NUMUNE ALMA DAĞILIMLARI – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
ORTAMI TAHMİN ETMEK
Dünyada milyonlarca 550 wattlık sodyum buharlı lamba olduğunu hayal edin. ABD’de standart ev şebeke voltajı olan 120 volt AC’de çalışmak üzere tasarlanmış bu tür tüm lambaların setini düşünün. Bu ampullerin her birini 90 voltluk bir AC kaynağına bağladığımızı ve bu normalin altındaki voltajda her ampulün çektiği akımı ölçtüğümüzü hayal edin. Şekil 5-3’teki ampermetrenin gösterdiği gibi yaklaşık 3.6 amperlik akım okumaları aldığımızı varsayalım.
Açıkça kusurlu ampulleri reddettikten sonra, test ettiğimiz her ampul, üretim sürecindeki belirsizlik nedeniyle ampermetrede biraz farklı bir okuma üretir, tıpkı bir şeker poşetindeki jelibonların boyutları biraz farklı olduğu gibidir.
Milyonlarca ampulü test edecek zamanımız veya kaynağımız yok. Diyelim ki rastgele 1000 ampul seçip test ediyoruz. Akım okumalarını bir amper değerine kadar çözebilen yüksek hassasiyetli bir dijital AC ampermetre elde ediyoruz ve kesin olarak kabul edilebilecek kadar 90 volta yakın bir güç kaynağı elde ediyoruz.
Bu şekilde, aslında, işini mükemmellik için yapan ve insan enterpolasyon hatasını ortadan kaldıran ölçüm ekipmanına sahip bir “mükemmel laboratuvar” elde ederiz. Bu nedenle akım okumalarındaki değişiklikler, farklı lambalar tarafından çekilen akımdaki gerçek farklılıkları temsil eder. Deneyin sonuçlarını bir grafik olarak çizeriz, eğri uydurma ile düzeltiriz ve Şekil 5-4’te gösterilen gibi normal bir dağılım elde ederiz.
Tüm mevcut ölçümlerin ortalamasını aldığımızı ve bir amperin en yakın binde birine doğru 3.600 amper bulduğumuzu varsayalım. Bu, dünyadaki tüm 550 watt, 120 voltluk ampullerin 90 volta maruz kaldıklarında çektiği ortalama akımın bir tahminidir. Bu sadece bir tahmindir, gerçek ortalama değil, çünkü tüm popülasyonu değil, ampullerin yalnızca küçük bir örneğini test ettik.
Daha fazla ampul test edilerek tahmin daha doğru yapılabilir (1000 yerine 10.000 diyelim). Daha az ampul test edilerek zaman ve paradan tasarruf edilebilir (1000 yerine 100 diyelim), ancak bu daha az doğru bir tahmin üretecektir. Ancak, tüm dünyada her birini test etmedikçe, bu özel ampul türü tarafından 90 voltta çekilen gerçek ortalama akımı bildiğimizi asla iddia edemeyiz.
Gıda NUMUNE ALMA Yönetmeliği
Şahit numune nedir
Yemekhane şahit numune ALMA Formu
Numune Alma yöntemleri
Numune alınırken dikkat edilecek hususlar
Gıda Maddesinden Numune Alma Megep
Catering numune alma
Kömür numunesi nasıl alınır
STANDART SAPMAYI TAHMİN ETMEK
Yukarıdaki hayali durumda, 90 volta maruz kaldığında dünyadaki 120 voltluk, 550 wattlık ampullerin her birinin çektiği akımın grafiksel bir grafiğini temsil eden gerçek bir dağılım olduğunu söyleyebiliriz. Onu bulacak kaynaklardan yoksun olmamız (dünyadaki her ampulü test edemeyeceğiz), var olmadığı anlamına gelmez. Numunenin boyutu arttıkça, Şekil 5-4 gerçek dağılıma yaklaşır ve ortalama akım (ortalama akımın tahmini) gerçek ortalama akıma yaklaşır.
Gerçek dağılımlar, sonsuz sayılabilecek kadar büyük popülasyonlar için bile var olabilir. Örneğin, bilinen evrendeki yıldızların ortalama güç çıkışını tahmin etmek istediğimizi varsayalım! Dünya üzerindeki tüm krallar, başkanlar, imparatorlar, generaller, yargıçlar, şerifler, profesörler, astronomlar, matematikçiler ve istatistikçiler, insanlığın tüm ekonomilerindeki tüm parayla, herkesin ortalama güç çıktısı için gerçek bir rakam elde edemezler. evrendeki yıldızlar.
Kozmos çok geniş; yıldızların sayısı çok fazla. Ancak, bilinen evrendeki tüm yıldızlar kümesinin var olmadığını kimse söyleyemez! Dolayısıyla, evrendeki tüm yıldızların gerçek ortalama güç çıkışı da gerçek bir şeydir.
Sonlu popülasyonlar için geçerli olan tahmin doğruluğuyla ilgili kurallar, sonsuz popülasyonlar için de geçerlidir. Örneklem setinin boyutu arttıkça, tahminin doğruluğu da artar. Numune seti devasa hale geldikçe, tahmin edilen değer gerçek değere yaklaşır.
90 voltta çekilen ortalama akım, tahmin edebileceğimiz ampul dağılımının tek özelliği değildir. Eğrinin standart sapmasını da tahmin edebiliriz. Şekil 5-5 bunu göstermektedir. Eğriyi, 1000 ayrı testin tamamına dayalı olarak noktaları çizerek ve ardından eğri uydurma ile sonuçları düzelterek türetiyoruz. Eğrinin bir grafiğine sahip olduğumuzda, standart sapmayı hesaplamak için bir bilgisayar kullanabiliriz.
Şekil 5-5’ten, standart sapmanın,, ortalamanın her iki yanında yaklaşık 0.23 amper olduğu görülmektedir. 10.000 ampulü test edersek, daha doğru bir tahmini elde ederiz. Yalnızca 100 ampulü test edersek tahminimiz o kadar doğru olmayacaktır.
NUMUNE ALMA DAĞILIMLARI
İşte henüz dikkate almadığımız bir sorun. Ampul testi senaryosunda, örneğimizin rastgele seçilmiş 1000 ampulden oluştuğunu ve Şekil 1’de gösterilen sonuçları aldığımızı varsayalım. 5-4 ve 5-5. Ya yine rastgele seçilmiş 1000 ampulden oluşan bir örnek seçerek deneyi tekrarlarsak? İlk seferinde yaptığımızla aynı 1000 ampulü alamayacağız, bu yüzden deneyin sonuçları biraz farklı olacaktır.
Deneyi defalarca yaptığımızı varsayalım. Her seferinde farklı bir ampul seti alacağız. Her deneyin sonuçları neredeyse aynı olacak, ancak tamamen aynı olmayacak. Ortalama tahmininde bir deneyden diğerine ufak bir değişiklik olacaktır. Aynı şekilde, standart sapmanın tahmininde küçük bir değişiklik olacaktır. Deneyden deneye bu varyasyon, örnek boyutu daha küçükse (örneğin 100 ampul) daha büyük olacaktır ve örnek boyutu daha büyükse (örneğin 10.000 ampul) varyasyon daha küçük olacaktır.
Ortalamayı tekrar tekrar tahmin ederek deneyi süresiz olarak tekrarladığımızı hayal edin. Bunu yapıp sonuçları çizdikçe, ortalamanın numuneden numuneye nasıl değiştiğini gösteren bir dağılım elde ederiz. Şekil 5-6 bu eğrinin nasıl görünebileceğini göstermektedir. Normal bir dağılımdır, ancak değerleri çok daha yakından 3.600 amper civarında kümelenmiştir. Standart sapmanın numuneden numuneye nasıl değiştiğini gösteren bir dağılım da çizebiliriz. Yine normal bir dağılım elde ederiz; değerleri, Şekil 5-7’de gösterildiği gibi, 0.23 civarında birbirine yakın kümelenmiştir.
Şekil 5-6 ve 5-7, örnekleme dağıtımı dediğimiz şeyin örnekleridir. Şekil 5-6, araçların örnekleme dağılımını göstermektedir. Şekil 5-7, standart sapmaların bir örnekleme dağılımını göstermektedir. Deneylerimiz 1000’den fazla ampulün test edilmesini içeriyorsa, bu dağılımlar daha merkezlenmiş olur (daha keskin sivri eğriler) ve deneyden deneye daha az değişkenlik gösterir. Deneylerimiz 1000 ampulden daha azının test edilmesini içeriyorsa, dağılımlar daha az ortalanır (daha düz eğriler), bu da deneyden deneye daha fazla değişkenlik gösterir.
Catering numune alma Gıda Maddesinden Numune Alma Megep Gıda NUMUNE ALMA Yönetmeliği Kömür numunesi nasıl alınır Numune alınırken dikkat edilecek hususlar Numune Alma yöntemleri Şahit numune nedir Yemekhane şahit numune ALMA Formu