ASTROİSTATİSTİK 4. KONU

Benzer belgeler
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Ki- kare Bağımsızlık Testi

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

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

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

BAĞINTI VE FONKSİYON

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.


ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

İleri Diferansiyel Denklemler

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Dr. AKIN PALA. Damızlık Değeri, genotipik değer, allel frekansları. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

8. Bir aritmetik dizide a 2 = 2, a 7 = 8 ise, ortak fark aşağıdakilerden

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.

10. SINIF KONU ANLATIMLI. 5. ÜNİTE: DALGALAR ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

Tanımlayıcı İstatistikler

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA

M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

14. Kümelerin Niceliklerinin Kıyaslanışı ve Sonsuzluğun Mertebeleri

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

x 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)

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

Tanımlayıcı İstatistikler

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Tanımlayıcı İstatistikler

0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322

LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

Transkript:

ASTROİSTATİSTİK 4. KONU Hazırlaya: Doç. Dr. Tolgaha KILIÇOĞLU 4. VERİLERİN YAYILIMININ BELİRLENMESİ Bir veri taımlaırke orta değer (ortalama, medya veya mod) verilmesii yaıda verileri yayılımıa (saçılmasıa) ilişki de bir bilgi verilmesie ihtiyaç vardır. Öcelikte bu kouda kullamak üzere birkaç veriyi ele alalım. Çizelge 4.1 de A, B ve C olarak adladırıla 3 farklı veri yer almaktadır. Her verii üyesi bulumaktadır. Şekil 4.1 de ise bu verileri frekas dağılımları bir histogram üzeride gösterilmektedir. Çizelge 4.1 A, B ve C verileri A B C 5 5 5 5 4 5 5 4 3 6 2 5 4 3 8 5 6 5 5 5 7 5 6 5 4 7 1 5 6 9 Şekil 4.1 A, B ve C verilerii frekas dağılımlarıı histogram grafiği üzeride gösterimi Çizelge 4.1 deki A, B ve C verilerii üçüü de mod, medya ve ortalama değerleri birbirleri ile ayı ve 5 e eşittir. Acak, Şekil 4.1 deki frekas dağılımlarıa bakıldığıda verileri birbirlerie hiç bezemediği görülür. Soru 4.1: Bu verilerde hagisi içi hesapladığımız ortalama değer daha güveilir olacaktır? Cevap 4.1: Şekil 1.1 deki frekas dağılımları icelediğide A verisii daha az saçılmaya sahip (daha duyarlı) olduğu görülür. Bu edele soruu cevabı A verisidir. E duyarsız olaı ise C verisidir. Bu soruu cevabıda da alaşılacağı gibi bir veriyi doğru şekilde yorumlamak ve çıkarımlarda bulumak içi verii e kadar duyarlı olduğua (yayılımıa) ilişki başka bir ölçüme de ihtiyaç vardır. Bu kou kapsamıda verileri yayılımıı hagi ölçeklerle belirlediğii göreceğiz.

4.1 Açıklık Bir verii değişkeliğii ortaya koymaı kolay yollarıda biri verii açıklığıa bakmaktır. Bir başka deyişle, verideki e küçük ile e büyük değer arasıdaki farka bakmaktır: [Açıklık]=[E büyük değer] [E küçük değer] Bua göre veri aralıkları A verisi içi 6 4=2, B verisi içi 7 3=4 ve C verisi içi 9 1=8 olarak elde edilir. Verileri aralığı irdelediğide e az değişkelik sergileye verii A verisi, e çok değişim sergileyei ise C verisi olduğu görülmektedir. Avatajlar: Veri aralığı yötemii tek avatajlı yaı çok hızlı şekilde hesaplaabilir olmasıdır. Öyle ki, değerlere hiçbir özel işlem uygulamada sadece göz gezdirerek dahi tespit edilebilir. Dezavatajlar: Veri aralığı yötemi sadece verideki e küçük ve e büyük değere bağlıdır. Arada kala değerleri dağılımıı hiçbir şekilde yasıtmamaktadır. Burada örek olarak suduğumuz 3 veri de simetrik bir dağılım sergilemektedir. Acak, bazı verilerde bu simetriyi boza aykırı değerler (aşırı büyük veya aşırı küçük) buluabilir. Bu durumda veri aralığı yötemi verideki aykırı değerlerde so derece etkileir. Souç olarak veri aralığı bir verii değişkeliğii ifade edilmeside çok güveilir değildir. 4.2 Ortalamada sapmalar Bir verideki her elemaı değerii ortalamada e kadar saptığı buluur ve bu değerler toplaırsa değişkeliği temsil edilebileceği bir parametre elde edileceği düşüülebilir. Şimdi C verisi içi bu hesabı yapalım. Çizelge 4.2 de ilk sütuda C verisideki değerler ve ikici sütuda bu değerleri ortalamada ola farkları verilmektedir. Çizelge 4.2 C verisi ve verideki değerleri ortalama değerde ola sapmaları x i ( x i x) 2 2 5 = 3 5 5 5 = 0 4 4 5 = 1 3 3 5 = 2 8 8 5 = 3 7 7 5 = 2 1 1 5 = 4 5 5 5 = 0 6 6 5 = 1 9 9 5 = 4 (x i x)= 0

Acak, değerleri ortalamada ola sapmaları topladığıda sıfır değeri elde edilir. Bu beklemedik bir durum değildir; çükü ortalama değer zate verileri tam ortasıı temsil eder. Ortalama değere egatif yöde ola uzaklıklar ile pozitif yöde ola uzaklıklar birbirii degelediğide toplamları hagi veri içi olursa olsu sıfır değerii verecektir. Bu edele, ortalamada ola farkları doğruda toplamı verii değişkeliğii temsil etmede kullaılamaz. 4.3 Ortalama Mutlak Sapma Soru 4.1: Ortalamada ola sapmaları toplamıı sıfır olmasıı egellemek içi sapmalara asıl bir işlem yapılabilir? Cevap 4.1: Ortalamada daha küçük ola değerleri ortalamada ola farkları egatif değerler almaktadır. Eğer bu egatif değerler pozitif olarak alıırsa değerleri birbirlerii yutması egellemiş olur. Başka bir deyişle, verideki değerleri ortalamada ola sapmalarıı mutlak değerlerii alıması bu problemi çözebilir. Bir verideki her elemaı değerii ortalamada e kadar saptığı buluur ve bu değerleri mutlak değerii ortalaması alıırsa Ortalama Mutlak Sapma değeri elde edilir. Ortalama mutlak sapmaı matematiksel ifadesi şöyledir: Ortalama Mutlak Sapma= i=0 Çizelge 4.3 A, B ve C verilerii mutlak sapmaları ve ortalaması A VERİSİ B VERİSİ C VERİSİ x i x i x i 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 2 2 5 = 3 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 4 4 5 = 1 4 4 5 = 1 5 5 5 = 0 3 3 5 = 2 3 3 5 = 2 4 4 5 = 1 6 6 5 = 1 8 8 5 = 3 5 5 5 = 0 7 7 5 = 2 7 7 5 = 2 6 6 5 = 1 5 5 5 = 0 1 1 5 = 4 5 5 5 = 0 6 6 5 = 1 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 5 5 5 = 0 6 6 5 = 1 5 5 5 = 0 4 4 5 = 1 9 9 5 = 4 =0.2 =0.8 =2.0

Çizelge 4.3 te A, B ve C verileri içi mutlak sapmaları değerleri ve souçta elde edile ortalama mutlak sapma değeri suulmaktadır. A, B ve C verilerii ortalama mutlak sapmalarıı sırasıyla 0.2, 0.8 ve 2.0 olduğu görülmektedir. Bu durumda yie e değişke ola verii C, e kararlı verii ise A olduğu soucua varılır. Böylece verideki tüm değerleri hesaba kata ve değişkeliği temsil ede kullaışlı bir değer elde ettik. Avatajlar: Bir verii değişkeliğii tüm değerleri göz öüde buludurarak hesaplar. Bu edele verileri duyarlılıklarıı karşılaştırmada kullaılabilir. Dezavatajlar: Ortalama mutlak sapma değerii işaret ettiği aralıkta verii yüzde kaçıı buluduğu verii dağılımıa so derece bağlıdır. Öreği, C verisii ortalama mutlak sapması 2 dir. Verii ortalama değeri 5 olduğua göre 5 2=3 ve 5+2=7 değerleri arasıda kala 6 adet değer vardır. Veride toplam elema olduğua göre bu aralık verileri %60 ıa karşılık gelmektedir. A veriside de bezer bir hesap yapıldığıda oraı %80 olduğu görülür. Bu değerler %50 i üzeride olduğuda miktarlarıı yeterli olduğu düşüülebilir. Acak, ormal dağılıma e yakı B verisi içi bu ora %40 a düşer! Her e kadar ortalama mutlak sapma bir verii değişkeliğii ortaya koymada doğru bir yötem gibi gözükse de, bazı dağılımlar içi aldığı değer verii saçılmasıı ortaya koymada yetersiz kalmaktadır. Bu alamda bu sapma değeri stadart olarak kabul edilmez. 4.4 Varyas Bir veride değerleri ortalamada sapma miktarlarıı egatif değerlerde arıdırmak içi mutlak değerlerii almak yerie karelerii de alabiliriz. Değerleri ortalamada sapma miktarlarıı karelerii ortalamasıa varyas deir. Popülasyou ve öreklemi varyası arasıda küçük bir fark bulumaktadır. Bir popülasyou varyası; σ 2 = (x i μ) 2 i=0 N ifadesi ile hesaplaır. Burada μ popülasyou ortalama değeridir. Acak söz kousu öreklem olduğuda hesapladığımız x ortalama değeri μ de daha uzakta (ve öreklemdeki değerlere daha yakı) olabilir. Bu edele bir öreklemi varyası popülasyou varyasıda daha küçük çıkacaktır. Bu hataı düzeltilmesi içi Bessel bir öreklem içi bulua varyası /( 1) ile çarpılması gerektiğii bulmuştur. Bu terime Bessel Düzeltmesi adı verilir. Bessel düzeltmesi kullaıldığıda bir öreklemi varyası ( s 2 ) içi aşağıdaki ifade elde edilir: s 2 = i=0 (x i x) 2 1

Çizelge 4.4 A, B ve C verilerii varyaslarıı hesaplaması A VERİSİ B VERİSİ C VERİSİ x i ( x i x) 2 x i ( x i x) 2 x i ( x i x) 2 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 2 (2 5) 2 = 9 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 4 (4 5) 2 = 1 4 (4 5) 2 = 1 5 (5 5) 2 = 0 3 (3 5) 2 = 4 3 (3 5) 2 = 4 4 (4 5) 2 = 1 6 (6 5) 2 = 1 8 (8 5) 2 = 9 5 (5 5) 2 = 0 7 (7 5) 2 = 4 7 (7 5) 2 = 4 6 (6 5) 2 = 1 5 (5 5) 2 = 0 1 (1 5) 2 = 16 5 (5 5) 2 = 0 6 (6 5) 2 = 1 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 5 (5 5) 2 = 0 6 (6 5) 2 = 1 5 (5 5) 2 = 0 4 (4 5) 2 = 1 9 (9 5) 2 = 16 (x i x) 2 9 =0.22 (x i x) 2 9 =1.33 (x i x) 2 9 =6.67 A, B ve C verilerii bu ifade kullaılarak varyas hesabı Çizelge 4.4 te verilmektedir. A, B ve C verileri içi varyas değerlerii sırasıyla 0.22, 1.33 ve 6.67 olarak elde edilir. Burada gözükmektedir ki varyas bir verii değişkeliğie oldukça bağimlı bir parametredir. İfadede farkları kareleri alıdığıda saçılma arttıkça varyası değeri hızla artmaktadır. Bu alamda varyas verileri e kadar dağıık olduğuu belirlemede kullaılabilir. Avatajlar: Bir verii değişkeliğii tüm değerleri göz öüde buludurarak hesaplar ve bu değişkeliğe so derece bağlıdır. Bu edele verileri duyarlılıklarıı karşılaştırmada kullaılabilir. Dezavatajlar: Varyas değerii sahip olduğu birim kafa karıştırıcıdır ve yorumlaması zordur. Öreği veride bulua değerleri birimleri metre (m) olsu. Bu durumda hesaplaa varyas değerii birimi (kare alıdığıda dolayı) metrekare (m 2 ) olacaktır. Varyası sahip olduğu birimle verideki değerleri birimlerii birbirleriyle uyuşmaması verii yorumlamasıı oldukça zorlaştırmaktadır. 4.5 Stadart Sapma Varyası birimii kare de kurtarmaı kolay bir yolu buluur: varyası kareköküü almak! Varyası karekökü istatistikte e sık kullaıla yayılım göstergeleride biridir ve stadart sapma (s) olarak isimledirilir. Aşağıda stadart sapma içi iki matematiksel ifade bulumaktadır: [Stadart sapma]= [Varyas]

s= (x i x) 2 i=0 1 Çizelge 4.4 de A, B ve C verileri içi elde edile varyas değerlerii karekökleri alıırsa bu verileri stadart sapmaları sırasıyla 0.5, 1.2 ve 2.6 olarak buluur. Bu değerler, öceki bölümde 0.2, 0.8 ve 2.0 olarak hesapladığımız ortalama mutlak sapmalarda bir miktar daha fazla olduğu görülmektedir. Not: Stadart sapmaı popülasyo içi hesapladığı durumlarda paydaya yie yerie N yazılması gerektiğii uutmayıız. ( 1) Avatajlar: Stadart sapma bir verii değişkeliğii tüm değerleri göz öüde buludurarak hesaplar ve verilerle ayı birimdedir. Stadart sapma, ortalama mutlak sapmaya azara daha fazla değer aralığıı kapsar. Öreği, B verisii stadart sapması 1.2 ve verii ortalaması 5 olduğua göre, 5 1.2=3.8 ve 5+1.2=6.2 değerleri arasıda 8 elema buluur. Veride toplam elema buluduğua göre 5±1.2 stadart sapma aralığı verileri %80 ii kapsamaktadır (ortalama mutlak sapmaı bu veri içi %40 da kaldığıı hatırlayıız). Burada örek olarak verdiğimiz veriler kesiklidir ve oldukça az elemada oluşmaktadır. Gerçekte ormal dağılım sergileye bir verii %68 ide fazlası stadart sapma aralığıda kalır. Bu alamda stadart sapmaı değeri ortalama mutlak sapmaya azara daha güveilirdir. Stadart sapma verileri duyarlılıklarıı karşılaştırmada kullaılabilecek ideal ölçütlerdedir. Dezavatajlar: Stadart sapma da aykırı değerlere oldukça bağımlıdır. 4.6 Çeyreklikler Arası Açıklık Bir veride üç tae çeyreklik buluur. Bu çeyreklikler birici, ikici ve üçücü çeyreklikler olarak adladırılır. Bir verideki değerler küçükte büyüğe doğru (veya tersie doğru) sıraladığıda tam ortaya dek gele değeri medya değeri olduğuu daha öce söylemiştik. Bu değere ayı zamada ikici çeyreklik (Ç 2 ) deir. İkici çeyreklik verileri ortada ikiye böler. İkici çeyrekliği soluda kala verileri medyaıa birici çeyreklik (Ç 1 ), sağıda kala verileri medyaıa ise üçücü çeyreklik (Ç 3 ) deir. Bir başka deyişle, birici, ikici ve üçücü çeyreklik sıralamış bir veride başta %25, %50 ve %75 ilerlediğide karşılaşıla değerlerdir. Çeyreklikler belirledikte sora çeyreklikler arası açıklık aşağıdaki ifade ile hesaplaır: ÇAA=Ç 3 Ç 1 Soru 4.2 Aşağıdaki verii çeyrekliklerii hesaplayarak çeyreklikler arası açıklığı buluuz. 6 8 1 7 5 5 2

Cevap 4.2 i) Öcelikle verileri küçükte büyüğe doğru sıralayalım: 1 2 5 5 6 7 8 ii) Verileri tam ortasıa dek gele sayı ikici çeyreklik (yai medya) olacaktır: 1 2 5 5 6 7 8 Ç 2 iii) Şimdi ikici çeyrekliği veride olmadığıı düşüelim. Bu durumda ikici çeyrekliği soluda kala verii medyaı birici çeyreklik sağıda kala verii medyaı ise ikici çeyreklik olacaktır: 1 2 5 5 6 7 8 Ç 1 Ç 2 Ç 3 iv) Verii çeyreklikler arası açıklığı hesaplaır: ÇAA=Ç 3 Ç 1 =7 2=5 Soru 4.3 Aşağıdaki verii çeyrekliklerii hesaplayarak çeyreklikler arası açıklığı buluuz. 5 6 2 1 3 8 2 8 Cevap 4.3 i) Öcelikle verileri küçükte büyüğe doğru sıralayalım: 1 2 2 3 5 6 8 8 i) Verileri tam ortasıa dek gele sayıı ikici çeyreklik (yai medya) olması gerekir. Acak bu veride üye sayısı çift olduğuda orta oktaya iki veri dek gelmektedir. Medyaı buluması içi bu değeri ortalaması alıır: 1 2 2 3 5 6 8 8 4 Ç 2 iii) İkici çeyreklik değeri veriye ait olmadığıda diğer tüm değerler yeride kalır. İkici çeyrekliği soludaki değerleri medyaı alıarak birici çeyreklik, sağıdaki değerleri medyaı alıarak ise üçücü çeyreklik buluur. Acak yie medyaa karşılık gele değerler iki adet olduğuda ortalamaları alıır. 1 2 2 3 5 6 8 8 2 4 7 iv) Verii çeyreklikler arası açıklığı hesaplaır: ÇAA=Ç 3 Ç 1 =7 2=5 Ç 1 Ç 3 Ç 2

Soru 4.4 A, B ve C verileri içi çeyreklikler arası uzaklığı hesaplayıız. Cevap 4.4 Gerekli işlemler yapıldığıda A, B ve C verilerii çeyreklikler arası uzaklıklarıı sırasıyla 0, 2 ve 4 olduğu elde edilir. Görüldüğü gibi ÇAA da verileri yayılımıı doğru olarak verebilmiştir. Avatajlar: Çeyreklikler arası açıklık diğer yayılım ölçekleri ile karşılaştırıldığıda aykırı değerlerde etkilemez veya çok az etkileir. Öreği, Soru 4.3 de so değeri 8 yerie 8000 olduğuu düşüü. Verii ÇAA değeri yie ayı olacaktır. Dezavatajlar: Çeyreklikler arası açıklık ölçeği sadece çeyrekliklerle hesaplaır. Çeyreklikleri aralarıda kala değerler tam olarak temsil edilmemektedir. Çeyreklikler arası açıklık geellikle belirgi aykırı değelere sahip ola veriler içi kullaılır. Bu ölçeği tek başıa verilmesi yerie stadart sapma ile birlikte ifade edilmesi daha alamlı ve kullaışlıdır.