Küme Örneklemesi

82 questions

Question 21Question

Küme örneklemesi, kitledeki birimlerin doğal olarak gruplandığı (okullar, mahalleler, fabrikalar gibi) ve tüm gözlem birimlerini içeren bir çerçevenin bulunmadığı durumlarda sıklıkla tercih edilen bir yöntemdir.

Bu yöntemle ilgili örnekleme birimi, gözlem birimi ve kümelerin içsel yapısı dikkate alındığında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Örnekleme birimi kümelerdir; yöntemin istatistiksel etkinliğinin yüksek olması için kümelerin kendi içinde heterojen, kümeler arasında ise homojen olması istenir.

Answer

Örnekleme biriminin kümeler olduğu ve kümelerin kendi içinde heterojen, kümeler arasında homojen olması gerektiği ifade edilen seçenek doğrudur.
Küme örneklemesinde, örnekleme birimi kitlenin bölündüğü birincil gruplardır (kümeler). Bu yöntemin istatistiksel olarak en etkin (varyansı en düşük) olduğu durum, her kümenin kitlenin minyatür bir kopyası gibi her türlü çeşitliliği barındırdığı (küme içi heterojenlik) ve kümelerin birbirine çok benzediği (kümeler arası homojenlik) durumdur. Bu sayede seçilen birkaç küme tüm kitleyi başarıyla temsil edebilir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme ve gözlem birimi ayrımını analiz et.
Küme örneklemesinde kitleyi oluşturan elemanlar değil, bu elemanların oluşturduğu gruplar (kümeler) örnekleme birimi olarak tanımlanır.
Yöntemin temel tanımı, kitleyi önceden var olan doğal gruplara ayırıp bu gruplardan seçim yapmaktır.
2
Kümelerin ideal içsel yapısını belirle.
Küme içindeki birimler kitleyi temsil edebilmeli (heterojen), kümeler ise birbirine benzemelidir (homojen).
Eğer kümeler kendi içinde homojen olursa, seçilen her yeni birim bize yeni bilgi sağlamaz ve varyans artar (etkinlik düşer).
3
Seçenekleri bu iki kriter (birim ve yapı) üzerinden değerlendir.
İfadenin doğru olduğu belirlendi.
Tabakalı örnekleme ile karıştırılan homojenlik/heterojenlik kavramlarının yerli yerine oturtulması gerekir.

Key Concept

Küme Örneklemesinde İdeal Yapı ve Birim Ayrımı
Question 22Question

İki aşamalı küme örneklemesi (two-stage cluster sampling) tasarımında kitle ortalamasının tahmin edicisine ait varyans; birinci aşamada seçilen birincil örnekleme birimleri (kümeler) arasındaki değişkenlik ile ikinci aşamada bu kümelerden seçilen ikincil örnekleme birimleri arasındaki değişkenliğin bir toplamı olarak ifade edilir.

Buna göre, birinci aşamada seçilen küme sayısı (nn) sabit tutulup, her bir kümeden seçilen birim sayısı (mm) artırıldığında, tahmin edicinin toplam varyansı üzerindeki etkisiyle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Toplam varyansın sadece küme içi (ikinci aşama) değişkenlikten kaynaklanan bileşeni azalır.

Answer

Toplam varyansın sadece küme içi (ikinci aşama) değişkenlikten kaynaklanan bileşeni azalır.
İki aşamalı küme örneklemesinde toplam varyans, kümeler arası (stage 1) ve kümeler içi (stage 2) olmak üzere iki varyans bileşeninin toplamıdır. Kümeler arası varyans bileşeni sadece seçilen küme sayısına (nn) bağlıyken; küme içi varyans bileşeni hem küme sayısına hem de her bir kümeden seçilen birim sayısına (mm) bağlıdır. Dolayısıyla mm artırıldığında, toplam varyansı oluşturan parçalardan sadece küme içi değişkenliğe ait olan kısım küçülür.

Step-by-Step Solution

1
İki aşamalı küme örneklemesinde ortalamanın varyans formülünü tanımlayın.
Var(yˉˉ)=(1f1)S12n+f1(1f2)S22nmVar(\bar{\bar{y}}) = (1-f_1) \frac{S_1^2}{n} + f_1(1-f_2) \frac{S_2^2}{nm}
Varyansın hangi parametrelere bağlı olduğunu görmek için teorik yapı gereklidir.
2
Formüldeki nn ve mm değişkenlerinin yerini analiz edin.
Birinci terim (kümeler arası) sadece nn'ye bağlıdır; ikinci terim (küme içi) ise hem nn hem de mm parametrelerine bağlıdır.
Parametre değişiminin hangi terimi etkilediğini belirlemek için ayrıştırma yapılmalıdır.
3
mm değerindeki artışın matematiksel sonucunu yorumlayın.
nn sabitken mm artırıldığında ikinci terimin paydası (nmnm) büyür, dolayısıyla ikinci terim küçülür. İlk terim ise mm içermediği için değişmez.
Bağımsız değişkenin fonksiyon üzerindeki etkisi tespit edilmiştir.

Key Concept

İki aşamalı küme örneklemesinde varyans bileşenleri ve örneklem hacmi ilişkisi
Question 23Question

Bir kamu kurumu tarafından yürütülen geniş kapsamlı bir sosyal araştırmada, her biri ortalama 4141 haneden oluşan mahalleler küme (örnekleme birimi) olarak belirlenmiştir. Yapılan analizler sonucunda küme içi korelasyon katsayısı (ICC, ρ\rho) 0050{}05 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, bu örnekleme tasarımının basit rastgele örnekleme (BRO) ile karşılaştırılmasına ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Tasarım etkisi (DeffDeff) 3003{}00 olup, basit rastgele örnekleme küme örneklemesine göre daha etkindir.

Answer

Tasarım etkisinin 3003{}00 olduğu ve basit rastgele örneklemenin küme örneklemesine göre daha etkin olduğu ifade edilen seçenek doğrudur.
Tasarım etkisi formülü Deff=1+(m1)ρDeff = 1 + (m-1)\rho şeklindedir. Verilen m=41m=41 ve ρ=005\rho=0{}05 değerleri yerine konulduğunda 1+(40×005)=3001 + (40 \times 0{}05) = 3{}00 sonucu elde edilir. DeffDeff değerinin 11'den büyük olması, küme örneklemesinin tahmin varyansının basit rastgele örneklemeden (aynı örneklem hacmi için) daha büyük olduğunu, yani BRO'nun daha etkin olduğunu gösterir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerleri formül için tanımlayınız.
Küme büyüklüğü m=41m = 41, küme içi korelasyon katsayısı ρ=005\rho = 0{}05.
Tasarım etkisini hesaplamak için ortalama küme büyüklüğü ve birimler arası benzerlik ölçüsü gereklidir.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) formülünü uygulayınız.
Deff=1+(m1)ρ=1+(411)×005=1+2=300Deff = 1 + (m - 1)\rho = 1 + (41 - 1) \times 0{}05 = 1 + 2 = 3{}00.
Küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örnekleme varyansına oranını belirlemek için standart formül kullanılır.
3
Hesaplanan DeffDeff değerini ve etkinliği yorumlayınız.
Deff=3>1Deff = 3 > 1 olduğu için küme örneklemesinin varyansı daha büyüktür ve basit rastgele örnekleme daha etkindir.
Tasarım etkisinin 11'den büyük olması, kümelemenin hassasiyeti azalttığını ve aynı hacimli bir BRO planının daha küçük hata üreteceğini gösterir.

Key Concept

Tasarım Etkisi (Design Effect - Deff) ve Etkinlik
Estimated Time:1m 30s
Question 24Question

Bir eğitim müfettişi, bir bölgedeki N=80N = 80 ilköğretim okulunun kütüphanelerindeki toplam kitap envanterini belirlemek istemektedir. Okullar farklı büyüklükte (farklı kütüphane sayılarına sahip) olduğu için küme örneklemesi yöntemine başvurulmuştur. Basit rastgele örnekleme ile seçilen n=4n = 4 okulun verileri aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Okul NoKütüphane Sayısı (MiM_i)Toplam Kitap Sayısı (yiy_i)
1515.000
2822.000
3413.000
4310.000

Bu bilgilere göre, kitle toplamı (Y^\hat{Y}) tahmin edicisi kullanılarak bölgedeki tüm okulların kütüphanelerindeki toplam kitap sayısı tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 1.200.000

Answer

Bölgedeki okulların tamamındaki toplam kitap sayısı tahmini 1.200.000'dir.
Küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, seçilen kümelerdeki toplam değerlerin toplamının (60.00060.000), kitle hacminin örneklem hacmine oranını ifade eden büyütme faktörü (80/4=2080/4 = 20) ile çarpılmasıyla bulunur. Bu işlem sonucunda 1.200.0001.200.000 değerine ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme dahil edilen kümelerin (okulların) toplam kitap sayılarını toplayın.
i=14yi=15.000+22.000+13.000+10.000=60.000\sum_{i=1}^{4} y_i = 15.000 + 22.000 + 13.000 + 10.000 = 60.000
Kitle toplamı tahmini için öncelikle örneklemdeki toplam gözlem değerine ihtiyaç duyulur.
2
Kitledeki toplam küme sayısını örneklemdeki küme sayısına bölerek büyütme (genişletme) faktörünü hesaplayın.
N/n=80/4=20N / n = 80 / 4 = 20
Bu faktör, örneklem değerinin kitle geneline ne oranda yansıtılacağını belirler.
3
Örneklem toplamını büyütme faktörü ile çarparak kitle toplamı tahminine ulaşın.
Y^=Nnyi=20×60.000=1.200.000\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum y_i = 20 \times 60.000 = 1.200.000
Küme örneklemesinde kitle toplamının yansız tahmin edicisi bu formülle hesaplanır.

Key Concept

Küme Örneklemesinde Toplam Tahmini
Estimated Time:1m 30s
Question 25Question

Bir ilçe tarım müdürlüğü, ilçedeki N=60N = 60 köyde (küme) bulunan büyükbaş hayvan sayılarını incelemektedir. Köylerdeki hane sayıları (MiM_i) birbirinden farklıdır. İlçedeki toplam hane sayısının M=3000M = 3000 olduğu bilinmektedir. Basit rastgele örnekleme ile seçilen n=3n = 3 köydeki veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Köy NoHane Sayısı (MiM_i)Toplam Hayvan Sayısı (yiy_i)
140200
250150
310100

Bu verilere göre, ilçedeki toplam büyükbaş hayvan sayısı için oran tahminleyicisi (ratio estimator) kullanılarak elde edilen tahmin değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 13500

Answer

İlçedeki toplam büyükbaş hayvan sayısı tahmini 13500 olarak hesaplanır.
Oran tahminleyicisi, örneklemden elde edilen birim başına düşen ortalama değerin (R^\hat{R}), kitledeki toplam birim sayısı (MM) ile çarpılması esasına dayanır. Verilen örneklemde toplam 450 hayvan 100 hane üzerinde gözlenmiştir, bu da hane başına 4,5 hayvan düştüğünü gösterir. Kitledeki 3000 hane için bu değer 13500 hayvan sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki toplam hayvan sayısı (y) ve toplam hane sayısının (M) hesaplanması
yi=200+150+100=450\sum y_i = 200 + 150 + 100 = 450 ve Mi=40+50+10=100\sum M_i = 40 + 50 + 10 = 100
Oran tahminleyicisi için örneklem toplamlarının oranına ihtiyaç duyulur.
2
Örneklem oran katsayısının (R) hesaplanması
R^=yiMi=450100=4,5\hat{R} = \frac{\sum y_i}{\sum M_i} = \frac{450}{100} = 4,5
Hane başına düşen ortalama hayvan sayısını temsil eden ağırlıklı oran değerini bulmak için.
3
Kitle toplamı tahmininin (Y_r) hesaplanması
Y^r=M×R^=3000×4,5=13500\hat{Y}_r = M \times \hat{R} = 3000 \times 4,5 = 13500
Kitledeki toplam hane sayısı bilindiği için oran tahminleyicisi bu değerle çarpılarak kitle toplamına ulaşılır.

Key Concept

Farklı büyüklüklü kümelerde oran tahminleyicisi, kümelerin toplam içindeki ağırlıklarını (birim sayılarını) dikkate alarak daha etkin bir tahmin sağlar.
Question 26Question

Bir sağlık araştırmasında, her biri ortalama 2121 hastadan oluşan poliklinikler küme (örnekleme birimi) olarak belirlenmiştir. Yapılan ön çalışma sonucunda küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) 0050{}05 olarak hesaplanmıştır. Bu araştırmada küme örneklemesi yöntemiyle toplam 420420 hastadan veri toplandığı varsayıldığında, elde edilen bu örneklemin kesinliği (hassasiyeti), aynı kitle üzerinde uygulanacak hangi hacimdeki bir 'Basit Rastgele Örnekleme' (BROBRO) planının kesinliğine eşittir?

Show answer & explanation

Answer: 210

Answer

Elde edilen küme örneklemi, 210 birimlik bir basit rastgele örnekleme ile aynı kesinliğe sahiptir.
Tasarım etkisi (deffdeff), küme örneklemesinde birimlerin birbirine benzemesi nedeniyle oluşan 'bilgi kaybını' ölçer. deff=1+(m1)ρdeff = 1 + (m-1)\rho formülüyle 22 olarak bulunur. Bu, 420420 kişilik bir küme örnekleminin aslında 420/2=210420 / 2 = 210 kişilik bir basit rastgele örnekleme kadar bilgi sağladığı anlamına gelir.

Step-by-Step Solution

1
Tasarım etkisini (deffdeff) hesaplayın.
deff=1+(m1)ρ=1+(211)×005=1+20×005=2deff = 1 + (m - 1)\rho = 1 + (21 - 1) \times 0{}05 = 1 + 20 \times 0{}05 = 2
Tasarım etkisi, küme örneklemesinin varyansının basit rastgele örnekleme varyansına oranını belirler.
2
Etkin örneklem hacmini (neffn_{eff}) hesaplayın.
neff=ndeff=4202=210n_{eff} = \frac{n}{deff} = \frac{420}{2} = 210
Etkin örneklem hacmi, küme örneklemesi ile aynı kesinliği sağlayan basit rastgele örnekleme büyüklüğüdür.

Key Concept

Etkin Örneklem Hacmi (Effective Sample Size)

Practice More

Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) negatif olsaydı tasarım etkisinin ve etkinliğin nasıl değişeceğini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 27Question

Bir araştırmacı, geniş bir coğrafi alana yayılmış olan bir kitleden veri toplamak istemektedir. Araştırmacı, kitledeki her bir gözlem biriminin (örneğin hanelerin) güncel bir çerçevesine sahip değildir; ancak bu birimlerin içinde bulunduğu doğal grupların (örneğin mahallelerin) listesine ulaşabilmektedir. Bu araştırmada 'küme örneklemesi' yönteminin uygulanması ve yapısal özellikleri ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Örnekleme birimi kümelerdir ve yöntemin etkinliği için küme içi birimlerin kitleyi yansıtacak şekilde heterojen olması istenir.

Answer

Küme örneklemesinde örnekleme birimi kümelerdir ve her bir kümenin kitleyi temsil edebilmesi için küme içindeki birimlerin birbirine benzememesi (heterojenlik) istenir.
Küme örneklemesi, birim bazlı bir çerçevenin bulunmadığı veya birimlere ulaşmanın maliyetli olduğu durumlarda 'kümelerin' (mahalle, okul, blok vb.) örnekleme birimi olarak seçilmesi esasına dayanır. Yöntemin istatistiksel olarak etkin olabilmesi için seçilen her kümenin kitleyi iyi temsil etmesi, yani kendi içinde heterojen bir yapıya sahip olması gerekir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme ve gözlem birimi ayrımını yapın.
Küme örneklemesinde seçim yapılan birim (örnekleme birimi) 'küme' iken, verinin toplandığı birim (gözlem birimi) küme içindeki 'eleman'dır.
Yöntemin tanımı gereği önce kümeler seçilir, sonra seçilen kümelerdeki tüm birimler veya alt birimler incelenir.
2
Küme içi ve kümeler arası varyans özelliklerini analiz edin.
İdeal bir küme örneklemesinde kümeler birbirine çok benzemeli (kümeler arası homojenlik), ancak her bir küme kendi içinde kitlenin tüm çeşitliliğini barındırmalıdır (küme içi heterojenlik).
Eğer kümeler kendi içinde homojen olsaydı, her küme kitlenin sadece bir kısmını temsil ederdi ve bu durum tahmin varyansını artırırdı.
3
Yöntemi tabakalı örnekleme ile karşılaştırın.
Tabakalı örneklemede tabaka içi homojenlik istenirken, küme örneklemesinde küme içi heterojenlik istenir. İki yöntem bu açıdan birbirinin zıttıdır.
Tabakalı örnekleme hassasiyeti artırmak için, küme örneklemesi ise genellikle maliyeti düşürmek ve çerçeve sorununu aşmak için kullanılır.

Key Concept

Küme Örneklemesinde Birim Ayrımı ve İdeal Küme Yapısı

Practice More

Küme içi korelasyon katsayısının (ICC) tasarım etkisi (Design Effect) üzerindeki etkisini inceleyerek konuyu pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 28Question

Bir tekstil firmasının bünyesinde bulunan N=200N = 200 adet atölyedeki (küme) günlük üretim miktarları incelenmektedir. Atölyelerdeki makine sayıları (MiM_i) farklılık göstermektedir. Basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=4n = 4 atölyeye ilişkin gözlem değerleri aşağıdaki tabloda verilmiştir:

AtölyeMakine Sayısı (MiM_i)Günlük Üretim (yiy_i, adet)
112240
28180
315330
45100

Buna göre, bu firmadaki toplam günlük üretim miktarının tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 42500

Answer

Firmanın toplam günlük üretim tahmini 42500 adettir.
Küme örneklemesinde kitle toplamını (Y^\hat{Y}) bulmak için örneklemdeki tüm kümelerin toplam değerleri toplanır ve bu değer kitledeki küme sayısının örneklemdeki küme sayısına oranıyla (N/nN/n) çarpılır. Bu örnekte 850×(200/4)=42500850 \times (200/4) = 42500 sonucu doğru tahmindir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (atölyelerin) toplam üretim miktarlarını toplayın.
i=14yi=240+180+330+100=850\sum_{i=1}^{4} y_i = 240 + 180 + 330 + 100 = 850 adet.
Kitle toplamını tahmin etmek için önce örneklem toplamına ihtiyaç duyulur.
2
Kitle büyüklüğü (NN) ve örneklem büyüklüğü (nn) kullanılarak genişletme faktörünü belirleyin.
Genişletme Faktörü =Nn=2004=50= \frac{N}{n} = \frac{200}{4} = 50.
Örneklem değerlerinin tüm kitleyi temsil edebilmesi için kitle/örneklem oranında büyütülmesi gerekir.
3
Örneklem toplamını genişletme faktörü ile çarparak kitle toplamını tahmin edin.
Y^=Nnyi=50×850=42500\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum y_i = 50 \times 850 = 42500.
Küme örneklemesinde kitle toplamının yansız tahminleyicisi bu formül ile hesaplanır.

Key Concept

Küme örneklemesinde kümeler basit rastgele örnekleme ile seçildiğinde, kitle toplamı tahmini örneklem toplamının genişletme faktörü (N/nN/n) ile çarpılmasıyla elde edilir.

Practice More

Aynı veri seti için 'makine başına düşen ortalama üretim' tahmini yaparak küme büyüklüklerinin (Mi) tahmine olan etkisini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:2m 0s
Question 29Question

Bir kamu arşivi sisteminde toplam 200200 kütüphane bulunmaktadır. Her kütüphanede eşit sayıda ve tam olarak 5050 adet belge kutusu yer almaktadır. Arşiv sistemindeki toplam belge sayısını tahmin etmek amacıyla 44 kütüphane basit rastgele örnekleme ile seçilmiş ve bu kütüphanelerdeki toplam belge sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Seçilen KütüphaneToplam Belge Sayısı (yiy_i)
1. Kütüphane21002100
2. Kütüphane19001900
3. Kütüphane22002200
4. Kütüphane18001800

Buna göre, arşiv sistemindeki kitle toplam belge sayısının (YY) tahmin edicisi Y^\hat{Y} değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 400.000400.000

Answer

Arşiv sistemindeki kitle toplam belge sayısı tahmini 400.000400.000 olarak hesaplanır.
Kitle toplamı tahmini (Y^\hat{Y}), örneklemdeki küme toplamlarının ortalaması olan 20002000 değerinin, kitledeki toplam küme sayısı olan N=200N=200 ile çarpılması sonucu elde edilen 400.000400.000 değeridir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (kütüphanelerin) toplam değerlerini toplayın.
2100+1900+2200+1800=80002100 + 1900 + 2200 + 1800 = 8000
Kümeler arası toplam varyasyonu ve ortalamayı bulmak için toplam veri gereklidir.
2
Örneklemdeki kümelerin toplamlarının ortalamasını (yˉc\bar{y}_c) hesaplayın.
yˉc=80004=2000\bar{y}_c = \frac{8000}{4} = 2000
Küme başına düşen ortalama toplam miktarı belirlemek için örneklem hacmine bölünür.
3
Elde edilen ortalamayı kitled Personel sayısı olan NN ile çarparak kitle toplamını tahmin edin.
Y^=N×yˉc=200×2000=400.000\hat{Y} = N \times \bar{y}_c = 200 \times 2000 = 400.000
Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini bu formülle hesaplanır.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, seçilen kümelerin toplamlarının aritmetik ortalamasının kitledeki toplam küme sayısı ile genişletilmesiyle bulunur.

Alternative Method

Toplam tahmini doğrudan örneklem toplamının büyütme faktörü (N/nN/n) ile çarpılmasıyla da bulunabilir: (200/4)×8000=50×8000=400.000(200 / 4) \times 8000 = 50 \times 8000 = 400.000.
Estimated Time:1m 30s
Question 30Question

Bir üniversite yönetimi, öğrencilerin kütüphane kullanım alışkanlıklarını incelemek amacıyla fakülteleri küme olarak belirlemiştir. Her fakülteden (kümeden) ortalama m=51m = 51 öğrenci seçilerek bir araştırma yürütülmüştür. Yapılan analizler sonucunda fakülteler içi korelasyon katsayısı (ICC) ρ=0,02\rho = 0,02 olarak hesaplanmıştır. Bu örnekleme tasarımı için tasarım etkisi (DeffDeff) değeri ve basit rastgele örnekleme (BRÖ) ile karşılaştırıldığında etkinliği hakkında aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?

Show answer & explanation

Answer: Tasarım etkisi 2,02,0 olup; küme örneklemesi, basit rastgele örneklemeye göre %50 daha az etkindir.

Answer

Tasarım etkisi 2,02,0 olup; küme örneklemesi basit rastgele örneklemeye göre %50 daha az etkindir.
Tasarım etkisi formülü Deff=1+(m1)ρDeff = 1 + (m-1)\rho kullanılarak hesaplandığında, 1+(511)×0,02=2,01 + (51-1) \times 0,02 = 2,0 sonucuna ulaşılır. Tasarım etkisinin 22 olması, aynı örneklem büyüklüğü için küme örneklemesinin varyansının BRÖ'nün varyansının iki katı olduğu anlamına gelir; bu da etkinliğin yarı yarıya (%50) azalması demektir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerleri belirle.
Ortalama küme büyüklüğü m=51m = 51, küme içi korelasyon katsayısı ρ=0,02\rho = 0,02.
Hesaplama için gerekli olan girdi değerlerini formüle hazırlamak.
2
Tasarım etkisi (DeffDeff) formülünü uygula.
Deff=1+(m1)ρ=1+(511)×0,02Deff = 1 + (m - 1)\rho = 1 + (51 - 1) \times 0,02
Küme örneklemesinin BRÖ'ye göre varyans artışını hesaplamak.
3
Matematiksel işlemi tamamla.
Deff=1+50×0,02=1+1,0=2,0Deff = 1 + 50 \times 0,02 = 1 + 1,0 = 2,0
Tasarım etkisinin sayısal değerine ulaşmak.
4
Göreceli etkinliği (RERE) yorumla.
RE=1/Deff=1/2=0,5RE = 1 / Deff = 1 / 2 = 0,5 (veya %50 daha az etkin).
Küme örneklemesinin BRÖ ile olan verimlilik farkını ifade etmek.

Key Concept

Tasarım Etkisi (Design Effect) ve Göreceli Etkinlik İlişkisi

Alternative Method

Varyans oranlarını karşılaştırarak da sonuca gidilebilir: VCluster/VSRS=Deff=2V_{Cluster} / V_{SRS} = Deff = 2 ise, etkinlik 1/2=0,51/2 = 0,5 olur.
Estimated Time:1m 30s
Question 31Question

Bir araştırmacı, geniş bir coğrafi alana yayılmış olan bir kitleden veri toplamak istemektedir. Gözlem birimlerine (elemanlara) ait güncel ve tam bir liste (çerçeve) bulunmamasına rağmen, bu birimlerin içinde yer aldığı doğal grupların (kümelerin) tam listesi mevcuttur.

Küme örneklemesi yönteminin temel kavramları ve uygulama özellikleri dikkate alındığında, bu durum ve yöntemle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Örnekleme birimi seçilen kümelerdir; gözlem birimi ise bu kümeler içerisinden verinin derlendiği alt birimlerdir.

Answer

Küme örneklemesinde örnekleme birimi seçilen kümelerdir; gözlem birimi ise bu kümeler içerisinden verinin derlendiği alt birimlerdir.
Küme örneklemesinde, kitleyi oluşturan elemanların (gözlem birimleri) listesi mevcut değilse, bu elemanların içinde bulunduğu gruplar (kümeler) örnekleme birimi olarak seçilir. Seçilen kümelerin içindeki tüm elemanlar veya bir kısmı incelendiğinde, verinin derlendiği bu elemanlar gözlem birimi olur. Bu nedenle örnekleme birimi kümeler, gözlem birimi elemanlardır.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme ve gözlem birimi arasındaki farkı belirleme
Örnekleme birimi seçimin yapıldığı birimdir (Kümeler/Gruplar), gözlem birimi ise ölçümün yapıldığı birimdir (Bireyler/İşletmeler).
Yöntemin tanımı gereği, tam liste bulunmayan durumlarda gruplar üzerinden seçim yapılır.
2
Küme ve tabaka oluşturma ilkelerini karşılaştırma
Kümeler kitleyi temsil etmeli (içi heterojen), tabakalar ise benzer birimlerden oluşmalıdır (içi homojen).
Yöntemin istatistiksel etkinliği küme içi çeşitliliğe bağlıdır.
3
Küme içi korelasyonun (ρ\rho) etkisini analiz etme
ρ\rho değeri 1'e yaklaştıkça hata artar, 0'a yaklaştıkça yöntem etkinleşir.
Birimler birbirine ne kadar çok benzerse, aynı kümeden daha fazla birim seçmek o kadar az yeni bilgi sağlar.

Key Concept

Küme Örneklemesinde Birim Ayrımı ve Yapısal Özellikler

Practice More

Küme örneklemesi ile tabakalı örnekleme arasındaki yapısal farkları (içsel homojenlik/heterojenlik) karşılaştıran bir tabloyu inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 32Question

Bir kamu kurumu, bünyesindeki N=150N = 150 vergi dairesinde (küme) gerçekleştirilen yıllık işlem sayılarını araştırmaktadır. Tüm vergi dairelerindeki toplam personel sayısı M=15.000M = 15.000 olarak bilinmektedir. Basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=3n = 3 vergi dairesine ilişkin veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Vergi DairesiPersonel Sayısı (MiM_i)İşlem Sayısı (yiy_i)
1501.000
21504.500
31002.500

Bu verilere göre, tüm vergi dairelerindeki toplam işlem sayısının (kitle toplamı) tahmini değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 400.000

Answer

Vergi dairelerindeki tahmini toplam işlem sayısı 400.000'dir.
Küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini Y^=Nnyi\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum y_i formülü ile hesaplanır. Burada N=150N=150, n=3n=3 ve örneklemdeki işlem toplamı yi=8.000\sum y_i = 8.000'dir. Dolayısıyla Y^=50×8.000=400.000\hat{Y} = 50 \times 8.000 = 400.000 sonucu elde edilir. Alternatif olarak, kitle birim sayısı (MM) bilindiği için oran tahminleyicisi (Y^=MyiMi\hat{Y} = M \frac{\sum y_i}{\sum M_i}) kullanıldığında da 15.000×(8.000/300)=400.00015.000 \times (8.000 / 300) = 400.000 değerine ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki toplam işlem sayısını (yi∑ y_i) hesaplayınız.
1.000+4.500+2.500=8.0001.000 + 4.500 + 2.500 = 8.000
Kitle toplamını tahmin etmek için önce örneklemdeki toplam gözlem değerine ihtiyaç duyulur.
2
Kümeler için büyütme faktörünü (N/nN/n) belirleyiniz.
150/3=50150 / 3 = 50
Kitledeki toplam küme sayısının örneklemdeki küme sayısına oranı, örneklem sonuçlarını kitleye genelleyen çarpandır.
3
Kitle toplamı tahmin edicisini (W^Ŵ) hesaplayınız.
W^=(N/n)×yi=50×8.000=400.000Ŵ = (N/n) × ∑ y_i = 50 × 8.000 = 400.000
Küme örneklemesinde kitle toplamı, örneklem toplamının genişletilmesiyle bulunur.

Key Concept

Küme Örneklemesinde Toplam Tahmini

Practice More

Varyans tahmini yapılırken sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) hangi durumlarda eklendiğini tekrar ediniz.
Estimated Time:2m 0s
Question 33Question

Bir eğitim bölgesinde bulunan N=50N=50 okulun her birinde eşit sayıda ve M=10M=10 adet derslik bulunmaktadır. Bu bölgedeki toplam öğrenci sayısını tahmin etmek amacıyla n=5n=5 okul küme örneklemesi yöntemiyle seçilmiştir. Seçilen okullardaki toplam öğrenci sayıları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Okul NoToplam Öğrenci Sayısı
1200
2220
3180
4210
5190

Buna göre, bu bölgedeki toplam öğrenci sayısı tahmini aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 10.000

Answer

Bölgedeki toplam öğrenci sayısı tahmini 10.000'dir.
Verilen tabloda 5 okulun toplam öğrenci sayıları yer almaktadır. Bu değerlerin toplamı 1000'dir. Okul başına düşen ortalama öğrenci sayısı 1000/5 = 200 olarak bulunur. Kitlede toplam 50 okul olduğu belirtildiğine göre, toplam öğrenci sayısı tahmini 50×200=10.00050 \times 200 = 10.000 olur.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (okulların) toplam değerlerinin toplamını hesaplayın.
200+220+180+210+190=1000200 + 220 + 180 + 210 + 190 = 1000
Küme örneklemesinde tahmin ediciler küme toplamları üzerinden kurulur.
2
Örneklemdeki küme başına düşen ortalama toplam değeri bulun.
yˉc=10005=200\bar{y}_c = \frac{1000}{5} = 200
Bir kümenin (okulun) ortalama büyüklüğünü belirlemek için gereklidir.
3
Kitle toplamını tahmin etmek için örneklem ortalamasını kitledeki toplam küme sayısı (NN) ile çarpın.
Y^=N×yˉc=50×200=10.000\hat{Y} = N \times \bar{y}_c = 50 \times 200 = 10.000
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini bu formülle elde edilir.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, seçilen kümelerin toplamlarının ortalamasının kitledeki toplam küme sayısı (N) ile çarpılmasıyla bulunur.
Estimated Time:45s
Question 34Question

Bir fabrikada üretilen ürünler, her birinde eşit sayıda ürün bulunan N=500N = 500 koli içerisinde depolanmaktadır. Toplam kusurlu ürün sayısını tahmin etmek amacıyla tek aşamalı küme örneklemesi yöntemine göre n=50n = 50 koli basit rastgele örnekleme ile seçilmiştir. Seçilen bu 50 kolideki tüm ürünler incelenmiş ve toplam kusurlu ürün sayısı 1000 olarak saptanmıştır. Buna göre, fabrikadaki toplam kusurlu ürün sayısı tahmini (Y^\hat{Y}) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 10.000

Answer

Fabrikadaki toplam kusurlu ürün sayısı tahmini 10.000'dir.
Doğru yanıt olan 10.000 değeri, tek aşamalı küme örneklemesindeki kitle toplamı tahmin edicisi olan Y^=(N/n)yi\hat{Y} = (N/n) \cdot \sum y_i formülünün sonucudur. Burada N=500N=500 ve n=50n=50 olduğu için büyüteme faktörü 10'dur; bu faktörün örneklem toplamı olan 1000 ile çarpılması sonucu toplam tahmin 10.000 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerlerin tanımlanması
N=500N = 500, n=50n = 50, yi=1000\sum y_i = 1000
Hesaplamada kullanılacak kitle küme sayısı, örneklem küme sayısı ve örneklem toplamı belirlenmelidir.
2
Kitle toplamı tahmin formülünün uygulanması
Y^=Nni=1nyi\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum_{i=1}^n y_i
Tek aşamalı küme örneklemesinde kitle toplamı, örneklem toplamının büyüteme faktörü (N/nN/n) ile çarpılmasıyla tahmin edilir.
3
Sayısal hesaplamanın yapılması
Y^=50050×1000=10×1000=10.000\hat{Y} = \frac{500}{50} \times 1000 = 10 \times 1000 = 10.000
Büyütme faktörü olan 10 ile örneklemdeki 1000 kusurlu ürün çarpılarak tüm fabrikadaki tahmin elde edilir.

Key Concept

Tek aşamalı küme örneklemesinde, seçilen her bir kümedeki tüm birimler gözlemlenir ve kitle toplamı, örneklem toplamının kitle/örneklem oranına (büyütme faktörü) göre genişletilmesiyle bulunur.
Question 35Question

Bir organize sanayi bölgesinde bulunan N=250N = 250 fabrikanın her biri birer küme olarak tanımlanmıştır. Bölgedeki toplam çalışan sayısını tahmin etmek amacıyla "Tek Aşamalı Küme Örneklemesi" yöntemiyle n=10n = 10 fabrika rassal olarak seçilmiştir. Seçilen bu 1010 fabrikadaki tüm çalışanlar sayılmış ve fabrikalardaki toplam çalışan sayısının i=110yi=600\sum_{i=1}^{10} y_i = 600 olduğu görülmüştür. Buna göre, bu organize sanayi bölgesindeki toplam çalışan sayısı tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 15.00015.000

Answer

Sanayi bölgesindeki toplam çalışan sayısı tahmini 15.00015.000 olarak hesaplanır.
Tek aşamalı küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının toplamının, kitledeki toplam küme sayısının örneklemdeki küme sayısına oranlanmasıyla elde edilen genişletme katsayısı (N/nN/n) ile çarpılmasıyla bulunur. Bu soruda 250/10=25250/10 = 25 katsayısı ile 600600 değeri çarpıldığında 15.00015.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerleri tanımlayın.
N=250N = 250, n=10n = 10, yi=600\sum y_i = 600
Hesaplama için gerekli olan kitle büyüklüğü, örneklem büyüklüğü ve örneklem toplamını belirlemek gerekir.
2
Tek aşamalı küme örneklemesi için kitle toplamı tahmin edicisi formülünü uygulayın.
Y^=Nni=1nyi\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum_{i=1}^n y_i
Tek aşamalı küme örneklemesinde kitle toplamı, örneklem toplamının kitle genişletme faktörü ile çarpılmasıyla bulunur.
3
Değerleri formülde yerine koyarak hesaplamayı tamamlayın.
Y^=25010×600=25×600=15.000\hat{Y} = \frac{250}{10} \times 600 = 25 \times 600 = 15.000
Matematiksel işlemi gerçekleştirerek nihai tahmine ulaşılır.

Key Concept

Tek aşamalı küme örneklemesinde, seçilen tüm kümelerdeki (birimlerdeki) gözlemlerin toplamı, kitledeki toplam küme sayısının örneklemdeki küme sayısına oranına (büyütme faktörü) çarpılarak kitle toplamı tahmin edilir.
Estimated Time:45s
Question 36Question

Yerel yönetimlerde sunulan hizmetlerin vatandaş memnuniyetine etkisini ölçmek amacıyla mahalleler "küme" (örnekleme birimi) olarak belirlenmiştir. Araştırma tasarımı aşamasında, küme içi korelasyon katsayısının (ρ\rho) pozitif bir değer alacağı öngörülmüştür. Bu araştırmada tasarım etkisini (DeffDeff) düşürerek tahminlerin hassasiyetini (etkinliğini) artırmak isteyen bir araştırmacı, örnekleme planında aşağıdakilerden hangisini yapmalıdır?

Show answer & explanation

Answer: Ortalama küme büyüklüğünü küçültüp daha fazla sayıda mahalle (küme) seçmek.

Answer

Ortalama küme büyüklüğünü küçültüp daha fazla sayıda mahalle seçmek
Küme örneklemesinde tasarım etkisi Deff=1+(m1)ρDeff = 1 + (m - 1)\rho formülüyle hesaplanır. Küme içi korelasyon katsayısı (ρ\rho) pozitif olduğunda, ortalama küme büyüklüğü (mm) ne kadar küçük tutulursa DeffDeff değeri o kadar düşer. Tasarım etkisinin düşmesi, aynı örneklem hacmiyle daha düşük standart hata ve daha yüksek etkinlik elde edilmesi anlamına gelir. Bu nedenle, küme büyüklüğünü azaltıp küme sayısını artırmak en doğru yaklaşımdır.

Step-by-Step Solution

1
Tasarım etkisi formülünü tanımlama
Deff=1+(m1)ρDeff = 1 + (m - 1)\rho
Küme örneklemesinin basit rastgele örneklemeye göre ne kadar daha az veya çok varyansa sahip olduğunu anlamak için temel formül budur.
2
Değişkenlerin etkisini analiz etme
mm (ortalama küme büyüklüğü) ve ρ\rho (küme içi korelasyon) ile DeffDeff doğru orantılıdır.
ρ\rho pozitif olduğu sürece, kümedeki gözlem sayısı arttıkça formüldeki çarpan büyüyecek ve DeffDeff değeri 1'den uzaklaşacaktır.
3
Etkinliği artırma stratejisini belirleme
mm değerini küçültmek DeffDeff değerini de küçültür.
Tasarım etkisinin (DeffDeff) 1'e yaklaşması, küme örneklemesinin basit rastgele örnekleme etkinliğine yaklaşması demektir. Bu da daha düşük varyans ve daha yüksek hassasiyet sağlar.

Key Concept

Tasarım etkisinin (DeffDeff) küme büyüklüğü (mm) ve küme içi korelasyon (ρ\rho) ile ilişkisi.
Estimated Time:1m 30s
Question 37Question

Bir kargo şirketinin N=100N=100 adet şubesi bulunmaktadır. Her şubede eşit sayıda ve M=10M=10 adet kurye görev yapmaktadır. Şirket yönetimi, tüm şubelerdeki kuryelerin bir günde teslim ettiği toplam paket sayısını tahmin etmek amacıyla küme örneklemesi yöntemini kullanmaya karar vermiştir. Tesadüfi olarak seçilen n=5n=5 şubedeki kuryelerin bir günde teslim ettiği toplam paket sayıları aşağıdaki tabloda gösterilmiştir:

Şube NoToplam Teslimat Sayısı (yiy_i)
180
2100
390
470
5110

Buna göre, kargo şirketindeki tüm kuryelerin bir günde teslim ettiği toplam paket sayısının tahmini değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 9000

Answer

Kargo şirketindeki toplam paket sayısının tahmini değeri 9000'dir.
Doğru yanıt olan 9000 değeri, örneklemdeki 5 şubenin toplam paket sayısı olan 450'nin şube sayısına bölünerek bulunan şube başı ortalamanın (90), şirketteki toplam şube sayısı olan 100 ile çarpılmasıyla (90×10090 \times 100) hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki şubelerin toplam teslimat miktarını hesapla.
yi=80+100+90+70+110=450\sum y_i = 80 + 100 + 90 + 70 + 110 = 450
Küme örneklemesinde tahmine başlamak için seçilen kümelerin toplam değerlerinin toplamı bulunur.
2
Küme başına düşen ortalama teslimat miktarını (küme ortalaması) hesapla.
yˉc=4505=90\bar{y}_c = \frac{450}{5} = 90
Kitle toplamını tahmin etmek için önce bir kümenin (şubenin) ortalama performansı belirlenir.
3
Küme ortalamasını kitledeki toplam küme sayısı (NN) ile çarparak kitle toplamını tahmin et.
Y^=N×yˉc=100×90=9000\hat{Y} = N \times \bar{y}_c = 100 \times 90 = 9000
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini için Y^=Nyˉc\hat{Y} = N \bar{y}_c formülü kullanılır.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının ortalamasının kitledeki toplam küme sayısı ile çarpılmasıyla elde edilir.

Hints

1
Önce seçilen 5 şubenin toplamda kaç paket teslim ettiğini bulup, şube başına düşen ortalamayı hesaplayın.
2
Şube başına düşen ortalama paket sayısını bulduktan sonra, bu değeri şirketteki toplam şube sayısı olan N=100N=100 ile çarpın.

Practice More

Eğer soru her bir kuryenin teslim ettiği ortalama paket sayısını sorsaydı, bulduğunuz toplam tahmini değeri toplam kurye sayısına (N×MN \times M) bölmeniz gerekirdi.
Estimated Time:45s
Question 38Question

Bir tekstil fabrikasında üretilen ürünlerin hatalı olma oranını tahmin etmek amacıyla, depodaki N=100N=100 adet koli arasından küme örneklemesi yöntemiyle n=5n=5 koli rastgele seçilmiştir. Seçilen kolilerdeki toplam ürün sayıları (MiM_i) ve içlerindeki kusurlu ürün sayıları (aia_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Koli NoÜrün Sayısı (MiM_i)Kusurlu Ürün Sayısı (aia_i)
1204
2256
3153
4202
5205

Buna göre, kitle oran tahmini (p^\hat{p}) ve bu tahminin varyansı V^(p^)\hat{V}(\hat{p}) değerleri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0,2000,200 ve 0,00071250,0007125

Answer

0,2000,200 oran tahmini ve 0,00071250,0007125 varyans değerini içeren seçenek doğrudur.
Küme örneklemesinde oran tahmini, örneklemdeki toplam kusurlu birim sayısının (2020) toplam birim sayısına (100100) bölünmesiyle 0,200,20 olarak bulunur. Varyans hesaplanırken küme büyüklüklerinin farklılığı dikkate alınarak sapmalar üzerinden işlem yapılır ve iadesiz seçim yapıldığı için 0,950,95 olan sonlu kitle düzeltme çarpanı kullanılır. Bu işlemler sonucunda varyans 0,00071250,0007125 elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Kitle oran tahmininin (p^\hat{p}) hesaplanması.
p^=aiMi=4+6+3+2+520+25+15+20+20=20100=0,20\hat{p} = \frac{\sum a_i}{\sum M_i} = \frac{4+6+3+2+5}{20+25+15+20+20} = \frac{20}{100} = 0,20
Küme örneklemesinde oran tahmini, örneklemdeki toplam özellikli birim sayısının toplam gözlem birimi sayısına bölünmesiyle elde edilen oran tahminleyicisi (ratio estimator) ile yapılır.
2
Küme içi sapmaların karesinin hesaplanması.
(aip^Mi)2=(40,220)2+(60,225)2+(30,215)2+(20,220)2+(50,220)2=02+12+02+(2)2+12=6\sum (a_i - \hat{p}M_i)^2 = (4-0,2\cdot 20)^2 + (6-0,2\cdot 25)^2 + (3-0,2\cdot 15)^2 + (2-0,2\cdot 20)^2 + (5-0,2\cdot 20)^2 = 0^2 + 1^2 + 0^2 + (-2)^2 + 1^2 = 6
Varyans formülünde kullanılan toplam kareler ifadesini elde etmek için her küme için beklenen değerden sapmalar bulunur.
3
Ortalama küme büyüklüğünün (Mˉ\bar{M}) hesaplanması.
Mˉ=Min=1005=20\bar{M} = \frac{\sum M_i}{n} = \frac{100}{5} = 20
Varyans formülünde paydada yer alan ortalama küme büyüklüğü değerini bulmak gerekir.
4
Tahminin varyansının (V^(p^)\hat{V}(\hat{p})) hesaplanması.
V^(p^)=1fnMˉ2(aip^Mi)2n1=10,05520264=0,9520001,5=0,0004751,5=0,0007125\hat{V}(\hat{p}) = \frac{1-f}{n \bar{M}^2} \frac{\sum (a_i - \hat{p}M_i)^2}{n-1} = \frac{1-0,05}{5 \cdot 20^2} \cdot \frac{6}{4} = \frac{0,95}{2000} \cdot 1,5 = 0,000475 \cdot 1,5 = 0,0007125
Sonlu kitle düzeltme çarpanı (1f=15/100=0,951-f = 1 - 5/100 = 0,95) dahil edilerek varyans formülü uygulanır.

Key Concept

Küme Örneklemesinde Oran Tahminleyicisi ve Varyansı

Alternative Method

Varyans hesabında (aip^Mi)2\sum (a_i - \hat{p}M_i)^2 yerine ai22p^aiMi+p^2Mi2\sum a_i^2 - 2\hat{p}\sum a_i M_i + \hat{p}^2\sum M_i^2 açılımı da kullanılabilir, ancak sapmalar üzerinden gitmek genellikle işlem kolaylığı sağlar.
Estimated Time:2m 30s
Question 39Question

Bir orman işletme şefliği, bölgesindeki toplam N=100N = 100 orman parselinde (küme) bulunan toplam ağaç sayısını tahmin etmek istemektedir. Her parselin büyüklüğü (hektar, MiM_i) ve içindeki ağaç yoğunluğu farklılık göstermektedir. Basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=4n = 4 parsele ait veriler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Parsel NoAlan (MiM_i - hektar)Ağaç Sayısı (yiy_i)
14480
26900
3101400
4202220

Buna göre, orman işletme şefliğinin sorumluluk alanındaki toplam ağaç sayısı tahmini (Y^\hat{Y}) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 125.000

Answer

Toplam ağaç sayısı tahmini 125.000'dir.
Doğru tahmin için öncelikle örneklemdeki tüm parsellerin toplam ağaç sayıları toplanarak 5.000 değeri elde edilir. Kitlede toplam 100 parsel olduğu ve bunlardan 4 tanesi seçildiği için, örneklem toplamı 25 (100/4100/4) katına çıkarılarak kitle geneli için 125.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki kümelerin (parsellerin) toplam değerlerini toplayın.
i=14yi=480+900+1400+2220=5000\sum_{i=1}^{4} y_i = 480 + 900 + 1400 + 2220 = 5000 ağaç.
Kitle toplamı tahmini için örneklemden elde edilen toplam veri hacmi gereklidir.
2
Kitle büyüklüğü (NN) ve örneklem büyüklüğü (nn) arasındaki büyütme faktörünü hesaplayın.
Nn=1004=25\frac{N}{n} = \frac{100}{4} = 25.
Basit rastgele küme örneklemesinde örneklem sonuçlarını kitleye genelleyebilmek için bu çarpan kullanılır.
3
Kitle toplamı tahmin formülünü uygulayın.
Y^=Nnyi=25×5000=125.000\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum y_i = 25 \times 5000 = 125.000 ağaç.
Küme örneklemesinde toplamın yansız tahmin edicisi bu formül ile elde edilir.

Key Concept

Farklı büyüklüklü kümelerde toplam tahmini için küme toplamlarının (ΣyiΣy_i) kitledeki küme sayısına (NN) oranlanarak genişletilmesi gerekir.

Practice More

Aynı veri seti üzerinden oran tahminleyicisi kullanarak hektar başına düşen ortalama ağaç sayısının varyansını hesaplamayı deneyebilirsiniz.
Estimated Time:2m 0s
Question 40Question

Bir organize sanayi bölgesinde bulunan N=100N=100 fabrikanın her birinde eşit sayıda (M=40M=40) üretim hattı bulunmaktadır. Bu bölgedeki toplam günlük enerji tüketimini tahmin etmek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemi ile n=5n=5 fabrika seçilmiştir. Seçilen fabrikaların toplam günlük enerji tüketim miktarları (kWhkWh cinsinden) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Fabrika NoToplam Enerji Tüketimi (yiy_i)
1400
2410
3390
4420
5380

Buna göre, organize sanayi bölgesindeki toplam günlük enerji tüketimi tahmininin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 475.000

Answer

Organize sanayi bölgesindeki toplam günlük enerji tüketimi tahmininin varyansı 475.000 olarak hesaplanır.
Verilen küme toplamları üzerinden hesaplanan sy2=250s_y^2 = 250 değeri, N=100N=100 ve n=5n=5 parametreleriyle birlikte varyans formülünde yerine konulduğunda 1002×0,95×(250/5)=475.000100^2 \times 0,95 \times (250/5) = 475.000 sonucuna ulaşılmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki küme toplamlarının aritmetik ortalamasını (yˉ\bar{y}) hesaplayın.
yˉ=400+410+390+420+3805=20005=400\bar{y} = \frac{400 + 410 + 390 + 420 + 380}{5} = \frac{2000}{5} = 400 kWh
Küme toplamlarının varyansını hesaplamak için öncelikle ortalama değere ihtiyaç vardır.
2
Örneklemdeki küme toplamlarının varyansını (sy2s_y^2) hesaplayın.
sy2=(400400)2+(410400)2+(390400)2+(420400)2+(380400)251=0+100+100+400+4004=250s_y^2 = \frac{(400-400)^2 + (410-400)^2 + (390-400)^2 + (420-400)^2 + (380-400)^2}{5-1} = \frac{0 + 100 + 100 + 400 + 400}{4} = 250
Kitle toplamı tahmininin varyansı, kümeler arası varyansa dayalı olarak hesaplanır.
3
Kitle toplamı tahmini varyans formülünü uygulayın: V^(Y^)=N2NnNsy2n\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \frac{N-n}{N} \frac{s_y^2}{n}
V^(Y^)=1002×1005100×2505=10000×0,95×50=475.000\hat{V}(\hat{Y}) = 100^2 \times \frac{100-5}{100} \times \frac{250}{5} = 10000 \times 0,95 \times 50 = 475.000
İadesiz seçimde kitle toplamı varyans tahmini için sonlu kitle düzeltmesi ve kitle büyüklüğünün karesi (N2N^2) dikkate alınmalıdır.

Key Concept

Eşit Büyüklüklü Kümelerde Toplam Tahmininin Varyansı

Alternative Method

Varyans hesaplanırken önce bir kümenin ortalama tüketiminin varyansı bulunup (V^(yˉ)=1fnsy2\hat{V}(\bar{y}) = \frac{1-f}{n} s_y^2), ardından bu değer kitle büyüklüğünün karesiyle (N2N^2) çarpılabilir.
Estimated Time:2m 0s
PreviousPage 2 / 5Next
Küme Örneklemesi Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 2 | Examkin