) Önceki cevaplarınıza dayanarak, Columbia Nehri’nde yumurtlayan tüm Chinook somonlarının ortalama ağırlığının 23 pound’dan fazla olduğundan emin misiniz?
(e) Bu kadar küçük bir örneğe rağmen neden t dağılımını kullanabildiniz?
12. Diyet Yöntemleri: Burada iki diyet yönteminin etkinliğini inceliyoruz. Yöntem 1, protein, lif ve yağ açısından zengin ancak karbonhidrat bakımından düşük bir diyettir. Yöntem 2, yağ oranı düşük ancak lif ve karbonhidrat oranı yüksek bir diyettir. Her yöntem için 60 katılımcı vardı. Bir yıl sonra, Yöntem 1 katılımcıları, 1,7 pound standart sapma ile 8,2 pound ortalama kilo kaybına sahipti. Bir yıl sonra, Yöntem 2 katılımcıları, 1.2 pound standart sapma ile 7.5 pound ortalama kilo kaybına sahipti.
(a) Metot 1 diyetini tamamlayacak tüm insanların bir yıl sonra ortalama kilo kaybı için% 95 güven aralığını oluşturun.
(b) Yöntem 2 diyetini tamamlayacak tüm insanların bir yıl sonra ortalama kilo kaybı için% 95 güven aralığını oluşturun.
(c) Yukarıdaki yanıtlarınıza göre, bir yöntem diğerinden daha iyi görünüyor mu?
Hipotez testi örnekleri
Hipotez testleri nelerdir
Hipotez testleri SINAV SORULARI
Hipotez testleri Sınav Soruları
H0 H1 hipotez örnekleri
Hipotez testi aşamaları
Hipotez örnekleri
Hipotez testi Nedir
Özet Problemler
13. Ne Zaman Kullanılmalı: Aşağıdaki her örnek için, hata payını bulmak için hangi dağılımın kullanılması gerektiğini belirleyerek bir güven aralığı oluşturmaya başlamalısınız. Seçenekler, z-dağılımı, t-dağılımı veya ikisi de değildir.
(a) N = 20, popülasyon dağılımının normal, x ̄ = 196,5, σ ‘nun bilinmediği ve s = 12,56 olduğu bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
(b) Örnek büyüklüğünün 38 ve başarı sayısının 3 olduğu bir popülasyon oranı için bir güven aralığı.
(c) N = 500, popülasyon dağılımının normal, x ̄ = 0,087, σ’nun 0,003 olduğu ve s’nin 0,0025 olduğu bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
(d) Örnek büyüklüğünün 22 ve başarı sayısının 10 olduğu bir popülasyon oranı için güven aralığı.
(e) N = 20, popülasyon dağılımının normal olmadığı, x ̄ = 130.7, σ’nun bilinmediği ve s = 12.75 olduğu bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
14. Ne Zaman Kullanılmalı: Aşağıdaki her örnek için, hata payını bulmak için hangi dağılımın kullanılması gerektiğini belirleyerek bir güven aralığı oluşturmaya başlamalısınız. Seçenekler, z-dağılımı, t-dağılımı veya ikisi de değildir.
(a) n = 25, popülasyon dağılımının çarpık olduğu, x ̄ = 13,7 ve σ’nun 2,5 olduğu bilinen bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
(b) örneklem büyüklüğünün 250 ve başarı sayısının 113 olduğu bir popülasyon oranı için güven aralığı.
(c) n = 234, popülasyon dağılımının çarpık olduğu, x ̄ = 1435 ve σ’nun 234 olduğu bilinen bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
(d) n = 15, popülasyon dağılımının normal, x ̄ = 130,7, σ’nun bilinmediği ve s = 12,75 olduğu bir popülasyon ortalaması için bir güven aralığı.
15. x ve E’yi bulma: Bir popülasyon ortalaması için% 90 güven aralığı 12.4 <μ <13.2 olarak verilmiştir. Örnek ortalamasını ve hata payını hesaplayın.
16. pˆ ve E’yi bulma: Bir popülasyon oranı için% 95 güven aralığı 0,696 <p <0,784 olarak verilmiştir. Örnek oranını ve hata payını hesaplayın.
17. Hata Marjındaki Değişiklikler: Bir ortalama veya orana ilişkin güven aralıkları oluşturduğunuzu varsayalım. Aşağıdaki değişiklikler yapıldığında hata payı (E) ile ilgili aşağıdaki soruları yanıtlayın.
(a) Güven seviyesini artırırsanız, hata payına ne olur?
(b) Güven düzeyini düşürürseniz, hata payına ne olur?
(c) Genel olarak, örneklem büyüklüğü artırılırsa hata payına ne olur?
18. Güven Aralığının boyutundaki değişiklikler: Bir ortalama veya orana ilişkin güven aralıkları oluşturduğunuzu varsayalım. Aşağıdaki değişiklikler yapıldığında güven aralığının boyutu hakkında aşağıdaki soruları yanıtlayın.
(a) Güven düzeyini artırırsanız, güven aralığının boyutuna ne olur?
(b) Güven düzeyini düşürürseniz, güven aralığının boyutuna ne olur?
(c) Genel olarak, örneklem boyutu artırıldığında güven aralığının boyutuna ne olur?
19. Yaygın Yanlış Yorumlama: Farz edin ki% 90 güven aralığı 22.5 <μ <32.0 olarak verildi ve bir sınıf arkadaşı bunun, verilerin% 90’ının 22.5 ve 32.0 değerleri arasında olduğu anlamına geldiğini söyledi. Bu ifadede yanlış olan ne?
Hipotez Testi – Bir Örnek
Bu bölümde örnek verileri alıyor ve bir popülasyonla ilgili bir iddiayı test ediyoruz.
Hipotez Testinin Temelleri
• İstatistikte hipotez, bir popülasyonun bir özelliği hakkındaki iddiadır.
• Bir hipotez testi, bir popülasyonla ilgili bir iddiayı test etmek için standart bir prosedürdür.
Bir hipotez testi, genellikle, bir hipotez testi olup olmadığını test ettiğimiz bir önem testi olarak adlandırılır.
örnek istatistik, varsayılan bazı değerlerden önemli ölçüde farklıdır.
• Örnekler:
1. Bir anket, rastgele seçilen 150 kişinin% 55’inin araba kullanırken cep telefonu kullandığını gösterdi. Yolcuların çoğunun araba kullanırken cep telefonu kullandığını iddia etmek istiyoruz. Yani; p> .50 olduğunu iddia ediyoruz, burada p, araç kullanırken cep telefonu kullanan tüm yolcuların oranıdır.
2. 100 sağlıklı yetişkinden oluşan bir örnekte, ortalama vücut sıcaklığı 98.3 derecedir ve standart sapma 0.9 derecedir. Nüfusun ortalama vücut sıcaklığının genel kabul gören 98.6 dereceden daha düşük olduğunu iddia etmek istiyoruz. Yani, iddia ediyoruz ki, μ <98.6, burada μ, tüm sağlıklı yetişkinlerin ortalama vücut sıcaklığıdır.
• Oyun planı:
1. Nüfusun belirli bir mülke sahip olduğuna dair orijinal bir varsayımda bulunacağız.
Örnek 1: p = .5 Örnek 2: μ = 98.6
2. Örnek istatistiği gözlemleme olasılığını buluyoruz.
Örnek 1: pˆ = 0,55 Örnek 2: x ̄ = 98,3
3. İlk varsayımımıza göre (2) bölümündeki olasılık yeterince küçükse, kanıtımız var
bu varsayımı reddetmek ve önerilen alternatif bir varsayımı desteklemek.
• Oyuncular: Bunları matematiksel (sembolik) biçimde ifade edebilmelisiniz.
• İddia, desteklemek istediğiniz ifadedir.
Örnek 1 iddia: p> 5 μ <98.6
• Ho olarak gösterilen Boş Hipotezi, popülasyon parametresiyle ilgili orijinal varsayımdır. Örnek1Ho: p = .5 Örnek2Ho: μ = 98.6
Genellikle (ama her zaman değil) bu hipotezi reddetmek istersiniz.
• H1 olarak adlandırılan Alternatif Hipotez, parametre hakkında farklı bir varsayımdır. Örnek1H1: p> .5 Örnek2H1: μ <98.6
Genellikle (ancak her zaman değil) bu hipotezin iddianızı desteklemesini istersiniz.
H0 H1 hipotez örnekleri Hipotez örnekleri Hipotez testi aşamaları Hipotez testi Nedir Hipotez testi örnekleri Hipotez testleri nelerdir Hipotez testleri SINAV SORULARI