Basit Rastgele Örnekleme

85 questions

Question 21Question

Bir kargo dağıtım merkezi, belirli bir günde kabul edilen N=1000N = 1000 adet paketin toplam ağırlığını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle iadesiz olarak n=200n = 200 paketi tartmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen özet istatistikler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

İstatistikDeğer
Örneklem Ortalaması (yˉ\bar{y})450450 gr
Örneklem Varyansı (s2s^2)62506250

Buna göre, bu merkezdeki tüm paketlerin toplam ağırlığı için %95 güven düzeyindeki güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (z0,025=1,96z_{0,025} = 1,96 alınız.)

Show answer & explanation

Answer: [440.200;459.800][440.200; 459.800] gr

Answer

Paketlerin toplam ağırlığı için %95 güven aralığı [440.200;459.800][440.200; 459.800] gramdır.
Doğru yanıt olan seçenek, örnekleme kesrinin %20 olması nedeniyle sonlu kitle düzeltme çarpanını işleme dahil etmiş ve kitle toplamı tahmini için standart hatayı NN katsayısı ile genişleterek 450.000±9.800450.000 \pm 9.800 sonucuna ulaşmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesrini (ff) kontrol ederek SKD gerekliliğini belirleme
f=n/N=200/1000=0,20f = n/N = 200/1000 = 0,20. 0,20>0,050,20 > 0,05 olduğu için SKD kullanılmalıdır.
İadesiz seçimde örnekleme kesri %5'i aştığında varyans tahmini düzeltilmelidir.
2
Örneklem ortalamasının standart hatasını hesaplama
Syˉ=s2n(1f)=6250200(10,2)=31,25×0,8=25=5S_{\bar{y}} = \sqrt{\frac{s^2}{n} (1-f)} = \sqrt{\frac{6250}{200} (1-0,2)} = \sqrt{31,25 \times 0,8} = \sqrt{25} = 5 gr
Ortalamanın güven aralığı için temel hata bileşenidir.
3
Kitle toplamı tahmini ve standart hatasını hesaplama
T^=N×yˉ=1000×450=450.000\hat{T} = N \times \bar{y} = 1000 \times 450 = 450.000 gr. ST^=N×Syˉ=1000×5=5.000S_{\hat{T}} = N \times S_{\bar{y}} = 1000 \times 5 = 5.000 gr
Kitle toplamı tahmini, ortalamanın kitle büyüklüğü ile çarpılmasıyla elde edilir.
4
Güven aralığı sınırlarını belirleme
T^±z0,025×ST^=450.000±1,96×5.000=450.000±9.800\hat{T} \pm z_{0,025} \times S_{\hat{T}} = 450.000 \pm 1,96 \times 5.000 = 450.000 \pm 9.800. Alt sınır: 440.200440.200, Üst sınır: 459.800459.800.
Belirlenen hata payı tahmin değerinden çıkarılıp eklenerek aralık kurulur.

Key Concept

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı İçin Güven Aralığı Tahmini
Question 22Question

Bir kamu kurumunda çalışan 100100 personelin memnuniyet düzeyini belirlemek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle 2525 personelden oluşan bir örneklem seçilmiştir. Yapılan inceleme sonucunda örneklemdeki 1010 personelin kurum hizmetlerinden 'çok memnun' olduğu tespit edilmiştir.

Buna göre, kurumdaki 'çok memnun' olan personelin kitle oranı (PP) tahmin edicisinin varyansı (sp2s^2_p veya V^(p)\hat{V}(p)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,00750,0075

Answer

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranı varyans tahmini 0,00750,0075 olarak hesaplanır.
Kurumdaki memnuniyet oranı tahmini için yapılan hesaplamada; örneklem oranı 0,40,4, varyans formülündeki payda değeri 2424 ve sonlu kitle düzeltme çarpanı 0,750,75 olarak alındığında, varyans değeri tam olarak 0,00750,0075 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem oranını (pp) ve tamamlayıcı oranını (qq) hesaplayınız.
p=10/25=0,40p = 10 / 25 = 0,40 ve q=10,40=0,60q = 1 - 0,40 = 0,60
Varyans formülü için öncelikle örneklem istatistiklerinin belirlenmesi gerekir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD=1fSKD = 1-f) belirleyiniz.
SKD=NnN=10025100=0,75SKD = \frac{N-n}{N} = \frac{100-25}{100} = 0,75
İadesiz seçim yapıldığında kitle sonlu olduğu için düzeltme çarpanı kullanılmalıdır.
3
Varyans tahmin formülünü uygulayınız.
sp2=pqn1×NnN=0,400,60251×0,75s^2_p = \frac{p \cdot q}{n-1} \times \frac{N-n}{N} = \frac{0,40 \cdot 0,60}{25-1} \times 0,75
Basit rastgele örneklemede oran varyansının yansız tahmini bu formülle elde edilir.
4
İşlemleri sonuçlandırınız.
sp2=0,2424×0,75=0,01×0,75=0,0075s^2_p = \frac{0,24}{24} \times 0,75 = 0,01 \times 0,75 = 0,0075
Matematiksel sadeleştirme ve çarpma işlemi sonucunda nihai varyans değerine ulaşılır.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranı varyansının yansız tahmin edicisi sp2=p(1p)n1(1f)s^2_p = \frac{p(1-p)}{n-1}(1-f) formülü ile hesaplanır.
Estimated Time:1m 30s
Question 23Question

Bir Tarım İl Müdürlüğü, bölgesindeki üreticilerin dekar başına ortalama buğday verimini tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamıştır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle yapılan çalışma için şu veriler elde edilmiştir:

Parametre / İstatistikDeğer
Kitle Büyüklüğü (NN)400
Örneklem Hacmi (nn)40
Örneklem Ortalaması (xˉ\bar{x})220 kg
Örneklem Varyansı (s2s^2)100

Buna göre, kitle ortalaması tahmininin standart hatası kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,50

Answer

Kitle ortalaması tahmininin standart hatası 1,50'dir.
Verilen bilgilere göre örnekleme kesri 40/400=0,1040/400 = 0,10 olarak hesaplanır. Bu durumda sonlu kitle düzeltme çarpanı 10,10=0,901 - 0,10 = 0,90 olur. Ortalamanın varyansı formülünde (s2/n×(1f)s^2/n \times (1-f)) değerler yerine konulduğunda 2,252,25 elde edilir. Standart hata bu varyansın karekökü olduğu için sonuç 1,501,50 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesri (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (1f1-f) hesaplanması
f=n/N=40/400=0,10f = n / N = 40 / 400 = 0,10; Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı: 1f=0,901 - f = 0,90
İadesiz seçim yapıldığında kitlenin sonlu olması varyans hesaplamasında bir düzeltme gerektirir.
2
Örneklem ortalamasının varyansının (V(xˉ)V(\bar{x})) hesaplanması
V(xˉ)=s2n×(1f)=10040×0,90=2,5×0,90=2,25V(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{100}{40} \times 0,90 = 2,5 \times 0,90 = 2,25
Basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı, örneklem varyansının örneklem hacmine oranının düzeltme çarpanı ile çarpılmasıyla bulunur.
3
Standart hatanın bulunması için varyansın karekökünün alınması
SH(xˉ)=V(xˉ)=2,25=1,50SH(\bar{x}) = \sqrt{V(\bar{x})} = \sqrt{2,25} = 1,50
Standart hata, ilgili istatistiğin (burada ortalamanın) örnekleme dağılımının standart sapmasıdır, yani varyansın kareköküdür.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) tahmindeki hassasiyete etkisi.

Practice More

Farklı örneklem hacimleri (n) için standart hatanın nasıl değiştiğini gözlemlemek adına n=100 durumunu hesaplayabilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 24Question

Bir gıda deposunda muhafaza edilen toplam 260260 adet konserve kutusunun ambalaj bütünlüğü ve son kullanma tarihlerinin uygunluğunu denetlemek amacıyla, kitle içerisinden iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle 2626 adet kutu seçilerek kontrolden geçirilmiştir. Yapılan inceleme neticesinde, seçilen örneklem birimlerinden 1313 adedinin standartlara uygun olmadığı saptanmıştır.

Buna göre, kitledeki bozuk ürün oranının (pp) tahminine ilişkin varyans (sp2s^2_p) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0.0090.009

Answer

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranının tahmininin varyansı, sonlu kitle düzeltme çarpanı dikkate alınarak 0.0090.009 olarak hesaplanır.
Doğru hesaplama, p=0.5p=0.5 değeri ve 0.90.9 olan sonlu kitle düzeltme çarpanının, yansız varyans tahmin edicisi formülünde (sp2=NnNpqn1s^2_p = \frac{N-n}{N} \frac{pq}{n-1}) yerine konulmasıyla elde edilen 0.0090.009 değeridir.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem oranının (pp) ve kitle oranının bir eksiğinin (qq) hesaplanması
p=1326=0.5p = \frac{13}{26} = 0.5 ve q=10.5=0.5q = 1 - 0.5 = 0.5
Varyans formülünde kullanılacak temel istatistiklerin belirlenmesi gerekir.
2
Kitle büyüklüğü (NN) ve örneklem büyüklüğüne (nn) göre sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) belirlenmesi
SKD=NnN=26026260=234260=0.9SKD = \frac{N-n}{N} = \frac{260-26}{260} = \frac{234}{260} = 0.9
İadesiz seçim yapıldığı durumlarda kitle sonlu ise varyans tahminine düzeltme çarpanı eklenmelidir.
3
Tahmin edicinin varyansı (sp2s^2_p) formülünün uygulanması
sp2=NnNpqn1=0.90.50.5261s^2_p = \frac{N-n}{N} \cdot \frac{p \cdot q}{n-1} = 0.9 \cdot \frac{0.5 \cdot 0.5}{26-1}
Basit rastgele örneklemede kitle oranının varyans tahmini için standart formül kullanılır.
4
Nihai sonucun hesaplanması
sp2=0.90.2525=0.90.01=0.009s^2_p = 0.9 \cdot \frac{0.25}{25} = 0.9 \cdot 0.01 = 0.009
Matematiksel işlemlerin tamamlanmasıyla varyans değeri elde edilir.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede oran tahmini varyansı hesaplanırken sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) mutlaka formüle dahil edilmelidir.
Estimated Time:1m 30s
Question 25Question

Bir ilçe tarım müdürlüğü, ilçede kayıtlı bulunan 1.5001.500 çiftçinin yıllık ortalama gübre kullanım miktarını tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Pilot çalışma sonuçlarına göre kitle varyansı 225225 kg2\text{kg}^2 olarak hesaplanmıştır. Kitle ortalamasının %95 güven düzeyinde (z=1,96z = 1,96) ve en fazla 1,51,5 kg\text{kg} hata payı ile tahmin edilebilmesi için seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 306

Answer

Seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi 306 çiftçidir.
Verilen N=1.500N = 1.500, σ2=225\sigma^2 = 225, d=1,5d = 1,5 ve z=1,96z = 1,96 değerleri kullanılarak yapılan hesaplamada, önce sonsuz kitle için n0=384,16n_0 = 384,16 değeri bulunmuştur. Ardından sonlu kitle formülü ile bu değer 305,83305,83 olarak düzeltilmiştir. İstatistiki kural gereği örneklem hacmi her zaman yukarı yuvarlandığından sonuç 306 olmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Sonsuz kitle varsayımı altında gerekli örneklem hacmini (n0n_0) hesaplayınız.
n0=z2σ2d2=1,9622251,52=3,84162252,25=384,16n_0 = \frac{z^2 \cdot \sigma^2}{d^2} = \frac{1,96^2 \cdot 225}{1,5^2} = \frac{3,8416 \cdot 225}{2,25} = 384,16
Kitle hacminin etkisini hesaba katmadan önce temel örneklem hacmi ihtiyacını belirlemek gerekir.
2
Sonlu kitle düzeltmesini (SKD) uygulayarak nihai örneklem hacmini (nn) bulunuz.
n=n01+n0N=384,161+384,161.500=384,161+0,2561=384,161,2561305,83n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0}{N}} = \frac{384,16}{1 + \frac{384,16}{1.500}} = \frac{384,16}{1 + 0,2561} = \frac{384,16}{1,2561} \approx 305,83
Kitle hacmi (N=1.500N=1.500) küçük olduğunda, örneklem hacmini optimize etmek için sonlu kitle düzeltmesi uygulanmalıdır.
3
Hesaplanan değeri bir üst tam sayıya yuvarlayınız.
n=305,83=306n = \lceil 305,83 \rceil = 306
İstatistikte örneklem hacmi her zaman en yakın üst tam sayıya yuvarlanarak minimum gereksinimin karşılanması sağlanır.

Key Concept

Sonlu Kitle Düzeltmeli Örneklem Hacmi Hesaplama

Practice More

Aynı verilerle hata payının 1 birime düşürülmesi durumunda örneklem hacminin nasıl değişeceğini hesaplayarak hata payı ile örneklem hacmi arasındaki ilişkiyi analiz edebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 26Question

Bir belediye, yetki alanındaki N=400N = 400 adet park aydınlatma direğinin bir aylık toplam elektrik tüketimini tahmin etmek istemektedir. Bu amaçla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=40n = 40 adet direğin elektrik tüketimleri incelenmiş ve aşağıdaki özet istatistikler elde edilmiştir:

- Örneklem ortalaması: yˉ=80\bar{y} = 80 kWh
- Örneklem varyansı: s2=100s^2 = 100 (kWh)2(\text{kWh})^2

Buna göre, parklardaki tüm aydınlatma direklerinin bir aylık toplam elektrik tüketimi (YY) için %95 güven düzeyindeki güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (Not: Z0,0252Z_{0,025} \approx 2 alınız.)

Show answer & explanation

Answer: [30800;33200][30800; 33200] kWh

Answer

Toplam elektrik tüketimi için %95 güven aralığı [30800;33200][30800; 33200] kWh olarak hesaplanır.
Doğru çözümde önce n/N=0,1n/N = 0,1 oranıyla sonlu kitle düzeltme çarpanı belirlenmiş, ardından ortalamanın varyansı V^(yˉ)=2,25\hat{V}(\bar{y}) = 2,25 ve standart hatası 1,51,5 olarak hesaplanmıştır. Kitle toplamı tahmini olan 3200032000 değeri, hata payı olan Z×N×se(yˉ)=1200Z \times N \times se(\bar{y}) = 1200 ile toplanıp çıkarılarak [30800;33200][30800; 33200] aralığına ulaşılmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme oranını kontrol ederek sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) gerekip gerekmediğini belirlemek.
f=n/N=40/400=0,10f = n/N = 40/400 = 0,10. f>0,05f > 0,05 olduğu için SKD kullanılmalıdır.
İadesiz seçimde örnekleme oranı %5'i aştığında kitlenin sonlu olması varyansı düşürür.
2
Örneklem ortalamasının varyansını hesaplamak.
V^(yˉ)=s2n(1f)=10040(10,1)=2,5×0,9=2,25\hat{V}(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} (1-f) = \frac{100}{40} (1 - 0,1) = 2,5 \times 0,9 = 2,25.
Ortalamanın varyansı, örneklem varyansının örneklem hacmine bölünüp SKD ile çarpılmasıyla bulunur.
3
Ortalamanın standart hatasını bulmak.
se(yˉ)=2,25=1,5se(\bar{y}) = \sqrt{2,25} = 1,5.
Güven aralığı hesaplamasında varyansın karekökü olan standart hata kullanılır.
4
Kitle toplamı için güven aralığını kurmak.
Y^±Z×N×se(yˉ)=(400×80)±2×(400×1,5)=32000±1200\hat{Y} \pm Z \times N \times se(\bar{y}) = (400 \times 80) \pm 2 \times (400 \times 1,5) = 32000 \pm 1200. Alt sınır: 3080030800, Üst sınır: 3320033200.
Toplam tahmini, ortalama tahmininin kitle büyüklüğü (N) ile çarpılmasıyla elde edilir.

Key Concept

Basit rastgele örneklemede kitle toplamı için güven aralığı kurulurken standart hataya sonlu kitle düzeltme çarpanı eklenmeli ve sonuç kitle büyüklüğü (N) ile genişletilmelidir.
Question 27Question

Bir kamu kurumu, bünyesinde görev yapan N=1000N = 1000 personelin bir ay içerisindeki toplam mesai saatlerini tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle iadesiz olarak n=100n = 100 personeli seçerek bir inceleme yapmıştır. Örneklem verilerine dayalı olarak hesaplanan özet istatistikler şu şekildedir:

* Örneklem ortalaması (yˉ\bar{y}): 5050 saat
* Örneklem varyansı (s2s^2): 100100 saat2saat^2

Buna göre, kurumdaki personelin bir aydaki toplam mesai saati için %95\%95 güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (z0,025=1,96z_{0,025} = 1,96 alınız.)

Show answer & explanation

Answer: 48.23648.236 ile 51.76451.764 saat arası

Answer

Personelin bir aydaki toplam mesai saati için %95\%95 güven aralığı [48.236;51.764][48.236; 51.764] saat aralığındadır.
Doğru cevap, kitle toplamı tahmini olan 50.00050.000 değerine, SKD (0,90,9) içeren ve N2N^2 ile genişletilen varyanstan elde edilen 1.7641.764 hata payının eklenip çıkarılmasıyla bulunan aralıktır.

Step-by-Step Solution

1
Kitle toplamı tahmini hesaplanır.
τ^=N×yˉ=1000×50=50.000\hat{\tau} = N \times \bar{y} = 1000 \times 50 = 50.000 saat
Kitle toplamı, kitle büyüklüğü ile örneklem ortalamasının çarpımına eşittir.
2
Örneklem ortalamasının varyansı, Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılarak hesaplanır.
V^(yˉ)=s2n×(1f)=100100×(11001000)=1×0,9=0,9\hat{V}(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{100}{100} \times (1 - \frac{100}{1000}) = 1 \times 0,9 = 0,9
İadesiz seçim yapıldığında ve örnekleme oranı (n/N>0,05n/N > 0,05) olduğunda SKD kullanılmalıdır.
3
Kitle toplamı tahmininin varyansı hesaplanır.
V^(τ^)=N2×V^(yˉ)=10002×0,9=900.000\hat{V}(\hat{\tau}) = N^2 \times \hat{V}(\bar{y}) = 1000^2 \times 0,9 = 900.000
Toplamın varyansı, ortalamanın varyansının N2N^2 katıdır.
4
Standart hata ve güven aralığı sınırları hesaplanır.
Standart Hata=900.000=900Standart\ Hata = \sqrt{900.000} = 900; Hata Payı=1,96×900=1.764Hata\ Payı = 1,96 \times 900 = 1.764
Güven aralığı, tahmin ediciye güven katsayısı ile standart hatanın çarpımının eklenip çıkarılmasıyla bulunur.
5
Alt ve üst sınırlar belirlenir.
50.000±1.764[48.236;51.764]50.000 \pm 1.764 \Rightarrow [48.236; 51.764] saat
Nihai aralık elde edilir.

Key Concept

Basit Rastgele Örneklemede (İadesiz) kitle toplamı için güven aralığı kurulurken standart hataya Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) dahil edilmeli ve varyans geçişinde N2N^2 çarpanı unutulmamalıdır.
Question 28Question

Bir tarımsal kooperatife kayıtlı toplam 8080 çiftçinin yeni bir sulama teknolojisine geçiş yapma eğilimlerini belirlemek amacıyla bir araştırma yapılması planlanmıştır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 1616 çiftçi ile yapılan görüşmeler sonucunda, bu çiftçilerden 44'ünün yeni teknolojiye geçiş yapmayı planladığı tespit edilmiştir. Buna göre, kooperatifteki tüm çiftçiler için yeni teknolojiye geçiş yapma oranına ilişkin tahmin edicinin varyansı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 001000{}0100

Answer

Tahmin edicinin varyansı 001000{}0100 olarak hesaplanır.
Kitle oranı tahmini için kullanılan yansız varyans formülü sp2=(1f)p^q^n1s^2_p = (1-f) \frac{\hat{p}\hat{q}}{n-1} şeklindedir. Burada 1f1-f değeri 080{}8, p^q^\hat{p}\hat{q} değeri 018750{}1875 ve n1n-1 değeri 1515 olarak yerine konulduğunda sonuç 0010{}01 çıkar.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem oranını (\hat{p}) ve örneklem dışı oranı (\hat{q}) hesaplayınız.
p^=416=025\hat{p} = \frac{4}{16} = 0{}25 ve q^=1025=075\hat{q} = 1 - 0{}25 = 0{}75
Varyans formülünde kullanılacak temel istatistikleri belirlemek için.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayınız.
SKD=NnN=801680=6480=08SKD = \frac{N-n}{N} = \frac{80-16}{80} = \frac{64}{80} = 0{}8
İadesiz seçim yapıldığında kitlenin sonlu olması nedeniyle varyansı düzeltmek için.
3
Kitle oranı tahmin edicisinin varyans formülünü uygulayınız.
sp2=NnNp^q^n1=0802507515=080187515=0800125=001s^2_p = \frac{N-n}{N} \cdot \frac{\hat{p}\hat{q}}{n-1} = 0{}8 \cdot \frac{0{}25 \cdot 0{}75}{15} = 0{}8 \cdot \frac{0{}1875}{15} = 0{}8 \cdot 0{}0125 = 0{}01
Unbiased (yansız) varyans tahminine ulaşmak için.

Key Concept

Basit Rastgele Örneklemede (İadesiz) Kitle Oranı Tahmincisinin Varyansı
Estimated Time:1m 30s
Question 29Question

Sağlık Bakanlığı tarafından bir kamu hastanesinin hizmet kalitesini ölçmek amacıyla yürütülen bir çalışmada, hastanede yatan N=800N = 800 hastanın ortalama yatış süresini tahmin etmek için iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=80n = 80 hasta seçilmiştir. Seçilen hastaların yatış süreleri üzerinden yapılan hesaplamalarda örneklem ortalaması xˉ=12\bar{x} = 12 gün ve gözlemlerin örneklem ortalamasından sapmalarının kareleri toplamı i=1n(xixˉ)2=15.800\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 = 15.800 gün 2^2 olarak bulunmuştur.

Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı (V^(xˉ))(\widehat{V}(\bar{x})) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 2,25

Answer

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı 2,25'tir.
Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı hesaplanırken, öncelikle örneklem varyansı s2=15.800/79=200s^2 = 15.800 / 79 = 200 olarak bulunur. Ardından iadesiz seçim yapıldığı için sonlu kitle düzeltme çarpanı olan (180/800)=0,90(1 - 80/800) = 0,90 değeri formüle eklenir. V^(xˉ)=(200/80)×0,90=2,25\widehat{V}(\bar{x}) = (200/80) \times 0,90 = 2,25 işlemi ile doğru sonuca ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem varyansını (s2s^2) hesaplayın.
s2=(xixˉ)2n1=15.800801=15.80079=200s^2 = \frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n-1} = \frac{15.800}{80-1} = \frac{15.800}{79} = 200
Kitle varyansı bilinmediği durumlarda örneklem varyansı, sapma kareler toplamının serbestlik derecesine bölünmesiyle tahmin edilir.
2
Örnekleme kesrini (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanını (1f1-f) belirleyin.
f=nN=80800=0,10(1f)=10,10=0,90f = \frac{n}{N} = \frac{80}{800} = 0,10 \Rightarrow (1 - f) = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz seçim yapıldığında ve örneklem kitleye oranla büyük olduğunda (genellikle f>0,05f > 0,05), tahmin varyansını düzeltmek için SKD kullanılmalıdır.
3
Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyans formülünü uygulayın.
V^(xˉ)=s2n(1f)=20080×0,90=2,5×0,9=2,25\widehat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} (1 - f) = \frac{200}{80} \times 0,90 = 2,5 \times 0,9 = 2,25
Tahmin edicinin hassasiyetini ölçen varyans, örneklem varyansının örneklem büyüklüğüne oranı ve kitle kısıtlılık etkisinin çarpımıdır.

Key Concept

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Ortalama Tahmininin Varyansı

Alternative Method

Önce standart hatayı hesaplayıp sonra karesini almak yerine, doğrudan varyans formülünde bileşenleri yerine koymak (özellikle sadeleşebilen sayılar varsa) işlem hatası riskini azaltır. Bu soruda 200/80 = 2,5 ve 2,5 * 0,9 çarpımı pratik bir yoldur.
Estimated Time:1m 45s
Question 30Question

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemiyle NN birimlik sonlu bir kitleden nn hacimli bir örneklem 'iadesiz' (yerine koymadan) seçilmektedir. Bu seçim süreci devam ederken kitledeki belirli bir birimin jj. (1jn1 \leq j \leq n) çekilişte seçilme olasılığına ilişkin aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Kitledeki her bir birimin herhangi bir çekilişte seçilme olasılığı, kaçıncı sırada olunduğuna bakılmaksızın daima 1/N1/N değerine eşittir.

Answer

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede, kitledeki her bir birimin herhangi bir çekilişte seçilme olasılığı daima 1/N1/N değerine eşittir.
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminin en temel özelliği, kitledeki her bir birimin her bir çekilişte seçilme olasılığının (1/N1/N) eşit olmasıdır. İadesiz seçim yapılması bu marjinal olasılığı değiştirmez; sadece çekilişler arası bağımsızlığı etkiler. Herhangi bir birimin 1. çekilişte, 10. çekilişte veya jj. çekilişte seçilme olasılığı her zaman 1/N1/N'dir.

Step-by-Step Solution

1
Birinci çekilişte (j=1j=1) herhangi bir birimin seçilme olasılığını hesaplayın.
P(A1)=1/NP(A_1) = 1/N
Henüz hiçbir seçim yapılmadığı için tüm birimlerin seçilme şansı eşittir.
2
İkinci çekilişte (j=2j=2) aynı birimin seçilme olasılığını, ilk çekilişte seçilmemiş olması koşuluyla (marjinal olasılık) hesaplayın.
P(A2)=P(A1c)×P(A2A1c)=N1N×1N1=1/NP(A_2) = P(A_1^c) \times P(A_2 | A_1^c) = \frac{N-1}{N} \times \frac{1}{N-1} = 1/N
İadesiz seçimde birimin 2. sırada seçilmesi için 1. sırada seçilmemiş olması gerekir; olasılıkların çarpımı yine 1/N1/N sonucunu verir.
3
Genel kuralı (jj. çekiliş için) formüle edin.
P(Aj)=1/NP(A_j) = 1/N
Simetri özelliği gereği, iadesiz seçimde her bir birimin her bir pozisyonda (1., 2., ..., jj.) bulunma olasılığı birbirine eşittir.

Key Concept

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Seçim Olasılıkları (Selection Probabilities)

Practice More

İadesiz seçimde birimin 'örnekleme dahil edilme olasılığı' (inclusion probability) ile 'belirli bir çekilişte seçilme olasılığı' arasındaki farkı inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 31Question

Bir il özel idaresine bağlı N=200N=200 adet köyün yıllık asfaltlama maliyetleri üzerine bir çalışma yürütülmektedir. İncelenen köylerin asfaltlama maliyetlerine ilişkin kitle varyansı σ2=199\sigma^2 = 199 (bin TL 2^2) olarak hesaplanmıştır. Bu kitle içerisinden iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=40n=40 köy seçilmiştir.

Buna göre, kitle toplam maliyetinin tahmini için hesaplanacak varyans değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 160.000

Answer

İadesiz basit rastgele örneklemede sonlu kitle düzeltme çarpanı kullanılarak hesaplanan kitle toplamı varyansı 160.000'dir.
Verilen kitle büyüklüğü (N=200N=200) ve örneklem hacmi (n=40n=40) dikkate alındığında örnekleme oranı 0,20'dir. İadesiz seçimde kitle varyansı σ2\sigma^2 kullanıldığında ortalamanın varyansı V(yˉ)=(199/40)×(160/199)=4V(\bar{y}) = (199/40) \times (160/199) = 4 bulunur. Kitle toplamının varyansı için bu değer N2=40.000N^2=40.000 ile çarpılarak 160.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme oranının kontrol edilmesi ve SKD gerekliliğinin saptanması
n/N=40/200=0,20>0,05n/N = 40/200 = 0,20 > 0,05
Örnekleme oranı %5'i geçtiği için sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) kullanılmalıdır.
2
Örneklem ortalamasının varyansının (V(yˉ)V(\bar{y})) hesaplanması
V(yˉ)=σ2n×NnN1=19940×160199=4V(\bar{y}) = \frac{\sigma^2}{n} \times \frac{N-n}{N-1} = \frac{199}{40} \times \frac{160}{199} = 4
Kitle varyansı σ2\sigma^2 verildiğinde iadesiz seçim için geçerli formül uygulanır.
3
Kitle toplamı tahmini varyansının (V(Y^)V(\hat{Y})) hesaplanması
V(Y^)=N2×V(yˉ)=2002×4=40.000×4=160.000V(\hat{Y}) = N^2 \times V(\bar{y}) = 200^2 \times 4 = 40.000 \times 4 = 160.000
Kitle toplamının varyansı, ortalamanın varyansının kitle büyüklüğünün karesi ile çarpılmasına eşittir.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle varyansı σ2\sigma^2 bilindiğinde kitle toplamı varyansı V(Y^)=N2σ2nNnN1V(\hat{Y}) = N^2 \frac{\sigma^2}{n} \frac{N-n}{N-1} formülü ile hesaplanır.
Question 32Question

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki 2.0002.000 işletmenin yıllık ortalama enerji tüketimini tahmin etmek amacıyla Basit Rastgele Örnekleme yöntemiyle bir araştırma planlamaktadır. Pilot çalışmalardan elde edilen verilere göre kitle varyansı σ2=100\sigma^2 = 100 birim kare olarak belirlenmiştir. %95\%95 güven düzeyinde (z=1,96z=1,96), ortalama tahmini için hedeflenen maksimum hata payı 11 birim olduğuna göre, seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 323323

Answer

Seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi 323323 işletmedir.
Doğru seçenek olan 323323 değeri, verilen varyans, hata payı ve güven düzeyi parametreleri kullanılarak önce sonsuz kitle varsayımıyla (384,16384,16) hesaplanmış, ardından 2.0002.000 birimlik kitle hacmi için sonlu kitle düzeltmesi uygulanarak elde edilen 322,26322,26 değerinin üst tam sayıya yuvarlanmasıyla bulunmuştur.

Step-by-Step Solution

1
Sonsuz kitle (veya düzeltme öncesi) için örneklem hacmi n0n_0 değerini hesaplayın.
n0=z2×σ2d2=1,962×10012=3,8416×100=384,16n_0 = \frac{z^2 \times \sigma^2}{d^2} = \frac{1,96^2 \times 100}{1^2} = 3,8416 \times 100 = 384,16
Başlangıç örneklem hacmini belirlemek için standart formül uygulanır.
2
Sonlu kitle hacmi (N=2.000N=2.000) için düzeltme çarpanını uygulayın.
n=n01+n0N=384,161+384,162.000=384,161,19208322,26n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0}{N}} = \frac{384,16}{1 + \frac{384,16}{2.000}} = \frac{384,16}{1,19208} \approx 322,26
Kitle hacmi sınırlı olduğunda örneklem hacminin kitleye oranla düzeltilmesi gerekir.
3
Hesaplanan değeri bir üst tam sayıya yuvarlayın.
n322,26323n \approx 322,26 \rightarrow 323
Örneklem hacmi her zaman bir üst tam sayıya tamamlanmalıdır.

Key Concept

Basit Rastgele Örneklemede Ortalama Tahmini İçin Örneklem Hacmi ve Sonlu Kitle Düzeltmesi (SKD)

Practice More

Kitle hacmi (NN) çok büyük olduğunda (sonsuz kitle varsayımı) örneklem hacminin nasıl değişeceğini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 33Question

Bir ilçe milli eğitim müdürlüğü, ilçede görev yapan N=500N = 500 öğretmen arasından iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=50n = 50 öğretmeni seçerek bir yıl içinde okudukları ortalama kitap sayısını araştırmıştır. Yapılan inceleme sonucunda örneklem varyansı s2=100s^2 = 100 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı (V^(xˉ)\hat{V}(\bar{x})) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1,8

Answer

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı 1,8'dir.
Doğru yanıt olan 1,8 değeri, örneklem varyansının (s2=100s^2=100) örneklem hacmine (n=50n=50) bölünüp, sonlu kitle düzeltme çarpanı olan 0,9 (150/5001-50/500) ile çarpılması sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerleri tanımlayalım.
N=500N = 500, n=50n = 50, s2=100s^2 = 100.
Hesaplama için gerekli parametreleri belirlemek.
2
Örnekleme oranını (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanını (1f1-f) hesaplayalım.
f=50500=0,1f = \frac{50}{500} = 0,1 ve 1f=10,1=0,91 - f = 1 - 0,1 = 0,9.
İadesiz basit rastgele örneklemede sonlu kitle düzeltme çarpanı gereklidir.
3
Varyans tahmin edicisi formülünü uygulayalım.
V^(xˉ)=s2n(1f)=10050×0,9\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n}(1 - f) = \frac{100}{50} \times 0,9.
Ortalamanın varyansı, örneklem varyansının örneklem hacmine bölünmesi ve düzeltme çarpanı ile çarpılmasıyla bulunur.
4
İşlemi sonuçlandıralım.
2×0,9=1,82 \times 0,9 = 1,8.
Final matematiksel hesaplamayı yapmak.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı hesaplanırken mutlaka sonlu kitle düzeltme çarpanı kullanılmalıdır.

Hints

1
İadesiz seçim yapıldığında varyans formülüne (1f)(1-f) çarpanını eklemeyi unutmayın.
2
ff değeri, örneklem hacminin kitle hacmine oranıdır (n/Nn/N).
3
Önce 100/50100/50 işlemini yapın, ardından sonucu 1(50/500)1 - (50/500) ile çarpın.

Practice More

Benzer bir soruda kitle toplamının varyansını hesaplamayı deneyebilirsiniz (bu durumda sonuç N2N^2 ile çarpılmalıdır).
Estimated Time:45s
Question 34Question

Bir İl Kültür ve Turizm Müdürlüğü, halk kütüphanesindeki nadir eserler koleksiyonunda bulunan N=600N = 600 kitabın ortalama sayfa sayısını tahmin etmek amacıyla bir araştırma yürütmektedir. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=60n = 60 kitap üzerinde yapılan incelemede, örneklem ortalaması xˉ=250\bar{x} = 250 ve örneklem varyansı s2=900s^2 = 900 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyans tahmini (V^(xˉ))(\hat{V}(\bar{x})) aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 13,5

Answer

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyans tahmini 13,5 olarak hesaplanır.
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının varyans tahmini V^(xˉ)=s2n(1f)\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} (1-f) formülü ile hesaplanır. Burada f=60/600=0,1f = 60/600 = 0,1 ve (1f)=0,9(1-f) = 0,9 olarak bulunur. s2/n=900/60=15s^2/n = 900/60 = 15 değeri ile düzeltme çarpanı çarpıldığında 15×0,9=13,515 \times 0,9 = 13,5 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme oranını (ff) hesaplayın.
f=nN=60600=0,10f = \frac{n}{N} = \frac{60}{600} = 0,10
Örneklemin kitle içerisindeki temsil oranını belirlemek ve düzeltme çarpanına karar vermek için gereklidir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (1f1-f) belirleyin.
1f=10,10=0,901 - f = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle sonlu olduğunda, tahmin edicinin varyansını daraltmak için bu çarpan kullanılır.
3
Örneklem varyansını örneklem hacmine bölerek temel varyansı hesaplayın.
s2n=90060=15\frac{s^2}{n} = \frac{900}{60} = 15
Ortalamanın varyans tahmininin temel bileşeni, birim başına varyansın örneklem büyüklüğüne oranıdır.
4
Elde edilen değeri sonlu kitle düzeltme çarpanı ile çarparak nihai varyans tahminine ulaşın.
V^(xˉ)=15×0,90=13,5\hat{V}(\bar{x}) = 15 \times 0,90 = 13,5
İadesiz seçim prosedürüne uygun olarak düzeltilmiş varyans tahmini bu şekilde elde edilir.

Key Concept

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Ortalamanın Varyans Tahmini

Alternative Method

Varyans tahmini doğrudan kitle büyüklüğünü içerecek şekilde V^(xˉ)=s2nNnN\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \frac{N-n}{N} formülüyle de yazılabilir: 90060×60060600=15×540600=13,5\frac{900}{60} \times \frac{600-60}{600} = 15 \times \frac{540}{600} = 13,5.
Estimated Time:1m 30s
Question 35Question

Bir tarım kooperatifi, bünyesindeki N=500N = 500 elma bahçesinin toplam rekoltesini (hasat miktarını) tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 bahçe seçerek bir araştırma yürütmüştür. Araştırma sonucunda elde edilen veriler şu şekildedir:

İstatistikDeğer
Kitle Büyüklüğü (NN)500500
Örneklem Büyüklüğü (nn)100100
Örneklem Ortalaması (yˉ\bar{y})200200 ton
Örneklem Varyansı (s2s^2)500500

Buna göre, kooperatife ait toplam rekolte için %95\%95 güven düzeyinde (tablo değeri Z0,025=2Z_{0,025} = 2 alarak) hesaplanan güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 98.000102.00098.000 - 102.000

Answer

Toplam rekolte için %95 güven aralığı 98.00098.000 ile 102.000102.000 ton arasındadır.
Verilen istatistikler kullanılarak önce SKD (0,80,8) ve ortalamanın standart hatası (22) hesaplanmıştır. Kitle toplamı tahmini olan 100.000100.000 ton değeri üzerinden, Z=2Z=2 tablo değeri ve 1.0001.000 birimlik toplam standart hatası ile oluşturulan [98.000,102.000][98.000, 102.000] aralığı matematiksel olarak doğrudur.

Step-by-Step Solution

1
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) hesaplanması
SKD=NnN=500100500=0,8SKD = \frac{N-n}{N} = \frac{500-100}{500} = 0,8
İadesiz seçim yapıldığında ve örnekleme oranı (100/500 = 0,2) %5'ten büyük olduğunda SKD kullanılmalıdır.
2
Örneklem ortalamasının varyansı ve standart hatasının bulunması
V(yˉ)=s2n×SKD=500100×0,8=4SE(yˉ)=4=2V(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} \times SKD = \frac{500}{100} \times 0,8 = 4 \Rightarrow SE(\bar{y}) = \sqrt{4} = 2
Kitle toplamının güven aralığını bulmak için önce ortalamanın standart hatası hesaplanır.
3
Kitle toplamı tahmini ve toplamın standart hatasının hesaplanması
τ^=N×yˉ=500×200=100.000\hat{\tau} = N \times \bar{y} = 500 \times 200 = 100.000; SE(τ^)=N×SE(yˉ)=500×2=1.000SE(\hat{\tau}) = N \times SE(\bar{y}) = 500 \times 2 = 1.000
Kitle toplamı, kitle birim sayısı ile örneklem ortalamasının çarpımıdır; standart hatası da aynı katsayı ile genişletilir.
4
Güven aralığı sınırlarının belirlenmesi
100.000±(2×1.000)=[98.000,102.000]100.000 \pm (2 \times 1.000) = [98.000, 102.000] ton
Nokta tahminine hata payı (Z×SEZ \times SE) eklenip çıkarılarak aralık oluşturulur.

Key Concept

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Güven Aralığı

Practice More

Benzer bir problemi kitle oranı (p) tahmini için çözerek SKD kullanımını pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 36Question

Basit Rastgele Örnekleme yönteminde, N=200N = 200 birimlik bir kitleden n=10n = 10 birimlik bir örneklem seçilecektir. Yapılacak seçimin iadesiz (yerine koymadan) olması durumunda örneklem ortalamasının varyansı, seçimin iadeli (yerine koyarak) yapılması durumunda elde edilecek varyansın kaç katına eşittir? (Hesaplamalarda f=n/Nf = n/N örnekleme oranını dikkate alan düzeltme çarpanını kullanınız.)

Show answer & explanation

Answer: 0,95

Answer

İadesiz seçimle elde edilen varyansın, iadeli seçime göre 0,95 katı olduğu seçenektir.
Basit Rastgele Örneklemede, iadeli seçimde örneklem ortalamasının varyansı σ2/n\sigma^2/n iken; iadesiz seçimde bu değer (1f)(1-f) çarpanı ile (veya kitle varyansı kullanılıyorsa (Nn)/(N1)(N-n)/(N-1) ile) çarpılır. Soru kökünde ff oranının kullanılması istendiği için 1(10/200)=0,951 - (10/200) = 0,95 çarpanı doğru ilişkiyi verir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesrini (f) hesaplayınız.
f=n/N=10/200=0,05f = n / N = 10 / 200 = 0,05
Varyanslar arasındaki farkı belirleyen temel oran olan örnekleme oranını bulmak için gereklidir.
2
İadeli ve iadesiz seçim varyansları arasındaki ilişkiyi kurunuz.
Viadesiz=Viadeli×(1f)V_{iadesiz} = V_{iadeli} \times (1 - f)
İadesiz seçimde kitle sonlu olduğu için varyans, iadeli seçime göre sonlu kitle düzeltme çarpanı kadar daha küçüktür.
3
Oranı hesaplayınız.
10,05=0,951 - 0,05 = 0,95
İadesiz varyansın iadeli varyansa oranı (1f)(1-f) değerine eşittir.

Key Concept

İadeli ve İadesiz Seçim Arasındaki Varyans İlişkisi

Hints

1
İadeli ve iadesiz seçim arasındaki farkı belirleyen 'Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı' formülünü hatırlayın.
2
İadesiz varyans, iadeli varyansın (1f)(1-f) katıdır.
3
Önce n/Nn/N oranını bulun, ardından bu değeri 11'den çıkarın.

Practice More

Örnekleme oranının 0,05'ten küçük olduğu durumlarda düzeltme çarpanının kullanılmasının neden gerekli olmayabileceğini tartışın.

Alternative Method

Formülde NN ve nn değerlerini doğrudan yerine koyarak (Nn)/N(N-n)/N işlemini yapmak da aynı sonucu verir: (20010)/200=190/200=0,95(200-10)/200 = 190/200 = 0,95.
Estimated Time:1m 30s
Question 37Question

Bir kamu kurumunda yürütülen hizmet içi eğitim faaliyetlerinin etkinliğini ölçmek amacıyla, son dönemde tamamlanan N=200N = 200 eğitim programı arasından iadesiz basit rastgele örnekleme ile n=20n = 20 program seçilerek katılımcı memnuniyet puanları incelenmiştir. Örneklemden elde edilen memnuniyet puanlarının ortalaması yˉ=25\bar{y} = 25 ve varyansı s2=80s^2 = 80 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı (Var^(yˉ)\widehat{\text{Var}}(\bar{y})) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 3,6

Answer

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı 3,6 olarak hesaplanır.
Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı hesaplanırken, örneklem varyansı (s2=80s^2 = 80) örneklem hacmine (n=20n = 20) bölünür ve iadesiz seçim yapıldığı için (1n/N)(1 - n/N) değerindeki sonlu kitle düzeltme çarpanı ile çarpılır. Bu durumda 4×0,9=3,64 \times 0,9 = 3,6 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesrinin (f) hesaplanması
f=n/N=20/200=0,1f = n / N = 20 / 200 = 0,1
Sonlu kitle düzeltme çarpanını belirlemek için örneklemin kitlenin ne kadarlık bir kısmını temsil ettiği bulunmalıdır.
2
Kitle ortalamasının varyans tahmini formülünün kurulması
Var^(yˉ)=s2n(1f)\widehat{\text{Var}}(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} (1 - f)
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının varyansını tahmin etmek için bu formül kullanılır.
3
Verilen değerlerin formülde yerine yazılması ve hesaplama
Var^(yˉ)=8020(10,1)=4×0,9=3,6\widehat{\text{Var}}(\bar{y}) = \frac{80}{20} (1 - 0,1) = 4 \times 0,9 = 3,6
Örneklem varyansının örneklem hacmine oranı ile düzeltme çarpanının çarpımı kesin tahmini verir.

Key Concept

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı hesaplanırken, kitle sonlu olduğu için mutlaka Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (1-f) kullanılmalıdır.
Estimated Time:45s
Question 38Question

Bir il tarım müdürlüğü, bir soğuk hava deposunda bulunan N=800N = 800 adet elma kasasının toplam ağırlığını tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamıştır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=40n = 40 adet kasanın ağırlıkları ölçülmüş ve şu veriler elde edilmiştir:

* Örneklem ortalaması: yˉ=25\bar{y} = 25 kg
* Örneklem varyansı: s2=16s^2 = 16 kg2kg^2

Buna göre, kitle toplam ağırlık tahmininin varyansı Var^(τ^)\widehat{Var}(\hat{\tau}) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 243.200

Answer

Kitle toplamı varyans tahmini 243.200 olarak hesaplanır.
Verilen N=800N=800, n=40n=40 ve s2=16s^2=16 değerleri kullanılarak, önce ortalamanın varyansı 1640×(140800)=0,38\frac{16}{40} \times (1 - \frac{40}{800}) = 0,38 olarak bulunur. Kitle toplamının varyansı için bu değer N2N^2 (8002=640.000800^2 = 640.000) ile çarpıldığında 243.200 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesri (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (1f1-f) hesaplanması
f=n/N=40/800=0,05f = n/N = 40/800 = 0,05 ve 1f=10,05=0,951-f = 1 - 0,05 = 0,95
İadesiz seçim yapıldığı için sonlu kitle düzeltme çarpanı varyans formülüne eklenmelidir.
2
Örneklem ortalamasının varyans tahmininin hesaplanması
Var^(yˉ)=s2n(1f)=1640(0,95)=0,4×0,95=0,38\widehat{Var}(\bar{y}) = \frac{s^2}{n}(1-f) = \frac{16}{40}(0,95) = 0,4 \times 0,95 = 0,38
Kitle toplamı varyansına geçmeden önce ortalamanın varyansı bulunur.
3
Kitle toplamı varyans tahmininin hesaplanması
Var^(τ^)=N2Var^(yˉ)=80020,38=640.0000,38=243.200\widehat{Var}(\hat{\tau}) = N^2 \cdot \widehat{Var}(\bar{y}) = 800^2 \cdot 0,38 = 640.000 \cdot 0,38 = 243.200
Kitle toplamı tahmin edicisi τ^=Nyˉ\hat{\tau} = N\bar{y} olduğundan, varyansı N2N^2 katına eşittir.

Key Concept

Basit rastgele örneklemede kitle toplamı tahmincisinin varyansı, örneklem ortalamasının varyansının N2N^2 katıdır.
Question 39Question

Basit Rastgele Örnekleme yönteminde, N=6N = 6 birimden oluşan bir kitleden n=2n = 2 birimlik bir örneklem seçilecektir. Seçim işleminin iadesiz (yerine koymadan) yapıldığı ve birimlerin seçim sırasının bir farklılık yaratmadığı varsayıldığında, oluşturulabilecek birbirinden farklı tüm mümkün örneklemlerin sayısı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 15

Answer

İadesiz ve sırasız seçimde mümkün örneklem sayısı 15'tir.
Basit rastgele örneklemede, iadesiz (yerine koymadan) seçim yapıldığında ve birimlerin seçim sırası bir farklılık oluşturmadığında (alt küme mantığı), mümkün olan tüm örneklemlerin sayısı kombinasyon formülü olan (Nn)\binom{N}{n} ile bulunur. N=6N=6 ve n=2n=2 için bu değer (62)=15\binom{6}{2} = 15 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Kitle (NN) ve örneklem (nn) hacimlerini belirleme
N=6N = 6 ve n=2n = 2
Soruda verilen parametrelerin netleştirilmesi gerekir.
2
Seçim yöntemine uygun formülü seçme
Kombinasyon formülü: (Nn)=N!n!(Nn)!\binom{N}{n} = \frac{N!}{n!(N-n)!}
Seçim 'iadesiz' ve 'sıra önemsiz' olduğu için kombinasyon kullanılır.
3
Hesaplamayı gerçekleştirme
(62)=6×52×1=15\binom{6}{2} = \frac{6 \times 5}{2 \times 1} = 15
6 birimden 2 birimin kaç farklı şekilde seçilebileceği hesaplanır.

Key Concept

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede mümkün örneklem sayısı kombinasyon ile hesaplanır.
Question 40Question

Bir kütüphane yönetimi, koleksiyonunda bulunan N=500N = 500 kitabın ortalama sayfa sayısını tahmin etmek amacıyla n=100n = 100 kitaplık iadesiz basit rastgele bir örneklem seçmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda örneklem ortalaması yˉ=200\bar{y} = 200 sayfa ve örneklem varyansı s2=500s^2 = 500 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, %95 güven düzeyinde (Z0,025=2Z_{0,025} = 2) kitle ortalaması (μ\mu) için güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 196204196 - 204

Answer

Kitapların kitle ortalaması için %95 güven aralığı 196204196 - 204 sayfa arasındadır.
Doğru yanıt olan aralık, örneklem ortalamasına hata payının eklenip çıkarılmasıyla elde edilir. Hata payı hesaplanırken örnekleme kesri 0,20,2 olduğu için sonlu kitle düzeltme çarpanı (0,80,8) işleme dahil edilmiş ve standart hata 22 olarak bulunmuştur. ZZ değeri olan 22 ile çarpıldığında hata payı 44 olur, bu da 200±4200 \pm 4 sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme kesrini (ff) ve Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanını (SKD) hesaplayın.
f=n/N=100/500=0,2f = n/N = 100/500 = 0,2 ve SKD=(Nn)/N=(500100)/500=0,8\text{SKD} = (N-n)/N = (500-100)/500 = 0,8.
Örnekleme kesri 0,05'ten büyük olduğu için iadesiz seçimde SKD kullanımı zorunludur.
2
Örneklem ortalamasının standart hatasını [SH(yˉ)SH(\bar{y})] hesaplayın.
SH(yˉ)=s2n×NnN=500100×0,8=5×0,8=4=2SH(\bar{y}) = \sqrt{\frac{s^2}{n} \times \frac{N-n}{N}} = \sqrt{\frac{500}{100} \times 0,8} = \sqrt{5 \times 0,8} = \sqrt{4} = 2.
Güven aralığı genişliğini belirlemek için tahmin edicinin standart hatası gereklidir.
3
Güven aralığı sınırlarını oluşturun.
yˉ±Z0,025×SH(yˉ)=200±2×2=200±4\bar{y} \pm Z_{0,025} \times SH(\bar{y}) = 200 \pm 2 \times 2 = 200 \pm 4. Alt sınır: 196196, Üst sınır: 204204.
Belirlenen güven düzeyindeki tablo değeri ile standart hatayı çarparak hata payı elde edilir.

Key Concept

Basit rastgele örneklemede iadesiz seçim yapıldığında ve örnekleme kesri (n/Nn/N) anlamlı büyüklükte (genellikle > 0,05) olduğunda, varyans hesaplamasına sonlu kitle düzeltme çarpanı eklenmelidir.

Practice More

Eğer kitle toplamı için güven aralığı sorulsaydı, ortalama için bulunan sınırların kitle büyüklüğü NN ile çarpılması gerektiğini unutmayın.
Estimated Time:45s
PreviousPage 2 / 5Next
Basit Rastgele Örnekleme Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 2 | Examkin