İSTATİSTİK I. Giriş. Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar İSTATİSTİKLER

Benzer belgeler
OLASILIK VE İSTATİSTİK

Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar. Anlamı? Tarihi. Tarihi

Bu ders için bilimsel bir hesap makinesi bulundurma zorunluluğu vardır. GM-220 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER. İçerik. Yöntem. Gereç

İSTATİSTİK I. İstatistik Nedir? TANIM1:

Doç.Dr.İstem Köymen KESER

2- VERİLERİN TOPLANMASI

İstatistik Nedir? Tanım 1:

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

Kavramlar ve Sayısal Bilginin Özetlenmesi

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

OLASILIK VE İSTATİSTİK

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

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

İstatistik ve Olasılık

2. 3. BÖLÜM 1: GİRİŞ. Bölümün Amaçları. İstatistik: Karar Verme Yaklaşımı. İstatistik nedir? TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER. İstatistik Sözcüğünün Kökeni

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

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

İstatistik Giriş ve Temel Kavramlar. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

İstatistik Temel Kavramlar- Devam

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Bölüm 1 İstatistike Giriş

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

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

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar

İstatistik ve Olasılık

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

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

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

İstatistiK. Yrd.Doç.Dr. Levent TERLEMEZ

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

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

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

İSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

12. Hafta Ders Notları GENEL TEKRAR

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

İstatistik ve Olasılık

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

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

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

BİYOİSTATİSTİK Veri Tipleri ve Sayısal Özetleme Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

13. Olasılık Dağılımlar

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

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

İstatistik ve Olasılık

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

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

HİPOTEZ TESTLERİ ALIŞTIRMA SORULARI Araş.Gör. Efe SARIBAY

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

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

Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler

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

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

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İstatistik ve Olasılık

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

Mühendislikte İstatistik Metotlar

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

İSTATİSTİK TANIMI VE ÖNEMLİ İSTATİKSEL KAVRAMLAR

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

İstatistik ve Olasılık

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

İstatistik ve Olasılık

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

3)Aşağıdaki tabloda gruplandırılmış bir veri kümesi bulunmaktadır. Bu veri kümesinin mutlak ortalamadan sapması aşağıdakilerden hangisidir?

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

BÖLÜM 1 İSTATİSTİK İLE İLGİLİ BAZI TEMEL KAVRAMLAR

İstatistik ve Olasılık

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

Transkript:

İSTATİSTİK I Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar 1 2 Giriş İSTATİSTİKLER Genel olarak araştırmalarda, büyük veri gruplarının içinden daha küçük veri grupları seçilerek büyük veri gruplarının hakkında bilgi edinmek amaçlanır. Pazar araştırmaları, Kamuoyu yoklamaları, TÜİK in yaptığı hanehalkı araştırmaları. Herhangi bir konu ile ilgili veriler 4 1

Tanımlar Tanım: İstatistik Veri: Ölçüm sonuçları, cinsiyet, araştırma çıktıları gibi çeşitli çalışmalardan elde edilmiş gözlemlerdir. Sayısal verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması için gerekli yöntemlerin geliştirilip uygulanması ile uğraşan ve sonuçta verilerden gidilerek bulunan olasılık deyimleri ile objektif karar vermede önemli rol oynayan bir yöntemler bilimidir. 5 6 TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER YORUMLAYICI İSTATİSTİKLER İstatistiksel Yöntemler Tanımlayıcı İstatistikler Verilerin toplanması,tanımlanması ve temel analizler Yorumlayıcı İstatistikler Örnekten elde edilen istatistikler kullanılarak, bilinmeyen parametreler hakkında tahminde bulunma, karar verme. 7 8 2

Anakütle (Populasyon) Hakkında belirli bir veya daha fazla özellik (DEĞİŞKEN) açısından araştırma yapılmak istenen tüm elemanların içinde bulunduğu kümedir. İstatistik açısından iki temel kavram tanımlanmalıdır: Araştırılacak topluluğun sınırları, Topluluk içindeki incelenecek değişken veya değişkenler. Tanımlar Sayım anakütlenin her biriminin sayılması Örnek anakütleden çekilen alt küme 9 10 Örnek Anakütleden seçilen ve ilgilenilen değişken açısından anakütlenin özelliklerini yansıtma özelliğine sahip alt kümedir. Örneğin en önemli amacı; zaman ve maliyet kaybını minimuma düşürmek,(optimum örnek hacmi) Örnekte olması gereken en önemli özellikler Örnek veri uygun bir yolla rassal olarak toplanmalıdır. Anakütleyi iyi bir şekilde temsil edebilmelidir. NOT:Eğer veri uygun yolla toplanmazsa, veri hiçbir istatistik yöntemle kurtarılamaz ve tamamen kullanışsız olur. 11 12 3

Parametre Anakütlenin sayısal olarak ölçülebilen herhangi bir özelliği o anakütlenin parametresi olarak tanımlanabilir. Bir anakütle birden fazla parametreye sahip olabilir. Parametre, ilgili anakütle için, değişmeyen sayısal bir sabittir. NOT: Parametreyi belirlemek için anakütledeki tüm elamanların incelenmesi gerekir. PARAMETREYE İLİŞKİN ÖRNEKLER: Bir tekstil fabrikasında bir haftada kullanılan ortalama boya miktarı, D.E.Ü. İ.İ.B.F de okuyan öğrencilerin sigara içme oranı, Amerikan Doları nın ($ ) Euro ( ) karşısında son 2 yıllık değişim yüzdesinin ortalaması. 13 14 Örnek İstatistiği Anakütlenin belirli bir parametresinin hesaplanmasının zorluğundan dolayı alınan örnek yardımıyla bulunan parametre tahminine örnek istatistiği (istatistik / tahminleyici) adı verilir. Örnek: İzmir de üniversitede okuyan öğrencilerin aylık harcamalarının ortalamasını tahmin etmek amacıyla 150 öğrencilik bir örnek alınarak aylık harcama miktarlarının ortalamasının bulunması. Anakütle-Örnek İlişkisi Örnek Örnek verilerinin analizi n x Örnek İstatistiği Anakütle N Anakütle parametresi Örnekten elde edilen örnek istatistiği x anakütle parametresi ye ne kadar yakın ise yapılan çalışma o kadar iyidir. Anakütle için yapılacak yorumlar o kadar tutarlı olacaktır. 15 16 4

Parametre-Örnek İstatistiği İlişkisi Anakütle Parametreleri ve Tahminleyicileri Anakütle Parametresi Örnek İstatistiği (Anakütle Ortalaması ) (Örnek Ortalaması ) s 2 (Anakütle Varyansı ) x s 2 (Örnek Varyansı) Değişken Belirli bir özelliğin davranışının incelenmesi amacıyla yapılan deneyler, gerçekleştirilen gözlemler sonucunda elde edilen verilerin(sonuçların) temel niteliği bu sonuçların önceden kestirilememesi ve birbirinden farklı değerler alabiliyor olmasıdır. Bu nedenle istatistikte bu niteliklere sahip özelliklere (verilere) değişken adı verilir. Örnekler: Öğrencilerin kardeş sayısı p (Anakütle Oranı ) p (Örnek Oranı ) 17 Bankaların TL. bazında aylık mevduat faiz oranı Bir süpermarkete belirli bir sürede gelen müşteri sayısı 18 Tanımlar Nicel(kantitatif) veriler Sayımları ya da ölçümleri sayılarla ifade edilebilen verilerdir. Örnek: Tüketilen su miktarı Tanımlar Nitel (kalitatif veya kategorik) veriler Sayısal olarak ifade edilemeyen karakteristiklere göre birbirinden farklı kategorilere ayrılmış verilerdir. Örnek: Araba renkleri 19 20 5

Nicel verilerle çalışma Kesikli Değişken Nicel veriler kesikli ve sürekli değişkenler olarak birbirlerinden ayrışırlar. Tanımlı olduğu aralıkta sadece tam sayı değerleri alabilen değişkenlerdir. Örnekler: Ders başladıktan sonra ilk 5 dk. içinde derse geç kalan öğrenci sayısı, 21 Banka şubesinde gün içerisinde vadeli hesap açtıran müşteri sayısı. 22 Sürekli Değişken Tanımlı olduğu aralıkta tüm değerleri (sonsuz sayıda) alabilen değişkenlerdir. Örnekler: Bir süpermarkete gelen iki müşteri arasındaki geçen süre, Yeni doğan bebeklerin ağırlığı. 23 Kalitatif/Kategorik Değişken Ölçüm veya sayımla ifade edilemeyen değişkenlerdir. Kodlanarak sayısal hale dönüştürülebildikleri için Kesikli değişkenlerin özel bir türü olarak düşünülebilir. Örnekler: Cinsiyet, Saç yada göz rengi, Taraftarı olunan futbol takımı. 24 6

Şans Değişkeni VERİ TÜRLERİ Tanımlı olduğu aralıktaki belirli değerleri alma olasılıkları belirli olasılık (matematiksel) fonksiyonları ile hesaplanabilen değişkenlerdir. Örnekler: Bir madeni para belirli sayıda havaya atıldığında üst yüzüne gelen yazı ya da tura sayısı Bir zarda 6 gelinceye kadar yapılan atış sayısı 25 İstatistik araştırmalarda, anakütleden alınan bir örneğin bir ya da daha fazla özelliğinin ölçülmesi söz konusudur. Bu ölçümler veri olarak adlandırılır ve veriler genellikle; nominal, sıralı, aralık, oran, verisi olarak sınıflandırılır. 26 Nominal Veri Anakütleden veya örnekten elde edilen her bir birimi basitçe kategorilere ayırır. Nominal veriye aynı zamanda kategorik veri de denilebilir. Bu veri kategoriye ait olan her bir birimi tanımlayan isim ya da etikettir. 50 yöneticiden alınan örnekte her bir bireyin siyasi parti bağlantısı ( demokrat, sosyalist, cumhuriyetçi). İstatistik dersi alan her bir öğrencinin cinsiyeti( bay, bayan) 2011 yılında maksimum satış gelirine sahip olan 100 27 Türk firmasının bulunduğu il.(izmir, Kayseri,vb.) Nominal Verilerin Kodlanması Kategoriler, demokrat:1, cumhuriyetçi:2,sosyalist:3 olacak şekilde kodlanabilir. Ancak bu sayılar sadece her bir kategorinin kodudur, sayısal anlamda bir önem arz etmezler. 28 7

Sıralı Veri Anakütle ya da örnekten alınan her bir birimin ilgilenilen özelliğine göre sıralanmasına olanak sağlayan ölçümlerdir. Sıralı veri bir birimin diğerinden daha fazla niteliğe sahip olmasına göre sıralar. Seyahate çıkan 30 kişiden her birinin kiraladıkları arabaların boyutları:küçük, orta ölçekli, büyük ölçekli. Piyasadaki 4 ayrı markada üretilen makarnanın tadına bakan kişi tarafından sıralanması. Alınan 20 işçinin çalışma performanslarının müdür tarafından 1 den 10 a kadar sıralanması. Aralık Veri Bir anakütleden ya da örnekten alınan bir birimin sahip olduğu ölçülebilen özelliklerinin bir diğerinden ne kadar az ya da çok olduğunu karşılaştırma imkanı sağlar. Aralık veri genellikle sayısaldır. Erimeye başlayan ısıya dayanıklı plastiğin her 20 parçasında bir ölçülmüş sıcaklık değerleri, Ülke genelinde yapılan bir araştırmada üniversiteye giriş sınavından alınan puanlar, Bir ürünün kalitesine 1 (çok kötü) ile 5 (çok iyi) arasında puan vermek, 29 30 Aralık Veri Aralık veri ile ölçülen özellik bakımından birimler arasındaki fark tanımlanabilir. Aralık veride ekleme çıkarma yapılabilmesine rağmen, veriyi çoğaltmak ya da bölmek doğru değildir. Çünkü bu tür veriler için 0 değeri anlamlı değildir. Örneğin 0 0 C sıcaklığın olmadığı anlamına gelmez ya da 100 0 C, 50 0 C nin iki katı olduğu anlamına gelmez. Oran Verisi Bir örnek ya da anakütleden alınan bir birimin ilgilenilen özelliğinin diğerine oranını belirlemeye olanak sağlayan bir ölçektir. Oran verileri her zaman sayısaldır. 100 Türk firmasının satış gelirleri, Türkiye nin son 5 yıl içindeki her bir ayı için işsizlik oranları, 31 32 8

. Oran Verisi Dikkat edilmesi gereken husus, sahip olunan satış gelirleri, işsizlik oranları veya çalışan yönetici bayan sayısı gibi özellikler birimin bütün özelliklerini yansıtır. Sonuç olarak, bu da iki birim arasındaki ölçümü anlamlı kılar. 100 milyon $ satış gelirine sahip bir firma, 50 milyon $ satış gelirine sahip olan bir firmadan iki kat daha fazla gelire sahiptir yorumunu yapabiliriz. Oran Verisi Oransal veri bu yönüyle en iyi ölçümü sunar. Aritmetik işlemlerin yapılmasında olanak sağlar ve 0 noktası oransal veride anlamlıdır. 0 satış geliri hiç gelir elde edilmediği anlamına gelir. Oransal veride en çok kullanılan ölçekler; para değerinin ölçümü, uzaklık, ağırlık, yükseklik, yüzde oran ve benzeri sayısal değerlerdir. Verilerin Önemli Karakteristikleri Nominal Örneğin birimlerini kategoriler halinde sınıflandırır. Sayısal ifade yerine birim etiketlenir. Sıralı Derece sırası önemlidir. Sayısal ya da sözel bir etiket olabilir. Aralık Değerlerin arasındaki farka göre örneğin birimlerinin kıyaslanmasına olanak sağlar. Genellikle sayısaldır ancak 0 noktası anlamlı değildir. Oransal Değerlerin türetilmesi açısından örneğin birimlerinin kıyaslanmasına olanak sağlar. Her zaman sayısaldır ve 0 noktası anlamlıdır. Kalitatif(nitel) nominal, sıralı veri Kantitatif(nicel) aralık, oransal veri Merkez: Veri setinin orta noktasının nerede bulunduğunu gösterir. Değişkenlik: Verilerin kendi aralarında ne kadar değişiklik gösterdiğini ya da yayıldığını ifade eder. Dağılım: Verilerin yayılımının yapısı yada şeklini gösterir. (çan eğrisi, düzgün veya basık gibi) Sapanlar: Diğer veri noktalarından önemli derecede uzakta bulunan verilerdir. 35 Zaman: Karakteristiği zamana bağlı olarak değişen veriler. 36 9

Temel Örnekleme Yöntemlerinden Bazıları; Basit Şans Örneklemesi,(B.Ş.Ö) Sistematik Örnekleme, Tabakalı Örnekleme, Küme Örneklemesi dir. Bu dersin kapsamında yalnız B.Ş.Ö den bahsedilip diğer bunlarla beraber diğer örnekleme yöntemleri İstatistik II dersinde bir bölüm olarak ele alınacaktır. Basit Şans Örneklemesi 1.Her anakütle elemanının seçilme şansı eşittir. 2. Bir birimin seçilmesi diğerlerinin seçilme şansını etkilemez. Rastgele sayılar tablosu, çekiliş yöntemi kullanılabilir. 37 38 10