Oran ve Regresyon Tahminleyicileri

144 questions

Question 61Question

Bir kamu kurumu, envanterindeki N=400N = 400 adet hizmet aracının yıllık bakım onarım giderlerinin (YY) araçların piyasa değerlerine (XX) olan oranını (RR) tahmin etmek istemektedir. Bu amaçla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=40n = 40 araç seçilmiş ve şu bilgiler elde edilmiştir:

- Örneklemden hesaplanan oran tahmini: R^=0,40\hat{R} = 0,40
- Yardımcı değişkenin (piyasa değeri) örneklem ortalaması: xˉ=20\bar{x} = 20 (bin TL)
- Örneklem değerleri kullanılarak hesaplanan artık varyans bileşeni: i=1n(yiR^xi)2n1=640\frac{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{R}x_i)^2}{n-1} = 640

Buna göre, kitle oran tahmini R^\hat{R}'nin varyansı (V(R^)V(\hat{R})) aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0,0360

Answer

Oran tahminleyicisinin varyansı 0,0360 olarak hesaplanır.
Doğru cevap, iadesiz basit rastgele örnekleme altında oran tahminleyicisinin varyans formülü olan V(R^)=1fnxˉ2sr2V(\hat{R}) = \frac{1-f}{n \bar{x}^2} s_r^2 ifadesinin uygulanmasıyla bulunur. Burada 1f=0,901-f = 0,90 düzeltme faktörü kullanıldığında sonuç 0,0360 çıkmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Verilen değerleri tanımla ve örnekleme kesrini hesapla.
N=400N = 400, n=40n = 40, xˉ=20\bar{x} = 20, sr2=640s_r^2 = 640. Örnekleme kesri f=n/N=40/400=0,10f = n/N = 40/400 = 0,10.
Örnekleme kesri 0,05'ten büyük olduğu için Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılmalıdır.
2
Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanını (SKD) hesapla.
1f=10,10=0,901 - f = 1 - 0,10 = 0,90.
İadesiz seçim yapıldığında varyans tahminini düzeltmek için bu çarpan gereklidir.
3
Oran tahminleyicisinin varyans formülünü uygula.
V(R^)1fnxˉ2sr2=0,9040×202×640V(\hat{R}) \approx \frac{1-f}{n \bar{x}^2} s_r^2 = \frac{0,90}{40 \times 20^2} \times 640.
Kitle oranının tahmini için standart varyans tahmin formülü budur.
4
Hesaplamayı tamamla.
V(R^)=0,90×64040×400=57616000=0,0360V(\hat{R}) = \frac{0,90 \times 640}{40 \times 400} = \frac{576}{16000} = 0,0360.
Matematiksel işlemler sonucunda varyans değerine ulaşılır.

Key Concept

Oran tahminleyicilerinde varyans hesabı ve sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) kullanımı.
Estimated Time:1m 30s
Question 62Question

Bir ildeki toplam mısır üretimini tahmin etmek amacıyla, ilçe düzeyinde tabakalı rastgele örnekleme yöntemi kullanılmıştır. İl, üretim potansiyellerine göre iki tabakaya (İlçe A ve İlçe B) ayrılmıştır. Yardımcı değişken olarak her bir ilçedeki toplam ekili alan (xx) kullanılmıştır. Kitleye ait toplam ekili alan değerleri ve yapılan örnekleme çalışması sonucunda elde edilen veriler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Tabaka (İlçe)Kitle Birim Sayısı (NhN_h)Toplam Ekili Alan (XhX_h)Örneklem Ort. Üretim (yˉh\bar{y}_h)Örneklem Ort. Alan (xˉh\bar{x}_h)
İlçe A1001000 dönüm10 ton5 dönüm
İlçe B1003000 dönüm15 ton3 dönüm

Her bir tabakadan nh=20n_h = 20 birimlik örneklem seçildiğine göre, tabakalı örneklemede ayrı oran tahminleyicisi (Y^RS\hat{Y}_{RS}) kullanılarak hesaplanan kitle toplam üretim tahmini kaç tondur?

Show answer & explanation

Answer: 17.000

Answer

Ayrı oran tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan kitle toplam üretim tahmini 17.000 tondur.
Ayrı oran tahminleyicisi (separate ratio estimator) formülü Y^RS=R^hXh\hat{Y}_{RS} = \sum \hat{R}_h X_h şeklindedir. Verilen değerlere göre İlçe A için oran 2, İlçe B için 5 olarak bulunur. Bu oranlar sırasıyla 1000 ve 3000 dönümlük kitle toplamları ile çarpıldığında 2000+15000=170002000 + 15000 = 17000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Her tabaka için örneklem oranlarını (R^h\hat{R}_h) hesapla.
İlçe A için R^1=yˉ1/xˉ1=10/5=2\hat{R}_1 = \bar{y}_1 / \bar{x}_1 = 10 / 5 = 2; İlçe B için R^2=yˉ2/xˉ2=15/3=5\hat{R}_2 = \bar{y}_2 / \bar{x}_2 = 15 / 3 = 5.
Ayrı oran tahminleyicisinde her tabaka kendi oranına göre genişletilir.
2
Hesaplanan oranları ilgili tabakanın bilinen kitle toplam alanları (XhX_h) ile çarp.
İlçe A toplamı: 2×1000=20002 \times 1000 = 2000 ton; İlçe B toplamı: 5×3000=150005 \times 3000 = 15000 ton.
Tabaka düzeyindeki toplam tahmini, tabaka oranının tabaka kitle toplamı ile çarpılmasına dayanır.
3
Tabakalardan elde edilen toplam tahminlerini topla.
Y^RS=2000+15000=17000\hat{Y}_{RS} = 2000 + 15000 = 17000 ton.
Kitle toplam tahmini, tüm tabaka tahminlerinin toplamıdır.

Key Concept

Tabakalı örneklemede ayrı oran tahminleyicisi, tabakalar arasında oranların (RhR_h) belirgin şekilde farklılık gösterdiği durumlarda birleşik oran tahminleyicisinden daha etkindir.

Hints

1
Ayrı oran tahminleyicisi için her tabaka için üretim/alan oranını bulun.
2
İlçe A için her bir dönüm başına 2 ton, İlçe B için ise 5 ton üretim düştüğünü hesaplayın.
3
Her ilçenin kendi oranını o ilçenin toplam ekili alanıyla (1000 ve 3000) çarptıktan sonra sonuçları toplayın.

Practice More

Örneklem hacimlerinin (nhn_h) çok küçük olduğu durumlarda ayrı oran tahminleyicisinin yanlılık (bias) durumunu inceleyen teorik sorulara göz atabilirsiniz.

Alternative Method

Önce tabaka toplamlarını Y^h=Nhyˉh\hat{Y}_h = N_h \bar{y}_h ve X^h=Nhxˉh\hat{X}_h = N_h \bar{x}_h olarak hesaplayıp, ardından her tabaka için genişletme faktörünü (Xh/X^hX_h / \hat{X}_h) uygulayarak da aynı sonuca ulaşabilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 63Question

Bir çevre denetim birimi, bir bölgedeki iki farklı sanayi sitesinde (Tabaka 1 ve Tabaka 2) faaliyet gösteren işletmelerin yıllık ortalama atık miktarını (YY) tahmin etmek amacıyla tabakalı örnekleme yöntemini kullanmaktadır. Yardımcı değişken olarak işletmelerin yıllık su tüketim miktarları (XX) seçilmiştir. Kitledeki tabaka ağırlıkları (WhW_h), örneklemden hesaplanan istatistikler ve kitleye ait yardımcı değişken ortalamaları (Xˉh\bar{X}_h) aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Tabaka (hh)Ağırlık (WhW_h)xˉh\bar{x}_h (m3m^3)yˉh\bar{y}_h (kg)Xˉh\bar{X}_h (m3m^3)bhb_h
10,60120801300,50
20,402001501900,70

Tabloda bhb_h ilgili tabakadaki örneklem regresyon katsayısını temsil etmektedir. Buna göre, tabakalı örneklemede ayrı regresyon tahminleyicisi (yˉrs\bar{y}_{rs}) kullanılarak kitle ortalaması için elde edilen tahmin değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 108,2

Answer

Tabakalı örneklemede ayrı regresyon tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan tahmin değeri 108,2'dir.
Doğru değer olan 108,2, her iki tabaka için ayrı ayrı hesaplanan regresyon düzeltmelerinin (8585 ve 143143), kitledeki ilgili tabaka ağırlıklarıyla (0,600,60 ve 0,400,40) çarpılıp toplanması sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
1. Tabaka için regresyon tahmin değerini hesapla.
yˉr1=yˉ1+b1(Xˉ1xˉ1)=80+0,50(130120)=80+5=85\bar{y}_{r1} = \bar{y}_1 + b_1(\bar{X}_1 - \bar{x}_1) = 80 + 0,50(130 - 120) = 80 + 5 = 85
Ayrı regresyon tahminleyicisinde her tabaka kendi regresyon katsayısı ve yardımcı değişken bilgisiyle düzeltilir.
2
2. Tabaka için regresyon tahmin değerini hesapla.
yˉr2=yˉ2+b2(Xˉ2xˉ2)=150+0,70(190200)=1507=143\bar{y}_{r2} = \bar{y}_2 + b_2(\bar{X}_2 - \bar{x}_2) = 150 + 0,70(190 - 200) = 150 - 7 = 143
İkinci tabakadaki örneklem ortalaması kitle ortalamasından büyük olduğu için tahmin değeri aşağı yönlü düzeltilir.
3
Tabakalı tahmin değerini ağırlıklı toplam ile bul.
yˉrs=W1yˉr1+W2yˉr2=(0,60×85)+(0,40×143)=51+57,2=108,2\bar{y}_{rs} = W_1 \bar{y}_{r1} + W_2 \bar{y}_{r2} = (0,60 \times 85) + (0,40 \times 143) = 51 + 57,2 = 108,2
Kitle ortalaması tahmini, tabaka bazlı regresyon tahminlerinin tabaka ağırlıklarıyla (WhW_h) genişletilmesiyle elde edilir.

Key Concept

Ayrı regresyon tahminleyicisi, her tabakadaki regresyon doğrusunun eğiminin (bhb_h) farklı olduğu varsayımıyla her tabaka için bağımsız düzeltme yapar.

Practice More

Aynı veri seti için 'birleşik regresyon tahminleyicisi' (combined regression estimator) hesaplayarak aradaki farkı gözlemleyebilirsiniz.

Alternative Method

Önce basit tabakalı ortalamayı hesaplayıp (yˉst=108\bar{y}_{st} = 108), her tabaka için regresyon farklarını Whbh(Xˉhxˉh)W_h b_h (\bar{X}_h - \bar{x}_h) şeklinde tek tek ekleyerek de sonuca ulaşılabilir: 108+0,6(0,5)(10)+0,4(0,7)(10)=108+32,8=108,2108 + 0,6(0,5)(10) + 0,4(0,7)(-10) = 108 + 3 - 2,8 = 108,2.
Estimated Time:1m 40s
Question 64Question

Basit rastgele örnekleme yönteminde, kitle ortalamasını tahmin etmek amacıyla kullanılan oran tahminleyicisinin (yˉR\bar{y}_R), basit aritmetik ortalamaya (yˉ\bar{y}) göre istatistiksel olarak daha etkin bir sonuç vermesi için gerekli olan temel koşul aşağıdakilerden hangisidir? (Burada CyC_y ve CxC_x sırasıyla ilgilenilen ve yardımcı değişkenin değişim katsayılarını, ρ\rho ise iki değişken arasındaki korelasyon katsayısını temsil etmektedir.)

Show answer & explanation

Answer: ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y}

Answer

Oran tahminleyicisinin basit aritmetik ortalamaya göre daha etkin olması için ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} koşulu sağlanmalıdır.
Oran tahminleyicisinin varyans formülünde yer alan Cx22ρCyCxC_x^2 - 2\rho C_y C_x terimi negatif olduğu sürece, oran tahminleyicisi basit aritmetik ortalamadan daha küçük varyansa sahip olur. Bu durum matematiksel olarak düzenlendiğinde korelasyonun Cx2Cy\frac{C_x}{2C_y} değerinden büyük olması gerektiği sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Tahminleyicilerin varyans formüllerini karşılaştırın.
V(yˉR)<V(yˉ)V(\bar{y}_R) < V(\bar{y}) eşitsizliği kurulur.
Etkinlik, bir tahminleyicinin varyansının diğerinden daha küçük olması durumudur.
2
Varyans ifadelerini açık formda yazın.
1fnYˉ2(Cy2+Cx22ρCyCx)<1fnYˉ2Cy2\frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 (C_y^2 + C_x^2 - 2\rho C_y C_x) < \frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 C_y^2
Büyük örneklemlerde oran tahminleyicisinin yaklaşık varyans formülü kullanılır.
3
Eşitsizliği sadeleştirin.
Cy2+Cx22ρCyCx<Cy2Cx2<2ρCyCxC_y^2 + C_x^2 - 2\rho C_y C_x < C_y^2 \Rightarrow C_x^2 < 2\rho C_y C_x
Ortak terimler her iki taraftan çıkarılır.
4
Korelasyon katsayısını (ρ\rho) yalnız bırakın.
ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y}
İfadenin her iki tarafı 2CyCx2C_y C_x değerine bölünerek nihai koşula ulaşılır.

Key Concept

Oran tahminleyicisinin etkinliği, yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasındaki güçlü ve pozitif bir korelasyona bağlıdır.

Hints

1
Oran tahminleyicisinin varyans formülündeki ek terimlerin toplamının negatif olması gerekir.
2
V(yˉR)V(yˉ)+sabit(Cx22ρCyCx)V(\bar{y}_R) \approx V(\bar{y}) + \text{sabit} \cdot (C_x^2 - 2\rho C_y C_x) ilişkisini düşünün.

Practice More

Regresyon tahminleyicisinin her zaman oran tahminleyicisinden daha etkin olduğu durumları inceleyin.
Estimated Time:45s
Question 65Question

Bir belediye, bünyesindeki N=200N = 200 halk kütüphanesinin güncel toplam kitap sayısını tahmin etmek amacıyla bir araştırma yürütmektedir. 5 yıl önceki kayıtlardan, kütüphanelerin o tarihteki toplam kitap sayısının τX=80.000\tau_X = 80.000 olduğu bilinmektedir. Basit rastgele örnekleme ile seçilen n=40n = 40 kütüphaneden elde edilen veriler aşağıdaki tabloda özetlenmiştir:

DeğişkenÖrneklem Toplamı (n=40n=40)
Güncel Kitap Sayısı (YY)18.00018.000
5 Yıl Önceki Kitap Sayısı (XX)15.00015.000

Bu bilgilere göre, oran tahminleyicisi kullanılarak kütüphanelerdeki güncel toplam kitap sayısı tahmini kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 96.000

Answer

Oran tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan güncel toplam kitap sayısı tahmini 96.000'dir.
Oran tahminleyicisi formülü τ^yr=(yˉ/xˉ)τX\hat{\tau}_{yr} = (\bar{y}/\bar{x}) \cdot \tau_X şeklindedir. Örneklem toplamları kullanılarak oran 18.000/15.000=1,218.000/15.000 = 1,2 bulunur. Bu oran, kitle toplamı olan 80.00080.000 ile çarpıldığında 96.00096.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem verilerini kullanarak tahmini kitle oranını (R^\hat{R}) hesaplayın.
R^=yixi=18.00015.000=1,2\hat{R} = \frac{\sum y_i}{\sum x_i} = \frac{18.000}{15.000} = 1,2
Oran tahminleyicisi, iki değişken arasındaki ilişkiyi temsil eden bu katsayı üzerine kuruludur.
2
Hesaplanan oranı kitledeki bilinen toplam yardımcı değişken değeriyle (τX\tau_X) çarpın.
τ^yr=R^×τX=1,2×80.000=96.000\hat{\tau}_{yr} = \hat{R} \times \tau_X = 1,2 \times 80.000 = 96.000
Kitle toplamı tahmini, birim başına düşen oranın toplam hacimle genişletilmesiyle bulunur.

Key Concept

Oran tahminleyicisi, ilgilenilen değişken ile yardımcı değişken arasındaki doğrusal ve orijinden geçen güçlü ilişkiyi kullanarak daha etkin tahminler yapmayı sağlar.

Hints

1
Öncelikle örneklemdeki güncel kitap sayısının, eski kitap sayısına oranını bulun.
2
Bulduğunuz bu oranı (R^\hat{R}), kitledeki toplam eski kitap sayısı (τX\tau_X) ile çarparak güncel toplamı tahmin edebilirsiniz.
3
Hesaplama: (18.000/15.000)×80.000(18.000 / 15.000) \times 80.000 işlemini yapmalısınız.

Practice More

Oran tahminleyicisinin varyansını hesaplayarak, basit rastgele örnekleme tahminine göre ne kadar daha etkin olduğunu inceleyebilirsiniz.

Alternative Method

Önce oran tahminleyicisi ile kitle ortalamasını (μ^yr\hat{\mu}_{yr}) hesaplayıp, ardından bu değeri kitle büyüklüğü (NN) ile çarparak da toplama ulaşabilirsiniz: μ^yr=1,2×(80.000/200)=480\hat{\mu}_{yr} = 1,2 \times (80.000 / 200) = 480 ve 480×200=96.000480 \times 200 = 96.000.
Estimated Time:1m 30s
Question 66Question

Örnekleme teorisinde, yardımcı değişken bilgisinden yararlanılarak hesaplanan R^=yˉxˉ\hat{R} = \frac{\bar{y}}{\bar{x}} oran tahminleyicisinin yanlılık (bias) özelliği ile örneklem hacmi (nn) arasındaki ilişki dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Oran tahminleyicisi genellikle yanlıdır ve yanlılık miktarı örneklem hacmi (nn) ile ters orantılı olarak değişir.

Answer

Oran tahminleyicisi genellikle yanlı bir tahminleyicidir ve yanlılık miktarı örneklem hacmi ile ters orantılıdır.
Oran tahminleyicisi teorik olarak yanlı bir tahminleyicidir. Bu yanlılık, örneklem hacmi (nn) arttıkça azalır. İstatistiksel olarak bu durum, yanlılığın O(1/n)O(1/n) mertebesinde olması ve tahminleyicinin asimptotik olarak yansız olması şeklinde ifade edilir.

Step-by-Step Solution

1
Tahminleyicinin yapısını analiz et.
R^=yˉ/xˉ\hat{R} = \bar{y} / \bar{x} formülünde payda değişken olduğu için beklenen değer E(R^)RE(\hat{R}) \neq R olur.
Oran tahminleyicisi matematiksel yapısı gereği örneklem istatistiklerinin oranıdır ve bu durum genellikle yanlılığa yol açar.
2
Yanlılık ve örneklem hacmi ilişkisini değerlendir.
Yanlılık miktarı yaklaşık olarak 1/n1/n mertebesindedir.
Büyük sayılar yasası gereği, örneklem hacmi (nn) sonsuza giderken yanlılık sıfıra yaklaşır (asimptotik yansızlık).

Key Concept

Asimptotik Yansızlık
Question 67Question

Bir araştırmacı, bir ildeki devlet hastanelerinin toplam yatak sayısını (YY) tahmin etmek istemektedir. Bu amaçla, hastanelerin idari kayıtlarından elde edilen ve kitle toplamı tam olarak bilinen hastane toplam kapalı alan metrekaresini (XX) yardımcı değişken olarak kullanmaya karar vermiştir. Örnekleme teorisine göre, bu araştırmada yardımcı değişken (XX) kullanılmasının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Tahmin edicinin varyansını azaltarak kitle parametresi tahmininin hassasiyetini (etkinliğini) artırmak

Answer

Yardımcı değişken kullanılmasının temel amacı, tahmin edicinin varyansını azaltarak kitle parametresi tahmininin hassasiyetini (etkinliğini) artırmaktır.
Tahmin edicinin varyansını azaltarak tahminin hassasiyetini artırmak, yardımcı değişken kullanımının temel teknik gerekçesidir. İlgilenilen değişken ile yardımcı değişken arasındaki korelasyon ne kadar yüksekse, tahmin o kadar 'etkin' hale gelir ve kitle parametresinden sapma olasılığı azalır.

Step-by-Step Solution

1
Yardımcı değişkenin tanımını ve kitle bilgisini belirle
Yardımcı değişken (XX), kitle ortalaması veya toplamı tam olarak bilinen ve ilgilenilen değişken (YY) ile ilişkili olan bir değişkendir.
Tahmin sürecinde ek bilgi (auxiliary information) sağlamak için kullanılır.
2
Yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasındaki ilişkiyi değerlendir
Hastanenin kapalı alanı (XX) arttıkça, yatak sayısının (YY) da artması beklenir (pozitif korelasyon).
Oran veya regresyon tahminleyicilerinin etkinliği, bu iki değişken arasındaki korelasyonun gücüne bağlıdır.
3
Kullanım amacını teorik çerçevede tanımla
Bu ilişkinin kullanılması, sadece YY değerlerine bakılarak yapılan tahmine göre daha düşük bir standart hata (varyans) sağlar.
Düşük varyans, tahminin kitle parametresine daha yakın (daha hassas/etkin) olması anlamına gelir.

Key Concept

Örnekleme teorisinde yardımcı değişkenler, kitle parametrelerini daha düşük varyansla (daha yüksek hassasiyetle) tahmin etmek amacıyla kullanılırlar.

Hints

1
Yardımcı değişken (XX) ile ilgilenilen değişken (YY) arasında bir ilişki (korelasyon) olduğunu düşünün.

Practice More

Oran tahminleyicisinin hangi korelasyon koşulu altında basit rastgele örnekleme ortalamasından daha etkin olduğunu inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 68Question

Örnekleme teorisinde, yardımcı değişken bilgisinden yararlanılarak hesaplanan R^=yˉ/xˉ\hat{R} = \bar{y} / \bar{x} oran tahminleyicisinin istatistiksel özellikleri göz önüne alındığında, bu tahminleyicinin yanlılığı (bias) ve varyans yapısı hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Oran tahminleyicisi genellikle yanlı bir tahminleyicidir ve yanlılık miktarı örneklem hacmi (nn) arttıkça azalırken; varyans değeri, değişkenler arasındaki pozitif korelasyon arttıkça azalma eğilimi gösterir.

Answer

Oran tahminleyicisi genellikle yanlıdır; bu yanlılık örneklem hacmi arttıkça azalır ve varyans, değişkenler arasındaki pozitif korelasyon arttıkça düşer.
Oran tahminleyicisinin teorik özelliklerine göre, yanlılık paydada bulunan örneklem hacmi (nn) ile ters ilişkilidir ve varyans formülünde korelasyon katsayısı negatif işaretli bir terim olarak yer aldığı için pozitif korelasyon varyansı düşürür.

Step-by-Step Solution

1
Yanlılık özelliğinin incelenmesi
Bias(R^)1fnXˉ2(RSx2ρSxSy)Bias(\hat{R}) \approx \frac{1-f}{n\bar{X}^2}(RS_x^2 - \rho S_x S_y)
Oran tahminleyicisinin yanlılığı 1/n1/n mertebesindedir, yani büyük örneklemlerde ihmal edilebilir düzeydedir.
2
Varyans (Hata Karesi Ortalaması) yapısının analizi
V(R^)1fnXˉ2(Sy2+R2Sx22RρSxSy)V(\hat{R}) \approx \frac{1-f}{n\bar{X}^2}(S_y^2 + R^2 S_x^2 - 2R\rho S_x S_y)
Formüldeki 2RρSxSy-2R\rho S_x S_y terimi nedeniyle, yy ve xx arasındaki korelasyon (ρ\rho) pozitif ve yüksek olduğunda toplam varyans azalır.
3
Sonuçların birleştirilmesi
Asimptotik yansızlık ve etkinlik koşulu
Oran tahminleyicisi, yardımcı değişkenle güçlü pozitif ilişki olduğunda daha etkin sonuçlar verir ve büyük örneklemlerde yansızlığa yaklaşır.

Key Concept

Oran tahminleyicisi küçük örneklemlerde yanlıdır (biased) ancak örneklem hacmi arttıkça bu yanlılık azalır; varyansı ise değişkenler arasındaki korelasyon pozitif ve yüksek olduğunda azalır.
Estimated Time:1m 30s
Question 69Question

Bir kamu kurumunda çalışan N=100N = 100 personelin geçen yılki toplam eğitim harcaması τX=20.000\tau_X = 20.000 TL olarak kayıtlıdır. Bu yılki toplam eğitim harcamasını tahmin etmek amacıyla seçilen n=10n = 10 kişilik bir örneklemde, geçen yılki ortalama harcama xˉ=180\bar{x} = 180 TL ve bu yılki ortalama harcama yˉ=225\bar{y} = 225 TL olarak hesaplanmıştır. Oran tahminleyicisi yöntemi kullanıldığında, bu yılki kitle toplam eğitim harcaması tahmini (τ^Y,R\hat{\tau}_{Y,R}) kaç TL olur?

Show answer & explanation

Answer: 25.000

Answer

Oran tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan kitle toplam harcaması 25.000 TL'dir.
Verilen bilgilere göre örneklem oranı R^=225/180=1,25\hat{R} = 225 / 180 = 1,25 olarak bulunur. Kitle toplamı tahmini için bu oran, bilinen kitle toplamı olan 20.000 TL ile çarpıldığında 1,25×20.000=25.0001,25 \times 20.000 = 25.000 sonucuna ulaşılır.

Step-by-Step Solution

1
Örneklem oranını (R) hesaplayınız.
R^=yˉxˉ=225180=1,25\hat{R} = \frac{\bar{y}}{\bar{x}} = \frac{225}{180} = 1,25
Oran tahminleyicisinde değişkenler arasındaki ilişkiyi temsil eden katsayıyı bulmak gerekir.
2
Oran tahminleyicisi ile kitle toplamını tahmin ediniz.
τ^Y,R=R^×τX=1,25×20.000=25.000\hat{\tau}_{Y,R} = \hat{R} \times \tau_X = 1,25 \times 20.000 = 25.000 TL
Kitle toplam tahmini, bulunan oranın bilinen kitle toplamı ile çarpılmasıyla elde edilir.

Key Concept

Oran Tahminleyicisi ile Kitle Toplamı Tahmini

Hints

1
Öncelikle örneklem verilerini kullanarak bu yılki harcamanın geçen yıla göre oranını hesaplayın.
2
Oranı hesaplamak için yˉ/xˉ\bar{y} / \bar{x} formülünü kullanın, ardından bu oranı bilinen kitle toplamı (τX\tau_X) ile çarpın.

Practice More

Benzer bir soruda kitle ortalamasının tahminini (Yˉ^R\hat{\bar{Y}}_R) hesaplamayı deneyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 70Question

Bir araştırmacı, bir ilçedeki hanelerin aylık ortalama doğal gaz tüketimini (YY) tahmin etmek istemektedir. İlçedeki tüm hanelerin yapı kullanım izin belgelerinden hanelerin net kullanım alanları (XX) tam olarak bilinmektedir. Doğal gaz tüketimi ile kullanım alanı arasında pozitif yönlü kuvvetli bir korelasyon olduğu varsayılmaktadır.

Buna göre, araştırmacının kitle parametresini tahmin ederken hane kullanım alanını (XX) yardımcı değişken olarak kullanmasının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Tahmin edicinin varyansını küçülterek, kitle ortalaması tahmininin hassasiyetini ve istatistiksel etkinliğini artırmak.

Answer

Yardımcı değişken kullanılmasının temel amacı, tahminleyicinin varyansını küçülterek tahminin hassasiyetini ve istatistiksel etkinliğini artırmaktır.
Tahmin edicinin varyansını küçülterek hassasiyeti artırmayı hedefleyen ifade doğrudur. Örnekleme teorisinde, yardımcı değişkenlerin (XX) kitle toplamı veya ortalaması gibi bilgilerinden yararlanılmasının birincil nedeni, ilgilenilen değişken (YY) ile aralarındaki korelasyonu kullanarak tahmin edicinin hata payını (varyansını) minimize etmek ve tahminin etkinliğini artırmaktır.

Step-by-Step Solution

1
Değişken rollerini tanımlama
İlgilenilen değişken (YY): Doğal gaz tüketimi; Yardımcı değişken (XX): Net kullanım alanı.
Tahminleme sürecinde hangi değişkenin tahmin edileceği ve hangisinin ek bilgi sağlayacağı belirlenmelidir.
2
Korelasyonun etkisini analiz etme
XX ve YY arasındaki kuvvetli korelasyon, XX üzerinden YY hakkında daha kesin bilgi edinilmesini sağlar.
Yardımcı değişkenlerin etkinliği, ilgilenilen değişkenle olan doğrusal ilişkisinin kuvvetine bağlıdır.
3
Tahminleme amacını belirleme
Ek bilgi kullanımı, tahmin edicinin standart hatasını (varyansını) azaltır.
Örnekleme teorisinde yardımcı değişkenlerin temel fonksiyonu, örnekleme varyansını azaltarak 'etkinlik' (efficiency) sağlamaktır.

Key Concept

Yardımcı değişkenler (XX), ilgilenilen değişken (YY) ile aralarındaki yüksek korelasyon sayesinde tahmin edicinin varyansını azaltmak ve tahminin hassasiyetini artırmak amacıyla kullanılır.

Alternative Method

Oran tahminleyicisinin varyans formülündeki korelasyon katsayısının (ρ\rho) etkisini düşünerek, ρ\rho değeri 1'e yaklaştıkça varyansın nasıl azaldığını muhakeme etmek.
Estimated Time:1m 30s
Question 71Question

Basit rastgele örnekleme yönteminde, kitle ortalamasının tahmininde yardımcı değişken (xx) bilgisinden yararlanan oran tahminleyicisinin (yˉR\bar{y}_R) etkinliği, basit aritmetik ortalama tahminleyicisi (yˉ\bar{y}) ile karşılaştırılmaktadır. İlgilenilen değişkenin değişim katsayısı CyC_y, yardımcı değişkenin değişim katsayısı CxC_x ve iki değişken arasındaki korelasyon katsayısı ρ\rho ile gösterildiğinde; oran tahminleyicisinin basit aritmetik ortalama tahminleyicisinden daha etkin olması için gereken temel koşul aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y}

Answer

Oran tahminleyicisinin basit aritmetik ortalamadan daha etkin olması için korelasyon katsayısının ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} koşulunu sağlaması gerekir.
Oran tahminleyicisinin hata karesi ortalaması, basit aritmetik ortalamanın varyansı ile karşılaştırıldığında, varyansın azalması için yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasındaki doğrusal ilişkinin (korelasyonun) yeterince güçlü olması gerekir. Bu güç sınırı, değişkenlerin yayılımını temsil eden değişim katsayılarının oranının yarısı olan Cx2Cy\frac{C_x}{2C_y} değerinden büyük olmalıdır.

Step-by-Step Solution

1
Tahminleyicilerin varyanslarını (MSE) karşılaştırın.
MSE(yˉR)<V(yˉ)MSE(\bar{y}_R) < V(\bar{y}) olmalıdır.
Etkinlik, daha küçük varyansa sahip olma durumu olarak tanımlanır.
2
Varyans formüllerini değişim katsayıları cinsinden yazın.
1fnYˉ2(Cy2+Cx22ρCxCy)<1fnYˉ2Cy2\frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 (C_y^2 + C_x^2 - 2\rho C_x C_y) < \frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 C_y^2
Sadeleştirme yapabilmek için ortak çarpanlar dışarı alınır.
3
Eşitsizliği sadeleştirerek ρ\rho değerini yalnız bırakın.
Cx22ρCxCy<0Cx2<2ρCxCyCx<2ρCyρ>Cx2CyC_x^2 - 2\rho C_x C_y < 0 \Rightarrow C_x^2 < 2\rho C_x C_y \Rightarrow C_x < 2\rho C_y \Rightarrow \rho > \frac{C_x}{2C_y}
Oran tahminleyicisinin üstünlük bölgesini belirlemek için matematiksel sadeleştirme yapılır.

Key Concept

Oran Tahminleyicisi Etkinlik Sınırı
Question 72Question

Bir kamu kurumu, yürüttüğü N=500N = 500 farklı projenin başarı performansını analiz etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=50n = 50 proje seçmiştir. Seçilen projelerdeki toplam faaliyet sayısı (XX) ve başarıyla tamamlanan faaliyet sayısı (YY) verileri aşağıdaki gibidir:

- Örneklemdeki toplam faaliyet sayısı: xi=1000\sum x_i = 1000
- Örneklemdeki başarıyla tamamlanan faaliyet sayısı: yi=600\sum y_i = 600

Buna göre, projelerdeki başarı oranı (RR) tahmini (r^\hat{r}) ve bu tahminin varyansını hesaplarken kullanılacak olan sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: r^=0,60\hat{r} = 0,60 ve SKD=0,90\text{SKD} = 0,90

Answer

Başarı oranı tahmini r^=0,60\hat{r} = 0,60 ve sonlu kitle düzeltme çarpanı SKD=0,90\text{SKD} = 0,90 olarak hesaplanır.
Kitle oran tahmini, örneklemdeki başarı sayısının toplam faaliyet sayısına bölünmesiyle (600/1000=0,60600/1000 = 0,60) bulunur. İadesiz basit rastgele örneklemede n/N=50/500=0,10n/N = 50/500 = 0,10 olduğundan ve bu değer 0,050,05 eşiğini aştığından, sonlu kitle düzeltme çarpanı 1f=0,901 - f = 0,90 olarak kullanılır.

Step-by-Step Solution

1
Kitle oran tahminleyicisini (r^\hat{r}) hesapla
r^=yixi=6001000=0,60\hat{r} = \frac{\sum y_i}{\sum x_i} = \frac{600}{1000} = 0,60
Oran tahminleyicisi, ilgilenilen değişken toplamının yardımcı değişken toplamına bölünmesiyle elde edilir.
2
Örnekleme oranını (ff) belirle
f=nN=50500=0,10f = \frac{n}{N} = \frac{50}{500} = 0,10
Sonlu kitle düzeltmesi için kitle içinden seçilen örneklem payı hesaplanmalıdır.
3
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesapla
SKD=1f=10,10=0,90\text{SKD} = 1 - f = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz seçimde varyans hesaplanırken n/N>0,05n/N > 0,05 olduğu durumlarda 1f1-f çarpanı kullanılır.

Key Concept

Oran Tahminleyicisi ve Sonlu Kitle Düzeltmesi

Hints

1
Oran tahmini için örneklemdeki toplam başarıyı (YY), toplam faaliyet sayısına (XX) bölmelisiniz.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanı 1f1 - f formülü ile hesaplanır, burada f=n/Nf = n/N değeridir.

Practice More

Varyans hesaplamasına geçmek için bu tahmin değerini ve örneklem varyansını kullanabilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 73Question

Bir kargo merkezinde bulunan N=1000N = 1000 adet paketin toplam ağırlığı (yy) tahmin edilmek istenmektedir. Paketlerin hacmi (xx) yardımcı değişken olarak belirlenmiş ve kitle hacim ortalamasının Xˉ=45\bar{X} = 45 dm3dm^3 olduğu bilinmektedir. Seçilen n=100n = 100 birimlik bir basit rastgele örneklemden elde edilen istatistikler şu şekildedir:

- Örneklem hacim ortalaması: xˉ=40\bar{x} = 40 dm3dm^3
- Örneklem ağırlık ortalaması: yˉ=100\bar{y} = 100 kgkg
- Örneklem regresyon katsayısı: b=2b = 2

Buna göre, regresyon tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan kitle toplam ağırlık tahmini kaç kgkg'dır?

Show answer & explanation

Answer: 110.000

Answer

Regresyon tahminleyicisi kullanılarak hesaplanan kitle toplam ağırlık tahmini 110.000 kg'dır.
Kitle ortalamasının regresyon tahminleyicisi yˉreg=yˉ+b(Xˉxˉ)\bar{y}_{reg} = \bar{y} + b(\bar{X} - \bar{x}) formülü ile hesaplanır. Verilen değerler yerine konulduğunda yˉreg=100+2(4540)=110\bar{y}_{reg} = 100 + 2(45 - 40) = 110 bulunur. Kitle toplamı ise Y^reg=N×yˉreg\hat{Y}_{reg} = N \times \bar{y}_{reg} formülüyle 1000×110=110.0001000 \times 110 = 110.000 olarak elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen istatistiklerin tanımlanması
N=1000,Xˉ=45,xˉ=40,yˉ=100,b=2N = 1000, \bar{X} = 45, \bar{x} = 40, \bar{y} = 100, b = 2
Regresyon tahminleyicisi formülünde kullanılacak parametre ve istatistiklerin belirlenmesi gerekir.
2
Kitle ortalaması tahmininin (yˉreg\bar{y}_{reg}) hesaplanması
yˉreg=100+2(4540)=110\bar{y}_{reg} = 100 + 2(45 - 40) = 110
Kitle toplamına ulaşmak için önce regresyon tahminleyicisi ile düzeltilmiş kitle ortalaması hesaplanır.
3
Kitle toplamı tahmininin (Y^reg\hat{Y}_{reg}) hesaplanması
Y^reg=1000×110=110.000\hat{Y}_{reg} = 1000 \times 110 = 110.000
Kitle ortalaması tahmini, kitledeki toplam birim sayısı (NN) ile çarpılarak kitle toplam tahmini elde edilir.

Key Concept

Regresyon Tahminleyicisi ile Toplam Tahmini

Practice More

Regresyon tahminleyicisinin oran tahminleyicisinden daha etkin olduğu koşulları (korelasyon katsayısı ve regresyon doğrusunun orijinden geçme durumu) inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 74Question

Bir kamu araştırmasında, N=1.000N = 1.000 birimlik bir kitleden iadesiz basit rastgele örnekleme ile n=100n = 100 birimlik bir örneklem seçilmiştir. İlgilenilen yy değişkeni için kitle ortalaması tahmininde, yardımcı xx değişkeninden yararlanılarak k=1k = 1 sabitli fark tahminleyicisi (yˉd=yˉ+Xˉxˉ\bar{y}_d = \bar{y} + \bar{X} - \bar{x}) kullanılmıştır.

Araştırma sonucunda elde edilen kitle değerleri aşağıdadır:

Değişken / ParametreDeğer
Kitle Varyansı (Sy2S_y^2)40
Yardımcı Değişken Varyansı (Sx2S_x^2)30
Kovaryans (SxyS_{xy})32

Buna göre, bu fark tahminleyicisinin varyansı (V(yˉd)V(\bar{y}_d)) kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 0,054

Answer

Fark tahminleyicisinin varyansı 0,054'tür.
Fark tahminleyicisinin varyansı hesaplanırken V(yˉd)=1fn(Sy2+Sx22Sxy)V(\bar{y}_d) = \frac{1-f}{n} (S_y^2 + S_x^2 - 2S_{xy}) formülü kullanılır. Burada (10,1)/100=0,009(1-0,1)/100 = 0,009 katsayısı ile varyansların toplamından kovaryansın iki katının çıkarılmasıyla elde edilen 40+3064=640+30-64=6 değeri çarpıldığında 0,054 sonucuna ulaşılır. Bu tahminleyici, basit ortalama varyansı olan 0,360'tan çok daha küçüktür, bu da tahminleyicinin etkinliğini gösterir.

Step-by-Step Solution

1
Fark tahminleyicisi varyans formülünü belirleyiniz.
V(yˉd)=1fn[Sy2+k2Sx22kSxy]V(\bar{y}_d) = \frac{1-f}{n} [S_y^2 + k^2 S_x^2 - 2k S_{xy}] burada f=n/N=100/1.000=0,1f = n/N = 100/1.000 = 0,1 ve k=1k=1 olarak verilmiştir.
İadesiz basit rastgele örneklemede fark tahminleyicisinin varyansı bu formülle hesaplanır.
2
Verilen değerleri formülde yerine yerleştiriniz.
V(yˉd)=10,1100[40+12(30)2(1)(32)]V(\bar{y}_d) = \frac{1-0,1}{100} [40 + 1^2(30) - 2(1)(32)]
Sonlu kitle düzeltme çarpanı, örneklem hacmi ve kitle parametreleri işleme dahil edilir.
3
Hesaplamayı tamamlayınız.
V(yˉd)=0,9100[40+3064]=0,009×6=0,054V(\bar{y}_d) = \frac{0,9}{100} [40 + 30 - 64] = 0,009 \times 6 = 0,054
Parantez içindeki işlem ve katsayı çarpımı sonucu nihai varyansı verir.

Key Concept

Fark tahminleyicisi, yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasında yüksek pozitif korelasyon olduğunda kitle ortalaması varyansını düşüren yansız bir tahminleyicidir.

Practice More

Fark tahminleyicisinin regresyon tahminleyicisi ile arasındaki farkı ve hangi durumda k=1 seçiminin optimal olduğunu inceleyiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 75Question

Tabakalı rastgele örnekleme yönteminde, her bir tabakadaki örneklem hacminin (nhn_h) oldukça küçük olduğu bir kitlede, kitle oranını (RR) tahmin etmek amacıyla kullanılan birleşik oran tahminleyicisi (R^c\hat{R}_c) hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Tabaka örneklem hacimleri küçük olduğunda, ayrı oran tahminleyicisine göre genellikle daha küçük bir toplam yanlılığa (bias) sahiptir.

Answer

Birleşik oran tahminleyicisi, tabaka örneklem hacimleri küçük olduğunda ayrı oran tahminleyicisine göre daha az yanlılık gösterir.
Doğru olan ifade, birleşik oran tahminleyicisinin küçük tabaka örneklem hacimlerinde daha az yanlılık göstermesidir. Ayrı oran tahminleyicisinde (R^s \hat{R}_s ), her tabaka için ayrı bir oran hesaplandığından ve oran tahminleyicileri asimptotik yansız olduğundan, küçük nhn_h değerlerinde her tabakadan gelen yanlılıklar toplanarak büyük bir hata oluşturur. Birleşik tahminleyicide ise bu yanlılık birikimi engellenir.

Step-by-Step Solution

1
Tahminleyici yapısının belirlenmesi
R^c=Y^stX^st \hat{R}_c = \frac{\hat{Y}_{st}}{\hat{X}_{st}}
Birleşik oran tahminleyicisi, tabaka ortalamalarının ağırlıklı toplamlarının birbirine oranlanmasıyla tanımlanır.
2
Yanlılık (bias) analizi yapılması
Bias(R^c) Bias(\hat{R}_c) tek bir terimdir; Bias(R^s)=Bias(rh) Bias(\hat{R}_s) = \sum Bias(r_h) ise tüm tabakaların yanlılıklarının toplamıdır.
Her bir tabakadaki örneklem hacmi (nhn_h) küçük olduğunda, her bir tabakadan gelen yanlılıklar ayrı oran tahminleyicisinde birikerek toplam hatayı artırır.
3
Kullanım koşullarının değerlendirilmesi
Küçük nhn_h durumunda birleşik tahminleyici (R^c\hat{R}_c), büyük nhn_h durumunda ise ayrı tahminleyici (R^s\hat{R}_s) daha etkindir.
Teorik olarak birleşik tahminleyici, tabaka bazlı yanlılık birikimini minimize ederek daha güvenilir sonuçlar sağlar.

Key Concept

Birleşik Oran Tahminleyicisi Yanlılık Avantajı

Practice More

Ayrı oran tahminleyicisi ile birleşik oran tahminleyicisi arasındaki seçim kriterlerini içeren varyans karşılaştırmalarını inceleyiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 76Question

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki işletmelerin toplam yıllık cirosunu (yy) tahmin etmek amacıyla işletme büyüklüğünü (xx) yardımcı değişken olarak kullanarak tabakalı örnekleme yöntemiyle bir araştırma yapmıştır. Bölge, işletme hacimlerine göre 'Küçük Ölçekli' ve 'Orta Ölçekli' olmak üzere iki tabakaya ayrılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen tabaka düzeyindeki veriler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Tabaka (hh)Kitle Büyüklüğü (NhN_h)Örneklem Ortalaması (Ciro - yˉh\bar{y}_h)Örneklem Ortalaması (Büyüklük - xˉh\bar{x}_h)Kitle Ortalaması (Büyüklük - Xˉh\bar{X}_h)
1. Tabaka (Küçük)2005050 bin TL1010 birim1212 birim
2. Tabaka (Orta)3004040 bin TL2020 birim1818 birim

Buna göre, tabakalı örneklemede ayrı oran tahminleyicisi (separate ratio estimator) kullanılarak bölgedeki toplam ciro (YY) tahmini aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 22.800

Answer

Hesaplamalar sonucunda ayrı oran tahminleyicisi ile elde edilen toplam ciro tahmini 22.800 bin TL'dir.
Ayrı oran tahminleyicisi kullanıldığında, her tabaka için ayrı bir oran hesaplanır (R^h=yˉh/xˉh\hat{R}_h = \bar{y}_h / \bar{x}_h) ve bu oranlar her tabakanın kendi kitle toplamı (Xh=NhXˉhX_h = N_h \bar{X}_h) ile çarpılarak toplanır. Yapılan işlemlerde 1. tabaka için oran 5, toplam 2400; 2. tabaka için oran 2, toplam 5400 olarak bulunmuş ve toplam tahmine 22.800 olarak ulaşılmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Her tabaka için örneklem oranlarını (R^h\hat{R}_h) hesaplayın.
R^1=5010=5\hat{R}_1 = \frac{50}{10} = 5 ve R^2=4020=2\hat{R}_2 = \frac{40}{20} = 2
Ayrı oran tahminleyicisi her tabakanın kendi oranını temel alır.
2
Her tabaka için yardımcı değişkenin kitle toplamlarını (XhX_h) bulun.
X1=N1×Xˉ1=200×12=2400X_1 = N_1 \times \bar{X}_1 = 200 \times 12 = 2400 birim; X2=N2×Xˉ2=300×18=5400X_2 = N_2 \times \bar{X}_2 = 300 \times 18 = 5400 birim
Oran tahminleyicisi, kitle toplamını tahmin etmek için yardımcı değişkenin gerçek kitle toplamına ihtiyaç duyar.
3
Ayrı oran tahminleyicisi formülünü uygulayın: Y^RS=h=1LR^hXh\hat{Y}_{RS} = \sum_{h=1}^L \hat{R}_h X_h.
Y^RS=(5×2400)+(2×5400)=12.000+10.800=22.800\hat{Y}_{RS} = (5 \times 2400) + (2 \times 5400) = 12.000 + 10.800 = 22.800
Tabaka bazlı oranlar ile tabaka bazlı kitle toplamlarının çarpımlarının toplamı kitle toplamı tahminini verir.

Key Concept

Ayrı Oran Tahminleyicisi (Separate Ratio Estimator)

Practice More

Ayrı oran tahminleyicisinin yanlılığı, her tabakadaki örneklem hacmi küçük olduğunda artabilir. Bu durumda birleşik oran tahminleyicisi tercih edilebilir.
Estimated Time:2m 0s
Question 77Question

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki okulların yıllık toplam kırtasiye harcamasını (YY) tahmin etmek istemektedir. Bu amaçla, her okulun kayıtlı öğrenci sayısı (XX) bilgisi idari kayıtlardan alınarak yardımcı değişken olarak kullanılmıştır.

Bu araştırmada öğrenci sayısının (XX) yardımcı değişken olarak kullanılmasının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Tahmin edicinin varyansını küçülterek tahminin etkinliğini ve hassasiyetini artırmak

Answer

Tahmin edicinin varyansını küçülterek tahminin etkinliğini ve hassasiyetini artırmak
Tahmin edicinin varyansını küçülterek tahminin etkinliğini ve hassasiyetini artırmak ifadesi doğrudur; çünkü yardımcı değişken (XX), ilgilenilen YY değişkeniyle olan korelasyonu sayesinde örneklem bilgisini kitle bilgisiyle destekleyerek tahminin hata payını (varyansını) düşürür.

Step-by-Step Solution

1
Yardımcı değişkenin (XX) fonksiyonunu belirleme
Yardımcı değişken, kitle parametreleri (toplam veya ortalama) tam olarak bilinen ve ilgilenilen değişken (YY) ile yüksek korelasyonu olan bir değişkendir.
Tahmin sürecinde ek bilgi sağlayarak belirsizliği azaltmak için kullanılır.
2
Tahminleyicinin performansını değerlendirme
İyi bir yardımcı değişken kullanıldığında, oran veya regresyon tahminleyicisinin varyansı, basit rastgele örnekleme tahminleyicisinin varyansından daha küçük olur.
Varyansın küçülmesi, tahminin daha dar bir güven aralığında ve daha yüksek hassasiyetle gerçekleşmesini sağlar.

Key Concept

Örneklemede yardımcı değişkenlerin kullanım amacı, ilgilenilen değişkenle olan ilişkiden (korelasyon) yararlanarak tahmin edicinin varyansını azaltmak ve böylece tahminin etkinliğini artırmaktır.

Practice More

Yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olup olmaması durumuna göre Oran veya Regresyon tahminleyicisi seçimi üzerine çalışabilirsiniz.
Estimated Time:45s
Question 78Question

Sağlık Bakanlığı, ülke genelindeki N=400N = 400 devlet hastanesinin günlük tıbbi sarf malzeme giderlerinin (YY) hastanelerdeki toplam hasta sayısına (XX) olan oranını (RR) tahmin etmek amacıyla bir çalışma yürütmektedir. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=40n = 40 hastaneden elde edilen veriler şu şekildedir:

i=140xi=4000,i=140yi=80000vei=140(yir^xi)2n1=4000\sum_{i=1}^{40} x_i = 4000, \quad \sum_{i=1}^{40} y_i = 80000 \quad \text{ve} \quad \frac{\sum_{i=1}^{40} (y_i - \hat{r}x_i)^2}{n-1} = 4000

Buna göre, kitle oranının nokta tahmini (r^\hat{r}) ve bu tahminleyicinin varyans tahmini v(r^)v(\hat{r}) değerleri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: r^=20\hat{r} = 20 ve v(r^)=0,009v(\hat{r}) = 0,009

Answer

Kitle oranı tahmini 20 ve varyans tahmini 0,009 olarak hesaplanmıştır.
Kitle oranı tahmini yi/xi\sum y_i / \sum x_i formülüyle 20 olarak bulunur. Varyans hesabı için n/N=0,10n/N = 0,10 olduğundan sonlu kitle düzeltme çarpanı (0,90) kullanılmalıdır. Formülde değerler yerine konduğunda v(r^)=0,009v(\hat{r}) = 0,009 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Kitle oranının nokta tahminini (r^\hat{r}) hesaplayınız.
r^=yixi=800004000=20\hat{r} = \frac{\sum y_i}{\sum x_i} = \frac{80000}{4000} = 20
Oran tahminleyicisi, iki değişkenin toplamlarının veya ortalamalarının birbirine oranı olarak tanımlanır.
2
Yardımcı değişkenin (XX) örneklem ortalamasını ve örnekleme kesrini (ff) belirleyiniz.
xˉ=400040=100\bar{x} = \frac{4000}{40} = 100 ve f=nN=40400=0,10f = \frac{n}{N} = \frac{40}{400} = 0,10
Varyans formülünde kullanılacak parametreleri elde etmek için gereklidir.
3
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayınız.
SKD=1f=10,10=0,90SKD = 1 - f = 1 - 0,10 = 0,90
n/N>0,05n/N > 0,05 olduğu için iadesiz seçimde SKD kullanılmalıdır.
4
Varyans tahmini formülünü ( v(r^)=1fnxˉ2sr2v(\hat{r}) = \frac{1-f}{n\bar{x}^2} s_r^2 ) uygulayınız.
v(r^)=0,9040×1002×4000=0,90×400040×10000=3600400000=0,009v(\hat{r}) = \frac{0,90}{40 \times 100^2} \times 4000 = \frac{0,90 \times 4000}{40 \times 10000} = \frac{3600}{400000} = 0,009
Hesaplanan tüm bileşenleri yerine koyarak varyans tahmini elde edilir.

Key Concept

Oran Tahminleyicisinin Varyansı ve SKD Kullanımı
Question 79Question

Bir araştırmacı, incelediği bir kitlede ilgilenilen değişken (yy) ile yardımcı değişken (xx) arasındaki korelasyon katsayısını ρ=0,70\rho = 0,70 olarak saptamıştır. Buna göre, büyük örneklemler için regresyon tahminleyicisinin varyansının (V(yˉreg)V(\bar{y}_{reg})), basit rastgele örnekleme altındaki kitle ortalaması tahminleyicisinin varyansına (V(yˉ)V(\bar{y})) oranı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 0,51

Answer

Regresyon tahminleyicisinin varyansının basit rastgele örnekleme varyansına oranı 0,51'dir.
Büyük örneklemlerde regresyon tahminleyicisinin varyansı, basit rastgele örnekleme varyansının (1ρ2)(1 - \rho^2) katına eşittir. Korelasyon katsayısı ρ=0,70\rho = 0,70 olduğunda, bu oran 1(0,70)2=10,49=0,511 - (0,70)^2 = 1 - 0,49 = 0,51 olarak hesaplanır. Bu durum, regresyon tahminleyicisinin varyansının basit rastgele örneklemeye göre %49 daha düşük olduğu anlamına gelir.

Step-by-Step Solution

1
Regresyon tahminleyicisinin varyans formülünü belirleyin.
V(yˉreg)V(yˉsrs)(1ρ2)V(\bar{y}_{reg}) \approx V(\bar{y}_{srs}) (1 - \rho^2)
Regresyon tahminleyicisinin etkinliği, yardımcı değişkenle olan doğrusal ilişkinin gücüne (korelasyona) bağlı olarak varyansı azaltır.
2
Varyanslar arası oranı ifade edin.
V(yˉreg)V(yˉsrs)=1ρ2\frac{V(\bar{y}_{reg})}{V(\bar{y}_{srs})} = 1 - \rho^2
Soruda regresyon tahminleyicisi varyansının basit rastgele örnekleme varyansına oranı istenmektedir.
3
Verilen korelasyon değerini yerine koyarak sonucu hesaplayın.
1(0,70)2=10,49=0,511 - (0,70)^2 = 1 - 0,49 = 0,51
Matematiksel hesaplama adımıdır.

Key Concept

Regresyon tahminleyicisinin varyansının, basit rastgele örnekleme varyansına göre 1ρ21-\rho^2 çarpanı kadar daha düşük olması.
Estimated Time:45s
Question 80Question

yy ilgilenilen değişken ve xx yardımcı değişken olmak üzere; basit rastgele örnekleme tasarımında oran tahminleyicisinin (yˉR\bar{y}_R), kitle ortalaması tahmini için örneklem ortalamasından (yˉ\bar{y}) daha etkin (daha küçük varyanslı) olması aşağıdaki koşullardan hangisine bağlıdır?

(ρ\rho: yy ve xx arasındaki korelasyon katsayısı, CyC_y: yy değişkeninin değişim katsayısı, CxC_x: xx değişkeninin değişim katsayısıdır.)

Show answer & explanation

Answer: ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y}

Answer

Oran tahminleyicisinin örneklem ortalamasından daha etkin olabilmesi için korelasyon katsayısı ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} koşulunu sağlamalıdır.
Basit rastgele örneklemede oran tahminleyicisinin varyansı yaklaşık olarak V(yˉR)1fnYˉ2(Cy2+Cx22ρCyCx)V(\bar{y}_R) \approx \frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 (C_y^2 + C_x^2 - 2\rho C_y C_x) şeklindedir. Bu değerin örneklem ortalamasının varyansı olan V(yˉ)1fnYˉ2Cy2V(\bar{y}) \approx \frac{1-f}{n} \bar{Y}^2 C_y^2 değerinden küçük olması için Cx22ρCyCx<0C_x^2 - 2\rho C_y C_x < 0 olması gerekir. Buradan sadeleştirme yapıldığında ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} koşulu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Varyans formüllerini karşılaştırın.
V(yˉR)<V(yˉ)V(\bar{y}_R) < V(\bar{y}) eşitsizliğini kurun.
Etkinlik, daha küçük varyansa sahip olma durumuyla ölçülür.
2
Eşitsizliği değişim katsayıları cinsinden sadeleştirin.
Cy2+Cx22ρCyCx<Cy2C_y^2 + C_x^2 - 2\rho C_y C_x < C_y^2 ifadesini elde edin.
Oran tahminleyicisinin varyans yaklaşımında yer alan terimler sadeleştirilerek temel koşula ulaşılır.
3
ρ\rho değerini yalnız bırakın.
ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} sonucuna ulaşın.
Korelasyonun, değişim katsayıları arasındaki oranın yarısından büyük olması gerektiğini gösteren nihai koşuldur.

Key Concept

Oran Tahminleyicisinin Etkinlik Koşulu

Hints

1
Oran tahminleyicisinin varyans formülünde yardımcı değişkenin etkisi olan CxC_x ve korelasyonu içeren terimleri düşünün.
2
Eşitsizliğin bir tarafında korelasyon katsayısı (ρ\rho), diğer tarafında değişim katsayılarının oranı yer almalıdır.

Practice More

Değişim katsayılarının eşit olduğu durumda bu koşulun nasıl değiştiğini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:45s
PreviousPage 4 / 8Next