1.4 Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Arasõndaki li ki ve Çarpõklõk... 39
|
|
- Iskender Gündüz
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Ç NDEK LER 1. BÖLÜM: STAT ST KTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR De i ken Kalitatif (Nitel) De i ken Kantitatif (Nicel) De i ken Sürekli De i ken Kesikli De i ken Ölçme ve Ölçekler l Sõnõflama Ölçe i (Nominal Scale) Sõralama Ölçe i (Ordinal Scale) Aralõk Ölçe i (Interval Scale) Oran Ölçe i (Ratio Scale) Ölçeklerin Kar õla tõrõlmasõ Frekans Da õlõmlarõ Nispi (Oransal) Frekans Da õlõmõ Kümülâtif (Birikimli) Frekans Da õlõmõ Kümülatif (Birikimli) Nispi (Oransal) Frekans Da õlõmõ BÖLÜM: MERKEZ E L M ÖLÇÜLER (YER ÖLÇÜLER, ORTALAMALAR) (MEASURES OF LOCAT ON, AVARAGE) Ortalamalar Parametrik Ortalamalar Aritmetik Ortalama (Mean, Avarage) Geometrik Ortalama (Geometric Mean) Harmonik Ortalama (Harmonic Mean) A õrlõklõ Ortalama (Weighted Mean) Düzeltilmi Ortalama (Trimmed Mean) Parametrik Olmayan Ortalamalar Mod (Mode) Medyan (Median) Medyan õn Özellikleri Kantil ler (Bölenler) Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod un Kullanõmlarõnõn Kar õla tõrõlmasõ Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Arasõndaki li ki ve Çarpõklõk BÖLÜM: DA ILIM (DE KENL K) ÖLÇÜLER (MEASURES OF D SPERS ON) Da õlõm Ölçüleri Parametrik Olmayan Da õlõm Ölçüleri De i im aralõ õ (Range) Kartil Aralõ õ (Kartil Sapma) Desil Aralõ õ (Desil Sapma) Parametrik Da õlõm Ölçüleri Ortalama Sapma (Mean Deviation) vii
2 1.2.2 Standart Sapma (Standart Deviation) Varyans (Variance) De i im Katsayõsõ (Coefficient of Variation) BÖLÜM: NORMALL KTEN SAPMA ÖLÇÜLER Normallik (Normality) Çarpõklõk ( Skewness ) Basõklõk (Kurtosis) Çarpõklõ õn Giderilmesi ve Uç De erler (Outliers) BÖLÜM: GRAF K Ç Z M Çubuk (Bar) Grafikleri Üç Boyutlu Çubuk Grafikleri (3-D Bar Charts) Çizgi Grafikleri (Line Chart) Daire (Pie) Grafi i Kutu Grafikleri (Boxplot Charts) Güven Aralõ õ Grafikleri (Error Plot Charts, Confidence nterval Plot Charts) li ki Grafikleri (Da õlõm, Scatter/Dot Charts) Üç Boyutlu li ki (Da õlõm, Scatter/Dot Charts) Grafikleri Histogram BÖLÜM: SAYMA -PERMÜTASYON- KOMB NASYON Çarpmanõn Temel Kuralõ Faktöriyel Permütasyon ( Sõralama-Düzenleme) Kombinasyon (Seçme-Çekme) BÖLÜM: OLASILIK Genel Kavramlar ve Özellikler Rassal Deney Örnek Uzay Olay Ayrõk Olaylar Bir Kümenin Tümleyeni Bütüne Tamamlayan Olaylar Olasõlõk Kavramõ Klasik Olasõlõk Deneysel Olasõlõk Olasõlõk ile lgili Önemli Aksiyomlar ve Teoremler Aksiyomlar Teoremler Olasõlõ a Konu Olan Olay/Olaylar ve Olasõlõklarõ Basit ve Bile ik Olaylarõn Olasõlõ õ Basit Olaylarõn Olasõlõ õ Bile ik Olaylarõn Olasõlõ õ Olasõlõk Hesaplarõnda Çarpma ve Toplama Kurallarõ Olaylarõn Kesi imi (Arakesiti) ve Çarpma Kuralõ Ba õmlõ Olaylar - Ko ullu Olasõlõk ve Çarpma Kuralõ Ba õmsõz Olaylar ve Çarpma Kuralõ Bir arada meydana gelebilen (ba da õr) olaylar için toplam kuralõ viii
3 4.2.5 Bir Arada Meydana Gelemeyen (Ba da maz) Olaylar çin Toplam Kuralõ Bayes Teoremi BÖLÜM: BEKLENEN DE ER VE L M T TEOREMLER Bir Rassal De i kenin Beklenen De eri (Expected Value) Beklenen De er ve Aritmetik Ortalama Büyük Sayõlar Kanunu Merkezi Limit Teoremi BÖLÜM: NORMAL DA ILIM (NORMAL DISTRIBUTION) Normal Da õlõmõn Parametreleri Standart Normal Da õlõm Z Tablosu ve Kullanõmõ BÖLÜM: ÖRNEKLEME DA ILIMI Örnekleme Teorisinin Temel Kavramlarõ Ana kütle Parametre statistik Birim Örneklem ve Örnekleme Ortalamalarõn Örnekleme Da õlõmõ ki Ortalama Arasõndaki Farkõn ve Toplamõn Örnekleme Da õlõmõ Oranlarõn Örnekleme Da õlõmõ ki Oran Arasõndaki Farkõn ve Toplamõn Örnekleme Da õlõmõ Örnekleme Süreci Ara tõrma Ana Kütlesinin Tanõmlanmasõ Örnekleme Çerçevesinin Belirlenmesi Örnek Büyüklü ünün Belirlenmesi Örnekleme Yöntemleri (Teknikleri) Olasõlõ a Dayalõ Örnekleme Yöntemleri Basit Tesadüfî Örnekleme Tabakalõ (Zümrelere Göre) Örnekleme Küme Örneklemesi Sistematik Örnekleme Olasõlõ a Dayalõ Olmayan Örnekleme Kolayda Örnekleme Kasti Örnekleme Kota Örnekleme Kartopu Örnekleme BÖLÜM: GÜVEN ARALI I (CONF DENCE NTERVAL) Nokta Tahmini Nokta Tahminin Özellikleri Aralõk Tahmini Z Da õlõmõ çin Güven Aralõ õ Tahmini Bir Ana kütle Ortalamasõ çin Güven Aralõ õ Tahmini ki Ana Kütle Ortalamasõ Arasõndaki Farkõn Güven Aralõ õ Tahmini Bir Ana Kütle Oranõ çin Güven Aralõ õ Tahmini ki Ana Kütle Oranõ Arasõndaki Farkõn Güven Aralõ õ Tahmini ix
4 2.2 t Da õlõmõ çin Güven Aralõ õ Tahmini Bir Ana Kütle Ortalamasõ çin Güven Aralõ õ Tahmini ki Ana Kütle Ortalamasõ Arasõndaki Farkõn Güven Aralõ õ BÖLÜM: GÜÇ (POWER) ANAL Z Tek Örneklem çin Güç Analizi Ba õmsõz ki Örneklem çin Güç Analizi kiden Fazla Ba õmsõz Örneklem çin Güç Analizi Faktöriyel Denemeler çin Güç Analizi BÖLÜM: H POTEZ TESTLER (HYPOTHES S TEST NG) Birinci ve kinci Tip Hatalar Önem (Anlamlõlõk) Seviyesi Testin Gücü Hipotez Testinin A amalarõ Sõfõr ve Alternatif Hipotezlerin Kurulmasõ Test statisti inin Hesaplanmasõ Karar Modelinin Kurulmasõ ve Karar Verme BÖLÜM: PARAMETR K TESTLER (PARAMETR C TESTS) Student t Testi Ana kütle Ortalamasõ Testi Bir Ana Kütle Ortalamasõnõn Belli Bir De erden Farklõlõ õnõn Testi ki Ana Kütle Ortalamasõ Arasõndaki Farklõlõ õnõn Testi Z Testi Ana Kütle Ortalamasõnõn Testi Bir Ana Kütle Ortalamasõnõn Belli Bir De erden Farklõlõ õnõn Testi ki Ana Kütle Ortalamasõ Arasõndaki Farklõlõ õn Testi Bir Ana Kütle Oranõnõn Belli Bir De erden Farklõlõ õnõn Testi ki Ana Kütle Oranõ Arasõndaki Farkõn Testi F Testi (Varyans Analizi) Tek Yönlü Varyans Analizi (One Way ANOVA) ki Yönlü Varyans Analizi (k Ba õmlõ Grupta Ortalamalarõn Testi) Etkile imsiz Varyans Analizi Etkile imli ( nteraksiyonlu) Varyans Analizi Tekrarlõ Ölçümlerde Varyans Analizi (Repeated Measures ANOVA) BÖLÜM: NONPARAMETR K TEKN KLER Tek Örnekli Verilerin Analizi Ki Kare Testi Belirli Bir Hipoteze Uygunluk (Farklõlõk) Testi Olasõlõk Da õlõmlarõna Uygunluk Testleri Binomial (Binom) Test Küçük örneklemler için Binom testi Büyük Örneklemler için Binom Testi Wald-Wolfowitz Dizi Sayõlarõ (Runs) Testi Kolmogorov-Smirnov Uygunluk (Uyum yili i)testi K-S Testi ile Verilerin Normal Da õlõma Uygunlu u K-S Testi ile Verilerin Uniform Da õlõma Uygunlu u K-S Testi ile Verilerin Poisson Da õlõma Uygunlu u x
5 1.4.4 K-S Testi ile Verilerin Exponential Da õlõma Uygunlu u Ba õmsõz ki Örne in Verilerinin Analizi Mann-Whitney U Testi Küçük Örneklemlerin Analizi Büyük Örneklemlerin Analizi Kolmogorov Smirnov Testi Küçük Örneklemlerin Analizi Büyük Örneklemlerin Analizi Moses Testi Küçük Örneklemlerin Analizi Büyük Örneklemlerin Analizi Wald-Wolfowitz Dizi Sayõlarõ Testi Küçük Örneklemlerin Analizi Büyük Örneklemlerin Analizi kiden Fazla Ba õmsõz Örne in Analizi Kruskal Wallis Tek Yönlü Varyans Analizi Mood Medyan Testi Jonckheere-Terpstra Sõralõ Alternatifler Testi li kili (E lenik-çift) ki Örne in Analizi Wilcoxon E lenik-çift Testi aret Testi McNemar Testi: Marginal Homogeneity Testi kiden Fazla li kili Örneklerin Analizi Friedman Testi Kendall'õn W Uyum Katsayõsõ Testi Cochran Q Testi Çapraz Tablolarda Ki-Kare ve li ki Katsayõlarõ Ki-kare Ba õmsõzlõk Testi Homojenlik Testi Ki-Kare Testinde Dikkat Edilmesi Gereken Durumlar li ki Katsayõlarõ Nominal Ölçekli li ki Katsayõlarõ Sõralama Ölçekli li ki Katsayõlarõ Korelasyon Katsayõlarõ Nominal ve Aralõk (Nominal By nterval) Ölçekli li ki Testleri Kappa-Risk-McNemar Testleri Üç Yönlü Kontenjans Tablolarõ BÖLÜM: REGRESYON VE KOLERASYON statistiksel li kiler ve Kesin li kiler Regresyon ve Nedensellik Veri Türleri Regresyon Yönteminde A amalar ki De i kenli Regresyon Analizinde Temel Bilgiler Ana Kütle Regresyon Fonksiyonu Kavramõ (ARF) Ana Kütle Regresyon Fonksiyonunun Olasõlõklõ Belirlenmesi De i kenlerde ve Katsayõlarda Do rusallõk xi
6 6.3 Hata Teriminin Modelde Bulunmasõnõn Sebepleri Örneklem Regresyon Fonksiyonu (ÖRF) ki De i kenli Regresyon Modelinde Tahmin Serpilme Diyagramõ En Küçük Kareler Metodu (Least Squares Metot) En Küçük Kareler Yönteminin Dayandõ õ Varsayõmlar Varsayõmlarõn Gereklili i En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Standart Hatalarõ Gauss-Markov Teoremi En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Özellikleri Belirlilik (Uyum yili i) ve Korelasyon Katsayõsõ ki De i kenli Korelâsyon Katsayõsõ çin Formülün Elde Edilmesi Spearman Sõra Korelasyon Katsayõsõ Regresyon Önem Testi F Testi le Modelin Önemlili inin Testi t Testi le Model Katsayõlarõnõn Önem Testi Korelâsyon Katsayõsõnõn Önem Testi ki De i kenli Do rusal Regresyon Modelinin Uzantõlarõ Sõfõr Noktasõndan (Orijinden) Geçen Regresyon Regresyon Modellerinin Fonksiyon Kalõplarõ Ters Modeller Çok De i kenli Regresyon Analizi Üç De i kenli Model Çoklu Regresyon Denkleminin Yorumu Kõsmi Regresyon Katsayõlarõnõn Anlamõ Kõsmi Regresyon Katsayõlarõnõn EKK ile Tahmini EKK Tahmin Edicileri EKK Tahmin Edicilerinin Varyanslarõ ve Standart Hatalarõ Çoklu Belirlilik (Determinasyon) Katsayõsõ ve Çoklu Korelâsyon Katsayõsõ R 2 ve Düzeltilmi R Kõsmi Korelasyon Katsayõlarõ Çok Terimli (Polinomial) Regresyon Modelleri Modele Girecek De i kenlerin Seçimi Enter Yöntemi De i ken Ekleme ve Eleme Yöntemi (Stepwise Selection) Geriye Do ru De i ken Eleme Yöntemi (Backward Selection) leriye Do ru De i ken Ekleme Yöntemi (Forward Selection) Modelde Kullanõlacak Fonksiyonun Tahmini (Curve Estimation) Statistics Menüsündeki Kavramlar Regresyonda Grafik Çizimi Regresyonda Analizinde Elde Edilen Yeni De i kenlerin Kayõt Edilmesi BÖLÜM: LOJ ST K REGRESYON (LOJ T MODELLER) ANAL Z Lojistik Regresyonda Genel Kavramlar Lojistik Regresyon Çe itleri kili Lojistik Regresyon (BLOGREG) Analizi Sõralõ Lojistik Regresyon (OLAGREG) Analizi simsel Lojistik Regresyon (NLOGREG) Analizi xii
7 18. BÖLÜM: SA LIK ALANINA ÖZEL STAT ST KSEL YÖNTEMLER Temel Kavramlar Ve Yöntemler Oran ve Hõz Nüfus statistikleri (Demografik Göstergeler) Do um statistikleri Ölüm statistikleri Hastalõk statistikleri Tõpta Tanõ (Karar Verme) Tanõ Testi Performanslarõnõn De erlendirilmesi Etken ve Hastalõk li kisinin Belirlenmesi Risk Katsayõlarõ Odds Ratio (Üstünlük Oranõ) Relatif (Oransal) Risk; Chochran s and Mantel-Haenszel Statistics Testi ROC E risi Yöntemi le Kesim Noktalarõnõn (Cut-Off, Cut Points) Belirlenmesi Ya am Analizi (Survival Analysõs) Ya am Tablosu Yöntemi (Actuarial Life Table Method, Cutler-Ederer Method) Kaplan-Meier Yöntemi (Product Limit Method) Cox Regresyon Yöntemi BÖLÜM: FAKTÖR ANAL Z Verilerin Faktör Analizi çin Uygunlu unun Ara tõrõlmasõ Faktör Sayõsõnõn Belirlenmesi Rotasyonlu Faktör Matrisi Faktörlerin Adlandõrõlmasõ BÖLÜM: KÜMELEME ANAL Z (CLUSTER ANALYSIS) Kümeleme Analizinin Tanõmõ ve Temel kavramlar Kümeleme Analizi Yöntemleri Hiyerar ik Olmayan Kümeleme BÖLÜM: KOVARYANS ANAL Z (ANCOVA) Kovaryans Analizinin Kullanõm Alanlarõ Kovaryans Analizinin Varsayõmlarõ Varsayõmlarõn Sa lanmasõ BÖLÜM: SETLERARASI (CANON CAL) KORELASYON ANAL Z Varsayõmlar Kanonik De i kenler ve Kanonik Korelasyonlar Kanonik Korelasyon Katsayõlarõnõn Anlamlõlõ õ Kanonik Korelasyon Katsayõlarõnõn Yorumlanmasõ Açõklanan Varyans ve Redundancy Analizi BÖLÜM: GÜVEN L RL K ANAL Z (RELIABILITY ANALYSIS) Güvenilirlik Analizi Varsayõmlarõ Güvenilirlik Analizinde Kullanõlan Modeller KAYNAKÇA xiii
8 TABLOLAR L STES EK 1: Standart Normal E ri Alanlarõ (Z Tablosu) EK 2: Kritik t De erleri EK 3.1: Kritik F De erleri ( =0,05) EK 3.2: Kritik F De erleri ( =0,01) EK 4: Kritik 2 De erleri EK 5:Kolmogorov-Smirnov Tek Örnek Testi Kritik De erler Tablosu EK 6: Mann-Whitney U Testi Kritik De erler Tablosu (Tek Yönlü Test) EK 7: Man-Whitney U Testi Kritik De erler Tablosu (Çift Yönlü Test) EK 8: Kolmogorov-Smirnov ki Örnek Testi Kritik De erler Tablosu EK 9: Kolmogorov-Smirnov ki Örnek Testi Kritik De erler Tablosu EK 10: Dizi Sayõlarõ Testi (Runs Test) Kritik De erler Tablosu EK 11:Kruksakl-Wallis Testi Tablosu EK 12: Kendall õn Uyum Katsayõsõ EK 13:Friedman Testi Tablosu EK 14: Jonckheere-Terpstra Testi Tablosu EK 15: Wilcoxon E lenik-çift Testi Kritik De erler Tablosu EK 16: aret testi çin Binomial Olasõlõk Da õlõm Tablosu (p=q=1/2) xiv
ÖN SÖZ... XV 1. BÖLÜM İSTATİSTİKTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... XV 1. BÖLÜM İSTATİSTİKTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR 1. DEĞİŞKEN... 2 1.1. Değişken Çeşitleri... 3 1.2. Değişkenlerde Bağımsızlık ve Bağımlılık... 5 1.3. Değişkenlerde Kontrol Edilebilirlik...
DetaylıZ Diyagram Di er Grafik Türleri SORULAR...42
Ç N D E K L E R BÖLÜM I 1. STAT ST K KAVRAMI 1-20 1.1. STAT ST K KEL MES N N ANLAMI...3 1.2. STAT ST K KEL MES N N KÖKÜ...5 1.3. STAT ST N TANIMI...5 1.4. STAT ST N KONUSU...5 1.5. BÜYÜK SAYILAR KANUNU...6
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...
DetaylıİÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM I. İSTATİSTİK KAVRAMI ve TANIMI... 1 A. İSTATİSTİK KAVRAMI... 1 B. İSTATİSTİĞİN TANIMI... 2 C. İSTATİSTİĞİN TARİHÇESİ... 2 D. GÜNÜMÜZDE İSTATİSTİK VE ÖNEMİ...
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıKullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı
ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
Detaylı1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve
DetaylıBÖLÜM-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
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 1. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 2018 Güz 1 Dersin Amacı Yaygın olarak kullanılan parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Temel kavramların
DetaylıSunufl... ix Kullan m K lavuzu... x
iii Sunufl... ix Kullan m K lavuzu... x Temel Kavramlar... 1 G R fi... 3 B R M, DE fiken VE STAT ST K KÜTLES (ANA KÜTLE)... 4 Birim... 4 Birim Türleri... 4 Maddesel Bir Varl a Sahip Olan ya da Olmayan
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA
DetaylıDokuzuncu bask!ya"önsöz... i KISIM I B L M"VE"B L MSEL"YAKLA#IM... 1 BÖLÜM"1:"B L M"VE"B L MSEL"ARA#TIRMA...
Ç NDEK LER Dokuzuncu bask!ya"önsöz... i Önsöz...ii KISIM I B L M"VE"B L MSEL"YAKLA#IM... 1 BÖLÜM"1:"B L M"VE"B L MSEL"ARA#TIRMA... G R #... 3 POZ T V ST"(OLGUCU)"B L M"YAKLA#IMI"VE"ELE#T R S... 5 Karl
DetaylıIstatistik ( 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.
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 KÜMELER Bölüm 2 SAYILAR
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 KÜMELER 11 1.1. Küme 12 1.2. Kümelerin Gösterimi 13 1.3. Boş Küme 13 1.4. Denk Küme 13 1.5. Eşit Kümeler 13 1.6. Alt Küme 13 1.7. Alt Küme Sayısı 14 1.8. Öz Alt Küme 16 1.9.
DetaylıİÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ
İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ VERİ GRUBU 1. Yüzücü ve Atlet Verileri... 1 VERİ GRUBU 2. Sutopu, Basketbol ve Voleybol Oyuncuları Verileri... 4 VERİ 3. Solunum Yolları Verisi... 7 VERİ 4.
DetaylıK-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
DetaylıBÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...... V BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI... 1 1.1. GERÇEĞİ ARAMA YOLLARI..... 1 1.1.1.Deneyim..... 2 1.1.2. Mantık... 2 1.1.3. Bilimsel Araştırma... 3 1.1.4. Yansıtma... 4 1.2. BİLGİ EDİNME
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıAnkara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1
Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal
DetaylıBİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 14 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan
DetaylıEditörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK
Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Yazarlar Yrd.Doç.Dr.Nizamettin Erbaş Yrd.Doç.Dr.Tuğba Altıntaş Dr.Yeliz Sevimli Saitoğlu A. Zehra Çelenli Başaran Azize Sağır
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıNONPARAMETRİK TEKNİKLERİN GÜÇ VE ETKİNLİKLERİ
Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi www.esosder.org Electronic Journal of Social Sciences info@esosder.org Yaz-2010 Cilt:9 Sayı:33 (018-040) ISSN:1304-0278 Summer-2010 Volume:9 Issue:33 NONPARAMETRİK TEKNİKLERİN
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
Detaylı1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...
İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...
DetaylıTemel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü
SPSS Analiz Menüsü 1- Reports: a) OLAP Cubes: Seçilen değişkenlerin istatistiksel işlemlerini yapar. b) Case summaries: Verilerin frekans ve çapraz tablolarının oluşturulması, belirtici istatistiklerin
DetaylıOlasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I STAT 201 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıÇ NDEK LER. Bölüm 4: Üslü Say lar...44 Üslü fadeler...44 Al t rmalar...47 Test Sorular...49
Ç NDEK LER Bölüm1: Say Sistemleri...1 Say Sistemi...2 Desimal (Onluk) Say Sistemi...2 Say Basamaklar ve Taban...4 Binary ( kilik) Say Sistemi...4 Oktal (Sekizlik) Say Sistemi...7 Heksadesimal (Onalt l
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 2. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 208 Güz One Sample Tests İçerik Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval Binomial test Kolmogrov-Smirnov test
DetaylıDeneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı
Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Genel olarak bilimsel araştırma; problemlere ya da sorunlara güvenilir
Detaylıİstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları
İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İstatistik ve Olasılığa giriş -I STAT 201T Her İkisi 3 0 0 3
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
DetaylıÖğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : SOSYAL BİLİMLERDE İSTATİSTİK Ders No : 000100 Teorik : Pratik : 0 Kredi : ECTS : Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim
DetaylıÖğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;
Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : İSTATİSTİK II Ders No : 0020050027 Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri
EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I
DetaylıUYGULAMA 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
Detaylıİçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini
İçindekiler Önsöz Simgeler ve Kısaltmalar Dizini v xv I Varyans Analizi (ANOVA) 1 1 Varyans Analizine Giriş 3 1.1 TemelKavramlar... 3 1.2 Deney Tasarımının Temel İlkeleri... 5 1.2.1 Bloklama... 5 1.2.2
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıExponential Distribution. diger. Probability Distributions. Sürekli Şans Değişkenleri. 0 diger. SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Probability Distributions Probability Distributions SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Dr. Mehmet AKSARAYLI Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri Bölümü
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Genel Uygulama 1 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 Ege Üniversitesi Diş
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
DetaylıBÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1
ÖN SÖZ...iii BÖLÜM 1: Yaşam Çözümlemesine Giriş... 1 1.1. Giriş... 1 1.2. Yaşam Süresi... 2 1.2.1. Yaşam süresi verilerinin çözümlenmesinde kullanılan fonksiyonlar... 3 1.2.1.1. Olasılık yoğunluk fonksiyonu...
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
DetaylıTemel İstatistik 2012 Y. Doç. Dr. İbrahim Turan SPSS. Analiz Menüsü
SPSS Analiz Menüsü 1- Reports: a) OLAP Cubes: Seçilen değişkenlerin istatistiksel işlemlerini yapar. b) Case summaries: Verilerin frekans ve çapraz tablolarının oluşturulması, belirtici istatistiklerin
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
Detaylıİstanbul Aydın Üniversitesi İ.İ.B.F Öğretim Üyesi Sigorta Matematiği. İstanbul, 2013
i Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI İstanbul Aydın Üniversitesi İ.İ.B.F Öğretim Üyesi cigdemozari@aydin.edu.tr MSc. Elif ÇAKMAKOĞLU elifcakmakoglu@gmail.com Sigorta Matematiği İstanbul, 2013 ii Yayın No : 2953
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YAYINLARI NO:89 MATEMATİK I (12. BASKI) Prof. Dr. A. Nihat BADEM Yrd. Doç. Dr.
MATEMATİK I (12. BASKI) Prof. Dr. A. Nihat BADEM Yrd. Doç. Dr. Ali Tekin TİN MATEMATİK I DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YAYINLARI NO:89 Prof. Dr. A. Nihat BADEM Yrd. Doç. Dr. Ali Tekin
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-7- DEÜ İstatistik Bölümü 018 Güz 1 Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test
DetaylıÖRNEKLEME KURAMI. Prof. Dr. Hülya ÇINGI Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi. Ankara, 2009
I ÖRNEKLEME KURAMI ÜÇÜNCÜ BASKI Prof. Dr. Hülya ÇINGI Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi statistik Bölümü Ankara, 2009 II Birinci baskõ Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi Basõmevinde basõlmõştõr (Birinci
DetaylıPARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.
PARAMETRİK TESTLER Tek Örneklem t-testi 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz. H0 (boş hipotez): 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları
DetaylıİSTATİSTİK. 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
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün
DetaylıÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ
Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (08 19 Haziran 2015) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar 3+0 3 5 Ön Koşul Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Dersi Veren Öğretim Elemanı Dersin Yardımcıları
DetaylıİSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010)
İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) BİRİNCİ YIL Güz Dönemi (1. Yarıyıl) STAT 101 Temel İstatistik I (3 2 4) İstatistik bilimi. Verilerin görsel sunumu. Frekans tablosu oluşturma. Gövde yaprak
DetaylıPARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.
AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores
Detaylıİstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY
İstatistik 1 Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları Bu Bölümde İşlenecek Konular Temel Olasılık Teorisi Örnek uzayı ve olaylar, basit olasılık, birleşik olasılık Koşullu Olasılık İstatistiksel
DetaylıÜretim 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
DetaylıODALAR VE BORSALAR İÇİN TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER. Dr. Atilla YARDIMCI
ODALAR VE BORSALAR İÇİN TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Dr. Atilla YARDIMCI Ankara, 2008 Tüm haklar saklıdır. Bu yayının hiçbir bölümü, yazarın ve Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği (TOBB) nin önceden yazılı
DetaylıUYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖNEMLİLİK (Hipotez) TESTLERİ ü Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da varılan
DetaylıUYGULAMA 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
DetaylıSPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri
Elementary Education Online, 12(1), k: 1 6, 2013. İlköğretim Online, 12(1), b:1 6, 2013. [Online]: http://ilkogretim online.org.tr KİTAP İNCELEMESİ SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri
DetaylıĐST 474 Bayesci Đstatistik
ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...
İÇİNDEKİLER Ön Söz... Saymanın Temel Kuralları... Permütasyon (Sıralama)... 8 Kombinasyon (Gruplama)... 6 Binom Açılımı... Olasılık... 9 İstatistik... 8... Dağılımlar... 5 Genel Tarama Sınavı... 6 RASTGELE
DetaylıSosyal 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
DetaylıA İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.
. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. Buna göre, n C r + n C r toplamı aşağıdakilerden hangisine eşittir? A) n + C r B)
DetaylıALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR
ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için
Detaylı19. 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
DetaylıKİTABIN HARİTASI AÇIKLAMALAR BÖLÜMÜ
KİTABIN HARİTASI Bu kitapta açıklanan analizlerin işlevselliğini ön plana çıkarabilmek adına, analiz isimlerinden çok bunlarla neler yapılabileceği açıklanarak, analizden yapılacak işleme gitmek yerine,
DetaylıOLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ. Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r
OLASILIK ve İSTATİSTİĞE GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Hüsey n Dem r Yrd. Doç. Dr. Hüseyin Demir OLASILIK VE İSTATİSTİĞE GİRİŞ ISBN 978-605-318-470-6 DOI 10.14527/9786053184706 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu yazarlarına
Detaylıýçindekiler Ön Söz xiii Antenler 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Temel Anten Parametreleri 27 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 2.
çindekiler Ön Söz xiii 1 Antenler 1 1.1 Giri 1 1.2 Anten Tipleri 4 1.3 I ma Mekanizmas 7 1.4 nce Tel Antende Ak m Da l m 17 1.5 Tarihsel Geli meler 20 1.6 Multimedya 24 Kaynakça 24 2 Temel Anten Parametreleri
DetaylıHazırlayan. Evren YILDIRIM. DEĞİŞKENLER ve TANIMLAYICI İSTATİSTİK LER
Hazırlayan Evren YILDIRIM DEĞİŞKENLER ve TANIMLAYICI İSTATİSTİK LER 1. Değ'şken ve Değ'şken Çeş'tler' Değişken, birimlerin diğer birimlere göre ayırt edici ve farklı değerler alabilen özelliklerine denir.
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
Detaylı17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ
17.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2016 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi YAZAR SAYISI YAZARLARIN UNVAN DAĞILIMI (İlk üç) 1.Yazarın Üniversitesi
DetaylıProbability 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
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
Detaylı2 PARADİGMALAR IŞIĞINDA BİLİMSEL ARAŞTIRMA ANLAYIŞLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 BİLİM ve ARAŞTIRMA 11 1.1. Bilim 12 1.2. Bilimin Temel Özellikleri 13 1.3. Bilimin Dallarının Sınıflandırılması 13 1.3.1. Aksiyomatik Bilimler 13 1.3.2. Pozitif Bilimler 15
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
DetaylıTAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ
Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler
Detaylıİstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)
İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014) S-1) Bir otoyol üzerinde radarla hız kontrolü yapan, polis ekipler tarafından tespit edilen tane aracın hızları aşağıdaki tabloda
Detaylı