VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ... 478 496. σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler..."

Transkript

1 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Sayfa o İstatistik, Veri ve Grafikler Merkezi, Eğilim ve Yayılım Ölçüleri... 8 Açıklık, Çeyrekler Açıklığı Varyas ve Stadart Sapma Uygulama Adımı Pekiştirme Adımı Sıama Adımı... 9 gelir (bi),,, y l A) C) B) D) ( x i ) i σ =

2 KAVRAMSAL ADIM İSTATİSTİK İstatistik, toplum olaylarıı gözlem, sayma, ölçme, iteliklerii saptama ve karşılaştırarak iceleye ve bu şekilde olayları edelerii, aralarıdaki ilişkileri belirlemeye yardım ede bir bilim dalıdır. İstatistik deilice ilk akla gele belli bir kouda bilgileri verileri toplaması, bu verileri belirli kurallara göre işlemesi ve bulua souçları yayımlamasıdır.. yüzyılda itibare istatistiği uygulama alaları geişlemiş, güümüzde her alada kulaılır hâle gelmiştir. Her bilim dalıda olduğu gibi istatistik bilimide de sistematik bir yötem izlemektedir. İstatistikte izlee sıra çoğulukla. İlk bilgileri toplaması. Toplaa bilgileri işlemesi ve düzelemesi. Düzelee bilgileri gösterilmesi. İstatistiksel aaliz ve yorum şeklidedir. İcelee bir kouya açıklık getirmek amacıyla toplaa bilgiler, belgeler, ölçümler gibi işlememiş bilgi parçacığıa veri deir.. GRAFİKLER A. ÇİZGİ VE SÜTU GRAFİKLERİ Gösterilmek istee olayı büyüklüğü, sadece çizile çizgi ya da sütuları uzuluğu ile gösterilir. Gösterimde sadece uzuluk esas alıdığıda bu tür grafikler tek boyutludur Uçak Say s Çar Per Cu Ctesi Pz Güler Yukarıdaki çizgi grafiğide Atalya hava alaıa beş gü boyuca ie uçak sayısı gösterilmektedir. Bu grafiğe göre aşağıdaki yorumlarda hagisi yalıştır? A) E çok uçak cumartesi güü imiştir. B) Beş güde ortalama uçak imiştir. C) Cuma güü uçak imiştir. D) E az uçak perşembe güü imiştir. E) Cuma güü ie uçak sayısı cumartesi ve pazar güü ie uçak sayılarıı ortalamasıda fazladır. Grafik icelediğide A, B, C ve D seçeeklerideki yorumlar doğrudur. Cumartesi, pazar uçak imiştir. + Ortalama = = ve cuma güü ie uçak sayısı da dur. Ortalamada fazla değildir Soru Say s. Gü. Gü. Gü. gü Güler Yukarıdaki sütu grafiği Özüm ü gü boyuca çözdüğü soru sayılarıı göstermektedir. Özüm ü gü boyuca ortalama kaç soru çözdüğüü bulalım. Sütu grafiği iceleirse,. gü : soru. gü : soru. gü : soru. gü : 8 soru çözmüştür. güde çözüle soru sayılarıı ortalaması = tir. B. DAİRE GRAFİKLERİ Gösterilmek istee bir olay bütü olarak tüm kısımlarıyla karşılaştırma yapılmak isteiyorsa bölümüş daire grafikleri kullaılabilir. Burada öemli ola olayı tüm kısımlarıı birarada gösterilmesidir. ÜİTE

3 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Yiyecek % E itim Di er % Daire grafiğie göre, % + % + %x = % x = Yadaki şekilde verile grafik bir ailei aylık harcamalarıı gösteriyor. Ailei eğitime ayırdığı para TL olduğua göre ailei diğer giderlerie ayırdığı parayı bulalım. olup gelirii % ii eğitime harcamaktadır. Oratı kurularak % i TL ise % ı P TL dir. Doğru oratı: P. =. P = TL olur. 9 Ö reci say s Almaca Fras zca gilizce Diller Yukarıdaki grafik bir sııftaki Almaca (A), Frasızca (F) ve İgilizce (İ) dillerii bile öğreci sayılarıı göstermektedir. Bu grafikteki bilgileri dairesel grafikle gösterimii bulalım. Verile grafiğe göre sııftaki öğreci sayısı = tür. Dairesel grafikte öğreci lik daire dilimi ile gösterildiğide öğreci = = ile gösterilir. Almaca bile 9 öğreci : 9. = Frasızca bile öğreci :. = IV İgilizce bile öğreci :. = 8 ile gösterilir. A Yukarıda verile dairesel grafikleri hagiside taralı ala bütü alaı % idir? Grafikler iceleirse II olu grafikte x =. = olup taralı ala tüm alaı % i dir. F C. SERPİLME GRAFİKLERİ Serpilme grafiği, koordiat ekseleride yatay eksedeki değerleri buluduğu oktalarda çıkıla dikmelerle, dikey eksedeki değerleri buluduğu oktalarda çizile yatay çizgileri kesişmesiyle belire oktaları oluşturduğu bir grafiktir. Serpilme grafiği iki değişke arasıdaki ilişkiyi göstere bir grafiktir. 8

4 KAVRAMSAL ADIM 8. MERKEZİ EĞİLİM VE YAYILIM ÖLÇÜLERİ A. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Veri yapısıı taımlamaı yollarıda birisi ola histogram, verii hagi değer etrafıda merkezlediğii veya başka bir ifadeyle yoğulaştığıı ve bu merkez etrafıda asıl dağıldığıı görmeye yaraya görsel bir araçtır. Merkezi eğilim ve dağılımı sayısal ölçüleri veri hakkıda daha kullaışlı ve etki bilgi sağlar. Bu ölçüler histogramla birlikte verildiğide hem görsel, hem de sayısal alamda veriyi özetlemiş ve yığı veya öreği karakterii taımış oluruz. ÜİTE 8 Bir işletmede geçmiş o yıl içideki satış giderleri,,,,,, 8, 9,, birim, satış gelirleri ise,,,, 8, 9,,,, birimdir. Pazarlama bilgi sistemide elde edile bu verilere göre bu iki değişke arasıdaki ilişki grafikle yadaki şekilde gösterilir. (,), (,), (,), (,), (,8), (,9), (8,), (9,), (,), (,) ikilileri oluşturduğu koyu rekli oktalar serpilme grafiğii oluşturur. Matematik otları (x) Fizik otları (y) Ahmet Burçak Our Ali Ayşe Özüm Seda Eda Bir öğretme öğrecilerii matematik otları ile fizik otları arasıda bir ilişki olup olmadığıı belirlemek içi rastgele seçtiği 8 öğrecii matematik ve fizik otlarıı yukarıdaki gibi ot ediyor. Bu veriler kullaılarak aşağıdaki serpilme grafiği çizilir. 8. Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama, yığıı merkezi eğilim ölçüsüü taımlamaı e bilie yötemidir. Acak aritmetik ortalama e az eşit aralıklı ölçme düzeyide taımlaa sayısal veriler içi kullaılabilir. Taım: Herhagi bir sayısal değişkee ilişki verileri toplamıı o yığıda (ya da örekte) bulua veri sayısıa (gözlem birimi sayısıa) bölümüe verileri aritmetik ortalaması deir. Aritmetik ortalama yığı içi hesaplaıyorsa Yua alfabesideki µ (mü) harfiyle, örek içi hesaplaıyorsa x (x-bar) sembolüyle gösterilir. Yığı ortalaması / xi i = x+ x x µ = = Örek ortalaması / xi i = x+ x x x = = Yukarıdaki eşitliklerde kullaıla sembolleri alamları şöyledir: : Yığı hacmi, yığıdaki birimleri sayısı : Örek hacmi, örekteki birimleri sayısı x i : Yığı ya da örekteki gözlem değerleri : Toplam sembolü µ : Yığı ortalaması x : Örek ortalaması 8 Grafikte öğrecileri matematik derside aldıkları otları yükseldikçe fizik derside aldıkları otları da yüksekldiği görülmektedir. 8 kişide oluşa bir grup atleti metreyi koşma süreleri aşağıdaki gibi verildiğie göre bu atletleri ortalama koşma süresii buluuz. x i (saiye) :,,,,,,, (i =,,, 8) 9

5 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Yığı aritmetik ortalaması 8 / xi i= µ = = 8 8 µ = = 9 saiye buluur. 8 yılıda yapılacak yarışlara katılmak isteye atletler arasıda kişi rastgele seçiliyor ve metreyi kaç saiyede koştukları belirleiyor. Bu atleti ortalama koşma süresii buluuz. x i (saiye) :,,,,, 8,,,, 8 (i =,,, ) Öreği aritmetik ortalaması formülüe göre / xi i= x = = 8 x = =,8 saiye buluur.. gü : soru. gü : x soru. gü : 8 soru. gü : soru çözmüştür. + x Ortalama = 8 = = + x x = soru buluur.. Medya (Ortaca) Bir veri kümesi içideki veriler küçükte büyüğe doğru dizilir. Bu verileri tam ortasıa düşe değer medyadır. Histogram üzeride düşüüldüğüde ortaca histogramdaki dikdörtge alaları toplamıı iki eşit parçaya böle değerdir. Medya hem yığı hem de örek içi hesaplaabilir. Hesaplama yötemide herhagi bir değişiklik yoktur. Medya; yığı içi M, örek içi m harfleriyle gösterilir. x, x,..., x bir örekteki gözlemler olmak üzere, eğer gözlem sayısı tek ise sıralamış verii ortasıa düşe eğer gözlem sayısı çift ise + ci gözlem; Soru say s ortaya düşe iki gözlemi ortalaması yai ci ve + ici gözlemleri aritmetik ortalaması medya (ortaca)dır. Gözlem sayısı tek ise m = x + 8 Gözlem sayısı çift ise dır. x + x + m =. gü. gü. gü. gü Güler Yukarıdaki sütu grafiği bir öğrecii gü boyuca çözdüğü soru sayılarıı gösteriyor. Bu öğreci gü boyuca ortalama 8 soru çözdüğüe göre. güde,. güde kaç fazla soru çözmüştür? Beş erkek öğrecii ayakkabı umaraları şöyle olsu. 9 Bua göre, ortaca ayakkabı umarası kaçtır? 8

6 KAVRAMSAL ADIM Öce küçükte büyüğe doğru sıralayalım. 9. ortaca ortadaki terim 9 olup ortaca ayakkabı umarası 9 dur. Dizi içide e çok tekrar ede 8 olup dizide tepe değer (mod) 8 dir. Bir ekra TV fiyatı 8 dükkada şöyle gözlemiştir.,, 8,,, 8,, Bua göre bu değerleri moduu bulalım. ÜİTE a),,, 9,,, b),,,, 9, 8,,,, sayı dizilerii medyaıı buluuz. a),,, 9,,, diziside terim var. Medya (ortaca) = 9 dur. b),,,, 9, 8,,, sayı diziside terim var. Veriler küçükte büyüğe doğru dizilir.,,,,, 9,, 8,, Medya (ortaca) = buluur. + 9 =,. Tepe Değer (Mod) Merkezi eğilim ölçüsüdür. Aritmetik ortalama ve medya (ortaca) sayısal veriler içi hesaplaabilirke, tepe değer hem sayısal hem de sııflaa ölçme düzeyideki itel veriler içi hesaplaabilir. Veri kümesi içideki e çok tekrarlaa değere tepe değer (mod) deir.,,, 8, 8,, dizisii tepe değerii bulalım. OT Değerlere dikkat edilirse iki dükkada lira diğerleride farklı fiyatlar görülmektedir. O halde bu serileri modu (tepe değeri) dir. Bir yıl öce rastgele seçile ailei aylık mutfak harcamaları 8, 9,,,,,, 8, 9, 8 lira olduğua göre, bu veri grubuu modu (tepe değeri) kaçtır? ve 8 ikişer kez gözlediğide mod ve 8 dir. Aritmetik Ortalama, Medya ve Tepe Değere Ait Özellikler Aritmetik ortalama, eşit aralıklı ve orasal ölçme düzeyideki veriler içi hesaplaabilir. Medya sıralama, eşit aralıklı ve orasal ölçme düzeyideki veriler içi hesaplaabilir. Tepe değer, tüm ölçme düzeyideki veriler içi hesaplaabilir. Aritmetik ortalama tüm verileri kulladığıda uç değerlere karşı duyarlıdır. Medya sadece sıralamış verii ortasıa düşe veriyi kulladığıda uç değerlere karşı duyarlı değildir. Bir veri kümesii aritmetik ortalaması bir tae ike, tepe değeri birde çok olabilir. 8

7 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM B. DAĞILIM ÖLÇÜLERİ Bir veri kümesii (ya da değişkei) yapısıı taımlaya ikici tür ölçü dağılım ölçüleridir. Dağılım ölçüsüü e alama geldiğii bir örekle açıklayalım. Bir firmaı iki pazarlama elemaıı yedi gü boyuca gülük satışlarıı aşağıdaki gibi olduğuu varsayalım. 9 öğrecii fizik derside aldıkları otlar,, 9, 8,,,, 9, 8 olduğua göre bu veri grubuu açıklığıı buluuz. Veri grubuda e büyük değer, e küçük değer olduğuda grubu açıklığı R = = dır. Gü Pazarlamacı A Pazarlamacı B Toplam Pazarlamacı A ı ortalama gülük satışı x A = 98 = Pazarlamacı B i ortalama gülük satışı x B = 98 = tür. Hem A ı hem de B i gülük ortalama satışları birimdir. Acak her iki pazarlamacıya ilişki gülük satış verisi ayı ortalamaya sahip ike birbirie bezerlik göstermez. Pazarlamacı A ı gülük satışları daha istikrarlı (daha birbirie yakı değerler) ike Pazarlamacı B i gülük satışları istikrarsızdır (birbirie bezemez). Bir veri kümesii taımlarke, ou sadece merkezi eğilim ölçüsüü elde etmek verii yapısıı yeteri kadar taımlamaz. Buu yaı sıra verii asıl dağıldığıı bir ölçüsü olarak değişkelik (ya da dağılım) ölçüsü elde etmek gerekir. ÇEYREKLER AÇIKLIĞI Çeyrekler açıklığı bir yayılma (dağılım) ölçüsüdür. Veri kümesii birici ve üçücü çeyrek değerleri arasıdaki farktır. Çeyrek açıkılğı = Q Q = Q Q Q : Veri kümesii üçücü çeyrek değerii Q : Veri kümesii birici çeyrek değerii göstermektedir. Çeyrekler açıklığıı hesaplaışıda veriler sıraya kour. Daha sora sıraya koa veriler ortaya düşe % lik kısmıı e küçük ve e büyük değerleri hesaplaır. Ortaya düşe % lik kısmı e küçük değeri birici çeyrek Q i, e büyük değeri ise üçücü çeyrek Q ü gösterir. Buu şöyle ifade etmek de mümküdür: Q veri kümesii ilk % lik kısmıı ortacası, Q ise soraki % lik kısmı ortacasıdır. Bu ortacalar arasıdaki fark çeyrekler açıklığıı verir. Çeyrek açıklığı AÇIKLIK Dağılım ölçüleri arasıda e basit olaı açıklıktır. Açıklık eşit aralıklı ve orasal ölçme düzeyideki sayısal veriler içi hesaplaabilir. Taım: Bir veri kümesideki e büyük ve e küçük değerler arasıdaki farktır. Açıklık, R ile gösterilir. R = E büyük değer E küçük değer % % % % % öğrecii geometri derside aldıkları otlar, 8,,,,, 8, 8, 98,,,, 8, 8, 9,, 9 şeklidedir. 8

8 Alt uç değer KAVRAMSAL ADIM Bu veri grubuu, a) Ortacasıı f) Tepe değerii (mod) b) Alt uç değerii g) Çeyrek açıklığıı c) Üst uç değerii h) Grubu açıklığıı d) Alt çeyrek değerii i) Aritmetik ortalamasıı e) Üst çeyrek değerii buluuz. Verileri küçükte büyüğe doğru sıralayalım Alt çeyrek Otaca Üst çeyrek Üst uç değer a) Ortaca 8 + = = b) Alt uç değer = 8 c) Üst uç değer = d) Alt çeyrek değer = e) Üst çeyrek değer = 9 f) Tepe değeri (mod) = Yok g) Çeyrek açıklığı = 9 = h) Grubu açıklığı = 8 = i) Aritmetik ortalama = = buluur = 9, Aşağıdaki dağılımları hagi merkezi eğilim ölçüsüyle temsil edilmesii uygu olduğuu belirtiiz. I. Ağırlık ölçüleri: 8,,, 8,,,,, 9, II. Tasiyo ölçüm değerleri:,,,,,,,,, III. Göz rekleri: S, K, S, S, M, K, S, M, S, K, M, S, S, M, K, S, S E küçük değer I. Ortalama II. Ortaca III. Tepe değeri (mod) kullamak uygudur. KUTU GRAFİKLERİ Veri yapısıı ortaya çıkarmada yaygı olarak kullaıla bir grafik düzeleme biçimi de kutu grafikleridir. Kutu grafikleride verii değişim aralığıı, medya alt ve üst çeyrek değerlerii birlikte görmek mümküdür. Kutu grafikleride birici ve üçücü çeyrekler arası bir kutu olarak gösterilir. Kutuu iki ucuda çıkarıla yatay doğrular verii e küçük ve e büyük gözlemlerie kadar uzatılır. Kutuyu dikey olarak kese doğru ise medyaı göstermektedir. Çeyrek aralığı Q Medya Q E büyük değer Aşağıdaki veri sporcuu belirli egzersizleri yaptıkta sora ölçüle kalp atışlarıı göstermektedir. 9,, 98,,,, 9, 9,,, 8, olduğua göre verii kutu grafiğii çizelim. Öce verileri sıralayalım. 9, 9, 98,,,,,,,, 8, 9 + Medya (ortaca) = =, Alt uç değer = 9 Üst uç değer = 9 Alt çeyrek = 98 Üst çeyrek = Çeyrekler açıklığı = 98 = 9 Grubu açıklığı = 9 9 = ÜİTE 8

9 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Q i Hesaplaması: VARYAS VE STADART SAPMA Ortacada küçük ilk % lik kısım verileri ortacası Q i verecektir. Bu veriler tae olduğuda + = içi m = x olur. = x = 98 = Q Hem açıklık, hem de çeyrekler açıklığıı hesaplamasıda veri kümesii tamamıı kullaamayız. Dolayısıyla bu iki dağılım ölçüsü de veri kümesii sahip olduğu bilgii tamamıı yasıtmamaktadır. Varyas ve stadart sapma verii tamamıı kullaa daha duyarlı dağılım ölçüleridir. Q ü hesaplaması Varyas: Veri değerlerii aritmetik ortalamada farklarıı kareleri toplamıı ortalamasıdır. Ortacada büyük ikici % lik kısım verilerii ortacası Q ü verecektir. Bu veriler de tae olduğuda alır. Bu ölçü yığı üzeride hesapladığıda yığı varyası adıı = içi m = x olup çeyrekler arası açıklık: Q Q = 98 = 9 olur. + = x = = Q Şimdi kutu grafiğii çizebiliriz. Stadart Sapma: Varyası karekökü stadart sapmadır. Bu ölçü de yığı üzeride hesapladığıda yığıı stadart sapması adıı alır. Eğer bu ölçüler örekte hesaplaıyorsa örek varyası ve örek stadart sapması adıı alır. : Yığı aritmetik ortalaması : Yığı hacmi 9 98, 9 σ : Yığı varyası σ : Yığı stadart sapması olmak üzere, OT Bir değişkei bir bütü içerisideki oraıı belirlemede e uygu grafik daire grafiğidir. Bir değişkei zama içideki gidişatıı icelemek içi e uygu grafik çizgi grafiğidir. İki değişke arasıdaki ilişkiyi göstermek içi e uygu grafik serpilme grafiğidir. Yığı varyası Yığı stadart sapması / ( x ( x i ) σ i ) / i = = σ = i = dir. Verileri geişliğii, yığılımıı öğremek içi e uygu grafik kutu grafiğidir. 8

10 KAVRAMSAL ADIM Öce pazarlamacı A ı gülük satışlarıı varyasıı ve stadart sapmasıı bulalım. Pazarlamacı A ı ortalama gülük satışı µ A = = = Pazarlamacı A ı gülük satışları varyasıı hesaplaması ÜİTE / ( x i A ) = (x µ A ) + (x µ A ) (x µ A ) i = = ( ) + ( ) + (9 ) + ( ) +. adım: Yukarıda, bir okulda çalışa üç yöeticii yaşları verilmiştir. Bu verileri stadart sapmasıı bulalım. + + = =. adım: ( ) + ( ) + ( ) = ( ) + + = + + =. adım: = = 8. adım: σ = 8 = buluur. ( ) + ( ) + ( ) = ( ) + + ( ) ( ) + = = / ( xi μa) i= σ = = b,8 br A Stadart sapma σ A = 8,,,8 birim Pazarlamacı B i ortalama gülük satışı µ B = = = Pazarlamacı B i gülük satışları varyası / ( x i ) = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + i = B ( ) + ( ) + ( ) = ( ) + ( ) ( ) Bir firmaı iki elemaı olduğuu ve buları yedi gü boyuca gülük satışlarıı aşağıdaki gibi olduğuu varsayalım. (Verileri ayı birici haftasıda topladığıı, birici haftaya ilişki varyası hesaplayacağımızı, dolayısıyla bu verileri yığı verisi olduğuu varsayalım.) = = dir. / ( x ) i μb i = σ = = B buluur. b, 8 br Gü Pazarlamacı A Pazarlamacı B 9 8

11 ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Örek A) B) Örek varyası ve stadart sapması, yığı varyasıda biraz farklı olarak aşağıdaki gibi hesaplaır. x : Örek aritmetik ortalaması : Örek hacmi S : Örek varyası S : Örek stadart sapması C) E) D) Yukarıda verile grafiklerde hagisideki değerleri stadart sapması daha büyüktür? olmak üzere Örek varyası Örek stadart sapması ( xi x) / ( xi x) i i = S = S = şeklidedir. Öceki öreği ele alarak örek varyası ve stadart sapmasıı bulalım. Pazarlamacıları gülük satışlarıda tesadüfi olarak güü öreğe seçildiğii ve verileri bir öceki problemdeki gibi olduğuu düşüelim. Böylece örek istatistiğe dayaarak yığı varyasıı tahmi etmiş oluruz. Grafiklerdeki değerler aşağıdaki gibidir. A daki grafikte,,,,,, ; B deki grafikte,,,,, ; C deki grafikte,,,, ; D deki grafikte,,,, ; E deki grafikte,,,, olup E deki değerler arasıdaki fark fazla olduğuda stadart sapması büyük olur. Stadart Sapma σ B =, 8,, birim Pazarlamacı B i gülük satışları varyası () pazarlamacı A ı gülük satışları varyasıda () daha büyüktür. Buu alamı B i gülük satışları A ya göre daha fazla dalgalama göstermektedir. Gü Pazarlamacı A Pazarlamacı B 9 Öce A ı stadart sapmasıı bulalım. Pazarlamacı A ı ortalama gülük satışı x A olsu x A = = = i =,,..., x =, x =, x = 9,..., x = 8

12 KAVRAMSAL ADIM Pazarlamacı A ı gülük satışları varyası / ( xi xa) = (x x A ) + (x x A ) + (x x A ) (x x A ) i= Varyas = ( ) + ( ) + (9 ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) = ( ) + + ( ) ( ) + = = Stadart sapma S A = / ( x x ) i A i = S = = = br A,, birim Şimdi de B i satışlarıı varyasıı ve stadart sapmasıı bulalım. Pazarlamacı B i ortalama gülük satışı x B olsu. x B = dir = = Pazarlamacı B i gülük satışları varyası / ( xi xb) = (x x B ) + (x x B ) (x x B ) i = = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) = ( ) + ( ) ( ) = = e Zama Hagi Merkezi Eğilim Ölçüsü Kullaılır? Bir veriyi e iyi temsil edebilecek merkezi eğilim ölçüsüü seçerke, değişkei tipie ve de değişkee ait değerleri dağılımıa bakılır. Bir verideki değişke değerlerii dağılımı ya simetrik ya da çarpıktır. Veriler içide aşırı düşük veya yüksek değerler varsa, bu verileri dağılımı simetrik değildir. OT Herhagi bir veriyi hagi ortalamaı temsil edeceğii belirlemede kullaıla bazı ölçütler şöyledir: Sadece aralıklı/oralı değişkei ortalaması hesaplaabilir (Tepe değeri ve medyaı da buluabilir.). Aritmetik ortalamaı hesaplamasıda tüm değerler kullaılır. Bu edele aritmetik ortalama çoğulukla aralıklı/oralı değişkelere uygudur. Ortaca, çoğulukla sıralı değişkelerde seçilmiş bir ortalamadır. Soludaki değerler ortacada küçük, sağıdaki değerler ortacada büyüktür. Ortaca, sadece isimsel değişkeleri ortalamasıı bulumasıda kullaılır. Baze bir değişkele ilgili dağılımı bulumasıda aritmetik ortalama veya ortaca uygu olamaz. Böyle bir seriye e uygu ortalama tepe değeridir. Ve bir veri grubuu gerçek dağılımıı bulumasıda yarar sağlar. ÜİTE / ( x x ) i i = B Varyas S = = B Stadart sapma = br olur. S B =,, birim dir. Pazarlamacı A ve pazarlamacı B i ortalama gülük satışları eşit olduğuda stadart sapmalarıı karşılaştırmak mümküdür. Stadart sapmalar karşılaştırılarak hagisii gülük satışlarıı daha geiş bir dağılıma sahip olduğuu ya da hagisii satışlarıı daha çok dalgalama gösterdiğii söyleyebiliriz. 8

13 ÜİTE. farklı güde Atalya limaıa gele gemileri sayısı, 8, 9,,,, olduğua göre, a) Aritmetik ortalaması kaçtır? b) Ortaca değeri kaçtır? c) Tepe değeri kaçtır? a) Aritmetik ortalama = = 8 b) Ortaca değer içi veriler sıraya dizilir.,,, 8, 9,, xortaca = x = x = x = buluur. c) Veriler içide tekrar ede olmadığıda verileri tepe değeri yoktur.. x i :, 8,,,,,, 8 verilerii açıklığı edir? UYGULAMA ADIMI.,,,,,, verilerii varyasıı ve stadart sapmasıı buluuz. Bu verileri aritmetik ortalaması, x = 8 x = = dü. r / ( xi x) = / ( xi x) i = i = = (x x) + (x x) (x x) = ( ) + ( ) + ( ) +( ) + ( ) + ( ) + ( ) = = Varyas: S = / ( x x) i i = =. () =, Stadart sapma: S =,,, 8 buluur. Açıklık değişimi aralığıı göstere bir dağılım ölçüsü olup e kaba ölçülerde biridir. R = E büyük değer E küçük değer = 8 8 =. 8,,,, x, x + dizisii aritmetik ortalaması 8 olduğua göre, dizii tepe değeri kaçtır? terim var.. x i :,,,,,,, 8, dizisii çeyrekler açıklığı edir?,,,,,,, 8, Öce dizii ortacası buluur. Dizii ortacası dur. da küçük değerlere ilişki ortaca, + Q = =, da büyük değerlere ilişki ortaca, + 8 Q = = Çeyrek açıklığı: Q = Q Q = = x+ x+ = 8 + x =. 8 x = 8 & x = ve dizii terimleri 8,,,,, olup tepe değeri tür. dir. 88

14 . Öğreciler Ali Ahmet Burcu Özgür Ayşe Burçak YGS eti UYGULAMA ADIMI 8. % Mutfak % K rtasiye % Taksit Giyecek % E itim Şekildeki daire grafiği bir ailei aylık harcamalarıı gösteriyor. Verilelere göre ailei mutfak harcamaları lira ise giyecek harcamaları kaç liradır? ÜİTE Yukarıdaki tabloda altı öğrecii YGS deki etleri verilmiştir. Bu etleri stadart sapmasıı buluuz. Öce etleri aritmetik ortalamasıı bulalım: x = = = / ( xi x) = / ( xi x) i = i = = (x x) + (x x) (x x) = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) = = = Varyas: S = / ( x x) i i = =. = =, br Stadart sapma: S =,,, birim buluur.. Aşağıdaki veriler Akara da beş ayrı kavşakta beş hafta boyuca meydaa gele trafik kazası sayılarıı göstermektedir. Bu kavşakları hagiside trafik kazası olma riski e fazladır? A) 9,,,, B) 8,,,, C),,,, D), 9,,, E),,,, Seçeeklerdeki değerleri arasıdaki açıklıklar icelediğide e fazla farkı E deki değerlerde olduğu görülmektedir. Bu edele E deki kavşakta kaza olma riski daha fazladır. 9. Giyecek %x olsu. %x + % + % + % + % = % %x = % Mutfak harcamaları : % $ lira % $ 8 lira O halde, Giyecek: % =. 8 = liradır. 8 Ö reci say s Al a ot Yukarıdaki grafik bir sııftaki öğrecileri Geometri dersi sıavıda aldıkları otları dağılımıı göstermektedir. ve üzeride ot alalar başarılı sayıldığıa göre bu sııfta başarısız olalar sıfı yüzde kaçıdır? alaları sayısı : kişi Sıfı tamamı : = 8 8 $ $ x. x = & 8,8 dir. 8 Sııfı yaklaşık %8,8 si geometri derside başarısız olmuştur. 89

15 ÜİTE. 9,,,,, 9, 8,, PEKİŞTİRME ADIMI.,,, 9,,, 8, dizisii aritmetik ortalaması kaçtır? sayı dizisii alt ve üst çeyrek değerlerii buluuz. Alt çeyrek : 9 Üst çeyrek:. 8, 9,,,,, dizisii ortacası kaçtır?. Boy y A B Verile şekilde A ve B bitkilerii boylarıı yıllara göre değişimi gösterilmiştir. Bu değişime göre. yılda, bitkileri boyları arasıdaki fark kaç birim olacaktır?.,,, 8,, 9,, dizisii meydaı kaçtır? x Y l 9, 9. 8,,,, 8,, 8,, sayı dizisii alt uç değeri kaçtır? 8 8. C Yadaki grafik, başlagıç sıcaklığı (t = içi) C ola bir cismi t ısıtılması sırasıda sıcaklığı, t zamaıa bağlı olarak değişimii göstermektedir. F(fahreayt), C(satigrat) dereceleri arasıda 9 F = C + bağıtısı.,,, 9,, 8,, sayı dizisii üst uç değeri kaçtır? Zama buluduğua göre, bu cismi t = zamaıdaki sıcaklığı kaç F dir? 9

16 9. Homoje bir çubuğu dm üü ağırlığı kg dır. Bu çubuğu ağırlığıı, hacmie bağlı olarak değişimi göstere grafiği çiziiz. PEKİŞTİRME ADIMI a rl k (kg). litre y L K Yadaki grafik sabit hızla hareket ede K ve L araçlarıı yolda geçe süreye göre depolarıda kala yakıt miktarıı göstermektedir. ÜİTE hacim (dm ) t saat x Hareketleride kaç saat sora, bu araçları depolarıda kala yakıt miktarı eşit olur?. Aşağıdaki grafik, yolculuk sırasıda defa mola vere bir aracı aldığı yolu süreye göre değişimii göstermektedir. Al a yol (km). Ö reci say s y Yadaki sütu grafik, bir sııftaki öğrecileri matematik sıavıda aldıkları otları dağılımıı göstermektedir. x 8 Al a ot ve i üzeride ot alalar başarılı olduğua göre, bu sııfta başarısız olaları yüzdesi kaçtır? 8 Yolculuk süresi (saat) Bua göre, birici molaı başlagıcı ile ikici molaı bitimi arasıdaki süre kaç saattir? % 9

17 ÜİTE SIAMA ADIMI.,,,, 8, 8,, sayı dizisii aritmetik ortalaması kaçtır? A) B) 8 C) 9 D) E).,,, 8,,, sayı dizisii tepe değeri (modu) kaçtır? A) 8 B) C) D) E)., 9,,,,, 8, 9 sayı dizisii medyaı kaçtır? A) 8 B) 8, C) 9 D) 9, E).,, 8, 9,,, sayı dizisi içi I. Aritmetik ortalaması : II. Medyaı : III. Tepe değeri : IV. Alt çeyrek : V. Üst çeyrek : 9 VI. Çeyrekler açıklığı : Yukarıdaki yargılarda kaç taesi doğrudur? A) B) C) D) E).,,, 8,,, sayı dizisii medyaı kaçtır? A) B) C) D) 8 E).,, 8, 9,, sayı dizisii modu (tepe değeri) x, medyaı (ortaca değeri) y ise, x + y toplamı kaçtır? A) 8 B) C) 8 D) E) 9 ) E ) B ) C ) B ) E ) D

18 SIAMA ADIMI.,, 8,,, 8, sayı dizisii aritmetik ortalaması x, tepe değeri y, medyaı z ise, x + y z ifadesii değeri kaçtır? A) B) C) D) E) Yadaki grafik kişi üzeride yapıla bir araştırma soucu gösteriliyor. ÜİTE 8. Bir okuldaki öğrecileri YGS de aldıkları puaları ile LYS de aldıkları puaları arasıda bir ilişki olup olmadığıı belirlemek içi rastgele 8 öğreci seçerek aldıkları pualar aşağıdaki gibi ot ediliyor. Verilelere göre lik merkez açı ile gösterile duruma uya kaç kişi vardır? A) B) C) D) E) Our Seda Burçak Cemre Ali Özüm Burak Ayşe YGS Puaı (x) 8 9 LYS Puaı (Y) 9., 8,,, sayılarıda oluşa bir dizii varyası kaçtır? A) B) 8 C) D) E) LYS pualar.,,,, 8 sayı dizisii stadart sapması kaçtır? A) B) C) D) E) YGS pualar Yukarıdaki verilerle serpilme grafiği oluşturuluyor. I. YGS puaları arttıkça LYS puaları da artmaktadır. II. LYS pualarıı medyaı tir. III. LYS pualarıı ortalaması 9, tir. IV. YGS pualarıı tepe değeri dür. V. LYS pualarıı tepe değeri yoktur. Yukarıdaki verilere göre, verile yargılarda kaç taesi doğrudur? A) B) C) D) E). I. Aritmetik ortalama II. Stadart Sapma III. Medya IV. Tepe Değeri V. Açıklık Yukarıdaki verilerde kaç taesi merkezi eğilim ölçüsüdür? A) B) C) D) E) ) E 8) D 9) C ) C ) E. C 9

19 ÜİTE. C (s cakl k) SIAMA ADIMI. Sulama Kaçak Resmi daire Yadaki dairesel grafik bir ilçede tüketile elektrik tüketim alalarıa göre dağılımıı göstermektedir. Ev t (dakika) Şekildeki grafikte bir sıvıı sıcaklığıı zamaa göre değişimi verilmiştir. Bua göre, kaçıcı dakikada sora sıvıı sıcaklığı i altıa düşer? Bua göre, tüketile elektriği kaçta kaçı kaçaktır? A) B) C) D) E) 8 A) B) C) D) E). gelir (bi) Yadaki grafik bir ailei yıllara göre gelirlerii göstermektedir.. Beyaz K rm z Yadaki dairesel grafik bir depodaki boya miktarlarıı göstermektedir.,,, Mavi y l Yukarıdaki verilere göre, bu ailei yılda kazadıkları paraları ortalaması kaç liradır? A) 9 B) 8 C) 8 D) 9 E) Sar Mavi boyaı gösterildiği dilimi merkez açısıı ölçüsü kaç derecedir? A) B) C) 8 D) 9 E). gelir (bi) Gider Gelir. Beyaz 8 Di er Yadaki dairesel grafik bir ilde yetişe ürüleri ekim alalarıa göre dağılımıı göstermektedir. Tütü 8 Zeyti Pamuk y l Yukarıdaki grafik bir şirketi beş yıllık gelir-gider durumuu göstermektedir. Bua göre, şirketi beş yıl soudaki kârı kaç bi liradır? A) B) C) D) E) Bua göre, diğer bölümüyle gösterile ala üretimi e kadarıı oluşturmaktadır? A) B) C) D) E) ) C ) B ) E ) C ) B ) B

20 . y(l) 9 SIAMA ADIMI Yadaki grafik bir isaı su tüketimii göstermektedir.. Koyu Tavuk Yadaki grafik bir çiftlikteki iek, koyu, tavuk ve kaz miktarıı göstermektedir. ÜİTE t (zama) Bu isaı,hagi zama dilimide su tüketme hızı e fazladır? A) t < B) t < C) t < D) t < E) t < ek Kaz lik merkez açı ile gösterile iek sayısı tae ise, koyu sayısı edir? A) B) C) 8 D) E) 8. Ö reci say s Yadaki sütu grafik, bir okuldaki öğrecileri soruluk bir sıavdaki et sayılarıı göstermektedir.. 8 Ö reci say s Şekil sütu grafiğide bir sııftaki öğrecileri Matematik derside aldığı otlar verilmiştir. et Bua göre, et yapa öğreciler sıava katılaları yüzde kaçıdır? A) B) C) D) E) otlar Yukarıdaki verilere göre, bu sııftaki öğrecileri yüzde kaçı almıştır? A) B) C) 8 D) E) 9. Ö reci say s Yadaki grafik bir sııftaki öğrecileri Fizik derside aldığı ot dağılımıı göstermektedir.. Sat fl ( TL) Şekildeki çizgi grafik bir mağazaı aylara göre satış grafiğidir. 8 8 ot Ocak fiubat Mart isa May s Aylar ve yukarı ot alalar başarılı sayıldığıa göre, sııfı başarı oraı kaçtır? A) B) C) D) E) Yukarıdaki verilere göre, şubat ayıdaki satış beş aylık satışı yüzde kaçıdır? A) B) C) 8 D) E). B 8. A 9. B. A. E. A 9

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

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

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

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON, BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK...111. Konu Özeti...111. Testler (1 11)...115. Yazılıya Hazırlık Soruları (1 2)...

PERMÜTASYON, KOMBİNASYON, BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK...111. Konu Özeti...111. Testler (1 11)...115. Yazılıya Hazırlık Soruları (1 2)... ÜNİTE PERMÜTASYON, KOMBİNASYON, BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK Bölüm PERMÜTASYON, KOMBİNASYON BİNOM VE OLASILIK! = (...... ) PERMÜTASYON, KOMBİNASYON BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK PERMÜTASYON, KOMBİNASYON,

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

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

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

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

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

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı

Detaylı

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı) 3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda

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

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

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

BAĞINTI VE FONKSİYON

BAĞINTI VE FONKSİYON BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı

Detaylı

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz. YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ İstatistik kelimesii kökei Almaca olup devlet alamıa gelmektedir. İstatistik kelimesi gülük hayatta farklı alamlarda kullaılmaktadır. Televizyoda bir futbol müsabakasıı izleye bir

Detaylı

DİZİLER - SERİLER Test -1

DİZİLER - SERİLER Test -1 DİZİLER - SERİLER Test -. a,,,,, dizisii altıcı terimi. Geel terimi, a ola dizii kaçıcı terimi dir? 6. Geel terimi, a! ola dizii dördücü terimi 8 8 6. Geel terimi, a k k ola dizii dördücü terimi 6 0 6

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi

Detaylı

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası) 4 ÖRNEKLEME HATASI 4.1 Duyarlılık 4. Güveilirik 4.3 Örek hacmi ve uyarlılık arasıaki ilişki 4.4 Örek hacmi ve göreceli terimler ile uyarlılık arasıaki ilişki 4.5 Hata kareler ortalaması Örekte ele eile

Detaylı

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisa 2010 LİSE - PROBLEMLERİ c Copyright Titu Adreescu ad Joatha Kae Çeviri. Sibel Kılıçarsla Casu ve Fatih Kürşat Casu Problem 1 m ve aralarıda asal pozitif tam sayılar

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

LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI

LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI Tarih: 22/04/2016 Istructor: Prof. Dr. Hüseyi Oğuz Saat: 11:00-12:30

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

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri, POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x

Detaylı

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden MC TEST I Seriler ve Diziler www.matematikclub.com, 2006 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir2@yahoo.com.tr 8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerde hagisidir? A) 0,8 B) 0,9

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI OLASILIK HESABI Bu derste, uygulamalarda sıkça karşılaşıla, Olasılık Uzaylarıda bazılarıa değieceğiz ve verilmiş bir Olasılık Uzayıda olasılık hesabı yapacağız. Ω. Ω solu sayıda elemaa sahip olsu. Ω {

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

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir? İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin

Detaylı

KOMBİNASYON: ve r birer pozitif doğal sayı olmak üzere r olsu. farklı elemaı r elemalı alt kümelerii sayısıa i r 2. Örek:! C(,r) = r!. r! li kombiasyou deir ve gösterilir. C(,r) = r P(,r)! = = r r! r!.

Detaylı

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.

Detaylı

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız. Sayılar Teorisi Kouları Geel Sıavları www.sbelia.wordpress.com SINAV I(IDENTITIES WITH SQUARES) 4 4. a 4b (Sopphie Germai Deklemi) çarpalarıa ayırıız.. 4 4 = A ise A ı sadece = durumuda asal olduğuu ispatlayıız..

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre

Detaylı

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d)

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d) Isınma Hareketleri 1 Aşağıda verilenleri inceleyiniz. Test İstatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Aritmetik ortalama Tepe değer (mod) Ortanca (medyan) Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri Açıklık

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri

( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri V MERSİN MATEMATİK OLİMPİYATI (ÜNV ÖĞR) I AŞAMA SINAV SORULARI ( Nisa 8) de ye taımlı, birebir ve örte f ve g foksiyoları her bir içi koşuluu sağlası g( a ) = ve f ( ) ( ) ( ) f = g a 4 = a ise a sayısı

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

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

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

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

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

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

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

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Hipotez Testleri. Parametrik Testler Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde

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

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2 LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık

Detaylı

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze

Detaylı

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1. 06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM 17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,

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

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6. Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit

Detaylı

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

Detaylı

İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 2018 SINAVI

İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 2018 SINAVI ÖGRENCİNİN ADI SOYADI : T.C. KİMLİK NO : OKULU / SINIFI : SINAVA GİRDİĞİ İLÇE: SINAVLAİLGİLİUYARILAR: İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 018 SINAVI Kategori: Lise Matematik Soru Kitapçık

Detaylı

+ y ifadesinin en küçük değeri kaçtır?

+ y ifadesinin en küçük değeri kaçtır? PROBLEMLER: 9 Sıavı 5 a, a, a,..., a Z, 0 a k olmak üzere, 95 sayısı faktöriyel tabaıda 5. k 95 = a+ a.! + a.! +... + a.! biçimide yazılıyor. a kaçtır? (! =...( ) ) 0 ( B ) ( C ) ( D ) ( E ). Bir ABC üçgeide

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI 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

Detaylı

OLĐMPĐYATLARA HAZIRLIK ĐÇĐN DOĞRUSAL ĐNDĐRGEMELĐ DĐZĐ PROBLEMLERĐ ve ÇÖZÜMLERĐ (L. Gökçe)

OLĐMPĐYATLARA HAZIRLIK ĐÇĐN DOĞRUSAL ĐNDĐRGEMELĐ DĐZĐ PROBLEMLERĐ ve ÇÖZÜMLERĐ (L. Gökçe) OLĐMPĐYATLARA HAZIRLIK ĐÇĐN DOĞRUSAL ĐNDĐRGEMELĐ DĐZĐ PROBLEMLERĐ ve ÇÖZÜMLERĐ (L. Gökçe) Matematikte sayı dizileri teorisii ilgiç bir alt kolu ola idirgemeli diziler kousu olimpiyat problemleride de karşımıza

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 ..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet

Detaylı

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı

Detaylı

Matematik Olimpiyatları İçin

Matematik Olimpiyatları İçin KONU ANLATIMLI Matematik Olimpiyatları İçi İdirgemeli Diziler, Kombiatorik ve Cebirsel Uygulamaları LİSE MATEMATİK OLİMPİYATLARI İÇİN Lokma Gökçe, Osma Ekiz İdirgemeli Diziler ve Uygulamaları Lokma Gökçe,

Detaylı

Permütasyon Kombinasyon Binom Aç l m. Olas l k ve statistik. Karmafl k Say lar

Permütasyon Kombinasyon Binom Aç l m. Olas l k ve statistik. Karmafl k Say lar 0 0 0 Gerçek Say lar Kümesii Geiflletme Gere i Kümesi Aalitik Düzlemde Gösterilmesi Efllei i Modülü da fllemler ki Karmafl k Say Aras daki Uzakl k Karmafl k Say Geometrik Yeri Kutupsal Gösterimi Karmafl

Detaylı

MAK312 ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME OTOMATİK KONTROL LABORATUARI 1. Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlendiriciler

MAK312 ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME OTOMATİK KONTROL LABORATUARI 1. Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlendiriciler MAK32 ÖLÇME ve DEĞELENDİME OTOMATİK KONTOL LABOATUAI Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlediriciler AMAÇLA:. Multimetre ile direç, gerilim ve akım ölçümleri, 2. Direç ölçümüde belirsizlik aalizii yapılması

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar

Detaylı

Đki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı

Đki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı Đki Oyu Yaz Demi 22 Hazira 20, Çarşamba Đst20 Đstatistik Teorisi Dersi kousu: Olasılık Hesabı - Çocuklar, Đstatistik Teorisi bir tarafa, istatistikçileri işi rasgelelik ortamıda hesap yapmaktır. Şöyle

Detaylı

VII. OLİMPİYAT SINAVI. Sınava Katılan Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR k polinomu ( )

VII. OLİMPİYAT SINAVI. Sınava Katılan Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR k polinomu ( ) Sıava Katıla Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR 2 997. ( )( )( ) ( ) ( ) k x x x... k. x... 997. x poliomu ( ) a x a x... a x, a 0 ve k < k

Detaylı

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük

Detaylı

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI 7 ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI 7.. Niçi Örekleme Yapılır 7.. Olasılıklı Örekleme 7... Basit Şas Öreklemesi 7... Tabakalı Örekleme 7... Küme Öreklemesi 7..4. Sistematik Örekleme 7.. Olasılıklı Olmaya

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir.

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir. 35 Yay Dalgaları 1 Test 1'i Çözümleri 1. dalga üreteci 3. m 1 2m 2 Türdeş bir yayı her tarafıı kalılığı ayıdır. tma türdeş yay üzeride ilerlerke dalga boyu ve hızı değişmez. İlk üretile ı geişliği büyük,

Detaylı

2. Matematiksel kavramları organize bir şekilde sunarak, bu kavramları içselleştirmenizi sağlayacak pedagojik bir alt yapı ile yazılmıştır.

2. Matematiksel kavramları organize bir şekilde sunarak, bu kavramları içselleştirmenizi sağlayacak pedagojik bir alt yapı ile yazılmıştır. Sevgili Öğreciler, Matematik ilköğretimde üiversiteye kadar çoğu öğrecii korkulu rüyası olmuştur. Bua karşılık, istediğiiz üiversitede okuyabilmeiz büyük ölçüde YGS ve LYS sıavlarıda matematik testide

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu

Detaylı

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI: www.testhae.com SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI: -RAKAM -SAYI -DOGAL SAYILAR -SAYMA SAYILARI -ÇFT DOGAL SAYILAR -TEK DOGAL SAYILAR -ARDISIK DOGAL SAYILAR -ARDISIK ILK

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 3.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene

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

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ AKT MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ KESİKLİ RASLANTI DEĞİŞKENLERİ & KESİKLİ DAĞILIMLAR. X aşağıdaki olasılık foksiyoua sahip kesikli bir r.d. olsu. Bua göre;. ; x =.. ; x =. 4. ; x =. 5 p X

Detaylı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı 5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.

Detaylı

OLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10

OLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10 . ( ) ( ) 9 x.si x + 4 / x.si x, 0 x π İfadesii alabileceği e küçük tamsayı değeri A) 4 B) 3 C) D) E) 0. Yuvarlak bir masa etrafıda otura 5 şövalye arasıda rasgele seçile 3 taeside e az ikisii ya yaa oturma

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

A A A A A. FEN ve TEKNOLOJİ TESTİ. 3. Ankara'da yaşayan Göktürk ve Ata tek yumurta. 1. Oktay'ın günlüğüne yazdığı birkaç olay

A A A A A. FEN ve TEKNOLOJİ TESTİ. 3. Ankara'da yaşayan Göktürk ve Ata tek yumurta. 1. Oktay'ın günlüğüne yazdığı birkaç olay FEN ve TEKNOLOJİ TESTİ 1. Oktayı gülüğüe yazdığı birkaç olay aşağıda verilmiştir. Elimi kesmiştim, iyileşmesi 5 gü sürdü. Babamı bahçeye diktiği gül dalı tomurcuk açtı. Beslediğim kertekelei kopa kuyruğuu

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 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

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ .4.26 5. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ Mekul Kıymet Yatırımlarıı Değerlemesi Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Temel Değerleme Modeli Mekul Kıymet Değerlemesi

Detaylı

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici

Detaylı

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT TÜME VARIM Tüme varım. Kazaım : Tüme varım yötemii açılar ve uygulamalar yapar. Toplam ve Çarpım Sembolü. Kazaım : Toplam sembolüü ve çarpım

Detaylı

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği İSTATİSTİK E GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği Elemanlarıl AMAÇ İstatistiğe

Detaylı

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Ergu Karaağaoğlu H.Ü. Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI

Detaylı

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup- GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,

Detaylı