Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

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

İSTATİSTİK I. İstatistik Nedir? TANIM1:

Kavramlar ve Sayısal Bilginin Özetlenmesi

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

İstatistik Nedir? Tanım 1:

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

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

İstatistik 1 BÖLÜM 2

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

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

Verilerin Düzenlenmesi

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

İstatistik ve Olasılık

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

İstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Yedi Temel Araç. Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler. 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler

istatistik 4. Bir frekans dağılımına ilişkin birikimli seriler 1. Birimlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Değer Frekans

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

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

GRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Grafikle gösterme

Anakütleden rassal olarak seçilen örneklemlerden hesaplanan değerlerdir.

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ

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

İstatistik Nedir? Yrd.Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY TANIM1:

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER GRAFİKLER

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

PARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:

Bölüm 2. Verinin görsel betimlemesi. İstatistik Ders Notları 2018

İSTATİSTİK. İstatistik Nedir? İstatistiksel Araştırmanın Amacı

BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD.

İstatistik ve Olasılık

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

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

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her

5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur.

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

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

Kesikli ġans DeğiĢkenleri Ġçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

İstatistik ve Olasılık

Dr. Mehmet AKSARAYLI

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL


İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

GRAFİKLER WORD PROGRAMINDA GRAFİK OLUŞTURMA DERS KİTABI. HAZIRLAYAN Mehmet KUZU

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

İstatistik ve Olasılık

Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

ÜNİTE. BİYOİSTATİSTİK Prof. Dr. Ömer AKBULUT İÇİNDEKİLER HEDEFLER TABLOLAR VE GRAFİKLER. Giriş Tanımlayıcı İstatistikler Frekans Tabloları Grafikler

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İstatistik ve Olasılık

Transkript:

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1

Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır olmak üzere gerekli karar vericilere sunulur. 2

Frekans Dağılışları Verileri (bireysel veya gruplar halinde) ilgili frekans yada sayılarına göre sıralamaktır. 3

Frekans Tanımı Bir kategori için frekans, kategori içine düşen ölçümlerin toplam sayısıdır. Belirli bir kategori için frekans, kategori i diyelim, f i sembolüyle gösterilir. 4

Göreli Frekans Dağılışları Bir kategori için göreli frekans, ölçümlerin toplam sayısına bölünmüş kategorinin frekansıdır. Göreli frekans = Sınıf frekansı Bütün frekansların toplamı Göreli yerine nispi ve relatif ifadeleri de kullanılır. 5

Frekans Dağılışı Örneği Paket (kg) Adet(frekans) Göreli Frekans 1 5 5 / 50 = 0,10 2 8 8 / 50 = 0,16 5 15 15 / 50 = 0,30 8 12 12 / 50 = 0,24 10 6 6 / 50 = 0,12 20 4 4 / 50 = 0,16 Toplam 50 1,00 6

Tanım: Belirli bir sınıf için sınıf birikimli frekansı (i sınıfı diyelim) i sınıfına kadar olan sınıf frekanslarının toplamına eşittir. sınıf i için birikimli frekans = f 1 + f 2 + + f i Tanım: Belirli bir sınıf için sınıf birikimli göreli frekansı (i sınıfı diyelim) sınıf birikimli frekansının toplam n sayısına bölünmesine eşittir. sınıf i için birikimli göreli frekans Sınıfın birikimli frekansı = n 7

Verilerin Organizasyonu Kategorik ve Kesikli Değişken Verileri VERİ Sürekli Değişken Verileri Tablo Metotları 1.Frekans Dağ. 2.Göreli Frekans Dağılışı Grafik Metotları 3.Çubuk gr. 4.Daire gr. 5.Çizgi gr. Tablo Metotları 6.Frekans Dağ. 7.Göreli Frekans Dağ. Grafik Metotları 9.Histogram 10.Frekans Poligonu 8.Birikimli Göreli Frekans Dağ. 8

Basit Veri Araştırma veya analizlerde kullanılmak üzere elde edilen veri sayısı az ise bu tür veri yapılarına BASİT VERİ adı verilir. Verilerin büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe sıralanmasıyla oluşturulan veridir. 9

Basit Veri Örnek: İzmir ilinde ilköğretim ikinci sınıfta okuyan öğrenciler üzerinde yapılan bir araştırmada rasgele 8 öğrenci seçilmiş ve ailenizde kaç çocuk vardır sorusuna aşağıdaki gibi cevap vermişlerdir. 1,3,2,1,4,5,6,2 Buradaki basit veri; 1,1,2,2,3,4,5,6 şeklindedir 10

Gruplanmış Veri Verilerin kategorik veya kesikli olduğu durumlarda (adet belirten tamsayı değerleri gibi) verilerin aynı tamsayı değerlerinin bir grup olarak kabul edildiği veridir. Örnek : Bir un fabrikasının satış mağazasında bir gün içinde satılan un paketlerinin gramajlarına göre göre satış adetleri; 1 kg 5 adet 2 kg 8 adet 5 kg 15 adet 8 kg 12 adet 10 kg 6 adet 20 kg 4 adet 11

Gruplanmış Veri Tabloları Gruplanmış verileri sunum için frekans dağılışı ve göreli frekans dağılışı kullanılabilir. Göreli frekanslar her bir grubun bütün içerisindeki miktarı yüzde olarak ifade eden değerlerdir. Paket (kg) Adet(frekans) Göreli Frekans 1 5 5 / 50 = 0,10 2 8 8 / 50 = 0,16 5 15 15 / 50 = 0,30 8 12 12 / 50 = 0,24 10 6 6 / 50 = 0,12 20 4 4 / 50 = 0,16 Toplam 50 1,00 12

SATIŞ ADEDİ Gruplanmış Veri Grafikleri - I Gruplanmış serilerde şans değişkeninin kesikli olmasından dolayı verileri bir grafik halinde özetlemek amacıyla ÇUBUK, ÇİZGİ ve DAİRE(PASTA) grafikleri kullanılır. 16 14 ÇUBUK GRAFİK -PAKETLERE GÖRE SATIŞ ADETLERİ- 12 10 8 6 4 2 0 1 2 5 8 10 20 PAKET(kg.) 13

Satış Adedi Gruplanmış Veri Grafikleri - II Paketlere Göre Satış Adetleri 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Paket(kg.) 14

Gruplanmış Veri Grafikleri - III PASTA(DAİRE) GRAFİĞİ SATIŞ ADETLERİNE GÖRE PAKETLERİN DAĞILIMI 20 kg; 8% 1 kg; 10% 10 kg; 12% 8 kg; 24% 2 kg; 16% 1 kg 2 kg 5 kg 8 kg 10 kg 20 kg 5 kg; 30% 15

Sınıflanmış Veri Verilerin çoğunlukla sürekli şans değişkeni verisi olduğu durumlarda her bir verinin belirli kurallara göre oluşturulan bir sınıfa kaydedilerek sınıflandırıldığı veridir. Örnek: Bir sınıftaki öğrencilerin boylarının, 150 x < 155 ( 150-155 den az) 155 x < 160 ( 155-160 den az) 160 x < 165 ( 160-165 den az) gibi sınıflara ayrılması. 16

Sınıflanmış Veri Tabloları-I Sınıflanmış verilerde değişken sürekli olduğundan dolayı verileri bir tablo şeklinde ifade etmek amacıyla frekans, göreli frekans ve birikimli göreli frekans dağılımları kullanılır. 17

Frekans Dağılışlarının Hazırlanması (Sürekli Değişken Verileri İçin) Adım 1 : Kaç adet veri olduğu sayılır, Adım 2 : Veriler küçükten büyüğe sıralanır, Adım 3 : Değişim Aralığı hesaplanır, (En Büyük Değer-En Küçük Değer) Adım 4: Sınıf sayısı belirlenir, (Tipik olarak 5-20 arası veya örnek hacminin karekökü esas alınabilir) 18

Adım5: Sınıf aralığı hesaplanır, Değişim Aralığı / Sınıf Sayısı Adım6: Sınıfların başlangıç noktaları belirlenir. İlk sınıfın alt değeri en küçük sayıdan daha küçük ve bu sayıyı içerecek şekilde belirlenir. Adım7: Her sınıfa düşen veri adedi sayılır, Adım8: Frekans dağılışı oluşturulur. 19

Frekans Dağılışı Hazırlama Örneği Bir sınıftaki öğrencilerin boyları hakkında bir araştırma yapılmaktadır. Bu amaçla 50 öğrencinin boyları ölçülerek kaydedilmiştir. Öğrencilerin boyları bir sonraki çizelgede sıralanmıştır. 20

Boy Verileri 151 161 168 173 182 154 162 169 174 183 155 164 169 175 184 155 165 170 176 185 156 166 170 177 185 158 166 171 178 188 158 166 171 178 189 159 167 172 180 192 159 167 172 181 195 161 167 173 182 198 21

Sınıflanmış Veri Tabloları-II Sınıf Frekans Göreli Fre. Birikimli Göreli Fre. 150-157 den az 5 5 / 50 = 0,10 0,10 157-164 den az 7 7 / 50 = 0,14 0,24 164-171 den az 13 13 / 50 = 0,26 0,50 171-178 den az 10 10 / 50 = 0,20 0,70 178-185 den az 8 8 / 50 = 0,16 0,86 185-192 den az 4 4 / 50 = 0,08 0,94 192-199 den az 3 3 / 50 = 0,06 1,00 Toplam 50 1,00 22

Sınıflanmış Veri Grafiği Sınıflanmış verilerde değişkenin sürekli olmasından dolayı verileri bir grafik halinde özetlemek amacıyla sıklıkla HİSTOGRAM kullanılır. Frekans dağılışlarının elde edilmesinin önemli nedenlerinden biri ilgilenilen değişkenin nasıl bir dağılış gösterdiği hakkında bilgi sahibi olmaktır. Örneğin dağılış şekilsel olarak çift tepeli bir görünüm arz ediyorsa örneklenen anakütlenin ilgilenilen özellik bakımından karışık olduğunu gösterebilir. 23

frekans 14 boylarin dagilimi 12 10 8 6 4 2 0 150 157 164 171 boy 178 185 192 199 24

frekans Birikimli Çizgi Grafiği Kümülatif frekansları kullanarak çizilen grafik türüdür. 50 ogive 40 30 20 10 0 153.5 160.5 167.5 174.5 boy 181.5 188.5 195.5 25

Nokta Grafiği Veri içerisindeki bütün değerleri bir ölçeğe göre çizilen grafik türüdür. Dotplot of boy 154 161 168 175 boy 182 189 196 26

Pareto Grafiği Sıklık frekansına göre nitel verleri sıralayarak çizilen çubuk grafiğidir. 27

Saçılım(serpilme) Diyagramı (x,y) gibi veri çiftini yatay eksende x ve düşey eksende y olacak şekilde çizilen grafik türüdür. 28

Zaman Serisi Grafiği Farklı zaman noktalarından elde edilmiş verileri kullanarak çizilen grafik türüdür. benzin fiyat 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0.59 1.24 1.62 1.74 2.29 2.57 2.75 3.06 2.78 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 3.38 3.87 4.29 4.57 29