İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR"

Transkript

1

2 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR Yayıa Hazırlayalar: Kürşad Demirutku, MS N. Ca Okay, BA Ayşegül Yama F. Efe Kıvaç Bahar Muratoğlu Zuhal Yeiçeri, BA ELEŞTİREL - YARATICI DÜŞÜNME VE DAVRANIŞ ARAŞTIRMALARI LABORATUVARI Akara Mart 005

3 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ ELYADAL DİZİSİ No: 3. Baskı (000 adet), Akara, Mart 005 Kapak Tasarımı: Mete Yama BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ ELEŞTİREL - YARATICI DÜŞÜNME VE DAVRANIŞ ARAŞTIRMALARI LABORATUVARI Eskişehir Yolu 0. km., Bağlıca Kampusu, Bağlıca, 06530, Akara Tel: (3) / 76, 7, 674 Faks: (03) e-posta:

4 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı ÖNSÖZ... 5 İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER... 6 A. VERİ GRUPLAMA... 6 A. SINIF SAYISI... 6 A. ARALIK / RANJ... 6 A3. SINIF GENİŞLİĞİ... 6 B. VERİ BETİMLEME... 6 B. ARİTMETİK ORTALAMA... 6 B. GEOMETRİK ORTALAMA... 6 İki sayı içi... 6 sayı içi... 6 B3. HARMONİK ORTALAMA... 6 B4. KUADRATİK ORTALAMA... 6 B5. ORTANCA / MEDYAN... 7 B6. VARYANS... 7 Populasyo Varyası... 7 Öreklem Varyası... 7 Gruplamış Veri İçi Öreklem Varyası... 7 B7. STANDART SAPMA... 7 B8. VARYASYON KATSAYISI... 7 B9. YÜZEBÖLENLER... 7 C. SAYMA KURALLARI... 8 C. ÇARPMA KURALI... 8 C. PERMÜTASYON... 8 C3. KOMBİNASYON... 8 D. OLASILIK... 8 D. TOPLAMA KURALLARI... 8 D. ÇARPMA KURALLARI... 8 D3. KOŞULLU OLASILIK... 8 D4. TÜMLEYEN... 8 E. OLASILIK DAĞILIMLARI... 8 E. BİR OLASILIK DAĞILIMININ ORTALAMASI... 8 E. BİR OLASILIK DAĞILIMININ VARYANSI... 8 E3. BEKLENEN DEĞER... 9 E4. BİNOM OLASILIĞI... 9 E5. BİNOM DAĞILIMININ ORTALAMASI... 9 E6. BİNOM DAĞILIMININ VARYANSI VE STANDART SAPMASI... 9 E7. MULTİNOM OLASILIK... 9 E8. POİSSON OLASILIĞI... 9 E9. HİPERGEOMETRİK OLASILIK... 9 F. NORMAL DAĞILIM... 9 F. STANDART PUAN... 9 F. STANDART ORTALAMA HATASI... 9 Sosuz öreklem... 9 Solu öreklem... 9 F3. MERKEZİ LİMİT TEOREMİ... 9 G. GÜVEN ARALIKLARI VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜKLERİ... 0 G. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (σ BİLİNİYORSA)... 0 G. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (N 30)... 0 G3. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (N < 30)... 0

5 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı G4. ORTALAMA İÇİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ... 0 G5. ORAN İÇİN GÜVEN ARALIĞI... 0 G6. ORAN İÇİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ... 0 G7. STANDART SAPMA VE VARYANS İÇİN GÜVEN ARALIĞI... 0 H. HİPOTEZ TESTLERİ... 0 H. TEK ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ... 0 Ortalama içi (σ biliiyorsa)... 0 Ortalama içi ( 30)... Küçük öreklem t testi ( < 30)... Ora içi z testi... Stadart sapma içi hipotez testi... H. BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM Z TESTİ... İki ortalamaı karşılaştırılması (σ'lar biliiyorsa)... İki ortalamaı karşılaştırılması ( 30)... H3. VARYANS EŞİTLİĞİ / HOMOJENLİĞİ TESTİ... H4. BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM T TESTİ... Varyaslar eşit / homoje değilse... Varyaslar eşit / homoje ise... H5. ORTALAMA FARKI İÇİN GÜVEN ARALIĞI... Büyük Öreklemler... Küçük Öreklemler (varyaslar eşit değilse)... Küçük Öreklemler (varyaslar eşitse)... H6. BAĞIMLI / EŞLEŞTİRİLMİŞ ÖRNEKLEMLER HİPOTEZ TESTİ... H7. İKİ ORANIN KARŞILAŞTIRILMASI... H8. ORAN FARKI İÇİN GÜVEN ARALIĞI... I. VARYANS ANALİZİ... I. VARYANS TESTİ... I. TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ... 3 Uygulama kareler toplamı ve varyası... 3 Hata kareler toplamı ve varyası... 3 İlişkii gücü... 3 I3. TUKEY TESTİ... 3 I4. SCHEFFÉ TESTİ... 3 I5. TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ TABLOSU... 3 I6. ÇİFT YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ... 3 Toplam kareler toplamı... 3 Uygulama A içi kareler toplamı ve varyası... 4 Uygulama B içi kareler toplamı ve varyası... 4 Etkileşim kareler toplamı ve varyası... 4 Hata kareler toplamı ve varyası... 4 I7. ÇİFT YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ TABLOSU... 4 I8. RASSAL BLOK DESENİ... 5 Uygulama içi kareler toplamı ve varyası... 5 Bloklar içi kareler toplamı ve varyası... 5 Toplam kareler toplamı... 5 Hata içi kareler toplamı ve varyası... 5 I9. RASSAL BLOK DESENİ TABLOSU... 5 J. KORELASYON VE REGRESYON... 5 J. PEARSON MOMENTLER ÇARPIMI KORELASYON KATSAYISI VE ANLAMLILIĞI... 5 J. REGRESYON EŞİTLİĞİ... 6 J3. REGRESYON KATSAYISI / AĞIRLIĞI (BETA)... 6 J4. REGRESYON SABİTİ... 6 J5. TAHMİN HATASI... 6 J6. REGRESYONUN AÇIKLADIĞI VARYANS... 6 J7. TAHMİN ARALIĞI... 6

6 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 K. Kİ KARE UYUM İYİLİĞİ VE BAĞIMSIZLIK TESTLERİ... 6 L. PARAMETRİK OLMAYAN BAZI TESTLER... 6 L. İŞARET TESTİ (N 6)... 6 L. İLİŞKİLİ ÖRNEKLEM İŞARET TESTİ... 6 L3. WİLCOON SIRALAMA TOPLAMI TESTİ (N 0 VE N 0)... 7 L4. WİLCOON İŞARETLİ SIRALAMA TESTİ... 7 L5. MANN-WHİTNEY U TESTİ... 7 N 0 ve N N > 0 ve N > L6. KRUSKAL-WALLİS TESTİ... 7 L7. SPEARMAN SIRALAMA KORELASYON KATSAYISI... 8 L8. DURBİN-WATSON TESTİ... 8 İSTATİSTİKSEL TABLOLAR... 9 TABLO. RASSAL SAYILAR... 9 TABLO. RASSAL SAYILAR (DEVAM)... 0 TABLO. RASSAL SAYILAR (DEVAM)... TABLO. FAKTÖRYEL DEĞERLERİ... TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI... TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 4 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 5 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 6 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI... 7 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 8 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 9 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM) TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 5. STANDART NORMAL DAĞILIM TABLO 6. T DAĞILIMI TABLO 7. χ DAĞILIMI TABLO 8. F DAĞILIMI (α.005) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.005 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05 DEVAM)... 4 TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05)... 4 TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0 DEVAM)... 45

7 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.0) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.0 - DEVAM) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.05) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 - DEVAM) TABLO 0 PEARSON MOMENTLER ÇARPIMI KORELASYONU TABLOSU TABLO. İŞARET TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ... 5 TABLO. WİLCOON İŞARETLİ SIRA TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ... 5 TABLO 3. SPEARMAN KORELASYONU KRİTİK DEĞERLERİ TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.005) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.0) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.05) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.05) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 DEVAM) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 DEVAM)... 60

8 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 Ösöz Bilimselliği öemli kriterleride biri, rakamsallaştırılmış ölçümleri çeşitli istatistiksel tekikler kullaılarak grupladırılması, özetlemesi ve alamladırılmasıdır. O edele uygulamalı istatistik pek çok bilimsel disiplii ayrılmaz bir parçasıdır. Eliizdeki bu kitapçık, çeşitli istatistiksel uygulamaları formüllerii ve bu uygulamalar soucuda değerledirme yapmayı sağlayacak kritik istatistiksel değerleri tablolarıı derlediğimiz bir başvuru kayağıdır. Artık bilgisayar paket programlarıyla yapıla istatistiksel aalizleri kağıt ve kalem ile yapmaya gerek var mıdır? Dolayısıyla bu kitapçık gerçekte işlevsel midir? Biz öyle olduğua iaıyoruz. İstatistiksel uygulamaları altıda yata matığı, veri kümelerii formülleri uygulayarak aaliz etmek yoluyla öğreilebileceğii düşüüyoruz. Bilgisayar paket programlarıı getirdiği kolaylıklarda yararlamak ve aaliz çıktılarıı doğru alamladırmak acak bu temel kavrayışı üzerie mümkü olabiliyor. Aksi taktirde hatalı aaliz soucu raporlarıı yazılabildiğii sıkça görmekteyiz. Bu kitapçıktaki bilgiler, temel istatistiksel bilgiye sahip olaları alayabileceği biçimde düzelemiştir. Buu öteside bir bilgiledirme, bu kitapçığı hızlı bir başvuru kayağı olmakta çıkarıp, derilikli bir istatistik ders kitabıa döüştürebilirdi. Bu da bu kitapçığa başvuralar içi kitabı daha başıda işlevsizleştirecekti. Dolayısıyla, kitapçığı kullaırke karşılaşıla kavramsal zorluklar olduğuda siz kullaıcıları çeşitli istatistik kitaplarıa başvurmaız daha sağlıklı olacaktır düşücesideyiz. Şüphesiz böyle bir çalışmada e dikkat edilmesi gereke okta, formülleri ve tablo değerlerii yazılı ortama hatasız aktarılmasıydı. N. Ca Okay ve Ayşegül Yama ile bu amacı gerçekleştirebilmek içi çok titiz bir çalışma çıkardık. Öte yada, acak bağımsız gözleri ikici kotrolü ile biraz daha hatasız bir aktarım söz kousu olabilirdi. F. Efe Kıvaç, Bahar Muratoğlu ve Zuhal Yeiçeri bu kritik görevi dikkatle yerie getirdiler. Souçta çeşitli bilimsel alalarda iceliksel çalışmalar yapa uzmaları ve öğrecileri kullaabileceğii düşüdüğümüz ve olabildiğice hatalarda arımış bu başvuru kitapçığı ortaya çıktı. Kitapçığı çeşitli aşamalarıda geribildirimleri ile süreci destekleye Dr. İ. Kemal İlter ile Y. Doç. Dr. Arzdar Kiracı ya ve bazı formüller ile tabloları ekleyerek kitapçığa katkıda bulua Araş. Gör. Nebile Korucu ya da teşekkürlerimizi suarız. Laboratuvarı bütü çalışmalarıda olduğu gibi bu kitapçığı size ulaşmasıda e öemli destek elbette Başket Üiversitesi yöetimide gelmiştir. Eliizdeki başvuru kayağıı çalışmalarıızda yararlı olması umuduyla, bu ürüde emeği geçe herkese teşekkür ederim. Kürşad Demirutku, Mart, 005

9 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 A. Sııf sayısı İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER A. Veri Gruplama k > [k: sııf sayısı; : öreklem büyüklüğü] A. Aralık / Raj E yüksek değer E düşük değer (Y D) A3. Sııf geişliği Y D i k B. Veri Betimleme B. Aritmetik ortalama i xi x + x + L + x k f i i m k: sııf sayısı f i : belli bir sııfta gözlee frekas m : belli bir sııfı orta oktası B. Geometrik ortalama İki sayı içi g x x sayı içi g x x x B3. Harmoik ortalama h i x B4. Kuadratik ortalama q i x

10 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 B5. Ortaca / Medya M d x L + i ( ) Cf f i L x L : x i içere sııfı alt limiti i: sııf geişliği Cf L : x i içere sııfı alt limitie kadarki kümülatif frekas f i : x i içere sııfı frekası B6. Varyas Populasyo Varyası σ x ( µ ) N Öreklem Varyası ( x ) s ; s x ( x) Gruplamış Veri İçi Öreklem Varyası s f ( x m ) f xm ( f xm ) ; f: belli bir sııfı frekası x m : belli bir sııfı orta oktası s B7. Stadart sapma σ s σ s B8. Varyasyo katsayısı c var s 00 B9. Yüzeböleler P x Cf L + ( x x ) L f i i 00 P x : belli bir puaa karşılık gele yüzeböle Cf L : belli bir puaı içere sııfı alt limitie kadarki kümülatif frekas x: pua x L : x i içere sııfı alt limiti i: sııf geişliği f i : x i içere sııfı frekası

11 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 8 p x L p Cf + fi L i p: belli bir yüzebölee dek gele pua p: söz kousu yüzeböle (odalık biçimde ifade edilir) C. Çarpma kuralı k k k3 k C. Permütasyo P r! ( r)! C. Sayma Kuralları C3. Kombiasyo C r! ( r)! r! D. Toplama kuralları ( A B) P( A) P( B) ( A B) P( A) + P( B) P( A B) P + P D. Olasılık D. Çarpma kuralları P ( A B) P( A) P( B) ( A B) P( A) P( B A) ( A B) P( B) P( A B) P P D3. Koşullu olasılık P P ( B A) ( A B) P P ( A B) P( A) ( A B) P( B) D4. Tümleye P P ( A) + P( A ). 00 ( E ). 00 P( E) E. Olasılık Dağılımları E. Bir olasılık dağılımıı ortalaması µ x P(x) E. Bir olasılık dağılımıı varyası σ x P( x) µ

12 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 9 E3. Beklee değer ) ( ) ( x P x x E E4. Biom olasılığı q p P! )! (! ) ( E5. Biom dağılımıı ortalaması p µ E6. Biom dağılımıı varyası ve stadart sapması q p σ ; q p σ E7. Multiom olasılık k k k p p p p P!!!!! ) ( L E8. Poisso olasılığı! ), ( e P λ λ λ E(x) Var(x) λ E9. Hipergeometrik olasılık b a b a C C C P ) ( ) ( + F. Normal Dağılım F. Stadart pua σ µ x z ; s x z F. Stadart ortalama hatası Sosuz öreklem σ σ Solu öreklem N N σ σ F3. Merkezi limit teoremi z σ µ ; z σ µ

13 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 0 G. Güve Aralıkları ve Öreklem Büyüklükleri G. Ortalama içi güve aralığı (σ biliiyorsa) + < < z z σ µ σ α α σ bilimiyorsa s kullaılır. G. Ortalama içi güve aralığı ( 30) + < < s z s z α α µ G3. Ortalama içi güve aralığı ( < 30) + < < s t s t α α µ G4. Ortalama içi öreklem büyüklüğü E z σ α E: maksimum tahmi hatası G5. Ora içi güve aralığı ( ) ( ) pq z p p pq z p ˆˆ ˆ ˆˆ ˆ α α + < < pˆ: öreklem oraı qˆ : pˆ p: populasyo oraı G6. Ora içi öreklem büyüklüğü ˆˆ E z pq α ; p ˆ ; p q ˆ ˆ G7. Stadart sapma ve varyas içi güve aralığı ( ) ( ) sol sağ s s χ σ χ < < ( ) ( ) sol sağ s s χ σ χ < < H. Hipotez Testleri H. Tek öreklem hipotez testleri Ortalama içi (σ biliiyorsa) z σ µ

14 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Ortalama içi ( 30) s z µ Küçük öreklem t testi ( < 30) s t µ ; df Ora içi z testi pq p p z ˆ Stadart sapma içi hipotez testi ( ) σ χ s ; df H. Bağımsız iki öreklem z testi İki ortalamaı karşılaştırılması (σ'lar biliiyorsa) ( ) ( ) z σ σ µ µ + İki ortalamaı karşılaştırılması ( 30) ( ) ( ) z s s + µ µ H3. Varyas eşitliği / homojeliği testi s s F ; df ; df H4. Bağımsız öreklem t testi Varyaslar eşit / homoje değilse ( ) ( ) s s t + µ µ ; df küçük ola Varyaslar eşit / homoje ise ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t s s µ µ ; df +

15 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı H5. Ortalama farkı içi güve aralığı Büyük Öreklemler ( ) + z σ σ α m Küçük Öreklemler (varyaslar eşit değilse) ( ) + s s t α m Küçük Öreklemler (varyaslar eşitse) ( ) ( ) ( ) s s t α m df + H6. Bağımlı / Eşleştirilmiş öreklemler hipotez testi s D t D µ D ; df D D ( ) D D s D H7. İki oraı karşılaştırılması ( ) ( ) + ˆ ˆ pq p p p p z pˆ ; p + + ;pˆ p q H8. Ora farkı içi güve aralığı ( ) ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ q p p q z p p + α m I. Varyas Aalizi I. Varyas testi W B E T S S S S MSE MST F

16 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 Paydaki varyaslar uygulama/gruplararası değişkeliği, paydadaki varyaslar ise hata/grupiçi değişkeliği belirtir. I. Tek yölü varyas aalizi Uygulama kareler toplamı ve varyası SS T GM k i ( i i GM : büyük ortalama i : grup ortalaması ) df T k ; S T SST dft Hata kareler toplamı ve varyası SS E j ( k j ) + ( j ) + + ( kj k ) j j df E N k; S E SSE dfe SS TOT SST + SSE ; df TOT N İlişkii gücü ω ( k ) SSE SE SSTOT + SE I3. Tukey testi q i s E I4. Scheffé testi j ( i j ) FS ; F ( k ) Fkrit se [( i ) + ( j )] I5. Tek yölü varyas aalizi tablosu Kayak SS Df MS (S ) F göz Uygulama (T) SS T k MST MST/MSE Hata (E) SS E N k MSE Toplam SS TOT N I6. Çift Yölü Varyas Aalizi Toplam kareler toplamı SS TOT a b m i j k df TOT abm ( xij, k GM )

17 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 Uygulama A içi kareler toplamı ve varyası a SSA bm ( ia GM ) i df A a ; s A SSA dfa Uygulama B içi kareler toplamı ve varyası b SSB am ( jb GM ) j df B b ; s B SSB dfb Etkileşim kareler toplamı ve varyası SS a b A B m ( ij ia jb + i j GM ) df A B (a )(b ); sa B SSA B dfa B Hata kareler toplamı ve varyası SS E SS TOT SS A SS B SS A B df E ab(m ); s E SSE dfe I7. Çift yölü varyas aalizi tablosu Kayak SS Df MS (S ) F göz A SS A a s A B SS B b s B s A s E s B s E A B SS A B (a )(b ) s A B Hata (E) SS E ab(m ) s E Toplam SS TOT abm s A B se

18 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 I8. Rassal blok desei Uygulama içi kareler toplamı ve varyası SS T b t i ( i ) df T t ; T s SS df T T ; F T S S T E Bloklar içi kareler toplamı ve varyası SS B t b j ( j ) df B b ; s B SSB dfb ; F B SB SE Toplam kareler toplamı SS TOT t b i j ( ij ) df TOT tb Hata içi kareler toplamı ve varyası SS E SS TOT SS T SS B df E (t )(b ); s E SSE dfe I9. Rassal blok desei tablosu Kayak SS df MS (S ) F göz Uygulama (T) SS T t s T F T Blok (B) SS B b s F B B Hata (E) SS E (t )(b ) s E Toplam SS TOT tb J. Korelasyo ve Regresyo Parametre tahmilerii göstermek içi (üst) veya ˆ(şapka) kullaılabilir. J. Pearso mometler çarpımı korelasyo katsayısı ve alamlılığı r ( xy) ( x)( y) x y ( ) ( ) ( ) ( ) x y t r ; df r

19 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 J. Regresyo eşitliği y ˆ y a + bx J3. Regresyo katsayısı / ağırlığı (beta) b ( xy) ( x)( y) ( x ) ( x) J4. Regresyo sabiti a Y b J5. Tahmi hatası ( y y ) ˆ σ s est J6. Regresyou açıkladığı varyas r ( y y ) ( y y ) J7. Tahmi aralığı y m t α / S df est + + ( x ) ( x ) ( x) K. Ki Kare Uyum İyiliği ve Bağımsızlık Testleri ( O E) χ E O: gözlee frekas E: beklee frekas Uyum iyiliği testi df (kategori sayısı - ) Bağımsızlık testi df (satır )(sütu ) L. Parametrik Olmaya Bazı Testler L. İşaret testi ( 6) ( + 0.5) ( / ) z : + veya işaret toplamlarıda küçük olaı L. İlişkili öreklem işaret testi z D N

20 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 L3. Wilcoxo sıralama toplamı testi ( 0 ve 0) R µ R z σ µ R σ R R ( + ) + ( + ) + R: küçük öreklem büyüklüğü ( ) içi sıra toplamı : küçük öreklem büyüklüğü : büyük öreklem büyüklüğü L4. Wilcoxo işaretli sıralama testi z ( + ) ws 4 ( + )( + ) 4 : farkı 0 olmadığı çiftleri sayısı w s : işaretli sıralar içi küçük ola toplamı mutlak değeri L5. Ma-Whitey U testi N 0 ve N 0 U N N U U N N N + ( N + ) ( N + ) R N U NN + R R: ilgili öreklemi sıralar toplamı N > 0 ve N > 0 z U U s U E U : birici grubu sıralar toplamı U E : beklee sıralar toplamı s U : stadart hata U E s U N ( N + N ) + N ( N + N ) N + L6. Kruskal-Wallis testi R R Rk H ( N + ) N( N + ) k

21 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 8 R: ilgili öreklemi sıra toplamı L7. Spearma sıralama korelasyo katsayısı ) ( 6 d r s d: sıralama farkı L8. Durbi-Watso testi ( ) T t t T t t t e e e d ˆ ˆ ˆ

22 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 9 İSTATİSTİKSEL TABLOLAR Tablo. Rassal Sayılar

23 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 0 Tablo. Rassal Sayılar (devam)

24 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Tablo. Rassal Sayılar (devam) Kayak. Kmietowicz, Z. W., Yaoulis, Y. (988). Statistical tables for ecoomic, busiess, ad social studies (. basım). UK: Logma. Tablo. Faktöryel Değerleri! , , , ,68,800 39,96, ,00, ,7,00, ,78,9,00 5,307,674,368,000

25 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Tablo 3. Biom Dağılımı P x

26 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) P x

27 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) p x

28 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam)

29 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) Kayak. Bluma, A. G. (00). Elemetary statistics: A step by step approach (4. basım). NY: McGraw-Hill.

30 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 Tablo 4. Poisso Dağılımı λ λ λ

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 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

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. 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

Detaylı

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma... İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler

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

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

İstatistiksel Yorumlama

İstatistiksel Yorumlama İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız

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

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

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

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Yazarlar Yrd.Doç.Dr.Nizamettin Erbaş Yrd.Doç.Dr.Tuğba Altıntaş Dr.Yeliz Sevimli Saitoğlu A. Zehra Çelenli Başaran Azize Sağır

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

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

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

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II STAT 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul

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

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 Prof. Dr. Ali ŞEN İki Populasyonun Karşılaştırılması: Eşleştirilmiş Örnekler için Wilcoxon İşaretli Mertebe Testi -BÜYÜK ÖRNEK Bağımsız populasyonlara uygulanan

Detaylı

OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ. Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r

OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ. Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r Yrd. Doç. Dr. Hüseyin Demir OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ ISBN 978-605-318-470-6 DOI 10.14527/9786053184706 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu yazarlarına

Detaylı

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul

Detaylı

Nicel / 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 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?

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

OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ. Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r

OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ. Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r Yrd. Doç. Dr. Hüseyin Demir OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ ISBN 978-605-318-470-6 DOI 10.14527/9786053184706 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu yazarlarına

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından

Detaylı

OLS Yönteminin Asimptotik (Büyük Örneklem) Özellikleri SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) Asimptotik Özellikler: Tutarlılık. Asimptotik Özellikler

OLS Yönteminin Asimptotik (Büyük Örneklem) Özellikleri SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) Asimptotik Özellikler: Tutarlılık. Asimptotik Özellikler 1 SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08 1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ KESİKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 GEOMETRİK DAĞILIM Bir Bernoulli deneyi ilk olumlu sonuç elde edilmesine kadar tekrarlansın. X: ilk olumlu sonucun

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden

Detaylı

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

ĐST 474 Bayesci Đstatistik ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık

Detaylı

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Appendix 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

Detaylı

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Güven Aralıkları Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Tanımlar: Nokta Tahmini Popülasyon parametresi hakkında tek bir rakamdan oluşan tahmindir. Popülasyon ortalaması ile ilgili en iyi nokta tahmini

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA 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 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri 6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

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

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : SOSYAL BİLİMLERDE İSTATİSTİK Ders No : 000100 Teorik : Pratik : 0 Kredi : ECTS : Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim

Detaylı

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Hipotez Testleri Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Nedir? Gözlemlenebilir (araştırılabilir) bir olay, olgu veya fikri mantıklı ve bilimsel olarak açıklamaya yönelik yapılan tahminlerdir.

Detaylı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği

Detaylı

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ ÖRNEKLEME TEORİSİ 1 Bir popülasyonu istatistiksel açıdan incelemek ve işlemler yapabilmek için popülasyon içerisinden seçilen örneklemlerden yararlandığımızı söylemiştik. Peki popülasyonun istatistiksel

Detaylı

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME SORU 1: Bir hasar sıklığı dağılımının rassal değişken olan ortalaması (0,8) aralığında tekdüze dağılmaktadır. Hasar sıklığı dağılımının Poisson karma dağılıma uyduğu bilindiğine göre 1 ya da daha fazla

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ YTÜ-İktisat İstatistik II Merkezi Limit Teoremi 1 MERKEZİ LİMİT TEOREMİ CENTRAL LIMIT THEOREM X 1,X 2,...,X n herbirinin ortalaması µ ve varyansı σ 2 olan ve aynı dağılıma uyan n tane bağımsız r.d. olsun.

Detaylı

İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010)

İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) BİRİNCİ YIL Güz Dönemi (1. Yarıyıl) STAT 101 Temel İstatistik I (3 2 4) İstatistik bilimi. Verilerin görsel sunumu. Frekans tablosu oluşturma. Gövde yaprak

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

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

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

İçindekiler. 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

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

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 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

Detaylı

İki Varyansın Karşılaştırılması

İki Varyansın Karşılaştırılması 6.DERS İki Varyansın Karşılaştırılması Comparing Two Variances t-testinde iki varyansın eşit kabul edilip edilmemesi için kullanılır 1 Varyans için ikili-örnek Testi ve gibi iki varyansı karşılaştırmak

Detaylı

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii

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

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

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I STAT 201 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön

Detaylı

Psikolojide İstatistiğe Giriş II (PSY 222) Ders Detayları

Psikolojide İstatistiğe Giriş II (PSY 222) Ders Detayları Psikolojide İstatistiğe Giriş II (PSY 222) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Psikolojide İstatistiğe Giriş II PSY 222 Güz 3 0 0 3 6 Ön Koşul

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. . nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. Buna göre, n C r + n C r toplamı aşağıdakilerden hangisine eşittir? A) n + C r B)

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ

Detaylı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek

Detaylı

17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ

17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2016 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi YAZAR SAYISI YAZARLARIN UNVAN DAĞILIMI (İlk üç) 1.Yazarın Üniversitesi

Detaylı

İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ. Biyoistatistik (Ders 5: Bağımlı Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ. Biyoistatistik (Ders 5: Bağımlı Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

Detaylı

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait

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

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208

Detaylı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik Olmayan İstatistik Parametrik Olmayan İstatistik 2 Anakütlenin Karşılaştırılması İki Anakütlenin Karşılaştırılması Bağımsız Örnekler Eşleştirilmiş Örnekler Wilcoxon Mertebe Toplam Testi İşaret Testi Wilcoxon İşaretli Mertebe

Detaylı

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler 3. Ders Parametre Tahmii Tahmi Edicilerde Araa Özellikler Gerçek düyada rasgelelik olgusu içere bir özellik ile ilgili ölçme işlemie karş l k gele X rasgele de¼gişkeii olas l k (yo¼guluk) foksiyou, F ff(;

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ 1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün

Detaylı

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ

ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (08 19 Haziran 2015) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör

Detaylı

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014 HİPOTEZ TESTLERİ Pek çok problemde bazı parametrelere bağlı bir ifadeyi kabul yada red etmek için karar

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı

Detaylı

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer. SORU : AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI X raslat deikeii olas l k youluk foksiyou 8x, x f(x) = 0, ö.d olarak verilmitir. Bua göre 0< y içi Y = raslat deikeii X olaslk youluk

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR? HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR? Örnekleme ile test edilmeye çalışılan bir popülasyonun ilgili parametresi hakkında ortaya sunulan iddiadır. Örneğin; A dersi için vize ortalaması 50 nin altındadır Firestone

Detaylı

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Dr. Mehmet AKSARAYLI Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir. Şans Değişkenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesikli

Detaylı

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi Örnek: Kalple ilgili bir çalışmada 5 yaşındaki 4 erkek ve 40 yaşındaki 30 erkeğin sistolik kan basınçları ölçülmüştür. Elde edilen verilere göre 0.05 anlamlılık düzeyinde yaşlı erkeklerin genç erkeklere

Detaylı

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI Tarih/Saat/Yer: 24.06.16/11:00-12:30/AS010 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin Oğuz

Detaylı

GÜVEN ARALIĞI KESTİRİM

GÜVEN ARALIĞI KESTİRİM GÜVEN ARALIĞI KESTİRİM GÜVEN ARALIĞI Herhangi bir parametre için güven aralığı iki istatistikle verilir: U ve L. Öyle ki, eğer parametrenin doğru değeri θ ise, o zaman P(L θ U) = 1 - α Burada θ parametrenin

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri Parametrik Olmayan Testler 2 Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri İki Bağımlı Örneklemin Karşılaştırılması (Wilcoxon Bağımlı Örneklemler İşaretli Sıralamalar Testi) (Wilcoxon Matched-Samples Signed Ranks

Detaylı

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : İSTATİSTİK I Ders No : 000050019 Teorik : Pratik : 0 Kredi : ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim Tipi

Detaylı

Örnek. 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. 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

Detaylı