Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir."

Transkript

1 Bölüm BİLGİSAYAR DESTEKLİ İSTATİSTİK EXCEL DESTEKLİ İSTATİSTİK Excel de istatistik hesaplar; Genel Yöntem ve Excel Ġçerikli Çözümler olmak üzere iki esasa dayanabilir. Genel Yöntem; Excel in matematiksel formül çözme kabiliyetine bağlıdır. Burada istatistik denklemler formül Ģeklinde yazılır, değiģkenlerin değerleri girilir ve Enter a basarak denklem çözülür. Excel İçerikli Çözümler; Excel in İstatistik Fonksiyonları ve Veri Çözümleme (Data Analysis) seçenekleri ile gerçekleģtirilir. Bunlar küme ve numune, parametre ve istatistikleri ile ilgili hazır formüllerdir. Seçildikten sonra yalnızca argümanları girilir. Veri Çözümleme Araçları; Araçlar - Veri Çözümleme (Tools-Data Analysis) menüsünden seçilir [Excel de Veri Çözümleme aracına Veri Menüsünde ulaģılabilir]. Eğer Veri Çözümleme paketi Araçlar menüsünde görünmüyor ise yüklenmesi gerekir. Yüklemek için, Araçlar (Tools)- Eklentiler (Add-In)- Çözümleme Araç Paketi (Analysis ToolPak) sırası izlenir. [Excel de Office Düğmesi - Excel Seçenekleri - Eklentiler - Çözümleme Araç Takımı sırası ile yükleme yapılabilir]. Aynı iģlemi yapmalarına karģın Veri Çözümleme Araçları ile Fonksiyonlar arasında belirli bir fark vardır. Veri Çözümlemenin çıkıģları, Fonksiyon çıkıģlarından çok daha zengindir ve kolay okunabilir. Buna karģılık Fonksiyonlar dinamik niteliğe sahiptirler; yani verilerde bir değiģiklik yapılırsa bu otamatikman sonuçlara yansır. Veri Çözümlemede veri değiģikliğinden sonra veri çözümleme komutunun tekrar çalıģtırılması gerekir. - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

2 FREKANS FREKANS [Uygulama ] Bir Ģantiyede üretilen betondan silindir biçiminde numune alınarak bir örnek oluģturulmuģ ve numunelerin eksenel basınç mukavemetleri Tablo daki gibi bulunmuģtur. Örnek ortalamasını, beton toplumunun eğilimsiz tahmini değerini veren standart sapmasını ve varyasyon katsayısını hesaplayınız. Betona iliģkin frekans, bağıl frekans ve birikimli frekans dağılımlarını belirleyiniz. AD, SOYAD; ÖĞRENCĠ NO; No xi (Mpa) xort xi-xort (xi-xort) standartsapma varyasyon katsayısı toplam toplam..99 min=. sınıf aralığı frekans bağıl frekans birikimli frekans max= BASINÇ DAYANIMI(Mpa) BAĞIL FREKANS BĠRĠKĠMLĠ FREKANS BASINÇ DAYANIMI(Mpa) - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

3 Frekans Bağıl Frekans sınıf aralığı frekans bağıl frekans birikimli frekans normaldağılım Basınç Dayanımı (Mpa).. 9. deneysel dağılım teorik normal dağılım Bin Frekans Kümülatif %.%.%.%.% 9.%.% Diğer.% Ortalama.9 Standart Hata. Ortanca. Kip. Standart Sapma.9 Örnek Varyans.99 Basıklık.999 Çarpıklık -.9 Aralık En Büyük. En Küçük 9. Toplam. Say Frekans Kümülatif % Histogram Diğer Bin % % % % % % % - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

4 SPPS Bir SPSS dosyası satırlardan ve sütunlardan oluģmaktadır. Sütunlar değiģkenleri (variable), satırlar ise bu değiģkenlerin aldığı değerleri (case) göstermektedir. variable; değiģken case; değiģkenin değeri Data view; veri sayfası Variable view; değiģkenlerin tanımlandığı sayfa Data dosyalarının uzantısı; ----.sav Çıktı dosyalarının uzantısı; ----.spo SPSS e özel en önemli menü; Data, Transform, Analyses, Graphs DATA MENÜSÜ; insert variable; yeni bir değiģken sütunu ekleme (seçili bulunan hücrenin soluna) insert case; yeni bir satır ekleme (seçili bulunan hücrenin üstüne) go to case; istenen no lu satıra gitme sort case; verilerin artan yada azalan düzende sıralanması transpose; satır-sütun yer değiģtirme komutu split file; bir veri dosyasını belirli değiģkenlere göre alt dosyalara ayırma iģlemi select cases; veri süzme (filtreleme) yada seçme komutu weight cases; ağırlıklı verinin yani frekans sütunlarının tanımlanması TRANSFORM MENÜSÜ; Compute; DeğiĢkenlere iliģkin veriler üzerinde bazı matematiksel iģlemler gerçekleģtirilerek sonucun yeni bir değiģken olarak tanımlanması Count; Bir değiģkene ait veriler arasından kullanıcının belirleyeceği bir değere eģit olanları yeni bir değiģkende tespit etmek Recode; Verileri değiģtirme, yeniden kodlama komutu into same variables; aynı sütunda (orijinal veriler kaybolur) into different variables; farklı bir sütunda Replace missing values; eksik verileri (örneğin ortalamalara göre) tamamlama komutu ANALYZE MENÜSÜ; Descriptive statistics; Tanımsal / Betimsel istatistik menüsü - Frequencies komutu; değiģkenlerin frekans ve yüzde dağılımlarının ayrı ayrı tablolar ile ifade edilmesinin yanı sıra değiģkenlere iliģkin mod (mode), medyan (median), ortalama (mean), standart sapma (standart deviation), çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) gibi tanımsal istatistiklerin de hesaplanabilmesi ve bazı grafiklerin çizilebilmesini sağlar. - Descriptives komutu; Bazı tanımsal istatistiklerin (ortalama, standart sapma, varyans, çarpıklık, basıklık gibi) düzenli bir Ģekilde tek bir tabloda hesaplanabilmesini sağlar. - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

5 [Uygulama ] Diyarbakır meteoroloji istasyonunda 9-9 yılları arasında ölçülen yıllık yağıģlar (mm) YIL YAĞIġ yillik yagis YıLYAĞıŞ N Mean Median Mode Std. Dev iation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Minimum Maximum Statistics Valid Missing Std. Dev =, Mean = N =,,9 9,,, -,,,, BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

6 p(xi) [Uygulama ] Bir ölçüm istasyonunda yıllık yağıģ yüksekliğinin (X, cm) olasılık kütle fonksiyonu p(x i ) tabloda verilmiģtir. Dağılımın ortalamasını, varyansını, standart sapmasını ve değiģim katsayısını hesaplayınız. Dağılımın histogramını çiziniz x i p(x i ) / / / / / / / / / 9 / Yıllık yağış yüksekliği gerçekte sürekli bir değişken olmakla birlikte burada kesikli bir değişken gibi düşünülmüştür. Örneğin p()=/ olasılığı yağışın ile cm arasında kalması olayının olasılığını göstermektedir. yıllık yağış yüksekliğinin ortalaması; x = x i. p(x i ) =. cm x i p(x i ) x i - x (x i - x ) p(x i ) / -.. / -.. / -.. / -.. / -.. /..9 /. 9. /.. /.. 9 /.. 9. cm varyansı; Var(x)= (x i - x ). p(x i ) = 9. cm standart sapması; x = [Var (x)] / = cm değişim katsayısı; V x = x / x = /.=. 9 xi - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

7 [Uygulama ] ortalamaları Rize de 9- yılları arasında mevsimlere göre yıllık sıcaklık Normal Q-Q Plot of WINTER 9 9 Std. Dev =, Mean =,9 N =,,,,,,,,,, 9, WINTER Normal Q-Q Plot of SPRING Std. Dev =, Mean =,9 N =,,,,,,,,,,,,,,,, 9 SPRING Normal Q-Q Plot of SUMMER Std. Dev =,9 Mean =, N =,,,,,,,,,,,,,,,,, 9 9 SUMMER - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

8 Normal Q-Q Plot of AUTUMN,,,,,,,, Std. Dev =,,,,,,,,,,, Mean =,9 N =,,,,,,,,,,,,,,,, AUTUMN Statistics WINTER SPRING SUMMER AUTUMN N Mean,9,9,9,9 Median,,9,, Mode,,,9, Skewness -, -, -,, Std. Error of Skewness,9,9,9,9 Kurtosis -, -, -, -, Std. Error of Kurtosis,9,9,9,9 - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

9 [Uygulama ] ĠnĢaat mühendisliği - Bahar dönemi Ġstatistik dersi vize sınavı notlarının dağılımı Normal Q-Q Plot of NOTLAR Std. Dev =, Mean = N = 9, 9 9 NOTLAR Normal Q-Q Plot of ANOT Std. Dev =, Mean =, N =,,,,,,,,,, 9,,,,,,,,, 9,, ANOT Normal Q-Q Plot of BNOT - - Std. Dev =, Mean =, N =,,,,,,,,,, 9,,,,,,,,, 9,, BNOT -9 BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

10 ,, [Uygulama ] Balıkesir in 99- yılları arasındaki günlük hava kirliliği değerleri (PM) Normal Q-Q Plot of PM PM,,,,,,,,,,,,, Std. Dev =, Mean =, N =, Statistics PM N Valid Missing Mean,9 Median, Mode Std. Deviation, Variance 9, Skewness, Std. Error of Skewness, Kurtosis, Std. Error of Kurtosis, Minimum Maximum 9 Normal Q-Q Plot of LNPM - Std. Dev =,9 Mean =, N = 9, LNPM,,,,,,,,,,,,,,, -, -, -, - BAÜ Müh-Mim Fak. Ġstatistik Dersi Dr. Banu Yağcı

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI 1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) SPSS Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View

Detaylı

Data View ve Variable View

Data View ve Variable View SPSS i çalıştırma 0 SPSS İlk Açılışı 1 Data View ve Variable View 2 Değişken Tanımlama - 1 3 Değişken Tanımlama - 2 4 Boş Veri Sayfası 5 Veri Girişi - 1 6 Veri Girişi - 2 7 Dosya Kaydetme 1 2 3 8 File

Detaylı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI 1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere

Detaylı

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle

Detaylı

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1

SPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1 SPSS UYGULAMALARI-II 27.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Normal Dağılım Varsayımının İncelenmesi Çarpıklık ve Basıklık Katsayısının İncelenmesi Analyze Descriptive Statistics Descriptives tıklanır. Açılan pencerede,

Detaylı

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 SPPS Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Data Menüsü 1- Define Variable 1- Properties (Değişken Özelliklerini Tanımlama) Değişken özelliklerini tanımlamak

Detaylı

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA

İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ SPSS UYGULAMA Bu bölümde SPSS veri girişi, Basit grafik hazırlama, örneklem çekimi ve tanımlayıcı istatistiksel analizler hakkında SPSS uygulamaları

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

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

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

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

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri

Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.

Detaylı

3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen

3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 3.SUNUM 1 Daha önce gösterdiğimiz gibi SPSS e manual olarak (elle) veri girişi yapabildiğimiz gibi daha önce başka bir dosyaya girilmiş olan bir veriyi de SPSS e file>open >data seçeneklerini kullanarak

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ Barış Yılmaz Celal Bayar Üniversitesi, Manisa baris.yilmaz@bayar.edu.tr Tamer Yılmaz, Celal Bayar Üniversitesi,

Detaylı

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. 1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları

Detaylı

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler

SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı SPSS programında belirtici istatistikler 4 farklı menüden yararlanılarak

Detaylı

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları

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

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

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA EXCEL UYGULAMA Bu bölümde Excel ile ilgili temel bilgiler sunulacak ve daha sonra İstatistiksel Uygulamalar hakkında bilgi verilecektir. İşlenecek Konular: Merkezi eğilim Ölçüleri

Detaylı

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME 4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki

Detaylı

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM 1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

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

NAZMİYE DEMİREL ORTAOKULU BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ 1. DÖNEM 6. SINIFLAR DERS NOTU EXCEL 2007 DERS NOTLARI

NAZMİYE DEMİREL ORTAOKULU BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ 1. DÖNEM 6. SINIFLAR DERS NOTU EXCEL 2007 DERS NOTLARI EXCEL 2007 DERS NOTLARI Bir hesap tablosu programıdır. Excel, her türlü veriyi (özellikle sayısal verileri) tablolar ya da listeler halinde tutma ve bu verilerle ilgili ihtiyaç duyacağınız tüm hesaplamaları

Detaylı

Excel de çalışma alanı satır ve sütunlardan oluşur. Satırları rakamlar, sütunları ise harfler temsil eder. Excel çalışma sayfası üzerinde toplam

Excel de çalışma alanı satır ve sütunlardan oluşur. Satırları rakamlar, sütunları ise harfler temsil eder. Excel çalışma sayfası üzerinde toplam Microsoft Excel Microsoft Office paket programı ile bizlere sunulan Excel programı bir hesap tablosu programıdır. her türlü veriyi tablolar yada listeler halinde tutmak ve bu veriler üzerinde hesaplamalar

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

Detaylı

Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI

Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI Yrd.Doç.Dr.Tuncay SEVİNDİK DERS NOTLARI GİRİŞ SPSS paket programı excel vb. paket programlar ile entegre çalışabilen bir analiz programıdır. SPSS programı Sosyal bilimler, sağlık bilimleri ve fen bilimleri

Detaylı

LİKERT TİPİ ÖLÇEKLERE FARKLI BİR YAKLAŞIM Kelime Tabanlı Ölçekler ile Gülenyüz Ölçeklerin Karşılaştırılması

LİKERT TİPİ ÖLÇEKLERE FARKLI BİR YAKLAŞIM Kelime Tabanlı Ölçekler ile Gülenyüz Ölçeklerin Karşılaştırılması LİKERT TİPİ ÖLÇEKLERE FARKLI BİR YAKLAŞIM Kelime Tabanlı Ölçekler ile Gülenyüz Ölçeklerin Karşılaştırılması Kemal KURŞUN Dr. Hakan BAYRAMLIK Orhan ÇİMENCİ Hacettepe Üniversitesi Kara Harp Okulu Kara Harp

Detaylı

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde

Detaylı

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

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ

BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ Microsoft Excel de dosyalar çalışma kitabı olarak isimlendirilir. Bu dosyalar normal belge türüdür. Dosya ismi üzerine fare ile tıklandığında dosya açılır. Excel dosyaları tablolardan

Detaylı

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Adım Adım SPSS. 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Adım Adım SPSS 1- Data Girişi ve Düzenlemesi 2- Hızlı Menü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 File (Dosya) Menüsü Excel dosyalarını SPSS e aktarma Variable View (Değişken Görünümü 1- Name (İsim - Kod)

Detaylı

M i c r o s o f t E X C E L ÇALIŞMA SORULARI

M i c r o s o f t E X C E L ÇALIŞMA SORULARI M i c r o s o f t E X C E L ÇALIŞMA SORULARI 1. Elektronik tablolama veya hesaplama programı olarak adlandırılan uygulama aşağıdakilerden hangisidir? a. Microsoft Windows b. Microsoft Excel c. Microsoft

Detaylı

DENEME SINAVI. ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu

DENEME SINAVI. ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu DENEME SINAVI ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu 1. Hesap Çizelgesi (Microsoft Office - Excel) uygulamasını açınız. Başlat > Programlar > Microsoft Office > Microsoft Office Excel 2003 yolu izlenerek Excel programı

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm

Detaylı

Sürekli Rastsal Değişkenler

Sürekli Rastsal Değişkenler Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım

Detaylı

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI Programın Açılışı: Başlat Tüm Programlar Microsoft Office Microsoft

Detaylı

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI İşletim Sisteminde Yapılan Uygulamalar Bir Bilgisayarda Hangi İşletim Sistemi Yüklü Olduğunu

Detaylı

Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar

Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar Soru 1: Bir hafta boyunca saat 2-3pm aras nda bir ma¼gazay ziyaret eden insan say s aşa¼g daki gibidir Pzt. Sa. Çar. Per. Cu.

Detaylı

Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. Bölüm 8. VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin

Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. Bölüm 8. VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Bölüm 8 VERİ İŞLEMEYE HAZIRLIK, TEMEL İSTATİSTİKİ ÖLÇÜLER VE ANALİZ TÜRLERİ Sait Gürbüz - Faruk Şahin Öğrenim Kazanımları Bu bölümü okuyup anladığınızda; 1. Veri

Detaylı

Ġşlem tablosu kavramını tanımlamak ve işlem tablolarının işlevlerini öğrenmek. Ġşlem tablolarının temel kavramlarını tanımlamak.

Ġşlem tablosu kavramını tanımlamak ve işlem tablolarının işlevlerini öğrenmek. Ġşlem tablolarının temel kavramlarını tanımlamak. Amaçlarımız 2 Ġşlem tablosu kavramını tanımlamak ve işlem tablolarının işlevlerini öğrenmek. Ġşlem tablolarının temel kavramlarını tanımlamak. Microsoft Excel 2010 da bilgi girişi yapabilmek. Excel de

Detaylı

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım

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

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ ÇALIŞMA TABLOSU (SAYFASI) İŞLEMLERİ Tablo seçimi: Çalışma kitabında işlemler normal olarak etkin bir çalışma tablosunda yapılır. Bazı hallerde birden fazla çalışma tablosu etkin hale

Detaylı

Tesadüfi Değişken. w ( )

Tesadüfi Değişken. w ( ) 1 Tesadüfi Değişken Tesadüfi değişkenler gibi büyük harflerle veya gibi yunan harfleri ile bunların aldığı değerler de gibi küçük harflerle gösterilir. Tesadüfi değişkenler kesikli veya sürekli olmak üzere

Detaylı

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.

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

İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2

İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2 İşletme Fakültesi Bil. Kullanımı Ders notları 2 Öğr.Gör.Ali ATALAY EXCEL PAKET PROGRAMI Günümüzde hesap tablosu, veri analizi, kod yazımı, grafik çizimi, veri tabanı oluşturma gibi bir çok özelliği olan

Detaylı

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği Microsoft WORD 1. PENCERE ELEMANLARI VE GÖRÜNTÜLEME BİÇİMLERİ 1.1. Genel Bilgiler 1.2. Ekran Görünümleri 1.3. Metin Sınırları ve Basımda Çıkmayan

Detaylı

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2

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

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18

Çalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18 1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30

Detaylı

Microsoft Excel 1.BÖLÜM

Microsoft Excel 1.BÖLÜM Microsoft Excel 1.BÖLÜM Dersin Amacı İş hayatını ve günlük yaşamı kolaylaştırmada yardımcı olan işlem tabloları hakkında bilgi vermek. Bu işlem tablolarından en yaygın olarak kullanılan Excel programını,

Detaylı

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Nokta Grafikleri Nokta grafikleri örnek veri dağılımlarını değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılır. Bir nokta grafiği örneklem verilerini gruplandırır

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 İstatistik

Detaylı

İSTATİSTİK PAKET PROGRAMLARI - SPSS

İSTATİSTİK PAKET PROGRAMLARI - SPSS BİLGİSAYAR DESTEKLİ İSTATİSTİK İstatistik, hayatın karışık olaylarını ve sorunlarını çözümlemeye çalışan bir bilim dalıdır. Son yıllara kadar oldukça karmaşık matematik işlemler bütünüymüş gibi görünen

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

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Hücreleri Biçimlendirme ELEKTRONİK ÇİZELGE Formülleri Kullanma Verileri Sıralama Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Elektronik Çizelge de sayıları; bin ayracı, yüzde oranı, tarih/saat ve para

Detaylı

PERSONEL BANKA IBAN BİLGİSİ DEĞİŞİKLİĞİ UYGULAMA KILAVUZU

PERSONEL BANKA IBAN BİLGİSİ DEĞİŞİKLİĞİ UYGULAMA KILAVUZU PERSONEL BANKA IBAN BİLGİSİ DEĞİŞİKLİĞİ UYGULAMA KILAVUZU ŞUBAT - 2014 PERSONEL ÖDEMELERİ UYGULAMA GELİŞTİRME VE DESTEK ŞUBESİ 1 İçindekiler GİRİŞ......3 1. HARCAMA BİRİMLERİNCE YAPILACAK İŞLEMLER..3 1.1.

Detaylı

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel

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

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

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ 1.1. Microsoft Excel Penceresi ve Temel Kavramlar Excel, Microsoft firması tarafından yazılmış elektronik hesaplama, tablolama ve grafik programıdır. Excel de çalışılan

Detaylı

3- A1 ve A6 hücrelerinin toplamını hesaplayan formül aşağıdakilerden hangisidir?

3- A1 ve A6 hücrelerinin toplamını hesaplayan formül aşağıdakilerden hangisidir? Excel Çalışma Soruları 1- Aşağıdaki Fonksiyonlardan Hangisi tarih ve saati verir a) =TARİH() b) =ŞİMDİ() c) =BUGÜN() d) =HAFTANINGÜNÜ() e) =ZAMAN() 2- Aşağıdakilerden Hangisi c1 hücresindeki veriyi alır

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 1 MİCROSOFT EXCEL Elektronik tablolama veya hesaplama programı olarak da adlandırılan Excel, girilen veriler üzerinde

Detaylı

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel

Detaylı

MICROSOFT EXCEL 2000 GİRİŞ:

MICROSOFT EXCEL 2000 GİRİŞ: MICROSOFT EXCEL 2000 GİRİŞ: Excel, popüler elektronik tablolama hesaplama programıdır. Excel, excel.exe dosyası tarafından çalıştırılır. Excel ile oluşturulan dosyanın uzantısı xls olur. Excel de çalışma

Detaylı

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I 19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle

Detaylı

Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30) ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ Ödev 1. Bir projede A, B, C, D, E ve F olmak üzere 6 faaliyet vardır. Projenin tamamlanması için bu faaliyetlerin sırası ile yapılması gerekmektedir. Her faaliyetin tamamlanması

Detaylı

Verimlilik İçin ETKİN BİLGİ YÖNETİMİ KENDİ FONKSİYONUMUZU YAZALIM

Verimlilik İçin ETKİN BİLGİ YÖNETİMİ KENDİ FONKSİYONUMUZU YAZALIM Verimlilik İçin ETKİN BİLGİ YÖNETİMİ KENDİ FONKSİYONUMUZU YAZALIM Lütfen Dikkat! Bu kitapta herhangi bir şekilde adı geçen ürün, marka veya şirket isimleri sahiplerine aittir. Kitapta yer alan bilgilerin

Detaylı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı İSTATİSTİK İstatistik, belirli amaçlar için veri toplama, toplanan verileri tasnif etme, çözümleme ve yorumlama bilimidir Yrd. Doç. Dr. Hamit AYDIN İstatistik Nedir? Latince de durum anlamına gelen status

Detaylı

Temel Bilgi Teknolojileri - II Ayrıntılı Ders İçerikleri

Temel Bilgi Teknolojileri - II Ayrıntılı Ders İçerikleri Temel Bilgi Teknolojileri - II Ayrıntılı Ders İçerikleri Hesap Tabloları(Excel 2007) HAFTA 1 1. Hesap Tablolarına Giriş 1.1. Hesap tablosu tanımı, kullanım amacı ve yerleri 1.2. MS Excel Uygulamasına giriş

Detaylı

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA ANOVA (Varyans Analizi) birden çok t-testinin uygulanması gerektiği durumlarda hata varyansını azaltmak amacıyla öncelikle bir F istatistiği hesaplanır bu F

Detaylı

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5 Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın

Detaylı

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS 8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış

Detaylı

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik

Detaylı

3. Aşağıdakilerden hangisi B5 hücresinin değerini getirir (Kopyalar)? a-) =B5 b-) B5 c-) =B(5) d-) =5B

3. Aşağıdakilerden hangisi B5 hücresinin değerini getirir (Kopyalar)? a-) =B5 b-) B5 c-) =B(5) d-) =5B 1. Aşağıdakilerden hangisi hücrenin içini desen ile doldurur? a-) Biçim - Hücreler -Yazı Tipi b-) Biçim - Hücreler - Desen c-) Biçim - Hücreler Kenarlık d-) Biçim - Hücreler Hizalama 2. Aşağıdaki fonksiyonlardan

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü

Detaylı

Tekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma

Tekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma ÖLÇÜM SİSTEMİ ANALİZİ (MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - MSA) Ölçüm Sistemi Varyansının Türleri Ölçüm sistemi hataları beş grupta ele alınır. Sapma Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık,

Detaylı

Merkezi Limit Teoremi

Merkezi Limit Teoremi Örnekleme Dağılımı Merkezi Limit Teoremi Şimdiye kadar normal dağılıma uygun olan veriler ile ilgili örnekler incelendi. Çarpıklık gösteren veriler söz konusu olduğunda ne yapılması gerekir? Hala normal

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını

Detaylı

Microsoft Office Excel 2007

Microsoft Office Excel 2007 2014 Microsoft Office Excel 2007 Öğr. Gör. Serkan KORKMAZ Harran Üniversitesi Birecik Meslek Yüksekokulu İçindekiler MİCROSOFT OFFİCE EXCEL 2007... 4 EXCEL ORTAMINDA ÇALIŞMAK... 4 EXCEL ÇALIŞMA SAYFASI...

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu, 3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının

Detaylı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma

Detaylı

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon) Varyans Bir serideki her elemanın ortalamadan farklarının karelerinin toplamının, serideki eleman sayısına bölümü ile elde edilir. Standart Sapma Varyansın kareköküdür. Eğer birçok veri ortalamaya yakın

Detaylı

Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde. Sayfanın yapısını üst:2, alt:1,5, sol:2, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p)

Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde. Sayfanın yapısını üst:2, alt:1,5, sol:2, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p) Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde kaydediniz.(ör:51_ali_ay)(p) Sayfanın yapısını üst:, alt:1,5, sol:, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p) Sayfaya üst bilgi olarak Paket Programlamaları

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Metotlar

Mühendislikte İstatistik Metotlar Mühendislikte İstatistik Metotlar Recep YURTAL Çukurova Üniveristesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Referans Kitaplar Türkçe : Mühendisler için İstatistik, Mehmetçik Bayazıt,

Detaylı

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13-

Programın Tanıtımı 2-4- 1-3- 8-9- 10-11- 12- 13- ISIS VERİ YÖNETİMİ Programın Tanıtımı 1-3- 2-4- 6-7- 5-8- 9-10- 11-12- 13-1- Bu bölüme aranacak sorgu için 2 tarih arası bilgi gün / ay / yıl / saat / dakika cinsinden girilir. 2- Arama kriterlerinden

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

TEMEL BİLGİSAYAR. Ders Notları. Yrd. Doç. Dr. Seyit Okan KARA

TEMEL BİLGİSAYAR. Ders Notları. Yrd. Doç. Dr. Seyit Okan KARA TEMEL BİLGİSAYAR Ders Notları Yrd. Doç. Dr. Seyit Okan KARA İÇERİK Excel menü çubuğunda bulunan, Ekle menüsünün içerik ve uygulamaları Biçim menüsünün içerik ve uygulamaları Veri menüsünün içerik ve uygulamaları

Detaylı