Hipotez Testleri

101 soru

Soru 41Soru

Bir sinyal işleme uzmanı, radar sisteminden elde edilen gürültü genliklerinin x>0x > 0 ve θ>0\theta > 0 olmak üzere aşağıdaki olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip Rayleigh dağılımına uygun olduğunu değerlendirmektedir:

f(x;θ)=xθ2ex22θ2f(x; \theta) = \frac{x}{\theta^2} e^{-\frac{x^2}{2\theta^2}}

nn birimlik bir rastgele örneklem X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n kullanılarak H0:θ=θ0H_0: \theta = \theta_0 yokluk hipotezine karşı H1:θ=θ1H_1: \theta = \theta_1 (burada θ1>θ0\theta_1 > \theta_0 dır) alternatif hipotezini test etmek için Neyman-Pearson Lemması'na göre elde edilen en güçlü (MP) testin red bölgesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nxi2c\sum_{i=1}^n x_i^2 \geq c

Cevap

En güçlü (MP) testin red bölgesi i=1nxi2c\sum_{i=1}^n x_i^2 \geq c şeklindedir.
Neyman-Pearson Lemması uyarınca, olabilirlik oranı L(θ0)L(θ1)\frac{L(\theta_0)}{L(\theta_1)} hesaplandığında, üstel terimde xi2\sum x_i^2 ifadesinin katsayısı 12(1θ021θ12)-\frac{1}{2}(\frac{1}{\theta_0^2} - \frac{1}{\theta_1^2}) olarak bulunur. θ1>θ0\theta_1 > \theta_0 olduğunda 1θ02>1θ12\frac{1}{\theta_0^2} > \frac{1}{\theta_1^2} olur, dolayısıyla parantez içi pozitif, katsayının tamamı ise negatiftir. Bu negatif katsayı nedeniyle eşitsizlik yön değiştirir ve red bölgesi 'büyüktür' formuna (c \geq c ) dönüşür.

Adım Adım Çözüm

1
Rayleigh dağılımı için nn birimlik örneklemin olabilirlik fonksiyonunu yazın.
L(θ)=i=1nxiθ2nexp(i=1nxi22θ2)L(\theta) = \frac{\prod_{i=1}^n x_i}{\theta^{2n}} \exp\left(-\frac{\sum_{i=1}^n x_i^2}{2\theta^2}\right)
Neyman-Pearson testi, H0H_0 ve H1H_1 altındaki olabilirlik fonksiyonlarının oranına dayanır.
2
Olabilirlik oranını Λ=L(θ0)L(θ1)k\Lambda = \frac{L(\theta_0)}{L(\theta_1)} \leq k olarak kurun.
θ12nθ02nexp(xi22[1θ021θ12])k\frac{\theta_1^{2n}}{\theta_0^{2n}} \exp\left( -\frac{\sum x_i^2}{2} [\frac{1}{\theta_0^2} - \frac{1}{\theta_1^2}] \right) \leq k
En güçlü testin kritik bölgesi bu oran üzerinden tanımlanır.
3
Sabitleri sağ tarafa toplayın ve logaritma alarak test istatistiğini yalnız bırakın.
12(1θ021θ12)xi2ln(k)-\frac{1}{2} (\frac{1}{\theta_0^2} - \frac{1}{\theta_1^2}) \sum x_i^2 \leq \ln(k')
Üstel ifadeden kurtulmak ve sadece gözlemlere bağlı olan kısmı bulmak için logaritma kullanılır.
4
θ1>θ0\theta_1 > \theta_0 bilgisini kullanarak katsayının işaretini kontrol edin ve eşitsizliği düzenleyin.
xi2c\sum x_i^2 \geq c (çünkü 12(1θ021θ12)-\frac{1}{2}(\frac{1}{\theta_0^2} - \frac{1}{\theta_1^2}) değeri negatiftir).
Negatif bir sayıya bölmek eşitsizliğin yönünü değiştirir.

Anahtar Kavram

Neyman-Pearson Lemması ve Olabilirlik Oranı Testi

Alternatif Yöntem

Alternatif olarak, Rayleigh dağılımının Y=X2Y = X^2 dönüşümü ile üstel dağılıma (λ=1/2θ2\lambda = 1/2\theta^2) dönüştüğü hatırlanabilir. Üstel dağılımda λ\lambda parametresi için MP testinin yönü biliniyorsa, oradan da sonuca gidilebilir.
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 42Soru

Bir araştırmacı, başarı olasılığı θ\theta olan bir Bernoulli dağılımından nn birimlik bağımsız ve tesadüfi bir örneklem seçmiştir. H0:θθ0H_0: \theta \leq \theta_0 hipotezine karşı H1:θ>θ0H_1: \theta > \theta_0 alternatif hipotezinin test edilmesi planlanmaktadır.

Düzgün En Güçlü (UMP) test teorisi çerçevesinde, bu test süreciyle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Eğer alternatif hipotez H1:θθ0H_1: \theta \neq \theta_0 şeklinde çift yönlü olsaydı, MLR özelliği sayesinde her zaman bir UMP testi inşa edilebilirdi.

Cevap

Çift yönlü alternatif hipotezler için her zaman bir UMP testi inşa edilebileceğini savunan ifade yanlıştır.
Çift yönlü alternatif hipotez kurgusunda (H1:θθ0H_1: \theta \neq \theta_0), parametrenin θ0\theta_0'dan büyük olduğu değerler için en güçlü olan test ile θ0\theta_0'dan küçük olduğu değerler için en güçlü olan test farklılık gösterir. Bu iki farklı yönü aynı anda tüm θθ0\theta \neq \theta_0 değerleri için en güçlü şekilde test eden tek bir 'düzgün' test (UMP) çoğu dağılımda (Bernoulli dahil) mevcut değildir. MLR özelliği sadece tek yönlü hipotezlerde UMP garantisi sağlar.

Adım Adım Çözüm

1
Bernoulli dağılımının üstel aileye uygunluğunu kontrol etme
f(x;θ)=θx(1θ)1x=(1θ)exp(xln(θ/(1θ)))f(x; \theta) = \theta^x(1-\theta)^{1-x} = (1-\theta) \exp(x \ln(\theta/(1-\theta)))
Üstel aile yapısı MLR özelliği için bir ön koşuldur.
2
Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğini belirleme
w(θ)=ln(θ/(1θ))w(\theta) = \ln(\theta/(1-\theta)) fonksiyonu θ\theta arttıkça artar.
MLR özelliğinin yönü, red bölgesinin hangi tarafta olacağını belirler.
3
Tek yönlü hipotez için Karlin-Rubin Teoremini uygulama
H1:θ>θ0H_1: \theta > \theta_0 için Xi>k\sum X_i > k şeklinde bir UMP testi mevcuttur.
Teorem, MLR varlığında tek yönlü en güçlü testin yapısını verir.
4
Çift yönlü hipotez durumunu analiz etme
H1:θθ0H_1: \theta \neq \theta_0 için hem sağ hem sol sapmaları aynı anda en güçlü şekilde yakalayan tek bir test yoktur.
Çift yönlü alternatiflerde her iki yönde de 'en güçlü' olma şartı genellikle sağlanamaz (UMP yoktur).

Anahtar Kavram

UMP testlerin varlığı ve Karlin-Rubin Teoremi

İpuçları

1
Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğinin hangi tip hipotezler için UMP testi garanti ettiğini hatırlayın.
2
Karlin-Rubin teoremi tek yönlü (θ>θ0\theta > \theta_0 veya θ<θ0\theta < \theta_0) alternatifler için geçerlidir.
3
Çift yönlü hipotezlerde (H1:θθ0H_1: \theta \neq \theta_0) hem alt hem üst sapmaları aynı anda en güçlü şekilde yakalayacak tek bir 'düzgün' testin neden bulunamayacağını düşünün.

Daha Fazla Pratik

İlişkili bir konu olarak 'Düzgün En Güçlü Yansız (UMPU) Testler' kavramını araştırarak çift yönlü durumlarda kısıtlamalarla nasıl çözüm üretildiğini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 43Soru

XX rassal değişkeni (0,1)(0, 1) aralığında f(x;θ)=θxθ1f(x; \theta) = \theta x^{\theta-1} olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahiptir. θ\theta parametresi için kurulan H0:θ=1H_0: \theta = 1 yokluk hipotezi, H1:θ=3H_1: \theta = 3 alternatif hipotezine karşı test edilmektedir. Red bölgesi C={x:x>0,8}C = \{x: x > 0,8\} olarak belirlendiğine göre, bu test için II. Tip hata (β\beta) olasılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,512

Cevap

II. Tip hata olasılığı (β\beta), H1H_1 hipotezi doğruyken test istatistiğinin kabul bölgesine düşme olasılığıdır ve değeri 0,512'dir.
II. Tip hata (β\beta), H1:θ=3H_1: \theta = 3 hipotezi doğruyken gözlemin red bölgesi dışında kalması (x0,8x \leq 0,8) olasılığıdır. 3x23x^2 fonksiyonunun 0 ile 0,8 arasındaki integrali hesaplandığında 0,83=0,5120,8^3 = 0,512 sonucuna ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
H1H_1 hipotezi altındaki olasılık yoğunluk fonksiyonunu belirle.
f(x;θ=3)=3x2f(x; \theta=3) = 3x^2, 0<x<10 < x < 1.
II. Tip hata hesaplaması her zaman alternatif hipotezin dağılımı üzerinden yapılır.
2
Kabul bölgesini (CcC^c) tanımla.
Red bölgesi x>0,8x > 0,8 ise kabul bölgesi x0,8x \leq 0,8 aralığıdır.
II. Tip hata, H1H_1 geçerliyken reddetme kuralının dışındaki alanda kalma olasılığıdır.
3
β\beta olasılığı için integral işlemini gerçekleştir.
β=00,83x2dx=[x3]00,8=0,83=0,512\beta = \int_{0}^{0,8} 3x^2 dx = [x^3]_{0}^{0,8} = 0,8^3 = 0,512.
Olasılık yoğunluk fonksiyonunun ilgili aralıktaki integrali bize o olayın gerçekleşme olasılığını verir.

Anahtar Kavram

II. Tip Hata (β\beta), alternatif hipotez (H1H_1) doğru olduğu halde yokluk hipotezinin (H0H_0) reddedilememesi durumudur.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 44Soru

Ortalaması 00 ve varyansı σ2>0\sigma^2 > 0 olan normal dağılımdan alınan nn birimlik bağımsız ve tesadüfi bir örneklem X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n olsun. H0:σ2σ02H_0: \sigma^2 \leq \sigma_0^2 yokluk hipotezine karşı H1:σ2>σ02H_1: \sigma^2 > \sigma_0^2 alternatif hipotezi test edilmek istenmektedir. Buna göre, bu hipotez testi için α\alpha anlamlılık düzeyindeki düzgün en güçlü (UMP) testin kritik bölgesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nXi2>c\sum_{i=1}^n X_i^2 > c

Cevap

Düzgün en güçlü (UMP) testin kritik bölgesi, gözlemlerin kareleri toplamının kritik bir değerden büyük olduğu durumu ifade eden i=1nXi2>c\sum_{i=1}^n X_i^2 > c şeklindedir.
Verilen normal dağılım N(0,σ2)N(0, \sigma^2) formunda olup, varyans parametresi σ2\sigma^2 için yeterli istatistik Xi2\sum X_i^2 olarak bulunur. Bu dağılım, söz konusu istatistik cinsinden Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğine sahiptir. Karlin-Rubin teoremi gereği, tek yönlü üst alternatif hipotez (H1:σ2>σ02H_1: \sigma^2 > \sigma_0^2) için UMP testin kritik bölgesi, yeterli istatistiğin büyük değerlerinden oluşur.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunu yazın.
L(σ2)=(2πσ2)n/2exp(12σ2i=1nXi2)L(\sigma^2) = (2\pi\sigma^2)^{-n/2} \exp\left(-\frac{1}{2\sigma^2} \sum_{i=1}^n X_i^2\right)
UMP testi belirlemek için öncelikle örneklemin ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu olan olabilirlik fonksiyonu belirlenmelidir.
2
Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğini kontrol edin.
Dağılım T(X)=Xi2T(X) = \sum X_i^2 istatistiğine göre monoton artan bir olabilirlik oranına sahiptir.
Normal dağılım üstel aileye aittir. σ2\sigma^2 arttıkça üstel terimdeki katsayı (1/2σ2-1/2\sigma^2) arttığı için MLR özelliği sağlanır.
3
Karlin-Rubin Teoremi'ni uygulayın.
H1:σ2>σ02H_1: \sigma^2 > \sigma_0^2 için red bölgesi T(X)>cT(X) > c şeklindedir.
Teorem uyarınca, MLR özelliğine sahip bir istatistik için tek yönlü sağ kuyruk hipotezinde UMP test, istatistiğin büyük değerlerinde H0'ı reddeder.

Anahtar Kavram

Karlin-Rubin Teoremi ve Monoton Olabilirlik Oranı (MLR)

İpuçları

1
Normal dağılımın olabilirlik fonksiyonunda varyans parametresi ile doğrudan ilişkili olan terimi belirleyin.
2
Karlin-Rubin Teoremi'ni hatırlayın: Eğer dağılım bir T(X)T(X) istatistiğine göre MLR özelliğine sahipse, H1:θ>θ0H_1: \theta > \theta_0 için red bölgesi T(X)>cT(X) > c olur.
3
Ortalaması 0 olan normal dağılımda, σ2\sigma^2 parametresi için yeterli istatistik gözlemlerin kareleri toplamıdır.

Daha Fazla Pratik

Eğer alternatif hipotez çift yönlü (H1:σ2σ02H_1: \sigma^2 \neq \sigma_0^2) olsaydı, neden bir UMP test bulunamayacağını tartışın.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 45Soru

Bir elektronik bileşenin ömrünün (XX), λ\lambda parametreli üstel dağılıma (f(x;λ)=λeλx,x>0f(x; \lambda) = \lambda e^{-\lambda x}, x > 0) uygun olduğu bilinmektedir. λ\lambda parametresi hakkında kurulan H0:λ=1H_0: \lambda = 1 yokluk hipotezine karşılık H1:λ=2H_1: \lambda = 2 alternatif hipotezini test etmek amacıyla; rastgele seçilen bir bileşenin ömrünün 0,50,5 birimden kısa olması (x<0,5x < 0,5) durumunda H0H_0 hipotezinin reddedilmesine karar verilmiştir. Buna göre, bu testin gücü aşağıdakilerden hangisidir? (e10,37e^{-1} \approx 0,37 ve e0,50,61e^{-0,5} \approx 0,61 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,63

Cevap

Testin gücü, alternatif hipotez (λ=2\lambda = 2) altında hesaplanan 1e1=0,631 - e^{-1} = 0,63 değeridir.
Testin gücü, alternatif hipotez (H1:λ=2H_1: \lambda = 2) geçerliyken testin yokluk hipotezini (H0H_0) reddetme olasılığıdır. Yapılan integral hesabı sonucunda 1e11 - e^{-1} ifadesine ulaşılır ve verilen e10,37e^{-1} \approx 0,37 değeri yerine konulduğunda 0,630,63 sonucu elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Güç fonksiyonu tanımını belirle.
γ(λ)=P(X<0,5λ)\gamma(\lambda) = P(X < 0,5 | \lambda)
Testin gücü veya güç fonksiyonu, parametrenin verilen bir değeri için red bölgesine (X<0,5X < 0,5) düşme olasılığıdır.
2
Üstel dağılım için olasılık hesapla.
γ(λ)=00,5λeλxdx=[eλx]00,5=1e0,5λ\gamma(\lambda) = \int_{0}^{0,5} \lambda e^{-\lambda x} dx = [-e^{-\lambda x}]_0^{0,5} = 1 - e^{-0,5\lambda}
Belirli integral kullanılarak birikimli dağılım fonksiyonu yardımıyla olasılık ifadesi genel formda elde edilir.
3
Alternatif hipotez değerini (λ=2\lambda = 2) yerine koyarak gücü hesapla.
γ(2)=1e0,5(2)=1e1\gamma(2) = 1 - e^{-0,5(2)} = 1 - e^{-1}
Testin gücü, H1H_1 hipotezinde belirtilen parametre değeri (λ=2\lambda = 2) için hesaplanmalıdır.
4
Sayısal değeri hesapla.
10,37=0,631 - 0,37 = 0,63
Verilen yaklaşıklık değeri kullanılarak nihai sonuca ulaşılır.

Anahtar Kavram

Güç Fonksiyonu ve Testin Gücü

Alternatif Yöntem

Üstel dağılımın birikimli dağılım fonksiyonu F(x)=1eλxF(x) = 1 - e^{-\lambda x} olduğu bilinirse, direkt F(0,5;λ=2)F(0,5; \lambda=2) hesaplanarak integrale gerek kalmadan sonuca ulaşılabilir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 46Soru

Bir kamu araştırma kurumunda çalışan istatistikçi, yeni bir tarımsal destek paketinin birim alandaki verimlilik üzerindeki etkisini incelemek amacıyla bir hipotez testi kurgulamıştır. Bu çalışmada sıfır hipotezi (H0H_0), desteğin verimlilik üzerinde bir etkisi olmadığını; alternatif hipotez (H1H_1) ise verimliliğin anlamlı düzeyde arttığını savunmaktadır. İstatistikçi, örneklem verilerini toplamadan önce anlamlılık düzeyini (α\alpha) 0,05 olarak belirlemiştir.

Bu hipotez testi süreci ve temel kavramlar ile ilgili aşağıda verilen ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Anlamlılık düzeyi (α\alpha) sabit tutulurken örneklem hacminin (nn) artırılması, II. tip hata olasılığını (β\beta) azaltarak testin gücünü (1β1-\beta) artırır.

Cevap

Anlamlılık düzeyi sabit tutulurken örneklem hacminin artırılması, II. tip hata olasılığını azaltarak testin gücünü artırır.
İstatistiksel testlerde örneklem büyüklüğü (nn) artırıldığında, test istatistiğinin standart hatası azalır. Bu durum, sıfır hipotezi (H0H_0) ve alternatif hipotez (H1H_1) altındaki dağılımların daha dar (daha az yayılmış) olmasını sağlar ve örtüşen alanı azaltır. Sonuç olarak, anlamlılık düzeyi (alpha\\alpha) sabit kalsa bile, II. tip hata (beta\\beta) yapma olasılığı azalır ve dolayısıyla testin gücü (1beta1-\\beta) artar.

Adım Adım Çözüm

1
Hata türlerini ve testin gücünü tanımla.
I. Tip Hata (α\alpha): H0H_0 doğruyken reddetmek. II. Tip Hata (β\beta): H0H_0 yanlışken reddedememek. Güç (1β1-\beta): H0H_0 yanlışken reddetmek.
Karar verme sürecindeki hata olasılıklarını anlamak için temel tanımlar gereklidir.
2
Örneklem hacmi ile güç arasındaki ilişkiyi analiz et.
alpha\\alpha sabitken nn artarsa, test istatistiğinin varyansı küçülür, bu da beta\\beta olasılığını düşürür ve 1beta1-\\beta değerini yükseltir.
Daha fazla veri, parametre hakkında daha kesin bilgi sağlayarak testin ayrıştırma yeteneğini artırır.
3
Anlamlılık düzeyi (α\alpha) ve güç arasındaki ilişkiyi değerlendir.
alpha\\alpha küçültülürse (kritik değer uçlara kaydırılırsa), H0H_0 bölgesinde kalma olasılığı (kabulleniş) artacağı için beta\\beta artar, güç azalır.
Hatalar arasındaki ters yönlü takas (trade-off) ilişkisini doğrulamak için gereklidir.

Anahtar Kavram

Örneklem hacmi ve anlamlılık düzeyi ile II. Tip hata (beta) ve testin gücü arasındaki dinamik ilişkiler.
Soru 47Soru

Bir XX rassal değişkeninin [0,θ][0, \theta] aralığında düzgün dağılıma (U(0,θ)U(0, \theta)) sahip olduğu bilinmektedir. θ\theta parametresi hakkında kurulan H0:θ=2H_0: \theta = 2 yokluk hipotezine karşı H1:θ=4H_1: \theta = 4 alternatif hipotezi, tek bir gözlem (n=1n=1) kullanılarak C={x:x>1,6}C = \{x : x > 1,6\} kritik bölgesi (red bölgesi) ile test edilmektedir. Buna göre, bu testin gücü kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,60

Cevap

Testin gücü 0,60 olarak hesaplanır.
Testin gücü, alternatif parametre değeri (θ=4\theta = 4) altında gözlemin red bölgesine (x>1,6x > 1,6) düşme olasılığıdır. U(0,4)U(0, 4) dağılımı için bu olasılık (41,6)/4=0,60(4 - 1,6) / 4 = 0,60 değerine eşittir.

Adım Adım Çözüm

1
Testin gücü tanımını belirleme
Güç =P(XCH1 dog˘rudur)=P(X>1,6θ=4)= P(X \in C \mid H_1 \text{ doğrudur}) = P(X > 1,6 \mid \theta = 4)
Güç, alternatif hipotez altında reddetme olasılığıdır.
2
Alternatif hipotez altındaki olasılık yoğunluk fonksiyonunu (oyf) yazma
f(x;θ=4)=14,0<x<4f(x; \theta=4) = \frac{1}{4}, \quad 0 < x < 4
Düzgün dağılımda oyf, 1/(u¨stsınıraltsınır)1 / (üst \, sınır - alt \, sınır) şeklindedir.
3
Olasılık hesaplamasını yapma
P(X>1,6)=1,6414dx=[x4]1,64=41,64=2,44=0,60P(X > 1,6) = \int_{1,6}^{4} \frac{1}{4} dx = \left[ \frac{x}{4} \right]_{1,6}^{4} = \frac{4 - 1,6}{4} = \frac{2,4}{4} = 0,60
Sürekli dağılımda olasılık, ilgili aralıkta yoğunluk fonksiyonunun integrali alınarak bulunur.

Anahtar Kavram

Güç fonksiyonu, bir istatistiksel testin yanlış olan bir yokluk hipotezini reddetme yeteneğini ölçer.

Daha Fazla Pratik

Örneklem çapı n=2n=2 olsaydı ve red bölgesi örneklem ortalamasına (Xˉ\bar{X}) dayalı kurulsaydı testin gücünün nasıl değişeceğini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 48Soru

Bir üretim bandından rastgele seçilen 22 adet ürünün kalite kontrolü yapılmaktadır. Ürünlerin kusurlu olma olasılığı pp ile gösterilmek üzere, hipotezler H0:p=0,4H_0: p = 0,4 ve H1:p=0,6H_1: p = 0,6 şeklinde belirlenmiştir. Araştırmacı, seçilen her iki ürünün de kusurlu çıkması durumunda H0H_0 hipotezini reddetmeye karar vermiştir. Buna göre, bu testin anlamlılık düzeyi (α\alpha) ve testin gücü (1β1 - \beta) değerleri sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,160,16 ve 0,360,36

Cevap

Anlamlılık düzeyi 0,160,16 ve testin gücü 0,360,36 olarak hesaplanan seçenek doğrudur.
Testin anlamlılık düzeyi, H0H_0 doğruyken reddetme olasılığıdır. Burada red bölgesi her iki ürünün de kusurlu olması (0,4×0,4=0,160,4 \times 0,4 = 0,16) olarak verilmiştir. Testin gücü ise H1H_1 doğruyken reddetme olasılığıdır, bu da 0,6×0,6=0,360,6 \times 0,6 = 0,36 değerine eşittir.

Adım Adım Çözüm

1
Anlamlılık düzeyini (α\alpha) tanımlayın ve hesaplayın.
α=P(X1=1,X2=1p=0,4)=0,4×0,4=0,16\alpha = P(X_1=1, X_2=1 | p=0,4) = 0,4 \times 0,4 = 0,16
Anlamlılık düzeyi, H0H_0 hipotezi doğruyken onun reddedilme olasılığıdır (I. Tip Hata).
2
II. Tip hata olasılığını (β\beta) veya doğrudan testin gücünü (1β1-\beta) tanımlayın.
Gu¨c¸=P(X1=1,X2=1p=0,6)=0,6×0,6=0,36\text{Güç} = P(X_1=1, X_2=1 | p=0,6) = 0,6 \times 0,6 = 0,36
Testin gücü, H1H_1 hipotezi doğruyken H0H_0 hipotezinin reddedilme olasılığıdır.

Anahtar Kavram

I. Tip hata (α\alpha), doğru olan H0H_0'ın reddedilmesidir; testin gücü (1β1-\beta) ise yanlış olan H0H_0'ın reddedilmesidir.
Soru 49Soru

Bir kamu araştırma projesinde incelenen bir sürecin f(x;θ)=θeθx,x>0f(x; \theta) = \theta e^{-\theta x}, x > 0 olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip bir üstel dağılımdan geldiği varsayılmaktadır. θ\theta parametresi için kurulan H0:θ=1H_0: \theta = 1 yokluk hipotezine karşı H1:θ=2H_1: \theta = 2 alternatif hipotezi, x0,5x \leq 0,5 ise H0H_0 reddedilir karar kuralı ile test edilmektedir. Buna göre, bu test sürecinde gerçekleşecek II. Tip hata (β\beta) olasılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: e1e^{-1}

Cevap

Yapılan integral hesabı sonucunda II. Tip hata olasılığı e1e^{-1} olarak bulunur.
Doğru cevap olan ifade, alternatif hipotez (H1:θ=2H_1: \theta = 2) doğruyken, gözlemin kabul bölgesine (x>0,5x > 0,5) düşme olasılığını tam olarak temsil etmektedir. 0,52e2xdx\int_{0,5}^{\infty} 2e^{-2x} dx integralinin sonucu olan e1e^{-1} değeri, bu testin II. Tip hata olasılığıdır.

Adım Adım Çözüm

1
II. Tip hatanın (β\beta) tanımını belirleyin.
β=P(H0 kabulH1 dog˘ru)\beta = P(H_0 \text{ kabul} | H_1 \text{ doğru})
II. Tip hata, yanlış olan bir yokluk hipotezinin reddedilememesi durumudur.
2
Karar kuralına göre kabul bölgesini tespit edin.
Kabul Bölgesi: Cc={x:x>0,5}C^c = \{x : x > 0,5\}
Red bölgesi x0,5x \leq 0,5 olarak verildiğinden, bunun tümleyeni kabul bölgesini oluşturur.
3
H1H_1 hipotezi altındaki olasılık yoğunluk fonksiyonunu kullanarak olasılığı hesaplayın.
β=0,52e2xdx\beta = \int_{0,5}^{\infty} 2e^{-2x} dx
H1:θ=2H_1: \theta = 2 olduğu için integral bu parametre değeriyle alınmalıdır.
4
İntegrali çözerek sonucu bulun.
[e2x]0,5=0(e2(0,5))=e1[-e^{-2x}]_{0,5}^{\infty} = 0 - (-e^{-2(0,5)}) = e^{-1}
Üstel dağılımın integral kuralları uygulanarak sonuca ulaşılır.

Anahtar Kavram

II. Tip hata (beta), alternatif hipotez (H1H_1) altında test istatistiğinin kabul bölgesine düşme olasılığıdır.

Daha Fazla Pratik

Örneklem çapı (nn) artırıldığında α\alpha sabit tutulurken β\beta ve testin gücünün nasıl değişeceğini inceleyiniz.
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 50Soru

Bir kalite kontrol sürecinde, bir makinenin ürettiği parçaların kusurlu olma olasılığı pp parametresi ile modellenmektedir. Rastgele seçilen nn adet parça incelenmiş ve X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n gözlemleri elde edilmiştir (Xi{0,1}X_i \in \{0, 1\}).

p1>p0p_1 > p_0 olduğu bilindiğine göre;
H0:p=p0H_0: p = p_0
H1:p=p1H_1: p = p_1

hipotezlerini test etmek için Neyman-Pearson Lemması kullanılarak oluşturulan en güçlü (most powerful) testin red bölgesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nXic\sum_{i=1}^n X_i \geq c

Cevap

En güçlü red bölgesi, gözlemlerin toplamının belirli bir kritik değerden büyük veya eşit olduğu durum olan Xic\sum X_i \geq c şeklindedir.
Neyman-Pearson Lemması'na göre en güçlü test bölgesi L(H0)/L(H1)kL(H_0)/L(H_1) \leq k eşitsizliği ile bulunur. Bernoulli dağılımında p1>p0p_1 > p_0 olduğunda bu oran Xi\sum X_i değerine bağlı olarak azalan bir yapı sergiler. Dolayısıyla oranın küçük bir değerden az olması, Xi\sum X_i toplamının kritik bir değerden büyük olmasını gerektirir.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunu (Likelihood) tanımlayın.
L(p)=pxi(1p)nxiL(p) = p^{\sum x_i} (1-p)^{n-\sum x_i}
Bernoulli dağılımına sahip nn adet bağımsız gözlemin ortak olasılık fonksiyonu budur.
2
Neyman-Pearson oranını (L(p0)/L(p1)L(p_0)/L(p_1)) kurun.
Λ=p0xi(1p0)nxip1xi(1p1)nxi=[p0(1p1)p1(1p0)]xi(1p01p1)n\Lambda = \frac{p_0^{\sum x_i} (1-p_0)^{n-\sum x_i}}{p_1^{\sum x_i} (1-p_1)^{n-\sum x_i}} = \left[ \frac{p_0(1-p_1)}{p_1(1-p_0)} \right]^{\sum x_i} \left( \frac{1-p_0}{1-p_1} \right)^n
En güçlü testi bulmak için iki olabilirlik fonksiyonunun birbirine oranı incelenir.
3
Oranın monotonluğunu parametre değerlerine göre analiz edin.
p1>p0p0(1p1)p1(1p0)<1p_1 > p_0 \Rightarrow \frac{p_0(1-p_1)}{p_1(1-p_0)} < 1
p1>p0p_1 > p_0 olduğu için tabandaki değer 1'den küçüktür, bu da fonksiyonun xi\sum x_i değişkenine göre azalan olduğunu gösterir.
4
Red bölgesini Λk\Lambda \leq k şartına göre belirleyin.
ΛkXic\Lambda \leq k \Rightarrow \sum X_i \geq c
Azalan bir fonksiyonun belirli bir eşik değerinden küçük olması, bağımsız değişkenin (toplamın) büyük değerler almasıyla mümkündür.

Anahtar Kavram

Neyman-Pearson Lemması uyarınca basit hipotezler için en güçlü test, olabilirlik oranının sabit bir değerden küçük olduğu bölgedir.

Alternatif Yöntem

Bernoulli dağılımı pp parametresine göre Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğine sahip bir Üstel Aile üyesidir. pp arttıkça olabilirlik oranı Xi\sum X_i istatistiğine göre monoton olarak arttığından (veya L(H0)/L(H1)L(H_0)/L(H_1) azaldığından), en güçlü testin red bölgesi doğrudan Xic\sum X_i \geq c olarak söylenebilir.
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 51Soru

Bir kamu kurumundaki veri giriş uzmanlarının saatlik yaptıkları hata sayısı λ\lambda parametreli Poisson dağılımına uymaktadır. λ\lambda parametresi için H0:λ=1H_0: \lambda = 1 hipotezine karşı H1:λ=2H_1: \lambda = 2 alternatif hipotezi test edilmek istenmektedir. Testin kritik bölgesi (red bölgesi) tek bir gözlem (n=1n=1) için X2X \geq 2 olarak belirlenmiştir. Buna göre, bu testin gücü aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 13e21 - 3e^{-2}

Cevap

Testin gücü 13e21 - 3e^{-2} olarak hesaplanır.
Testin gücü, alternatif hipotez (λ=2\lambda=2) geçerliyken test istatistiğinin red bölgesine (X2X \geq 2) düşme olasılığıdır. Poisson dağılımı kurallarına göre bu olasılık 1P(X=0)P(X=1)1 - P(X=0) - P(X=1) şeklinde hesaplanır ve 13e21 - 3e^{-2} sonucuna ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Testin gücü tanımını belirle.
Gu¨c¸=P(XRed Bo¨lgesiH1 dog˘rudur)\text{Güç} = P(X \in \text{Red Bölgesi} \mid H_1 \text{ doğrudur})
Testin gücü, yanlış olan yokluk hipotezinin reddedilme olasılığıdır.
2
Alternatif hipotez (H1H_1) altındaki dağılımı ve parametreyi tanımla.
XPoisson(λ=2)X \sim \text{Poisson}(\lambda = 2)
Güç hesaplanırken parametrenin alternatif hipotezdeki değeri kullanılır.
3
Red bölgesi olasılığını Poisson formülü ile hesapla.
P(X2λ=2)=1[P(X=0λ=2)+P(X=1λ=2)]P(X \geq 2 \mid \lambda=2) = 1 - [P(X=0 \mid \lambda=2) + P(X=1 \mid \lambda=2)]
Toplam olasılığın 1 olmasından yararlanarak tamamlayan olasılık üzerinden hesaplama yapmak daha pratiktir.
4
Olasılık değerlerini yerine koy ve sonucu bul.
1[e2200!+e2211!]=1[e2+2e2]=13e21 - [\frac{e^{-2} \cdot 2^0}{0!} + \frac{e^{-2} \cdot 2^1}{1!}] = 1 - [e^{-2} + 2e^{-2}] = 1 - 3e^{-2}
Poisson olasılık kütle fonksiyonu P(X=k)=eλλkk!P(X=k) = \frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} formülü uygulanmıştır.

Anahtar Kavram

Güç fonksiyonu γ(θ)\gamma(\theta), parametrenin her bir değeri için yokluk hipotezinin reddedilme olasılığını verir. Alternatif hipotezin kapsadığı noktadaki güç fonksiyonu değeri 'testin gücü' olarak adlandırılır.

Alternatif Yöntem

Güç fonksiyonu γ(λ)=1eλλeλ\gamma(\lambda) = 1 - e^{-\lambda} - \lambda e^{-\lambda} genel formülü türetildikten sonra λ=2\lambda=2 değeri yerine yazılarak da sonuca gidilebilir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 52Soru

Bir elektronik bileşenin ömrü (XX), biçim parametresi α=3\alpha = 3 (biliniyor) ve ölçek parametresi θ>0\theta > 0 olmak üzere aşağıdaki olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip bir Gamma dağılımına uymaktadır:

f(x;θ)=12θ3x2ex/θ,x>0f(x; \theta) = \frac{1}{2\theta^3} x^2 e^{-x/\theta}, \quad x > 0

Bileşenlerin ortalama ömrünün hedeflenen bir θ0\theta_0 değerinden daha düşük olup olmadığını test etmek amacıyla H0:θθ0H_0: \theta \geq \theta_0 yokluk hipotezine karşı H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 alternatif hipotezi kurulmuştur. nn birimlik bağımsız ve tesadüfi bir örneklem için bu testin düzgün en güçlü (UMP) reddetme bölgesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nXi<k\sum_{i=1}^n X_i < k

Cevap

Düzgün en güçlü (UMP) reddetme bölgesi, gözlemlerin toplamının belirli bir kritik değerden küçük olduğu i=1nXi<k\sum_{i=1}^n X_i < k bölgesidir.
Gamma dağılımı tek parametreli üstel aileye aittir ve yeterli istatistik olan T=XiT = \sum X_i üzerinde artan monoton olabilirlik oranına (MLR) sahiptir. Karlin-Rubin Teoremi'ne göre, MLR özelliği sağlandığında sol yönlü alternatif hipotezler (H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0) için UMP testi, yeterli istatistiğin küçük değerlerinin seçildiği T<kT < k bölgesinde kurulur.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunu ve yeterli istatistiği belirlemek
L(θ)=1(2θ3)n(xi)2exi/θL(\theta) = \frac{1}{(2\theta^3)^n} (\prod x_i)^2 e^{-\sum x_i / \theta}
Neyman Çarpanlara Ayırma Teoremi uyarınca T=XiT = \sum X_i istatistiğinin θ\theta için yeterli istatistik olduğu görülür.
2
Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) özelliğini kontrol etmek
θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 için L(θ2)L(θ1)=(θ1θ2)3ne(xi)(1θ21θ1)\frac{L(\theta_2)}{L(\theta_1)} = (\frac{\theta_1}{\theta_2})^{3n} e^{-(\sum x_i)(\frac{1}{\theta_2} - \frac{1}{\theta_1})} oranı T=XiT = \sum X_i değerinin artan bir fonksiyonudur.
θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 olduğunda (1θ21θ1)<0(\frac{1}{\theta_2} - \frac{1}{\theta_1}) < 0 olur, bu da üssün pozitif bir katsayı ile TT ile çarpılmasına neden olarak oranı monoton artan yapar.
3
Karlin-Rubin teoremini uygulamak
H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 için reddetme bölgesi T<kT < k şeklindedir.
Oran TT ile artan olduğundan, parametrenin azaldığı yöndeki (H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0) en güçlü test istatistiğin küçük değerlerini seçer.

Anahtar Kavram

Karlin-Rubin Teoremi ve Monoton Olabilirlik Oranı (MLR)

Daha Fazla Pratik

Benzer bir analizi, varyansı bilinen bir Normal dağılımda kitlenin ortalaması için yaparak reddetme bölgesinin yönünü karşılaştırınız.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 53Soru

Bir kalite kontrol mühendisi, bir üretim hattından rastgele seçilen ürünlerin 'kusurlu' (1) veya 'kusursuz' (0) olma durumlarını p(0,1)p \in (0, 1) parametreli Bernoulli dağılımı ile modellemektedir. Mühendis, nn birimlik bir örneklem (X1,X2,,XnX_1, X_2, \dots, X_n) kullanarak kusur oranı üzerine hipotez testi yapacaktır. Buna göre, bu dağılım ailesi için olabilirlik oranının pp parametresine göre monoton artan olduğu yeterli istatistik aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nXi\sum_{i=1}^n X_i istatistiğine göre monoton artandır.

Cevap

Bernoulli dağılımı ailesi, toplam istatistiği olan Xi\sum X_i değerine göre monoton artan olabilirlik oranına sahiptir.
Bernoulli dağılımı, yeterli istatistiği T(X)=XiT(X) = \sum X_i olan bir üstel aile üyesidir. p2>p1p_2 > p_1 için olabilirlik oranı L(p2)/L(p1)L(p_2)/L(p_1) yazıldığında, Xi\sum X_i teriminin katsayısı olan ln[p2(1p1)/p1(1p2)]\ln[p_2(1-p_1)/p_1(1-p_2)] değeri pozitif çıkar, bu da oranın toplam istatistiğine göre monoton artan olduğunu gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Bernoulli dağılımının olabilirlik fonksiyonunu yazın.
L(p)=i=1npxi(1p)1xi=pxi(1p)nxiL(p) = \prod_{i=1}^n p^{x_i}(1-p)^{1-x_i} = p^{\sum x_i}(1-p)^{n-\sum x_i}
Olabilirlik oranını hesaplamak için önce örneklemin ortak olasılık fonksiyonu belirlenmelidir.
2
p2>p1p_2 > p_1 durumu için olabilirlik oranını (RR) hesaplayın.
R=L(p2)L(p1)=(p2(1p1)p1(1p2))xi(1p21p1)nR = \frac{L(p_2)}{L(p_1)} = \left( \frac{p_2(1-p_1)}{p_1(1-p_2)} \right)^{\sum x_i} \left( \frac{1-p_2}{1-p_1} \right)^n
Monotonluk özelliğini incelemek için iki farklı parametre değeri arasındaki oran yapılandırılır.
3
T=XiT = \sum X_i istatistiğine göre monotonluğu kontrol edin.
p2>p1p21p2>p11p1p_2 > p_1 \Rightarrow \frac{p_2}{1-p_2} > \frac{p_1}{1-p_1} olduğundan taban değer 11'den büyüktür. Bu durumda oran, TT arttıkça artar.
p/(1p)p/(1-p) fonksiyonu (0,1)(0, 1) aralığında artan bir fonksiyon olduğu için oranın tabanı pozitiftir ve birden büyüktür.

Anahtar Kavram

Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) ve Üstel Aileler
Soru 54Soru

İstatistiksel hipotez testlerinde, kitlede gerçekte doğru olan bir yokluk hipotezinin (H0H_0) örneklem verilerine dayanarak reddedilmesi durumunda işlenen hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: I. Tip Hata

Cevap

Gerçekte doğru olan bir yokluk hipotezinin reddedilmesi 'I. Tip Hata' olarak adlandırılır.
I. Tip Hata, yokluk hipotezi (H0H_0) gerçekte doğruyken, test sonucunda bu hipotezin reddedilmesi durumunda işlenen hatadır. Bu hatanın işlenme olasılığına anlamlılık düzeyi (α\alpha) denir.

Adım Adım Çözüm

1
Durumun başlangıç koşullarını belirleyin.
H0H_0 hipotezinin gerçekte 'doğru' olduğu kabul edilmiştir.
Hata türünü belirlemek için kitledeki gerçek durumun bilinmesi gerekir.
2
Test sonucunda verilen kararı tanımlayın.
H0H_0 hipotezinin 'reddedildiği' belirtilmiştir.
Hata, gerçek durum ile test sonucunun uyumsuz olması durumunda ortaya çıkar.
3
Hata tanımlarını kullanarak eşleştirme yapın.
Doğru bir hipotezi reddetmek I. Tip Hata'dır.
Tanım gereği, doğru bir hipotezin reddedilme olasılığı α\alpha (anlamlılık düzeyi) olup bu duruma I. Tip Hata denir.

Anahtar Kavram

I. ve II. Tip Hatalar arasındaki temel fark, gerçek durumun ne olduğu ve hangi kararın verildiği ile ilgilidir.
Soru 55Soru

Bir araştırma kapsamında incelenen ve θ>0\theta > 0 parametreli üstel dağılıma (f(x;θ)=θeθx,x>0f(x; \theta) = \theta e^{-\theta x}, \quad x > 0) sahip olan bir kitle üzerinden XX şeklinde tek bir gözlem yapılmıştır. H0:θ=θ0H_0: \theta = \theta_0 yokluk hipotezine karşı H1:θ=θ1H_1: \theta = \theta_1 (burada θ1>θ0\theta_1 > \theta_0) alternatif hipotezini test etmek amacıyla Neyman-Pearson Lemması kullanılarak oluşturulan en güçlü (MP) testin red bölgesi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: xcx \leq c

Cevap

En güçlü testin red bölgesi xcx \leq c formundadır.
Neyman-Pearson Lemması'na göre en güçlü test, L(θ0)L(θ1)k\frac{L(\theta_0)}{L(\theta_1)} \leq k şartını sağlayan bölgedir. Üstel dağılım için bu oran θ0θ1e(θ1θ0)xk\frac{\theta_0}{\theta_1} e^{(\theta_1 - \theta_0)x} \leq k halini alır. θ1>θ0\theta_1 > \theta_0 olduğu için (θ1θ0)(\theta_1 - \theta_0) pozitiftir ve logaritma alındığında xx değişkeninin yönü 'küçüktür' (xcx \leq c) şeklinde kalır. Sezgisel olarak, büyük bir θ\theta parametresi daha küçük gözlem değerleri üretme eğilimindedir, bu yüzden küçük değerler alternatif hipotezi işaret eder.

Adım Adım Çözüm

1
Yokluk ve alternatif hipotezler altında olabilirlik fonksiyonlarını yazın.
L(θ0)=θ0eθ0xL(\theta_0) = \theta_0 e^{-\theta_0 x} ve L(θ1)=θ1eθ1xL(\theta_1) = \theta_1 e^{-\theta_1 x}
Neyman-Pearson Lemması olabilirlik oranının kullanılmasını gerektirir.
2
Olabilirlik oranını (kk sabitine göre) oluşturun.
L(θ0)L(θ1)=θ0eθ0xθ1eθ1xk\frac{L(\theta_0)}{L(\theta_1)} = \frac{\theta_0 e^{-\theta_0 x}}{\theta_1 e^{-\theta_1 x}} \leq k
En güçlü testin kritik bölgesi bu oranın belirli bir eşik değerinden küçük olduğu bölgedir.
3
Eşitsizliği xx değişkeni için sadeleştirin.
θ0θ1e(θ1θ0)xke(θ1θ0)xk(θ1θ0)xln(k)\frac{\theta_0}{\theta_1} e^{(\theta_1 - \theta_0)x} \leq k \Rightarrow e^{(\theta_1 - \theta_0)x} \leq k' \Rightarrow (\theta_1 - \theta_0)x \leq \ln(k')
Üstel ifadeleri sadeleştirmek için her iki tarafın logaritması alınır.
4
θ1>θ0\theta_1 > \theta_0 bilgisini kullanarak nihai yönü belirleyin.
xln(k)θ1θ0=cx \leq \frac{\ln(k')}{\theta_1 - \theta_0} = c
θ1θ0>0\theta_1 - \theta_0 > 0 olduğu için eşitsizlik yön değiştirmez.

Anahtar Kavram

Neyman-Pearson Lemması'na göre basit hipotezler için en güçlü test, olabilirlik oranının (L(H0)/L(H1)L(H_0)/L(H_1)) bir eşik değerinden küçük olduğu bölgeyi esas alır.

İpuçları

1
Neyman-Pearson Lemması'nın temel formülü olan L(θ0)L(θ1)k\frac{L(\theta_0)}{L(\theta_1)} \leq k yapısını hatırlayın.
2
Üstel dağılımın beklenen değerinin 1/θ1/\theta olduğunu düşünün. Eğer alternatif hipotezdeki θ\theta daha büyükse, beklenen değer hakkında ne söylenebilir?
3
Olabilirlik oranını yazdıktan sonra her iki tarafın doğal logaritmasını (ln) alarak xx değerini yalnız bırakın ve θ1θ0\theta_1 - \theta_0 farkının işaretine dikkat edin.

Daha Fazla Pratik

Aynı soruyu θ1<θ0\theta_1 < \theta_0 durumu için çözerek red bölgesinin yönünün nasıl değiştiğini gözlemleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 56Soru

Bir kamu bankasında görevli müfettişler, kredi başvurularındaki hatalı bildirimlerin parasal tutarlarını analiz etmektedir. Bu tutarların XN(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) dağılımına sahip olduğu ve varyansın σ2=400\sigma^2 = 400 olarak bilindiği varsayılmaktadır. μ\mu parametresi için monoton olabilirlik oranı (MLR) özelliği incelenirken, μ1<μ2\mu_1 < \mu_2 durumunda olabilirlik oranının (L(μ2)/L(μ1)L(\mu_2)/L(\mu_1)) monoton artan bir fonksiyonu olduğu istatistik aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Gözlemlerin aritmetik ortalaması (Xˉ\bar{X})

Cevap

Gözlemlerin aritmetik ortalaması (Xˉ\bar{X})
Normal dağılımda kitle ortalaması μ\mu parametresi için olabilirlik oranı, örneklem toplamı Xi\sum X_i istatistiğinin monoton artan bir fonksiyonudur. Aritmetik ortalama (Xˉ\bar{X}), örneklem toplamının birebir ve artan bir dönüşümü olduğu için olabilirlik oranı bu istatistiğe göre de monoton artan bir özellik gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunun yazılması
L(μ)=(2πσ2)n/2exp[12σ2i=1n(xiμ)2]L(\mu) = (2\pi \sigma^2)^{-n/2} \exp\left[-\frac{1}{2\sigma^2} \sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2\right]
Verilerin normal dağılımdan geldiği bilindiği için ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu oluşturulur.
2
Olabilirlik oranının oluşturulması
L(μ2)L(μ1)=exp[μ2μ1σ2i=1nxin(μ22μ12)2σ2]\frac{L(\mu_2)}{L(\mu_1)} = \exp\left[\frac{\mu_2 - \mu_1}{\sigma^2} \sum_{i=1}^n x_i - \frac{n(\mu_2^2 - \mu_1^2)}{2\sigma^2}\right]
İki farklı parametre değeri μ1\mu_1 ve μ2\mu_2 için oran kurularak üstel ifadeler sadeleştirilir.
3
Monotonluk yönünün tayin edilmesi
μ2>μ1\mu_2 > \mu_1 ve σ2>0\sigma^2 > 0 olduğu için xi\sum x_i katsayısı pozitiftir; oran xi\sum x_i (ve dolayısıyla xˉ\bar{x}) ile artar.
Eksponansiyel fonksiyonun argümanındaki istatistiğin katsayısı pozitifse, fonksiyon o istatistiğe göre monoton artandır.

Anahtar Kavram

Normal Dağılımda Ortalamaya Göre Monoton Olabilirlik Oranı

Daha Fazla Pratik

Varyansın bilinmediği durumda ortalama için MLR ve UMP testlerin varlığını araştırınız.

Alternatif Yöntem

Üstel aile (exponential family) formundan yararlanarak, f(xθ)=h(x)c(θ)exp(w(θ)T(x))f(x|\theta) = h(x)c(\theta)\exp(w(\theta)T(x)) yapısında w(θ)w(\theta) fonksiyonunun monotonluğu üzerinden de T(x)T(x)'in MLR sağladığı doğrudan görülebilir.
Tahmini Süre:45s
Soru 57Soru

Bir istatistiksel modelleme çalışmasında, gözlemlerin 0<x<10 < x < 1 aralığında tanımlı ve θ>0\theta > 0 parametresine sahip f(xθ)=θxθ1f(x|\theta) = \theta x^{\theta-1} olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip bir dağılımdan geldiği varsayılmaktadır. Buna göre, bu dağılım ailesi için θ1<θ2\theta_1 < \theta_2 olduğunda, olabilirlik oranının (f(xθ2)/f(xθ1)f(x|\theta_2) / f(x|\theta_1)) xx değerine göre monotonluk durumu aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: xx değerine göre monoton artandır

Cevap

Verilen dağılım ailesi için olabilirlik oranı x değerine göre monoton artan bir yapı sergilemektedir.
Olabilirlik oranı sadeleştirildiğinde xx değişkeninin üssü θ2θ1\theta_2 - \theta_1 olur. Soruda verilen θ1<θ2\theta_1 < \theta_2 koşulu nedeniyle bu üs pozitiftir. Pozitif bir kuvvete sahip olan xx değişkeni, tanım aralığında arttıkça fonksiyonun değeri de artacağından oran monoton artandır.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik oranını yazın.
R(x)=f(xθ2)f(xθ1)=θ2xθ21θ1xθ11R(x) = \frac{f(x|\theta_2)}{f(x|\theta_1)} = \frac{\theta_2 x^{\theta_2-1}}{\theta_1 x^{\theta_1-1}}
Monoton olabilirlik oranı (MLR) özelliğini belirlemek için iki farklı parametre değeri arasındaki oran incelenmelidir.
2
Matematiksel ifadeyi sadeleştirin.
R(x)=θ2θ1xθ2θ1R(x) = \frac{\theta_2}{\theta_1} x^{\theta_2-\theta_1}
Üslü sayı kuralları kullanılarak xx değişkenine bağlı terimler birleştirilir.
3
Monotonluk yönünü analiz edin.
θ2>θ1θ2θ1>0\theta_2 > \theta_1 \Rightarrow \theta_2 - \theta_1 > 0. Bu durumda R(x)R(x) fonksiyonu xx değişkeninin pozitif bir kuvvetidir ve x(0,1)x \in (0, 1) aralığında artandır.
Pozitif üslü bir fonksiyon, taban arttıkça artan değerler alır.

Anahtar Kavram

Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) ve Üstel Aileler

Daha Fazla Pratik

Aynı dağılım için n birimlik bir örneklem durumunda olabilirlik oranının hangi istatistiğe bağlı olduğunu düşünün.
Tahmini Süre:45s
Soru 58Soru

Bir yazılım test uzmanı, yeni geliştirilen bir veri sıkıştırma algoritmasının işlem süresinin mevcut sistemden daha kısa olup olmadığını test etmektedir. Uzman, çalışması için anlamlılık düzeyini α=0,01\alpha = 0,01 olarak belirlemiştir. Yapılan analizler sonucunda elde edilen pp-değeri 0,00640,0064 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, test uzmanının vermesi gereken istatistiksel karar ve bu karar doğrultusunda ortaya çıkabilecek olası hata türü aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: H0H_0 hipotezi reddedilir; I. Tip hata yapılmış olabilir.

Cevap

Sıfır hipotezi (H0H_0) reddedilir ve bu karar sonucunda I. Tip hata yapılmış olabilir.
Verilen senaryoda pp-değeri (0,00640,0064), araştırmacının belirlediği anlamlılık düzeyi olan α=0,01\alpha = 0,01 değerinden küçüktür. İstatistiksel karar kuralına göre p<αp < \alpha ise sıfır hipotezi (H0H_0) reddedilir. Sıfır hipotezinin reddedildiği bir durumda, araştırmacının yapmış olabileceği tek hata türü, aslında doğru olan bir hipotezi reddetmek anlamına gelen I. Tip hatadır.

Adım Adım Çözüm

1
pp-değeri ile anlamlılık düzeyini (α\alpha) karşılaştırın.
0,0064<0,010,0064 < 0,01 olduğu için p<αp < \alpha şartı sağlanır.
Bir hipotez testinde p-değeri, belirlenen anlamlılık düzeyinden (alfa) küçükse sıfır hipotezi istatistiksel olarak anlamlı düzeyde reddedilir.
2
Karar doğrultusunda oluşabilecek hata türünü belirleyin.
I. Tip hata yapılmış olabilir.
I. Tip hata, gerçekte doğru olan bir H0H_0 hipotezinin reddedilmesidir. Test sonucu H0H_0'ın reddi yönünde olduğundan, eğer gerçekte H0H_0 doğruysa bir hata yapılmış olur ve bu hata türü I. Tip hatadır.

Anahtar Kavram

P-değeri Karar Kuralı ve Hata Türleri İlişkisi
Tahmini Süre:45s
Soru 59Soru

Bir kamu kurumunda yapılan performans ölçümlerinde, sistemdeki gecikme sürelerinin parametresi θ>0\theta > 0 olan bir Üstel dağılıma (f(x;θ)=θeθx,x>0f(x; \theta) = \theta e^{-\theta x}, x > 0) uygun olduğu varsayılmaktadır. Bu dağılımdan çekilen bağımsız bir örneklem için θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 koşulu altında olabilirlik oranı R=L(θ2)L(θ1)R = \frac{L(\theta_2)}{L(\theta_1)} hesaplanmıştır.

Buna göre RR oranı ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: i=1nXi\sum_{i=1}^n X_i istatistiğine göre monoton azalan bir fonksiyondur.

Cevap

Olabilirlik oranı, gözlemlerin toplamı istatistiğine göre monoton azalan bir fonksiyondur.
Üstel dağılım ailesinde olabilirlik oranı hesaplandığında, sabit terimler dışındaki değişken kısım e(θ2θ1)Xie^{-(\theta_2 - \theta_1) \sum X_i} şeklindedir. θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 varsayımı altında, üstteki katsayı negatif olduğundan, bu oran toplam istatistiği arttıkça azalmaktadır. Dolayısıyla gözlemlerin toplamına göre monoton azalan bir yapı sergiler.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunu yazın.
L(θ)=i=1nθeθxi=θneθxiL(\theta) = \prod_{i=1}^n \theta e^{-\theta x_i} = \theta^n e^{-\theta \sum x_i}
Bağımsız gözlemlerin ortak yoğunluk fonksiyonunu elde etmek için.
2
θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 için olabilirlik oranını oluşturun.
R=L(θ2)L(θ1)=θ2neθ2xiθ1neθ1xi=(θ2θ1)ne(θ2θ1)xiR = \frac{L(\theta_2)}{L(\theta_1)} = \frac{\theta_2^n e^{-\theta_2 \sum x_i}}{\theta_1^n e^{-\theta_1 \sum x_i}} = \left(\frac{\theta_2}{\theta_1}\right)^n e^{-(\theta_2 - \theta_1) \sum x_i}
Monotonluk özelliğinin hangi istatistiğe bağlı olduğunu görmek için.
3
Oranın T(X)=XiT(X) = \sum X_i istatistiğine göre değişimini inceleyin.
θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 olduğundan (θ2θ1)>0(\theta_2 - \theta_1) > 0 olur. Bu durumda e(pozitif)T(X)e^{-(\text{pozitif}) \cdot T(X)} ifadesi T(X)T(X) arttıkça azalır.
Monotonluk yönünü belirlemek için.

Anahtar Kavram

Üstel aile dağılımlarında Monoton Olabilirlik Oranı (MLR), yeterli istatistiğin bir fonksiyonudur ve bu fonksiyonun yönü parametrik yapıya bağlıdır.

İpuçları

1
Üstel dağılımın olabilirlik fonksiyonunu yazarak gözlemlerin hangi biçimde (toplam, çarpım vb.) birleştiğine bakın.
2
Olabilirlik oranında ee üzerindeki ifadenin işaretine dikkat edin. Pozitif bir katsayı ile çarpılan negatif bir değişken azalanlığı ifade eder.

Daha Fazla Pratik

Aynı soruyu θ\theta yerine ortalama parametresi olan μ=1/θ\mu = 1/\theta üzerinden çözerek monotonluk yönünün nasıl değiştiğini inceleyebilirsiniz.

Alternatif Yöntem

Üstel aile formunu (f(xθ)=h(x)c(θ)exp[w(θ)T(x)]f(x|\theta) = h(x)c(\theta)\exp[w(\theta)T(x)]) kullanarak doğrudan T(x)=xT(x) = x ve w(θ)=θw(\theta) = -\theta olduğunu görebilirsiniz. w(θ)w(\theta) azalan olduğu için oran T(x)T(x)'e göre azalan olacaktır.
Tahmini Süre:45s
Soru 60Soru

Bir kamu personel alım sınavına hazırlanan adayların, başarılı bir sonuç elde edene kadar girdikleri deneme sınavı sayısı XX ile gösterilmekte ve f(x;p)=p(1p)x1,x=1,2,f(x; p) = p(1-p)^{x-1}, x=1, 2, \dots olasılık fonksiyonu ile modellenmektedir. Bu süreçte başarı olasılığı pp için monoton olabilirlik oranı (MLR) özelliğini sağlayan temel istatistik aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Gözlemlerin toplamı

Cevap

Geometrik dağılım için monoton olabilirlik oranı özelliğini sağlayan temel istatistik gözlemlerin toplamıdır.
Geometrik dağılım, tek parametreli bir üstel aile (exponential family) üyesidir. Bu tür ailelerde olabilirlik oranı, dağılımın yeterli istatistiği üzerinden monotonluk gösterir. Geometrik dağılımda olabilirlik fonksiyonu pn(1p)xinp^n (1-p)^{\sum x_i - n} olarak yazıldığından, gözlemlere bağlı olan temel istatistik gözlemlerin toplamı olan Xi\sum X_i ifadesidir. Bu nedenle oran, toplam istatistiğine göre monoton bir davranış sergiler.

Adım Adım Çözüm

1
Olabilirlik fonksiyonunu (L(p)L(p)) oluşturun.
L(p)=i=1np(1p)xi1=pn(1p)xinL(p) = \prod_{i=1}^n p(1-p)^{x_i-1} = p^n (1-p)^{\sum x_i - n}
Bağımsız ve aynı dağılımlı gözlemlerin ortak olasılık fonksiyonu olabilirlik fonksiyonunu verir.
2
İki farklı parametre değeri (p1<p2p_1 < p_2) için olabilirlik oranını yazın.
L(p2)L(p1)=(p2p1)n(1p11p2)n(1p21p1)xi\frac{L(p_2)}{L(p_1)} = \left( \frac{p_2}{p_1} \right)^n \left( \frac{1-p_1}{1-p_2} \right)^n \left( \frac{1-p_2}{1-p_1} \right)^{\sum x_i}
MLR tanımı gereği iki farklı parametre değerindeki fonksiyonların oranı incelenmelidir.
3
Oranın gözlemlere bağlı olan kısmını analiz edin.
Oran, T=XiT = \sum X_i istatistiğinin bir fonksiyonudur.
Gözlemlerden gelen tüm bilgi oran içerisinde toplam sembolü altında toplanmıştır.
4
Monotonluk yönünü belirleyin.
p1<p2p_1 < p_2 ise 1p2<1p11-p_2 < 1-p_1 olduğundan oran, Xi\sum X_i arttıkça azalan (monoton) bir yapıdadır.
Üstel tabanın 1'den küçük olması, fonksiyonun azalan bir monotonluk sergilemesine neden olur.

Anahtar Kavram

Geometrik dağılımın üstel aile formunda yazılması ve yeterli istatistiğin belirlenmesi
Tahmini Süre:45s
ÖncekiSayfa 3 / 6Sonraki
Hipotez Testleri Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik — Sayfa 3 | Examkin