ÖN SÖZ... XV 1. BÖLÜM İSTATİSTİKTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR
|
|
- Batur Ince
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... XV 1. BÖLÜM İSTATİSTİKTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR 1. DEĞİŞKEN Değişken Çeşitleri Değişkenlerde Bağımsızlık ve Bağımlılık Değişkenlerde Kontrol Edilebilirlik SPSS'de Değişkenin Tanımlanması ÖLÇME VE ÖLÇEK DÜZEYLERİ Ölçme Ölçek Düzeyleri FREKANS DAĞILIMLARI Nispi (Oransal) Frekans Dağılımı Kümülatif (Birikimli) Frekans Dağılımı Kümülatif (Birikimli) Nispi (Oransal) Frekans Dağılımı BÖLÜM MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ (ORTALAMALAR) (MEASURES OF LOCATION, AVARAGE) 1. ORTALAMALAR Parametrik (Analitik) Ortalamalar Parametrik (Analitik) Olmayan Ortalamalar Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod un Kullanımlarının Karşılaştırılması Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Arasındaki İlişki ve Çarpıklık v
2 vi SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler 3. BÖLÜM DAĞILIM (DEĞİŞKENLİK) ÖLÇÜLERİ (MEASURES OF DISPERSION) 1. DAĞILIM ÖLÇÜLERİ Parametrik Olmayan Dağılım Ölçüleri Parametrik Dağılım Ölçüleri BÖLÜM NORMALLİKTEN SAPMA ÖLÇÜLERİ 1. NORMALLİK (NORMALITY) ÇARPIKLIK (SKEWNESS ) Ortalamalara Dayanan Çarpıklık Katsayısı Kartil lere Dayanan Çarpıklık Katsayısı Moment e Dayanan Çarpıklık Katsayısı BASIKLIK (KURTOSİS) ÇARPIKLIĞIN GİDERİLMESİ Uç Değerler BÖLÜM EKSİK VERİLERİN TAMAMLANMASI 1. EKSİK VERİ TAMAMLAMA YÖNTEMLERİ Series Mean Yöntemi Mean of Nearby Points Yöntemi Median Nearby Points Yöntemi Linear Interpolation Yöntemi Linear Trend Yöntemi BÖLÜM GRAFİK ÇİZİMİ 1. ÇUBUK (BAR) GRAFİKLERİ ÜÇ BOYUTLU ÇUBUK GRAFİKLERİ (3-D BAR CHARTS) ÇİZGİ GRAFİKLERİ (LİNE CHART) DAİRE (PİE) GRAFİĞİ KUTU GRAFİKLERİ (BOXPLOT CHARTS) GÜVEN ARALIĞI GRAFİKLERİ (ERROR PLOT CHARTS, CONFIDENCE INTERVAL PLOT CHARTS) İLİŞKİ GRAFİKLERİ (DAĞILIM, SCATTER/DOT CHARTS) ÜÇ BOYUTLU İLİŞKİ (DAĞILIM, SCATTER/DOT CHARTS) GRAFİKLERİ HİSTOGRAM
3 İçindekiler vii 7. BÖLÜM OLASILIK 1. SAYMA -PERMÜTASYON- KOMBİNASYON Saymanın Temel Kuralı Faktöriyel Permütasyon (Sıralama-Düzenleme) Kombinasyon (Seçme-Çekme) OLASILIĞIN TEMEL KAVRAMLARI Rassal Deney Örnek Uzay Olay Ayrık Olaylar Bir Kümenin Tümleyeni Bütüne Tamamlayan Olaylar OLASILIK KAVRAMI Klasik Olasılık Deneysel Olasılık OLASILIK İLE İLGILI ÖNEMLİ AKSIYOMLAR VE TEOREMLER Aksiyomlar Teoremler OLASILIĞA KONU OLAN OLAY/OLAYLAR VE OLASILIKLARI Basit ve Bileşik Olayların Olasılığı Olasılık Hesaplarında Çarpma ve Toplama Kuralları Bayes Teoremi RASSAL DEĞİŞKENLER (RANDOM VARIABLE) Rassal Değişkenin Kesikli ve Sürekli Ayrımı: OLASILIK FONKSIYONU Kesikli Olasılık Fonksiyonu (Olasılık Fonksiyonu) Sürekli Olasılık Fonksiyonu (Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu) RASSAL DEĞİŞKENİN BEKLENEN DEĞERİ VE VARYANSI Rassal Değişkenin Beklenen Değeri (Expected Value) Rassal Değişkeninin Varyansı OLASILIK DAĞILIMLARI Kesikli Olasılık Dağılımları Sürekli Olasılık Dağılımları LİMİT TEOREMLERİ Büyük Sayılar Kanunu Merkezi Limit Teoremi
4 viii SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler 8. BÖLÜM ÖRNEKLEM (SAMPLE) VE ÖRNEKLEME (SAMPLING) YÖNTEMLERİ 1. ÖRNEKLEME TEORİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI Ana kütle Birim (Eleman) Örneklem ve Örnekleme Örneklemede Tahmin Hatası Parametre ve İstatistik Örneklem Çerçevesi Rassal Değişkenlik Örnekleme Dağılımı Örnekleme Süreci ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ (SAMPLING METHODS) Olasılığa Dayalı Örnekleme Yöntemleri (Probability Sampling) Olasılığa Dayalı Olmayan Örnekleme (Nonprobability Sampling) Örnekleme Hataları BÖLÜM GÜVEN ARALIĞI (CONFIDENCE INTERVAL) 1. NOKTA TAHMİNİ ARALIK TAHMİNİ Z Dağılımı İçin Güven Aralığı Tahmini t Dağılımı İçin Güven Aralığı Tahmini BÖLÜM GÜÇ (POWER) ANALİZİ 1. TEK ÖRNEKLEM İÇİN GÜÇ ANALİZİ BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM İÇİN GÜÇ ANALİZİ İKİDEN FAZLA BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM İÇİN GÜÇ ANALİZİ FAKTÖRİYEL DENEMELER İÇİN GÜÇ ANALİZİ BÖLÜM HİPOTEZ TESTLERİ (HYPOTHESIS TESTING) 1. HİPOTEZLERİN ÖZELLİKLERİ HİPOTEZLERİN TÜRLERİ
5 İçindekiler ix 3. BİRİNCİ VE İKİNCİ TİP HATALAR ÖNEM (ANLAMLILIK) SEVİYESİ TESTİN GÜCÜ HİPOTEZ TESTİNİN AŞAMALARI Sıfır ve Alternatif Hipotezlerin Kurulması Test İstatistiğinin Hesaplanması Karar Modelinin Kurulması ve Karar Verme BÖLÜM PARAMETRİK TESTLER (PARAMETRIC TESTS) 1. Z TESTİ Ana Kütle Ortalamasının Testi STUDENT T TESTİ Ana kütle Ortalamasının Testi VARYANS ANALİZİ (F TESTİ) Tek Yönlü ANOVA (One Way ANOVA) İki Yönlü ANOVA (Two Way ANOVA) Tek Yönlü MANOVA İki Yönlü MANOVA BÖLÜM NONPARAMETRİK TEKNİKLER 1. TEK ÖRNEKLİ VERİLERİN ANALİZİ Ki Kare Testi Binomial (Binom) Test Wald-Wolfowitz Dizi Sayıları (Runs) Testi Kolmogorov-Smirnov Uygunluk (Uyum İyiliği) Testi BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEĞİN VERİLERİNİN ANALİZİ Mann-Whitney U Testi Kolmogorov Smirnov Testi Moses Testi Wald-Wolfowitz Dizi Sayıları Testi İKİDEN FAZLA BAĞIMSIZ ÖRNEĞİN ANALİZİ Kruskal Wallis Tek Yönlü Varyans Analizi Mood Medyan Testi Jonckheere-Terpstra Sıralı Alternatifler Testi İLİŞKİLİ (EŞLENİK-ÇİFT) İKİ ÖRNEĞİN ANALİZİ Wilcoxon Eşlenik-Çift Testi İşaret Testi
6 x SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler 4.3. McNemar Testi Marginal Homogeneity Testi İKİDEN FAZLA İLİŞKİLİ ÖRNEKLERİN ANALİZİ Friedman Testi Kendall'ın W Uyum Katsayısı Testi Cochran Q Testi ÇAPRAZ TABLOLARDA KI-KARE VE İLİŞKİ KATSAYILARI Ki-kare BÖLÜM REGRESYON VE KORELASYON 1. İSTATİSTİKSEL İLİŞKİLER VE KESİN İLİŞKİLER REGRESYON VE NEDENSELLİK VERİ TÜRLERİ REGRESYON YÖNTEMİNDE AŞAMALAR İKİ DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİNDE TEMEL BİLGİLER ANA KÜTLE REGRESYON FONKSİYONU KAVRAMI (ARF) Ana Kütle Regresyon Fonksiyonunun Olasılıklı Belirlenmesi Değişkenlerde ve Katsayılarda Doğrusallık Hata Teriminin Modelde Bulunmasının Sebepleri ÖRNEKLEM REGRESYON FONKSİYONU (ÖRF) İKİ DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNDE TAHMİN Serpilme Diyagramı En Küçük Kareler Metodu (Least Squares Metot) En Küçük Kareler Yönteminin Dayandığı Varsayımlar Varsayımların Gerekliliği En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Standart Hataları Gauss-Markov Teoremi En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin (βi) Özellikleri Belirlilik (Uyum İyiliği) ve Korelasyon Katsayısı Pearson Korelasyon Katsayısı İçin Formülün Elde Edilmesi Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı Regresyon Önem Testi Korelasyon Katsayısının Önem Testi İki Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelinin Uzantıları ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ Üç Değişkenli Model Çoklu Regresyon Denkleminin Yorumu Kısmi Regresyon Katsayılarının Anlamı Kısmi Regresyon Katsayılarının EKK ile Tahmini EKK Tahmin Edicileri
7 İçindekiler xi 9.6. EKK Tahmin Edicilerinin Varyansları ve Standart Hataları Çoklu Belirlilik (Determinasyon) Katsayısı ve Çoklu Korelasyon Katsayısı R 2 (R Square) ve Düzeltilmiş R 2 (Adjusted R Square) Kısmi Korelasyon Katsayıları Çok Terimli (Polinomial) Regresyon Modelleri MODELE GİRECEK DEĞİŞKENLERİN SEÇİMİ Enter Yöntemi Değişken Ekleme ve Eleme Yöntemi (Stepwise Selection) Geriye Doğru Değişken Eleme Yöntemi (Backward Selection) İleriye Doğru Değişken Ekleme Yöntemi (Forward Selection) MODELDE KULLANILACAK FONKSİYONUN TAHMİNİ (CURVE ESTIMATION) STATISTICS MENÜSÜNDEKI KAVRAMLAR REGRESYONDA GRAFİK ÇİZİMİ REGRESYONDA ANALİZİNDE ELDE EDİLEN YENİ DEĞİŞKENLERİN KAYIT EDİLMESİ BÖLÜM LOJİSTİK REGRESYON (LOJİT MODELLER) ANALİZİ 1. LOJİSTİK REGRESYONDA GENEL KAVRAMLAR LOJİSTİK REGRESYON ÇEŞİTLERİ İkili Lojistik Regresyon (BLOGREG) Analizi Sıralı Lojistik Regresyon (OLOGREG) Analizi İsimsel Lojistik Regresyon (NLOGREG) Analizi BÖLÜM FAKTÖR ANALİZİ 1. VERİLERİN FAKTÖR ANALİZİ İÇIN UYGUNLUĞUNUN ARAŞTIRILMASI FAKTÖR SAYISININ BELİRLENMESİ ROTASYONLU FAKTÖR MATRİSİ FAKTÖRLERİN ADLANDIRILMASI BÖLÜM KÜMELEME ANALİZİ (CLUSTER ANALYSIS) 1. KÜMELEME ANALİZİNİN TANIMI VE TEMEL KAVRAMLAR KÜMELEME ANALİZİ YÖNTEMLERI Hiyerarşik (Yığmacı) Kümeleme Hiyerarşik Olmayan Kümeleme
8 xii SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler 18. BÖLÜM KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA) 1. KOVARYANS ANALİZİNİN KULLANIM ALANLARI KOVARYANS ANALİZİNİN VARSAYIMLARI BÖLÜM SETLERARASI (CANONICAL) KORELASYON ANALİZİ 1. VARSAYIMLAR KANONİK DEĞİŞKENLER VE KANONİK KORELASYONLAR KANONİK KORELASYON KATSAYILARININ ANLAMLILIĞI KANONİK KORELASYON KATSAYILARININ YORUMLANMASI AÇIKLANAN VARYANS VE REDUNDANCY ANALİZİ BÖLÜM GÜVENİLİRLİK ANALİZİ (RELIABILITY ANALYSIS) 1. GÜVENİLİRLİK ANALİZİ VARSAYIMLARI GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN MODELLER BÖLÜM YAPISAL EŞİTLİK MODELLEMESİ (STRUCTURAL EQUATION MODELING) 1. TEMEL KAVRAMLAR Gözlenen (Observed) ve Gizli (Latent) Değişkenler Semboller Endojen (İçsel) ve Egzojen (Dışsal) Değişkenler Mediatör (Aracılık) ve Moderatör (Etkileşim) Değişkenler Varyans, Kovaryans ve Korelasyon Tekrarlanan ve Tekrarlanmayan Modeller Yapısal Eşitlik Modellemesinin Varsayımları Kalıntılar (Residual) Matrisi AMOS Programında Kullanılan Analiz Yöntemleri AMOS Programı ile Çok Değişkenli Normalliğin Belirlenmesi YAPISAL EŞİTLİK MODELLERİ Doğrulayıcı Faktör Analizi Modelleri Yol Analizi Modelleri Yapısal Regresyon Modelleri (Structural Regression Models) Gizli Büyüme Eğrisi Modelleri (Latent Growth Curve Models)
9 İçindekiler xiii 3. YAPISAL EŞİTLİK MODELLEMESİNDE SÜREÇ Modelin Belirlenmesi (Model Specification) ve Çizimi Modelin Test Edilmesi Uyum İndeksleri Model Modifikasyonu (Modification Indices) AMOS (ANALYSIS OF MOMENT STRUCTURES) PROGRAMINA GİRİŞ AMOS Programındaki Simgeler ve Özellikleri AMOS Programındaki Menüler AMOS Programında Grafik Çizimi ve Verilerin Analizi İlk Model ile Düzenlenen Modelin Karşılaştırılması DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ (CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS) Açıklayıcı (AFA) ve Doğrulayıcı (DFA) Faktör Analizlerinin Karşılaştırılması Doğrulayıcı Faktör Analizinde Modeller YOL ANALİZİ (PATH ANALYSIS) Path Katsayıları Path Analizinin Varsayımları Path Diyagramında İlişki Tipleri Path Analizinde Süreç Path Analizinin Uygulanış Biçimleri BÖLÜM SAĞLIK ALANINA ÖZEL İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER 1. TEMEL KAVRAMLAR VE YÖNTEMLER Oran ve Hız NÜFUS İSTATİSTİKLERİ (DEMOGRAFİK GÖSTERGELER) Doğum İstatistikleri Ölüm İstatistikleri Hastalık İstatistikleri TIPTA TANI (KARAR VERME) Tanı Testi Performanslarının Değerlendirilmesi ETKEN VE HASTALIK İLİŞKİSİNİN BELİRLENMESİ Risk Katsayıları ROC EĞRİSİ YÖNTEMİ İLE KESİM NOKTALARININ (CUT-OFF, CUT POINTS) BELİRLENMESİ YAŞAM ANALİZİ (SURVIVAL ANALYSIS) Yaşam Tablosu Yöntemi (Actuarial Life Table Method, Cutler-Ederer Method) Kaplan-Meier Yöntemi (Product Limit Method) Cox Regresyon Yöntemi
10 xiv SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler KAYNAKÇA TABLOLAR LİSTESİ EK 1: STANDART NORMAL EĞRİ ALANLARI (Z TABLOSU) EK 2: KRİTİK T DEĞERLERİ EK 4: KRİTİK Kİ KARE DEĞERLERİ EK 5:KOLMOGOROV-SMIRNOV TEK ÖRNEK TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU EK 6: MANN-WHITNEY U TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (TEK YÖNLÜ TEST) EK 7: MANN-WHITNEY U TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU (ÇİFT YÖNLÜ TEST) EK 8: KOLMOGOROV-SMIRNOV İKİ ÖRNEK TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU EK 9: KOLMOGOROV-SMIRNOV İKİ ÖRNEK TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU EK 10: DİZİ SAYILARI TESTİ (RUNS TEST) KRİTİK DEĞERLER TABLOSU EK 11: KRUKSAKL-WALLIS TESTİ TABLOSU EK 12: KENDALL IN UYUM KATSAYISI EK 13: FRIEDMAN TESTİ TABLOSU EK 14: JONCKHEERE-TERPSTRA TESTİ TABLOSU EK 15: WILCOXON EŞLENIK-ÇİFT TESTİ KRİTİK DEĞERLER TABLOSU EK 16: İŞARET TESTİ İÇİN BİNOMİAL OLASILIK DAĞILIM TABLOSU EK 17.1: NEWMAN-KEULS'UN Q DEĞERLERİ TABLOSU EK 17.2: NEWMAN-KEULS'UN Q DEĞERLERİ TABLOSU EK 18: DURBIN-WATSON KRİTİK DEĞERLER TABLOSU
İÇİNDEKİLER 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...
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
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 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
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
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
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
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 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...
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
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
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.
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
Detaylı1.4 Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Arasõndaki li ki ve Çarpõklõk... 39
Ç NDEK LER 1. BÖLÜM: STAT ST KTE KULLANILAN TEMEL KAVRAMLAR... 1 1 De i ken... 2 1.1 Kalitatif (Nitel) De i ken... 2 1.2 Kantitatif (Nicel) De i ken... 3 1.2.1 Sürekli De i ken... 3 1.2.2 Kesikli De i
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.
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
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
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
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
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...
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.
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
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
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
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:
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
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
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
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
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
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
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar 3+0 3 3 Ön Koşul Yok Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersi Veren Öğretim Elemanı
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
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
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
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
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
DetaylıİLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU
1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal
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
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
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
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
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
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...
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
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)
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
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
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
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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
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
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
DetaylıİLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU
1 ) Bir ölçümde bağımlı değişkenlerdeki farklılıkların bağımsız değişkenlerdeki farklılıkları nasıl etkilediğini aşağıdakilerden hangisi ölçer? A) Bağımlı Değişken B) Bağımsız Değişken C) Boş Değişken
DetaylıDoç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ
I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA
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
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
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
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
DetaylıSPSS 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,
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
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
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
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
DetaylıOrtalamaların karşılaştırılması
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis Testi BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
DetaylıYrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü
Dersin Adı DERS ÖĞRETİM PLANI Ekonometri I Dersin Kodu ECO 301 Dersin Türü (Zorunlu, Seçmeli) Dersin Seviyesi (Ön Lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin AKTS Kredisi 6 Haftalık Ders Saati 4 Haftalık
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
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
DetaylıİÇİNDEKİLER. Önsöz... iii İçindekiler... v
İÇİNDEKİLER Önsöz... iii İçindekiler... v BÖLÜM I BİLİMLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR... 2 Gerçek- Gerçeklik (Reality- Şe niye)... 2 Bilgi (Knowledge, Episteme, Malumat)... 3 Bilgi Türleri... 3 Bilginin
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
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
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
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
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
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
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?
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
DetaylıBÖLÜM 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
Detaylı4.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen
4.SUNUM 1 Minimum Maksimum Mod Medyan Aritmetik ortalama Ranj Standart sapma Varyans Çarpıklık Basıklık 2 SPSS te veri girişini veri görünümü kısmından elle ya da başka bir dosyanın SPSS içine file>open
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
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
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30
DetaylıRastgele 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
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
DetaylıCh. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik
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
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. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri
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. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri
DetaylıHazırlayan. Veli Anıl Çakan. t z F TESTLERİ
Hazırlayan Veli Anıl Çakan t z F TESTLERİ Hipotez testinin amacı, anakitleden çekilmiş tesadüfi bir örneği analiz ederek, anakitle hakkında karar verilmesine yardımcı olmaktır. Çalışmada bu amaçla yaygın
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
DetaylıİÇİNDEKİLER. Mantık Kurallarının Elektrik Devrelerine Uygulanması... 14
İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM MANTIK Giriş... 1 Genel Olarak Mantık... 1 Mantığın Tarihçesi ve Modern Mantığın Doğuşu... 1 Mantık Öğretimin Önemi ve Amacı... 2 Önerme... 3 VE İşlemi (Birlikte Evetleme, Mantıksal
DetaylıKRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ükruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır. üveriler ölçümle
DetaylıA. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri
A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,
DetaylıBASİT REGRESYON MODELİ
BASİT REGRESYON MODELİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri I: Basit Regresyon
Detaylı