taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ"

Transkript

1 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ

2 Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ İçdeler 3.. ORTALAMALAR Duyarlı Ortalamalar Geometr Ortalama Harmo Ortalama Karel Ortalama Tartılı Ağırlılı Ortalama Duyarlı Olmaya Ortalamalar ECEL VE SPSS TE ORTALAMA HESABI ÖRNEK PROBLEMLER...0

3 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları 3.. ORTALAMALAR İstatstte brço termde oluşa br sayıyı temsl ve fadeye yeterl ola te br raama ortalama der. Ortalama ayı zamada ser özelller de belrler. Gözlemler hag ota etrafıda toplamış olduğuu göstermes geretğde ortalama adı verlmetedr. Br mahallede ortalama gelr düzey br araştırmaya göre yılda 5000, dğere göre se 5000 çımıştır. İ souçta ayı ş ve yerde bulumuştur. Burada hle ortalama elmesdr. Çüü hag ortalama olduğu belrtlmemştr. Eğer büyü br sayıya ulaşma styorsaız arel ortalama, üçü br sayıya ulaşma ç harmo ortalama ullaılablr. Buu ç hag ortalamaı ullaıldığı ve araştırmaı mler apsadığı sorulmalıdır. Sayı yığılarıı olayca alaşılması ç sayı yığılarıı e fazla yığıldığı bölgey tarf ede tp değerler verlmes gerer. Bu değerler dağılışı merez gösterdler ç merez eğlm ölçüler olara da blr. İstatstte br sery temsl etmeye yaraya te br raama ortalama der. Ortalamalar, duyarlı aalt ortalamalar ve duyarlı olmaya aalt olmaya ortalamalar şelde gruba ayrılmatadır Duyarlı Ortalamalar Duyarlı ortalamalar, ser bütü termler hesaba atıldığı ortalamadır. Duyarlı ortalamalar, artmet ortalama, geometr ortalama, harmo ve arel ortalamaları çerr. Duyarlı Ortalamalar Bast Serlerde Sııflamış Serlerde Gruplamış Serlerde r r Or Or r Or r r f f r fm f Şel 3.. Duyarlı ortalamalara lş geel Burada r ye - le arasıda değerler verlere sosuz ortalama buluablr. r- olması durumuda ortalamaı m olmasıa, r olması durumuda se max olacağı spatlaablr. Ya r arttıça ortalama büyümete, r azaldıça se üçülmetedr Artmet Ortalama Mea Artmet ortalama deeler aldıları değerler toplaıp dee sayısıa bölümesyle elde edle değerdr. Tablo 3.. de r alıdığıda artmet ortalama formüller elde edlr. Bast serler artmet ortalaması, termler toplamıı term sayısıa bölümese eşttr. Br gözlem değerler, dğer freasları göstere sütuda oluşa sııflamış serler artmet ortalaması hesaplaıre gözlem değerler le freaslar çarpımlarıı toplamı freaslar toplamıa bölümetedr. Gruplamış serlerde artmet ortalama hesabıı yapılablmes ç öcelle sııf orta otalarıı m buluması geremetedr. Sııf orta otalarıı hesaba atılmasıda gruba dahl brmler tamamıı sııf orta otasıda toplamış olduğu varsayımıda hareet edlmetedr. Artmet Ortalamalar Bast Serlerde Sııflamış Serlerde Gruplamış Serlerde f f fm f 3

4 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Öre 0 pömo zatürre hastası ç hastalı süreler gü aşağıda şelde bulumuştur. : { 6,7,8,8,0,,,,8,0,0,0,,,4,4,,7,0,} N0 N 0 0 0, Öre Aşağıda sııflamış ser artmet ortalamasıı buluuz? Notlar : Freasf : f f ,5 Öre Aşağıda gruplamış olara verle ser artmet ortalamasıı buluuz? Sııf sıırları Sılı freas f Sııf Değer m f*m ,4.95 -,45 8, 39,6,45,95 4,7 64,8,95 3,45 9 3, 60,8 3,45 3,95 8 3,7 66,6 3,95 4,45 9 4, 37,8 4,45 4,95 6 4,7 8, 4,95 5,45 4 5, 0,8 00 TOPLAM 3 f m fm fm f f f f f Soru Aşağıda hastaları hastaede alış süreler verlmştr. Bua göre ortalama hastaede alış süres buluuz? m 3 3, 0 0 Kalış Süres Gü Freas f Sııf Orta Notası m f m Toplam fm f

5 5 İstatst Serler ve Freas Tabloları Artmet Ortalamaı Özelller. Artmet ortalamaı term sayısı le çarpımı ser toplamıa eşttr. N N. Termler artmet ortalamada cebrsel sapmalarıı toplamı sıfırdır. 3. Termler artmet ortalamada sapmalarıı areler toplamı mmumdur. So eştlte olacağıda aşağıda souç elde edlr. > a Br ser bütü termlere ayı sayıyı elerse çıarırsa artmet ortalama elee çıarıla sayı adar arta azalır. 4. Br ser bütü termler ayı sayıyla çarptığımızda böldüğümüzde artmet ortalama çarptığımız böldüğümüz sayıyla oratılı olara büyür üçülür. 5. Artmet ortalama ço duyarlı br ortalamadır. Çüü ser bütü termler artmet ortalamayı etler. Özellle de aşırı uç değerlerde ço etler ve dolayısıyla temsl olma özellğ aybeder. 6. İ ser bütü termler arşılılı olara toplaara çıartılara elde edle ser artmet ortalaması bu serler artmet ortalamalarıı toplamıa farıa eşttr. Y Y Y Y Y Y Y Y 3... Artmet Ortalamaı Fayda ve Saıcaları Artmet ortalama avram olara basttr, hesaplaılması olay olduğu gb cebrsel şlemlere de elverşldr. Bu baımda e ço ullaıla ortalamadır. Artmet ortalama dağılımda termlerde herhag brde meydaa gele ıymet değşlğde etler; bu özell artmet ortalama ç br üstülü olduğu adar, saıcalıdır ayı zamada. Dağılımda term sayısıı az olması durumuda olağaüstü üçü veya büyü termler artmet ortalamaı değer etler ve smgeleyc olmasıı egeller. Dğer tarafta dağılımı alt ve/veya üst sıırıı belrsz olması durumuda artmet ortalamayı hesaplama olaasızdır; belrsz ola sıırlar ç yapılaca estrmler, ortalamaı es değer hesaplaılmasıa olaa vermeyecetr. Bu baımda sözü edle durumda dağılım termler ormal büyülüğüü belrlemesde artmet ortalama ullaılmamalıdır ] [ a a N a a a 0 > a / /

6 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Geometr Ortalama : {,,, } poztf sayılar ümes geometr ortalaması, sayıları çarpımlarıı c derecede öüdür. Geometr Ortalama GO... Şel 3.. Geometr Ortalama Formüller Geometr Ortalama Bast Serlerde Sııflamış Serlerde Gruplamış Serlerde log GO log GO log GO log f log f f log m f Geometr ortalama, termler logartmalarıı artmet ortalamasıı atlogartmasıa eşttr. Geometr ortalama, termler logartmalarıı artmet ortalamasıı atlogartmasıa eşttr. Geometr ortalama özellle ayı orada artma veya azalma eğlm göstere olaylarla lgl serlere uygulaır Öreğ, üfus. Öre : { 8,, 5, 6 } Geometr Ortalama GO veya log : ,.0798, , log GO log GO0.95 Şel 3.3. Aşağıda sııflamış ser geometr ortalamasıı f log f log Toplam log GO f log f GO3.35 Öre Aşağıda verle gruplamış ser geometr ortalamasıı buluuz? Sııflar m f log m f log m -3 de az de az de az

7 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları f log m log GO f GO Geometr Ortalamaı Özelller. Geometr ortalama özellle ayı orada artma yada azalma eğlm göstere olaylara lş serlere uygulaır. Öreğ üfus çoğalması, bater üremes gb geometr dzlerde brm zamada artışı bulma ç GO ullaılır.. Smetr olmaya aca logartmaları alıdığıda smetr hale döüşe serlere geometr uygulama uygulaablr. 3. Serde termler arasıda bazı değerler sıfır veya egatfse GO hesaplaamaz. 4. Geometr uygulama aşırı uç değerlerde artmet ortalamaya göre daha az etler. 5. O AO lşs vardır. Bütü ler eştse GOAO olur. Geometr ortalama özellle ayı orada artma veya azalma eğlm göstere olaylara lş serlere uygulaır. Bu olaylar arasıda öcelle üfus belrtleblr. Öte yada, aslıda smetr olmadığı halde logartmaları alıdığıda smetr hale döüşe serlere de geometr ortalamayı uygulama gerer. Not: Başlagıçta A adar brey varsa, bu breyler brm zamada r adar br hızla artıyorsa, brm zama sora sayıları B adar olmuş se B Ar olur. Bu formül bleş faz formülü olara adladırılır. Ortalama artış r burada hesaplaır. B r, burada r çelrse A r B A olur. Öre Br bater ültürü 3 güde 000 de 4000 e çımış se ortalama gülü artış hızır edr? Ya ortalama artış hızı %58.7 dr. Öre Br bölge üfusu 000 yılıda ölçülmüştür. Bu bölge yıllı üfus artışı bde 5 se se 005 yılıda bu bölge üfusu aç olur. 5 B A r , Harmo Ortalama :{,,, } değerler harmo ortalaması: Harmo Ortalama Harmo ortalama termler tersler artmet ortalamasıı tersdr. Tablo 3.. de r- alıırsa harmo ortalama formüller elde edlr.v 7

8 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Şel 3.4. Harmo Ortalama Formüller Geometr Ortalama Bast Serlerde Sııflamış Serlerde Gruplamış Serlerde HO f HO f f HO f m Öre : { 6,8,3,5,4 } ver set harmo ortalaması: Harmo Ortalama Öre 6 öğrec 00 TL le farlı eczaelerde aspr alıyorlar. Brc öğrec 9 adet, cs 6 adet, üçücüsü 7 adet, 4 cüsü 8 adet, 5 cs 6 adet ve 6 cısı 8 adet aspr alıyor. 00 Tl le alıablece ortalama aspr sayısı e adardır? Fyatpara/mal olduğuda ve para sabt se harmo ortalama alıır. 7.66, ya 00 TL le ortalama 7.66 aspr alıablr. Öre Aşağıda verle sııflamış ser harmo ortalamasıı buluuz? : f : 3 4 f/ : HO f f Harmo Ortalamaı Özelller. Serde termlerde br sıfır se harmo ortalama sıfır çıar.. Ser termler farlı şaretl olursa harmo ortalamaı soucu alam taşımaz. Mesela verlermz -4, -,,,5 olsu. Bua göre HO5.05 çıar. Bu souç, br ortalama masmum değerde daha büyü br değere sahp olamayacağı ç, ortalama olara abul edlmez. HO HO GO AO lşs vardır. 4. HO sıırlı hallerde ullaılır. Terse çevrldğde taşıyacağı alama öem verle ora türüde celler ortalamasıı bulma ç ullaılır. Bu cellere öre olara fyatpara/ mal, prodütvteş/eme, vermürü/em alaı, hızuzalı/zama verleblr Karel Ortalama Karel ortalama fzsel uygulamalarda ço sı ullaılır. Tablo 3.. de r alıırsa termler areler artmet ortalamasıı areöüe eşt ola arel ortalama formüller buluur. Karel orta- 8

9 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları lama, egatf değerler de date almatadır. Karel ortalama bazı statstsel şlemler olaylıla yapılmasıa olaa taır. Öreğ stadart sapmaı hesabıda arel ortalamada yararlaırlar. Geometr Ortalama Bast Serlerde Sııflamış Serlerde Gruplamış Serlerde KO KO KO f f fm f Şel 3.5. Karel Ortalama Formüller Öre 3.3. Aşağıda ser arel ortalamasıı buluuz? : KO N Karel Ortalamaı Özelller Karel ortalama egatf şaretler de date alableceğde HO ve GO ya göre daha üstüdür. KO bazı statstsel şlemler olaylıla uygulamasıı mümü ılar. Öreğ br değşel ölçüsü ola stadart sapmaı hesabıda arel ortalamada yararlaılır. HO GO AO KO lşs vardır Tartılı Ağırlılı Ortalama Ser termler veya sııfları arasıda öem farıı date alma ç her terme veya sııfa öem le oratılı br tartı verlere tartılı ortalama hesaplaır. Bast Serlerde Tartılı Ortalamalar Sııflamış Serlerde Tartılı Ortalamalar Gruplamış Serlerde Tartılı Ortalamalar t t t t HO t t / t t f t f t f HO t t f / t t fm t f t f HO t t f / m log GO t KO t log GO t KO t log GO t KO t t t t log t t f log t f t f t f t f log m t f t fm t f 9

10 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Öre Br lde 5 hastaede acle gele hastaları ortalama yaşları aşağıda şelde bulumuştur. Hastae Hasta t Ortalama Yaş Bu lde acle gele hastaları ortalama yaşı edr? Buu ç tartılı ortalama buluur. T c grubu tartısı c grubu değer t 050 TO t Öre 5 farlı lte ullaıla ortalama serum mtarları aşağıda gbdr. Kller thasta sayısı Serum lt t Toplam 6 74 Kller geel ortalaması edr? t AO Ağırlılı Ortalama 74/6.8 lt t Soru Br ders fal sıavı ara sıavıa göre 3 ez fazla ağırlıladırılmış se, fal sıavıda 85 ve ara sıavlarda 70 ve 90 almış br öğrec ortalama otuu buluuz? t Duyarlı Olmaya Ortalamalar Duyarlı ortalamalarda bütü termler veya sııflar date alıır. Hesaplamalarda baze ser bütü termler veya sııfları date alımayablr. Bu durumda duyarlı olmaya ortalamalar ortaya çıar Medya OrtacaMeda Termler üçüte büyüğe doğru yada büyüte üçüğe doğru sıralamış br serde tam ortaya düşe ve sery eşt ısma böle değere medya ortaca der. Medyaı hesabı bast, sııfladırılmış ve gruplamış serlerde farlıdır. Bast serlerde, termler sayısı te se tam ortada değer, çft se ortada term artmet ortalaması medyaı verr. N/ terme arşılı gele term medyadır. 0

11 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları Öre : { 3,,3,7,6,8,6 } gözlem değerler ortacası edr? Sayılar büyülü sırasıa dzlrse, {, 3, 6, 6, 8, 3, 7 } olur. Ortada ala sayı 6 olduğuda Ortaca6 olur. Öre : {, 9, 8, 3, 7, 9} olsu. Gözlemler büyülü sırasıa dzlrse, : { 3, 7, 8, 9, 9, } olur. Ortada ala değer ortalaması ortacadır: Ortaca 89/ 8.5 Dğer br fade le N/ c değer ortaca değerdr. Gözlem değer çft se souç şöyle buluur. N/ 6/ 3.5, ya 3 cü ve 4 cü gözlemler ortalaması ortacadır. Sııfladırılmış verlerde ortaca hesaplama ç öce medya sııfıı buluması gerer. Buu ç...de az elemel freas... de az F buluur ve bu ullaılara N/ c gözlem düştüğü sııf ortaca sııfı olara taımlaır. Öre Aşağıda sııflamış ola serler meydalarıı buluuz? Şel 3.6. Değşeler özelller A Sers B Sers f f f f A sersde freas toplamı olup N//6. term medyadır. Kümülatf freas toplamlarıda 6. term 9. term dahl 34 değere sahptr. O halde A sers ç medya 34 olur. B sersde freas toplamı 8 olup N/8/9.5 term medyadır. Aca serde 9.5 term olmadığıda 9 ve 0. termler ortalaması medyaı verecetr. Serde 9. term 4 ve 0. term 37 değere sahptr. Dolayısıyla medya437/30.5 olur. Gruplamış Verlerde Ortaca Hesabı F Medya L C f L: Medya sııfıı alt sıır değer Toplam gözlem sayısı F- Medya sııfıda öce sııfları freas toplamı f Medya sııfıı ed sııf freası C sııf geşlğ Kümülatf freaslarda N/ c term çere sııf medya sııfı abul edlr. Medya değer, medya sııfıı alt sıırıda üçü ve üst sıırıda büyü olamaz.

12 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Öre Aşağıda verle gruplamış ser meydaıı buluuz? Sııf sıırları Sılı freas...de Az F f ,45 8 0,45, ,95 3, ,45 3, ,95 4, ,45 4, ,95 5, Sııf Sıırı F Örete N/00/50 c term medyadır. Dolayısıyla medya sııfı sııfıdır. Bu sııfı alt sıırı L.95, medya sııfıda öce sııfları freas toplamı F-44, toplam freas N00, medya sııfıı ed freası f9 ve sııf geşlğ C0.5 olur. 00 F 44 Medya L C.95 * f 9 Öre Aşağıda gruplamış ser meydaıı hesaplayıız? Sııflar 4-7 de az 7-0 da az 0-3 de az f Toplam freas N/5/7.5 term medyadır. Medya sııfı 4-7 de az sııfıdır. Bu sııfı alt sıırı L4, geşlğ C3, medya sııfıı freası N8 dr. Medya sııfıda öce sııf serde bulumadığıda buu ümülatf freası F-0 abul edlr. Bua göre medya aşağıda gb buluur Medya Medyaı Özelller Termler medyada mutla sapmalarıı toplamı mmumdur. Medya M Bast br sıralama le buluması mümü olduğuda, medya br ço durumda prattr. Öreğ br grup öğrec boy uzuluğuu teer teer ölçmeye gere yotur. Öğrecler üçüte büyüğe doğru sıralaıp ortada öğrec ler ölçülere ortaca boy uzuluğu buluablr. Serde açı alt sıırı veya üst sıırı bell olmaya sııfları varlığı halde medya hesabı öem azaır.medya sııfı ser l sııfı olduğuda, sııfı alt sıırı tahmsel olara ele alıır. Dğer ortalamaları ase, gruplamış ser medya hesabıda sııf geşller tamamıı eşt olması geremez. Medya serde aormal termlerde etlemez. Medayaı Kullamaı Saıcaları Ortacaı stadart hatası artmet ortalamada daha büyütür.

13 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları Ortaca üzerde cebrsel şlemler yapılamaz. Farlı alt grupları ortacaları blyorsa bu gruplar brleştğde ortaca edr sorusu hesaplama le buluamaz. Öre I.madde doğru olduğuu br örele gösterz? : Bu ser A.O.3 ve Medya6 dır. Artmet ortalama ve medyada mutla sapmalar se aşağıda gb buluur. Medya :4 6 Toplam4 :3 0 7 Toplam3 Görüldüğü gb medyada mutla sapmaları toplamı, artmet ortalamada mutla saplamaları toplamıda üçütür. Bu dğer ortalamalar ç de geçerldr Mod Tepe Değer Br serde e ço terarlaa terme mod der. E yüse freasa arşılı gele değer Modu verr. Bast serlerde mod hesabı yapılmaz. Çüü bast serlerde e arşılı gele tüm freaslar olduğu ç freas sütuu bulumaz. Sııflamış serlerde modu belrlemes ç freas sütuuda e yüse freas değer vere değer buluur. Br sayı ümes çde e fazla terarlaa değer o üme tepe değer oluşturur. Öre : {,, 6, 3, 7, 3,5, 6,6, 8,9 } sers modu edr? Burada e fazla terarlaa değer 6 olduğu ç Mod 6 olur. Öre Aşağıda sııfladırılmış ser modu edr? : f : Serde e yüse freas 6 olduğua göre, bua arşı gele değer ya 3 moddur. Gruplamış serde mod hesabı ç aşağıda formül ullaılır. Tepe Deðer L d d d C d Mod sııfı freası br öce sııf freası, d Mod sııfı freası br sora sııf freası, C Mod sııfıı geşlğ L Mod sııfıı alt sıırı Burada buluaca mod yalaşı br değere sahp olur. Gruplamış serlerde mod sııfıı belrleme ç, freas sütuuda e yüse freasa baılır. E yüse freasa sahp sııf mod sııfı abul edlr. Mod değer, mod sııfıı alt sıırıda üçü ve üst sıırıda büyü olamaz. Öre Br taramada 50 adıı aıda gr/lt serum albüm değerler aşağıda gb bulumuştur Bu verlere at sılı tablosu 6 sııf olaca şelde yapılsı. EK.3, EB. 5, sııf aralığı 4 olsu. N50, C4, d7-43, d7-70, L4.5 3

14 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Sııf Sıırları Freasf Mod Sııfı Toplam 50 Mod4.57-4*4/[7-47-7] 4.4 Tepe değer mod ullaışlı olablmes ç gözlem sayısıı ço fazla olması gerer. Bazı durumlarda dağılışı brde fazla modu olablr, ço modlu dağılışlar olablr. Modları ayı yüselte olması da geremez. Aca bu modları sııf aralarıı üçü değşlğ le aybolmayaca ayrılıta olması gerer. Bu durumlarda öreğ farlı gruplarda oluştuğu alamı çıar. Baze ser masmum değer olablr. Buu ede celee ütle homoje olmamasıda ler gelr. Öreğ adı ve ereler boy uzulularıı göstere serde masmum ota vardır. Br adıları boy uzuluğu, dğer de ereler boy uzuluğudur. Burada yapılması geree ütley homoje gruplara ayırma ve her grup ç ayrı mod hesaplamatır. Öre Aşağıda gruplamış ser moduu hesaplayıız? Sııflar : f : Ser e yüse freası ola 8 hem 5-7 de az hem de 9- de az sııfıa attr. Bu yüzde çft tepel ser sııfları brleştrlr. Sııflar :-5 de az 5-9 da az 9-3 de az f : C4 d30-9 d30-37 L5 d M L o d C d d 7 Modu Özelller Ortalamalar arasıda mod e temsl olaıdır. Çüü ütlede brmler öeml br ısmıa uyar. Sııflamış serlerde modu tamsayı olması gerçeğ daha y yasıtılmasıı sağlar. Öreğ br bölgede aleler ortalama çocu sayıları hesapladığıda esrl br raam elde edleblr. Oysa ortalama olara mod alıırsa bu değer tam sayı çıacatır. Mod aormal termler ets altıda almaz. Öreğ ço zeg br ş öye taşıdığıı varsayalım. Bu ş gelr düzey te ve ser souda olacağıda modu etlemez. Mod uygulamada farıa varılmada e ço başvurula ortalamalarda brdr. Öreğ udura ve hazır gym eşyası üretmde e ço satıla umaralar ve bedeler date alıır. Buda mod demetr. Adladırma omal ölçel değşelerde mod ullaımı uygudur. Modu Saıcaları Modu güverllğ azdır. Ya örete elde edle mod popülasyo moduda ço farlı olablr. Ortacada olduğu gb mod üzerde de cebrsel şlemler yapılamaz. Baze verler ortalaması, ortacası olduğu halde modu olmayablr. Bütü değerler farlı se mod yotur. 4

15 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları Soru Hastalı edeyle şe gelmeye şçler gelmedler gü sayısıı göstere freas tablosu aşağıda şelde olsu. Sııf Sayısı Gü İşç Sayısı f f* f Mod Sf Ortaca Sf Artmet Ortalama50/50 3 Ortaca 3 Ortaca sııfıı değer doğruda ortaca olara alıır. Mod, E yüse sılığa sahp sııf mod sııfı olduğuda bu sııfa at değer doğruda mod değer olara alıır Kartller Quartles Küçüte büyüğe doğru sıralamış br sery 4, 0, 00 eşt ısma böle termler vardır. Geel olara atl adı verle bu değerlerde dörde böleler artl çeyreller, oa böleler desl odabrller ve yüze böleler satl yüzdebrller olara adladırılır. Kartller sayısı 3, desller 9 ve satller sayısı 99 dur. Medya. artle, 5. desle ve 50. satle eşttr. Kümeye dört eşt parçaya böle değerler Q, Q, Q3 le gösterelm. Bular brc, c ve üçücü yüzdel olara adladırılır. Burada Q medyadır. Bast serde. artl ya. yüzdel /4 ücü termdr. 3. artl se 3/4 ücü termdr. Eğer Q ve Q3 tam veya buçula btyorsa medyada gb davraılır. Bua arşılı tam veya buçula btmeye sayılar ç buçuta üçü üsurlar atılır, buçuta büyü sayılar se tam sayıya döüştürülür. Öre Aşağıda serler artller hesaplayıız? : Y : sers. artl : /45/4.5 term ya Q/6.5 veya -* term, Q artl :3/435/44.5 term ya Q34657/5.5 veya 57-46* Term 46, Q Y sers. artl : /44/4.5 term 3-* Q artl : 3/4 34/43.75 term 49-36* Q

16 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Öre Aşağıda sııflamış serler artller buluuz? A Sers B Sers f f f f A sers : /4/43. term brc artldr. Q 3/43/49. term üçücü artldr. Q334 B sers : /48/44.75 term brc artldr. Q4 3/438/44.5 term üçücü artldr. Q348 Gruplamış Serlerde Kartller Hesabı F Q L 4 f 3 F C Q3 L 4 f L: Medya sııfıı alt sıır değer Toplam gözlem sayısı F- Medya sııfıda öce sııfları freas toplamı f Medya sııfıı ed sııf freası C sııf geşlğ Kartl sııfıı belrlemesde ye ümülatf freaslarda ayarlaılır. /4 ücü term çere sııf. artl sııfı, 3N/4 ücü termm çere sııf se 3. artl sııfı abul edlr. /4 ve 3/4 tam sayı olmasa da formüller ye aye ullaılır ve bu durumda artller yalaşı br değere sahp olur. Öre Aşağıda gruplamış ser atller buluuz? Sııflar :0- de az -4 de az 4-6 da az 6-8 de az f :4 3 Toplam f : N/40/4.5 c term. artldr. Böylece. artl sııfı 0- de az sııfıdır. LMedya sııfıı alt sıır değer0 Toplam gözlem sayısı0 F- Medya sııfıda öce sııfları freas toplamı0 f Medya sııfıı ed sııf freası4 C sııf geşlğ F Q L C 0.5 f 4 C 3N/430/47.5 c term 3. artldr. Böylece 3. artl sııfı 4-6 da az sııfıdır. LMedya sııfıı alt sıır değer4 N Toplam gözlem sayısı0 F- Medya sııfıda öce sııfları freas toplamı7 f Medya sııfıı ed sııf freası C sııf geşlğ 6

17 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları 3 F Q3 L C 4 5 f Ortalama Türüü Seçm Ortalama ıyaslama amacıyla hesapladığıda Artmet Ortalama terch edlr. Çüü Artmet Ortalama bütü termler yada sııflar üzerde hesaplaa e duyarlı ortalamadır. Araştırmaı amacı sery ıyaslamayıp, sery temsl etme se yere göre Mod yada Medya terch edlr. Termler edler yere oraları bz lgledryorsa Geometr Ortalama terch edlr. Termler tersler le lglelyorsa Harmo ortalama ullaılır. Sıfır veya egatf şaretl değerlere sahp serlerde Harmo ve Geometr Ortalama hesaplaamaz. Sııf geşller eşt olamaya gruplamış serlerde Medyaı hesaplaması uygudur. Ser termler arasıda öem farı buluduğuda Tartılı Ortalama uygulaır. Ortalama, ortaca ve mod arasıda aşağıda geel lş vardır. Ortalama Mod 3* Ortalama Ortaca Sıralamalı ölçümlü özelllerde veya bütü değerler elde edlmes uzu zama aldığı bazı durumlarda Medyaı ullaılması uygudur. Öreğ öğreme davraışıı celedğ br araştırmada bazı breyler ço geç öğreeblr, ortalama ç buu beleme gerer, Medya ç buu belemeye gere almaz. Smetr eğr : ModMedyaA ECEL VE SPSS TE ORTALAMA HESABI Öre Br bölgede baları yaşları aşağıda gb bulumuştur. Bu baları ortalama yaşıı duyarlı ve duyarlı olmaya ortalamalara göre Excel ve SPSS te buluuz. 7

18 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 Excel de dörttebrl omutuu şlev aşağıda gbdr: DÖRTTEBİRLİKA:A6;?? şaret yere aşağıda değerler grlere stee fade buluur. SPSS ÇÖZÜMÜ 8

19 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları 9

20 taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ ÖRNEK PROBLEMLER. Beş ş güüde br baa şubesde toplam 0 hesap açtırılmış se gülü hesap açılma ortalaması açtır? a5 b c 4 d 60 e 700. Br öğrec statst dersde I. arasıav otu 50, II. arasıav otu 60 ve fal otu se 60 dır. Ders geçme otu ç vzeler %0 s, fal se %60 I alıacatır. Bua göre bu öğrec başarı otu açtır? a58 b 60 c 64 d 66 e Sııflar : f : Sers medyaı açtır? a5 b 6 c 7 d 8 e , 3, 5, 8, 45, 50 ver sers medyaı açtır? a5 b 30 c 3 d 6,5 e 8 5., 3, 4, 3,, 3, 5, 6, 7 ver sers modu açtır? a3 b c 4 d 4,5 e 5 6. Br şyerde çalışa 00 şç almış olduları ücretler aralıları aşağıda tabloda verlmştr. İşç Ücretler İşç sayısı TOPLAM 00 İşçler aldıları ücret ortalamasıı mod u edr? a50 b 500 c 000 d 5 e 35 Ceveplar: -c, -a, 3-c, 4-b, 5-a, 6-c 0

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

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

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

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

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

Box ve Whisker Grafiği

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

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

Detaylı

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

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

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

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

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

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama 04.0.03 Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

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

Detaylı

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR SAÜ. BÖLÜM İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 1. ORTALAMANIN TANIMI VE FAYDALARI. HASSAS ORTALAMALAR.1. Aritmetik Ortalama.. Kareli Ortalama..

Detaylı

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

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

Detaylı

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

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

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

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda,

Detaylı

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

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

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET

Detaylı

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

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

Detaylı

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir. BÖLÜM II Asal Sayılar Taım. p > tam sayısıı de ve ediside başa bölei yosa bu sayıya asal sayı deir. de büyü asal olmaya sayılara da bileşi sayı deir. Teorem. Eğer p bir asal sayı ve p ab ise p a veya p

Detaylı

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

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

Detaylı

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla

Detaylı

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

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

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

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

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

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

Detaylı

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

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

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

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

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

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

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

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

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME 6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

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

Detaylı

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

D( 4 6 % ) 5 2 ( 0* % 09 ) 5 2 3 BÖLÜM KAALI SİSEMLEDE EMODİNAMİĞİN I KANUNU I Yasaya giriş Birii bölümde eerjii edilide var veya yo edilemeyeeği vurgulamış, sadee biçim değiştirebileeği belirtilmişti Bu ile deeysel souçlara dayaır

Detaylı

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon)

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon) Ar Değer Hesbı İterpolso Ardeğer hesbı mühedsl problemlerde sılıl rşılşıl br şlemdr. İterpolso Ble değerlerde blmee rdeğer d değerler bulumsı şlemdr. Geel olr se br osouu 0,,, gb rı otlrd verle 0,,, değerler

Detaylı

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri uyruk Teorisi Ders Notları: Bazı uyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@akara.edu.tr 10 ASIM 2017 11. HAFTA 6 Çok kaallı, solu N kapasiteli, kuyruk sistemi M/M//N/ Birimleri sisteme gelişleri arasıdaki

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 Đstatistik Teorisi I Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller

Detaylı

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

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ... 478 496. σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler... ÜİTE KAVRAMSAL ADIM Sayfa o.... 8 9 İstatistik, Veri ve Grafikler.... 8 Merkezi, Eğilim ve Yayılım Ölçüleri... 8 Açıklık, Çeyrekler Açıklığı........................................................ 8 Varyas

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal

Detaylı

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde SAYILAR DÜNYASINDA GEZİNTİLER H. Turgay Kaptaoğlu Bu yazıda deri teorilere imede sayıları çoğulula da tamsayıları ilgiç özellileride bahsedeceğiz. Bu özellileri hiçbiri yei değil; yüzyıllar, hatta biyıllar

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

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

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

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom İnterpolasyonu Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır

Detaylı

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

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

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi, . Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.

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

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

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

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

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

Detaylı

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

Detaylı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR? İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

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

Detaylı