Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama"

Transkript

1 Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı tattler der. Aalzlerde ullaıla ver tplere (bat, gruplamış, ıılamış) göre heaplamalarda ullaılaca ormüller değşmetedr. Yer Ölçüler )Artmet ort. )Geometr ort. 3)Harmo ort. 4)Mod 5)Medya 6)Kartller Taımlayıcı İtattler Değşel Ölçüler ) Rage (Değşm Aralığı) ) Ort. Mutla apma 3) Varya 4) Stadart Sapma 5) Değşel(Varyayo) Katayıı Çarpılı Ölçüler )Pearo Ametr Ölçüü )Bowley Ametr Ölçüü Baılı Ölçüler Yer Ölçüler Yer ölçüüü belrleme amacıyla ver aalz yapaca ş, öcelle ver et ç hag ölçüyü ullamaı geretğe arar vermeldr. 3 4 Taım Merez Eğlm Ölçüü Ver et orta otaı veya merez değerdr. ) Artmet Ortalama Üzerde celeme yapıla ver etde elemaları toplaıp celee elema ayııa bölümeyle elde edle yer ölçüüe artmet ortalama der. Öre: Sıav otlarıı ortalamaı, Yaz aylarıda m ye düşe ortalama yağış mtarı 5 6

2 Öre Ortalamaı ve Aaütle Ortalamaı, -bar şelde telauz edlr ve örelem ortala maıdır. = µ, mü şelde telauz edlr ve aaütle ortalamaıdır µ = N Br Dege Notaı Olara Ortalama, 4, 9, 3, 50 ayılarıı ortalamaı =3 tür. Şel ayıları br çzg üzerde yerleştrlmş eşt üçü ağırlılar şelde göterr.,4,9,3,50 Artmet ortalama dege otaıdır Eğer çzgy üzerde ağırlılar ola br tahta olara düşüüre, tahtayı degede tutma ç ü buluduğu yerde dege otaı oymalıyız. Bu artmet dege otaıı özellğ; her br ayı ç - yü heaplara pozt ve egat ayılar degede alır çüü toplamları 0 olur. Herhag br ver et ç, Bat Verler ç Artmet Ortalama Öreğ Öre: İzmr lde löğretm c ııta ouya öğrecler üzerde yapıla br araştırmada ragele 8 öğrec eçlmş ve alezde aç çocu vardır oruua aşağıda gb cevap vermşlerdr. Aleler çocu ayılarıı ortalamaıı heaplayıız. olur. ( ) uzalığı 0 9,3,,,4,5,6, = 8 =,,, Gruplamış Verler İç Artmet Ortalama : rea : grup ayıı =,,3,., Öre: Br otomobl bayde 80 gü boyuca yapıla celeme oucuda atıla arabaları adetlere göre dağılımı yada tabloda verlmştr. Bua göre br gü çde atıla ortalama araba ayııı heaplayıız , Araba ( ) Gü ( ) =80

3 Sıılamış Verler İç Artmet Ortalama m : rea : ıı ayıı =,,3,., m : ıı orta otaı Sıılamış verlerde her br ıı çde değerler eler olduğu blmedğde dolayı ve yalızca her br ııı rea değerler bldğde dolayı ııı teml etme üzere ıı orta otaları heaplamada ullaılır. Kullaıla ormül gruplamış verler ç ullaıla 3 ormüle bezerdr. Öre: Br ııta öğrecler boyları haıda br araştırma yapılmatadır. Bu amaçla 50 öğrec boyları ölçülere aydedlmştr.öğrecler boylarıı artmet ortalamaıı heaplayıız. Sıılar m m de az 5 53,5 767, de az 7 60,5 3, de az 4 67, de az 9 74,5 570, de az 8 8, de az 4 88, da az 3 95,5 586,5 Toplam m 53,5(5) 60,5(7)... 95,5(3) ,98 cm Ağırlılı Ortalama Ver etde gözlemler belrl br rtere göre ağırlıladırılmaı durumuda ver et ortalamaıı heaplamaı ç ullaıla ortalamadır. w w w Öre: Aşağıda tabloda şparş büyülülere göre elde edle ar mtarları ve parş ayıları verlmştr. Bua göre br parşde elde edlece ortalama ar mtarı aç $ dır? Sparş büyülüğü Sparş başıa ar Sparş ayıı w w Küçü $ 0 $0 Orta $3 60 $80 Büyü $6 0 $0 Σw =00 Σ w=$40 w w 40 $, w ) Geometr Ortalama Br ver etde bulua adet elemaı çarpımıı c derecede öüü alımaıyla elde edle yer ölçüüdür. G... Geometr ortalamaı ormülüe baıldığıda heaplama zorluğu olduğuda dolayı logartma ade ullaılır. Geellle bat verler ç ullaışlı olup egat ayılar ç ullaışlı değldr. log G at log Log G log 7 Ortalama oraları, Değşm Oraları, Geometr Ortalama ı Kullaım Alaları Logartm dağılış götere ver etler, ç ullaışlıdır. Öre: yat deler, az ormüller. 3

4 Öre: Abac şret yılda-yıla ola uel de tüetm harcamalarıı değşm yüzde -5, 0, 0, 40, ve 60. büyüme atörler geometr ortalamaıı ullaara harcamalarda ortalama yıllı yüzde değşm belrler. Büyüme atörler ç yüzde değşm döüştürme le elde edleler; G 5... (0,95)(,0)(,0)(,40)(,60) , 9 log 0,076 0, ,0798 0,468 0,040 Log G 5 0, Log G 0, G = at log 0,7045 = 0 0,0897,9 3) Harmo Ortalama Br ver etde bulua adet elemaı çarpma şleme göre terler ortalamaıı ter alımaıyla elde edle yer ölçüüdür. Geellle bat verler ç ullaışlıdır. H... H... Harmo Ortalama ı Kullaım Alaları Zama verler ç ullaışlıdır. Öre: Zama brm başıa hız, para brm başıa atı alıa brm ayıı. Belrl oşullar ve yat tpler ç zama verler ortalamalarıı heaplamaıda ullaıla br yer ölçüüdür. Zamaa bağlı hız, yat vermll gb oraal olara ade edleble verler ortalamaı alımaıda da ullaılablr. NOT: ARİTMETİK ORT. > GEOMETRİK ORT. > HARMONİK ORT. Öre: Br tetl abraıda çalışa dört ş br patolou ütüleme üreler aşağıda verlmştr. Bua göre bu abrada br patolo ortalama aç daada ütüler? İşç : 0 d. İşç : 6 d. İşç 3: 4 d. İşç 4 : 5 d. 4) Mod Br ver etde e ço gözlee ( e ço terar ede ) değere veya reaı e azla ola şa değşe değere mod adı verlr. H 40 H 5,58d Ver et modu olmayacağı gb brde azla da modu olablr. Mod geellle el şa değşel ç oluşturula gruplamış verlerde artmet ortalama yere ullaılablr. 4 4

5 Mod Öreler Mod, büyü ver etlerde ver daha ço erede topladığıı bulma ç ullaılır. Öreğ ere ıyaetler ata br peraedec, potayel müşterler belrleme ç gömle ol uzuluğu ve gömle yaa ölçüüyle lgleeblr. Ncel ver et ço büyü olmadığı zama mod alamlı olmayablr. Ntelel verler ç ullaılablece te merez eğlm ölçüüdür. ) 5,40,0 0,4 0,73 0,48,0 ) ) Modu,0 de azla moda ahp, 7 ve 55 Modu yo 5 6 Gruplamış Verler İç Mod Bat verlerde buluduğu gb heaplaır. Öre: Br otomobl bayde 80 gü boyuca yapıla celeme oucuda atıla arabaları adetlere göre dağılımı yada tabloda verlmştr. Bua göre araba atışları ç mod değer edr? Araba( ) Satış aded ( ) E yüe reaa ahp ola gözlem değer olduğuda dolayı araba atışları ç mod değer dr. 7 Sıılamış Verler İç Mod Sıılamış verlerde mod değer heaplaıre l olara mod ııı belrler. Mod ııı reaı e yüe ola ııtır. Mod ııı belrledte ora bu ıı çerde yer ala modu tam değer ıı reaı ve ede omşu ola ıı reaları date alıara heaplaır. 8 Mod = L mod. Öre: Br ııta öğrecler boyları haıda br araştırma yapılmatadır. Bu amaçla 50 öğrec boyları ölçülere aydedlmştr.öğrecler boylarıı mod değer heaplayıız. L Mod = Mod Sııı Aralığıı Alt Sıırı = Mod Sııı Freaı - Kedde Br Öce Sıı Freaı = Mod Sııı Freaı Kedde Br Sora Sıı Freaı = Mod Sıııı Sıı Aralığı Mod ııı Sıılar de az de az de az de az de az de az da az 3 Toplam

6 Freaı e yüe ola ıı mod ııı olara belrler. Mod ııı belrledte ora ormülde lgl değerler yere oyulara mod değer heaplaır. 5) Medya Br ver et büyüte üçüğe veya üçüte büyüğe ıraladığımızda tam orta otada ver et eşt parçaya ayıra değere medya adı verlr. Mod Lmod (4 7) ,08 cm. (4 7) (4 9) Ver etde aşırı uçlu elemalar olduğuda artmet ortalamaya göre daha güvelrdr. Medya, ver etde tüm elemalarda etlemez. 3 Bat Verler İç Medya Ver Set Hacm Te Sayı İe; c gözlem değer medyadır. Medya bu otaı araıa düşmetedr MEDYAN 0.95 Ver Set Hacm Çt Sayı İe; ve c gözlem değer artmet ortalamaı medyadır Tam ortada değer medyadır. MEDYAN Gruplamış Verler İç Medya Gruplamış verlerde medya değer heaplaıre ver et tam orta otaıı hag gruba at olduğuu belrleme ç brml rea ütuu oluşturulur. Sıra umaraı belrledte ora o ıra umaraıa at grup medya değer olara ade edlr. Öre: Br u abraıı atış mağazaıda br gü çde atıla u paetler gramajlarıa göre göre atış adetler aşağıda verlmştr. Bua göre ver et ç medya değer heaplayıız. Araba Satış aded Brml Frea ( ) / ve (/)+ c gözlem değerlere arşılı gele değerler (40 ve 4 c ıra ) olduğuda dolayı medya değer dr. 6

7 Frea dağılımı aşağıda gb olaydı (+)/ c elemaa (40 cı elemaa) arşılı gele değer 8 olacağıda dolayı ver et medyaı 3 olara heaplaacatı. Araba Satış aded Brml Frea ( ) Sıılamış Verler İç Medya Sıılamış verlerde medya değer heaplaıre l olara medya ııı belrler. Medya ııı brml realar date alıdığıda toplam reaı yarııı çde buludura ııtır. Medya ııı belrledte ora medya ıııda br öce ııı brml reaı ve medya ııı reaı date alıara heaplaır. 38 Medya L l med. med Öre: Br ııta öğrecler boyları haıda br araştırma yapılmatadır. Bu amaçla 50 öğrec boyları ölçülere aydedlmştr.öğrecler boylarıı mod değer heaplayıız. L med : Medya ıııı alt ıırı l : Medya ıııda br öce ııı brml reaı med : Medya ıııı reaı Medya ııı Sıılar de az de az de az de az de az de az da az 3 50 Toplam Toplam 50 adet gözlem olduğuda dolayı, brml rea ütuuda 50/ =5 c gözlem buluduğu ıı medya ııı olara belrler. l Medya L med. med ,5cm 4 Merez Ölçüm Ortalama Medya Mod Taım Orta değer E ı terar ede ver değer Naıl Varlığı Kullaılıyor E Ble ortalama Sılıla Kullaılır Ara ıra ullaılır Her Uç değer Değerlerde Date Etlerm? Alıırmı? Her zama vardır. Evet Evet Her zama vardır. Olmayablr ya da brde azla olablr. Hayır Hayır Hayır Hayır Avatajları ve Dezavatajları Brço tattel metodla y çalışır. Braç uç değer vara geellle y br terchtr Nomal düzeyde verler ç uygudur Verler mod etraıda metr olduları zama, mod, medya ve artmet ortalama brbrlere eşt olur. Eğer örelem ayı aaütlede çelmşe, artmet ortalama dğer ölçülere göre daha güvelrdr 4 7

8 Br ver et büyüte üçüğe veya üçüte büyüğe ıraladığımızda dört eşt parçaya ayıra üç değere artller adı verlr. İl % 5 l ımı çde buludura. Kartl (Q ), % 50 l ımı çde buludura. Kartl (Q ), % 75 l ımı çde buludura 3. Kartl (Q ), olara adladırılır. 6) Kartller %5 %5 %5 %5.Kartl Q Bat Verler İç Kartller 4 c gözlem değer, 3.Kartl Q 3 3( ) 4 c gözlem değer, %50 l ımı çde buludura. Kartl (Q ) ayı zamada ver et medyaıdır. Q Q Q Öre: İtatt I der ala 0 öğrec vze otları aşağıda gb ıralamıştır. Bua göre vze otları ç Q ve Q 3 değerler heaplayıız. 30,4,56,6,68,79,8,88,90,98 (+)/4 cü ver ıra umaraı (0+)/4 =,75 dr. Q = 4 + 0,75.(56-4) = 5,5, 3(+)/4 cü ver ıra umaraı 3(0+)/4 = 8,5 dr. Q 3 = ,5.(90-88) = 88,5 dr. 45 Ver et aşağıda gb verleyd, 30,4,56,6,68,79,8,88,90,98 (+)/4 cü ver ıra umaraı (9+)/4 =,5 dr. Q = 4 + 0, 5.(56-4) = 49, 3(+)/4 cü ver ıra umaraı 3(9+)/4 = 7,5 dr. Q 3 = 8 + 0, 5.(88-8) = 85, olara heaplaacatı. Gruplamış Verler İç Kartller Gruplamış verlerde artller heaplaıre ver et l çeyre ve o çeyre ımıı tam olara ade etme amacıyla brml rea ütüü oluşturulur. Gruplamış verlerde öre hacm te veya çt olduğua baılmaızı /4 cü elema.kartl (Q ), 3/4 cü elema e 3.Kartl (Q 3 ), olara ade edlr. 47 Öre: Br u abraıı atış mağazaıda br gü çde atıla u paetler gramajlarıa göre göre atış adetler aşağıda verlmştr. Bua göre ver et ç Q ve Q 3 edr? Araba Satış aded Brml Frea ( ) /4 cü ( 0 c ) ıra umaraıa arşılı gele gözlem olduğuda;.artl, 3/4 cü ( 0 c ) ıra umaraıa arşılı gele gözlem 3 olduğuda; 3.artl 3 dür. 8

9 Frea Sıılamış Verler İç Kartller Sıılamış verlerde artller heaplaıre l olara brml rea ütuu oluşturulara artl ııları belrler. Kartl ııları belrlere gruplamış verlerde olduğu gb /4 ve (3)/4 cü ıralarda elemaları hag ıılara at eler o ıılar artl ııları olur. Kartl ııları belrledte ora bu ıılarda br öce ııı brml reaı ve mevcut ıı reaı date alıara artl değerler heaplaır. 49. Kartl. Kartl 3. Kartl Q L Q Medya L l 4 Q. Q l Q. Q 3 l Q L 4. 3 Q 3 Q3 50 Öre: Br ııta öğrecler boyları haıda br araştırma yapılmatadır. Bu amaçla 50 öğrec boyları ölçülere aydedlmştr.öğrecler boylarıı brc ve üçücü artller heaplayıız. Q ııı Q 3 ııı l Q 4 LQ. Q, ,58cm 6 Sıılar de az de az de az de az de az de az da az 3 50 Toplam 50 3 l Q 4 3 LQ. 3 Q3 37, ,88 cm5 8 Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver et taıma yada arlı ver et brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa tattlere yayılma (değşel) ölçüler adı verlr. 5 Aşağıda gra = 500 hacml alıa arlı öre doğrultuuda oluşturula htogramlardır. Her öre ortalamaı yalaşı olara 00 olduğua göre öreğ ayı aaütlede alıdığı öyleeblr m? Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla yayılım ölçüler artmet ortalama etraıda değşmler date ala taımlayıcı tattlerdr Br ver etde artmet ortalamalarda her br gözlem arı alııp bu değerler tümü topladığıda oucu 0 olduğu görülür. 0 3,33 09,33 95,33 8,33 67,33 0 3,33 09,33 95,33 8,33 67,33 X X

10 Öre: 4,8,9,3,6 şelde verle br bat ver ç; Bu örete görüleceğ üzere gözlemler artmet ortalamada uzalığı alıp topladığıda 0 elde edldğde dolayı bu problem mutlaa değer ullaara veya areel uzalı alıara ortada aldırılır. 55 7) Rage (Değşm Aralığı) Ver etde yayılımı ade etmede ullaıla e bat ölçü, değşm aralığıdır. Geel olara az ayıda ver ç ullaılır. E büyü gözlem değer le e üçü gözlem değer araıda ar değşm aralığıı verr. Ver etde te br gözlem aşırı derecede üçü veya büyü olmaıda etledğ ç br başa adeyle örete yer ala adece ver ullaılara heaplamaıda dolayı tüm ver et değşelğ açılama ç yeterz almatadır. 56 Değşm Aralığı Öre: Aralı, ver et çde e büyü değerle e üçü değer araıda uzalığı ölçere ver yayılımıı ortaya oyar. Öreğ aşağıda şelde göterldğ üzere A he eed belrl br yılda 36$ la 3$ araıda çeştll göterre, B he eed 0$ la 58$ araıda göterd. He eed yatıda aralı A ç 36$-3$ = 4$ dır; B ç 58$-0$=48$.Aralıları ıyaladığımızda B he eed yat aralığıı A ya göre daha ço değşel göterdğ öyleyeblrz. B he aralığı Kartller Araı Far Dğer değşel 3. ve. artller araıda ara dat çeer. Çeyre aralı olara adladırıla bu ar, Q 3 -Q, bze ver et yarııı çere geşlğ verr. A he aralığı Ücret ($) ) Ortalama Mutla Sapma(OMS) Ver etde her br gözlem değer artmet ortalamada arlarıı mutla değerler toplamıı öre hacme bölümeyle elde edlr. Gözlem değerler artmet ortalamada alarıı toplamı 0 olacağıda bu problem ortada aldırma ç mutla değer ade ullaılır. Bat verler ç: OMS Gruplamış verler ç: Sıılamış verler ç : OMS OMS m 59 Öre: İtatt I der ala 0 öğrec vze otları aşağıda gb ıralamıştır. Bua göre vze otları ç ortalama mutla apma değer heaplayıız. 30,4,53,6,68,79,8,88,90, OMS ,

11 Sıılamış Verler İç Ortalama Mutla Sapma Öreğ Sıılar m I (m - )I de az 5 53,5 9, de az 7 60,5 80, de az 4 67,5 6, de az 9 74,5, de az 8 8,5 76, de az 4 88,5 66, da az 3 95,5 70,56 Toplam ,96 m 7,98 g. OMS m 470, Yayılma Ölçüler Gerellğ Öre Öre Ölçümler,,3,4,5,3,3,3,4 Ortalama da Uzalılar -3, -3, 3-3, 4-3, 5-3 veya -, -, 0,, -3, 3-3, 3-3, 3-3, 4-3 veya -, 0, 0, 0, İ ver et ç uzalılar a) Öre b) Öre 6 9) Varya Ortalama mutla apmada ullaıla mutla değerl adeler le şlem yapmaı zor hatta bazı durumlarda maız olmaı ebebyle ye değşel ölçüüe htyaç bulumatadır. Mutla değer adede zorlu artmet ortalamada arları areler alımaıyla ortada almatadır. Ver etde her br gözlem değer artmet ortalamada arlarıı areler toplamıı öre hacm br eğe bölümede elde edle yayılım ölçüüe öre varyaı adı verlr. 63 Bat verler İç: Aaütle Varyaı: : Aaütle Ortalamaı Öre Varyaı : Gruplamış verler ç: Sıılamış verler ç : N : Aaütle Hacm N ( ) ( m ) 64 Bat Verler İç: ade tattte br ço ormülde ullaılır ve areler toplamı olara adladırılır. Matematel olara heaplama olaylığı ağlamaı açııda ormüllerde areler toplamıı açılımı ola aşağıda eştl ullaılablr. 65 Gruplamış Verler İç: Sıılamış Verler İç : m m 66

12 Öre: Br u abraıı atış mağazaıda br gü çde atıla u paetler gramajlarıa göre göre atış adetler aşağıda verlmştr. Bua göre ver et ç varya değerler heaplayıız. Araba Satış aded toplam ,56 79 Sıılamış Verler İç Ortalama Varya Öreğ Sıılar m (m - ) de az 5 53,5 707, de az 7 60,5 9, de az 4 67,5 80, de az 9 74,5 57, de az 8 8,5 75, de az 4 88,5 09, da az 3 95,5 659,57 Toplam ,48 m ( m ) 7,98 g ,48 3,5 0) Stadart Sapma Varya heaplaıre ullaıla verler areler alıdığıda verler ölçü brm are varyaıda ölçü brm mevcut ölçü brm are olur. Öre: g, cm gb. Bu teledrme verler açııda br alam taşımayacağıda varya yere ortalama etraıda değşm br ölçüü olara ou pozt areöü ola tadart apma ullaılır. 69 Bat Verler İç: Populayo Stadart Sapmaı: : Populayo Stadart Sapmaı N : Populayo Hacm Öre Stadart Sapmaı : Gruplamış Verler İç: Sıılamış Verler İç : ( ) ( m ) N 70 Öre: İtatt I der ala 0 öğrec vze otları aşağıda gb ıralamıştır. Bua göre vze otları ç varya ve tadart apmayı heaplayıız. 30,4,53,6,68,79,8,88,90, , 9 504, 504,,45 69 Ayı oru areler ortalamaıı açılımı ullaılara çözüldüğüde ayı ouçları verecetr. 30,4,53,6,68,79,8,88,90, , 504,,45 İtatt I vzede alıa otları ortalama etraıda yalaşı 690 olara pua değştğ görülmetedr

13 CHEBYSHEV TEOREMİ Herhag br ver etde, verler ortalamaı K tadart apma uzağıda bulumaı oraı -/K dır. Burada K, brde büyü pozt ayıdır. K= ve K=3 ç; Verler e az 3/4 ü (%75) ortalamaı tadart apma uzagıda buluur. Verler e az 8/9 u (%89) ortalamaı 3 tadart apma uzağıda buluur. 73 Öre: X değşe br ııta İtatt I der başarı otlarıı göterme üzere, öre ortalamaıı 60 varyaıı 00 olduğu bldğe göre, verler ¾ ü hag aralıta değşr? ,80 74 Stadart Sapmaı Yorumlamaı - Chebyhev teoremde, rea dağılımıı şele baılmaızı, ölçümler herhag br öreğe uygulaa ural: a- Ölçümlerde hçbr yada (, ) aralığıa düşmeme mümüdür. b- Ölçümler e az ¾ ü (, ) aralığıa düşer.- ortalamaı c- Ölçümler e az 8/9 u ( 3, 3) aralığıa düşer.- d- Geellle, ölçümler e az (-/ ) ı (, ) aralığıa düşer. (>) 75 - Smer dağılışlarda tadart apmaı yorumu: a- Ölçümler yalaşı %68 yada (, ) aralığıa düşer.- ortalamaı tadart apmaı ç b- Ölçümler yalaşı %95 (, ) aralığıa düşer.- ortalamaı tadart apmaı ç c- Temelde, tüm ölçümler ( 3, 3) aralığıa düşer. -ortalamaı 3 tadart apmaı ç 76 Ampr Kural Ampr Kural

14 Ampr Kural Öre ver et: 50 şret AR-GE ç harcaa gelrler yüzdeler burada terar verlmştr: Öre: Aralıları çde ala bu ölçümler er(racto) heaplayıız Çözüm: İl aralı = ( , ) = (6.5, 0.47) 50 ölçümü 34 üü ve ya %68 ortalamaı tadart apmaı çerde olduğuu ortaya oyar. Aralı, = ( , ) = (4.53,.45) 50 ölçümü 47 ya da %94 üü çerr. ortalama etraıda 3 tadart apma aralığı, = ( , ) = (.55, 4.43) tüm ölçümler çerr. Örelem ) z Soru Verle br gözlem değer ortalamaı aç tadart apma uzağıda olduğuu ölçer. z = - odalı baamağa yuvarlaır. Aaütle z = - µ 8 8 z- oruu Yorumlamaı Br ver ortalamada üçü olura z-oru değer egat olur. Olağa Verler : z oru ve. araıda Olağadışı Verler: z oru < - veya z oru >

15 Öre: 00 çel şç yıllı gelrler celemş ve ortalamaı = 4.000$ ve tadart apmaı =.000$ olara bulumuştur. Yıllı gelr.000$ ola Joe Smth z-oru açtır? 8.000$.000$ 4.000$ $ Joe Smth gelr 85 z= = =-.0 buluur. Burada -.0 ı.000$ 4.000$.000$ alamı Joe Smth yıllı gelr ortalamaı tadart apma altıdadır. z-oruu ayıal değer görel durumlar ç ölçümü yaıtmatadır. Br değer ç bulua e büyü pozt z-oru değer, bu değer dğer bütü ölçümlerde daha büyü olduğuu göterr ve mutla değerce e büyü egat z-oru değer de bu ölçümü dğer tüm ölçümlerde daha üçü olduğuu göterr. Eğer z oru 0 veya 0 a yaı e ölçüm ortalamaya eşt veya ortalamaya ço yaıdır. 86 ) Değşel(Varyayo) Katayıı İ veya daha azla populayo üzerde ayı şa değşeler ç yapıla araştırmalarda değşeller arşılaştırılmaı ç ullaıla br ölçüdür. Stadart apmayı ortalamaı br yüzde olara ade ede ve veya daha azla populayoda varyayou (değşelğ) arşılaştırmada ullaıla ölçüye varyayo(değşel) atayıı der. Öre: İtabul da ve Aara da yaşaya aleler aylı gelrler değşeller arşılaştırılmaı C V Varyayo Katayıı: X *00 87 Öre: A,B ve C he eetler apaış yatlarıa lş yapıla br araştırmada, he eetler apaış yatlarıı ortalamaları ve tadart apmaları heaplamış ve aşağıda tabloda verlmştr. Bua göre he eetler apaış yatlarıı değşeller açııda arşılaştırıız ve hag he eed yatıda değşel daha azladır ade edz. A 8 B 5 C 5 3 C C C V A V B V C A *00 *00 5 %5 X A 8 B *00 *00 0 %0 X 5 Üç he eed apaış yatlarıı değşeller arşılaştırıldığıda e büyü tadart apma değer C he eedde olmaıa rağme e büyü varyayo atayııa ahp olduğuda e azla değşelğ A he eedde olduğu görülür. B C 3 *00 *00 0 %0 X 5 C 88 Taımlamalar Çarpılı Smetr Verler Eğer ver metr e ver htogramıı ağ taraı ve ol taraı eşt büyülütedr Çarpı Verler Eğer ver çarpı e (metr değle), ver htogramı br ımı dğer ımı büyütür veya üçütür

16 Çarpılı (Ametr) Ölçüler 3) Ametr Ölçüler PEARSON ÇARPIKLIK ÖLÇÜSÜ Aaütleler brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ve yayılım ölçüler yeterl olmayablr. Aşağıda arlı aaütlede alımış öreler ç oluşturula htogramlar verlmştr. 9 mod S p veya S P < 0 Negat çarpı(sola) S P > 0 Pozt Çarpı(Sağa) 3( X med) S S P = 0 e dağılış metr p BOWLEY ÇARPIKLIK ÖLÇÜSÜ S b < 0 Negat çarpı(sola) ( Q3 Q ) ( Q Q ) S b S b > 0 Pozt Çarpı(Sağa) Q3 Q S b = 0 e dağılış metr 9 Öre: Aşağıda tabloda 30 gülü üre çde br retoraı ulladığı et mtarıı dağılımıda elde edle bazı taımlayıcı tattler verlmştr. Bua göre pearo ve bowley ametr ölçüler heaplayıp yorumlayıız. Ar t m e t O r t. Mod Medya Q Q 46,6 45,4 46, 4,5 5,9 54,46 3( X med) 3(46,6 46,) S p 0,6 0 54,46 Sağa Çarpı, Pozt Ametr Smetr Dağılım A.O = Med = Mod Sağa çarpı dağılım Sola çarpı dağılım A.O > Med > Mod A.O < Med < Mod mod 46,6 45,4 S p 0,6 0 54,46 ( Q3 Q ) ( Q Q ) (5,9 46,) (46, 4,5) S b Q Q 5,9 4,5 3 0,0 0 0,4 Sağa Çarpı, Pozt Ametr Sağa Çarpı, Pozt Ametr 93 İ modlu metr dağılım Modu olmaya dağılım Tedüze dağılım 94 4) Sapa Gözlemler Sapa gözlem, dğer bütü gözlemlerde uzata bulua gözlemdr. Sapa gözlem ortalama üzerde öeml br etye ahp olablr. Sapa gözlem tadart apma üzerde öeml br etye ahp olablr. Sapa gözlem dağılımı gerçe htogramıı ölçeğ üzerde öeml br etye ahp olablr. 95 5) 5 Sayı Özet 5 ayı özet, br ver etde mmum değer,.kartl,.kartl(medya), 3.Kartl ve mamum değer çerr. Kutu grağ(veya utu ve bıyı grağ) br ver et ç, ıırları mamum ve mmum değer olma üzere, çde.kartl,.kartl(medya) ve 3.Kartl buludura utu şelde gratr. 96 6

17 Kutu Grağ Kutu grağ hazırlama 97 Q:Kutuu ol earı Q3:Kutuu ağ earı Q:Kutuu ortaıda çzg Sapa harç m.: Sol bıyı Sapa harç ma.: Sağ bıyı Sapa değer otrolu Q.5(Q3 Q) Q3 +.5(Q3 Q) bu değerler aşa verler * le göterlr. 98 Öre: Yazlı ürüler ata br mağazada hatalı atıla t-hrt ayıları yada tabloda verlmştr. Verle tabloda beş ayı özet buluuz ve utu grağ çzz Çözüm: Öcelle verler yada gb ıralaıra; Q =(3+)/4=8.ıraya arşılı gele ver olur. Q=8 Q 3 =3(3+)/4=4. ıraya arşılı gele ver olur. Q 3 =8 Mmum değer=7, Mamum değer=44 ve Medya(Q )= olur. Sapa değerler otrol etme ç; Q -,5(Q 3 -Q )=8-,5(8-8)=3 Q 3 +,5(Q 3 -Q )=8+,5(8-8)=43 buluur. Bu durumda elmzde 44 değer apa değerdr ve * le göterlr Kutu Grağ 45 * 44 apa değer Medya(Q )= 0 Fgure

18 Kutu Grağ 6) Baılı Ölçüü Aşağıda A ve B dağılımlarıı ortalamaları, değşel ölçüler ayı olmaıda dolayı ve hatta de metr olmalarıda dolayı bu dağılışı ayırt etme ç Baılı Ölçüü ullaılır. A B Fgure A = B 04 Herhag br olaılı oyouu şel le lgl parametrelerde br tae de baılı ölçüüdür. Baılı Ölçüü ortalamaya göre dördücü momette gdlere heaplaır ve 4 olara göterlr Bat Ser İç = 3 e Ser Normal 4 < 3 e Ser Baı 4 < 3 e Ser Svr Ya da Yüe 05 8

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box ve Whisker Grafiği www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma

Detaylı

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri 0.0.06 Taımlayıcı İstatstler Bölüm 3 Taımlayıcı İstatstler Br ver set taıma veya brde azla ver set arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstler Taımlayıcı İstatstler Br veya brde azla dağılışı arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere taımlayıcı statstler der.

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar

Detaylı

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri 7 İTMATİK ÖRKLM 7 Grş 7 Öre eçme Yötem 7 Populayo Ortalamaıı Tahm 74 Populayo Ortalamaıı Varyaı 75 Populayo türler 76 temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun: Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - ) 04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

t Dağılımı ve t testi

t Dağılımı ve t testi t Dağılımı ve t teti Studet t Dağılımı Küçük öreklerde (

Detaylı

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatstkler Tanımlayıcı İstatstkler Br ver setn tanımak veya brden fazla ver setn karşılaştırmak çn kullanılan ve örnek verlernden hareket le frekans dağılışlarını sayısal olarak özetleyen

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Ders 8: Verileri Düzelemesi ve Aalizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlei tamamıı, ya da kitlede alıa bir öreklemi özetlemekle (betimlemekle)

Detaylı

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+... MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız

Detaylı

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ.. Doğrusal İlşler.. Yalı (ast) Regreso... E Küçü Kareler Metodu a) Normal Delemler Çözümü ) Determat metodu c) Orj Kadırma... Regresou Stadart Sapması..3. Regresou Duarlılığı..4.

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER 4.. Merkez Eğlm Ölçüler 4... Artmetk Ortalama 4... Ağırlıklı Artmetk Ortalama 4..3. Keslmş artmetk ortalama 4..4. Geometrk Ortalama 4..5. Harmok Ortalama 4..6. Kuadratk Ortalama

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

Temel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar

Temel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar Temel Yapılar: Kümeler, Fokyolar, Dzler ve Toplamlar CSC-9 yrık Yapılar Kotat uch - LSU Kümeler Küme, eeler düzez toparlamaıdır İglz alabedek el harler: V { a, e,, o, u} a V bv küçük pozt tek ayılar: Küme

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II 8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet

Detaylı

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003. İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER TAŞINMAZ GELİŞTİRME Üte: DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ Doç. Dr. üksel TERZİ TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ ÜKSEK LİSANS PROGRAMI İÇİNDEKİLER.1. GİRİŞ.. DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ..1. Değşm Geşlğ... Kartller Arası fark... Ortalama

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatstkler Tanımlayıcı İstatstkler Br ver setn tanımak veya brden fazla ver setn karşılaştırmak çn kullanılan ve ayrıca örnek verlernden hareket le frekans dağılışlarını sayısal olarak

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİKSEL İPOTE TESTLERİ (t z tetleri Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetakarayli.com ipotez Nedir? İPOTE, parametre hakkıdaki bir iaıştır. Bu ııfı ot ortalamaıı 75 olduğua iaıyorum. Parametre hakkıdaki

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

Detaylı

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde

Detaylı

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K. BÖÜ ŞĞ RAS AŞTRAAR ÇÖZÜER ŞĞ RAS Ortamları kırılma dsler,, arasıdak lşk aşağıdak gbdr 9 > > > > > > 6 0 > > > > > > 7 > > > > > > 0 7 0 0 > > > > > 76 OPTİ 7 0 0 > > > > > > 0 θ θ > > > > > > 9 0 O > >

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme

Detaylı

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir.

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir. 43 BÖLÜM 3 ZAMAN CEVABI Sitemi derecei, itemi karakteritik deklemii e ade halide (çarpaız) paydadaki i e yükek dereceidir. Bir Trafer Fokiyouu Kutupları Trafer fokiyou G() N()/N() şeklide ifade edilire,

Detaylı

TÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi

Detaylı

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI) 5..5 Ele Alıaca Aa Koular Ayrı-zama işaretleri impuls dizisi ciside ifade edilmesi Ayrı-zama LTI sistemleri ovolüsyo toplamı gösterilimi Hafta 3: Doğrusal ve Zamala Değişmeye Sistemler (Liear Time Ivariat

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1 ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada

Detaylı

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

Fresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1

Fresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1 Feel Deklemle 8 HSaı 1 De İçeğ Aa Yüzeyde Mawell Deklemle Feel şlkle Yaıma Kıılma 8 HSaı Kayak(la Oc ugee Hech, Alfed Zajac Addo-Weley,199 Kuaum leko-diamğ (KDİ, Rchad Feyma, (Çev. Ömü Akyuz, NAR Yayılaı,

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler... İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı

Detaylı

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör. İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir. Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

Ölçme Belirsizliği ve 50 mm Nominal Uzunluktaki Ölçü Bloğuna Uygulanması

Ölçme Belirsizliği ve 50 mm Nominal Uzunluktaki Ölçü Bloğuna Uygulanması Poltekk Derg Joural of Polytechc Clt:0 Sayı: 4.363-370, 007 Vol: 0 o: 4 pp.363-370, 007 Ölçme Belrzlğ ve 50 mm omal Uzuluktak Ölçü Bloğua Uygulamaı Murat DOĞA *, Muammer ALBAT ** * Gaz Üverte, Fe Blmler

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam

Detaylı

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1) TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ İ AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 7 Her haı salıdır ÖZET Dotora Tez SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir. 1 6)Kred değer 19500 TL ola br seet vadese 4 ay kala, yıllık %25 skoto oraı üzerde br bakaya skoto ettrlyor. Hesaplamada ç skoto metodu kullaıldığıa göre, seed skoto tutarı kaç TL dr? C=19500 TL =4 ay

Detaylı

IŞIĞIN KIRILMASI BÖLÜM 27

IŞIĞIN KIRILMASI BÖLÜM 27 ŞĞ RAS BÖÜ 7 ODE SORU DE SORUAR ÇÖZÜER 4 9 = = & = 9 5 = = & = 5 = = = 9 5 3 5 olur,, ortamlarıı kırılma idisleri arasıda > > ilişkisi vardır 5 V ESE YAYAR V V,, ortamlarıı kırılma idisleri arasıda > >

Detaylı

ö ç İ ç ç İ ö Ö ö ç İ İ Ö İ ç ç ç ç ç İ İ İİ İ ç İ ç ç ç ç ö ö ç ç İ İ ö İ Ş İ İ İ Ğ ö Ç İ Ö ç Ş ö İ İ Ş Ş ö İİ Şİİ İ İ ç Üİ ç ö İ ö ö ç ö ç İ

ö ç İ ç ç İ ö Ö ö ç İ İ Ö İ ç ç ç ç ç İ İ İİ İ ç İ ç ç ç ç ö ö ç ç İ İ ö İ Ş İ İ İ Ğ ö Ç İ Ö ç Ş ö İ İ Ş Ş ö İİ Şİİ İ İ ç Üİ ç ö İ ö ö ç ö ç İ İ İ İ İ Ö İ ç İ ö İ ö ö ç İ ö ç ç ö ö İç ö ç ö ö ö ö ç ç ö ö ç İ İ ç ö ç İ ç İ İ ö ö ö ö ç ç ö ö ç ö ç ö ç İ ç ç İ ö Ö ö ç İ İ Ö İ ç ç ç ç ç İ İ İİ İ ç İ ç ç ç ç ö ö ç ç İ İ ö İ Ş İ İ İ Ğ ö Ç İ Ö ç Ş ö

Detaylı

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri 8 KÜE ÖREKLEEİ 8.. Grş 8.. Populayo toplaıı tah 8.3. Populayo toplaıı tah varyaı ve tahleyc 8.4. Populayo toplaıı tah varya tah ç heaplaa yolları 8.5. Populayo ortalaaıı tah 8.6. Küe Hacler ve Alt örek

Detaylı

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

MODEL SORU - 1 DEKİ SORULARIN ÇÖZÜMLERİ

MODEL SORU - 1 DEKİ SORULARIN ÇÖZÜMLERİ BÖÜ ŞĞ RAS DE SRU - DEİ SRUAR ÇÖZÜERİ Sell bağıtısıda, si si olur i i sıvısı 0 0 sıvısıı ışığı kırma idisi, h si h si si si0 yasıya ıflı k r la ıflı c si ic h si ih c si 0 si c olur c 0 r cam olur δ açısı,

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda

Detaylı