Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller
|
|
- Aylin Nazif
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller
2 EKONOMETRİ NEDİR? İktisat Matematiksel İktisat Matematik EKONOMETRİ İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik İstatistik
3 EKONOMETRİ NEDİR? Ekonometri: Ekonomi Matematik İstatistik Bilimlerinin ara kesitidir. Yani, İktisat teorisinin, matematik ve istatistik yöntemlerle kanıtlanması çabalarıdır.
4 EKONOMETRİNİN GAYESİ Ekonometrinin amacı iktisadi ilişkilerin katsayılarını gerçeğe en yakın bir şekilde tahmin etmektir. Burada iktisadi ilişkiler "iktisadi modelleri" ilgilendirirken, "gerçeğe en yakın" ifadesi ise "istatistik tümevarım" konusunu ilgilendirmektedir.
5 İKTİSADİ MODEL İktisadın bize sağladığı ön bilgilerden hareketle, değişkenler arasında kurulan matematiksel ilişkiye "iktisadi model" denir. İktisadi ilişki veya modeller genellikle bir ana kütleden alınan "örnek" verilerine göre tahmin edilir.
6 İSTATİSTİKİ TÜMEVARIM Örnekten hareketle istatistiki analiz metodlarıyla ana kütlenin özelliklerinin tanımlanması istatistiki tümevarımdır. Örnekten elde edilen sonuçlar ise, ana kütleyi yani gerçeği tam göstermediğinden, ekonometrik çalışmalarda istatistiksel tümevarım metodları ile ana kütle değerleri gerçeğe en yakın tahmin edilmeye çalışılır.
7 Tüketici No Temel Kavramlar Veri: Analizi yapılacak sayı veya gerçeklerdir. Örneğin 1. tüketiciye ait aylık gelir olan 750, veridir. Veri seti: Bir araştırma için Cinsiyet (K: Kadın, E: Erkek) Aylık Gelir (Milyon TL) Yıllık Giyim Harcaması (Milyon TL) Evdeki Birey Sayısı 1 E E K E K K E E K K toplanan verilerdir. Yanda, 10 tüketiciye ait veri setidir Denek (Öğe): Hakkında veri toplanan birey veya nesnedir. Her tüketici, bir denektir. Buna göre 10 denek bulunmaktadır Değişken: Söz konusu deneklerin bir özelliğidir. Çizelgede 4 değişken bulunmaktadır: Cinsiyet (Kadın, Erkek), Aylık Gelir (Milyon TL), Yıllık Giyim Harcaması (Milyon TL), Evdeki Birey sayısı Gözlem: Tek bir deneğe ait tüm değişkenlere ait veriler, bir gözlemdir. Örneğin 2 no lu tüketiciye ait; cinsiyeti, aylık geliri, yıllık giyim harcaması ve evdeki birey sayısı verileri, bu tüketiciye ait gözlemdir
8 Değişkenler 1. Nicel değişken 2. Nitel değişken 3. Kesikli değişken 4. Sürekli değişken
9 Değişkenler Nicel değişken: Ne kadar veya kaç tane sorusunun karşılığıdır. Sayısal olarak ifade edilir. Örneğin aylık gelir, bir nicel değişkendir. Fiyat, arazi genişliği, süt verimi birer nicel değişkendir. Nitel değişken: Deneklerin herhangi bir niteliğidir. Cinsiyet, renk, bölge, grup gibi özellikler, nitel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nitel değişkenler ekonometrik modellerde kullanılabilir. Ancak bunun için nitel verilere sayısal karşılıklar verilmesi gerekir. Örneğin tüketicinin cinsiyeti erkek ise 1, kadın ise 0 olarak sayısallaştırılabilir.
10 Değişkenler Kesikli değişken: Sadece tamsayısal değerler alan değişkenlerdir. Örneğin ailedeki birey sayısı tam sayısal verilerden oluşmak zorundadır. Sürekli değişken: Sayı ekseni üzerinde tüm noktalarda değer alabilen değişkenlerdir. Örneğin aylık gelir, sayı ekseni üzerinde her noktada değer alabildiğinden, sürekli bir değişkendir.
11 Veri ölçekleri 1. Nominal, 2. Sıralama (Ordinal), 3. Aralık (Interval), 4. Oran (Ratio),
12 Nominal Ölçek Nominal : Verileri birbirinden ayırmaya yarayan bir numaralama veya sayısal etiketleme sistemidir. Bir başka ifadeyle, veriler nitel özelliklerine göre sınıflandırılır. Veriler arasında büyüklük küçüklük ilişkisi yoktur. Örneğin; SSK numarası, okul numarası, futbolcuların sırt numarası gibi. Sayısal büyüklük ifade etmeyen kategorik veriler de nominal veri tipine girer. Örneğin; meslek, 1: Memur, 2: İşçi, 3: Esnaf, 4: Çiftçi gibi.
13 Sıralama Ölçek Sıralama (Ordinal): Verilerin belli bir ölçüte göre büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe sıralanmasıdır. Yarışmalardaki sıralama bunun bir örneğidir. Yaygın olarak kullanılan Likert Ölçeği de, sıralama verilerine sahiptir. Likert ölçeğinde, beğenme veya önem verme dereceleri azdan çoğa veya çoktan aza doğru sıralanır. Örneğin; 1: Kesinlikle katılmıyorum, 2: Biraz katılıyorum, 3: Ne katılıyorum ne katılmıyorum (nötr), 4: Büyük ölçüde katılıyorum, 5: Kesinlikle katılıyorum.
14 Aralık Ölçek Aralık (Interval): Veriler belli iki değer arasında tüm değerleri alabilir. Bu ölçekte, 0 yokluk anlamına gelmez. Örneğin hava sıcaklığı 0 C iken, sıcaklık yok denemez. Bunun yanında 2, 1 in 2 katı demek değildir.
15 Oransal Ölçek Oran (Ratio): Gözlemlerin aldığı değerlerin, oransal olarak karşılaştırılabildiği veri tipidir. Bu veri tipinde; 10, 2 nin 5 katıdır; 0 ın anlamı ise, yokluktur. Fiyat, üretim miktarı, boy, ağırlık, oran veri tipine verilebilecek örneklerdir.
16 Veri tipleri Uygulamalı ekonometrik araştırmalarda üç tip veri söz konusudur: Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri
17 Zaman serileri Birbirini izleyen periyodik dönemlere ait verilere, zaman serisi denir. Günlük Haftalık Aylık Üç aylık Altı aylık Yıllık veriler, zaman serilerine örnek olarak verilebilir. Zaman serilerinde hiç bir döneme ait veri, eksik olmamalıdır.
18 Zaman serisi: Örnek Dönem Tarımsal işgücü Dönem Tarımsal işgücü
19 Zaman serisi: Örnek Dönem Fiyat Talep Gelir Dönem Fiyat Talep Gelir
20 Zaman serisi: Örnek Yıl GELIR TÜKETİ M Yıl GELIR TÜKETİ M
21 Kesit verileri: Zamanın belli bir diliminde veya noktasında; bireylerden, hanehalklarından, firmalardan veya tarım işletmelerinden toplanan veriler, kesit verileridir. Anket yoluyla toplanan veriler, kesit verileridir. Nüfus sayımı buna iyi bir örnektir. İllere, coğrafi bölgelere, ülkelere göre belli bir zaman dilimi için toplanan veriler de kesit verileridir.
22 Kesit veri: Örnek Firma no Üretim Kapasite
23 Kesit veri: Örnek Ev no Fiyat Alan (m 2 )
24 Kesit veri: Örnek İl no Gini katsayısı Gelir İşsizlik oranı
25 Kesit veri: Örnek Öğrenci no Vize Final
26 Karma veri: Zaman serisi ve kesit verilerinin bir araya getirilmesiyle, karma veri elde edilir. Örneğin yılları arasında bölgelere göre buğday verimleri, yılları arasında firmalara göre süt üretim miktarları ve süt maliyetleri, karma verilere örnek olarak verilebilir.
27 Karma veri: Örnek arasında bölgelere göre süt üretimleri ve reel fiyatları Ege Marmara Akdeniz İç Anadolu YIL Üretim Fiyat Üretim Fiyat Üretim Fiyat Üretim Fiyat
28 Karma veri: Örnek arasında 7 ülkenin tüketici fiyatları indeksi YIL Kanada Fransa Almanya İtalya Japonya İngilter e ABD
29 VERİ KAYNAKLARI Birincil veriler İkincil veriler Deneme verileri Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri Anket Posta Telefon İnternet
30 VERİ TİPLERİNİN KULLANIM ALANLARI Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri Öngörümleme Üretim deseni Dönemler arası ilişkiler Pazar analizi Tüketim deseni Yapısal analiz Yapısal analiz Dönemler arası ilişkiler Tüketici davranışı Hedef grup politikaları Pazar analizi Yapısal analiz Pazar analizi
31 İKTİSADİ MODELLER Mikro Ekonomik Modeller Sektörel Modeller Makro Ekonomik Modeller
32 Çok Denklemli Makro Ekonometrik Modeller makro bir model 5 denklemli (5) (4) (3) (2) (1) G I C Y M M L c Y c r c C M Y b r b b I T a Y a a C S D d 1 t r= Faiz haddi (oranı), L= Likit aktifler, M D = Para talebi, M S = Para arzı
33 EKONOMETRİNİN KONUSU İktisadi İlişkilerin Tahmin Edilmesi: o Ekonometri, yalnızca iktisadi modelleri formüle etmekle yetinmez ayrıca bu modellerin parametre ve katsayılarını çeşitli yöntemlerle tahmin eder. o Ekonometrinin asıl amacı, katsayıları gerçeğe en yakın şekilde tahmin etmektir. Bu amaçla zaman içerisinden(anakütle) alınan bir örnek ile model kurularak anakütle tahmini yapılır.
34 İktisat Teorisi ile Gerçeklerin Karşılaştırılması ve İktisadi Davranışların Test Edilmesi: o Kurulan ekonometrik model tahmin edildikten sonra elde edilen bulguların İktisat teorisine uygunluğunun analizinin gerçekleştirilmesi ve sonuçların yorumlanması.
35 Ekonomik Değişkenlerin Gelecekte Alabilecekleri Değerlerin Önceden Tespit edilmesi o İktisat kuramına uygunluğu doğrulanan modelde yer alan değişkenlerin gelecek değerlerinin belirlenmesi o Geleceğe yönelik tahminlerin kontrol ya da politika amacıyla kullanılması
36 Bu fonksiyonda Q A ya etki edebilecek başka değişkenlerin etkisi, modele ilave edilen u hata teriminde toplanmaktadır. EKONOMETRİK AŞAMALARI ARAŞTIRMANIN 1. Modelin Spesifikasyonu Aşaması: 1.1 Modelin Bağımlı ve Bağımsız Değişkenlerinin Tespiti: Ekonometricinin incelemek veya araştırmak istediği olay bağımlı değişkendir. Bağımlı değişkeni (olayı) etkileyen unsurlar bağımsız değişkenlerdir. Örneğin: bir A malının talebi Q A bağımlı değişkenine etki eden değişkenler bu malın fiyatı P A, diğer malların fiyatları P 0, tüketici geliri Y ve tüketicilerin zevk ve alışkanlıkları T dir (talep teorisi). Bu bilgiden faydalanarak talep fonksiyonu şu şekilde yazılabilir: Q A =f(p A, P 0, Y, T)
37 1.2 Modelin Katsayılarının İşaret ve Büyüklüğü Konusunda Teorik Ön Bilginin Sağlanması: İktisat teorisi ile bir ekonometrik modelin katsayılarının işaret ve büyüklüğü konusunda ön bilgiye sahibizdir. Örneğin: Bir A malının talep fonksiyonu Q A =f(p A, P B, Y) = b 1 + b 2 P A + b 3 P B +b 4 Y+u ele alındığında, talep teorisindeki bilgilerimize göre bir malın talep edilen miktarı ile fiyatı arasında negatif, ters yönlü bir ilişki vardır. Bu sebepten b 2 katsayısının negatif işaretli olması beklenir. b 3 katsayısının işaretinin ise B malı A yı ikame eden bir mal ise pozitif, iki malın tamamlayıcı mallar olması halinde negatif olması beklenir.
38 1.3 Modelin Matematiksel Şeklinin Tayini: Bağımlı değişkenle bağımsız değişkenler arasındaki ilişki belli bir fonksiyonel biçimle (doğrusal, parabolik, hiperbolik, yarı veya tam logaritmik) ifade edilir. Ayrıca tek denklemli bir model mi yoksa birden fazla denklemli model mi kullanılacağına karar vermek gerekmektedir. Ekonometrik bir araştırmada spesifikasyon(tanımlama) aşaması en önemli ve en zor aşamadır. İktisat teorisinin yetersizliği ve bazı değişkenler için veri bulunamaması sebepleriyle, bazı değişkenler modele alınamamakta ve bu nedenle spesifikasyon hataları ortaya çıkmaktadır.
39 2. Modelin Tahmini Aşaması Modelin spesifikasyonu yapıldıktan sonra, modelin tahmini yapılır. Yani bilinmeyen b katsayılarının değerleri hesaplanır. Bunun için uygun bir ekonometrik yöntemin (EKKY, DEKKY, 2AEKKY, SBEGBY) seçimi gerekmektedir. 2.1 En Uygun Tahmin Yönteminin Seçimi: Ekonometrik bir modelin tahmininde çeşitli yöntemler kullanılabilmektedir. Fakat alternatifler arasından incelenen olaya en uygun yöntemin bulunması gerekmektedir. Her ekonometrik yöntem, u hata terimi ile ilgili bazı varsayımlara dayanır(ortalamasının sıfır, varyansının sabit olması, normal dağılması v.s). Ekonometrik yöntem seçildikten sonra, bu yöntemin u hata terimi ile ilgili varsayımları sağlayıp sağlamadığının araştırılması gerekir.
40 2.2 Ekonometrik Modellerin Deneysel Tahmini ve Bilgisayarlar: Deneysel yaklaşımda amaç, eldeki verilerden maksimum faydayı sağlamaktır. Bunun için işe az sayıda değişken içeren modellerle başlanmaktadır. Modellerin matematiksel biçimi önceden kararlaştırılmakta, bunlar arasından en uygun tahminleri verenler seçilmektedir. Böylece eldeki çeşitli değişken ve matematiksel biçimli modeller denenmektedir. Ekonometri problemlerinin bilgisayarlarda kısa zamanda çözümünü sağlamak amacıyla piyasada Eviews, Stata, SPSS, MINITAB, MATLAB vb paket programlar bulunmaktadır.
41 3. Modelin Testi Aşaması Model tahminlendikten sonra, iktisadi kriter in sağlanması gerekir. Yani, bulunan tahimler iktisat teorisinin gerçeklerine uymalıdır. Örneğin, marjinal tüketim eğilimi negatif ve 1 den büyük olamaz. Daha sonra bulunan katsayıların istatistik testlerle (t testi, F testi) güvenilir olup olmadığının araştırılması gerekir. Çünkü ekonometrik bir model anakütleden çekilen bir örneğe dayanarak tahmin edilmektedir. Bir diğer kriter ise ekonometrik kriter dir. Bu kriterde, kullanılan yöntemin (EKKY gibi) varsayımlarının sağlanıp sağlanmadığı (eşit varyans testi, otokorelasyon testi gibi) araştırılmaktadır.
42 4. Modelin Çeşitli Amaçlar İçin Kullanılması Aşaması: 4.1 Ekonometrik Modellerin Devlet ve Firmaların Kararlarında Yardımı: Mikro ekonomik modeller genellikle firmaların kararlarında yardımcı olabilir. Örneğin, bir firma için Coob-Douglass tipi bir üretim fonksiyonu tahminleri, firmanın sabit verimle mi artan verimle mi, azalan verimle mi çalıştığını gösterir ve gerekli tedbirleri almasını sağlayabilir. Ekonometri, makro ekonomik modelleri tahmin ederek devlete pratik fayda sağlayabilmektedir. Örneğin devlet, parasını devalüe etmek istediğinde ithalat ve ihracat fiyat elastikiyetleri ile marjinal ithalat eğilimi katsayısını önceden bilmelidir.
43 4.2 Ekonometrik Modellerin Bağımlı Değişkenin Tahmininde Kullanılması: Gerek devlet gerekse firmalar, bazı kararlar alabilmek için ekonometrik modellerde Y bağımlı değişkeninin değerini, X in verilen bir değeri için tahmin edebilir. Bu tahminlere önceden tahminler denir. Geleceğe ait tahminler işletme veya devletin planlama işlerini kolaylaştırmakta, onların alacağı karar ve tedbirlere yardımcı olmaktadır. Geleceğe ait önceden tahminlerde, bağımsız değişken değerleri X in gelecek yıllar için tahmini gerekmektedir.
44 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler
45 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Model Değişkenlerinin belirlenmesi Bağımlı, Bağımsız Değişken Ayrımının Yapılması Model katsayılarının İşaret ve Büyüklüklerinin tartışılması Modelin Matematiksel Şeklinin Belirlenmesi
46 Ekonometrik araştırmanın aşamaları akış şeması Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Veri toplama Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri
47 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Veri toplama Modelin tahmin edilmesi En küçük kareler yöntemi (EKK) Dolaylı en küçük kareler yöntemi (DEKK) 2 Aşamalı EKK Doğrusal olmayan EKK
48 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Olumsuz
49 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Olumlu Sonuçların yorumlanması
50 Ekonometrik araştırmanın aşamaları Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model tanımlama Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Olumsuz Olumlu Sonuçların yorumlanması Politika kararları Öngörümleme
51 Ekonometrik Yaklaşım İktisat Teorisi Yaşam Model Tanımlaması Ham Veri İstatistik Teorisi Ekonometrik Model İşlenmiş Veri Ekonometrik Teknikler Model Tahmini Yapısal Analiz Modelin Kullanılması Geleceğin Tahmini Devlet veya Firma Kararlarında
52 Bağımlı değişken: Modelin ifade ettiği olay tarafından belirlenirken, Bağımsız değişken: Modelin ifade edilen olaydan bağımsız olan verileridir. Örnek Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Bağımsız Değişken İşareti Otonun yaşı +++++
53 Örnek: Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Bağımsız Değişken İşareti Yaptığı km +++++
54 Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Bağımsız Değişken İşareti Yaptığı km Otonun yaşı +++++
55 Örnek: Bağımlı Değişken: Patent sayısı (Adet/Yıl) Bağımsız Değişken Araştırma Geliştirme harcamaları İşareti Bilim adamı sayısı +++++
56 Örnek: Bağımlı Değişken: İşlenen Suç Sayısı (Adet/Yıl) Bağımsız Değişken İşareti Verilen Ceza (adet/yıl)
57 Örnek: Bağımlı Değişken: Ölüm (1000 Kişi/yıl) Bağımsız Değişken İşareti Sigara içen (1000 kişi/yıl) +++++
58 Örnek: Bağımlı Değişken: Bina Sayısı Bağımsız Değişken İşareti Nüfus Yoğunluğu Nüfus artış oranı Işsizlik Oranı
59 Örnek: Bağımlı Değişken: Ev Alımı Bağımsız Değişken İşareti Milli Gelir G.Menkul Kr.Faiz Or
60 Örnek: Bağımlı Değişken: Ev Fiyatı (milyon TL) Bağımsız Değişken İşareti Evin alanı Oda sayısı Yatak odası sayısı Banyo alanı
61 Örnek: Bağımlı Değişken: Otobüsle seyahat süresi (Saat) Bağımsız Değişken İşareti Bilet fiyatı Akaryakıt fiyatı Kişi başına gelir Kentin nüfusu Nüfus yoğunluğu Kentin yerleşim alanı
62 Örnek: Bağımlı Değişken: Çalışan kadın oranı (%) Bağımsız Değişken İşareti Ortalama Kadın maaşı Ortalama Erkek maaşı Üniv. mezunu kadın oranı İşsizlik oranı Evli kadın Oranı Boşanma oranı
63 Örnek: Bağımlı Değişken: İle Göç Oranı (%) Bağımsız Değişken İşareti Hayat Standardı indeksi İl geliri/ülkegeliri İl istihdam oranı / Ülke istihdam oranı Eğitim indeksi Kişi Başınagelir Sağlık indeksi
64 Örnek: Bağımlı Değişken: Yurtiçi Pamuk Talebi (t) Bağımsız Değişken İşareti Pamuk fiyatı (t) Tekstil ve konfeksiyon ihracatı (t) Dünya pamuk fiyatı (t) Kişi başına gelir değişimi (t)-(t-1) +++++
65 Örnek: Bağımlı Değişken: Ürün Ekiliş Alanı (t) Bağımsız Değişken İşareti Ekiliş Alanı (t-1) Dekara gelir (t-1) +++++
66 Örnek: Bağımlı Değişken: Süt tüketimi (t) Bağımsız Değişken İşareti Süt Tüketim (t-1) Fiyat (t) Gelir (t) +++++
67 Kesin (Deterministik) Model Arz teorisine göre, arz, fiyatın bir fonksiyonudur. Böyle durumda ilk soru şu olmalıdır: Bu iki değişken arasında kesin bir ilişkinin var olduğunu düşünebilir miyiz?
68 Kesin (Deterministik) Model... Cevabımız, hayır olmalıdır. Zira modele çok sayıda değişken dahil edilse bile, yine de arz miktarını kesinlikle kestirmemiz mümkün değildir. Biz biliyoruz ki arz miktarı, fiyat dışında pek çok değişkene bağlı olup, örneğin diğer malların fiyatları, girdi fiyatları, geleceğe ilişkin görüşler, teknoloji düzeyi gibi değişkenler de arz miktarını etkileyecektir.
69 Kesin (Deterministik) Model... Değişkenler arasında kesin bir ilişki olduğunu varsayan modeller, kesin (deterministic) modeller olarak adlandırılmaktadır. Örneğin arz miktarı y'nin, fiyat düzeyi x'in tam bir buçuk katı olduğuna inanıyorsak: y=1.5x Bu denklem, x ve y değişkenleri arasındaki kesin bir ilişkiyi temsil etmektedir. Bu kestirimde hata payı yoktur.
70 Olasılıklı Model... Eğer arz miktarında belki de önemli fakat ele alınmayan değişkenlerin veya tesadüfi olguların yol açtığı açıklanmayan değişimlerin olacağına inanıyorsak, kesin model yerine tesadüfi hataya yer veren modelden yararlanmamız gerekir. Olasılıklı model hem kesin ögeyi hem de tesadüfi hata ögesini içerir.
71 Örneğin eğer arz miktarı y'nin, fiyat düzeyi x ile: y = 1.5x + Tesadüfi Hata şeklinde bir ilişkisi olduğunu düşünüyorsak, x ile y arasında olasılıklı bir ilişki olduğunu anlarız. Görüldüğü gibi, olasılıklı modelin kesin ögesi 1.5x tir.
72 Kesin (Deterministik) ve Olasılıklı Model... Bu kez grafikten yararlanalım: Kesin Model: y=1.5x Olasılıklı Model: y=1.5x + Tesadüfi hata
73 Y i b 1 b2 X u Y i deki değişim=[düzenli değişim]+[rassal değişim] Y i deki değişim=[açıklanan değişim]+[açıklanamayan değişim] Ekonometrik modelin ortaya çıkmasına sebep olan hata teriminin kaynakları: ÖLÇME HATALARI: Toplam tüketim ve milli gelir, kiralar ve hane gelirleri gibi değişkenlerin değerlerinden hareketle ekonometrik bir modeli tahmin ediyoruz. Bu değerler nasıl tespit edilmektedir sorusunun cevabı bize ölçme hatalarını açıklayacaktır.
74 Tarım ve sanayi sektöründe üreticilerin fiyatlarını tespit ederken üreticiler yanlış beyanda bulunabilir. Yine hanelerle anket yaparken gelirlerini düşük beyan ederken, çeşitli mal ve hizmetler(kira,gıda,ulaştırma, vb.) yaptıkları harcama tutarlarını olduğundan fazla söyleyebilirler. İşte bu tür hatalara ölçme hataları veya sistematik hatalar denir.
75 Bütün bu hatalar tüketim veya gelirler veyahut başka bir konuda topladığımız rakamların gerçeklerden sapmasına sebep olurlar ki bunların hepsine birden ölçme hataları denir.
76 C ve Y d değerleri gerçeğe nazaran (C+X) ve (Y d +Z) gibi sapmalı olacaktır. Böylece, C=a+bY d de a ve tahmini değerleri, X ve Z sapmaları b nisbetinde güvenilemez olacaktır. İktisat kanunlarının doğruluğu veya anlaşılabilmesi, istatistik verilerinin (tüketim,gelir, kira, nüfus miktarları ile ilgili rakamların) kalitesine, doğruluğuna ve elde bulunmasına bağlıdır.
77 Bu rakamların objektif ve doğru bir şekilde toplanamaması halinde ortaya çıkan ölçme hataları ortadan kaldırılamamaktadır. İstatistik ve ekonometride gerçekleştirilen tüm metodolojik yenilikler, bunların hatalı verilere uygulanması durumunda faydasız olacaktır.
78 TOPLAMA HATALARI: Ekonomik analizlerde birbirinden farklı hane halklarına veya kişilere ait değerler toplanır ve bunların ortalaması hesaplanır.(toplam tüketim,ortalama tüketim,ortalama gelir gibi) Her ortalama ise serisini tek bir kıymetle ifade eden bir tahmindir.
79 Ortalama hesabı ile her hane veya birime ait değerler bir tek değere indirilmiş olmakta ve birimlerin kendi değerleri(özellikleri) kaybolmaktadır. En yüksek gelirli ile en düşük gelirli; en yüksek kira ödeyenle en az kira ödeyen ortalama gelir veya ortalama kira tutarı ile bir tutulmaktadır. Burada bir hata olduğu açıktır, bu hatalarada toplama hataları denilmektedir.
80 ÖRNEKLEME HATALARI(TESADÜFİ HATALAR, STOKASTİK HATALAR): Memurların dalgınlığı veya dikkatsizliği sonucu bazı rakamların yanlış yazılması ile ortaya çıkan hatalarla örnekleme yapılması sebebiyle ortaya çıkan hataları kapsar. Örneğin, Türkiye de ortalama kirayı bulabilmek için, toplam 3 milyon kiracıdan %1 ini (30bin) seçerek örnekleme yapılabilir. %1 örnekleme yerine binde bir yani 3bin kiracı alabiliriz veya 12 yıllık dönem yerine 25 yıllık dönem alabiliriz.
81 Bu farklı hane sayısı veya yıl sayısı (örnek büyüklüğü) ile yapılacak kira ve tüketim fonksiyonları için farklı katsayılar (a ve b ler) bulunacaktır. Muhtelif örnekler arasında, örneğe giren birimlerin kiraları arasındaki farklılıklar sebebiyle ortaya çıkan tahmin farklılıkları örnekleme hatalarını oluşturur.
82 Bu hatalar artı ve eksi iki yönlüdür. Yani mümkün olan bütün örnekler çekildiği ve kira fonksiyonu tahmin edildiğinde Y = b 1 + b 2 X b 1 ve b 2 lerin bir kısmı anakütle gerçek b 1 ve b 2 katsayılarından küçük; bir kısmının da bu anakütle değerlerinden büyük ve dağılımlarının normal olduğu görülür
83 Bu sebeple üç milyonluk anakütleden çekilebilecek tüm örneklerin, b 1 ve b 2 katsayı tahminleri hesaplanır ve ayrı ayrı ortalamaları veya beklenen değerleri E b 1 ve E(b 2 ) hesaplanırsa, E b 1 = b 1 = anakütle sabit terimi ve E b 2 = b 2 = anakütle regresyon katsayısı (marjinal kira tüketim eğilimi) dır. Ölçme hataları, ortadan kaldırılmadığı halde örnekleme hataları iki yönlü (artı ve eksi) olduklarından birbirinin tesirini ortadan kaldırabilirler.
84 SPESİFİKASYON HATALARI: İktisadi teori,gerçeğin bilerek basitleştirilmiş şeklidir. Toplam tüketim sadece harcanabilir gelire bağlı değildir, tüketicilerin zevkleri, fiyatlar seviyesi, servet gelir dağılımı, yaş piramidi, tüketicilerin son zamanlardaki gelir durumu gibi diğer bazı bağımsız değişkenlerede bağlıdır. Modele tüm bu değişkenleri alabilsek bile-ki uygulamalarda veri noksanlığı gibi sebeplerle bu mümkün olamamaktadır- değişkenler arasındaki ilişki C=a+b Y d şeklinde doğrusal olmayabilir.
85 İKTİSADİ MODEL Y = a + b X EKONOMETRİK MODEL Y = a + b X + u
Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller
Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ NEDİR? İktisat Matematiksel İktisat Matematik EKONOMETRİ İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik İstatistik EKONOMETRİ NEDİR? Ekonometri:
DetaylıEkonometrinin Gayesi ve İktisadi Modeller
Ekonometrinin Gayesi ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ NEDİR? İktisat Matematiksel İktisat Matematik EKONOMETRİ İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik İstatistik EKONOMETRİ NEDİR? Ekonometri:
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
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
Detaylı14 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
GİRİŞ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri I: Giriş - H. Taştan 1 Ekonometri
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
Detaylı7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.
7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4
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:
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
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
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
DetaylıBKİ 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
DetaylıEvren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup
Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ
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
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıİSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI
İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.
DetaylıÖğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : İSTATİSTİK II Ders No : 0020050027 Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
DetaylıMeslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıEkonometri Nedir? Ekonometrinin Uğraşı Alanları. Ekonometrinin Bileşenleri
1 GİRİŞ Hüseyin Taştan 1 2 Ekonometri Nedir? Ekonometri kelime anlamıyla ekonomik ölçme demektir. Ancak, ekonometrinin ugraşı alanı çok daha geniştir. Ekonometri, ekonomik olayların ekonomik teori, matematik
DetaylıSu Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar
Su Ürünlerinde Temel İstatistik Ders 2: Tanımlar Karakter Araştırma yada istatistiksel analizde ele alınan ünitenin yapısal (morfolojik, fizyolojik, psikolojik, estetik, vb.) özellikleridir. Tüm karakterler
DetaylıKoşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
DetaylıİKİNCİ ÖĞRETİM SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ VE EKONOMİSİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI
İKİNCİ ÖĞRETİM SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ VE EKONOMİSİ TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anabilim Dalı: İşletme PROGRAMIN TANIMI: Son yıllarda dünyada Sağlık yönetimi ya da Sağlık İdaresi yüksek lisans eğitim
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
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili EKONOMETRİ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x ) İkinci Örgün Öğretim
DetaylıÖrnek...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
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.
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıKPSS LİSANS DA UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI
2012 - LİSANS DA UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI Genel Yetenek 1) Türkçe %50 2) Matematik %50 a) Sözcük bilgisi %5 a) Sayılarla işlem yapma %10 b) Dil bilgisi %10 b) Matematiksel ilişkilerden yararlanma
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı
DetaylıTÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİMİNDE TARIM BÖLGELERİNE AİT ARZ ESNEKLİKLERİNİN TESPİTİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA
TÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİMİNDE TARIM BÖLGELERİNE AİT ARZ ESNEKLİKLERİNİN TESPİTİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA Doç Dr. Fahri YAVUZ 1 Yrd. Doç Dr. Vedat DAĞDEMİR 1 Zir. Yük. Müh. Okan DEMİR 2 1. GİRİŞ Buğday üretimi,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten elde edilen
DetaylıĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT
ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir
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,
DetaylıMakro İktisat II Örnek Sorular. 1. Tüketim fonksiyonu ise otonom vergi çarpanı nedir? (718 78) 2. GSYİH=120
Makro İktisat II Örnek Sorular 1. Tüketim fonksiyonu ise otonom vergi çarpanı nedir? (718 78) 2. GSYİH=120 Tüketim harcamaları = 85 İhracat = 6 İthalat = 4 Hükümet harcamaları = 14 Dolaylı vergiler = 12
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
DetaylıGİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.
VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel
DetaylıTemel Kavramlar. Bağlanım Çözümlemesi. Temel Kavramlar. Ekonometri 1 Konu 6 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
Bağlanım Çözümlemesi Temel Kavramlar Ekonometri 1 Konu 6 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
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
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Genel Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 Ege Üniversitesi Diş
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler
Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını
Detaylı1 İKTİSAT İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 İKTİSAT İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR 13 1.1.İktisadın Konusu ve Kapsamı 14 1.2. İktisadın Bölümleri 15 1.2.1.Mikro ve Makro İktisat 15 1.2.2. Pozitif İktisat ve Normatif İktisat
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
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
DetaylıAppendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıLOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ
LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıİSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR 1. ve 2. Hafta İstatistik Nedir? Bir tanım olarak istatistik; belirsizlik altında bir konuda karar verebilmek amacıyla, ilgilenilen konuya ilişkin verilerin toplanması, düzenlenmesi,
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar 3+0 3 3 Ön Koşul Yok Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersi Veren Öğretim Elemanı
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
DetaylıİSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
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
DetaylıDoç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ
I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA
DetaylıEkonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
Ekonometri Nedir? ve Yöntembilimi Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ders Planı ve Yöntembilimi 1 ve Yöntembilimi Sözcük Anlamı ile Ekonometri Ekonometri Sözcük anlamı ile ekonometri, ekonomik ölçüm
DetaylıİMALAT SANAYİ EĞİLİM ANKETLERİ VE GELECEĞİN TAHMİNİ
İ&tanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ord. Prof.'Şükrü Baban'a Armağan İstanbul - 1984 İMALAT SANAYİ EĞİLİM ANKETLERİ VE GELECEĞİN TAHMİNİ Dr. Süleyman Özmucur" (*) 1. GİRİŞ: Bu makalenin amacı Devlet
Detaylıİstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1
İstatistik Temel Kavramlar 26.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Evren (Kitle/Yığın/Popülasyon) Herhangi bir gözlem ya da inceleme kapsamına giren obje ya da bireylerin oluşturduğu bütüne ya da gruba Evren veya
DetaylıOLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK
OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK İstatistik: Derslerimiz içinde bu sözcük iki anlamda kullanılacaktır. İlki ve en yaygın kullanılan biçimi rakamla elde edilen bilgilerin belli kuralarla anlaşılır ve yorumlanabilir
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
DetaylıAnkara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1
Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal
Detaylı**MAN 502T İşletme Yönetimi için Araştırma Yöntemleri**
**MAN 502T İşletme Yönetimi için Araştırma Yöntemleri** **** ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNE GİRİŞ ** 1. Yarıyıl** **Hafta 11** Hazırlayan: **Dr. Özlem İnanç, Işık Üniversitesi-İstanbul** Giriş Bu haftaki dersimizde
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 ANAKÜTLE Anakütle kavramı insan, yer ve şeyler toplulugunu ifade etmek için kullanır. İlgi alanına gore, araştırmacı hangi topluluk üzerinde
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
Detaylıİktisat Anabilim Dalı- Tezsiz Yüksek Lisans (Uzaktan Eğitim) Programı Ders İçerikleri
İktisat Anabilim Dalı- Tezsiz Yüksek Lisans (Uzaktan Eğitim) Programı Ders İçerikleri 1. Yıl - Güz 1. Yarıyıl Ders Planı Mikroekonomik Analiz I IKT751 1 3 + 0 8 Piyasa, Bütçe, Tercihler, Fayda, Tercih,
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.
ÇOKLU REGRESYON MODELİ Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir. Y=b 1 + b X + b X + u Y=b 1 + b X + b X +...+ b k X k + u
Detaylı4. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN
4. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 B.3.2. Taban Fiyat Uygulaması Devletin bir malın piyasasında oluşan denge fiyatına müdahalesi,
DetaylıSENİ TÜRKİYE NİN BANKASINA BEKLİYORUZ. UZMAN YARDIMCISI ALIM SINAVI 13 EKİM 2018
SENİ TÜRKİYE NİN BANKASINA BEKLİYORUZ. Bankamızın Iṡtanbul da bulunan Genel Müdürlük Bölümlerinde görevlendirilecek çalışma arkadaşlarımızı seçmek üzere 13 Ekim 2018 Cumartesi ve izleyen günlerde Uzman
DetaylıİSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
İSTATİSTİK 1 Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN 4. ÇEŞİT YALAN VARDIR, BEYAZ YALAN YALAN KUYRUKLU YALAN İSTATİSTİK Rakamlar
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
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.
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
DetaylıMURAT EĞİTİM KURUMLARI
2013 KPSS de Testlerin Kapsamları Değişti ÖSYM tarafından yapılan açıklamaya göre 2013 KPSS de uygulanacak testlerin içeriğinde bir takım değişiklikler yapıldı. Bu değişikler başta Genel Yetenek - Genel
DetaylıKONULAR. 14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE EK KONULAR Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri
Detaylıİstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik
6.SUNUM İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik özellikleri (ortalama, varyans v.b. gibi) hakkında
DetaylıYARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU
Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,
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
DetaylıAppendix C: İstatistiksel Çıkarsama
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama
DetaylıALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR
ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama Doç.
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
Detaylı6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN
6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 A.5. Doğrusal olmayan fonksiyonların eğimi Doğrusal fonksiyonlarda eğim her noktada sabittir
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
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
Detaylıİthalat 5 birim olduğuna göre, toplam talep kaç birimdir?
ÇALIŞMA SORULARI MAKRO İKTİSAT SORU ÇÖZÜMLER 1- Toplam tüketim fonksiyonu C = 120 + 0,8 (Yd) ve T = 50 + 0,2 Y ise, Gelir 2500 birim olduğunda toplam tüketim harcamaları kaçtır? (C: tüketim miktarı, Y:
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
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
DetaylıTABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek
TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek Yaklaşık Ağırlığı 1) Sözel Bölüm %50 2) Sayısal Bölüm %50 Sözel akıl yürütme (muhakeme) becerilerini, dil bilgisi ve yazım
DetaylıDersin Amacı: Bilimsel araştırmanın öneminin ifade edilmesi, hipotez yazımı ve kaynak tarama gibi uygulamaların öğretilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin Adı: Araştırma Teknikleri Dersin Kodu: MLY210 Kredi/AKTS: 2 Kredi/4AKTS Dersin Amacı: Bilimsel araştırmanın öneminin ifade edilmesi, hipotez yazımı ve kaynak tarama gibi uygulamaların öğretilmesi
DetaylıEkonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
Ekonometri Nedir? ve Yöntembilimi Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) lisansı
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