Hipotez Testleri – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Hipotez Testleri – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

14 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi H0 H1 hipotez örnekleri Hipotez örnekleri Hipotez testi Nedir? Hipotez testleri nelerdir? 0
 Zincir Eşitleme (CE) – 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.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.