1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...

Benzer belgeler
İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

İçindekiler. Ön Söz... xiii

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

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

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

Y=X β + ε biçiminde olup bu modellerde tek çözüm elde edilememektedir. Çünkü bu modelden elde edilen

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

altında ilerde ele alınacaktır.

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

İstatistik ve Olasılık

İçindekiler. 1 Giriş 2. 3 Psikoloji Araştırmalarında Etik Meseleler Bilimsel Yöntem 27. KISIM I Genel Meseleler 1

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Ekonometri I VARSAYIMLARI

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ İktisat Hakkında İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43

13. Olasılık Dağılımlar

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Normallik Varsayımı ve Ençok Olabilirlik Yöntemi

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

KİTABIN HARİTASI AÇIKLAMALAR BÖLÜMÜ

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Prof. Dr. Mahmut Koçak.

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Lineer Cebir ve Vektörler EEE

HATA VE HATA KAYNAKLARI...

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.

İKİNCİ DERECEDEN BİR BİLİNMEYENLİ DENKLEMLER,, olmak üzere 2. ÜNİTE. İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER, EŞİTSİZLİKLER ve FONKSİYONLAR

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 KÜMELER Bölüm 2 SAYILAR

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

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

Ç NDEK LER II. C LT KONULAR Sayfa Öz De er Öz Vektör.. 2. Lineer Cebir ve Sistem Analizi...

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

14 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

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

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Bölüm 1: Lagrange Kuramı... 1

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ

İleri Diferansiyel Denklemler

BÖLÜM I MATEMATİK NEDİR? Matematik Nedir? 14

3. Ders Parametre Tahmini Lineer Tahmin Edilebilme Yeniden Parametrelendirme Lineer Parametrik Kısıtlamalar

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

İstatistiksel Yorumlama

Ç NDEK LER I. C LT KONULAR Sayfa 1. Lineer Cebire Giri Lineer Denklem Sistemlerinin Elemanter lemlerle Çözümü

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

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

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

BASİT REGRESYON MODELİ

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018

BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

Transkript:

İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri... 19 1.5. İstatistiksel Tasarımın Kısa Bir Tarihi... 24 1.6. ÖZET: Deney de İstatistiksel Teknikleri kullanmak... 26 Bölüm 2: BASİT YARDIMCI DENEYLER... 29 2.1. Konuya Giriş... 29 2.2. Temel İstatistiksel Kavramlar... 31 2.3. Örneklem ve Örnekleme Dağılımları... 37 2.4. Ortalama Farklarına İlişkin Sonuçlar ve Rastgeleleştirilmiş Tasarımlar... 45 2.4.1. Hipotez Testleri... 45 2.4.2. Örneklemdeki Örnek Birim Sayısının Seçimi... 54 2.4.3. Güven Aralıkları ve Uygulamaları... 57 2.4.4. Kütle Varyanslarının Farklı Olma Durumu (σ )... 59 2.4.5. Kütle Varyanslarının Bilindiği Durum ( )... 60 2.4.6. Tek Bir Ortalamayı Belli Bir Değerle Karşılaştırmak... 61 2.5. Ortalamalar arası Farkla İlgili Sonuçlar ve İkili Karşılaştırma Tasarımları... 64 2.5.1. İkili Karşılaştırma Problemi (Deneysel Tasarım)... 64 2.5.2. İkili Karşılaştırma Tasarımının Yararları (Avantajları)... 68 2.6. Normal Dağılımlı Kütlelerin Varyanslarıyla İlgili Testler ve Sonuçlar... 69 2.7. Alıştırma Problemleri... 72 v

Bölüm 3: LİNEER MODELLER (LİNEAR MODELS) VE VARYANS ANALİZİ (V. A.)... 81 3.1. V.A. İçeriği... 81 3.1.1. Klasik V. A. ne Yaklaşım... 83 3.1.2. Tek Faktörlü (Değişkenli) Sınıflandırma Modeli (Tek Yönlü V.A.)... 83 3.1.3. İki Faktörlü (Değişkenli) Modeller... 88 3.1.3.1. Tek Gözlemli Modeller... 88 3.1.3.2. Çok Gözlemli Modeller... 88 3.1.4. Etkileşimsiz 2-Faktörlü V.A.... 89 3.1.5. Etkileşimli 2-Faktörlü V. A.... 92 3.1.6. V.A. İçin Genelleştirilmiş Ters Matrisler (G- Ters)~MATRİSLERLE İFADE... 93 3.1.6.1. Tek Faktörlü Sınıflandırma Modelinin Matrislerle İfadesi... 93 3.1.6.2. Faktörlü Çapraz Sınıflandırma Modelinde Matrisyel İfade... 95 3.1.7. Rankı Tam Olan Modeller (model with full rank)~ Rankı Tam Olmayan Modeller (model with not full rank)... 97 Bölüm 4: GENELLEŞTİRİLMİŞ TERSLE (G TERS LE) ÇÖZÜM... 99 4.1. G-TERS... 99 4.1.1. G-Ters in Tanımı... 102 4.1.2. G-Ters in Bazı Özellikleri... 102 4.1.3. G-Ters in Hesabı... 106 4.1.3.1. Genel Yöntem... 106 4.1.3.2. Diğer Bir Yöntem... 108 4.1.4. Değişmezlik... 110 4.2. Normal Denklemlerin G-Ters le Çözümü... 111 vi

Bölüm 5: β DAN GİDEREK G TERSİ BULMA VE 2-FAKTÖRLÜ DENGESİZ VERİLİ MODELLERLE ANALİZ... 119 5.1. β dan Giderek G-tersi Bulma Yöntemi... 119 5.2. 2-Faktörlü Çapraz Sınıflandırma Modelinde Dengesiz Veri İle Uygulama... 121 5.2.1. Modeli Kurma... 122 5.2.2. Normal Denklemlerin Çözümü... 123 5.2.3. Kareler Toplamında İndirgemeler... 129 5.2.4. Varyans Analizi... 131 5.2.5. Tahmin Edilebilir Fonksiyonlar... 140 5.2.5.1. Tahmin Edilebilir Fonksiyon Tanımı... 140 5.2.5.2. Dengesiz Verili Modellerin Sapmasız Tahmincisi ve Tahmin Edilebilir Fonksiyonları... 142 5.2.6. Hipotez Testleri... 144 5.3. Karşılaştırma: Dengeli Veri ve Dengesiz Verili Modellerde Tahmin Edilebilir Fonksiyonlar ve Bunların Sapmasız Tahmin Edicileri... 148 5.3.1. Dengeli Verili 2-Faktörlü Çapraz Sınıflandırma Modeli (Etkileşimsiz)... 149 5.3.2. Dengesiz Verili 2-Faktörlü Çapraz Sınıflandırma Modeli (Etkileşimsiz)... 152 Bölüm 6: KISITLAMALAR VE YENİDEN PARAMETRELENDİRME... 155 6.1. Genel Bilgi... 155 6.2. Graybill e Göre Yeniden Parametrelendirme... 157 6.3. Searle ün Eleştirisi... 160 vii

Bölüm 7: VARYANS ANALİZİ... 163 7.1. Varyans Analizi nin İçeriği... 163 7.1.1. Varyans Analizi... 164 7.2. Tek Değişkenli Modeller (Tek Yönlü Varyans Analizi)... 165 7.2.1. Deney Tasarımı... 169 7.3. İki Değişkenli Modeller (Çift Yönlü Varyans Analizi)... 173 7.3.1. Tek Gözlemli Modeller... 174 7.3.2. Çok Gözlemli Modeller... 180 7.4. Varyans Analizinde Dikkate Alınması Gereken Özellikler... 188 7.4.1. Deney Tasarımı ve Varyans Analizi... 188 7.4.2. Parametre Tahmini... 190 7.4.3. Varyans Analizi İçin Matematiksel Model... 195 7.4.4. Değişimlerin Beklenen Değerleri... 196 7.4.5. Değişimlerin Dağılımların... 196 7.4.6. Ortalamaların Eşitliğine İlişkin Sıfır Hipotezi için F Testi... 197 7.4.7. Varyans Analizi Tablosu... 197 7.4.8. Gözlemlerin Eşit Olmadığı Durumlarda Yapılan Değişiklikler... 198 7.5. İki Yönlü Sınıflama veya İki Faktörlü Deneyler... 199 7.5.1. İki Faktörlü Deneyler İçin Gösterim... 199 7.5.2. İki Faktörlü Deneyler İçin Değişimler... 200 7.5.3. İki Faktörlü Deneyler İçin Varyans Analizi... 201 7.6. Tekrarlı, İki Faktörlü Deneyler... 202 7.7. Deney Tasarımında Bazı Önemli Deney Planları... 205 viii

ÇÖZÜLMÜŞ PROBLEMLER... 207 Bir Yönlü Sınıflama veya Bir Faktörlü Deneyler... 207 Gözlemlerin Eşit Olmadığı Durumlarda Yapılan Değişiklikler... 214 İki Yönlü (Faktörlü) Sınıflandırma veya İki Faktörlü Deneyler... 215 İki Faktörlü Tekrarlı Deneyler İçin Örnekler... 218 Latin Kareler... 222 Greko Latin Kareler... 224 KARIŞIK PROBLEMLER... 227 Bir Yönlü Sınıflandırma veya Bir Faktörlü Deneyler... 229 Gözlemlerin Eşit Olmadığı Durumlarda Yapılan Değişiklikler... 231 İki Yönlü Sınıflama veya İki Faktörlü Deneyler... 232 İki Faktörlü Tekrarlı Deneyler... 235 Greko-Latin Kareler... 237 KAYNAKÇA... 246 DİZİN... 251 EKLER... 255 EK DAĞILIM TABLOLARI... 269 ix