Basit Rastgele Örnekleme

85 soru

Soru 1Soru

Bir kamu kurumu müfettişi, NN adet işlem dosyasından oluşan bir kitle içerisinden nn adet dosyayı denetlemek amacıyla Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemini kullanacaktır. Dosyalar 'örnekleme birimi', her dosya içerisindeki hatalı veriler ise 'gözlem birimi' (analiz birimi) olarak tanımlanmıştır. Bu denetim süreci ve BRÖ yönteminin temel teorik özellikleri dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Dosyaların iadesiz (yerine koymasız) seçilmesi durumunda, nn hacimli mümkün olan her farklı dosya grubunun (kombinasyonunun) seçilme olasılığı birbirine eşittir.

Cevap

İadesiz basit rastgele örneklemede, belirli bir örneklem büyüklüğü için oluşturulabilecek tüm farklı kombinasyonların seçilme olasılıkları birbirine eşittir.
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminin en ayırt edici özelliği, kitledeki birimlerin tek tek seçilme olasılıklarının eşit olmasının yanı sıra, bu birimlerden oluşturulabilecek tüm mümkün örneklem gruplarının (kombinasyonlarının) da seçilme şansının birbirine eşit olmasıdır. İadesiz seçimde bu olasılık 1/(Nn)1/\binom{N}{n} olarak hesaplanır.

Adım Adım Çözüm

1
Basit Rastgele Örnekleme'nin (BRÖ) tanımını analiz etmek.
BRÖ, bir kitleden her birimin ve her mümkün örneklem grubunun eşit şansla seçildiği yöntemdir.
Yöntemi diğer olasılıklı yöntemlerden (tabakalı, sistematik vb.) ayıran en temel özellik örneklem bileşimlerinin eşit olasılıklı olmasıdır.
2
İadesiz seçim olasılığını matematiksel olarak ifade etmek.
Mümkün olan tüm örneklem sayısı C=(Nn)C = \binom{N}{n} olup, her birinin seçilme olasılığı P=1/(Nn)P = 1/\binom{N}{n} değerine eşittir.
İadesiz seçimde birimler yerine konmadığı için kombinasyon hesabı kullanılır.
3
Örnekleme birimi ve gözlem birimi ayrımını değerlendirmek.
Dosyanın seçilmesi örnekleme sürecini, dosya içindeki verinin incelenmesi ise gözlem sürecini ifade eder.
Bu ayrım seçim olasılıklarını veya yöntemin tanımını değiştirmez, sadece verinin kaynağını belirtir.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Eş Olasılıklı Örneklem Bileşimleri

Daha Fazla Pratik

İadeli ve iadesiz seçim arasındaki varyans farkını hesaplamak için sonlu kitle düzeltme çarpanının etkisini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 15s
Soru 2Soru

Bir kamu kurumunda görev yapan N=500N = 500 personelin aylık ortalama ulaşım giderini tahmin etmek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=50n = 50 kişilik bir örneklem seçilmiştir. Örneklemden elde edilen veriler şu şekildedir:

Parametre/İstatistikDeğer
Örneklem Ortalaması (xˉ\bar{x})450450 TL
Örneklem Varyansı (s2s^2)10.00010.000 TL2TL^2

Bu bilgilere göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyans değeri (Var^(xˉ))(\widehat{Var}(\bar{x})) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 180

Cevap

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı, sonlu kitle düzeltme çarpanı dikkate alınarak 180 olarak hesaplanır.
Kitle ortalamasının varyans tahmini yapılırken, iadesiz seçim durumunda örneklem varyansının örneklem hacmine bölünmesi ve ardından sonlu kitle düzeltme çarpanı (Nn)/N(N-n)/N ile çarpılması gerekir. İşlem sonucunda 200×0,9=180200 \times 0,9 = 180 değeri elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) hesaplanması
1f=1nN=150500=0,91 - f = 1 - \frac{n}{N} = 1 - \frac{50}{500} = 0,9
İadesiz seçim yapıldığında ve kitle sonlu olduğunda varyansın doğru tahmin edilmesi için bu çarpan gereklidir.
2
Tahmin edicinin varyans formülünün uygulanması
Var^(xˉ)=s2n×(1f)\widehat{Var}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f)
Basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmininin varyansı bu formülle hesaplanır.
3
Verilen değerlerin formüle yerleştirilmesi
10.00050×0,9=200×0,9=180\frac{10.000}{50} \times 0,9 = 200 \times 0,9 = 180
Sayısal hesaplama sonucunda varyans değerine ulaşılır.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) Kullanımı

Daha Fazla Pratik

Aynı veri seti üzerinden kitle toplamının tahmini ve varyansı hesaplanarak aradaki ilişki incelenebilir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 3Soru

Bir organize sanayi bölgesinde faaliyet gösteren N=400N = 400 işletmenin yıllık ortalama enerji tüketimini tahmin etmek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=40n = 40 işletme seçilmiştir. Seçilen örneklemden elde edilen veriler sonucunda yıllık enerji tüketimi ortalaması xˉ=250\bar{x} = 250 MWh ve örneklem varyansı s2=100s^2 = 100 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalaması tahmininin standart hatası kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 1,50

Cevap

Kitle ortalaması tahmininin standart hatası 1,50'dir.
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmininin varyansı sxˉ2=s2n(1nN)s^2_{\bar{x}} = \frac{s^2}{n} (1 - \frac{n}{N}) formülüyle hesaplanır. Verilen değerler yerine konulduğunda varyans 2,25 çıkar; bu değerin karekökü olan 1,5 ise standart hatayı verir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme oranının (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (1f1-f) hesaplanması
f=n/N=40/400=0,10f = n/N = 40/400 = 0,10 ve 1f=10,10=0,901-f = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz seçim yapıldığında ve kitle sonlu olduğunda varyansın düzeltilmesi gerekir.
2
Kitle ortalaması tahmininin varyansının hesaplanması
sxˉ2=s2n×(1f)=10040×0,90=2,5×0,9=2,25s^2_{\bar{x}} = \frac{s^2}{n} \times (1-f) = \frac{100}{40} \times 0,90 = 2,5 \times 0,9 = 2,25
Basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı formülü uygulanır.
3
Standart hatanın bulunması
sxˉ=2,25=1,5s_{\bar{x}} = \sqrt{2,25} = 1,5
Standart hata, varyansın pozitif kareköküdür.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede (İadesiz) Ortalama Tahmininin Standart Hatası
Soru 4Soru

Basit rastgele örnekleme (BRÖ) yönteminin tanımı, temel varsayımları ve uygulama ilkeleri dikkate alındığında, bu yöntemle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: İadeli (yerine koymalı) seçim yöntemi kullanıldığında, her bir çekiliş sonucunda birimlerin seçilme olasılıkları değişmez ve çekilişler istatistiksel olarak birbirinden bağımsızdır.

Cevap

İadeli (yerine koymalı) seçim yapıldığında birimlerin seçilme olasılıkları her aşamada aynı kalır ve çekilişler birbirinden bağımsızdır.
Basit rastgele örneklemede iadeli (yerine koymalı) seçim yapılması durumunda, kitle büyüklüğü ve kompozisyonu her çekilişten sonra aynı kalır. Bu sayede her bir çekiliş için bir birimin seçilme olasılığı sabit (1/N1/N) kalır ve önceki çekilişler sonrakileri etkilemediği için çekilişler istatistiksel olarak bağımsızdır.

Adım Adım Çözüm

1
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) tanımını analiz etme
BRÖ, kitledeki her birimin seçilme olasılığının eşit (1/N1/N) ve sıfırdan büyük olduğu temel olasılıklı örnekleme yöntemidir.
Yöntemin temel varsayımlarını belirlemek için tanım başlangıç noktasıdır.
2
İadeli ve iadesiz seçim farklarını değerlendirme
İadeli seçimde kitle büyüklüğü (NN) sabit kaldığı için her çekiliş bağımsızdır. İadesiz seçimde ise çekilen birim kitleden eksildiği için olasılıklar değişir ve olaylar bağımlı hale gelir.
Bağımsızlık varsayımının hangi seçim türünde geçerli olduğunu saptamak gerekir.
3
Birim ayrımı ve yöntem ilişkisini kontrol etme
Örnekleme birimi (seçilen birim) ile gözlem birimi (verinin alındığı birim) farklı olabilir (örneğin; aile seçip bireyden veri almak) ve bu durum yöntemin 'basit rastgele' olma özelliğini bozmaz.
Kavramsal karışıklıkları eleyerek doğru tanıma ulaşmak amaçlanır.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Eş Olasılıklılık ve Bağımsızlık
Tahmini Süre:1m 15s
Soru 5Soru

Basit rastgele örnekleme (BRÖ) yönteminde, NN birimlik sonlu bir kitleden nn birimlik bir örneklemin iadesiz (yerine koymasız) olarak seçilmesi planlanmaktadır. Bu örnekleme tasarımında birimlerin ve örneklemlerin seçilme olasılıkları ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Her bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığı n/Nn/N olup, nn hacimli tüm olası örneklemlerin seçilme olasılıkları birbirine eşittir.

Cevap

Her bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığı n/N olup, n hacimli tüm olası örneklemlerin seçilme olasılıkları birbirine eşittir.
Basit rastgele örneklemede (BRÖ), kitledeki her birimin örnekleme seçilme olasılığı (dahil olma olasılığı) sabittir ve n/Nn/N formülü ile hesaplanır. Ayrıca, bu yöntemin en ayırt edici özelliği, nn hacimli tüm olası örneklem kombinasyonlarının seçilme şansının birbirine eşit olmasıdır.

Adım Adım Çözüm

1
Basit rastgele örneklemenin temel varsayımını belirleme
Tüm birimlerin seçilme olasılığı eşittir (Pi=sabitP_i = \text{sabit}).
BRÖ'de kitledeki her birimin örnekleme seçilme şansı aynıdır.
2
Birimin örnekleme dahil olma olasılığını (inclusion probability) hesaplama
πi=nN\pi_i = \frac{n}{N}
NN birimlik bir kitleden nn birim seçildiğinde, herhangi bir birimin bu grupta yer alma olasılığı örnekleme kesrine (f=n/Nf=n/N) eşittir.
3
Örneklem kombinasyonlarının olasılığını değerlendirme
1(Nn)\frac{1}{\binom{N}{n}}
BRÖ tanımı gereği, seçilebilecek tüm farklı örneklem kümeleri eş olasılıklıdır.

Anahtar Kavram

Eş Olasılıklı Seçilim ve Dahil Olma Olasılığı

İpuçları

1
Basit rastgele örneklemede 'rastgele' kelimesi her birimin şansının neye bağlı olduğunu düşünün.
2
İadesiz seçimde nn birim seçiliyorsa, tek bir birimin bu nn kişilik ekipte olma olasılığı nedir?

Daha Fazla Pratik

İadeli (yerine koymalı) seçim yapılsaydı, her birimin seçilme olasılığı ve örneklemlerin bağımsızlığı nasıl değişirdi?
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 6Soru

Bir kamu kurumu, bir bölgedeki işletmelerin yıllık toplam üretim miktarlarını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle bir araştırma yapmaktadır. İadesiz seçim varsayımı altında, araştırmadan elde edilen özet veriler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Parametre / İstatistikDeğer
Kitle Büyüklüğü (NN)400400
Örneklem Büyüklüğü (nn)4040
Örneklem Ortalaması (yˉ\bar{y})5050 ton
Örneklem Varyansı (s2s^2)100100 (ton)2(ton)^2

Buna göre, kitle toplamının tahmini (τ^\hat{\tau}) ve bu tahmin edicinin varyans tahmini (V^(τ^)\hat{V}(\hat{\tau})) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: τ^=20.000\hat{\tau} = 20.000; V^(τ^)=360.000\hat{V}(\hat{\tau}) = 360.000

Cevap

Kitle toplamı tahmini 20.000 ve varyans tahmini 360.000 ton olan sonuç doğrudur.
Kitle toplamı tahmini, kitle büyüklüğü (NN) ile örneklem ortalamasının (yˉ\bar{y}) çarpılmasıyla elde edilir (20.00020.000). Varyans tahmini ise, ortalamanın varyansının (s2/n×(1f)s^2/n \times (1-f)) kitle büyüklüğünün karesi (N2N^2) ile çarpılması sonucu 360.000360.000 olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle toplamı tahmincisini hesaplayın.
τ^=Nyˉ=400×50=20.000\hat{\tau} = N \bar{y} = 400 \times 50 = 20.000 ton
Basit rastgele örneklemede kitle toplamının en iyi yansız tahminleyicisi, kitle büyüklüğü ile örneklem ortalamasının çarpımıdır.
2
Örnekleme oranını (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) belirleyin.
f=n/N=40/400=0,1f = n/N = 40/400 = 0,1; SKD=1f=0,9SKD = 1 - f = 0,9
İadesiz seçim yapıldığında, varyansın kitle büyüklüğüne göre düzeltilmesi gerekir.
3
Kitle toplamı tahmininin varyansını hesaplayın.
V^(τ^)=N2s2n(1f)=4002×10040×0,9=160.000×2,5×0,9=360.000\hat{V}(\hat{\tau}) = N^2 \frac{s^2}{n} (1 - f) = 400^2 \times \frac{100}{40} \times 0,9 = 160.000 \times 2,5 \times 0,9 = 360.000
Toplamın varyansı, ortalamanın varyansının N2N^2 katıdır.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Tahmini ve Varyans Yapısı
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 7Soru

Bir kamu kurumunda çalışan 50 personelin ( N=50N=50 ) günlük işlem kapasitelerine ilişkin kitle varyansı σ2=196\sigma^2 = 196 olarak bilinmektedir. Bu kitle içerisinden iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle 10 kişilik (n=10n=10) bir örneklem seçilmiştir. Buna göre, örneklemdeki personellerin toplam işlem kapasitesine ait tahmin edicinin ( T^\hat{T} ) varyansı kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 40.000

Cevap

40.000
Kitle toplamının varyansı hesaplanırken, iadesiz seçim ve sonlu kitle şartları gereği hem N2N^2 katsayısı hem de (Nn)/(N1)(N-n)/(N-1) düzeltme çarpanı formüle dahil edilmelidir. 2500×(196/10)×(40/49)2500 \times (196/10) \times (40/49) işlemi sonucunda 40.000 değerine ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle toplamı tahmin edicisinin varyans formülünü belirleme
V(T^)=N2×V(xˉ)=N2×σ2n×(NnN1)V(\hat{T}) = N^2 \times V(\bar{x}) = N^2 \times \frac{\sigma^2}{n} \times \left( \frac{N-n}{N-1} \right)
İadesiz basit rastgele örneklemede toplamın varyansı, ortalamanın varyansının kitle hacminin karesiyle çarpılmasına eşittir ve sonlu kitle düzeltme çarpanı içermelidir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplama
NnN1=5010501=4049\frac{N-n}{N-1} = \frac{50-10}{50-1} = \frac{40}{49}
Kitle hacmi sonlu olduğu ve örnekleme oranı %5'ten büyük (10/50=0,20>0,0510/50 = 0,20 > 0,05) olduğu için SKD kullanılmalıdır.
3
Değerleri formülde yerine koyma
V(T^)=502×19610×4049V(\hat{T}) = 50^2 \times \frac{196}{10} \times \frac{40}{49}
Verilen N=50,n=10,σ2=196N=50, n=10, \sigma^2=196 değerleri formüle yerleştirilir.
4
Matematiksel işlemleri tamamlama
2500×19,6×4049=49.000×4049=1000×40=40.0002500 \times 19,6 \times \frac{40}{49} = 49.000 \times \frac{40}{49} = 1000 \times 40 = 40.000
Gerekli sadeleştirmeler yapılarak nihai varyans değeri elde edilir.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede, kitle hacmi (NN) örneklem hacmine (nn) göre çok büyük değilse, tahmin edicilerin varyansını azaltmak için Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılır.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 8Soru

Bir üretim tesisinde bulunan N=101N=101 adet hassas ölçüm cihazının kalibrasyon değerlerine ilişkin kitle varyansı σ2=500\sigma^2=500 olarak belirlenmiştir. Bu cihazlar arasından iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=20n=20 adet cihaz seçilmiştir. Buna göre, örneklem ortalamasının standart hatası kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 4,5

Cevap

Örneklem ortalamasının standart hatası 4,5 olarak hesaplanır.
Doğru cevap olan 4,5 değeri; önce 81/10081/100 olan sonlu kitle düzeltme çarpanının hesaplanması, ardından bunun kitle varyansının örneklem hacmine oranlandığı 25 değeri ile çarpılıp karekökünün alınmasıyla (20,25\sqrt{20,25}) elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle parametrelerini ve örneklem büyüklüğünü belirleyelim.
N=101,n=20,σ2=500N=101, n=20, \sigma^2=500
Hesaplamada kullanılacak temel verilerin tespiti için gereklidir.
2
İadesiz seçim için sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayalım.
SKD=NnN1=101201011=81100=0,81SKD = \frac{N-n}{N-1} = \frac{101-20}{101-1} = \frac{81}{100} = 0,81
İadesiz örneklemede varyansı düzeltmek için kullanılan çarpandır.
3
Örneklem ortalamasının varyansını (Var(xˉ)Var(\bar{x})) hesaplayalım.
Var(xˉ)=σ2n×SKD=50020×0,81=25×0,81=20,25Var(\bar{x}) = \frac{\sigma^2}{n} \times SKD = \frac{500}{20} \times 0,81 = 25 \times 0,81 = 20,25
Standart hataya ulaşmadan önceki ara işlem adımıdır.
4
Varyansın karekökünü alarak standart hatayı hesaplayalım.
S.H.(xˉ)=20,25=4,5S.H.(\bar{x}) = \sqrt{20,25} = 4,5
Varyansın karekökü standart hatayı verir.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede örneklem ortalamasının standart hatası hesaplanırken sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) mutlaka formüle eklenmelidir.
Soru 9Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminin temel tanımı, birimlerin seçilme olasılıkları ve uygulama varsayımları dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: İadesiz (yerine koymasız) seçim yönteminde, kitleden seçilecek her bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığı (inclusion probability) eşit olup n/Nn/N değerine eşittir.

Cevap

İadesiz (yerine koymasız) seçim yönteminde, kitleden seçilecek her bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığının (inclusion probability) eşit ve n/Nn/N olması doğru bir ifadedir.
İadesiz (yerine koymasız) Basit Rastgele Örnekleme'de, kitleden seçilecek her bir birimin örnekleme dahil edilme (inclusion) olasılığı birbirine eşittir ve bu olasılık örneklem hacminin kitle hacmine oranı olan n/Nn/N değerine sahiptir. Bu özellik, yöntemin 'eş olasılıklı' bir tasarım olmasını sağlayan temel varsayımdır.

Adım Adım Çözüm

1
Basit Rastgele Örnekleme'nin (BRÖ) 'eş olasılıklı seçilim' ilkesini analiz edin.
BRÖ'de kitledeki her birimin seçilme şansının sıfırdan farklı ve birbirine eşit olması gerekir.
Bu ilke, örneklemin kitleyi yansız bir şekilde temsil etmesinin temelini oluşturur.
2
İadesiz seçimde dahil edilme olasılığını hesaplayın.
Belirli bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığı P(iS)=nNP(i \in S) = \frac{n}{N} olarak bulunur.
İadesiz seçimde her çekilişte seçim olasılıkları değişse de, toplamda her birimin örneklemde yer alma olasılığı sabit kalır.
3
Diğer seçeneklerdeki kavramsal hataları değerlendirin.
Birim ayrımı, parametre-istatistik ilişkisi ve hata türleri hakkındaki ifadelerin teorik olarak yanlış olduğu teyit edildi.
İstatistiksel literatürde örnekleme hatası ile örnekleme dışı hata kesin çizgilerle ayrılır ve birimlerin her zaman çakışması gerekmez.

Anahtar Kavram

Eş Olasılıklı Seçilim İlkesi (EPSEM)

Daha Fazla Pratik

İadeli seçim yapıldığında bir birimin örnekleme dahil edilme olasılığının neden 1(11/N)n1 - (1 - 1/N)^n olduğunu araştırabilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 10Soru

Bir yerel yönetim biriminde, bölgedeki toplam 130130 hanenin ısınma yöntemlerini belirlemek amacıyla bir araştırma planlanmıştır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemi kullanılarak seçilen 2626 hanelik örneklemde, 1313 hanenin doğal gaz kullandığı tespit edilmiştir. Buna göre, kitle oranına (PP) ilişkin nokta tahmincisinin varyansı (V^(p^)\hat{V}(\hat{p})) değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,0080,008

Cevap

Kitle oranının tahmin edicisinin varyansı 0,0080,008 olarak hesaplanır.
Doğru yanıt olan değer, N=130N=130 ve n=26n=26 durumunda sonlu kitle düzeltme çarpanının 0,80,8 olarak hesaplanması ve bunun örneklemden elde edilen varyans bileşeni olan 0,010,01 ile çarpılması sonucunda elde edilmiştir. Formül: V^(p^)=(1f)p^q^n1\hat{V}(\hat{p}) = (1-f) \frac{\hat{p}\hat{q}}{n-1} şeklindedir.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklem oranının (p^\hat{p}) ve tamamlayıcı oranının (q^\hat{q}) hesaplanması
p^=1326=0,5\hat{p} = \frac{13}{26} = 0,5 ve q^=10,5=0,5\hat{q} = 1 - 0,5 = 0,5
Varyans formülünde kullanılacak temel istatistiklerin belirlenmesi gerekir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) hesaplanması
1f=NnN=13026130=104130=0,81 - f = \frac{N-n}{N} = \frac{130-26}{130} = \frac{104}{130} = 0,8
İadesiz seçim yapıldığında kitle sonlu olduğu için varyans tahminine düzeltme çarpanı eklenmelidir.
3
Varyans tahmin edicisi formülünün uygulanması
V^(p^)=NnNp^q^n1=0,80,50,5261\hat{V}(\hat{p}) = \frac{N-n}{N} \cdot \frac{\hat{p}\hat{q}}{n-1} = 0,8 \cdot \frac{0,5 \cdot 0,5}{26-1}
Basit rastgele örneklemede oran varyansının yansız tahmini için uygun formül seçilir.
4
Nihai hesaplamanın yapılması
V^(p^)=0,80,2525=0,80,01=0,008\hat{V}(\hat{p}) = 0,8 \cdot \frac{0,25}{25} = 0,8 \cdot 0,01 = 0,008
Matematiksel işlemlerin tamamlanarak sonucun bulunması sağlanır.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranı varyans tahmininde sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) kullanımı ve serbestlik derecesi (n1n-1) dikkati.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 11Soru

Bir kamu kurumu, bünyesinde görev yapan 5.0005.000 personelin aylık ortalama ulaşım masrafını tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Daha önce yapılan benzer çalışmalardan hareketle, ulaşım masraflarının standart sapması σ=100\sigma = 100 TL olarak öngörülmüştür.

Kurumun bu tahmini %95\%95 güven düzeyinde, kitle ortalamasından en fazla 1010 TL sapma ile gerçekleştirebilmesi için seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi aşağıdakilerden hangisidir? (z0,025=1,96z_{0,025} = 1,96 ve (1,96)23,84(1,96)^2 \approx 3,84 olarak alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 357

Cevap

Kurumun kriterlerini karşılayan minimum örneklem hacmi 357 birimdir.
357 birimlik sonuç, verilen standart sapma ve hata payı altında önce sonsuz kitleye göre hesaplanan 384 birimin, 5.000 birimlik kitle büyüklüğüne göre düzeltilmesi ve çıkan 356,61 değerinin istatistiksel kurallar gereği bir üst tam sayıya yuvarlanmasıyla elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Parametrelerin belirlenmesi
N=5.000N = 5.000, σ=100\sigma = 100, d=10d = 10, z=1,96z = 1,96
Hesaplama için kitle büyüklüğü, standart sapma, hata payı ve güven düzeyi değerleri gereklidir.
2
Sonsuz kitle için başlangıç örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=z2σ2d2=3,841002102=384n_0 = \frac{z^2 \cdot \sigma^2}{d^2} = \frac{3,84 \cdot 100^2}{10^2} = 384
Kitle büyüklüğü dikkate alınmadan önce gerekli olan ham örneklem büyüklüğü bulunur.
3
Sonlu kitle düzeltmesi (SKD) uygulanması
n=n01+n0N=3841+3845.000=3841,0768356,61n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0}{N}} = \frac{384}{1 + \frac{384}{5.000}} = \frac{384}{1,0768} \approx 356,61
Kitle büyüklüğü (NN) bilindiği için örneklem hacmi kitleye oranla düzeltilmelidir.
4
Tam sayıya yuvarlama
n=357n = 357
Örneklem hacmi birim sayısı olduğu için sonuç her zaman kendisinden büyük ilk tam sayıya yuvarlanır.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Ortalama Tahmini İçin Örneklem Hacmi

Alternatif Yöntem

Hesaplamada doğrudan n=Nz2σ2(N1)d2+z2σ2n = \frac{N \cdot z^2 \cdot \sigma^2}{(N-1) \cdot d^2 + z^2 \cdot \sigma^2} formülü de kullanılabilir; bu formül özellikle kitle büyüklüğünün örneklem hacmine çok yakın olduğu durumlarda daha hassas sonuç verir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 12Soru

Bir ilçe belediyesi sınırları içerisinde yer alan N=1000N = 1000 konutun aylık ortalama su tüketim miktarını tahmin etmek amacıyla, iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 konut seçilmiştir. Yapılan inceleme sonucunda örneklem ortalaması xˉ=12 m3\bar{x} = 12 \text{ m}^3 ve örneklem varyansı s2=25s^2 = 25 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansının tahmini değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,225

Cevap

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansının tahmini değeri 0,2250,225 olarak bulunur.
Kitle ortalaması tahmincisinin varyansı hesaplanırken, örneklem varyansının örneklem hacmine bölünmesi ve elde edilen sonucun sonlu kitle düzeltme çarpanı (1n/N1-n/N) ile çarpılması gerekir. Bu soruda 0,25×0,9=0,2250,25 \times 0,9 = 0,225 sonucu doğru tahmindir.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerlerin ve formülün belirlenmesi
N=1000N = 1000, n=100n = 100, s2=25s^2 = 25. İadesiz basit rastgele örneklemede ortalamanın varyans tahmini: V^(xˉ)=s2n(1f)\hat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} (1 - f)
İadesiz seçim yapıldığı için sonlu kitle düzeltme çarpanı formüle dahil edilmelidir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (1f1-f) hesaplanması
1f=11001000=0,91 - f = 1 - \frac{100}{1000} = 0,9
Örnekleme kesri f=n/Nf = n/N olup, iadesiz seçimde varyansı küçültücü etkiye sahiptir.
3
Varyansın hesaplanması
V^(xˉ)=25100×0,9=0,25×0,9=0,225\hat{V}(\bar{x}) = \frac{25}{100} \times 0,9 = 0,25 \times 0,9 = 0,225
Örneklem varyansının örneklem hacmine oranı, düzeltme çarpanı ile çarpılarak kitle parametresine dair hata tahmini elde edilir.

Anahtar Kavram

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Ortalama Tahmincisinin Varyansı

İpuçları

1
İadesiz seçim yapıldığında varyans formülüne (1f)(1-f) çarpanını eklemeyi unutmayın.
2
Önce standart hatayı değil, doğrudan varyansı (s2/ns^2/n) hesaplayıp ardından düzeltme çarpanı ile çarpın.

Daha Fazla Pratik

Aynı verilerle %95 güven aralığının alt ve üst sınırlarını hesaplayarak bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 13Soru

Bir üniversite kütüphanesindeki toplam kitap sayısını tahmin etmek amacıyla, kütüphanede bulunan N=500N = 500 raf arasından basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=50n = 50 raf seçilmiştir. Yapılan inceleme sonucunda, seçilen raflardaki ortalama kitap sayısı yˉ=80\bar{y} = 80 ve örneklem varyansı s2=100s^2 = 100 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kütüphanedeki toplam kitap sayısı tahmin edicisinin varyansı (V^(τ^))(\hat{V}(\hat{\tau})) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 450.000

Cevap

Kitle toplamı tahmin edicisinin varyansı 450.000450.000 olarak hesaplanır.
Kitle toplamı tahmin edicisinin varyansı hesaplanırken, örneklem ortalamasının varyansı olan s2n(1f)\frac{s^2}{n}(1-f) değeri kitle büyüklüğünün karesi (N2N^2) ile çarpılır. Verilen problemde 5002×(100/50)×0,9500^2 \times (100/50) \times 0,9 işlemi sonucunda 450.000450.000 değerine ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerleri belirle ve örnekleme oranını hesapla.
N=500,n=50,s2=100,f=50500=0,1N = 500, n = 50, s^2 = 100, f = \frac{50}{500} = 0,1
Varyans formülünde kullanılacak parametrelerin ve sonlu kitle düzeltme çarpanının belirlenmesi gerekir.
2
Kitle toplamı varyans formülünü yaz.
V^(τ^)=N2×s2n×(1f)\hat{V}(\hat{\tau}) = N^2 \times \frac{s^2}{n} \times (1 - f)
Basit rastgele örneklemede iadesiz seçim durumunda kitle toplamının varyansı bu formülle hesaplanır.
3
Değerleri formülde yerine koyarak hesaplamayı yap.
V^(τ^)=5002×10050×(10,1)=250.000×2×0,9=450.000\hat{V}(\hat{\tau}) = 500^2 \times \frac{100}{50} \times (1 - 0,1) = 250.000 \times 2 \times 0,9 = 450.000
Matematiksel işlemler sonucunda kitle toplamının tahmin edicisinin varyansı elde edilir.

Anahtar Kavram

Kitle toplamı tahmini, örneklem ortalamasının kitle hacmiyle çarpılmasına dayanırken; varyansı, ortalamanın varyansının N2N^2 ile genişletilmesi ve iadesiz seçimde SKD ile düzeltilmesiyle bulunur.
Soru 14Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminde, NN birimlik bir kitleden nn hacimli bir örneklem seçilirken her bir birimin seçilme olasılığının eşit olması temel bir kuraldır. Ancak bu yöntemin istatistiksel teorideki en kapsamlı tanımı, sadece birimlerin seçilme olasılıklarına değil, örneklemin bütününe odaklanır. Buna göre, Basit Rastgele Örnekleme yönteminin tanımı ve varsayımları dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kitleden oluşturulabilecek nn hacimli tüm olası örneklem kombinasyonlarının seçilme olasılıkları birbirine eşittir.

Cevap

Kitleden oluşturulabilecek n hacimli tüm olası örneklem kombinasyonlarının seçilme olasılıklarının birbirine eşit olması Basit Rastgele Örnekleme'nin temel tanımıdır.
Basit Rastgele Örnekleme'nin (BRÖ) en teknik ve belirleyici tanımı, NN birimlik bir kitleden seçilebilecek nn hacmindeki tüm olası farklı örneklem gruplarının (kombinasyonlarının) her birinin seçilme şansının aynı olmasıdır. Bu durum, birimlerin tek tek seçilme olasılıklarının eşit olmasını da beraberinde getirir.

Adım Adım Çözüm

1
BRÖ tanımını analiz etme
Yöntem, her birimin n/Nn/N olasılıkla seçilmesini sağlar.
Eş olasılıklı seçilim, birim düzeyindeki temel özelliktir.
2
Örneklem düzeyindeki olasılığı değerlendirme
İadesiz seçimde, toplam (Nn)\binom{N}{n} farklı örneklem oluşturulabilir ve her birinin seçilme olasılığı 1/(Nn)1 / \binom{N}{n} değerine eşittir.
BRÖ'yü diğer eş olasılıklı yöntemlerden (örneğin sistematik örneklemeden) ayıran temel fark budur.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örnekleme'de örneklem kombinasyonlarının eş olasılıklılığı
Soru 15Soru

Bir Bakanlık, bünyesindeki N=500N = 500 birimden oluşan bir kitle üzerinde basit rastgele örnekleme yöntemiyle iadesiz seçim yaparak bir araştırma yürütmektedir. Seçilen n=50n = 50 birimlik örneklemden elde edilen özet istatistikler şu şekildedir:

* Örneklem ortalaması: xˉ=12\bar{x} = 12
* Örneklem varyansı: s2=25s^2 = 25

Kitle varyansının bilinmediği ve örneklem hacminin yeterince büyük olduğu varsayımıyla, **kitle toplamı (YY)** için %95\%95 güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (Z0,025=1,96Z_{0,025} = 1,96 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: [5342,60;6657,40][5342,60 ; 6657,40] counts as the confidence interval

Cevap

[5342,60;6657,40][5342,60 ; 6657,40] aralığı kitle toplamı için doğru güven aralığıdır.
Doğru yanıt olan aralıkta, kitle toplamı tahmini 60006000 olarak belirlenmiş, ardından n/N=0,1n/N = 0,1 olduğu için sonlu kitle düzeltme çarpanı (0,90,9) hesaba katılarak standart hata yaklaşık 335,41335,41 bulunmuştur. 1,961,96 kritik değeriyle çarpılan bu hata payı sonucunda [5342,60;6657,40][5342,60 ; 6657,40] aralığına ulaşılmıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle toplamı tahminini hesaplayınız.
Y^=N×xˉ=500×12=6000\hat{Y} = N \times \bar{x} = 500 \times 12 = 6000
Kitle toplamının noktasal tahmini, kitle büyüklüğü ile örneklem ortalamasının çarpımıdır.
2
Örnekleme oranını ve sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayınız.
f=n/N=50/500=0,10f = n/N = 50/500 = 0,10; SKD=(1f)=0,90SKD = (1 - f) = 0,90
f>0,05f > 0,05 olduğu için iadesiz seçimde varyans tahminine SKD dahil edilmelidir.
3
Kitle toplamı tahmininin varyansını ve standart hatasını hesaplayınız.
V^(Y^)=N2s2n(1f)=50022550(0,9)=112.500\hat{V}(\hat{Y}) = N^2 \frac{s^2}{n}(1-f) = 500^2 \frac{25}{50}(0,9) = 112.500; SH(Y^)=112.500335,41SH(\hat{Y}) = \sqrt{112.500} \approx 335,41
Toplamın varyansı, ortalamanın varyansının N2N^2 katıdır.
4
Güven aralığı sınırlarını belirleyiniz.
6000±(1,96×335,41)=6000±657,406000 \pm (1,96 \times 335,41) = 6000 \pm 657,40
Güven aralığı, tahmin ediciye hata payının (kritik değer ×\times standart hata) eklenip çıkarılmasıyla bulunur.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Tahmini ve Güven Aralığı
Soru 16Soru

Bir üniversite hastanesinde bulunan N=31N = 31 farklı polikliniğin günlük ortalama hasta sayıları üzerine bir çalışma yürütülmektedir. Geçmiş kayıtlara göre bu polikliniklerin günlük hasta sayılarına ilişkin kitle varyansı σ2=800\sigma^2 = 800 olarak hesaplanmıştır. Hastane yönetiminin iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçtiği n=16n = 16 poliklinikten elde edilecek örneklem ortalamasının standart hatası kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 5

Cevap

Örneklem ortalamasının standart hatası 5 olarak hesaplanır.
İadesiz basit rastgele örnekleme yönteminde, kitle varyansı (σ2σ²) verildiğinde örneklem ortalamasının varyansı Var(yˉ)=σ2n(NnN1)Var(\bar{y}) = \frac{\sigma^2}{n} \left( \frac{N-n}{N-1} \right) formülü ile hesaplanır. Verilen değerlere göre 50×0,5=2550 \times 0,5 = 25 bulunur. Standart hata ise bu değerin karekökü olan 5'tir.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle ve örneklem verilerini tanımlama
N=31N = 31, n=16n = 16, σ2=800\sigma^2 = 800
Hesaplama için gerekli parametreleri belirlemek.
2
Örneklem ortalamasının düzeltilmemiş varyansını hesaplama
σ2n=80016=50\frac{\sigma^2}{n} = \frac{800}{16} = 50
Sonlu kitle düzeltmesi uygulanmadan önceki varyans değerini bulmak.
3
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplama
SKD=NnN1=3116311=1530=0,5SKD = \frac{N-n}{N-1} = \frac{31-16}{31-1} = \frac{15}{30} = 0,5
İadesiz seçim yapıldığı için kitlenin sonlu olması nedeniyle varyansı daraltacak katsayıyı belirlemek.
4
Düzeltilmiş varyansı hesaplama
Var(yˉ)=50×0,5=25Var(\bar{y}) = 50 \times 0,5 = 25
SKD ile çarpılarak örneklem ortalamasının gerçek varyansına ulaşmak.
5
Standart hatayı hesaplama
SH(yˉ)=25=5SH(\bar{y}) = \sqrt{25} = 5
Varyansın karekökünü alarak standart hata değerine ulaşmak.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede, örneklem hacmi kitle hacminin %5'inden fazlaysa (n/N>0,05n/N > 0,05), varyans hesaplamalarında mutlaka Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılmalıdır.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 17Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminde örneklem seçimi iadeli (yerine koymalı) veya iadesiz (yerine koymasız) olarak gerçekleştirilebilir. Bu iki uygulama biçiminin olasılıksal özellikleri ve temel varsayımları dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: İadeli seçimde her bir çekiliş birbirinden bağımsızdır ve her birimin seçilme olasılığı her aşamada 1/N1/N olarak sabit kalır; iadesiz seçimde ise çekilişler arasında olasılıksal bir bağımlılık söz konusudur.

Cevap

İadeli seçimde çekilişlerin bağımsız olduğu ve her aşamada olasılığın sabit kaldığı, iadesiz seçimde ise çekilişler arası bağımlılık bulunduğu ifadesi doğrudur.
Basit Rastgele Örnekleme'de iadeli seçim yapıldığında, her birim çekildikten sonra tekrar kitleye dahil edildiği için kitle büyüklüğü ve kompozisyonu her çekilişte aynı kalır. Bu durum, her bir çekilişin bir öncekinden bağımsız (independent) olmasını ve başarı olasılığının (1/N1/N) sabit kalmasını sağlar. İadesiz seçimde ise kitle büyüklüğü her adımda azaldığından çekilişler bağımlıdır.

Adım Adım Çözüm

1
İadeli (yerine koymalı) ve iadesiz (yerine koymasız) seçim süreçlerinin karşılaştırılması.
İadeli seçimde seçilen her birim kitleye geri döner, iadesiz seçimde ise kitle dışında kalır.
Bağımsızlık varsayımının hangi durumda sağlandığını belirlemek için temel mekanizmanın anlaşılması gerekir.
2
Olasılıkların hesaplanması.
İadeli seçimde her çekilişte olasılık 1/N1/N iken, iadesiz seçimde 1/N,1/(N1),1/(N2)1/N, 1/(N-1), 1/(N-2) şeklinde ilerler.
Bağımsızlık tanımı gereği, bir olayın gerçekleşmesi diğerinin olasılığını değiştirmiyorsa olaylar bağımsızdır; iadesiz seçimde bu kural bozulur.
3
Dahil edilme olasılığı (inclusion probability) ve varyans özelliklerinin analizi.
Her iki yöntemde de dahil edilme olasılığı n/Nn/N ile eşittir ancak iadesiz seçim daha düşük varyanslıdır.
BRÖ'nün 'eş olasılıklı' olma özelliği iadesiz seçimde de korunur, bu noktadaki kafa karışıklığı giderilmelidir.

Anahtar Kavram

İadeli seçimde çekilişlerin bağımsızlığı ve iadesiz seçimde örnekleme dahil edilme olasılığının korunması.

İpuçları

1
İadeli ve iadesiz seçim arasındaki temel farkın, seçilen bir birimin tekrar seçilip seçilemeyeceği olduğunu düşünün.
2
Bir torbadan top çekip geri koyduğunuzda (iadeli) olasılıklar değişir mi? Peki geri koymadığınızda (iadesiz) ne olur?
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 18Soru

Bir kamu kurumu, sunduğu hizmetlerin kalitesini ölçmek amacıyla kayıtlı N=5000N=5000 vatandaş arasından 'iadeli' (yerine koyarak) Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemiyle bir örneklem oluşturmayı planlamaktadır. Bu örnekleme tasarımı ve BRÖ varsayımları dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: İadeli seçim yapıldığında, her bir çekiliş bir öncekinden bağımsızdır ve herhangi bir birimin her çekilişte seçilme olasılığı 1/N1/N olarak sabit kalır.

Cevap

İadeli seçimde her bir çekilişin birbirinden bağımsız olduğunu ve her birimin seçilme olasılığının 1/N1/N olarak sabit kaldığını belirten ifade doğrudur.
İadeli Basit Rastgele Örnekleme yönteminde, seçilen bir birim tekrar kitleye dahil edildiği için her bir çekiliş istatistiksel olarak birbirinden bağımsızdır. Bu durum, kitledeki her bir birimin herhangi bir çekiliş aşamasında seçilme olasılığının daima 1/N1/N değerinde sabit kalmasını sağlar.

Adım Adım Çözüm

1
İadeli seçim (yerine koyarak seçim) mekanizmasının etkisini belirleyin.
Seçilen her birim kitleye geri iade edildiği için kitle büyüklüğü (NN) her çekiliş öncesinde aynı kalır.
Yöntemin 'iadeli' tanımı gereği kitlenin kompozisyonu korunur.
2
Çekilişler arasındaki olasılık ve bağımsızlık ilişkisini analiz edin.
Birinci çekilişteki sonuç ikinci çekilişi etkilemez (bağımsızlık) ve her birimin seçilme şansı her zaman 1/N1/N olur.
Kitlenin geri yüklenmesi, önceki çekilişlerin mevcut çekiliş üzerindeki şartlı olasılığını ortadan kaldırır.
3
Sonlu kitle ve örnekleme birimi gibi yan kavramları değerlendirin.
Bu kavramların yöntemin temel olasılık varsayımını değiştirmediği teyit edilir.
BRÖ'nün teorik varsayımları örnekleme birimi türünden veya kitlenin dağılım özelliğinden bağımsızdır.

Anahtar Kavram

İadeli Basit Rastgele Örneklemede Bağımsızlık ve Olasılık Sabitliği

Daha Fazla Pratik

İadeli ve iadesiz seçim arasındaki varyans farklarını ve sonlu kitle düzeltme çarpanının hangi durumlarda gerekli olduğunu inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 15s
Soru 19Soru

Bir işletme, deposundaki ürünlerin toplam değerini tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle iadesiz olarak bir çalışma yürütmüştür. Araştırma sonucunda elde edilen özet istatistikler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

Parametre / İstatistikDeğer
Kitle Büyüklüğü (NN)400400
Örneklem Büyüklüğü (nn)4040
Örneklem Ortalaması (yˉ\bar{y})150150 TL
Örneklem Varyansı (s2s^2)900900 (TL)2(TL)^2

Buna göre, %95\%95 güven düzeyinde (z0,025=1,96z_{0,025} = 1,96) kitle toplam değeri (τ\tau) için güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: [56.472;63.528][56.472; 63.528] TL

Cevap

Yapılan hesaplamalar sonucunda %95 güven düzeyinde kitle toplam değeri için güven aralığı [56.472;63.528][56.472; 63.528] TL olarak bulunmuştur.
Doğru aralık, örnekleme oranının %10 olması nedeniyle sonlu kitle düzeltme çarpanı (0,90) işleme dahil edilerek ve kitle büyüklüğü olan 400 ile ölçeklendirilerek hesaplanan [56.472;63.528][56.472; 63.528] TL değeridir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme oranını kontrol et ve Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanını (SKD) hesapla.
n/N=40/400=0,10n/N = 40/400 = 0,10. Örnekleme oranı 0,050,05'den büyük olduğu için SKD kullanılmalıdır. SKD=(1n/N)=10,10=0,90SKD = (1 - n/N) = 1 - 0,10 = 0,90.
İadesiz seçimde kitle sonlu olduğunda varyans tahminini düzeltmek gerekir.
2
Örneklem ortalamasının varyansını ve standart hatasını hesapla.
V(yˉ)=s2n×(1f)=90040×0,90=22,5×0,90=20,25V(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{900}{40} \times 0,90 = 22,5 \times 0,90 = 20,25. Standart hata: sh(yˉ)=20,25=4,5sh(\bar{y}) = \sqrt{20,25} = 4,5.
Güven aralığı genişliğini belirleyen hata payı için standart hata gereklidir.
3
Kitle toplamı tahminini ve toplamın standart hatasını hesapla.
Y^=N×yˉ=400×150=60.000\hat{Y} = N \times \bar{y} = 400 \times 150 = 60.000 TL. sh(Y^)=N×sh(yˉ)=400×4,5=1.800sh(\hat{Y}) = N \times sh(\bar{y}) = 400 \times 4,5 = 1.800.
Soru kitle ortalaması değil, kitle toplamı için güven aralığı sormaktadır.
4
Güven aralığı sınırlarını belirle.
Hata Payı = z×sh(Y^)=1,96×1.800=3.528z \times sh(\hat{Y}) = 1,96 \times 1.800 = 3.528. Alt sınır: 60.0003.528=56.47260.000 - 3.528 = 56.472. Üst sınır: 60.000+3.528=63.52860.000 + 3.528 = 63.528.
Tahmin değeri etrafına hata payı eklenip çıkarılarak aralık oluşturulur.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Tahmini ve Sonlu Kitle Düzeltmesi

İpuçları

1
Önce örnekleme oranını (n/Nn/N) hesaplayarak sonlu kitle düzeltme çarpanı gerekip gerekmediğine bakın.
2
Kitle toplamı için güven aralığı kurulurken, örneklem ortalamasının standart hatasını NN ile çarparak toplamın standart hatasını bulmalısınız.
3
Formül: Nyˉ±z0,025×Ns2n(1f)N\bar{y} \pm z_{0,025} \times N \sqrt{\frac{s^2}{n}(1-f)}. Burada f=n/Nf=n/N değeridir.

Daha Fazla Pratik

Aynı verilerle %99 güven aralığını hesaplayarak aralığın nasıl genişlediğini gözlemleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 20Soru

Bir kamu kurumu, belirli bir idari işlemin tamamlanma süresine ilişkin kitle ortalamasını tahmin etmek istemektedir. Kitle hacminin N=4.000N = 4.000 olduğu ve bu değişkenin varyansının önceki araştırmalara dayanarak σ2=400\sigma^2 = 400 dakika kare olduğu bilinmektedir. Kitle ortalamasının %95 güven düzeyinde (z=1,96z = 1,96), 22 dakikalık bir hata payı ile tahmin edilebilmesi için iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 351

Cevap

Gerekli minimum örneklem hacmi 351 birimdir.
Verilen parametreler doğrultusunda öncelikle sonsuz kitle varsayımıyla n0=384,16n_0 = 384,16 değeri hesaplanmıştır. Kitle hacmi N=4000N=4000 olduğu için sonlu kitle düzeltmesi (n=n0/(1+(n01)/N)n = n_0 / (1 + (n_0-1)/N)) uygulanmış ve sonuç 350,58350,58 olarak bulunmuştur. İstatistiksel kurallar gereği örneklem hacmi daima bir üst tam sayıya yuvarlandığı için doğru yanıt 351'dir.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle hacmi sınırlı olduğu için öncelikle düzeltilmemiş örneklem hacmini (n0n_0) hesaplayınız.
n0=z2σ2d2=1,962×40022=3,8416×4004=384,16n_0 = \frac{z^2 \sigma^2}{d^2} = \frac{1,96^2 \times 400}{2^2} = \frac{3,8416 \times 400}{4} = 384,16
Örneklem hacmi belirleme sürecinde ilk aşama, kitle hacminin sonsuz olduğu varsayımıyla temel hacmin hesaplanmasıdır.
2
Sınırlı kitle durumunda iadesiz seçim için sonlu kitle düzeltmesini uygulayınız.
n=n01+n01N=384,161+383,164000384,161,0958350,58n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0 - 1}{N}} = \frac{384,16}{1 + \frac{383,16}{4000}} \approx \frac{384,16}{1,0958} \approx 350,58
Kitle hacmi (NN) biliniyorsa ve örnekleme oranı (n/Nn/N) anlamlı bir büyüklüğe sahipse, maliyeti düşürmek için sonlu kitle düzeltmesi yapılmalıdır.
3
Elde edilen küsuratlı değeri en yakın üst tam sayıya yuvarlayınız.
n350,58351n \approx 350,58 \rightarrow 351
Örneklem hacmi hesaplamalarında hata payını aşmamak için bulunan değer daima yukarı yuvarlanır.

Anahtar Kavram

Basit rastgele örneklemede kitle ortalaması tahmini için gereken örneklem hacmi, kitle varyansı, güven düzeyi ve izin verilen hata payına bağlıdır; kitle sonlu olduğunda düzeltme faktörü uygulanmalıdır.

Daha Fazla Pratik

Eğer kitle hacmi bilinmiyor olsaydı veya çok büyük olsaydı düzeltme yapılmasına gerek kalmayacağını fark ediniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Sayfa 1 / 5Sonraki
Basit Rastgele Örnekleme Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik | Examkin