İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR
|
|
- Derya Taylan
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1
2 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER VE TABLOLAR Yayıa Hazırlayalar: Kürşad Demirutku, MS N. Ca Okay, BA Ayşegül Yama F. Efe Kıvaç Bahar Muratoğlu Zuhal Yeiçeri, BA ELEŞTİREL - YARATICI DÜŞÜNME VE DAVRANIŞ ARAŞTIRMALARI LABORATUVARI Akara Mart 005
3 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ ELYADAL DİZİSİ No: 3. Baskı (000 adet), Akara, Mart 005 Kapak Tasarımı: Mete Yama BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ ELEŞTİREL - YARATICI DÜŞÜNME VE DAVRANIŞ ARAŞTIRMALARI LABORATUVARI Eskişehir Yolu 0. km., Bağlıca Kampusu, Bağlıca, 06530, Akara Tel: (3) / 76, 7, 674 Faks: (03) e-posta: ifo@elyadal.org
4 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı ÖNSÖZ... 5 İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER... 6 A. VERİ GRUPLAMA... 6 A. SINIF SAYISI... 6 A. ARALIK / RANJ... 6 A3. SINIF GENİŞLİĞİ... 6 B. VERİ BETİMLEME... 6 B. ARİTMETİK ORTALAMA... 6 B. GEOMETRİK ORTALAMA... 6 İki sayı içi... 6 sayı içi... 6 B3. HARMONİK ORTALAMA... 6 B4. KUADRATİK ORTALAMA... 6 B5. ORTANCA / MEDYAN... 7 B6. VARYANS... 7 Populasyo Varyası... 7 Öreklem Varyası... 7 Gruplamış Veri İçi Öreklem Varyası... 7 B7. STANDART SAPMA... 7 B8. VARYASYON KATSAYISI... 7 B9. YÜZEBÖLENLER... 7 C. SAYMA KURALLARI... 8 C. ÇARPMA KURALI... 8 C. PERMÜTASYON... 8 C3. KOMBİNASYON... 8 D. OLASILIK... 8 D. TOPLAMA KURALLARI... 8 D. ÇARPMA KURALLARI... 8 D3. KOŞULLU OLASILIK... 8 D4. TÜMLEYEN... 8 E. OLASILIK DAĞILIMLARI... 8 E. BİR OLASILIK DAĞILIMININ ORTALAMASI... 8 E. BİR OLASILIK DAĞILIMININ VARYANSI... 8 E3. BEKLENEN DEĞER... 9 E4. BİNOM OLASILIĞI... 9 E5. BİNOM DAĞILIMININ ORTALAMASI... 9 E6. BİNOM DAĞILIMININ VARYANSI VE STANDART SAPMASI... 9 E7. MULTİNOM OLASILIK... 9 E8. POİSSON OLASILIĞI... 9 E9. HİPERGEOMETRİK OLASILIK... 9 F. NORMAL DAĞILIM... 9 F. STANDART PUAN... 9 F. STANDART ORTALAMA HATASI... 9 Sosuz öreklem... 9 Solu öreklem... 9 F3. MERKEZİ LİMİT TEOREMİ... 9 G. GÜVEN ARALIKLARI VE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜKLERİ... 0 G. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (σ BİLİNİYORSA)... 0 G. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (N 30)... 0 G3. ORTALAMA İÇİN GÜVEN ARALIĞI (N < 30)... 0
5 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı G4. ORTALAMA İÇİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ... 0 G5. ORAN İÇİN GÜVEN ARALIĞI... 0 G6. ORAN İÇİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ... 0 G7. STANDART SAPMA VE VARYANS İÇİN GÜVEN ARALIĞI... 0 H. HİPOTEZ TESTLERİ... 0 H. TEK ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ... 0 Ortalama içi (σ biliiyorsa)... 0 Ortalama içi ( 30)... Küçük öreklem t testi ( < 30)... Ora içi z testi... Stadart sapma içi hipotez testi... H. BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM Z TESTİ... İki ortalamaı karşılaştırılması (σ'lar biliiyorsa)... İki ortalamaı karşılaştırılması ( 30)... H3. VARYANS EŞİTLİĞİ / HOMOJENLİĞİ TESTİ... H4. BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM T TESTİ... Varyaslar eşit / homoje değilse... Varyaslar eşit / homoje ise... H5. ORTALAMA FARKI İÇİN GÜVEN ARALIĞI... Büyük Öreklemler... Küçük Öreklemler (varyaslar eşit değilse)... Küçük Öreklemler (varyaslar eşitse)... H6. BAĞIMLI / EŞLEŞTİRİLMİŞ ÖRNEKLEMLER HİPOTEZ TESTİ... H7. İKİ ORANIN KARŞILAŞTIRILMASI... H8. ORAN FARKI İÇİN GÜVEN ARALIĞI... I. VARYANS ANALİZİ... I. VARYANS TESTİ... I. TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ... 3 Uygulama kareler toplamı ve varyası... 3 Hata kareler toplamı ve varyası... 3 İlişkii gücü... 3 I3. TUKEY TESTİ... 3 I4. SCHEFFÉ TESTİ... 3 I5. TEK YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ TABLOSU... 3 I6. ÇİFT YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ... 3 Toplam kareler toplamı... 3 Uygulama A içi kareler toplamı ve varyası... 4 Uygulama B içi kareler toplamı ve varyası... 4 Etkileşim kareler toplamı ve varyası... 4 Hata kareler toplamı ve varyası... 4 I7. ÇİFT YÖNLÜ VARYANS ANALİZİ TABLOSU... 4 I8. RASSAL BLOK DESENİ... 5 Uygulama içi kareler toplamı ve varyası... 5 Bloklar içi kareler toplamı ve varyası... 5 Toplam kareler toplamı... 5 Hata içi kareler toplamı ve varyası... 5 I9. RASSAL BLOK DESENİ TABLOSU... 5 J. KORELASYON VE REGRESYON... 5 J. PEARSON MOMENTLER ÇARPIMI KORELASYON KATSAYISI VE ANLAMLILIĞI... 5 J. REGRESYON EŞİTLİĞİ... 6 J3. REGRESYON KATSAYISI / AĞIRLIĞI (BETA)... 6 J4. REGRESYON SABİTİ... 6 J5. TAHMİN HATASI... 6 J6. REGRESYONUN AÇIKLADIĞI VARYANS... 6 J7. TAHMİN ARALIĞI... 6
6 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 K. Kİ KARE UYUM İYİLİĞİ VE BAĞIMSIZLIK TESTLERİ... 6 L. PARAMETRİK OLMAYAN BAZI TESTLER... 6 L. İŞARET TESTİ (N 6)... 6 L. İLİŞKİLİ ÖRNEKLEM İŞARET TESTİ... 6 L3. WİLCOON SIRALAMA TOPLAMI TESTİ (N 0 VE N 0)... 7 L4. WİLCOON İŞARETLİ SIRALAMA TESTİ... 7 L5. MANN-WHİTNEY U TESTİ... 7 N 0 ve N N > 0 ve N > L6. KRUSKAL-WALLİS TESTİ... 7 L7. SPEARMAN SIRALAMA KORELASYON KATSAYISI... 8 L8. DURBİN-WATSON TESTİ... 8 İSTATİSTİKSEL TABLOLAR... 9 TABLO. RASSAL SAYILAR... 9 TABLO. RASSAL SAYILAR (DEVAM)... 0 TABLO. RASSAL SAYILAR (DEVAM)... TABLO. FAKTÖRYEL DEĞERLERİ... TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI... TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 4 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 5 TABLO 3. BİNOM DAĞILIMI (DEVAM)... 6 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI... 7 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 8 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 9 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM) TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 4. POİSSON DAĞILIMI (DEVAM)... 3 TABLO 5. STANDART NORMAL DAĞILIM TABLO 6. T DAĞILIMI TABLO 7. χ DAĞILIMI TABLO 8. F DAĞILIMI (α.005) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.005 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05 DEVAM)... 4 TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05)... 4 TABLO 8. F DAĞILIMI (α.05 DEVAM) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0) TABLO 8. F DAĞILIMI (α.0 DEVAM)... 45
7 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.0) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.0 - DEVAM) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.05) TABLO 9. TUKEY TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 - DEVAM) TABLO 0 PEARSON MOMENTLER ÇARPIMI KORELASYONU TABLOSU TABLO. İŞARET TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ... 5 TABLO. WİLCOON İŞARETLİ SIRA TESTİ KRİTİK DEĞERLERİ... 5 TABLO 3. SPEARMAN KORELASYONU KRİTİK DEĞERLERİ TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.005) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.0) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.05) TABLO 4. U VE U İÇİN KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (α.05) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 DEVAM) TABLO 5. DURBİN-WATSON KRİTİK DEĞERLERİ (α.05 DEVAM)... 60
8 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 Ösöz Bilimselliği öemli kriterleride biri, rakamsallaştırılmış ölçümleri çeşitli istatistiksel tekikler kullaılarak grupladırılması, özetlemesi ve alamladırılmasıdır. O edele uygulamalı istatistik pek çok bilimsel disiplii ayrılmaz bir parçasıdır. Eliizdeki bu kitapçık, çeşitli istatistiksel uygulamaları formüllerii ve bu uygulamalar soucuda değerledirme yapmayı sağlayacak kritik istatistiksel değerleri tablolarıı derlediğimiz bir başvuru kayağıdır. Artık bilgisayar paket programlarıyla yapıla istatistiksel aalizleri kağıt ve kalem ile yapmaya gerek var mıdır? Dolayısıyla bu kitapçık gerçekte işlevsel midir? Biz öyle olduğua iaıyoruz. İstatistiksel uygulamaları altıda yata matığı, veri kümelerii formülleri uygulayarak aaliz etmek yoluyla öğreilebileceğii düşüüyoruz. Bilgisayar paket programlarıı getirdiği kolaylıklarda yararlamak ve aaliz çıktılarıı doğru alamladırmak acak bu temel kavrayışı üzerie mümkü olabiliyor. Aksi taktirde hatalı aaliz soucu raporlarıı yazılabildiğii sıkça görmekteyiz. Bu kitapçıktaki bilgiler, temel istatistiksel bilgiye sahip olaları alayabileceği biçimde düzelemiştir. Buu öteside bir bilgiledirme, bu kitapçığı hızlı bir başvuru kayağı olmakta çıkarıp, derilikli bir istatistik ders kitabıa döüştürebilirdi. Bu da bu kitapçığa başvuralar içi kitabı daha başıda işlevsizleştirecekti. Dolayısıyla, kitapçığı kullaırke karşılaşıla kavramsal zorluklar olduğuda siz kullaıcıları çeşitli istatistik kitaplarıa başvurmaız daha sağlıklı olacaktır düşücesideyiz. Şüphesiz böyle bir çalışmada e dikkat edilmesi gereke okta, formülleri ve tablo değerlerii yazılı ortama hatasız aktarılmasıydı. N. Ca Okay ve Ayşegül Yama ile bu amacı gerçekleştirebilmek içi çok titiz bir çalışma çıkardık. Öte yada, acak bağımsız gözleri ikici kotrolü ile biraz daha hatasız bir aktarım söz kousu olabilirdi. F. Efe Kıvaç, Bahar Muratoğlu ve Zuhal Yeiçeri bu kritik görevi dikkatle yerie getirdiler. Souçta çeşitli bilimsel alalarda iceliksel çalışmalar yapa uzmaları ve öğrecileri kullaabileceğii düşüdüğümüz ve olabildiğice hatalarda arımış bu başvuru kitapçığı ortaya çıktı. Kitapçığı çeşitli aşamalarıda geribildirimleri ile süreci destekleye Dr. İ. Kemal İlter ile Y. Doç. Dr. Arzdar Kiracı ya ve bazı formüller ile tabloları ekleyerek kitapçığa katkıda bulua Araş. Gör. Nebile Korucu ya da teşekkürlerimizi suarız. Laboratuvarı bütü çalışmalarıda olduğu gibi bu kitapçığı size ulaşmasıda e öemli destek elbette Başket Üiversitesi yöetimide gelmiştir. Eliizdeki başvuru kayağıı çalışmalarıızda yararlı olması umuduyla, bu ürüde emeği geçe herkese teşekkür ederim. Kürşad Demirutku, Mart, 005
9 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 A. Sııf sayısı İSTATİSTİKSEL FORMÜLLER A. Veri Gruplama k > [k: sııf sayısı; : öreklem büyüklüğü] A. Aralık / Raj E yüksek değer E düşük değer (Y D) A3. Sııf geişliği Y D i k B. Veri Betimleme B. Aritmetik ortalama i xi x + x + L + x k f i i m k: sııf sayısı f i : belli bir sııfta gözlee frekas m : belli bir sııfı orta oktası B. Geometrik ortalama İki sayı içi g x x sayı içi g x x x B3. Harmoik ortalama h i x B4. Kuadratik ortalama q i x
10 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 B5. Ortaca / Medya M d x L + i ( ) Cf f i L x L : x i içere sııfı alt limiti i: sııf geişliği Cf L : x i içere sııfı alt limitie kadarki kümülatif frekas f i : x i içere sııfı frekası B6. Varyas Populasyo Varyası σ x ( µ ) N Öreklem Varyası ( x ) s ; s x ( x) Gruplamış Veri İçi Öreklem Varyası s f ( x m ) f xm ( f xm ) ; f: belli bir sııfı frekası x m : belli bir sııfı orta oktası s B7. Stadart sapma σ s σ s B8. Varyasyo katsayısı c var s 00 B9. Yüzeböleler P x Cf L + ( x x ) L f i i 00 P x : belli bir puaa karşılık gele yüzeböle Cf L : belli bir puaı içere sııfı alt limitie kadarki kümülatif frekas x: pua x L : x i içere sııfı alt limiti i: sııf geişliği f i : x i içere sııfı frekası
11 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 8 p x L p Cf + fi L i p: belli bir yüzebölee dek gele pua p: söz kousu yüzeböle (odalık biçimde ifade edilir) C. Çarpma kuralı k k k3 k C. Permütasyo P r! ( r)! C. Sayma Kuralları C3. Kombiasyo C r! ( r)! r! D. Toplama kuralları ( A B) P( A) P( B) ( A B) P( A) + P( B) P( A B) P + P D. Olasılık D. Çarpma kuralları P ( A B) P( A) P( B) ( A B) P( A) P( B A) ( A B) P( B) P( A B) P P D3. Koşullu olasılık P P ( B A) ( A B) P P ( A B) P( A) ( A B) P( B) D4. Tümleye P P ( A) + P( A ). 00 ( E ). 00 P( E) E. Olasılık Dağılımları E. Bir olasılık dağılımıı ortalaması µ x P(x) E. Bir olasılık dağılımıı varyası σ x P( x) µ
12 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 9 E3. Beklee değer ) ( ) ( x P x x E E4. Biom olasılığı q p P! )! (! ) ( E5. Biom dağılımıı ortalaması p µ E6. Biom dağılımıı varyası ve stadart sapması q p σ ; q p σ E7. Multiom olasılık k k k p p p p P!!!!! ) ( L E8. Poisso olasılığı! ), ( e P λ λ λ E(x) Var(x) λ E9. Hipergeometrik olasılık b a b a C C C P ) ( ) ( + F. Normal Dağılım F. Stadart pua σ µ x z ; s x z F. Stadart ortalama hatası Sosuz öreklem σ σ Solu öreklem N N σ σ F3. Merkezi limit teoremi z σ µ ; z σ µ
13 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 0 G. Güve Aralıkları ve Öreklem Büyüklükleri G. Ortalama içi güve aralığı (σ biliiyorsa) + < < z z σ µ σ α α σ bilimiyorsa s kullaılır. G. Ortalama içi güve aralığı ( 30) + < < s z s z α α µ G3. Ortalama içi güve aralığı ( < 30) + < < s t s t α α µ G4. Ortalama içi öreklem büyüklüğü E z σ α E: maksimum tahmi hatası G5. Ora içi güve aralığı ( ) ( ) pq z p p pq z p ˆˆ ˆ ˆˆ ˆ α α + < < pˆ: öreklem oraı qˆ : pˆ p: populasyo oraı G6. Ora içi öreklem büyüklüğü ˆˆ E z pq α ; p ˆ ; p q ˆ ˆ G7. Stadart sapma ve varyas içi güve aralığı ( ) ( ) sol sağ s s χ σ χ < < ( ) ( ) sol sağ s s χ σ χ < < H. Hipotez Testleri H. Tek öreklem hipotez testleri Ortalama içi (σ biliiyorsa) z σ µ
14 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Ortalama içi ( 30) s z µ Küçük öreklem t testi ( < 30) s t µ ; df Ora içi z testi pq p p z ˆ Stadart sapma içi hipotez testi ( ) σ χ s ; df H. Bağımsız iki öreklem z testi İki ortalamaı karşılaştırılması (σ'lar biliiyorsa) ( ) ( ) z σ σ µ µ + İki ortalamaı karşılaştırılması ( 30) ( ) ( ) z s s + µ µ H3. Varyas eşitliği / homojeliği testi s s F ; df ; df H4. Bağımsız öreklem t testi Varyaslar eşit / homoje değilse ( ) ( ) s s t + µ µ ; df küçük ola Varyaslar eşit / homoje ise ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t s s µ µ ; df +
15 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı H5. Ortalama farkı içi güve aralığı Büyük Öreklemler ( ) + z σ σ α m Küçük Öreklemler (varyaslar eşit değilse) ( ) + s s t α m Küçük Öreklemler (varyaslar eşitse) ( ) ( ) ( ) s s t α m df + H6. Bağımlı / Eşleştirilmiş öreklemler hipotez testi s D t D µ D ; df D D ( ) D D s D H7. İki oraı karşılaştırılması ( ) ( ) + ˆ ˆ pq p p p p z pˆ ; p + + ;pˆ p q H8. Ora farkı içi güve aralığı ( ) ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ q p p q z p p + α m I. Varyas Aalizi I. Varyas testi W B E T S S S S MSE MST F
16 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 Paydaki varyaslar uygulama/gruplararası değişkeliği, paydadaki varyaslar ise hata/grupiçi değişkeliği belirtir. I. Tek yölü varyas aalizi Uygulama kareler toplamı ve varyası SS T GM k i ( i i GM : büyük ortalama i : grup ortalaması ) df T k ; S T SST dft Hata kareler toplamı ve varyası SS E j ( k j ) + ( j ) + + ( kj k ) j j df E N k; S E SSE dfe SS TOT SST + SSE ; df TOT N İlişkii gücü ω ( k ) SSE SE SSTOT + SE I3. Tukey testi q i s E I4. Scheffé testi j ( i j ) FS ; F ( k ) Fkrit se [( i ) + ( j )] I5. Tek yölü varyas aalizi tablosu Kayak SS Df MS (S ) F göz Uygulama (T) SS T k MST MST/MSE Hata (E) SS E N k MSE Toplam SS TOT N I6. Çift Yölü Varyas Aalizi Toplam kareler toplamı SS TOT a b m i j k df TOT abm ( xij, k GM )
17 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 Uygulama A içi kareler toplamı ve varyası a SSA bm ( ia GM ) i df A a ; s A SSA dfa Uygulama B içi kareler toplamı ve varyası b SSB am ( jb GM ) j df B b ; s B SSB dfb Etkileşim kareler toplamı ve varyası SS a b A B m ( ij ia jb + i j GM ) df A B (a )(b ); sa B SSA B dfa B Hata kareler toplamı ve varyası SS E SS TOT SS A SS B SS A B df E ab(m ); s E SSE dfe I7. Çift yölü varyas aalizi tablosu Kayak SS Df MS (S ) F göz A SS A a s A B SS B b s B s A s E s B s E A B SS A B (a )(b ) s A B Hata (E) SS E ab(m ) s E Toplam SS TOT abm s A B se
18 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 I8. Rassal blok desei Uygulama içi kareler toplamı ve varyası SS T b t i ( i ) df T t ; T s SS df T T ; F T S S T E Bloklar içi kareler toplamı ve varyası SS B t b j ( j ) df B b ; s B SSB dfb ; F B SB SE Toplam kareler toplamı SS TOT t b i j ( ij ) df TOT tb Hata içi kareler toplamı ve varyası SS E SS TOT SS T SS B df E (t )(b ); s E SSE dfe I9. Rassal blok desei tablosu Kayak SS df MS (S ) F göz Uygulama (T) SS T t s T F T Blok (B) SS B b s F B B Hata (E) SS E (t )(b ) s E Toplam SS TOT tb J. Korelasyo ve Regresyo Parametre tahmilerii göstermek içi (üst) veya ˆ(şapka) kullaılabilir. J. Pearso mometler çarpımı korelasyo katsayısı ve alamlılığı r ( xy) ( x)( y) x y ( ) ( ) ( ) ( ) x y t r ; df r
19 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 J. Regresyo eşitliği y ˆ y a + bx J3. Regresyo katsayısı / ağırlığı (beta) b ( xy) ( x)( y) ( x ) ( x) J4. Regresyo sabiti a Y b J5. Tahmi hatası ( y y ) ˆ σ s est J6. Regresyou açıkladığı varyas r ( y y ) ( y y ) J7. Tahmi aralığı y m t α / S df est + + ( x ) ( x ) ( x) K. Ki Kare Uyum İyiliği ve Bağımsızlık Testleri ( O E) χ E O: gözlee frekas E: beklee frekas Uyum iyiliği testi df (kategori sayısı - ) Bağımsızlık testi df (satır )(sütu ) L. Parametrik Olmaya Bazı Testler L. İşaret testi ( 6) ( + 0.5) ( / ) z : + veya işaret toplamlarıda küçük olaı L. İlişkili öreklem işaret testi z D N
20 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 L3. Wilcoxo sıralama toplamı testi ( 0 ve 0) R µ R z σ µ R σ R R ( + ) + ( + ) + R: küçük öreklem büyüklüğü ( ) içi sıra toplamı : küçük öreklem büyüklüğü : büyük öreklem büyüklüğü L4. Wilcoxo işaretli sıralama testi z ( + ) ws 4 ( + )( + ) 4 : farkı 0 olmadığı çiftleri sayısı w s : işaretli sıralar içi küçük ola toplamı mutlak değeri L5. Ma-Whitey U testi N 0 ve N 0 U N N U U N N N + ( N + ) ( N + ) R N U NN + R R: ilgili öreklemi sıralar toplamı N > 0 ve N > 0 z U U s U E U : birici grubu sıralar toplamı U E : beklee sıralar toplamı s U : stadart hata U E s U N ( N + N ) + N ( N + N ) N + L6. Kruskal-Wallis testi R R Rk H ( N + ) N( N + ) k
21 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 8 R: ilgili öreklemi sıra toplamı L7. Spearma sıralama korelasyo katsayısı ) ( 6 d r s d: sıralama farkı L8. Durbi-Watso testi ( ) T t t T t t t e e e d ˆ ˆ ˆ
22 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 9 İSTATİSTİKSEL TABLOLAR Tablo. Rassal Sayılar
23 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 0 Tablo. Rassal Sayılar (devam)
24 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Tablo. Rassal Sayılar (devam) Kayak. Kmietowicz, Z. W., Yaoulis, Y. (988). Statistical tables for ecoomic, busiess, ad social studies (. basım). UK: Logma. Tablo. Faktöryel Değerleri! , , , ,68,800 39,96, ,00, ,7,00, ,78,9,00 5,307,674,368,000
25 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı Tablo 3. Biom Dağılımı P x
26 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 3 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) P x
27 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 4 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) p x
28 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 5 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam)
29 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 6 Tablo 3. Biom Dağılımı (devam) Kayak. Bluma, A. G. (00). Elemetary statistics: A step by step approach (4. basım). NY: McGraw-Hill.
30 İstatistiksel Formüller ve Tablolar Kitapçığı 7 Tablo 4. Poisso Dağılımı λ λ λ
3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
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
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
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
DetaylıÖRNEKLEME 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
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
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
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
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...
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
Detaylıİstatistiksel Yorumlama
İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız
Detaylıİşlenmemiş 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
DetaylıİSTATİSTİK 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
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...
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
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
Detaylıİstatistik 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
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
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
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıBağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise
YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim
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
Detaylıİstatistik 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıBÖLÜM 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL 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
Detaylı4/16/2013. 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
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
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
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
DetaylıOlasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II STAT 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN 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
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıHipotez Testleri. Parametrik Testler
Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 Prof. Dr. Ali ŞEN İki Populasyonun Karşılaştırılması: Eşleştirilmiş Örnekler için Wilcoxon İşaretli Mertebe Testi -BÜYÜK ÖRNEK Bağımsız populasyonlara uygulanan
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
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
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıTemel 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
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıT TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN Gruplara ait ortalamalar elde edildiğinde, farklı olup olmadıkları ilk bakışta belirlenemez. Ortalamalar arsında bulunan
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
DetaylıSÜREKLİ 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
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
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. 1 ŞEKİL: Evren uzay-örneklem uzay İstatistiksel tahmin
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
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?
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
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
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.
DetaylıMATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI
MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar
Detaylıx 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)
4 ÖRNEKLEME HATASI 4.1 Duyarlılık 4. Güveilirik 4.3 Örek hacmi ve uyarlılık arasıaki ilişki 4.4 Örek hacmi ve göreceli terimler ile uyarlılık arasıaki ilişki 4.5 Hata kareler ortalaması Örekte ele eile
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...
Detaylı14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri
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
DetaylıAKT201 Matematiksel İstatistik I Yrd. Doç. Dr. Könül Bayramoğlu Kavlak
AKT20 Matematiksel İstatistik I 207-208 Güz Dönemi AKT20 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 Son Teslim Tarihi: 29 Aralık 207 Cuma, Saat: 5:00 (Ödevlerinizi Arş. Gör. Ezgi NEVRUZ a elden teslim ediniz.) (SORU
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
DetaylıSürekli 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
DetaylıYrd. 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
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin
DetaylıBÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
DetaylıBağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Bağımlı Gruplar için t Testi İlişkili olan iki ortalama arasında
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
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
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden
DetaylıOlasılık ve Normal Dağılım
Olasılık ve Normal Dağılım P = 0 İmkansız P =.5 Yarı yarıya P = 1 Kesin Yazı-Tura 1.5 2 1.5 2.5.5.25 Para atışı 10 kere tekrarlandığında Yazı Sayısı f % 0 3 30 1 6 60 2 1 10 Toplam 10 100 Atış 1000 kere
DetaylıRASSAL 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
DetaylıAppendix C: İstatistiksel Çıkarsama
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama
DetaylıİKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI
İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama Doç.
Detaylı10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08
1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel
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.
Detaylı0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart
DetaylıMATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI
Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda
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.
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ KESİKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 GEOMETRİK DAĞILIM Bir Bernoulli deneyi ilk olumlu sonuç elde edilmesine kadar tekrarlansın. X: ilk olumlu sonucun
DetaylıMIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları
ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları. 9 + = 6. A dan B ye 5 farklı şekilde gidebilir. B den C ye 3 farklı şekilde gidebilir. 5.3 = 5. 4.5 = 0 7. 5.3.3.5 = 5 3. kişi için iki durum
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları
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
DetaylıÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları
ÖABT Olasılık - İstatistik KONU TESTİ Saymanın Temel Kuralları. 9 + = 6. A dan B ye 5 farklı şekilde gidebilir. B den C ye 3 farklı şekilde gidebilir. 5.3 = 5. 4.5 = 0 7. 5.3.3.5 5 3. kişi için iki durum
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Uygulamalı bilim
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre
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
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
Detaylıİstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş
İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük
DetaylıKategorik Veri Analizi
Kategorik Veri Analizi 6.Sunum Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1 ANALİZ TÜRLERİ Bağımlı Değ. Bağımsız Değ. Analiz Sürekli İki kategorili t-testi, Wilcoxon testi Sürekli Kategorik ANOVA, linear regresyon Sürekli
DetaylıSIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)
SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge
DetaylıAppendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
DetaylıOLS Yönteminin Asimptotik (Büyük Örneklem) Özellikleri SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) Asimptotik Özellikler: Tutarlılık. Asimptotik Özellikler
1 SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Detaylıİkiden Çok Grup Karşılaştırmaları
İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları Bir onkoloji kliniğinde göğüs kanseri tanısı almış kadınlar arasından histolojik evrelerine göre 17 şer kadın seçilerek sağkalım süreleri (ay) alınmıştır. HİSTLOJİK EVRE
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin rassal seçilmesi varsayımına dayanmaktaydı ve parametrik testler kullanılmıştı. Parametrik olmayan testler
DetaylıTest İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK
Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK İçindekiler Test İstatistikleri Merkezi Eğilim Tepe Değer (Mod) Ortanca (Medyan) Aritmetik Ortalama Merkezi Dağılım Dizi Genişliği (Ranj) Standart Sapma Varyans Çarpıklık
Detaylı