Basit Rastgele Örnekleme

85 soru

Soru 41Soru

Bir kamu kurumu, bölgesindeki hanelerin sosyal yardım programlarından memnuniyet oranını tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Toplam hane sayısının N=2500N = 2500 olduğu bu bölgede, yapılan ön çalışmalara göre memnuniyet oranının %60 civarında (p=0,60p = 0,60) olduğu öngörülmektedir. %95 güven düzeyinde (z=1,96z = 1,96) ve %5 maksimum hata payı (e=0,05e = 0,05) ile çalışılmak istendiğine göre, iadesiz seçim yapılacak bu araştırma için belirlenmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 322

Cevap

Seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi 322'dir.
Kitle büyüklüğü 2500 olan sonlu bir kitlede, iadesiz seçim yapıldığında ve örnekleme oranı %5'in üzerinde olduğunda sonlu kitle düzeltme çarpanı kullanılmalıdır. Yapılan hesaplamalar sonucunda ulaşılan 321,496 değeri, örnekleme teorisindeki tamamlama kuralı gereği 322'ye yükseltilmiştir.

Adım Adım Çözüm

1
Parametrelerin belirlenmesi
N=2500,p=0,60,q=0,40,z=1,96,e=0,05N = 2500, p = 0,60, q = 0,40, z = 1,96, e = 0,05
Hesaplama için gerekli olan kitle büyüklüğü, beklenen oran, güven katsayısı ve hata payı verileri düzenlenir.
2
Sonsuz kitle varsayımıyla başlangıç örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=1,962×0,60×0,400,052=3,8416×0,240,0025=368,7936n_0 = \frac{1,96^2 \times 0,60 \times 0,40}{0,05^2} = \frac{3,8416 \times 0,24}{0,0025} = 368,7936
Kitle büyüklüğü dikkate alınmadan önce gerekli olan teorik örneklem büyüklüğü bulunur.
3
Sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) uygulanarak örneklem hacminin (nn) belirlenmesi
n=n01+n01N=368,79361+367,79362500=368,79361,147117321,496n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0 - 1}{N}} = \frac{368,7936}{1 + \frac{367,7936}{2500}} = \frac{368,7936}{1,147117} \approx 321,496
Örnekleme oranı %5'ten büyük olduğu için sonlu kitle düzeltmesi yapılarak örneklem hacmi optimize edilir.
4
Sonucun tam sayıya tamamlanması
n=322n = 322
İstatistiksel çalışmalarda örneklem hacmi her zaman bir üst tam sayıya yuvarlanır.

Anahtar Kavram

Oran Tahmini İçin Örneklem Hacminin Belirlenmesi
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 42Soru

Bir kamu kurumuna ait lojmanlarda ikamet eden N=1000N = 1000 personelin aylık ortalama elektrik tüketimini tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 personel seçilmiştir. Seçilen örneklemden elde edilen varyans değeri s2=400s^2 = 400 (kWh)2(kWh)^2 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı Var^(xˉ)\widehat{Var}(\bar{x}) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 3,6

Cevap

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının tahmin varyansı 3,6 olarak hesaplanır.
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının tahmin varyansı Var^(xˉ)=s2n(1f)\widehat{Var}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n}(1-f) formülüyle hesaplanır. Burada f=100/1000=0,1f = 100/1000 = 0,1 olduğundan düzeltme çarpanı 10,1=0,91-0,1=0,9 olur. Sonuç olarak 4×0,9=3,64 \times 0,9 = 3,6 değeri elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerleri ve örnekleme oranını belirleyin.
N=1000N = 1000, n=100n = 100, s2=400s^2 = 400. Örnekleme oranı f=n/N=100/1000=0,1f = n/N = 100/1000 = 0,1.
Varyans formülünde kullanılacak parametrelerin tespiti için gereklidir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (SKD) hesaplayın.
(1f)=10,1=0,9(1 - f) = 1 - 0,1 = 0,9 veya (Nn)/N=(1000100)/1000=0,9(N-n)/N = (1000-100)/1000 = 0,9.
İadesiz seçim yapıldığında kitle sonlu olduğu için varyansın düzeltilmesi gerekir.
3
Kitle ortalaması tahmin varyansı formülünü uygulayın.
Var^(xˉ)=s2n×(1f)=400100×0,9=4×0,9=3,6\widehat{Var}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{400}{100} \times 0,9 = 4 \times 0,9 = 3,6.
Basit rastgele örneklemede ortalamanın varyansı, örneklem varyansının örneklem hacmine oranının SKD ile çarpılmasıyla bulunur.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede (İadesiz) Ortalama Tahmininin Varyansı ve SKD Kullanımı
Soru 43Soru

Bir İl Tarım ve Orman Müdürlüğü, bölgesindeki kayıtlı N=400N = 400 meyve bahçesinin ortalama rekoltesini (ton) tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=40n = 40 bahçeyi seçerek incelemiştir. Yapılan analiz sonucunda örneklem ortalaması xˉ=15\bar{x} = 15 ton ve örneklem varyansı s2=100s^2 = 100 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kitle ortalaması tahmini için varyans değeri (V^(xˉ))(\widehat{V}(\bar{x})) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 2,252,25

Cevap

Kitle ortalaması tahmini için varyans değeri 2,252,25 olarak hesaplanır.
Kitle ortalaması tahmini varyansı, V^(xˉ)=s2n(1f)\widehat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n}(1-f) formülü ile hesaplanır. Burada s2=100s^2=100, n=40n=40 ve f=40/400=0,1f=40/400=0,1 olduğundan, sonuç 2,5×0,9=2,252,5 \times 0,9 = 2,25 olur.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerlerin ve örnekleme oranının belirlenmesi
N=400N = 400, n=40n = 40, s2=100s^2 = 100 ve f=n/N=40/400=0,10f = n/N = 40/400 = 0,10
Hesaplamada kullanılacak parametreleri ve örnekleme kesrini tanımlamak gerekir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) hesaplanması
1f=10,10=0,901 - f = 1 - 0,10 = 0,90
İadesiz basit rastgele örneklemede, kitle sonlu olduğunda varyansın doğru tahmin edilmesi için bu çarpan gereklidir.
3
Varyans tahmini formülünün uygulanması
V^(xˉ)=s2n×(1f)=10040×0,90=2,5×0,90=2,25\widehat{V}(\bar{x}) = \frac{s^2}{n} \times (1 - f) = \frac{100}{40} \times 0,90 = 2,5 \times 0,90 = 2,25
Kitle ortalamasının varyansı, örneklem varyansının örneklem büyüklüğüne oranı ile SKD'nin çarpımıdır.

Anahtar Kavram

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Kitle Ortalamasının Varyans Tahmini
Soru 44Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminin en temel teorik özelliği dikkate alındığında, kitleyi oluşturan her bir birimin örnekleme seçilme olasılığı ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Kitleyi oluşturan her bir birimin örnekleme seçilme olasılığı birbirine eşittir ve bu olasılık sıfırdan büyüktür.

Cevap

Kitleyi oluşturan her bir birimin örnekleme seçilme olasılığının birbirine eşit ve sıfırdan büyük olması BRÖ'nün temel özelliğidir.
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ), kitleyi oluşturan tüm birimlerin örnekleme dahil edilme olasılığının birbirine eşit (P=n/NP = n/N) ve sıfırdan farklı olması esasına dayanır. Bu özellik, yöntemin objektif ve yansız bir tahminleme yapabilmesi için gereken en temel varsayımdır.

Adım Adım Çözüm

1
Basit Rastgele Örnekleme'nin (BRÖ) tanımını hatırla.
BRÖ, NN birimlik bir kitleden nn birimlik bir örneklem seçilirken her bir birimin (veya her bir birim kombinasyonunun) seçilme şansının eşit olduğu yöntemdir.
Yöntemin temel varsayımını ve işleyiş prensibini belirlemek için.
2
Seçilme olasılığının matematiksel ifadesini belirle.
İlk çekilişte bir birimin seçilme olasılığı 1/N1/N ve toplamda örnekleme girme (içerilme) olasılığı n/Nn/N olarak sabittir.
Olasılıkların değişken değil, kitle ve örneklem hacmine bağlı sabit bir değer olduğunu doğrulamak için.
3
Seçeneklerdeki ifadeleri kuramsal özelliklerle karşılaştır.
Olasılıkların eşit ve sıfırdan büyük olması gerektiğini vurgulayan ifade BRÖ'nün tanımıyla tam örtüşür.
Doğru teorik tanımı diğer hatalı çıkarımlardan ayırt etmek için.

Anahtar Kavram

Eş olasılıklı seçilim (Equal probability of selection)
Tahmini Süre:45s
Soru 45Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminde örneklem seçimi 'iadeli' (yerine koyarak) veya 'iadesiz' (yerine koymadan) olmak üzere iki farklı şekilde gerçekleştirilebilir. İadeli BRÖ yönteminde, seçilen her bir birimin kitleye geri iade edilmesi bu yöntemin işleyişine nasıl bir temel özellik kazandırır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Çekilişlerin birbirinden bağımsız olması ve birimlerin seçilme olasılıklarının her çekilişte sabit kalması

Cevap

İadeli Basit Rastgele Örnekleme yönteminde çekilişler birbirinden bağımsızdır ve birimlerin seçilme olasılıkları her çekilişte sabit kalır.
İadeli (yerine koyarak) Basit Rastgele Örnekleme yönteminde, her seçimden sonra ilgili birim kitleye geri bırakıldığı için kitle büyüklüğü (NN) değişmez. Bu durum, her bir çekilişin bir öncekinden bağımsız olmasını (independent draws) ve birimlerin seçilme olasılıklarının her çekilişte 1/N1/N olarak sabit kalmasını sağlar. Bu yöntem, sonlu bir kitlenin sanki sonsuzmuş gibi davranmasına yol açan teorik bir özelliğe sahiptir.

Adım Adım Çözüm

1
İadeli seçim mekanizmasını analiz etme
Seçilen birim kitleye geri iade edildiği için kitle büyüklüğü (NN) her çekiliş aşamasında değişmeden aynı kalır.
Yöntemin temel varsayımı olan geri koyma işlemi, kitle kompozisyonunun bozulmamasını sağlar.
2
Çekilişler arasındaki ilişkiyi değerlendirme
Birinci çekilişin sonucu, ikinci veya sonraki çekilişlerdeki seçenek havuzunu etkilemez.
Kitlede eksilme olmadığı için her çekiliş istatistiksel olarak birbirinden bağımsızdır.
3
Olasılık sabitliğini kontrol etme
Her bir çekilişte herhangi bir birimin seçilme olasılığı 1/N1/N olarak sabit kalır.
Olasılıklı örnekleme ilkelerine göre, kitle yapısı korunduğu sürece eş olasılıklı seçilim devam eder.

Anahtar Kavram

İadeli Basit Rastgele Örneklemede bağımsızlık ve sabit olasılık ilkesi
Tahmini Süre:45s
Soru 46Soru

Bir belediye, sunduğu temizlik hizmetlerinden vatandaşların memnuniyet oranını tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle bir araştırma planlamaktadır. Kitledeki memnuniyet oranı (pp) hakkında geçmişe yönelik herhangi bir ön bilgi bulunmamaktadır. Araştırmacı, %95 güven düzeyinde (Z=1,96Z=1,96) ve en fazla %5 örnekleme hatası (e=0,05e=0,05) ile çalışmayı hedeflemektedir. Kitle büyüklüğünün oldukça geniş (sonsuz) olduğu varsayıldığında, bu araştırma için seçilmesi gereken en küçük örneklem hacmi (nn) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 385

Cevap

En küçük örneklem hacmi 385 olarak belirlenmelidir.
Kitle oranına dair bir ön çalışma veya tahmin bulunmadığında, örneklem hacmi formülünde varyansı (p×qp \times q) maksimize eden p=0,5p = 0,5 değeri temel alınır. 1,961,96 katsayısı ve %5\%5 hata payı ile yapılan hesaplama sonucunda elde edilen 384,16384,16 değeri, tam sayı kısıtı nedeniyle bir üst değer olan 385385'e yuvarlanır.

Adım Adım Çözüm

1
Parametreleri belirleyin.
Z=1,96Z = 1,96, e=0,05e = 0,05 ve ön bilgi olmadığı için p=0,5p = 0,5 (q=1p=0,5q = 1 - p = 0,5).
Örneklem hacmi formülü için gerekli güven katsayısı, hata payı ve kitle oranı değerleri tespit edilmelidir.
2
Örneklem hacmi formülünü uygulayın.
n=Z2×p×qe2=1,962×0,5×0,50,052n = \frac{Z^2 \times p \times q}{e^2} = \frac{1,96^2 \times 0,5 \times 0,5}{0,05^2}
Sonsuz kitlede oran tahmini için gerekli olan standart örneklem hacmi formülü kullanılır.
3
Hesaplamayı gerçekleştirin.
n=3,8416×0,250,0025=0,96040,0025=384,16n = \frac{3,8416 \times 0,25}{0,0025} = \frac{0,9604}{0,0025} = 384,16
Matematiksel işlemler yapılarak ham örneklem hacmi değeri bulunur.
4
Sonucu yukarı yuvarlayın.
n385n \approx 385
İstatistikte örneklem hacmi hesaplanırken, hata payının aşılmaması için küsuratlı sonuçlar her zaman bir üst tam sayıya tamamlanır.

Anahtar Kavram

Kitle oranı hakkında ön bilgi bulunmadığında, örneklem hacmini maksimize ederek riski azaltmak için p=0,5 (maksimum varyans) değeri kullanılır.

Daha Fazla Pratik

Aynı verilerle hata payı %2'ye düşürüldüğünde örneklem hacmindeki artış oranını hesaplayarak hata payı ile örneklem büyüklüğü arasındaki ilişkiyi inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 47Soru

Bir belediye, sınırları içerisindeki N=400N = 400 küçük işletmenin günlük elektrik tüketimini tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamıştır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=40n = 40 işletme üzerinde yapılan incelemede, günlük ortalama tüketim yˉ=50\bar{y} = 50 kWh ve örneklem standart sapması s=10s = 10 kWh olarak hesaplanmıştır. Buna göre, tüm işletmelerin günlük toplam elektrik tüketimi için %95 güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (z0,025=1,96z_{0,025} = 1,96 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 18.82421.17618.824 - 21.176

Cevap

İşletmelerin günlük toplam elektrik tüketimi için %95 güven aralığı 18.82421.17618.824 - 21.176 kWh aralığındadır.
Doğru yanıt olan seçenek, kitle toplamı için nokta tahminini 20.00020.000 olarak belirlemiş ve 40/400=0,1040/400 = 0,10 olan örnekleme kesri nedeniyle sonlu kitle düzeltme çarpanını (0,900,90) hesaba katarak standart hatayı 600600 bulmuştur. 1,961,96 kritik değeriyle hesaplanan 1.1761.176 hata payı, nokta tahminine uygulandığında 18.82421.17618.824 - 21.176 aralığına ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle toplamı tahmini (̂{Y}) hesaplanır.
̂{Y} = N \times \bar{y} = 400 \times 50 = 20.000 kWh
Kitle toplamı, kitle birim sayısı ile örneklem ortalamasının çarpımıdır.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanı (SKD) kontrol edilir.
f=n/N=40/400=0,10f = n/N = 40/400 = 0,10
Örnekleme kesri f>0,05f > 0,05 olduğu için iadesiz seçimde SKD kullanılmalıdır.
3
Kitle ortalaması tahmininin standart hatası (se(yˉ)se(\bar{y})) hesaplanır.
se(yˉ)=s2n×(1f)=10240×(10,10)=2,5×0,9=2,25=1,5se(\bar{y}) = \sqrt{\frac{s^2}{n} \times (1 - f)} = \sqrt{\frac{10^2}{40} \times (1 - 0,10)} = \sqrt{2,5 \times 0,9} = \sqrt{2,25} = 1,5
SKD dahil edilerek ortalamanın örnekleme hatası belirlenir.
4
Kitle toplamı tahmininin standart hatası (se(^Y)se(̂{Y})) hesaplanır.
se(^Y)=N×se(yˉ)=400×1,5=600se(̂{Y}) = N \times se(\bar{y}) = 400 \times 1,5 = 600
Ortalamanın hatası NN ile çarpılarak toplama genişletilir.
5
Güven aralığı sınırları hesaplanır.
GA=0˘302Y±z0,025×se(0˘302Y)=20.000±(1,96×600)=20.000±1.176GA = \u0302{Y} \pm z_{0,025} \times se(\u0302{Y}) = 20.000 \pm (1,96 \times 600) = 20.000 \pm 1.176
Nokta tahminine hata payı eklenip çıkarılarak aralık oluşturulur.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Güven Aralığı ve SKD Kullanımı
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 48Soru

N=10N = 10 birimden oluşan bir kitleden n=2n = 2 birimlik bir örneklem basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilecektir. Yapılan seçimin iadesiz (yerine koymadan) olduğu ve birimlerin seçiliş sırasının önemsiz kabul edildiği durumda; oluşabilecek tüm olası örneklem sayısı (AA) ve bu örnekleme süreci için hesaplanan sonlu kitle düzeltme çarpanı (1f1 - f) değeri (BB) dikkate alındığında, A×BA \times B çarpımının sonucu kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 3636

Cevap

İadesiz seçimde olası örneklem sayısı ile sonlu kitle düzeltme çarpanının çarpımı 36 değerine eşittir.
Doğru yanıt olan 36 değeri, iadesiz seçimdeki 45 olası örneklem sayısı ile 0,8 değerindeki sonlu kitle düzeltme çarpanının doğru şekilde hesaplanıp çarpılmasıyla elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Olası örneklem sayısını (AA) hesapla
A=(102)=10×92×1=45A = \binom{10}{2} = \frac{10 \times 9}{2 \times 1} = 45
İadesiz seçimde ve sıranın önemsiz olduğu durumda olası örneklem sayısı kombinasyon formülü ile bulunur.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanını (BB) hesapla
B=1f=1nN=1210=0,8B = 1 - f = 1 - \frac{n}{N} = 1 - \frac{2}{10} = 0,8
Basit rastgele örneklemede iadesiz seçim yapıldığında varyansa uygulanacak düzeltme çarpanı 1f1 - f formülüyle belirlenir.
3
A×BA \times B çarpımını gerçekleştir
45×0,8=3645 \times 0,8 = 36
Soru kökünde istenen matematiksel işlem iki değerin çarpımıdır.

Anahtar Kavram

İadesiz Basit Rastgele Örneklemede Olası Örneklem Sayısı ve Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD)
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 49Soru

Bir sosyal yardım projesi kapsamında, bir mahallede bulunan toplam 125125 hanenin kış aylarında yakacak yardımına ihtiyaç duyup duymadığı araştırılmaktadır. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 2525 haneden 1010 tanesinin yardıma ihtiyaç duyduğu tespit edilmiştir.

Buna göre, mahalledeki hanelerin yardım ihtiyacı duyma oranının (pp) tahmini varyansı (s2(p)s^2(p)) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,008

Cevap

Mahalledeki hanelerin yardım ihtiyacı duyma oranının tahmini varyansı 0,0080,008 olarak hesaplanır.
Doğru cevap olan 0,0080,008 değeri, önce örneklem oranının 10/25=0,410/25 = 0,4 olarak bulunması, ardından 0,4×0,6/240,4 \times 0,6 / 24 işlemiyle elde edilen 0,010,01 değerinin sonlu kitle düzeltme çarpanı olan 0,80,8 ile çarpılması sonucu elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örneklem oranının (pp) hesaplanması
p=an=1025=0,40p = \frac{a}{n} = \frac{10}{25} = 0,40
Varyans formülünde kullanılacak olan nokta tahminini belirlemek için gereklidir.
2
Sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKDSKD) belirlenmesi
SKD=NnN=12525125=100125=0,80SKD = \frac{N-n}{N} = \frac{125-25}{125} = \frac{100}{125} = 0,80
İadesiz örneklemede örnekleme oranı n/N=25/125=0,20>0,05n/N = 25/125 = 0,20 > 0,05 olduğu için SKD kullanılmalıdır.
3
Tahmini varyans formülünün uygulanması
s2(p)=p(1p)n1SKD=0,400,602510,80s^2(p) = \frac{p \cdot (1-p)}{n-1} \cdot SKD = \frac{0,40 \cdot 0,60}{25-1} \cdot 0,80
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranının varyansını tahmin etmek için kullanılan standart formüldür.
4
Son hesaplamanın yapılması
s2(p)=0,24240,80=0,010,80=0,008s^2(p) = \frac{0,24}{24} \cdot 0,80 = 0,01 \cdot 0,80 = 0,008
İşlemler sonucunda tahmini varyans değerine ulaşılır.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle oranının tahmini varyansı hesaplanırken sonlu kitle düzeltme çarpanı (Nn)/N(N-n)/N mutlaka dikkate alınmalı ve paydada n1n-1 serbestlik derecesi kullanılmalıdır.

Daha Fazla Pratik

Benzer bir soruda, varyans yerine %95 güven aralığının sınırlarını hesaplayarak bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:50s
Soru 50Soru

Bir belediye, sınırları içerisinde yer alan N=500N = 500 hanenin aylık ortalama su tüketim miktarını (m³) tahmin etmek amacıyla bir araştırma planlamaktadır. Önceki kayıtlara göre aylık tüketim miktarının standart sapması 88 m³ olarak bilinmektedir.

Tahminin %95 güven düzeyinde ve hata payının en fazla 1,61,6 m³ olması istendiğine göre, Basit Rastgele Örnekleme yöntemiyle seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi kaçtır? (z0,05=2z_{0,05} = 2 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 84

Cevap

Hesaplanan örneklem hacmi, sonlu kitle düzeltmesiyle birlikte 84'tür.
Verilen parametreler kullanılarak önce sınırsız kitle varsayımıyla 100 değeri bulunur. Kitle hacmi 500 olarak belirli olduğundan, bu değer sonlu kitle düzeltme formülüne yerleştirilir. 100/1,2=83,33100 / 1,2 = 83,33 sonucu elde edilir ve istatistiksel kurallar gereği bu değer 84'e yuvarlanır.

Adım Adım Çözüm

1
Sınırsız kitle için gerekli ilk örneklem hacminin (n0n_0) hesaplanması
n0=z2σ2d2=22821,62=4642,56=100n_0 = \frac{z^2 \cdot \sigma^2}{d^2} = \frac{2^2 \cdot 8^2}{1,6^2} = \frac{4 \cdot 64}{2,56} = 100
Kitle büyüklüğü dikkate alınmadan önce gerekli olan baz örneklem büyüklüğünü belirlemek için.
2
Sonlu kitle düzeltmesinin (SKD) uygulanması
n=n01+n0N=1001+100500=1001+0,2=1001,283,33n = \frac{n_0}{1 + \frac{n_0}{N}} = \frac{100}{1 + \frac{100}{500}} = \frac{100}{1 + 0,2} = \frac{100}{1,2} \approx 83,33
Kitle hacminin (NN) küçük olduğu durumlarda örneklem hacmini kitle büyüklüğüne göre normalize etmek için.
3
Sonucun tam sayıya yuvarlanması
n=84n = 84
Örneklem hacmi (nn) her zaman bir üst tam sayıya yuvarlanmalıdır.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Ortalama Tahmini İçin Örneklem Hacmi

İpuçları

1
Önce n0=(z2σ2)/d2n_0 = (z^2 \cdot \sigma^2) / d^2 formülünü kullanarak sınırsız kitle için hacmi bulun.
2
Kitle hacmi (NN) verildiği için bulduğunuz değeri n=n0/(1+n0/N)n = n_0 / (1 + n_0/N) formülüyle düzeltin.

Daha Fazla Pratik

Eğer kitle hacmi N=5000N=5000 olsaydı, sonlu kitle düzeltmesinin sonuç üzerindeki etkisinin nasıl değişeceğini inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 51Soru

Bir tekstil işletmesinde paketlenmiş halde bulunan N=500N = 500 adet kumaş topunun toplam ağırlığını tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=50n = 50 adet kumaş topu seçilmiştir. Yapılan ölçümler sonucunda örneklem ortalaması yˉ=100\bar{y} = 100 kg ve örneklem varyansı s2=500s^2 = 500 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kumaş toplarının kitle toplam ağırlığı (τ\tau) için %95 güven düzeyinde oluşturulacak güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (Not: Z0,0252Z_{0,025} \approx 2 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 47.000 - 53.000

Cevap

47.000 - 53.000 aralığı doğru güven aralığını ifade eder.
Kitle toplamı için güven aralığı hesaplanırken, örneklem ortalaması kitle hacmiyle çarpılarak nokta tahmini (50.00050.000) elde edilir. Varyans hesaplanırken SKD (0,90,9) dahil edilerek bulunan 99 değeri, N2N^2 (250.000250.000) ile çarpılır ve standart hata 15001500 olarak bulunur. %95 güven düzeyi için Z=2Z=2 değeriyle genişletilen hata payı 30003000 birim olup, doğru aralık 47.00053.00047.000 - 53.000 şeklindedir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme kesrinin (ff) hesaplanması ve SKD kararının verilmesi
f=n/N=50/500=0,10f = n/N = 50/500 = 0,10.
f>0,05f > 0,05 olduğu için iadesiz seçimde Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılmalıdır.
2
Kitle ortalamasının varyans tahmininin (ar(\bar{y})) hesaplanması
ar(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} (1 - f) = \frac{500}{50} (1 - 0,1) = 10 \times 0,9 = 9.
Güven aralığı sınırlarını belirlemek için öncelikle ortalamanın standart hatasına ihtiyaç duyulur.
3
Kitle toplamı tahmininin (τ^\hat{\tau}) ve varyansının (ar(\hat{\tau})) hesaplanması
τ^=Nyˉ=500100=50.000\hat{\tau} = N \cdot \bar{y} = 500 \cdot 100 = 50.000; ar(\hat{\tau}) = N^2 \cdot ar(\bar{y}) = 500^2 \cdot 9 = 2.250.000.
Kitle toplamı için güven aralığı kurulurken toplamın standart hatası (SE=2.250.000=1500SE = \sqrt{2.250.000} = 1500) kullanılmalıdır.
4
Güven aralığı sınırlarının belirlenmesi
50.000±2150050.000±300050.000 \pm 2 \cdot 1500 \Rightarrow 50.000 \pm 3000.
Alt sınır 47.00047.000, üst sınır 53.00053.000 olarak bulunur.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle toplamı için güven aralığı oluşturulurken sonlu kitle düzeltme çarpanı ve kitle hacminin karesi (N2N^2) dikkate alınmalıdır.
Soru 52Soru

Basit rastgele örnekleme yönteminde, N=5N = 5 birimden oluşan bir kitle içerisinden n=2n = 2 birimlik bir örneklem seçilecektir. Seçim işleminin iadeli (birimler kitleye geri iade edilerek) gerçekleştirilmesi durumunda, çekilebilecek tüm olası örneklemlerin sayısı kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 25

Cevap

İadeli seçim yönteminde seçilebilecek tüm olası örneklemlerin sayısı 25'tir.
Basit rastgele örneklemede seçim iadeli (yerine koyarak) yapılıyorsa, kitledeki her birimin her çekilişte seçilme şansı aynı kalır. NN birimlik bir kitle içinden nn birim seçildiğinde, her bir çekiliş için NN seçenek bulunduğundan toplam örneklem sayısı NnN^n formülü ile bulunur. 52=255^2 = 25 sonucu bu kuralın doğrudan uygulamasıdır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle hacmi (NN) ve örneklem hacmi (nn) değerlerini belirleyin.
N=5N = 5 ve n=2n = 2
Soruda verilen parametrelerin doğru tanımlanması çözümün ilk adımıdır.
2
İadeli (yerine koyarak) seçim için geçerli olan toplam örneklem sayısı formülünü uygulayın.
Toplam Örneklem Sayısı = Nn=52N^n = 5^2
İadeli seçimde her birim tekrar seçilebileceği için her çekiliş için NN kadar seçenek vardır.
3
Üslü ifadeyi hesaplayarak sonucu bulun.
2525
5×5=255 \times 5 = 25 matematiksel sonucuna ulaşılır.

Anahtar Kavram

İadeli Seçimde Olası Örneklem Sayısı

Daha Fazla Pratik

Aynı kitle ve örneklem hacmi için 'iadesiz' seçim yapılsaydı sonucun nasıl değişeceğini hesaplayarak farkı pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 53Soru

Bir Karayolları Bölge Müdürlüğü, sorumluluk alanındaki N=400N = 400 adet yol kesiminin yıllık bakım maliyetini tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=100n = 100 adet yol kesimini incelemiştir. Yapılan inceleme sonucunda örneklem ortalaması yˉ=20\bar{y} = 20 bin TL ve örneklem varyansı s2=300s^2 = 300 (bin TL)2^2 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, 400400 yol kesiminin toplam bakım maliyeti için %95\%95 güven düzeyinde güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (Z0,025=2Z_{0,025} = 2 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 6800 - 9200

Cevap

400 yol kesiminin toplam bakım maliyeti için %95 güven aralığı 6800 - 9200 bin TL aralığındadır.
Doğru çözümde önce örnekleme oranının 0,250,25 olduğu saptanarak SKD uygulanmış, ardından ortalamanın standart hatası 1,51,5 olarak bulunmuştur. Kitle toplamı tahmini 80008000 iken, toplamın standart hatası 400×1,5=600400 \times 1,5 = 600 olarak hesaplanmıştır. Z=2Z=2 değeriyle hata payı 12001200 bulunmuş ve aralık 680092006800 - 9200 olarak saptanmıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme oranını ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) gerekliliğini kontrol ediniz.
f=n/N=100/400=0,25f = n/N = 100/400 = 0,25.
f>0,05f > 0,05 olduğu için iadesiz seçimde SKD kullanılması zorunludur.
2
Örneklem ortalamasının varyansını ve standart hatasını hesaplayınız.
Var(yˉ)=s2n(1f)=300100(10,25)=3×0,75=2,25Var(\bar{y}) = \frac{s^2}{n}(1-f) = \frac{300}{100}(1-0,25) = 3 \times 0,75 = 2,25; SE(yˉ)=2,25=1,5SE(\bar{y}) = \sqrt{2,25} = 1,5.
Güven aralığı genişliğini belirlemek için tahmin edicinin standart hatasına ihtiyaç duyulur.
3
Kitle toplamı tahminini ve toplamın standart hatasını hesaplayınız.
Y^=N×yˉ=400×20=8000\hat{Y} = N \times \bar{y} = 400 \times 20 = 8000; SE(Y^)=N×SE(yˉ)=400×1,5=600SE(\hat{Y}) = N \times SE(\bar{y}) = 400 \times 1,5 = 600.
Soru kitle ortalamasını değil, toplam maliyeti sormaktadır.
4
Güven aralığı sınırlarını oluşturunuz.
8000±(Z0,025×600)=8000±(2×600)=8000±12008000 \pm (Z_{0,025} \times 600) = 8000 \pm (2 \times 600) = 8000 \pm 1200.
Alt sınır 80001200=68008000 - 1200 = 6800, üst sınır 8000+1200=92008000 + 1200 = 9200 olarak bulunur.

Anahtar Kavram

Basit rastgele örneklemede kitle toplamı için güven aralığı kurarken, örneklem ortalamasının standart hatası kitle büyüklüğü (N) ile çarpılmalı ve sonlu kitle düzeltme çarpanı mutlaka dikkate alınmalıdır.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 54Soru

Bir belediye bünyesinde bulunan N=25N = 25 adet hizmet aracının aylık bakım masrafları üzerine bir araştırma yürütülmektedir. Bu araçların aylık bakım masraflarına ilişkin kitle varyansı σ2=24\sigma^2 = 24 (birim kare) olarak hesaplanmıştır. Bu kitle içerisinden iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=5n = 5 adet aracın aylık ortalama bakım masrafının varyansı kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 4

Cevap

Örneklem ortalamasının varyansı 4'tür.
Verilen kitle büyüklüğü (N=25N=25) ve örneklem hacmine (n=5n=5) göre örnekleme kesri 0,20'dir. Bu oran 0,05'ten büyük olduğu için iadesiz seçimde varyans hesaplanırken NnN1\frac{N-n}{N-1} çarpanı mutlaka eklenmelidir. İlgili değerler yerine konduğunda 4,8×(20/24)4,8 \times (20/24) işlemi sonucunda varyans 4 olarak elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme kesrinin (n/N) hesaplanarak sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) gerekip gerekmediğinin belirlenmesi
n/N=5/25=0,20n/N = 5/25 = 0,20
Örnekleme kesri 0,05'ten büyük olduğu ve seçim iadesiz yapıldığı için SKD kullanılmalıdır.
2
Basit rastgele örneklemede (iadesiz) örneklem ortalamasının varyans formülünün yazılması
Var(xˉ)=σ2n×NnN1Var(\bar{x}) = \frac{\sigma^2}{n} \times \frac{N-n}{N-1}
Kitle varyansı bilindiği için ortalamanın varyansı hesaplanırken bu formül kullanılır.
3
Verilen değerlerin formülde yerine koyulması ve sonucun hesaplanması
Var(xˉ)=245×255251=4,8×2024=4Var(\bar{x}) = \frac{24}{5} \times \frac{25-5}{25-1} = 4,8 \times \frac{20}{24} = 4
Aritmetik işlemler sonucunda varyans değeri 4 olarak bulunur.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle sonlu ve örneklem oranı %5'ten büyükse, varyans tahminlerinde Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) kullanılmalıdır.

Daha Fazla Pratik

Aynı verilerle örneklem ortalamasının standart hatasını hesaplayarak varyans ile standart hata arasındaki farkı pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 55Soru

Bir İlçe Milli Eğitim Müdürlüğü, bölgesindeki N=100N = 100 okulda bulunan toplam bilgisayar sayısını tahmin etmek amacıyla iadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=20n = 20 okul seçmiştir. Araştırma sonucunda elde edilen örneklem istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir:

İstatistikDeğer
Örneklem Ortalaması (xˉ\bar{x})5050
Örneklem Varyansı (s2s^2)100100

Buna göre, okullardaki toplam bilgisayar sayısı için \%95 güven düzeyindeki güven aralığı aşağıdakilerden hangisidir? (Z0,025=1,96Z_{0,025} = 1,96 alınız.)

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 4608 - 5392

Cevap

Okullardaki toplam bilgisayar sayısı için %95 güven düzeyi aralığı 4608 - 5392 olarak hesaplanır.
Doğru aralık, kitle toplamının nokta tahmini olan 5000 değerine, iadesiz seçim varsayımı altında SKD uygulanarak hesaplanan 392 birimlik hata payının eklenip çıkarılmasıyla elde edilen 4608 - 5392 aralığıdır.

Adım Adım Çözüm

1
Kitle toplamı tahmin değerini (Y^\hat{Y}) hesaplayınız.
Y^=N×xˉ=100×50=5000\hat{Y} = N \times \bar{x} = 100 \times 50 = 5000
Örneklem ortalaması, kitle büyüklüğü ile çarpılarak kitle toplamının nokta tahmini elde edilir.
2
Kitle toplamının tahmini varyansını (Var^(Y^)\widehat{Var}(\hat{Y})) hesaplayınız.
Var^(Y^)=N2×s2n×(1nN)=1002×10020×(10,2)=10000×5×0,8=40000\widehat{Var}(\hat{Y}) = N^2 \times \frac{s^2}{n} \times (1 - \frac{n}{N}) = 100^2 \times \frac{100}{20} \times (1 - 0,2) = 10000 \times 5 \times 0,8 = 40000
İadesiz seçimde varyans hesaplanırken Sonlu Kitle Düzeltme Çarpanı (SKD) ve toplam tahmini için N2N^2 katsayısı kullanılmalıdır.
3
Standart hatayı (SESE) ve güven sınırlarını belirleyiniz.
SE=40000=200SE = \sqrt{40000} = 200. Hata payı = 1,96×200=3921,96 \times 200 = 392. Aralık: 5000±3925000 \pm 392
Varyansın karekökü standart hatayı verir; bu değer tablo değeriyle çarpılarak güven aralığının sınırları belirlenir.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Kitle Toplamı Güven Aralığı
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 56Soru

Bir kamuoyu araştırma şirketi, bir bölgedeki seçmenlerin yeni yerel yönetim politikalarına destek verme oranını tahmin etmek istemektedir. Söz konusu oran hakkında önceden herhangi bir tahmin veya ön bilgi bulunmamaktadır. %95\%95 güven düzeyinde (Z=1,96Z=1,96) ve %5\%5 hata payı ile çalışılacağına göre, basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilmesi gereken minimum örneklem hacmi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 385

Cevap

Hesaplanan 384,16384,16 değerinin üst tam sayıya yuvarlanmasıyla elde edilen 385 seçmen.
Verilen problemde kitle oranı pp bilinmediği için, örneklem hacmini maksimize eden p=0,5p=0,5 değeri temel alınır. n=(1,9620,50,5)/0,052n = (1,96^2 \cdot 0,5 \cdot 0,5) / 0,05^2 işlemi sonucunda 384,16384,16 elde edilir ve bu değer bir üst tam sayı olan 385'e tamamlanır.

Adım Adım Çözüm

1
Parametreleri belirleme
Z=1,96Z = 1,96, d=0,05d = 0,05 ve ön bilgi olmadığı için p=0,5p = 0,5.
Kitle oranı hakkında ön bilgi yoksa varyansı maksimize etmek ve en güvenli örneklem hacmini bulmak için p=0,5p = 0,5 alınır.
2
Örneklem hacmi formülünü uygulama
n=Z2p(1p)d2n = \frac{Z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{d^2}
Basit rastgele örneklemede oran tahmini için gerekli örneklem hacmi bu formülle hesaplanır.
3
Değerleri yerine koyma ve hesaplama
n=1,9620,50,50,052=3,84160,250,0025=384,16n = \frac{1,96^2 \cdot 0,5 \cdot 0,5}{0,05^2} = \frac{3,8416 \cdot 0,25}{0,0025} = 384,16
Matematiksel işlemleri doğru öncelikle gerçekleştirmek gerekir.
4
Tam sayıya yuvarlama
385385
Örnekleme teorisinde minimum örneklem hacmi belirlenirken küsuratlı sonuçlar, hata payının aşılmaması için her zaman bir üst tam sayıya yuvarlanır.

Anahtar Kavram

Ön Bilgi Olmadığında Oran Tahmini İçin Örneklem Hacmi

Daha Fazla Pratik

Eğer hata payı %5'ten %2,5'e düşürülseydi örneklem hacminin nasıl değişeceğini hesaplayınız.
Tahmini Süre:45s
Soru 57Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) sürecinde 'iadeli seçim' (yerine koyarak) yapıldığında, yapılan her bir seçimin bir sonrakinden etkilenmediği varsayılır. Bu durumun temel teorik karşılığı aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Bir birimin örnekleme seçilmiş olmasının, diğer birimlerin veya aynı birimin tekrar seçilme olasılığı üzerinde bir etkisinin olmaması

Cevap

İadeli seçimde çekilişlerin bağımsız olması, bir seçim işleminin sonuçlarının diğer seçimlerin olasılıklarını değiştirmemesi anlamına gelir.
İadeli seçimde, seçilen her birim kitleye geri bırakıldığı için her çekilişte kitle kompozisyonu aynı kalır. Bu durum, herhangi bir aşamada gerçekleşen seçimin, sonraki seçimlerdeki olasılık değerlerini (örneğin her birim için 1/N1/N olasılığını) değiştirmemesini sağlar. Olasılık teorisinde bu durum 'olayların bağımsızlığı' olarak adlandırılır.

Adım Adım Çözüm

1
İadeli seçim (sampling with replacement) kavramını tanımlayın.
Seçilen her birimin tekrar kitleye dahil edilmesi.
Kitle büyüklüğünün (NN) ve birimlerin seçilme olasılıklarının her çekilişte sabit kalması iadeli seçimin temel özelliğidir.
2
İstatistiksel bağımsızlık kavramını örnekleme sürecine uygulayın.
Birinci çekilişte hangi birimin seçildiği, ikinci çekilişteki olasılıkları etkilemez.
Olasılık kurallarına göre bir olayın gerçekleşmesi diğerinin olasılığını değiştirmiyorsa bu olaylar bağımsızdır.
3
Verilen seçenekleri bu tanıma göre değerlendirin.
Seçilme olasılığının etkilenmemesini ifade eden seçenek doğrudur.
Diğer seçenekler örnekleme hatası, parametre-istatistik ayrımı veya birim tanımlarıyla ilgili kavramsal yanılgılar içermektedir.

Anahtar Kavram

İadeli Basit Rastgele Örneklemede Bağımsızlık Varsayımı
Tahmini Süre:45s
Soru 58Soru

Bir köy yerleşkesinde bulunan N=100N = 100 hanenin aylık toplam elektrik tüketimini tahmin etmek amacıyla basit rastgele örnekleme yöntemiyle n=10n = 10 hane seçilerek bir araştırma yapılmıştır. Örneklemden elde edilen veriler sonucunda elektrik tüketimi değişkenine ait örneklem varyansı s2=100s^2 = 100 (kWh)2(kWh)^2 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, bu köydeki aylık toplam elektrik tüketimi tahmininin varyansı kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 90.000

Cevap

Toplam elektrik tüketimi tahmininin varyansı 90.000 olarak hesaplanır.
Doğru cevap, kitle toplamı varyans formülünün eksiksiz uygulanmasıyla elde edilen değerdir. N=100N=100 olduğu için N2=10.000N^2=10.000 çarpanı, örneklemden gelen hata payı olan s2n(1f)=9\frac{s^2}{n}(1-f) = 9 değeriyle çarpıldığında sonuç 90.00090.000 olur.

Adım Adım Çözüm

1
Verilen değerleri ve örnekleme kesrini belirle
N=100N = 100, n=10n = 10, s2=100s^2 = 100 ve f=nN=10100=0,1f = \frac{n}{N} = \frac{10}{100} = 0,1
Hesaplamada kullanılacak parametrelerin ve sonlu kitle düzeltme çarpanının tespiti gerekir.
2
Örneklem ortalamasının varyansını (Var^(yˉ)\widehat{Var}(\bar{y})) hesapla
Var^(yˉ)=s2n(1f)=10010(10,1)=10×0,9=9\widehat{Var}(\bar{y}) = \frac{s^2}{n} (1 - f) = \frac{100}{10} (1 - 0,1) = 10 \times 0,9 = 9
Kitle toplamı varyansına ulaşmak için önce ortalamanın varyansı bulunur.
3
Kitle toplamı tahmininin varyansını (Var^(τ^)\widehat{Var}(\hat{\tau})) hesapla
Var^(τ^)=N2×Var^(yˉ)=1002×9=10.000×9=90.000\widehat{Var}(\hat{\tau}) = N^2 \times \widehat{Var}(\bar{y}) = 100^2 \times 9 = 10.000 \times 9 = 90.000
Toplam tahmin edicisi, ortalama tahmin edicisinin NN katı olduğu için varyansı N2N^2 katıdır.

Anahtar Kavram

Basit rastgele örneklemede kitle toplamı tahmininin varyansı, örneklem ortalamasının varyansının kitle büyüklüğünün karesi (N2N^2) ile çarpılmasıyla elde edilir.

Daha Fazla Pratik

Benzer bir soruyu kitle toplamının standart hatasını (varyansın karekökü) hesaplayarak çözmeyi deneyebilirsiniz.
Tahmini Süre:50s
Soru 59Soru

Bir İl Milli Eğitim Müdürlüğü, ildeki N=250N = 250 köy okulunun kütüphanelerindeki ortalama kitap sayısını tahmin etmek istemektedir. İadesiz basit rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen n=25n = 25 okuldan elde edilen veriler sonucunda örneklem varyansı s2=400s^2 = 400 olarak hesaplanmıştır. Buna göre, kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı (V^(xˉ)\hat{V}(\bar{x})) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 14,4

Cevap

Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyansı 14,4 olarak bulunur.
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının varyans tahmini V^(xˉ)=NnNs2n\hat{V}(\bar{x}) = \frac{N-n}{N} \frac{s^2}{n} formülü ile hesaplanır. Verilen değerler yerine koyulduğunda: V^(xˉ)=(125/250)(400/25)=0,916=14,4\hat{V}(\bar{x}) = (1 - 25/250) \cdot (400/25) = 0,9 \cdot 16 = 14,4 sonucu elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Örnekleme oranının (ff) ve sonlu kitle düzeltme çarpanının (SKD) belirlenmesi.
f=n/N=25/250=0,10f = n/N = 25/250 = 0,10 ve SKD=(1f)=0,90SKD = (1 - f) = 0,90
İadesiz basit rastgele örneklemede kitle sonlu olduğunda varyans formülüne SKD eklenmelidir.
2
Kitle ortalaması tahmin edicisinin varyans formülünün uygulanması.
V^(xˉ)=(1f)s2n=0,9040025\hat{V}(\bar{x}) = (1 - f) \cdot \frac{s^2}{n} = 0,90 \cdot \frac{400}{25}
Örneklem ortalamasının varyansı, örneklem varyansının örneklem hacmine bölünmesi ve SKD ile çarpılmasıyla elde edilir.
3
Son hesaplamanın yapılması.
V^(xˉ)=0,9016=14,4\hat{V}(\bar{x}) = 0,90 \cdot 16 = 14,4
Matematiksel işlemin tamamlanmasıyla nihai tahmin değerine ulaşılır.

Anahtar Kavram

İadesiz basit rastgele örneklemede kitle ortalamasının varyans tahmini, sonlu kitle düzeltme çarpanı (1-f) dikkate alınarak hesaplanır.

Alternatif Yöntem

Önce standart hata hesaplanıp karesi alınabilir: S.H.(xˉ)=14,43,79S.H.(\bar{x}) = \sqrt{14,4} \approx 3,79, ancak varyans istendiği için doğrudan varyans formülünü kullanmak daha pratiktir.
Tahmini Süre:1m 0s
Soru 60Soru

Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminde, NN birimlik bir kitleden seçilebilecek nn hacmindeki tüm olası örneklemlerin seçilme olasılıkları ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tüm olası nn hacimli örneklemlerin seçilme olasılıkları birbirine eşittir.

Cevap

Tüm olası örneklemlerin seçilme olasılıklarının birbirine eşit olması
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yönteminin en temel teorik varsayımı, NN hacimli bir kitle içerisinden seçilebilecek tüm mümkün nn hacimli örneklemlerin her birinin örnekleme dahil edilme olasılığının birbirine eşit ve sıfırdan büyük olmasıdır. Bu durum, yöntemin 'eş olasılıklı' (equal probability) karakterini tanımlar.

Adım Adım Çözüm

1
Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) tanımını hatırla.
BRÖ, her birimin ve her olası örneklem grubunun eşit seçilme şansına sahip olduğu temel olasılıklı örnekleme yöntemidir.
Yöntemin ayırt edici özelliğini belirlemek için.
2
Örneklem seçim olasılığını değerlendir.
Eğer seçim iadesiz yapılıyorsa, NN birimlik kitleden seçilebilecek (Nn)\binom{N}{n} kadar farklı örneklemin her birinin seçilme olasılığı 1/(Nn)1/\binom{N}{n} olur.
Olasılığın tüm durumlar için aynı olduğunu matematiksel olarak doğrulamak için.
3
Verilen seçenekleri temel tanım ile karşılaştır.
Sadece tüm olası örneklemlerin eşit şansa sahip olduğunu belirten ifadenin yöntemin tanımıyla tam örtüştüğü görülür.
Doğru sonucu belirlemek için.

Anahtar Kavram

Basit Rastgele Örneklemede Eş Olasılıklı Örneklem Seçimi
Tahmini Süre:45s
ÖncekiSayfa 3 / 5Sonraki
Basit Rastgele Örnekleme Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik — Sayfa 3 | Examkin