UYGULAMA II

(1)

BİYOİSTATİSTİK

UYGULAMA II

(2)

Örnek 1

Bir doğum kliniğinde son bir yıl içerisinde doğan 1000 bebeğin ağırlıkları, 3100 gr ortalama ve 300 gr standart sapma ile normal dağılım göstermektedir.

a) Doğum ağırlığı 2500 gr’ın altında olan bebek sayısı nedir? b) Doğum ağrılığı 2500-3500gr arasında olan bebek sayısı

(3)

3100 (µ) 2500

2

300 3100

2500

















x

z

P(x2500)=? a) P(x2500) P(z  ? ) P(z  -2 )=?

(4)

Standart Normal Dağılım Tablosu kullanarak:

4772

,

0 )

0

2 (





z





P

Son bir yıl içerisinden doğan bir bebeğin kilosunun 2500

gr’ın altında olması olasılığı % 2,28’dir.

Doğum ağırlığı 2500 gr’ın altında olan bebek sayısı:

1000 x 0,0228



23 bebek

0228 0 4772 0 5 0 2) , , , z ( P     0 -2 0,4772 P(x2500)=P(z-2)=?

(5)

0

-2 1,33

0,4772 0,4082

Bebeklerin %88,54’ünün ağırlığı 2500 gr ile 3500 gr arasında değişmektedir.

Doğum ağırlığı 2500 gr ile 3500 gr arasında olan bebek sayısı: 1000 x 0,8854 885 bebek. P(2500  x3500)=? b)

1 ,

33

300 3100

3500















x

z

P( -2  z 1,33) P( -2  z 1,33)=0,4477+0,4082=0,8854

(6)

Örnek 2

Bir bölgedeki acil servis çağrı merkezine gelen çağrıların günde ortalama 3 çağrı ile poisson dağılımı gösterdiği bilinmektedir.

a) Günde 2’den fazla çağrı gelmesi olasılığı nedir? b) En çok 3 çağrı gelmesi olasılığı nedir?

(7)

0,1,...

x

;

!

)

(





x

e

x

P

x



)

2 (

1 !

3 )

2 (

3 3











  

x

P

x

e

x

P

x x

...

)

4 (

)

3 (

)

2 (

x





P



P



P

42321

,

0 )

22405

,

0 14937

,

0 04979

,

0 (

1 !

3

1 )

2 (

2 0 3

















  x x

x

e

x

P

a)

(8)

b) En çok 3 çağrı gelmesi olasılığı nedir?

)

(

P

)

(

P

)

(

P

)

(

P

)

x

(

P



3 

0 

1 

2 

3 64726

0

3

3 0 3

,

!

x

e

)

x

(

P

x x







 

(9)

c) Hiç çağrı gelmemesi olasılığı nedir?

04978

0

3

0

,

!

e

)

x

(

P

x



