Olasılık ve Normal Dağılım
|
|
- Oz Gürsel
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Olasılık ve Normal Dağılım
2 P = 0 İmkansız P =.5 Yarı yarıya P = 1 Kesin
3 Yazı-Tura
4
5 Para atışı 10 kere tekrarlandığında Yazı Sayısı f % Toplam
6 Atış 1000 kere tekrarlandığında Yazı Sayısı f % Toplam Bu dağılım teorik olarak beklediğimiz oranlara çok daha uygun. Sebebi ne olabilir? 6
7 Sadece 10 atışta meydana gelmesi mümkün bir çok olay vardır. Örneğin arka arkaya 5 kere tura bile gelebilir. Fakat deneyimizi 1000 kere tekrarladığımızda, uzun vadede bu olaylar dengelenir. Arka arkaya 5 kere tura gelse bile, daha sonra 5 kere yazı gelmesiyle bu durum eşitlenebilir. 7
8 Bir olasılık dağılımı esasında sonsuz sayıda para atışı için bir frekans dağılımıdır. Olasılık dağılımlarının bir ortalaması. Olasılık dağılımlarının ortalamaları uzun vadede teorik olarak görmeyi beklediğimiz değerler oldukları için, bu değerlere aynı zamanda beklenen değer adı da verilir. 8
9 Olasılık dağılımları, frekans dağılımlarına benzer. Temel fark olasılık dağılımının teorik değerler ile oluşturulmasıdır. Ortalama= μ Standart Sapma= σ Frekans dağılımlarında ortalama, SS ve varyans gözlemlenen verilerden hesaplanır. Olasılık dağılımlarında ortalama, SS ve varyans olasılık teorisinden yola çıkılarak elde edilen teorik verilerle hesaplanır. Varyans= σ 2 9
10 Doğada bir çok olayda gözlemlenebilen bir olasılık dağılımı tipi olan normal dağılımın özellikleri: Simetriktir. Unimodaldir Eğrinin tepe noktası hem ortalamaya hem medyana hem de moda tekabül eder. 10
11
12 Simetrik Unimodal Ortalama= Medyan= Mod Her iki yönde de sonsuza ilerler Ortalama= μ; Standart sapma = σ Eğri altındaki alan (Olasılıklar toplamı)= 100% 12
13 Normal dağılım, teorik bir ideali temsil eder. Bazı değişkenler normal dağılıma uymazlar. Çoğu dağılım simetrik değildir ve çok modludur. Verilerin normal dağılım göstermemesi halinde, normal dağılımda kullanılacak yöntemlerle incelenmesi bulgularımızı geçersiz kılar. 13
14 Boy, zeka hatta politik yönelim bile teorik normal dağılıma benzer bir dağılım gösterir. Doğada gözlemlenen bir çok olay bu dağılım tipine uygunluk gösterdiği için araştırmacılar normal dağılımın özelliklerinden faydalanan bir çok yöntem geliştirmişlerdir. 14
15
16 Normal eğride ortalama ile 1 standart sapma mesafe arasında kalan alan her zaman bütün vakaların %34,13 ünü içerir.
17
18
19 Z skoru ve Normal Dağılım Herhangi bir standart sapma değeri ile ortalama arasındaki mesafe için eğri altında kalan hesaplanabilir. Bu mesafeye z skoru adı verilir. z X μ=ortalama σ = Standart Sapma 19
20 20 Normal dağılım eğrisi, z skorları ve z skoru tablosu ile beraber kullanıldığında bir dağılımda herhangi bir X değerini elde etme ihtimalini hesaplayabiliriz.
21 21 Pozitif Değerler için Z Tablosu
22 Negatif Değerler için Z Tablosu
23 23
24 Z-skoru =1.40 Vakaların %41,91 i ortalama ile 1,4 SS mesafesi arasında bulunmaktadır. Aşağıdaki tablo bütün eğriyi değil ortalamanın simetrik olarak sağında kalan alanı kapsamaktadır. 24
25 Aynı z skoruna bütün alan için ortalamadan değil, sıfırdan başlayarak bakacak olursak bu değerin %91,92 olduğunu görürüz.
26
27
28 Z Tablosundan alan hesaplama işlemi tersine çevrilerek belirli bir alana tekabül eden değişkenlerin belirlenmesi için de kullanılabilir. Daha önce gördüğümüz örnekte en yüksek maaşı alan %10 luk kesimi oluşturan hemşire grubunu belirlemek için bu yöntem kullanılabilir. 28
29 29
30 En yüksek %10 luk kesimi belirlemek için %90 a tekabül eden Z skorunu bulmamız gerekmektedir. Daha sonra bu skor yine alan belirlemek için kullandığımız formül ile hangi maaş aralığının en yüksek %10 luk kesimini belirlemek için kullanılır.
31
32
33 Tabloya göre %10 nun altında kalan (%90) en yakın z skoru 1,28 dir. Daha önce kullanmış olduğumu z skoru hesaplama formülünü kullanarak değişkeni hesaplayabiliriz. z= (x- µ )/δ X = µ+ zδ X= (1,28x1500)=
34
35 Evren ve Örneklem Evren: En azından bir ortak özellik gösteren bireylerden oluşan grup. Örneklem: Evrenden seçilmiş daha az sayıda bireye sahip grup Evren örneklem Örnekleme genelleme yapılmasını sağlar. 35
36 Örnekleme RassalÖrnekleme vs. Rassal Olmayan Örnekleme Evrenin her bir üyesinin seçilme şandı eşittir. Evrenin her üyesinin eşit oranda seçilme şansı yoktur.
37 Rassal olmayan örnekleme Uygun Örnekleme Örnekleme araştırmacıya uygun gelen biçimde yapıılır. Amaçsal Örnekleme Örnekleme, genel mantığa uygun ve amaca yönelik yapılır.
38 Rassal Örnekleme Basit Tamamen rassaldır. Kura çekmekgibi Sistematik Belli bir sistematik izlenerek bulunan bir aralık ve başlangıç noktasına dayalı olarak örnekleme yapılır. Katmanlı Popülasyon önce kendi içinde homojen gruplara ayrıldıktan sonra örneklem yapılır.
39 Örnekleme Hatası Sadece tesadüfi olarak da olsa örneklem ortalaması ile popülasyon ortalaması arasında her zaman bir fark vardır. Örneklem için popülasyondan farklı semboller kullanılır. Ölçüm Popülasyon Örneklem Ortalama Standart Sapma Standart Hata X X s sx 39
40 Evren Örneklem A Örneklem B Örneklem C Ortalama=71,55 Ortalama=75,75 Ortalama=62,25 Ortalama=68,25
41 Düşünüldüğünde değişkenin evren standart sapmasının bilindiği (s) ama ortalamasının bilinmediği (µ) durumlar çok gerçekçi değildir. Gerçekte evren standart sapmasının bilindiği çok az durum vardır.
42 Ortalamaların örnekleme dağılımı, evren standart sapması bilinmediğinde normal değildir. Ortalamaların örnekleme dağılımı normal dağılımdan biraz daha geniştir. Aşağıdaki oran t oranı veya t dağılımı olarak bilinir. 42
43 Aslında birden fazla t dağılımı vardır. Serbest derecesi adı verilen bir kavram kullanılarak hangi durumda hangi t dağılımının kullanılacağına karar verilir. 43
44 Serbestlik derecesi t dağılımının normal dağılıma ne kadar yaklaştığına işaret eder. Evren ortalaması belirlenirken, serbestlik derecesi örneklem büyüklüğünden bir eksik olarak alınır. Serbestlik derecesi = N - 1
45 Standart Hata S x =s / ( n-1) S x =ortalamanın standart hatası s=standart sapma n=örneklem büyüklüğü 45
46 Güven Aralığı Evren ortalamasının tekabül edeceği ortalama değerler aralığı. Güven aralığı farklı seviyeler için hesaplanabilir. 68%CI X 1.00 X 95%CI X 1.96 X 99%CI X 2.58 X 46
47 Z tablosunun aksine, T tablosunda eğrinin altında %95 ve %99 gibi alanlara tekabül eden aramak yerine, hazır değerleri kullanılırız. Yani t tablosu eğrinin altında kalan özel bölgelere göre ayarlanmıştır. 47
48 Tablo üzerindeki α (alfa) değeri t dağılımının kuyruklarındaki alanları temsil eder. Bu sebeple 1 den α değeri çıkartılınca kalan değer güven değerini verir. α = 1 güven seviyesi Örneğin %95 güven değeri için α=0,05. %99 güven değeri için α=0.01 dir. 48
49 Bu değerleri bulmak üzere t tablosuna iki bilgi doğrultusunda bakılır: 1)Serbestlik derecesi (N - 1) 2)Alfa değeri, dağılımın kuyruklarında kalan alan. Örneğin örneklem büyüklüğü 20 olduğunda %95 lik güven aralığı için 20-1=19 serbestlik derecesi ve %100-%95=%5 yani a=0,05 için tabloya bakarız. Buna göre t değerimiz 2,093 tür. 49
50
51 51
52 52
53 KORELASYON
54 Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki yada daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.
55 Korelasyon analizinde amaç; bağımsız değişken (X) değiştiğinde, bağımlı değişkenin (Y) ne yönde değişeceğini görmektir. Korelasyon analizi yapabilmek için, her iki değişkenin de sürekli olmaları ve normal dağılım göstermeleri gereklidir.
56 Korelasyon analizi sonucunda, doğrusal ilişki olup olmadığı ve varsa bu ilişkinin derecesi korelasyon katsayısı ile hesaplanır. Korelasyon katsayısı r ile gösterilir ve - 1 ile +1 arasında değerler alır.
57
58 Pozitif bir ilişkinin olması X değişkeninin değerlerinin artması durumunda Y değişkeninin değerlerinin de artması, yada X değişkeninin değerlerinin düşmesi durumunda Y değişkenine ait değerlerin de düşme eğiliminde olduğunu gösterir (Şekil1. a.)
59 Negatif korelasyon (negatif ilişki) olması değişkenlerin birine ait değerlerin artması durumunda diğer değişkene ait değerlerin düşmesi demektir (Şekil1. b.). Korelasyon katsayısının 0 olması değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin söz konusu olmadığını gösterir (Şekil 1. c.). Korelasyon, neden sonuç ilişkisi anlamına gelmemektedir.
60 PEARSON KORELASYON KATSAYISI Pearson Korelasyon Katsayısı, iki sürekli değişkenin doğrusal ilişkisinin derecesinin ölçümünde kullanılır. İki değişken arasında anlamlı bir ilişki var mıdır sorusunun cevabı aranır. Korelasyon katsayısı hesaplanmadan önce mutlaka serpilme grafiği yapılarak doğrusal ilişki olup olmadığı kontrol edilmelidir.
61 Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer; r=-1 ise Tam negatif doğrusal bir ilişki vardır. r=+1 ise, Tam pozitif doğrusal bir ilişki vardır. r=0 ise, iki değişken arasında ilişki yoktur.
62 Pearson Korelasyon Katsayısının yorumu; r İlişki 0,00-0,25 Çok Zayıf 0,26-0,49 Zayıf 0,50-0,69 Orta 0,70-0,89 Yüksek 0,90-1,00 Çok Yüksek
63 HİPOTEZ TESTLERİ 63
64 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı olup olmadığı, kitle parametreleri (ortalama, ortanca, varyans, vb.) üzerine kurulmuş hipotezlerin test edilmesi ile yapılır. 64
65 A ve B diyeti arasında fark olup olmadığını araştırmak isteyen bir araştırmacı rasgele 50 kişi seçiyor ve seçtiği 50 kişiyi yine rasgele 2 diyet grubuna atıyor. Diyetisyen, her iki gruptaki kişilerin diyet uygulamadan önce ve sonraki BKİ leri arasındaki farkları ölçüyor ve aşağıdaki gibi bir tablo elde ediyor. Diyet Denek Sayısı BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B Acaba A ve B diyeti arasında kilo düşürme açısından fark var mıdır? 65
66 Verilen örnekte incelenmek istenen, kitle ortalaması(ları) ya da kitle oranı(ları) üzerine kurulmuş hipotezlerdir. Hipotez testlerinde iki hipotez vardır. Birincisi, H 0 ile gösterilen yokluk hipotezi, İkincisi H 1 ile gösterilen seçenek hipotezdir. 66
67 A ve B diyeti arasında fark olup olmadığını araştırmak isteyen bir araştırmacı rasgele 50 kişi seçiyor ve seçtiği 50 kişiyi yine rasgele 2 diyet grubuna atıyor. Diyetisyen, her iki gruptaki kişilerin diyet uygulamadan önce ve sonraki BKİ leri arasındaki farkları ölçüyor ve aşağıdaki gibi bir tablo elde ediyor. Diyet Denek Sayısı BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B
68 Araştırmanın Hipotezi: H 0 :A ve B diyetleri arasında fark yoktur. H 1 :A ve B diyetleri arasında fark vardır.
69 İstatistiksel hipotez testlerinde iki tür yanılgı vardır. : Anlamlılık Düzeyi 1- = Güven Düzeyi 1- : Testin Gücü Test Sonucu H 0 Doğru Gerçek Durum H 0 Yanlış H 0 Kabul Doğru Karar II. Tip Hata ( ) H 0 Red I. Tip Hata ( ) Doğru Karar
70 Test Sonucu A ve B diyetleri arasında fark yok (H 0 Kabul) A ve B diyetleri arasında fark var (H 0 Red) A ve B diyetleri arasında fark yok Doğru Karar Gerçek Durum A ve B diyetleri arasında fark var II. Tip Hata ( ) I. Tip Hata ( ) Doğru Karar
71 Araştırmacı, çalışmasına başlamadan önce tip I hata olasılığı için belirli bir değer öngörür. Bu değer alfa ( ) değeri ile gösterilir ve genellikle 0.05 veya 0.01 gibi küçük değerler olarak alınır.
72 Çalışmamızın başında tip I hata olasılığını =0.05 olarak öngördüysek. Bunun anlamı H 0 gerçekte doğru iken onu yanlışlıkla red etme olasılığımız maksimum %5 olmalı. İstatistiksel paket programları, bir hipotez testi sonucunda gerçekleşen I. tip hata miktarını hesaplar ve bu değere p değeri denir. P değeri önceden belirlenmiş değeri ile karşılaştırılarak karar verilir.
73 Eğer: P ise H 0 red edilir. Bunun anlamı, H 0 ı red etmekle gerçekleşen yanılgı öngörülenden küçüktür. Dolayısıyla rahatlıkla H 0 red edilebilir. P > ise H 0 kabul edilir. Bunun anlamı gerçekleşen yanılgı öngörülenden küçük olmadığı için H 0 red edilemez.
74 Varsayalım ki, uygun hipotez testini kullandık ve p değerini 0.26 olarak elde ettik. Bu durumda aşağıdaki şekilde kurulan H 0 :A ve B diyetleri arasında fark yoktur. H 1 :A ve B diyetleri arasında fark vardır. P > için H 0 kabul edilir. Bunun anlamı A ve B diyeti arasında fark yoktur.
75 Hipotez Testi Aşamaları I. Aşama: H 0 Hipotezinin Belirlenmesi ve Formüle edilmesi: Kolesterol ortalaması 190, standart sapması 45 olan 100 kişilik bir örneklem, kolesterol yönünden normal kabul edilebilir mi? H 0 hipotezi, kitle parametreleri cinsinden ifade edilir.
76 Bu örnekte öncelikle kolesterolü normal kitlenin parametrelerinin bilinmesi ya da belirlenmesi gerekir. Kolesterolü normal kitlenin ortalaması 180 standart sapması 58 ise Örneklemin çekildiği kitlenin ortalamasının 180 olup olmadığını incelemek gerekir. Bu durumda yokluk hipotezimiz; H : 0 180
77 II. Aşama: H 1 Seçenek Hipotezinin Belirlenmesi ve Formüle edilmesi: H 0 hipotezi, örneklemin kolesterolü normal bir kitleden çekildiği olduğuna göre H 1 seçenek hipotezi H 0 a karşıt olarak örneklemin kolesterolü normal olmayan bir kitleden çekildiği biçiminde olacaktır. Bu durumda kolesterolü normal olmayan kitlenin tanımlanmasına gerek vardır
78 Örneklemin çekildiği kitlenin ortalamasının 180 den farklıdır: Örneklemin çekildiği kitle ortalaması 180 den büyüktür: Örneklemin çekildiği kitle ortalaması 180 den küçüktür: H 0 : 180 H 0 : 180 H 0 : 180 H 0 : 180 H 0 : 180 H 0 : 180
79 Araştırıcı amacına ya da tanımlamalarına uygun olarak yokluk hipotezine karşıt olarak üç farklı hipotez kullanabilir. Çift Yönlü H 0 : = 180 H 1 : 180 Tek Yönlü H 0 : = 180 H 1 : > 180 ; H 1 : < 180
80 H 1 seçenek hipotezinin iki ya da çok yönlü olması test sonucu karar verilme koşullarında farklılık yaratır öyle ki; H 1 seçenek hipotezinin iki yönlü olması 1. Tip hata nın ikiye bölünmesini gerektirir. Bunun nedeni H 1 hipotezinin iki yönlü seçilmesi yanılgının her iki yönde öngörülmesi demek olacağından toplam 1. Tip hata olasılığı olarak tanımlanan nın her iki yönde /2 olarak tanımlanmasını gerektirir.
81 H 0 : = 180 H 1 : 180 /2 /2
82 H 1 hipotezi tek yönlü iken gerçekleşen I. Tip hata P, ile karşılaştırılırken H 1 hipotezi iki yönlü iken gerçekleşen I. Tip hata P; /2 ile karşılaştırılır. H 0 : = 180 H 1 : < 180 H 0 : = 180 H 1 : > 180
83 III. Aşama: İstatistiksel test için I. Tip hatanın olasılığı olan nın belirlenmesi: Çalışmalarda genellikle =0.05, 0.01 gibi küçük değerler alınır.
84 IV Aşama: Hipotezler için uygun test veya test istatistiğinin belirlenmesi: Farklı hipotez testleri için değişik test istatistiklerinden yararlanılır. Örneğin iki örneklem ortalamasını karşılaştırmak için t test istatistiğinden yararlanırken, ikiden fazla örneklem ortalamasının birbirinden farklı olup olmadığını karşılaştırmada F test istatistiği kullanılmaktadır. Uygun testi dolayısıyla test istatistiğini seçmek hipotez testlerinin en önemli adımıdır.
85 V Aşama: Belirlenen I. Tip hataya Bağlı Olarak H 0 Hipotezi için Kabul ve Red Bölgelerinin Saptanması:
86 VI. Aşama: İstatistiksel Karar: Yapılacak test sonucunda hesapla bulunan test istatistiği değeri belirli bir teorik dağılıma uyar (örneğin standart normal dağılım veya t dağılımı gibi). Eğer hesapla bulunan test istatistiği değeri teorik tablo değerine eşit ya da büyük ise H 0 RED edilir. Hesapla bulunan test istatistiği teorik tablo değerinden küçük ise H 0 KABUL edilir. Diğer bir yol ise daha önce bahsedildiği gibi test sonucunda elde edilen p değeri ile karar vermektir. P değeri, daha önce belirlediğimiz yanılma düzeyinden küçük ise H 0 RED edilir, eğer p değeri belirlenen hata düzeyinden büyük ise H 0 KABUL edilir.
87 =0.05 olduğunda yapılan hipotez testi sonucunda hesaplanan z test istatistiği 0.79 olsun.
88 Yorum: Örneklemin çekildiği kitlenin kolesterol ortalaması 180 e eşittir. Dolayısıyla normal olarak kabul edilebilir.
89 Tek Örneklem Testleri 89
90 Kitle Ortalamasının Anlamlılık Testi Bu test, eldeki örneklemin belirli bir kitleden çekilip çekilmediğinin ya da başka deyimle belirli bir kitleye ait olup olmadığının incelenmesi amacı ile kullanılır. Buradaki belirli kitle, ortalaması ya da hem ortalaması hem varyansı bilinen kitleyi tanımlar. 90
91 KOŞULLAR Kitle Normal dağılmalıdır. Örneklem kitleden rasgele seçilmiş olmalıdır. 91
92 Kitle ortalamasının anlamlılık testinde test edilecek hipotezler aşağıdakilerden biri olabilir. I H 0 : A II H 0 : A III H 0 : A H 1 : A H 1 : A H 1 : A Tek Yönlü Tek Yönlü İki Yönlü Tek yönlü testlerde yanılgı tek yönde, iki yönlü testte yanılgı iki yönde öngörüldüğünde H 0 hipotezinin kabul ya da red bölgeleri farklı olur. Araştırıcı testin tek ya da iki yönlü olacağına amacına bakarak karar verir. 92
93 Kitle ortalamasının anlamlılık testinde daha önce belirtilen koşullar sağlandığında yararlanılacak test istatistiği, n, örneklemdeki denek sayısını göstermek üzere Kitle varyansı bilindiğinde, z x / n Kitle varyansı bilinmediğinde, t x S/ n
94 Z istatistiği için H 0 Kabul ve Red Bölgeleri H 1 Tek Yönlü 0 Z Kabul Bölgesi Red Bölgesi H 1 İki Yönlü /2 -Z /2 0 Z /2 /2 Red Bölgesi Kabul Bölgesi Red Bölgesi 94
95 t istatistiği için H 0 Kabul ve Red Bölgeleri H 1 Tek Yönlü 0 t,n-1 H 1 İki Yönlü /2 -t /2,n-1 0 t /2,n-1 /2 95
96 Standart Normal Dağılım Tablosu 96
97 t Dağılımı Tablosu 97
98 H 0 için kabul ve red kriterleri Z > Z ya da Z > Z /2 t > t ya da t > t α/2 H 0 Red t < t ya da t < t α/2 Z < Z α ya da Z < Z α/2 P < ya da P < /2 P > ya da P > /2 H 0 Kabul H 0 Red H 0 Kabul 98
99 Kolesterol ortalaması 190 standart sapması 45 olan 100 kişilik çalışma örnekleminin ortalaması 180, standart sapması 58 olan bir kitleye ait midir? 99
100 t Dağılımı Tablosu 100
BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
Detaylı26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?
26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıSürekli Rastsal Değişkenler
Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıKestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.
Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıDers 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık
DetaylıNORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER
NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği
DetaylıHipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011
Hipotez Hipotez Testleri Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Nedir? Gözlemlenebilir (araştırılabilir) bir olay, olgu veya fikri mantıklı ve bilimsel olarak açıklamaya yönelik yapılan tahminlerdir.
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıBir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler
Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü
DetaylıBÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıBÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
Detaylırasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
Detaylıİkiden Çok Grup Karşılaştırmaları
İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları Bir onkoloji kliniğinde göğüs kanseri tanısı almış kadınlar arasından histolojik evrelerine göre 17 şer kadın seçilerek sağkalım süreleri (ay) alınmıştır. HİSTLOJİK EVRE
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
Detaylı1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir
7.SUNUM Hatırlanacağı gibi, kesikli rassal değişkenler sonlu (örneğin; 0, 1, 2,...,10) veya sayılabilir sonsuzlukta (örneğin; 0, 1, 2,...) değerler alabilmektedir. Fakat birçok uygulamada, rassal değişkenin
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları
DetaylıLAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI
LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI Tarih/Saat/Yer: 15.06.16/09:00-10:30/AS115-116-117 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin
DetaylıHipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler
Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1 Bir popülasyonu istatistiksel açıdan incelemek ve işlemler yapabilmek için popülasyon içerisinden seçilen örneklemlerden yararlandığımızı söylemiştik. Peki popülasyonun istatistiksel
DetaylıÖrneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı
Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı Ortalama veya korelasyon gibi istatistiklerin dağılımıdır Çıkarımsal istatistikte örneklem dağılımı temel fikirlerden biridir. Çıkarımsal istatistik
DetaylıKazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek
T testi Kazanımlar Z puanları yerine T istatistiğini ne 1 zaman kullanacağını bilmek 2 t istatistiği ile hipotez test etmek 3 Cohen ind sini ve etki büyüklüğünü hesaplamak 1 9.1 T İstatistiği: zalternatifi
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıHatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5
Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?
HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR? Örnekleme ile test edilmeye çalışılan bir popülasyonun ilgili parametresi hakkında ortaya sunulan iddiadır. Örneğin; A dersi için vize ortalaması 50 nin altındadır Firestone
DetaylıUYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖNEMLİLİK (Hipotez) TESTLERİ ü Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da varılan
DetaylıOLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri
OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait
DetaylıSÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla
DetaylıLAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI
LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI Tarih/Saat/Yer: 20.06.16/15:00-16:30/AS010 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin Oğuz Öğrenci
DetaylıİSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1 1 Hipotez Testleri 1 1. Hipotez Testlerinin Esasları 2. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Büyük örnekler 3. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Küçük örnekler
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
Detaylı8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
DetaylıARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmini I 1 ARALIK TAHMİNİ INTERVAL ESTIMATION): Nokta tahmininde ilgilenilen anakütle parametresine ilişkin örneklem bilgisinden hareketle tek bir sayı üretilir. Bir nokta
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
Detaylıİstatistiksel Yorumlama
İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıMATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI
MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıMATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI
Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıKİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ
KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) KANTİTATİF ANALİZ (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ Bir numunedeki element veya bileşiğin bağıl miktarını belirlemek için yapılan analizlere denir. 1 ANALİTİK ANALİTİK
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
DetaylıGerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma
2 13.1 Normal Dağılımın Standartlaştırılması Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma değerleriyle normal
DetaylıKonum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl? Yakın, uzak? Sıklık dağılımlarının karşılaştırılması
DetaylıORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH
ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın
DetaylıSÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıÖrnekleme Yöntemleri
Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,
DetaylıNokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş
Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Nokta Tahmini
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI
ÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI 1. TEMEL KAVRAMLAR 2. ÖLÇMEDE HATA (GÜVENİRLİK GEÇERLİK) 3. İSTATİSTİK 1. TEMEL KAVRAMLAR Ölçme, Ölçüm, Ölçme Kuralı, Ölçüt, Değerlendirme. Ölçme Türleri: Doğrudan,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
DetaylıTanımlayıcı 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,
DetaylıBÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ
BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ İŞTİRME Araştırma rma SüreciS 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. 1 ŞEKİL: Evren uzay-örneklem uzay İstatistiksel tahmin
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıYapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )
İKİ DEĞİŞKENLİ OLASILIK Rassal bir deneme yapılmakta ve farklı iki olay ile ilgilenilmektedir. A 1, A 2,,A i olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır. B 1, B 2,,B j olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır.
DetaylıİSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018
İSTATİSTİK Bölüm 1 Giriş 1 Bu Bölümde Anlatılacak Konular Bir Yönetici Neden İstatistik Bilmeli? Modern İstatistiğin Gelişimi İstatistiksel Düşünce ve Yönetim Tanımsal ve Yargısal İstatistik Data Türleri
DetaylıLAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI
LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI Tarih/Saat/Yer: 24.06.16/11:00-12:30/AS010 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin Oğuz
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
DetaylıT TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN Gruplara ait ortalamalar elde edildiğinde, farklı olup olmadıkları ilk bakışta belirlenemez. Ortalamalar arsında bulunan
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıBİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER
BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü
DetaylıH 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0
YTÜ-İktisat İstatistik II Hipotez Testi 1 HİPOTEZ TESTİ: AMAÇ: Örneklem bilgisinden hareketle anakütleye ilişkin olarak kurulan bir hipotezin (önsavın) geçerliliğinin test edilmesi Genel notasyon: anakütleye
DetaylıAraştırma Yöntem ve Teknikleri
Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık
Detaylıobjektif değerlendirilmesini sağlayan bilim - veri arasındaki farkın olup olmadığını tespit
İSTATİST STİK A. G E N E L B İ L G İ A. G E N E L B İ L G İ İstatistik, belli amacla tespit edilen verilerin objektif değerlendirilmesini sağlayan bilim dalıdır. Hedef - verilere anlam kazandırmak - veri
Detaylıistatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A
2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıStudent t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek
DetaylıMerkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.
Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,
Detaylı