Matlab Soru Çözümleri 246-Ki Kare

Matlab Soru Çözümleri 246-Ki Kare

Herkese merhabalar.Bundan sonraki yazılarda daha çok istatistik alanına yönelicez. İstatistik alanında kullanabileceğiniz ve sıklıkla karşınıza çıkan denklemleri ve verileri ele alarak örnek sorular çözücez. Tabiki bunların yanında istatistiksel fonksiyonları nasıl kullanabilirsiniz onları da görmüş olacaksınız.

Teknoloji çağında yaşıyoruz. Hayatımızın her yerinde karşımıza çıkan bazen farkettiğimiz bazen de biz görmesek bile el altında çalışan şeyler verilerdir. Elimizdeki mobil telefon uygulamarından internete, internetten bilgisayarlara her yerlerde veriler yer almış durumda. Sadece verileri kontrol etmek ve verileri analiz etmek için bile saatlerce zaman harcanmakta onlarca yardımcı program kullanılmaktadır.

Elde edilen veriler yardımcı programlara yüklenir ve analiz  edilir. Bu analiz için istatistik denilen kavram öne çıkar. İstatistikte ise bu verilerin amaçlarımız için nasıl kullanmamız gerektiğini anlatan bir sürü yöntemler ve testler bulunmaktadır. Bundan sonraki bölümde istatistiksel analiz kısmında ki yöntemlerin Matlab ortamında nasıl kullanıldığını ve bu yöntemlerin neler olduğunu anlatmaya çalışacağım.

 Ki Kare (Chi-Square) Testi

 Ki kare testi uygulama amacına göres 3 başlığa ayrılır. 1)Uygunluk Testi 2)Bağımsızlık Testi 3)Homojenlik Testi. Bu yazıda uygunluk testini anlatmaya çalışıcam. Uygunluk testi, örneklem veri seti dağılımının hipotezde ileri sürülen ana kütle dağılımıyla uyumlu olup olmadığını ölçmektedir. Bunun için Matlab ‘te var olan chi2gof (chi square goodness of fit ) fonksiyonunu kullanacağız.

Öncelikle bir veri oluşturalım. Bu verilerin normal dağılımdan gelip gelmediğini kontrol edelim.

 Yukarıdaki hazırladığımız kodların hipotezi şu şekilde olacaktır.

h0 = Veriler Normal dağılımdan gelmektedir (Doğruluğu için 0 çıkması lazım).

h1 = Veriler Normal dağılımdan gelmemektedir (Doğruluğu için 1 çıkması lazım).

h0 hipotezi kabul edilir. Verilerin Normal Dağılımdan gelmediğine dair yeterli istatistiksel veri bulunamamıştır.

h değerini bulduk. Ancak hipotez testlerinde karar vericinin görevini iyi bir şekilde yapması için p-value değerine bakması gerekmektedir. Bildiğiniz üzere p value eğer hipotezi reddedersek yapacağımız hata anlamını göstermektedir. Eğer anlamlılık düzeyinden küçükse hipotez kabul edilir. Bunun içinde Output Arguments (Çıktı Argümanları ) ‘i kullanacağız.

 

Bir yorum ekleyin

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir