Sürekli Olasılık – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Sürekli Olasılık

Genellikle, analiz için tam bir sürekli olasılık yoğunluk dağılım fonksiyonu mevcut değildir. Bunun yerine, sonlu örneklerle uğraşılır ve örneklemenin sonuçlarını yöneten dağılım fonksiyonunun doğasını belirlemeye çalışır. Bu bölümde tanımlanan tüm parametreler sonlu numuneler için tanımlanabilir.

Genellikle anlara dayalı bu parametreler için dönüşüm açıktır. Denklemler, ayrık tanımlarının uygun tanımlarını verir. Ancak kip söz konusu olduğunda basit bir matematiksel formül verilemez. Örneklenen olayların en sık meydana gelen değeri olacaktır.

Sonlu örneklerle uğraşırken, çarpıklığı örnek dağılımının daha kolay hesaplanan diğer parametreleri cinsinden tanımlamak yaygındır.

Bu tanımlardan herhangi birini seçmenin pratik nedenleri vardır, ancak eşdeğer değildirler, bu nedenle kullanıcı bunları kullanırken dikkatli ve tutarlı olmalıdır.

Bir derste verilen bir dizi notun varsayımsal bir durumunu ele alarak bu bölümü kapatalım. Verilen sonuçlarla yirmi soruluk bir teste giren on kişilik bir sınıf olduğunu varsayalım. Burada, küçük örnekler üzerinde istatistik kullanımıyla ilgili ortak bir sorunla karşılaşıyoruz.

Yüzdelikler için değerler tamsayı değerler olarak çıkmaz, bu nedenle bunları en yakın tamsayı değerine atamak yeterlidir. İlk bakışta, puanların normal eğriyi takip etmesi için gerekli olan medyan ve modun aynı olduğunu görüyoruz.

Bununla birlikte, izin verilen maksimum değere eşit bir dizi derece olduğundan, eğrinin istatistiksel olarak istenen sonuçtan biraz ayrıldığından şüphelenebiliriz. Bu nedenle, not dağılımının anlarını ele alalım.

Burada ortalamanın medyanın biraz altında olduğunu görüyoruz ve mod, pozitif olanlardan daha aşırı negatif puanlar olduğunu gösteriyor. Veya tersine, sınıfın daha büyük bir bölümünün puanları ortalamanın altında olduğundan daha yüksek. Bu, çarpıklık değeri tarafından desteklenir.

Ancak, burada seçim yapabileceğimiz dört farklı seçeneğimiz var. si değerleri genellikle küçük sayı istatistiklerine izin vermek için kullanılır. Medyan ve ortalamanın göreli değerlerinin önerdiği anlamda, eğrinin bir şekilde negatif sayılara doğru eğimli olduğunu ima etme eğiliminde olsalar da, büyüklük ciddi değildir. Basıklığın değeri denklemden elde edilir ve eğrinin düzlüğü açısından normal bir eğriye çok benzer olduğunu öne sürer.

Bu nedenle, bu testten sorumlu eğitmen, test notlarının ebeveyn popülasyonunun bir örneğini temsil ettiğinden emin olabilir. Bir sonraki bölümde, kişinin bu konuda ne kadar güvende olabileceğini niceliksel olarak inceleyeceğiz. Ancak bu, bunun iyi bir test olup olmadığı konusunda soru soruyor.

Ortalama 81 olduğunda, sınıfın %70’inin notlarının ortalama ile olası en yüksek not olan 100 arasında olduğu bulunur. Böylece, sınıfın %70’ini değerlendirmek için not aralığının %20’si kullanılmıştır. Notları olası test aralığının %80’ine yayıldığı için sınıfın alt %30’luk kesimi için mükemmel bir ayrım elde edilmiştir.

Testin amacı sınıfın göreceli performansını değerlendirmekse, puanlardaki dağılım bunun çok verimli bir şekilde yapılmadığını gösterir. Nitekim 100 puan alan iki öğrenci için yeteneklerinde herhangi bir üst sınır belirlenmemiştir. Sınavı yapan kişi, sınıfın tüm bölümleri için tek tip bir ayrım elde etmek amacıyla sınavın zorluk derecesini belirlerken bu tür faktörleri dikkate almalıdır.

Sürekli olasılık Dağılımı Örnek
Sürekli olasılık dağılımı nedir
Sürekli olasılık DAĞILIMLARI Örnek sorular
Sürekli dağılım nedir
Olasılık dağılımı nedir
Ayrık olasılık dağılımları
Sürekli rassal değişken örnekleri
Sürekli dağılım örnekleri

İstatistiksel Analizin Temelleri

Sonlu örneklem büyüklüklerine geçiş yaparken, olasılık teorisinin teorik alanından istatistiksel analizin daha pratik dünyasına da geçiş yapıyoruz. Bu nedenle, sonuçları kullanmadan önce istatistiğin temel ilkelerini anlamak için biraz zaman harcamalıyız.

Bilimde asla bir teori veya hipotezin doğru olduğunu kanıtlayamayız, sadece teori veya hipotezi destekleyen mevcut bir kanıtlara doğrulayıcı kanıtlar ekleriz. Bununla birlikte, belirli bir dizi koşul için bir teori veya hipotezin yanlış veya en azından geçersiz olduğunu kanıtlayabiliriz. Deneyler veya gözlemler yaparak bir hipotezin geçerliliğini araştırırız.

En saf haliyle, deney eylemi, birbiriyle ilişkili olduğu varsayılan iki niceliğin değerlerinin ölçülmesi olarak görülebilir. Miktarlar teorik olarak ilişkili olduğunda [örneğin y=f(x)], ilişkinin deney tarafından belirlenecek parametreleri içerdiği durumlarda, ilişkinin işlevsel bir ilişki olduğu söylenir.

y ve x’in ikili ölçümünün tüm amacı, bu parametreleri belirlemek ve böylece y=f(x) ifadesinin geçerliliğini test etmektir. Fiziksel dünyada keyfi hassasiyetle hiçbir ölçüm gerçekleştirilemez ve bu nedenle hem y hem de x’in doğasında hatalar olacaktır.

İstatistiğin önemli rollerinden biri, hataların f(x)’teki parametrelerin belirlenmesini ne ölçüde etkilediğini nesnel olarak belirlemek ve böylece deneyin hipotezi onaylama veya reddetme derecesine sınırlar koymaktır. Çoğu istatistiksel analiz, “Bu deneysel sonuç ne ölçüde şans meselesidir?” Sorusunu yanıtlamaya odaklanır.

Genel olarak, deneylerin gerçek dünyanın yi ve xi değerlerini üreten bazı yönlerini örneklediğini varsayıyoruz. Ayrıca, bu örneklemenin ilke olarak sonsuza kadar gerçekleştirilebileceğini ve keyfi olarak büyük bir yi ve xi değerleri kümesi üretebileceğini varsayıyoruz. Başka bir deyişle, genellikle ana popülasyon olarak adlandırılan sonsuz bir örnek uzayı veya kümesi vardır.

Örnekleme hatasının bir sonucu olarak, örnek değerlerimiz ana popülasyonun değerlerinden bir miktar sapacaktır, örneğin ε. xi’nin ölçülen her değeri, ‘gerçek’ değerinden bazı bilinmeyen εi değerleri kadar ayrılır.

Bununla birlikte, εi hataları birbiriyle ilişkili değilse, o zaman εi’nin binom dağılımına göre dağıtılacağını zaten görmüştük. Ana popülasyonu tarafsız bir şekilde örneklediğimiz fikri, temel olarak hata örneğimizin binom dağılımını izleyeceğini varsayar ve bu, çoğu istatistiksel analizin merkezi bir varsayımıdır.

Elbette bu varsayımın geçerliliğini kontrol edebileceğimiz yollar vardır, ancak istatistiksel çıkarım içeren testlerin çoğu varsayımın doğru olmasına dayanır. “Bu deneysel sonuç ne ölçüde tesadüftür?” sorusunu ele alırken kastettiğimiz esasen budur.

Pek çok öğrenci, istatistik terminolojisini konuyu anlamanın önünde büyük bir engel olarak görmektedir. Herhangi bir disiplinde olduğu gibi, gerçek bir kavrayış gerçekleşmeden önce disiplinin kendine özgü jargonu anlaşılmalıdır.

Bu, özellikle terminolojinin birçok farklı bilimsel disiplinden kaynaklandığı istatistikler için geçerlidir. Popülasyon genetiğindeki bir çalışmanın, Legendre’nin en küçük kareler ilkesinin kullanımını açıklamak için “gerileme analizi” terimini nasıl ortaya çıkardığını zaten belirtmiştik. Çoğu zaman düzgün bir şekilde ifade edilen istatistiksel ifadeler, kesin olma çabalarında garip görünecektir.

Bu önemlidir, çünkü istatistikleri kötü kullanarak aldatmanın çok sayıda yolu vardır. Bu genellikle istatistiksel bir açıklama yapmadaki kesinlik eksikliğinden veya “Bu deneysel sonuç ne ölçüde bir şans meselesidir?” sorusunun doğru bir şekilde ele alınmamasından kaynaklanır.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör