Normal Yoğunluk Fonksiyonları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Ağ
Yahoo!® İnternet arama motorunun Random Yahoo! Bağlantı. Bazı bağlantılar için, bir Web sitesine başarılı bir şekilde bağlanmak yerine bir hata mesajı belirdi. Bu veri dosyasında, problemler olarak adlandırılan değişken, her yirmi sorgu kümesinde alınan hata mesajlarının sayısını gösterir.
Aşağıdaki soruları yanıtlamak için aşağıdaki adımları gerçekleştirin:
a) Değişken problemlerin ortalamasını bulun ve 20’ye bölün. Bu size her sorguda bir yüzde veya başarı olasılığı (bu durumda bir hata mesajı alma) verecektir.
b) Yeni bir prob değişkeni oluşturun (karşılaşılan olası sorunların sayısı için) ve 0 ile 20 arasındaki değerleri yazın (yani Satır 1’de 0, Satır 2’de 1 vb.)
c) Binom adında Numeric 8.4 türünde başka bir yeni değişken oluşturun.
d) N= 20 (deneme sayısı) ve p= başarı olasılığı olan teorik bir Binom dağılımı oluşturun. Hedef değişken binomdur ve sayısal ifadeniz prob’a başvurur.
e) Şimdi değişken problemler için kümülatif bir frekans dağılımı üretin.
3. Problemlerin gerçek kümülatif yüzdesini teorik Binom dağılımıyla karşılaştırın. Binom dağılımı, gerçek verilere iyi bir yaklaşım sağlıyor mu? Hem benzerlikler hem de farklılıklar ve bunların meydana gelmiş olabilecekleri sebepler hakkında yorum yapın.
4. Bu teorik Binom olasılığını kullanarak, tam olarak üç hata mesajı alma olasılığınız nedir? Bu gerçekten kaç kez oldu? Neden farklılıklar var? Örneklem büyüklüğü N= 200 olsaydı, sizce fark nasıl olurdu?
Havayolu
1970’den beri, dünyadaki çoğu büyük havayolu şirketi, uçaklarının kat ettiği toplam uçuş millerini ve meydana gelen ölümcül kazaların sayısını kaydetti. Ölümcül uçuş, en az bir kişinin (mürettebat veya yolcu) uçuşta veya uçuştaki komplikasyonlar sonucu ölmesi olarak tanımlanır. Elimizdeki veriler 1970’den 1997’ye kadardır.
Aşağıdaki soruları yanıtlamak için şu adımları gerçekleştirin:
a) Değişken olaylar (ölümcül olan uçuş sayısı) için bir frekans dağılımı oluşturun ve bu değişkenin ortalamasını bulun.
b) Boş bir sütunda, olası kazaların sayısını temsil edecek yeni bir x değişkeni oluşturun (tip 0 ila 17, bu örnekte 0 en düşük gözlem ve 17 en yüksek gözlemdir).
c) Poisson adında bir değişken oluşturun.
d) Ortalama ile teorik bir Poisson dağılımı oluşturun
olayların ortalamasına eşittir. Hedef değişken poisson’dur ve sayısal ifade x’e atıfta bulunur.
5. Gerçek kümülatif frekansları teorik kümülatif Poisson dağılımıyla karşılaştırın. İkisi arasındaki benzerlikler ve farklılıklar hakkında yorum yapın. Gerçek gözlemlerle ilgili sizi şaşırtan bir şey var mı?
6. 1997’den bu yana ölümlü kazaların dağılımının nasıl görüneceğini düşünüyorsunuz? Poisson dağılımı, gözlemlenen bu dağılıma yaklaşmak için kullanılabilir mi? Bu dağıtım ile gelecek için olan dağıtım arasında ne gibi farklılıklar görmeyi bekleyebilirsiniz?
Olasılık yoğunluk fonksiyonu
Standart normal dağılım nedir
Normal dağılım nedir özellikleri
istatistik : normal dağılım örnekleri
Dağılım nedir
Standart normal dağılım formülü
Normal dağılım formülü
Dağılım fonksiyonu tekniği
Normal Yoğunluk Fonksiyonları
Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:
• Herhangi bir normal rastgele değişken için olasılıkları hesaplayın
• Diğer dağılımlara yaklaşmak için normal eğrileri kullanın
Sürekli Rastgele Değişkenler
Önceki oturum, yalnızca ayrı rastgele değişkenlerle, yani olası değerleri listelenebilen değişkenlerle (0, 1, 2, vb. gibi) ilgilendi. Buna karşılık, bazı rastgele değişkenler süreklidir. Bir asansöre binmeyi düşünün. Kat numaraları panelde yandığında, bunu sanki adım adım, ayrı ayrı yaparlar: önce, sonra ikinci, vb. Ancak asansör, uzayda sorunsuz ve sürekli hareket ediyor. Kat edilen dikey mesafeyi sürekli bir değişken ve kat numarasını ayrı bir değişken olarak düşünebiliriz.
Sürekli bir rastgele değişkenin tanımlayıcı özelliği, herhangi iki değer için aralarında sonsuz sayıda başka olası değer bulunmasıdır. Yer seviyesinden 50 fit ile 60 fit arasında, asansörün kaplayabileceği sonsuz sayıda dikey pozisyon vardır.
Sürekli bir değişkeni ayrık bir değişken gibi çizemeyiz ve her olası değere benzersiz bir olasılık atayamayız.
Bu önemli gerçek, sürekli rastgele değişkenlerle uğraşırken bizi olasılık hakkında yeni bir şekilde düşünmeye zorlar.
Kesikli değişkenler için yaptığımız gibi bir olasılık dağılımı oluşturmak yerine, sürekli bir rastgele değişken x ile uğraşırken bir olasılık yoğunluk fonksiyonu kullanacağız. Olasılığı, izin verilen x aralığına dağılmış olarak tasavvur edeceğiz; bazen olasılık belirli değerlerin yakınında yoğundur, yani x değerlerinin komşuluğu nispeten olasıdır.
Yoğunluk fonksiyonunun kendisinin yorumlanması zordur, ancak yoğunluk fonksiyonunun1 altındaki alan olasılığı temsil eder. Tüm yoğunluk fonksiyonunun altındaki alan 1’e eşittir ve seçilen iki değer arasındaki alan, rastgele değişkenin bu değerler arasına düşme olasılığını temsil eder.
Rastgele değişkenlerin belki de en yakından incelenen ailesi normal dağılımdır.2 Bu oturuma birkaç özel normal rastgele değişkeni göz önünde bulundurarak başlıyoruz.
Normal Dağılımlar Oluşturma
Her biri kendi parametre çiftine sahip sonsuz sayıda normal dağılmış rastgele değişken vardır: μ ve σ. x’in ortalama μ ve standart sapma σ ile normal olduğunu biliyorsak, x hakkında bilinmesi gereken her şeyi biliyoruz. Bu oturum boyunca, normal bir rastgele değişkeni x~N(μ, σ) olarak göstereceğiz. Örneğin, x~N(10,2), ortalama değeri 10 ve standart sapması 2 ile normal olarak dağıtılan bir rastgele değişken x’e atıfta bulunur.
Bu oturumdaki ilk görev, ortalama ve standart sapmanın benzersiz bir eğriyi nasıl tanımladığını görmek için üç farklı dağılım için yoğunluk fonksiyonunu belirlemek olacaktır. Spesifik olarak, standart bir normal değişken olan z~N(0,1) ve diğer iki değişken için yoğunluk fonksiyonunun değerlerini üreteceğiz: x~N(1,1) ve x~N(0,3).
Normal adlı veri dosyasını açın. Dosyayı açtıktan sonra, 0,2’lik artışlarla artan –8 ile +8 arasında değişen bir tanımlı değişken (x) olduğunu göreceksiniz. Bu değişken, rastgele değişkenimizin olası değerlerini temsil edecektir.
Dönüştür Hesaplama Değişkeni… Bir sonraki sayfadaki iletişim kutusunda gösterildiği gibi, her x değeri için kümülatif yoğunluk fonksiyonunu hesaplayabiliriz. cn01’in hedef olduğunu ve ifadenin CDF.NORMAL(x,0,1) olduğunu belirtin.
Şimdi, hedef değişkeni cn11 olarak ve ifadeyi CDF.NORMAL(x,1,1) okuyacak şekilde değiştirerek Değişken Hesapla komutunu tekrarlayın. Bu, x~N(1,1) için kümülatif yoğunluk fonksiyonunu üretecektir. Hedef değişkeni cn03 ve ifadeyi CDF.NORMAL(x,0,3) olarak değiştirerek Hesaplama Değişkeni iletişim kutusuna dönün. Bu, x~N(0,3) için kümülatif yoğunluk fonksiyonunu üretecektir.
Şimdi üç kümülatif yoğunluk fonksiyonumuz var. Alıştırmada daha sonra bunları ele alacağız. Ardından, üç normal değişken için olasılık yoğunluk fonksiyonunu temsil eden üç değişken oluşturacağız. PDF.NORMAL işlevine dayanarak Değişken Hesapla komutunu tekrar kullanıyoruz.
Dağılım fonksiyonu tekniği Dağılım nedir istatistik : normal dağılım örnekleri Normal dağılım formülü Normal dağılım nedir özellikleri Olasılık yoğunluk fonksiyonu Standart normal dağılım formülü Standart normal dağılım nedir