Question

Difficulty: HardEşit Büyüklüklü Kümelerde Ortalama ve Toplam Tahmini

Orman Genel Müdürlüğü, belirli bir bölgedeki çam ağaçlarında görülen bir mantar hastalığının yaygınlığını belirlemek amacıyla bir çalışma yürütmektedir. Araştırma bölgesi, her birinde eşit sayıda ve M=20M = 20 adet ağaç bulunan toplam N=150N = 150 parsele (kümeye) ayrılmıştır.

Bu parseller arasından basit rastgele örnekleme ile n=5n = 5 parsel seçilmiş ve seçilen parsellerdeki hastalıklı ağaç sayıları (yiy_i) aşağıdaki gibi tespit edilmiştir:

Parsel (ii)Hastalıklı Ağaç Sayısı (yiy_i)
112
214
315
417
512

Buna göre, bölgedeki toplam hastalıklı ağaç sayısına ilişkin tahmin (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

  1. 2.1002.100 ve 19.57519.575Answer
  2. B
    2.1002.100 ve 20.25020.250
  3. C
    2.1002.100 ve 15.66015.660
  4. D
    2.1002.100 ve 130,5130,5
  5. E
    42.00042.000 ve 19.57519.575

Answer

Bölgedeki toplam hastalıklı ağaç sayısı tahmini 2.100 ve bu tahminin varyansı 19.575'tir.
Kitle toplamı tahmini için kümelerin örneklem ortalaması 1414 bulunup toplam küme sayısı olan N=150N=150 ile çarpılarak 2.1002.100 elde edilmiştir. Bu tahminin varyansı ise N2×(1f)×sb2nN^2 \times (1-f) \times \frac{s_b^2}{n} formülü üzerinden adım adım hesaplandığında 1502×(15150)×4,55=19.575150^2 \times (1 - \frac{5}{150}) \times \frac{4,5}{5} = 19.575 değerine ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki küme toplamlarının ortalamasını (yˉ\bar{y}) bularak kitle toplamını (Y^\hat{Y}) tahmin etme.
yˉ=14\bar{y} = 14 ve Y^=2.100\hat{Y} = 2.100
Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı, küme ortalamalarının kitledeki toplam küme sayısı (N) ile çarpımıyla elde edilir. yˉ=12+14+15+17+125=14\bar{y} = \frac{12 + 14 + 15 + 17 + 12}{5} = 14 \Rightarrow Y^=150×14=2.100\hat{Y} = 150 \times 14 = 2.100.
2
Örnekleme ait küme varyansını (sb2s_b^2) hesaplama.
sb2=4,5s_b^2 = 4,5
Varyans, her bir gözlemin ortalamadan farklarının kareleri toplamının (n1)(n-1)'e bölünmesiyle bulunur. sb2=(2)2+(0)2+(1)2+(3)2+(2)251=184=4,5s_b^2 = \frac{(-2)^2 + (0)^2 + (1)^2 + (3)^2 + (-2)^2}{5 - 1} = \frac{18}{4} = 4,5.
3
Sonlu kitle düzeltme (SKD) çarpanını ve toplamın varyansını (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesaplama.
V^(Y^)=19.575\hat{V}(\hat{Y}) = 19.575
SKD (1-f) = 15150=29301 - \frac{5}{150} = \frac{29}{30}. Toplamın varyansı V^(Y^)=N2×(1f)×sb2n=1502×2930×4,55=22.500×2930×0,9=19.575\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \times (1 - f) \times \frac{s_b^2}{n} = 150^2 \times \frac{29}{30} \times \frac{4,5}{5} = 22.500 \times \frac{29}{30} \times 0,9 = 19.575 olarak bulunur.

Key Concept

Eşit Büyüklüklü Küme Örneklemesinde Toplam Tahmini ve Varyansı
Rate this question