ASTROİSTATİSTİK 6. KONU 6. FARKLI VERİ TÜRLERİNDE ORTA DEĞER, YAYILIM, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK

Benzer belgeler
Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

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

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

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

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

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

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

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

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

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

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

Tanımlayıcı İstatistikler

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

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 =

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

Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

TÜME VARIM ve DİZİLER ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİTE 4. ÜNİT

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

İstatistiksel Proses Kontrol - Seminer Notları -

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.


Ki- kare Bağımsızlık Testi

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

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

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

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

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

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...

BAĞINTI VE FONKSİYON

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

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

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.

Tanımlayıcı İstatistikler

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

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

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

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

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

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

( KÜME LİSTE, ORTAK ÖZELLİK, ŞEMA YÖNTEMİ ELEMAN SAYISI BOŞ, SONLU, SONSUZ KÜME ALT KÜME VE ÖZELLİKLERİ ) ... BOŞ KÜME. w w w. m a t b a z.

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

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

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

v = ise v ye spacelike vektör,

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

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

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

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

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

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

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

ISBN Sertifika No: 11748

Transkript:

ASTROİSTATİSTİK 6. KOU Hazırlaya: Doç. Dr. Tolgaha KILIÇOĞLU 6. FARKLI VERİ TÜRLERİDE ORTA DEĞER, YAYILIM, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK Bir veri üzeride istatistisel bir çalışma yapare verii bir popülasyoa mı yosa bir öreleme mi ait olduğuu bilme öemlidir. İstatistitei formüller bu ii veri türü içi farlılılar sergiler. Öreği, bir bilgisayar şiretide çalışa 100 işii ortalama maaşları hesaplama istiyor. Eğer elimizde bu 100 işii e adar maaş aldığıa ilişi bir veri varsa bu bir popülasyo olur. Eğer sadece rastgele seçilmiş 10 işii maaşıı verisi mevcutsa bu veri bir örelem olur. Popülasyou aalizi soucuda ortalama maaş bir parametre ( μ ) olara et bir şeilde ortaya oyulur. Örelem üzeride ise bir istatisti yapılara ortalama maaş tahmi edilir ( x ). Çözülme istee bir soruya göre bir verii popülasyo veya örelem olma durumu da değişebilir. Öreği, bir restora sahibi şu aa adar restoraı ziyaret etmiş ola müşterilerii yaşları üzerie bir istatisti betimleme yapma istemetedir. Elide şu aa adar restoraı ziyaret ede heresi yaş bilgisi veri olara bulumatadır. Bu durumda bu yaş verisi bir popülasyo oluşturur. Aca, restora sahibi bu verileri ullaara buda sora gelece ola müşterileri haıda tahmide buluma istiyorsa bu veri artı bir örelem olara ele alımalıdır. Çüü bu iici searyoda popülasyo restoraı sadece geçmiştei değil gelecetei müşterilerii de apsamatadır. Astroomide belirli gö cisimleride toplaa verileri ço büyü bölümüü bir örelem oluşturduğuu rahatlıla söyleyebiliriz. Öreği, ötro yıldızları üzerie yapıla bir çalışmada evredei ötro yıldızlarıı tamamıı gözlememiz mümü değildir. Aca bir örelem gözleyere ötro yıldızlarıı tamamıa ilişi bir istatisti yapabiliriz. Ço adir de olsa bazı veriler popülasyo da oluşturabilir. Öreği Güeş Sistemi dei gezegeleri yoğulularıı ortalaması üzerie yapıla bir çalışmada sisteme üye 8 gezegei de yoğulu verisi mevcutsa bu veri bir popülasyodur. Bir başa öre ise, bir yıldız ümesie üye tüm yıldızları uzay hareetleri biliiyorsa ve bu hareetler ullaılara ümei uzaydai ortalama hareeti belirleiyorsa verii bir popülasyo olduğu söyleebilir. Aca, yie çoğu durumda bir ümei tüm üyelerii gözleme mümü olmamata ve belirli sayısa üyede bir örelem oluşturulara ümei uzaydai hareeti tahmi edilmetedir. Dolayısıyla elimizde gözlemsel bir veri olduğuda ou çoğu zama bir örelem olduğuu alımızda çıarmamamız gereir. Veriler daha öce de gördüğümüz gibi sııflamış ve sııflamamış olma üzere de iiye ayrılırlar. Sııfladırılmış veriler söz ousu oldularıda istatistisel ifadelere sadece freas ( f ) terimi eleir. İfadeleri vereceği değerleri popülasyo-örelem durumuda olduğu gibi farlılaşması söz ousu değildir.

Bu bölümde istatistite ullaıla ifadeleri verii popülasyo/örelem olması ve sııfladırılmış/sııfladırılmamış olması durumlarıda asıl değiştiği gösterilmetedir. Burada verile ifadeleri büyü bir bölümü öcei ouları terarı iteliğii taşır. 6.1 Sembollerdei Farlılılar Ortalama, varyas ve stadart sapma ifadeleri içi ullaıla semboller verii popülasyo veya örelem olmasıa göre değişir. Çizelge 6.1 de bu semboller gösterilmetedir. Çizelge 6.1 Popülasyo ve örelem içi ortalama, varyas ve stadart sapma sembolleri Popülasyo Örelem Ortalama μ x Varyas σ 2 s 2 Stadart Sapma σ s Elema sayısı Bu ifadelere e olara sııflamış verilerde sııf sayısıı sembolüyle, sııftai elema sayısıı f sembolüyle ve sııf göstergesii (sııfı alt sıırı ile üst sıırıı ortalamasıı) ise ^x ile göstereceğiz. Ayrıca sııflamış bir veri içi toplam elema sayısıı ( veya ) sııfları freaslarıı toplamı olduğuu uutmayıız: = veya = 6.2 Ortalama Bir popülasyou ortalaması ile bir örelemi ortalaması bezer şeilde hesaplaır. Çizelge 6.2 de bu hesaplamalara ilişi ifadeler verilmetedir. Çizelge 6.2 Farlı veri tipleri içi ortalama ifadeleri ORTALAMA Popülasyo Örelem μ= μ= x i ^x i x= x= x i ^x i

6.3 Mod Bir popülasyou modu ile bir örelemi modu bezer şeilde hesaplaır. Çizelge 6.3 de bu hesaplamalara ilişi ifadeler verilmetedir. Çizelge 6.3 Farlı veri tipleri içi mod ifadeleri MOD Popülasyo Örelem Veridei e ço terarlaya değerdir. Δ 1 MOD L mod +c ( Δ 1 +Δ ) 2 veride e fazla elemaı ola sııfa mod sııfı deir. Bua göre: L mod Δ 1 Δ 2 c : Mod sııfıı alt sıırı : Mod sııfıı freası ile bir öcei sııfı freası arasıdai far (pozitif bir değer) : Mod sııfıı freası ile bir sorai sııfı freası arasıdai far (pozitif bir değer) : Sııf geişliği olara alımalıdır. 6.4 Medya Bir popülasyou medyaı ile bir örelemi medyaı bezer şeilde hesaplaır. Çizelge 6.4 te bu hesaplamalara ilişi ifadeler verilmetedir. Çizelge 6.4 Farlı veri tipleri içi varyas ifadeleri MEDYA Popülasyo Örelem Veriler üçüte büyüğe (veya tersie) doğru sıraladığıda ortada ala değerdir. i medya 1 i medya 1 2 2 MEDYA L medya +c ( ) MEDYA L f medya +c ( ) medya f medya veride ediside öce gele sııfları freaslarıı toplamı ile ediside sora gele sııfları freasları toplamıı birbirlerie e yaı olduğu sııfa medya sııfı deir. Bua göre: L medya : Medya sııfıı alt sıırı

i medya 1 f medya c : Medya sııfıa adar ola (medya sııfı hariç) sııfları freasları toplamı : Medya sııfıı freası : Sııf geişliği olara alımalıdır. 6.5 Varyas Bir popülasyou varyası ile bir örelemi varyası arasıdai far örelem içi varyas hesaplaıre paydaı 1 alımasıdır. Çizelge 6.5 de bu hesaplamalara ilişi ifadeler verilmetedir. Çizelge 6.5 Farlı veri tipleri içi varyas ifadeleri VARYAS Popülasyo Örelem σ 2 = σ 2 = (x i μ) 2 μ) 2 s 2 = s 2 = (x i x) 2 1 x) 2 1 6.6 Stadart Sapma Bir popülasyou stadart sapması ile bir örelemi stadart sapması arasıdai far örelem içi stadart sapma hesaplaıre paydaı 1 alımasıdır. Çizelge 6.6 de bu hesaplamalara ilişi ifadeler verilmetedir. Çizelge 6.6 Farlı veri tipleri içi stadart sapma ifadeleri STADART SAPMA Popülasyo Örelem = σ = σ (x i μ) 2 μ) 2 s= (x i x) 2 1 s= x) 2 1

6.7 Çarpılı Çizelge 6.7 de çarpılığı hesabıda ullaılabilece ifadeler suulmatadır. Popülasyo ve örelem içi verile çarpılı ifadelerii il etapta birbirlerie ço bezediği düşüülebilir. Aca paydaya diat edildiğide örelemde s 3 ifadesi buluduğu görülür. Burada s örelemi stadart sapması olup 1 terimii içide barıdırmatadır. Popülasyou stadart sapması ( σ ) ise değeride hesaplamatadır. Ayrıca, örelem içi verile basılı ifadesii başıda e bağlı bir stadartlaştırma ifadesi bulumatadır. Bu edele popülasyo ve örelem içi hesaplaa çarpılı değerlerii birbirleride bir mitar farlı olması beleir. Çizelge 6.7 Farlı veri tipleri içi çarpılı ifadeleri ÇARPIKLIK Popülasyo Örelem (x i μ) 3 (x i x ) 3 σ 3 ( 1)( 2) s 3 μ) 3 x ) 3 σ 3 ( 1)( 2) s 3 6.8 Basılı Çizelge 6.8 de basılığı hesabıda ullaılabilece ifadeler suulmatadır. Popülasyo ve örelem içi verile basılı ifadelerii il etapta yie birbirlerie ço bezediği düşüülebilir. Aca, paydaya diat edildiğide örelemde s 4 ifadesi buluduğu görülür. Burada s örelemi stadart sapması olup 1 terimii içide barıdırmatadır. Popülasyou stadart sapması ( σ ) ise değeride hesaplamatadır. Ayrıca, örelem içi verile basılı ifadesii başıda tıpı çarpılıta olduğu gibi e bağlı bir stadartlaştırma ifadesi bulumatadır. Bu edele popülasyo ve örelem içi hesaplaa çarpılı değerlerii birbirleride bir mitar farlı olması beleir. Çizelge 6.8 Farlı veri tipleri içi basılı ifadeleri BASIKLIK Popülasyo Örelem b= b= (x i μ) 4 (x (+1) i x ) 4 3 b= σ 4 ( 1)( 2)( 3) ( 1) 2 3 s 4 ( 2)( 3) μ) 4 f (+1) i x ) 4 3 b= σ 4 ( 1)( 2)( 3) ( 1) 2 3 s 4 ( 2)( 3)

6.9 Bir Veri ile Hesaplamalar Çizelge 6.9 de Gıda Mühedisliği öğrecilerii Astroomi derside aldığı otları sııflamış freas dağılımı yer almatadır. Öcelile her sııfı sııf göstergesii yaıa yazıız. Daha sora, bu dağılımı ullaara verii ortalama, mod, medya, stadart sapma, çarpılı ve basılı değerlerii hesaplayıız. Çizelge 6.9 Astroomi dersi sıav otlarıı sııflamış freas dağılımı ot Aralığı (Sııflar) Sııf Göstergesi ) Freas (öğreci sayısı) ( ) 1 10 5.5 1 11 20 15.5 1 21 30 25.5 1 31 40 35.5 3 41 50 45.5 4 51 60 55.5 9 61 70 65.5 10 71 80 75.5 14 81 90 85.5 8 91 100 95.5 1 Öcelile verii popülasyo mu yosa örelem mi olduğuu tespit edelim. Astroomi dersii ala Gıda Mühedisliği öğrecilerii hepsii otları bu veride yer almatadır (daha doğrusu bir ısmıı olduğua ilişi soruda bir ibare bulumamatadır). Ayrıca bu otlar ullaılara başa bir durumu tahmii yapılma istememete, sadece veriye ilişi bazı ölçütleri hesaplaması istemetedir. Bu bilgiler ışığıda verii bir popülasyoda geldiğii rahatlıla söyleyebiliriz. Verileri ayı zamada sııflamış olduğu da görülmetedir. Bu durumda hesaplamalarımızda popülasyo ve sııflamış veri içi ola bağıtıları ullaacağız. Ortalama Öcelile freaslar toplamıda toplam öğreci sayısıı belirleyelim: = =1+1+1+3+4+9+10+14+8+1=52 Şimdi popülasyou ortalamasıı hesaplayalım: μ= ^x i =(1 5.5)+(1 15.5)+(1 25.5)+...+(14 75.5)+(8 85.5)+(1 95.5) =63.9615 52

Mod Freası e fazla olduğu sııf (yai mod sııfı) 71 80 sııfıdır. Öcelile mod hesabı içi geree aşağıdai değerleri belirleyelim: L mod : 71 Mod sııfıı alt sıırı Δ 1 : 14 10 = 4 Mod sııfıı freası ile bir öcei sııfı freası arasıdai far Δ 2 : 14 8 = 6 Mod sııfıı freası ile bir sorai sııfı freası arasıdai far c : 10 Sııf geişliği Bu değerler ullaılırsa mod değeri Δ 1 4 MOD L mod +c ( )=71+10 ( Δ 1 +Δ 2 4+6 )=75 olara elde edilir. Buradai mod değerii bir yalaşı değer olduğu uutulmamalıdır. Medya Kediside öce gele sııfları freaslarıı toplamı ile ediside sora geleleriii toplamıı birbirlerie e yaı olduğu sııf (yai medya sııfı) 61 70 sııfıdır. Bua göre; L medya : 61 Medya sııfıı alt sıırı i medya 1 : 1+1+1+3+4+9 =19 Medya sııfıa adar ola sııfları freasları toplamı f medya : 10 Medya sııfıı freası c : 10 Sııf geişliği Bu değerler ullaılırsa medya değeri i medya 1 2 MEDYA L medya +c ( f medya 52 2 19 )=61+10 ( )=68 10 olara elde edilir. Burada medya değeri yie yalaşı bir medya değeridir. Stadart Sapma Stadart sapma hesaplaıre toplam işaretii olduğu ifadede paratez içide ala far μ) 2 değerlerii öcede hesaplaması işlemleri daha olay yapılmasıı sağlar. = μ) 2 σ = 1 (5.5 63.9615)2 +...+9 (55.5 63.9615) 2 +...+1 (95.5 63.9615) 2 =18.74778 52

Çarpılı Çarpılı hesaplaıre toplam işaretii olduğu ifadede paratez içide ala far μ) 3 değerlerii öcede hesaplaması işlemleri daha olay yapılmasıı sağlar. μ) 3 = 1 (5.5 63.9615)3 +...+9 (55.5 63.9615) 3 +...+1 (95.5 63.9615) 3 σ 3 52 (18.74778) 3 Çarpılı değeri verii egatif (sola) çarpı olduğuu göstermetedir. = 0.98 Basılı Basılı hesaplaıre toplam işaretii olduğu ifadede paratez içide ala far μ) 4 değerlerii yie öcede hesaplaması işlemleri daha olay yapılmasıı sağlayacatır. b= μ) 4 3= 1 (5.5 63.9615)4 +...+9 (55.5 63.9615) 4 +...+1 (95.5 63.9615) 4 σ 4 52 (18.74778) 4 3=0.86 Basılı değerii sıfırda büyü olması dağılımı ormal dağılıma azara daha sivri olduğuu gösterir. So olara Çizelge 6.10 da hesapladığımız değerler ile veri sııfladırılmada öcei ham verilerle elde edile gerçe değerleri bir arşılaştırılması verilmiştir. Çizelge 6.10 verilerde hesaplaa ölçütler ile sııflamamış verilerde hesaplaaları arşılaştırılması veride hesaplaa Gerçe değer Mutla Far Ortalama 63.9615 65.1346 ~1.2 Mod 75 80 5 Medya 68 67 1 Stadart Sapma 18.74778 19.93136 ~1.2 Çarpılı 0.98-0.95 0.03 Basılı 0.86 1.15 0.29 veride elde ettiğimiz ölçütler sııflamamış veriyi olduça başarılı şeilde temsil etmetedir. Çizelge 6.9 dai sııflamış verileri bir histogram grafiğide gösterere bulduğumuz bu parametreleri gözle deetleyiiz.