Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Benzer belgeler
GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

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

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Korelasyon ve Regresyon

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

6. NORMAL ALT GRUPLAR

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Bilgisayarla Görüye Giriş

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

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

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

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

Quality Planning and Control

Makine Öğrenmesi 10. hafta

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

Elektrik Akımı. Test 1 in Çözümleri. voltmetresi K-M arasına bağlı olduğu için bu noktalar arasındaki potansiyel farkını ölçer. V 1. = i R KM 1.

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

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

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

HİPERSTATİK SİSTEMLER

Elektrik ve Manyetizma

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması

Temel Ġstatistik. Tanımlayıcı Ġstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Yer Ölçüleri. Y.Doç.Dr. Ġbrahim Turan Mart 2011

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

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

İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ

Sayfa 1. GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR... 2

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

İstatistik ve Olasılık

T.C TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N

Transkript:

Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler

Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Verlern Sınıflandırılması Ntel verlerde sınıflama çn br yöntem ya da kural yoktur. Araştırıcı, kend hpotezlerne göre verler sınıflayablr.

Verlern Sınıflandırılması Sayısal verlerde sınıflandırma Tanımlar Değşm Aralığı: En büyük değer En küçük değer (R) Sınıf Sayısı: Ver dzsndek grup sayısı (k) Sınıf: Br alt ve üst sınır le belrlenmş ver grubu Sınıf Aralığı: Ardışık k sınıfın alt ya da üst sınırları arasındak fark (c) Sınıf Sınırları: Br sınıfta yer alablecek en küçük ve en büyük değerler gösterr. A.S. (Alt Sınır) ve Ü.S. (Üst Sınır) Sınıf Değer: Br sınıfın alt ve üst sınırlarının ortalamasıdır. (s) Sınıf Frekansı: Sınıftak değer sayısını gösterr. (f) Sınıf Görel Frekansı (%): Sınıfın frekansının toplam değer sayısı (n) çndek payını gösterr. (%f)

Verlern Sınıflandırılması Sınıflandırmada Aşamalar 1. Sınıf sayısı ya da sınıf aralığı belrleme 2. A.S. Ve Ü.S. ların belrlenerek sınıfların oluşturulması 3. Sınıf mutlak sıklıklarının belrlenmes 4. Görel sınıf sıklıklarının hesaplanması

Örnek: 50 Yetşknn Beden Kütle İndeks Değerler Sıra BKI Sıra BKI Sıra BKI Sıra BKI Sıra BKI 1 12,78 11 17,23 21 21,85 31 25,14 41 32,35 2 13,4 12 19,76 22 22,19 32 25,26 42 33,26 3 13,61 13 20,53 23 22,24 33 25,59 43 35,13 4 15,19 14 21,2 24 22,34 34 25,66 44 35,58 5 15,9 15 21,4 25 22,86 35 26,27 45 36,47 6 16,2 16 21,6 26 23,13 36 28,08 46 38,55 7 16,28 17 21,81 27 24,63 37 29 47 38,64 8 16,44 18 21,82 28 24,66 38 29,07 48 39,27 9 17,2 19 21,83 29 24,85 39 30,84 49 40,17 10 17,21 20 21,83 30 24,97 40 31,95 50 41,43

Sınıf Değer Bulma Sınıf A.S. Ü.S. f %f S 1 12.78 17.55 11 22 15.165 2 17.56 22.33 12 24 19.945 3 22.34 27.11 12 24 24.725 4 27.12 31.89 4 8 29.505 5 31.90 36.67 6 12 34.285 6 36.68 41.45 5 10 39.065

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Artmetk Ortalamanın Hesaplanması x k 1 k 1 f f s

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Standart Sapmanın Hesaplanması 2 1 1 1 1 2 1 k k n k f f s f s f S

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Bu yöntemde sınıflara hesaplama kolaylığı sağlayacak bçmde yapay sınıf değerler atanır. Yapay sınıf değerler atanırken hesaplama kolaylığı sağlanablmes çn sınıf sıklığı en büyük olan sınıfın yapay sınıf değer sıfır alınır. Yapay sınıf kolonu sıklık tablolarında b le gösterlr. Sıfırdan üste doğru br azaltılarak alta doğru br artırılarak b sütunu oluşturulur. Ortalama standart sapma formülündek A değer b değer sıfır olan olan sınıfın sınıf değer dr.

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Sınıf A.S. Ü.S. f S b 1 12.78 17.55 11 15.165-2 2 17.56 22.33 12 19.945-1 3 22.34 27.11 12 A 24.725 0 4 27.12 31.89 4 29.505 1 5 31.90 36.67 6 34.285 2 6 36.68 41.45 5 39.065 3

Yapay Sınıf Değerler İle Artmetk Ortalamanın Hesaplanması c f b f A x k k 1 1 Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Standart Sapmanın Hesaplanması 1 1 1 2 1 1 2 k k k k f f fb fb c S

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama Sınıf A.S. Ü.S. f S b f b b 2 f b 2 1 12.78 17.55 11 15.165-2 -22 4 44 2 17.56 22.33 12 19.945-1 -12 1 12 3 22.34 27.11 12 24.725 0 0 0 0 4 27.12 31.89 4 29.505 1 4 1 4 5 31.90 36.67 6 34.285 2 12 4 24 6 36.68 41.45 5 39.065 3 15 9 45-3 129

Sınıflandırılmış Verlerde Tanımlayıcı Ölçüler Hesaplama x 24.725 3 50 4, 78 24.43 S 4, 78 129 49 9 50 7,75

Sınıf Ara Değer Bulma Sınıf A.S. Ü.S. f %f S SAD 1 2 3 4 5 6 12.78 17.56 17.55 22.33 22.34 27.11 27.12 31.89 31.90 36.67 36.68 41.45 11 12 12 4 6 5 22 24 24 8 12 10 15.165 19.945 24.725 29.505 34.285 39.065 17,555 22,335 27,115 31,895 36,675

Den Daha Az Sıklıkları Bulma Sınıf A.S. Ü.S. f %f S SAD DDAS 1 2 3 4 5 6 12.78 17.56 17.55 22.33 22.34 27.11 27.12 31.89 31.90 36.67 36.68 41.45 11 12 12 4 6 5 22 22 24 8 12 12 15.165 19.945 24.725 29.505 34.285 39.065 17,555 22,335 27,115 31,895 36,675 11 22 34 38 44

Den Daha Az Görel Sıklıkları Bulma Sınıf A.S. Ü.S. f %f S SAD DDAS DDAGS 1 2 3 4 5 6 12.78 17.56 17.55 22.33 22.34 27.11 27.12 31.89 31.90 36.67 36.68 41.45 11 12 12 4 6 5 22 24 24 8 12 10 15.165 19.945 24.725 29.505 34.285 39.065 17,555 22,335 27,115 31,895 36,675 11 23 35 39 45 22 46 70 78 90

P y Y L c eştlğnden yararlanılır. f y Aşağıdak dağılımda yüzdelkler bulmak çn y = 46 ve f = 70 Sınıflandırılmış Verlerde Çeyrek ve Yüzdelklern hesaplanması ortanca çn P=0.50 (50) alınırsa değerler ortancanın bulunduğu yüzdelk aralığını belrler. Bu durumda ortanca (Q 2 ), 22,335 le 27,115 arasında yer alır ve L = 22.335 olur. Değerler yerne konduğunda Sınıf A.S. Ü.S. f %f S 1 12.78 17.55 11 22 15.165 2 17.56 22.33 12 24 19.945 3 22.34 27.11 12 24 24.725 4 27.12 31.89 4 8 29.505 5 31.90 36.67 6 12 34.285 6 36.68 41.45 5 10 39.065 5 22,335 0 46 Y 4,78 70 46 SAD 17,555 22,335 27,115 31,895 36,675 DDAS 11 23 35 39 45 Q 2 DDAGS(%) 22 46 70 78 90 23,131 P

Tek Değşkenl Grafkler Tek Değşkenl Çözümlemelerde Uygun Grafk Yöntemn Seçeblmek, Çzeblmek ve Yorumlayablmek

Grafk: Tablo olarak özetlenen blgler grafklerle de sunulablr. Grafkler elde edlen sonuçların şekllerle fade edlerek açık ve kolay anlaşılır bçmde sunulmasını sağlar. Grafkte Olması Gereken Özellkler İlglenlen olayı tanımlayacak br başlığı olmalı Grafkte yatay eksen (x eksen) ve dkey eksen (y eksen) tanımlanmalıdır.

Grafk Türler 1. Çubuk Grafk 2. Dare Dlmler Grafğ 3. Hstogram 4. Dağılım Polgonu 5. Kutu ve Çzg Grafğ 6. Dal ve Yaprak Grafğ 7. Ortalama Standart Sapma Grafğ 8. Saçılım Grafğ

1. Çubuk Grafk Çoğunlukla ntelk verlerde kullanılır. Her br kategor brbrnden ayrı çubuklarla gösterlr. Çubukların en brbrne eşttr ve btşk değldr. Yatay eksende ncelenen değşkene lşkn kategorler dkey eksene bu kategorlere lşkn sayı ya da yüzde değerler konulur. Vücut Ağırlığı Zayıf Normal Haff Şşman Şşman Toplam Sayı 15 20 10 5 50 % 30 40 20 10 100

Sayı Öğrenclernn Ağırlıklarına Göre Dağılımı 25 20 15 10 5 0 Zayıf N o r m a l H a f f Ş ş m a n Ş ş m a n Öğrenclern Ağırlıkları

2. Dare Dlmler Grafğ Ntelk verlerde kullanılan br grafk yöntemdr. Vücut Ağırlığı Zayıf Normal Haff Şşman Şşman Toplam Sayı Bu tabloya at olan dare dlmler grafğn çzeblmek çn her br vücut ağırlığına lşkn yüzdelere karşılık gelen açılar bast orantı le hesaplanır. 30 Zayıf çn: 360 108 100 derece 15 20 10 5 50 Haff Şşman çn: % 30 40 20 10 100 20 100 360 72 derece Normal çn: 40 100 360 144 derece Şşman çn: 40 100 360 144 derece

Öğrenclernn Ağırlıklarına Göre Dağılımı Haff Şşman 20% Şşman 10% Zayıf 30% Normal 40%

3. Hstogram Sürekl değşkenler çn kullanılan grafk türüdür. Çubuklar brbrne btşk olarak çzlr. Sayı ya da yüzde kullanmak grafğn şekln değştrmez. Yatay eksende sınıf değer dkey eksende sayı ya da yüzde bulunur. (Yatay eksene alt sınır ve üst sınır değerler de yazılablr)

Frekans Smetrk Dağılım Öğrenclern BoyUzunluklarına Göre Dağılımı 35 30 25 20 15 10 5 0 147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182 Boy Uzunlukları (cm)

Frekans Sağa Çarpık (Poztf Çarpık) Dağılım Öğrenclern BoyUzunluklarına Göre Dağılımı 60 50 40 30 20 10 0 147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 Boy Uzunlukları (cm)

Frekans Sola Çarpık (Negatf Çarpık) Dağılım Öğrenclern Boy Uzunluklarına Göre Dağılımı 70 60 50 40 30 20 10 0 147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182 Boy Uzunlukları (cm)

Frekans 4. Dağılım Polgonu Hstogramdak çubukların en üst orta noktalarının çzglerle brleştrlmesyle elde edlr. Öğrenclern Boy Uzunlıklarına Göre Dağılımı 35 30 25 20 15 10 5 0 147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182 Boy Uzunlukları

5. Kutu ve Çzg Grafğ Yüzdelkler yardımıyla very özetlemekte kullanılan bast ve çok kullanışlı br grafk yöntemdr. Grafkte 25., 50., 75., Yüzdelkler en küçük değer ve en büyük değer bulunmaktadır. Daha çok dağılım çarpık olduğunda kullanılır. Dağılımdak aşırı gözlemlern varlığı konusunda da blg verr.

Sola Çarpık (Negatf Çarpık) Dağılım 175 170 165 160 155 150 145 140 *21 Çok Aşırı Değer o 22 Aşırı Değer Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Ortanca Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelk 25.Yüzdelk

Sağa Çarpık (Poztf Çarpık) Dağılım 175 170 165 160 155 150 145 140 *21 Çok Aşırı Değer o 22 Aşırı Değer Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Ortanca Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelk 25.Yüzdelk

Smetrk Dağılım 175 170 165 160 155 150 145 140 Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Ortanca Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelk 25.Yüzdelk

Sağa Çarpık Smetrk Sola Çarpık Ortalama Ortanca Tepe Değer Ortalama Ortanca Tepe Değer Ortalama Ortanca Tepe Değer

6. Dal ve Yaprak Grafğ Dal ve yaprak grafk yöntem ver kümesn özetlemek çn çok bast ve kullanışlı br grafk yöntemdr. Bu grafkte hem grafğn şekln hem de dağılımdak gözlem değerlern görmek olanaklıdır. Dal ve Yaprak grafğ her sınıfın karşısına doğrudan frekansı yazmak yerne bu aralıktak değerlern son haneler yazılır.

6. Dal ve Yaprak Grafğ Verler: 40, 44, 46, 46, 49, 50, 52, 52, 52, 53, 54, 54, 54, 55, 56, 56, 57, 57, 58, 58, 58, 59, 59, 59, 59, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 64, 64,65, 66, 66, 67, 72, 73 Dallar 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 Yapraklar 0 4 6 6 9 0 2 2 2 3 4 4 4 5 6 6 7 7 8 8 8 9 9 9 9 9 0 1 2 2 3 4 4 4 5 5 6 7 2 3 Sayı 2 3 8 13 8 4 2

6. Dal ve Yaprak Grafğ Verler: 17, 17, 18, 18, 21, 21, 22, 22, 24, 25, 25, 27, 30, 33, 33, 33, 33, 33, 36, 36, 36, 36, 38, 40, 41, 43, 44, 44, 45, 48, 48, 49, 51, 52, 52, 55, 55, 56, 58 Dallar Yapraklar 1 7 7 8 8 2 11 2 2 4 5 5 7 3 0 3 3 3 3 3 6 6 6 6 8 4 0 1 3 4 4 5 8 8 9 5 1 2 2 5 5 6 8

7. Ortalama ve Standart Sapma Grafğ Sürekl değşkenler çn kullanılan grafk türüdür. Dağılım smetrk olduğunda kullanılır. Grafkte ortalama 1 x (standart sapma değer) bulunur Bazen ortalama 2 x (standart sapma değer) de kullanılablr.

Öğrenclern Boy Uzunluğu (cm) (Ortalama S. Sapma 170 160 Ortalama ve Standart Sapma Grafğ Ortalama=158.3 Standart Sapma=9.9 + 1 Standart Sapma Ortalama 150-1 Standart Sapma 140

Öğrenclern Boy Uzunluğu (cm) Saçılım (Nokta) Grafğ Sınıftan Rasgele Seçlen 10 Öğrencnn Boy Uzunluğu Dağılımı 185 180 175 170 165 160 155 150