Limit Teoremi – İstatistikler Nedir? – 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

Limit Teoremi – İstatistikler Nedir? – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

12 Ocak 2021 Central limit theorem Merkezi limit Teoremi Merkezi Limit Teoremi nedir İstatistik Merkezi limit teoremi örnekleri 0
Suç Oranları – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma

Uygulamada Merkezi Limit Teoremi

Örnek araçlarla ilgili olasılıklarla uğraşırken:

• Örnek boyutu yeterince büyükse (daha sonra tanımlanacaksa), ana popülasyonun normal olarak dağıtılmasına ihtiyacınız yoktur. 
• Tüm örnek ortalamalarının ortalaması, popülasyon ortalamasına (μ) eşittir. Bu da güzel.
• Örnek ortalamaların standart sapması, popülasyon standart sapmasına eşit değildir.
Bu, basit bir bölümdür. Örneklemenin standart sapması
standart sapma ve n, örneklem büyüklüğüdür.
• Dolayısıyla, bir örneklem ortalamasını z-puanına dönüştürürken aşağıdaki formülü kullanırız.

Ön Örnek

Fizzy-Pop’taki iyi insanlar, 12 onsluk soda tenekelerinin hepsindeki ortalama soda miktarının 0,5 ons standart sapma ile 12 olduğunu iddia ediyor.
(a) Fizzy-Pop’un iddiası doğruysa ve nüfus normal olarak dağılmışsa, 11.85 veya daha az sıvı ons içeren bir kutu soda rastgele seçilme olasılığı nedir?
• P (x ≤ 11.85) ‘i bulun.
Yani, 11.85 onsluk tek bir kutu almak o kadar da sıra dışı olmayacaktır. Teneke kutuların yaklaşık% 38’inin zaten 11.85 veya daha az ons içermesini bekleriz.

(b) Fizzy-Pop’un iddiası doğruysa, ortalama 11.85 veya daha az sıvı onslu 100 kutudan oluşan bir numune alma olasılığı nedir?
• P (x ̄ ≤ 11.85) ‘i bulun.
• Bu durumda, örneklem ortalamasına ilişkin bir olasılık arıyoruz.
• z-skorunu hesaplamak için Merkezi Limit Teoremini ve (6.5) formülünü kullanmalıyız.
Bu nedenle, ortalama hacmi 11.85 ons olan 100 kutudan bir numune almak çok alışılmadık bir durumdur. Bu tür numunelerin yalnızca yaklaşık% 0.1’inin ortalama 11.85 ons veya daha az ons olmasını bekleriz.

Merkezi limit Teoremi
Merkezi limit teoremi örnekleri
Merkezi Limit Teoremi formülü
Merkezi limit teoremi ispat
Central limit theorem
Merkezi limit kuramı
Merkezi Limit Teoremi ispatı
Merkezi Limit Teoremi nedir İstatistik

• Sizin Sıranız 1: Bir asansör, 2100 pound ağırlık limiti veya 10 kişi olduğunu belirtir. Yetişkinlerin ağırlıklarının normal olarak 35 pound standart sapma ile ortalama 165 pound dağıtıldığını ve yetişkin erkeklerin ağırlıklarının normal olarak ortalama 191 pound ve 28 pound standart sapma ile dağıtıldığını varsayın.

Tam bir asansörün (10 kişi) belirtilen ağırlık sınırını aşma olasılığını bulmak istiyoruz. Bu, 10 kişinin ortalama kilosunun 210 pound’dan fazla olması durumunda gerçekleşecek.

(a) 10 yetişkinden oluşan rastgele bir seçimin ortalama ağırlığının 210 pound’dan büyük olma olasılığını hesaplayın.
(b) 10 yetişkin erkekten oluşan rastgele bir seçimin ortalama ağırlığının 210 pound’un üzerinde olma olasılığını hesaplayın.
(c) Maksimum kişi sayısı uygun görünüyor mu?

• Sizin Sıranız 2: Kursun ilerleyen bölümlerinde, bir popülasyonla ilgili bir iddiayı test etmek için örnek verileri kullandığımız hipotez testleri gerçekleştireceğiz. İşte bir ön örnek.

Sığır yetiştirip sattığımı varsayalım. İneğimin ağırlıklarının (tamamen olgunlaştığında) normalde ortalama 1400 pound ve 250 pound standart sapma ile dağıtıldığını iddia ediyorum. 50 tane ineğimi satın alıyorsun ve bu ineklerin vade sonunda ortalama ağırlığı sadece 1300 pound.

(a) İddiamın doğru olduğunu varsayın ve ortalama ağırlığı 1300 pound veya daha az olan 50 inekten rastgele bir örnek alma olasılığını hesaplayın.
(b) Bu kanıt benim bir yalancı olduğumu kanıtlıyor mu?

Merkezi Limit Teoreminin Detayları

• Ebeveyn popülasyonu normal olarak dağılmışsa, ortalamanın örnekleme dağılımı normal olarak dağıtılır.
• Ebeveyn popülasyon normal dağılmazsa, n (örneklem boyutu) arttıkça, ortalamanın örnekleme dağılımı normal hale gelir.
• Örnekleme, sonlu bir popülasyonun yerine geçmeden yapılırsa ve örneklem boyutu nispeten büyükse, σx ̄ = √σ N − n düzeltme faktörünü kullanırız. Genellikle düzeltme faktörünü göz ardı ederiz (özellikle N büyükse) ve σx ̄ = √σ kullanın.

• Minimum Numune Büyüklüğü Konvansiyonu: Numune araçlarının dağılımının keyfi bir ebeveyn popülasyonu için yeterince normal olmasını sağlamak için ne kadar büyük bir numunenin gerekli olduğunu bilmek zordur. Aşağıdaki popüler geleneğe bağlı kalacağız.
• Orijinal popülasyon normal dağılmamışsa, 30 veya daha fazla örnek boyutuna ihtiyacımız var.
• Orijinal popülasyon normal olarak dağılmışsa, herhangi bir örnek boyutu yeterli olacaktır.

• Merkezi limit teoreminin ne zaman geçerli olduğuna dair örnekler:

Diyelim ki ortalama μ = 100 ve standart sapması σ = 10 olan bir popülasyonunuz var ve her  popülasyondan n beden örneği.

1. Popülasyonun normal dağıldığını ve n = 16 olduğunu varsayalım.

(a) Ortalamanın örnekleme dağılımının ortalama ve standart sapması nedir?
Cevaplar: μ = μ = 100 ve σ = σ = 10 = 2,5 x ̄ x ̄ √n √16
(b) Ortalamanın örnekleme dağılımı normal olarak dağıtılacak mı?
Cevap: Evet, çünkü orijinal popülasyon normal olarak dağıtılır.
2. Popülasyonun normal dağılmadığını ve n = 64 olduğunu varsayalım.

(a) Ortalamanın örnekleme dağılımının ortalama ve standart sapması nedir?
Cevaplar: μ = μ = 100 ve σ = σ = 10 = 1.25 x ̄ x ̄ √n √64
(b) Ortalamanın örnekleme dağılımı normal olarak dağıtılacak mı?
Cevap: Esasen evet, çünkü örneklem büyüklüğü (n) 30’dan büyük.

3. Popülasyonun normal dağılmadığını ve n = 16 olduğunu varsayalım.

(a) Ortalamanın örnekleme dağılımının ortalama ve standart sapması nedir?
Cevaplar: μ = μ = 100 ve σ = σ = 10 = 2,5 x ̄ x ̄ √n √16
(b) Ortalamanın örnekleme dağılımı normal olarak dağıtılacak mı?
Cevap: Zorunlu değil, çünkü n <30 ve ebeveyn popülasyon normal olarak dağılmıyor.

Binom Dağılımına Normal Yaklaşım

Bölüm 5.3’te, z puanlarını kullanarak ayrı bir rastgele değişken için olağan (ve olağandışı) bir değer aralığını hesaplamak için bir binom olasılık dağılımının ortalamasını ve standart sapmasını kullandık. Bu yardımcı oldu çünkü n büyük olduğunda belirli bir değerden daha fazla veya daha azına ilişkin kesin olasılıkları hesaplamak zordu. Burada, bu tür olasılıkları yaklaşık olarak tahmin etmek için normal dağılımı kullanıyoruz.

Ön Örnek – Hayatta Kalma Oranları

Bir hastane yöneticisi olduğunuzu ve hastanenizin kayda değer başarılarını vurgulamak istediğinizi varsayalım. Belirli bir kanser türü için ulusal 5 yıllık sağkalım oranı% 64’tür. Hastanenizde şimdiye kadar görülen 34 vakadan 24’ü 5 yıllık sınırın üzerinde hayatta kaldı (yaklaşık% 71). Bu kayda değer bir başarı olarak görülmeli mi? Yani, gerçek hayatta kalma oranı% 64 ise, 34 vakada 24 veya daha fazla kurtulan olma olasılığı nedir?

N · p ve n · q’nun her ikisi de 5’ten büyük olduğunda, iki terimli olasılık dağılımı, ortalama μ = n · p ve σ = √npq ile normal bir dağılıma çok benzer. Her bir dağılımın grafiği (n = 34 ve p = 0.64 için) aşağıdaki şekilde gösterilmektedir. Binom dağılım olasılıklarını, karşılık gelen normal dağılımdakilerle yaklaşık olarak hesaplıyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.