Eşit Büyüklüklü Kümelerde Ortalama ve Toplam Tahmini

15 questions

Question 1Question

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki tarım işletmelerinin yıllık üretim miktarlarını tahmin etmek amacıyla küme örneklemesi yöntemini kullanmaya karar vermiştir. Bölgede toplam N=50N = 50 köy (küme) bulunmakta olup, her köyde eşit sayıda M=10M = 10 tarım işletmesi yer almaktadır. Basit rastgele örnekleme ile seçilen n=4n = 4 köydeki toplam üretim miktarları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Köy NoToplam Üretim Miktarı (yiy_i - Ton)
142
238
345
435

Buna göre, bölgedeki tüm tarım işletmelerinin toplam yıllık üretim miktarının tahmini değeri kaç tondur?

Show answer & explanation

Answer: 2000

Answer

Bölgedeki toplam yıllık üretim miktarının tahmini değeri 2000 tondur.
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini (Y^\hat{Y}), seçilen kümelerin toplamlarının ortalamasının (4040) kitledeki toplam küme sayısı (N=50N=50) ile çarpılması sonucu 2000 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (köylerin) toplam üretim miktarlarını toplayınız.
i=14yi=42+38+45+35=160\sum_{i=1}^4 y_i = 42 + 38 + 45 + 35 = 160 ton
Kitle toplamı tahmini için önce örneklemdeki toplam veri miktarını belirlemek gerekir.
2
Örneklemdeki küme başına düşen ortalama üretim miktarını (küme ortalamasını) hesaplayınız.
yˉc=yin=1604=40\bar{y}_c = \frac{\sum y_i}{n} = \frac{160}{4} = 40 ton
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı tahmini için örneklemdeki küme toplamlarının aritmetik ortalaması kullanılır.
3
Kitledeki toplam küme sayısı (NN) ile küme ortalamasını çarparak kitle toplamını tahmin ediniz.
Y^=N×yˉc=50×40=2000\hat{Y} = N \times \bar{y}_c = 50 \times 40 = 2000 ton
Örneklemden elde edilen küme ortalaması, kitledeki toplam küme sayısına genellenerek kitle parametresi tahmin edilir.

Key Concept

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

Practice More

Aynı veri seti için kitle ortalamasını (işletme başına düşen üretimi) hesaplayarak kavramlar arasındaki ilişkiyi pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 2Question

Bir ilçede bulunan 6060 mahallenin tamamında hane sayılarının eşit ve her birinde 2020 hane olduğu bilinmektedir. Bu ilçedeki toplam aylık su tüketimini tahmin etmek amacıyla küme örneklemesi yöntemiyle 55 mahalle rassal olarak seçilmiştir. Seçilen mahallelerdeki hanelerin aylık ortalama su tüketim değerleri aşağıdaki tabloda verilmiştir:

MahalleHane Başı Ortalama Tüketim (m3m^3)
19,0
211,0
310,0
49,5
510,5

Buna göre, ilçedeki tüm hanelerin aylık toplam su tüketimi tahmini kaç m3m^3’tür?

Show answer & explanation

Answer: 12000

Answer

İlçedeki hanelerin aylık toplam su tüketimi tahmini 12000 m3m^3’tür.
Tahmin edilen kitle toplamı (Y^\hat{Y}), kitledeki toplam birim sayısı (N×MN \times M) ile örneklemden elde edilen birim başına ortalamanın (yˉˉ=10\bar{\bar{y}} = 10) çarpılmasıyla bulunur. 60×20×10=1200060 \times 20 \times 10 = 12000 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen mahallelerin genel ortalamasını (yˉˉ\bar{\bar{y}}) hesaplayınız.
yˉˉ=9,0+11,0+10,0+9,5+10,55=505=10\bar{\bar{y}} = \frac{9,0 + 11,0 + 10,0 + 9,5 + 10,5}{5} = \frac{50}{5} = 10 m3m^3
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle ortalamasının yansız tahminleyicisi, küme ortalamalarının aritmetik ortalamasıdır.
2
Verilen kitle parametrelerini belirleyiniz.
N=60N = 60 (toplam mahalle sayısı), M=20M = 20 (mahalle başına hane sayısı)
Kitle toplamı tahmini için toplam birim sayısını bilmek gerekir.
3
Kitle toplamı tahmin formülünü (Y^=NMyˉˉ\hat{Y} = N \cdot M \cdot \bar{\bar{y}}) uygulayınız.
Y^=60×20×10=12000\hat{Y} = 60 \times 20 \times 10 = 12000 m3m^3
Kitle toplamı, toplam birim sayısı (NMN \cdot M) ile birim başına düşen tahmin edilen ortalamanın çarpımıdır.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini için küme sayısı (NN), küme içi birim sayısı (MM) ve örneklem ortalaması (yˉˉ \bar{\bar{y}} ) çarpan olarak kullanılır.

Hints

1
Öncelikle örneklemdeki mahallelerin genel ortalamasını hesaplayarak işe başlayın.
2
Kitledeki toplam hane sayısını (N×MN \times M) bulup, bunu bulduğunuz ortalama ile çarpmanız gerekiyor.
3
Kitle toplamı tahmini için 60×2060 \times 20 hane olduğunu ve her hanenin ortalama 1010 m3m^3 tükettiğini düşünerek hesaplama yapın.

Practice More

Aynı verilerle kitle ortalamasının varyansını hesaplamayı deneyerek SKD (Sonlu Kitle Düzeltmesi) çarpanının etkisini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 3Question

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 4Question

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 5Question

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 6Question

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
Question 7Question

Bir vergi dairesinde bulunan toplam N=40N=40 adet arşiv kutusunun her birinde eşit sayıda M=20M=20 adet dosya bulunmaktadır. Arşivdeki toplam sayfa sayısını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=4n=4 kutu seçilmiş ve bu kutulardaki toplam sayfa sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda gösterilmiştir:

Seçilen Arşiv KutusuToplam Sayfa Sayısı (yiy_i)
1480
2520
3490
4510

Buna göre, arşivdeki toplam sayfa sayısı tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 20.000

Answer

Arşivdeki toplam sayfa sayısı tahmini 20.000'dir.
Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini Y^=Nni=1nyi\hat{Y} = \frac{N}{n} \sum_{i=1}^n y_i formülü ile hesaplanır. Burada yi=2.000\sum y_i = 2.000 ve N/n=40/4=10N/n = 40/4 = 10 olduğundan, sonuç 10×2.000=20.00010 \times 2.000 = 20.000 olarak bulunur. Bu işlem, bir kutudaki ortalama sayfa sayısının (500), toplam kutu sayısı (40) ile çarpılmasına eşdeğerdir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (kutuların) toplamlarını topla.
480+520+490+510=2.000480 + 520 + 490 + 510 = 2.000
Örneklemdeki toplam gözlem değerini bulmak için.
2
Seçilen küme sayısına (n=4n=4) bölerek küme başına ortalama toplamı (yˉcl\bar{y}_{cl}) hesapla.
yˉcl=2.000/4=500\bar{y}_{cl} = 2.000 / 4 = 500
Kitledeki bir birimin (kümenin) ortalama değerini tahmin etmek için.
3
Kitledeki toplam küme sayısı (N=40N=40) ile küme ortalamasını çarp.
Y^=N×yˉcl=40×500=20.000\hat{Y} = N \times \bar{y}_{cl} = 40 \times 500 = 20.000
Örneklem sonucunu tüm kitleye (arşive) genelleyerek toplam tahmini elde etmek için.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, örneklemdeki küme toplamlarının ortalamasının kitledeki toplam küme sayısı ile çarpılmasıyla (NyˉclN \cdot \bar{y}_{cl}) bulunur.

Hints

1
Önce seçilen 4 kutudaki toplam sayfa sayısını bulup ortalamasını alın.
2
Bir kutuda ortalama kaç sayfa olduğunu bulduktan sonra, bunu toplam kutu sayısı olan 40 ile çarpın.

Practice More

Aynı verilerle kitle ortalamasını (dosya başına düşen sayfa sayısı) tahmin etmeyi deneyin.
Estimated Time:45s
Question 8Question

Bir meyve üreticileri birliğine kayıtlı toplam N=60N=60 elma bahçesi bulunmaktadır. Her bahçede eşit sayıda ve M=25M=25 adet ağaç dikilidir. Bahçelerdeki ağaç başına ortalama verimi tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=5n=5 bahçeden elde edilen toplam üretim miktarları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Seçilen BahçeToplam Üretim (kg)
1500
2600
3450
4550
5400

Buna göre, tüm bahçelerdeki ağaç başına düşen tahmini ortalama elma üretimi kaç kg'dır?

Show answer & explanation

Answer: 20

Answer

Tahmini ortalama elma üretimi 2020 kg'dır.
Doğru yanıt olan 2020 değeri, örneklemdeki bahçelerin toplam üretiminin (2.5002.500 kg) önce bahçe sayısına (n=5n=5) bölünerek bahçe başına ortalamanın (500500 kg) bulunması, ardından bu değerin her bahçedeki ağaç sayısına (M=25M=25) bölünmesiyle elde edilen birim başına ortalama verim tahminidir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen bahçelerin toplam üretim miktarlarını toplayın.
500+600+450+550+400=2.500500 + 600 + 450 + 550 + 400 = 2.500 kg
Küme örneklemesinde tahmin edicileri oluşturmak için önce örneklem toplamına ihtiyaç duyulur.
2
Seçilen bahçe başına düşen ortalama üretimi (̄y_c) hesaplayın.
0˘304yc=2.500/5=500\u0304y_c = 2.500 / 5 = 500 kg/bahçe
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle ortalaması tahmini için küme ortalamaları kullanılır.
3
Birim (ağaç) başına düşen tahmini ortalama üretimi (Yˉ^\hat{\bar{Y}}) hesaplayın.
Yˉ^=0˘304yc/M=500/25=20\hat{\bar{Y}} = \u0304y_c / M = 500 / 25 = 20 kg/ağaç
Küme ortalaması, o kümedeki birim sayısına bölünerek birim başına ortalama tahminine ulaşılır.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle ortalaması tahmini, örnekleme seçilen kümelerin ortalamalarının aritmetik ortalamasıdır.
Estimated Time:45s
Question 9Question

Bir kamu hastanesine bağlı toplam N=30N=30 poliklinik bulunmaktadır. Her poliklinikte eşit sayıda M=12M=12 adet muayene odası vardır. Polikliniklerdeki toplam günlük hasta sayısını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme ile n=3n=3 poliklinik seçilmiş ve bu polikliniklerdeki toplam hasta sayıları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Poliklinik NoToplam Hasta Sayısı
1110
2140
3110

Buna göre, hastanedeki tüm polikliniklerdeki toplam günlük hasta sayısı tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 3600

Answer

Hastanenin toplam günlük hasta sayısı tahmini 3600 olarak hesaplanır.
Kitle toplamı tahmini (Y^\hat{Y}), örneklemdeki küme toplamlarının aritmetik ortalamasının (120120), kitledeki toplam küme sayısı (N=30N=30) ile çarpılması sonucunda elde edilen 36003600 değeridir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin (polikliniklerin) toplam değerlerini toplayarak örneklem toplamını bulalım.
i=1nyi=110+140+110=360\sum_{i=1}^{n} y_i = 110 + 140 + 110 = 360
Kitle toplamını tahmin etmek için önce örneklemdeki toplam gözlem değerine ihtiyaç duyulur.
2
Küme başına düşen ortalama hasta sayısını hesaplayalım.
yˉs=3603=120\bar{y}_{s} = \frac{360}{3} = 120
Ortalama küme değeri, kitledeki toplam küme sayısı ile çarpılarak kitle toplamı tahmin edilecektir.
3
Kitle toplamı tahmin edicisi formülünü uygulayalım.
Y^=N×yˉs=30×120=3600\hat{Y} = N \times \bar{y}_{s} = 30 \times 120 = 3600
Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, toplam küme sayısı ile küme ortalamasının çarpımına eşittir.

Key Concept

Eşit Büyüklüklü Küme Örneklemesinde Kitle Toplamı Tahmini
Question 10Question

Bir tarım il müdürlüğü, sorumluluk bölgesinde bulunan toplam N=40N=40 adet seranın her birinde eşit sayıda ve M=10M=10 adet ekim sırası bulunduğunu bilmektedir. Seralardaki toplam hastalıklı bitki sayısını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme ile n=4n=4 sera (küme) seçilmiştir.

Seçilen seralardaki toplam hastalıklı bitki sayıları (yiy_i) aşağıda verilmiştir:

Sera (ii)Hastalıklı Bitki Sayısı (yiy_i)
112
218
326
424

Buna göre, bu bölgedeki tüm seralarda bulunan toplam hastalıklı bitki sayısının tahmini (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 800800 ve 14.40014.400

Answer

Tahmin değeri 800 ve bu tahminin varyansı 14.400 değerlerini içeren seçenektir.
Doğru seçenekte; kitle toplamının tahmini Y^=Nyˉc\hat{Y} = N \cdot \bar{y}_c eşitliği kurularak 4020=80040 \cdot 20 = 800 şeklinde, bu tahminin varyansı ise Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı dahil edilerek V^(Y^)=N21fnsu2\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \cdot \frac{1-f}{n} \cdot s_u^2 eşitliğiyle 40210.1440=14.40040^2 \cdot \frac{1 - 0.1}{4} \cdot 40 = 14.400 şeklinde kusursuzca hesaplanmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki küme ortalamasını (yˉc\bar{y}_c) hesapla.
yˉc=12+18+26+244=804=20\bar{y}_c = \frac{12 + 18 + 26 + 24}{4} = \frac{80}{4} = 20
Kitle toplamı tahminine ulaşabilmek için öncelikle seçilen kümelerin toplam değerlerinin ortalaması bulunmalıdır.
2
Kitle toplamı tahminini (Y^\hat{Y}) hesapla.
Y^=Nyˉc=4020=800\hat{Y} = N \cdot \bar{y}_c = 40 \cdot 20 = 800
Küme örneklemesinde kitle toplamı, evrendeki küme sayısı (NN) ile küme başına düşen ortalama değerin (yˉc\bar{y}_c) çarpımıyla tahmin edilir. Veriler halihazırda küme toplamları olduğundan MM değerine ihtiyaç yoktur.
3
Örneklemdeki kümeler arası varyansı (su2s_u^2) hesapla.
su2=(1220)2+(1820)2+(2620)2+(2420)241=(8)2+(2)2+62+423=64+4+36+163=1203=40s_u^2 = \frac{(12-20)^2 + (18-20)^2 + (26-20)^2 + (24-20)^2}{4-1} = \frac{(-8)^2 + (-2)^2 + 6^2 + 4^2}{3} = \frac{64+4+36+16}{3} = \frac{120}{3} = 40
Toplam tahminin varyansını bulabilmek için, örneklemdeki küme toplamlarının kendi ortalamalarından olan sapmalarının varyansı (su2s_u^2) hesaplanmalıdır.
4
Toplam tahmininin varyansını (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesapla.
V^(Y^)=N21fnsu2=4021(4/40)440=16000.9440=16009=14.400\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \cdot \frac{1-f}{n} \cdot s_u^2 = 40^2 \cdot \frac{1 - (4/40)}{4} \cdot 40 = 1600 \cdot \frac{0.9}{4} \cdot 40 = 1600 \cdot 9 = 14.400
Eşit büyüklüklü kümelerde toplam tahminin varyansı N21fnsu2N^2 \cdot \frac{1-f}{n} \cdot s_u^2 formülü ile elde edilir. Çarpan olarak Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) eklenmelidir.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamının ve kitle toplamı varyansının tahmini
Question 11Question

Bir telekomünikasyon şirketinin altyapısında toplam N=50N=50 adet ana dağıtım santrali bulunmaktadır. Her bir santralde (kümede) eşit sayıda ve M=24M=24 adet fiber optik port dolabı yer almaktadır. Şirket, santrallerdeki toplam aktif bağlantı sayısını tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=5n=5 adet santrali örnekleme seçmiştir.

Seçilen santrallerdeki aktif bağlantı sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Santral (Küme)Aktif Bağlantı Sayısı (yiy_i)
1120
2150
3140
4110
5130

Buna göre, tüm santrallerdeki toplam aktif bağlantı sayısı tahmini (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) sırasıyla aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 6.5006.500 ve 112.500112.500

Answer

Doğru değerler sırasıyla 6.5006.500 ve 112.500112.500'dür.
Kitle toplamı tahmini, kitledeki küme sayısı ile örneklemdeki küme toplamlarının ortalaması çarpılarak Y^=50×130=6.500\hat{Y} = 50 \times 130 = 6.500 bulunur. Bu tahminin varyansı hesaplanırken, örneklem varyansı sc2=250s_c^2 = 250 olarak elde edilir. Ardından V^(Y^)=N2(1f)sc2n\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 (1 - f) \frac{s_c^2}{n} formülüne göre 2.500×0,90×502.500 \times 0,90 \times 50 işlemi yapılarak varyans değeri 112.500112.500 olarak hatasız bir şekilde tespit edilir.

Step-by-Step Solution

1
Örnekleme seçilen kümelerin toplamlarına ait örneklem ortalamasını (yˉ\bar{y}) hesaplayınız.
yˉ=120+150+140+110+1305=6505=130\bar{y} = \frac{120 + 150 + 140 + 110 + 130}{5} = \frac{650}{5} = 130
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamını tahmin edebilmek için öncelikle örneklemdeki kümelerin ortalama değerinin bulunması gerekir.
2
Kitle toplamı tahminini (Y^\hat{Y}) elde ediniz.
Y^=N×yˉ=50×130=6.500\hat{Y} = N \times \bar{y} = 50 \times 130 = 6.500
Küme örneklemesinde kitle toplamı tahmini, kitledeki toplam küme sayısı (NN) ile örneklemdeki kümelerin ortalamasının çarpımıyla elde edilir.
3
Kümeler arası örneklem varyansını (sc2s_c^2) hesaplayınız.
sc2=(10)2+202+102+(20)2+0251=10004=250s_c^2 = \frac{(-10)^2 + 20^2 + 10^2 + (-20)^2 + 0^2}{5-1} = \frac{1000}{4} = 250
Tahminin varyansını bulabilmek için örnekleme alınan yiy_i değerlerinin kendi ortalamalarından sapmalarının kareleri toplamının n1n-1'e bölünmesiyle küme varyansı elde edilir.
4
Kitle toplamı tahmininin varyansını (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesaplayınız.
V^(Y^)=N2×(1nN)×sc2n=502×(1550)×2505=2.500×0,90×50=112.500\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \times (1 - \frac{n}{N}) \times \frac{s_c^2}{n} = 50^2 \times (1 - \frac{5}{50}) \times \frac{250}{5} = 2.500 \times 0,90 \times 50 = 112.500
Toplamın varyans tahmini, ortalama varyansının N2N^2 ile çarpılması ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) formüle dâhil edilmesiyle bulunur.

Key Concept

Eşit Büyüklüklü Kümelerde Kitle Toplamı ve Varyans Tahmini
Question 12Question

Bir il milli eğitim müdürlüğüne bağlı toplam N=100N=100 adet sınav merkezi bulunmaktadır. Her bir merkezde eşit sayıda ve M=40M=40 adet sınav salonu yer almaktadır. Tüm merkezlerdeki kusurlu (bakım gerektiren) salon sayısının tahmin edilmesi istenmektedir. Bu amaçla, kümelerden (merkezlerden) basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=5n=5 adet merkez seçilmiş ve bu merkezlerdeki kusurlu salon sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Seçilen Merkez (ii)Kusurlu Salon Sayısı (yiy_i)
14
22
35
43
56

Buna göre, tüm merkezlerdeki toplam kusurlu salon sayısı tahmini (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) aşağıdakilerden hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: Y^=400\hat{Y} = 400 ve V^(Y^)=4.750\hat{V}(\hat{Y}) = 4.750

Answer

Doğru tahmin değeri Y^=400\hat{Y} = 400 ve bu tahminin varyansı V^(Y^)=4.750\hat{V}(\hat{Y}) = 4.750 olarak hesaplanır.
Soruda istenilen kitle toplamı tahmini, küme toplamları ortalamasının kitledeki küme sayısıyla çarpılmasıyla Y^=1004=400\hat{Y} = 100 \cdot 4 = 400 olarak bulunur. Bu tahminin varyansı ise ortalamanın varyansı hesaplanıp N2N^2 (10.000) ile çarpılmasıyla elde edilir. Örneklem varyansı sc2=2,5s_c^2 = 2,5 ve SKD çarpanı (10,05)=0,95(1 - 0,05) = 0,95 dikkate alındığında, V^(Y^)=10.0000,95(2,5/5)=4.750\hat{V}(\hat{Y}) = 10.000 \cdot 0,95 \cdot (2,5 / 5) = 4.750 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki küme ortalamasını (yˉc\bar{y}_c) hesaplayınız.
yˉc=4+2+5+3+65=205=4\bar{y}_c = \frac{4 + 2 + 5 + 3 + 6}{5} = \frac{20}{5} = 4
Kitle toplamını tahmin edebilmek için öncelikle seçilen kümelerdeki değerlerin ortalamasına ihtiyaç vardır.
2
Kitle toplamı tahminini (Y^\hat{Y}) hesaplayınız.
Y^=Nyˉc=1004=400\hat{Y} = N \cdot \bar{y}_c = 100 \cdot 4 = 400
Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde toplam tahmini, kitledeki toplam küme sayısının (NN) örneklem küme ortalamasıyla çarpılmasıyla elde edilir.
3
Örneklemdeki küme değerlerinin varyansını (sc2s_c^2) hesaplayınız.
sc2=(44)2+(24)2+(54)2+(34)2+(64)251=0+4+1+1+44=104=2,5s_c^2 = \frac{(4-4)^2 + (2-4)^2 + (5-4)^2 + (3-4)^2 + (6-4)^2}{5-1} = \frac{0 + 4 + 1 + 1 + 4}{4} = \frac{10}{4} = 2,5
Tahminin varyansını bulabilmek için küme değerlerinin kendi içindeki varyansına (örneklem varyansı) ihtiyacımız vardır.
4
Örnekleme kesrini (ff) ve Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanını (SKD) hesaplayınız.
f=nN=5100=0,05f = \frac{n}{N} = \frac{5}{100} = 0,05 ve SKD =1f=10,05=0,95= 1 - f = 1 - 0,05 = 0,95
Örneklem kitleye kıyasla önemli bir oranda olduğu için (iadesiz seçim) varyans formülünde (1f)(1-f) ile düzeltme yapılmalıdır.
5
Toplam tahminin varyansını (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesaplayınız.
V^(Y^)=N2(1f)sc2n=10020,952,55=10.0000,950,5=4.750\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \cdot (1 - f) \cdot \frac{s_c^2}{n} = 100^2 \cdot 0,95 \cdot \frac{2,5}{5} = 10.000 \cdot 0,95 \cdot 0,5 = 4.750
Kitle toplamının varyansı, ortalama tahmininin varyansının kitledeki küme sayısının karesi (N2N^2) ile genişletilmiş halidir.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde toplam tahmini ve varyansının hesaplanması
Estimated Time:2m 30s
Question 13Question

Bir büyükşehir belediyesine bağlı ulaşım dairesi, filosunda bulunan toplam N=125N=125 adet yolcu minibüsünün koltuk deformasyon durumunu incelemek istemektedir. Her bir minibüste eşit sayıda ve M=25M=25 adet yolcu koltuğu bulunmaktadır. Filodaki tüm minibüsler arasından basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=5n=5 adet minibüs seçilmiş ve bu minibüslerdeki tamir gerektiren (deforme olmuş) koltuk sayıları tespit edilmiştir.

Örnekleme sonucunda elde edilen veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir:

MinibüsTamir Gerektiren Koltuk Sayısı
15
213
39
47
511

Buna göre, filodaki toplam tamir gerektiren koltuk sayısının tahmini (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) sırasıyla aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 1.1251.125 ve 30.00030.000

Answer

Tahmin edilen kitle toplamı 1.1251.125 ve bu tahminin varyansı 30.00030.000'dir.
Soruda her bir küme (minibüs) için elde edilen değerler 5,13,9,75, 13, 9, 7 ve 1111'dir. Bu değerlerin ortalaması yˉc=9\bar{y}_c = 9 ve kümeler arası örneklem varyansı sc2=10s_c^2 = 10'dur. Toplam tamir gerektiren koltuk sayısının tahmini, kitledeki toplam küme sayısı (N=125N=125) ile ortalamanın çarpımı olan Y^=125×9=1.125\hat{Y} = 125 \times 9 = 1.125 şeklinde bulunur. Bu tahminin varyansı ise, V^(Y^)=N21fnsc2\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \frac{1-f}{n} s_c^2 formülünden yola çıkılarak hesaplanır. Kesir sadeleştirmesi yapıldığında 1252×24125×10=125×24×10=30.000125^2 \times \frac{24}{125} \times 10 = 125 \times 24 \times 10 = 30.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Küme başına düşen örneklem ortalamasının (yˉc\bar{y}_c) hesaplanması.
yˉc=5+13+9+7+115=455=9\bar{y}_c = \frac{5 + 13 + 9 + 7 + 11}{5} = \frac{45}{5} = 9
Kitle toplamını tahmin etmek için öncelikle örneklemdeki kümelerin (minibüslerin) ortalamasını bulmak gerekir.
2
Kümeler arası örneklem varyansının (sc2s_c^2) hesaplanması.
sc2=(59)2+(139)2+(99)2+(79)2+(119)251=16+16+0+4+44=404=10s_c^2 = \frac{(5-9)^2 + (13-9)^2 + (9-9)^2 + (7-9)^2 + (11-9)^2}{5-1} = \frac{16 + 16 + 0 + 4 + 4}{4} = \frac{40}{4} = 10
Tahmin varyansının hesaplanmasında kümeler arası farklılıkları yansıtan varyans değerine ihtiyaç vardır.
3
Kitle toplamının (Y^\hat{Y}) tahmin edilmesi.
Y^=Nyˉc=1259=1.125\hat{Y} = N \cdot \bar{y}_c = 125 \cdot 9 = 1.125
Küme örneklemesinde kitle toplamı, toplam küme sayısı ile örneklemdeki küme ortalamasının çarpımıyla elde edilir.
4
Kitle toplamının varyansının (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesaplanması.
V^(Y^)=N2(1fn)sc2=1252(1(5/125)5)10=1252120/125510=12522412510=1252410=30.000\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \cdot \left(\frac{1-f}{n}\right) \cdot s_c^2 = 125^2 \cdot \left(\frac{1 - (5/125)}{5}\right) \cdot 10 = 125^2 \cdot \frac{120/125}{5} \cdot 10 = 125^2 \cdot \frac{24}{125} \cdot 10 = 125 \cdot 24 \cdot 10 = 30.000
Kitle toplamı tahmininin güvenirliğini ölçmek için N2N^2 ve Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) içeren küme örneklemesi varyans formülü kullanılır.

Key Concept

Eşit büyüklüklü küme örneklemesinde kitle toplamının ve toplam tahminin varyansının hesaplanması
Estimated Time:2m 30s
Question 14Question

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?

Show answer & explanation

Answer: 2.1002.100 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
Question 15Question

Bir büyükşehir belediyesine bağlı toplam N=80N=80 adet spor tesisi bulunmaktadır. Bu tesislerin her birinde eşit sayıda ve M=30M=30 adet aydınlatma direği mevcuttur. Tesislerdeki aydınlatma sistemlerinin yıllık bakım maliyetini planlamak amacıyla, yıl içinde değişimi gereken toplam ampul sayısını tahmin etmek için basit rastgele örnekleme ile n=8n=8 adet tesis (küme) seçilmiştir. Seçilen tesislerin her birinde yıl boyunca değiştirilen toplam ampul sayıları (yiy_i) aşağıdaki tabloda verilmiştir:

Örneklemdeki Tesis12345678
Değiştirilen Toplam Ampul (yiy_i)1218142210241620

Buna göre, büyükşehir belediyesine bağlı tüm spor tesislerinde değişimi gereken toplam ampul sayısı tahmini (Y^\hat{Y}) ve bu tahminin varyansı (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) sırasıyla aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 1.3601.360 ve 17.28017.280

Answer

Toplam ampul sayısı tahmini 1.3601.360 ve bu tahminin varyansı 17.28017.280 olmalıdır.
Kitle toplamı tahmini, örneklemdeki tesislerin (kümelerin) ortalama ampul değişim sayısının (136/8=17136/8=17) toplam tesis sayısı (N=80N=80) ile çarpılmasıyla 1.3601.360 olarak bulunur. Bu tahminin varyansı ise küme toplamlarının varyansının (sb2=24s_b^2=24), N2N^2 (6.4006.400) ve sonlu kitle düzeltme çarpanı (10,10=0,901-0,10=0,90) kullanılarak V^(Y^)=N2(1f)sb2n\hat{V}(\hat{Y}) = N^2(1-f)\frac{s_b^2}{n} formülünde yerine konmasıyla 17.28017.280 olarak doğru şekilde hesaplanmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklemdeki küme toplamlarının ortalamasını (yˉ\bar{y}) hesaplamak
yˉ=12+18+14+22+10+24+16+208=1368=17\bar{y} = \frac{12+18+14+22+10+24+16+20}{8} = \frac{136}{8} = 17
Kitle toplamı tahmini için, örnekleme giren kümelerin (tesislerin) ortalama değerine ihtiyaç vardır.
2
Kitle toplamı tahminini (Y^\hat{Y}) bulmak
Y^=Nyˉ=8017=1.360\hat{Y} = N \cdot \bar{y} = 80 \cdot 17 = 1.360
Eşit büyüklüklü kümelerde kitle toplamı, kitledeki toplam küme sayısının (NN) küme ortalaması ile çarpılmasıyla tahmin edilir.
3
Küme toplamlarının örneklem varyansını (sb2s_b^2) hesaplamak
sb2=(5)2+12+(3)2+52+(7)2+72+(1)2+3281=1687=24s_b^2 = \frac{(-5)^2 + 1^2 + (-3)^2 + 5^2 + (-7)^2 + 7^2 + (-1)^2 + 3^2}{8-1} = \frac{168}{7} = 24
Tahmin edicinin varyansını bulmak için kümeler arası değişimin ölçülmesi gerekir.
4
Toplam tahmininin varyansını (V^(Y^)\hat{V}(\hat{Y})) hesaplamak
V^(Y^)=N2(1f)sb2n=802(10,10)248=6.4000,903=17.280\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \cdot (1 - f) \cdot \frac{s_b^2}{n} = 80^2 \cdot (1 - 0,10) \cdot \frac{24}{8} = 6.400 \cdot 0,90 \cdot 3 = 17.280
Kitle toplamı tahmininin varyansı hesaplanırken Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (1f1-f) ve N2N^2 formüle dahil edilmelidir.

Key Concept

Eşit Büyüklüklü Küme Örneklemesinde Kitle Toplamı ve Varyans Tahmini
Eşit Büyüklüklü Kümelerde Ortalama ve Toplam Tahmini Practice Questions — KPSS İstatistik | Examkin