DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr. Argun KARACABEY Yrd.Doç.Dr. Fazıl GÖKGÖZ

Benzer belgeler
DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

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

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

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

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

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

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

İstatistiksel Yorumlama

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

Merkezi Limit Teoremi

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

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

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

Olasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş

Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

5. SUNUM. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

17/01/2015. PowerPoint Template. Dr. S.Nihat ŞAD LOGO. İnönü University. Company Logo

Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması

Sapma (Dağılma) ölçüleri. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

TEST VE MADDE ANALİZLERİ

13. Olasılık Dağılımlar

Korelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

MADDE VE TEST ANALİZİ. instagram: sevimasiroglu

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

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

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ


7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI


İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Sürekli Rastsal Değişkenler

3/6/2014. Küresel Isınma. Öğrenme Amaçlarımız. Küresel Isınma. Aritmetik Ortalama. Veri Özetleme ve Gösterme

Olasılık ve Normal Dağılım

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

İstatistik ve Olasılık

IKT-213 İSTATİSTİK PROF. DR. ARGUN KARACABEY DOÇ. DR. FAZIL GÖKGÖZ ~~ GİRİ ~~ Verilerin(data) toplanması. Analizlerin yapılması

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME UĞUR YILMAZER 1

Transkript:

DAĞILMA YADA DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) 1

AMAÇ... Mevcut veri seti için bulunan merkezi eğilim ölçüsünün yorumlamak Birden fazla veri seti için dağılımlar arası kıyaslama yapabilmek amaçlarıyla değişkenlik ölçüleri analizi yapılır. 2

ÇEŞİTLERİ... Ş DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değişkenlik Ortalama Varyans Standart aralığı sapma (variance) sapma (range) (mean deviation) (standart deviation) 3

a ) DEĞİŞKENLİK ARALIĞI (range) Birveri setinde mevcut olan minimum ve maksimum değerler arasındaki fark olarak tanımlanabilir. O halde; değişkenlik aralıği(r) R=Maksimum değer Minimum değer 4

örneğin; GRUPLANMAMIŞ DATALAR İÇİN: Aşağıda iki veri serisi ve bunlar için hesaplanan değişkenlik aralığı verilmiştir. SERİ 1 SERİ 2 2 5 3 5 6 5 7 6 8 7 10 8 R=10 2=8 R=8 5=3 5

GRUPLANMIŞ Ş VERİLER İÇİN: Ç Örnekte verilern frekans dağılım tablosunda değişkenlik aralığını belirleyelim. SAATLİK ÜCRET(ytl) FREKANS 5-10 10 10-15 21 15-20 9 20-25 5 R=25-5=20 6

b ) ORTALAMA ya da MUTLAK ORTALAMA SAPMA(mean deviation or mean absolute deviation) Bir popülasyon için tüm veri değerlerinin ortalamaları bulunur. Daha sonra her bir veri değeri için bu ortalamadan sapmaların mutlak değerleri toplanır ve data sayısına bölünür. Yani; her bir verinin ortalamadan sapmalarının mutlak değerinin aritmetik ortalamasıdır. N= veri sayısı 7

örneğin; GRUPLANMAMIŞ DATALAR İÇİN: 15,16,18,21,25 data serisi için ortalama sapmayı hesaplayacak olursak; X(15 X=(15+16+18+21+25)/5=1916 18 25)/5 19 O.S=16/5=3.2 8

GRUPLANMIŞ Ş DATALAR İÇİN: Ç Bu tip veriler için artık fx ağırlıklandırmasına göre ortalama hesaplanıp diğer işlemler yapılmalıdır. 9

c ) VARYANS (variance) Birdeğişkenin aldığı değerlerin ortalamadan sapmasını (yani merkeze ne kadar yakın olduğunu) gösteren ölçü birimine varyans denir. Yine bir aritmetik ortalama ile hesaplanır.!!! Varyans hiçbir zaman negatif olamaz. Bir örnek için varyans; 10

özellikleri... Herhangi bir a sabitinin varyans değeri daima sıfırdır. Bu nedenle bir serideki değerlere herhangi bir sabitin eklenmesi ya da çıkarılması serinin varyansını etkilemez. Yani a bir sabit olmak üzere; Herhangi bir c sabiti ile veri setindeki tüm değerleri çarparak elde edilen setin varyansı ilk setin varyansı ile sabitin karesi çarpımına eşittir. Yani c bir sabit olmak üzere; 11

... Tek bir veri setinin varyansını yorumlayabilmek ortada bir kıyas söz konusu olmadığı için çok zordur. Bu sebeple ortalama sapma ve değişkenlik aralığı gibi varyans için de yorumlama en az 2 veri seti ii için yapılır. Bu setlerin değişkenlik dereceleri varyans analizi ile karşılaştırılır. ş ş 12

d ) STANDART SAPMA (standart deviation) Bir veri seti için varyans hesabı yapıldıktan sonra bunun karekökü alınarak o setin standart sapması bulunabilir. Varyans için i geçerli özelliklerden yola çıkarak k farklı standart sapma durumları incelenebilir. 13

örneğin; GRUPLANMAMIŞ DATALAR İÇİN:22,25,28,30 ve 35 veri seti için standart sapma ve varyans değerlerini hesaplayalım. 14

GRUPLANMIŞ DATALAR İÇİN:Aşağıda A ğ d frekans dağılım tablosu için ağırlıklandırmalardan faydalanarak varyans ve standart sapmayı belirleyelim. 15

STANDART SAPMA VE ARİTMETİK ORTALAMA İLİŞKİSİ Simetrikfrekans dağılım grafikleri kullanılrak %68, %95, %99.7 olasılıklarına karşılık gelen bir analizi şu şekilde yaparız: 16

NİSBİ DAĞILMA (relative dispersion) DEĞİŞİM KATSAYISI(coeffient of variation): Bir veri setinde standart sapmanın veri setinin ortalamasına oranı olarak ifade edilebilir. Fakat değişim katsayısı % bir değişken olduğundan 100 ile ağırlıklandırılmalıdır. Faklı birimlere sahip veri setleri kıyaslanırken Aynı birimli fakat çok faklı ortalamalara sahip veri setleri kıyaslanırken kullanılır. 17

ÇARPIKLIK (skewness) Frekans dağılım grafikleri içinsöz konusu olan bir ifadedir. Veri setlerinde çarpıklık standart sapma, ortalama ve medyan kullanılarak hesaplanır. Genellikle 3 ve 3 aralığında bir değerdir. Simetrik grafikler için çarpıklık=0 bulunur. 18

Grafiklere Göre Çarpıklık Çeşitleri; Simetrik frekans dağılım grafiği için, Negatif asimetrili frekans dağılım grafiği için, Pozitif asimetrili frekans dağılım grafiği için, 19