İstatistik ve Olasılık

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

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

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

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1


3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

Nedensel Modeller Y X X X

İstatistik ve Olasılık

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

İstatistik ve Olasılık

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

6.6. Korelasyon Analizi. : Kitle korelasyon katsayısı

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

İstatistik ve Olasılık

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

CEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

İstatistik ve Olasılık

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Ekonometri I VARSAYIMLARI

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

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.

Korelasyon ve Regresyon

DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR

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

İstatistiksel Yorumlama

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

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

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ

Olasılık ve Normal Dağılım

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı

SEK Tahmincilerinin Türetilmesi. SEK Tahmincilerinin Türetilmesi. Ekonometri 1 Konu 8 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

İstatistik ve Olasılık

REGRESYON ANALĐZĐ. 1

İstatistik ve Olasılık

1

MATH Ýþletme Ýstatistiði II

13. Olasılık Dağılımlar

TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ. Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara. Özet

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta

ÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.

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

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.

İleri Diferansiyel Denklemler

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

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

İstatistik ve Olasılık

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A


BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

BÖLÜNMÜŞ FARKLAR (DİVİDED DİFFERENCES)

Korelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

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

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU

Transkript:

İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ

Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel analizlerle incelenmesi çeşitli nedenlerle istenmektedir: Değişkenler arası ilişkiler bilindiğinde, bir değişkenin değerine bakarak diğerinin değeri tahmin edilebilir Etki eden faktörler kontrol altına alınabilirse ilgilenilen değişkenlerin değerleri optimum (en uygun) düzeye getirilebilir. İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin varlığı, bu ilişkinin yönü ve şiddeti korelasyon analizi ile belirlenir. Sözü edilen ilişkinin fonksiyonel şekli ise regresyon analizinin konusunu oluşturur.

Korelasyon Analizi İki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve derecesi korelasyon katsayısı ile ifade edilir. İncelenen değişken sayısı: İki tane ise korelasyon katsayısı İkiden fazla ise çoklu veya kısmi korelasyon katsayısı Ancak, bu kapsamda iki değişken arasındaki basit doğrusal korelasyon katsayısı üzerinde durulacaktır. Örneğin korelasyon katsayısı r Anakütlenin korelasyon katsayısı ile gösterilmektedir.

Korelasyon Analizi İncelenen veri grubu koordinat sistemine işaretlenirse değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve derecesi görsel olarak kabaca belirlenebilir.

Korelasyon Analizi Ancak ilişkinin gerçek düzeyi sadece hesaplama ile belirlenebilir. X ve Y ilgilenilen değişkenleri göstermek üzere korelasyon katsayısının formülü aşağıda verilmiştir Hesaplanan katsayının aldığı değere bağlı olarak, değişkenler arasında; r=-1 ters yönlü mükemmel bir ilişki, r=0 ilişki yok, r=1 aynı yönlü mükemmel bir ilişki, r=0.80 aynı yönlü oldukça iyi bir ilişki, r=-0.60 ters (zıt) yönlü orta derecede bir ilişki olduğu anlamına gelmektedir.

Korelasyon Analizi KORELASYON KATSAYISININ TESTİ Hesaplanan korelasyon katsayısının anlamlı olup olmadığı aşağıda kurulan hipotez ile belirlenebilir: r nin ait olduğu anakütlenin varyansı bilinmediği için testte t dağılımından yararlanılır. Öte yandan, korelasyon katsayısının belirli bir değere eşit olup olmadığı aşağıdaki hipotez yardımıyla belirlenebilir.

Korelasyon Analizi Örnek: Bir deneyde X ve Y arasındaki ilişkiyi belirlemek için bir araştırma yapılmış ve aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre; a) Korelasyon katsayısını hesaplayarak yorumlayınız. b) =0.01 hata seviyesinde hesaplanan korelasyon katsayısının anlamlı olup olmadığını test ediniz. c) =0.01 hata seviyesinde hesaplanan korelasyon katsayısının 0.80 e eşit olup olmadığını test ediniz

Korelasyon Analizi Örnek Çözüm: X ve Y arasında aynı yönlü ve iyi bir ilişki vardır.

Korelasyon Analizi Örnek Çözüm:

Korelasyon Analizi Örnek:

İncelenen değişkenlerin birinin bağımlı (Y) diğerlerinin bağımsız (X 1, X 2, X 3,..., X n ) olması halinde; bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerin fonksiyonu olarak: Y=f(X 1, X 2, X 3,..., X n ) şeklinde ifade edilmesi regresyon analizinin konusunu oluşturur. İncelenen olayda; bir bağımlı, bir bağımsız değişken varsa oluşturulacak model tek değişkenli regresyon modeli Y=f(X), incelenen olayda bir bağımlı, birden fazla bağımsız değişken varsa oluşturulacak model çok değişkenli regresyon modeli Y=f(X 1, X 2, X 3,..., X n ) olarak adlandırılır. Ayrıca, regresyon denklemleri doğrusal ve eğrisel olmak üzere iki ayrı şekilde de sınıflandırılmaktadır.

TEK DEĞİŞKENLİ DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ Regresyon denklemleri oluşturulurken ortalamadan sapma kareler toplamını en küçükleyen ve en küçük kareler yöntemi olarak adlandırılan yöntem kullanılır. Genel bir yöntem olan en küçük kareler yöntemi aşağıdaki gibi ifade edilir: Ortalamadan sapmaların. ( genel) kareleri toplamı..... Regresyon kareler toplamı Regresyondan. sapmaların kareleri.. toplamı Bu ifadenin matematiksel sembollerle gösterimi n i1 (Y i Y) 2 n i1 (Ŷ i Y) 2 n i1 (Y i Ŷ ) i 2

En küçük Kareler Yöntemi: X ve Y arasındaki ilişki tam ve kusursuz bir ilişki (r=1 veya r=-1) olmadıkça Y nin X e göre regresyon doğrusu serpilme diyagramındaki bütün noktalardan geçmez. Bu ilişki kusursuz değilse bazı noktalar için regresyon doğrusundan sapmalar görülebilir. Bu doğruların bazılarında gözlenen sapmalar diğerlerine göre daha çok (veya daha az) olabilir. En küçük kareler yöntemi, gözlenen bu sapmaları en küçükleyen doğruyu belirlemekte kullanılır.

En küçük Kareler Yöntemi:

Tek değişkenli doğrusal regresyon denkleminin genel yazılışı:

iki katsayıyı belirleyebilmek için hata terimi aşağıdaki gibi yazılır ve en küçük kareler yöntemine göre hata kareleri toplamı alınırsa: Hata kareleri toplamı eşitliğinin sağ tarafındaki ifadenin değeri bilinmeyen a ve b katsayılarına göre kısmi türevleri alınırsa Bu denklemlere normalin denklemleri denir. Elde edilen iki denklem çözülerek a ve b katsayılarının belirlenir.

Oluşturulan regresyon denkleminin ne derece iyi bir tahminleyici olduğunu belirleyen oran belirlilik katsayısı olarak ifade edilir ve R 2 ile gösterilir Belirlilik katsayısı 2 0 R 1 aralığında değer alabilir. R 2 değeri 1 e ne derece yakın ise denklem o derece iyi, sıfıra ne derece yakın ise denklem o derece kötü bir tahminleyici olarak kabul edilir.

REGRESYON KATSAYISININ TESTİ Belirlenen regresyon katsayıları anlamlı ise oluşturulan regresyon denklemi tahmin amacıyla kullanılabilir. Oluşturulan regresyon denkleminin katsayılarının anlamlı olup olmadıkları aşağıdaki hipotez ile belirlenebilir:

Oluşturulan tek değişkenli doğrusal regresyon denkleminde önemli ve çok etkin olan katsayı b katsayısıdır. O nedenle, sadece b katsayısının anlamlı olup olmadığının test edilmesi yeterlidir. Ayrıca, oluşturulan regresyon denkleminde bağımsız değişkenin çarpanı durumunda olan ve doğrunun eğimini gösteren b katsayısının denklem üzerindeki etkisi dikkate alınarak, b katsayısı için güven aralığı oluşturulmaktadır. b katsayısı için hata seviyesindeki güven aralığı t dağılım kullanılarak: b t * S b t * S b ; n2 ; n2 2 2 b

Örnek: Belirli bir ağırlık taşıyan bir plastik malzemenin verilen sıcaklıklar altında uğradığı şekil değişimleri Tabloda verilmiştir. a) En küçük kareler yöntemini kullanarak regresyon denklemini oluşturunuz. b) Regresyon katsayısının anlamlı olup olmadığını test ediniz (=0.01). c) 80 0 C sıcaklıkta şekil değişimini belirleyiniz d) Korelasyon katsayısını hesaplayarak yorumlayınız.

Örnek Çözüm:

Bu ifadeleri elde etmek için Tablo kullanılabilir:

Regresyon katsayısının anlamlı olup olmadığının testi (=0.01) I) II) III) Test istatistiği:

IV) 80 0 C sıcaklıkta şekil değişimini Korelasyon katsayısı

Gelecek Dersin Konusu İyi Tatiller