Tanımlayıcı İstatistikler

Benzer belgeler
YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Tanımlayıcı İstatistikler

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

İstatistik ve Olasılık

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

İstatistik ve Olasılık

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Quality Planning and Control

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

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

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Veri Önişleme. Değer Kümeleri. Veri Nedir? Nitelik Türleri. Konular

Polinom İnterpolasyonu

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

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

Korelasyon ve Regresyon

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

Elektrik Akımı. Test 1 in Çözümleri. voltmetresi K-M arasına bağlı olduğu için bu noktalar arasındaki potansiyel farkını ölçer. V 1. = i R KM 1.

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

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

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

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

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Tanımlayıcı İstatistikler

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

Transkript:

Taımlayıcı İstatstkler

Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler

Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı taımlayablmek ç çeştl yer göstere ölçüler vardır. Bu ölçülere merkez ölçüler ya da ortalama ölçüler de der. Bular yardımıyla dağılımdak tüm değerler temsl ede tek br değer elde edlr.

Merkez Eğlm (Ortalama) Ölçüler Artmetk Ortalama Ortaca Tepe Değer Ora Geometrk Ortalama Harmok Ortalama Koum Ölçüler Çeyrekler Yüzdelkler

Artmetk Ortalama Çoğulukla sayısal verlerde kullaıla br merkez eğlm ölçüsüdür. Her br gözleme lşk değerler toplamıı deek sayısıa bölümes le elde edlr. N : Ktledek : Öreklemdek deek sayısıı göstermek üzere Ktle A.Ortalaması Öreklem A. Ortalaması μ N 1 N 1 Artmetk ortalama dağılımdak tüm değerler dkkate alır. Acak dağılımdak aşırı değerlerde etkler.

Ortaca Sıraya dzlmş ver dzs ortasıdak değerdr. Ortacayı bulmak ç: Verler küçükte büyüğe sıraya dzlr. Deek sayısı tek se e ortadak değer, Ortaca = (+1)/2 c değerdr. Deek sayısı çft se (/2) ve ( +2)/2 c deek değerler ortalaması dağılımı ortacasıı verr. Ortaca dağılımı orta oktası hakkıda blg verr. ve aşırı değerlerde etklemez. Bu edele dağılımda aşırı gözlemler buluduğu durumlarda, ortalama ölçüsü olarak ortacaı kullaılması daha doğrudur.

Tepe Değer Tepe değer dağılımda e fazla tekrar edle değerdr. Tepe değer hesaplamak ç kullaıla br formül yoktur. Ora Ntelk verler artmetk ortalama, ortaca, tepe değer gb ortalama ölçüler le özetlemez. Ntelk verler çoğulukla yüzde (ora) le özetlerler. Ora (yüzde) Kullamaı Öem Yüzde kullama ver daha kolay alaşılmasıı sağlar. İk yada daha fazla sayıda grubu özellkler karşılaştırılırke ham sayılar tek başıa br alam fade etmez. Gruplar özellklere göre yüzdelerle fade edlmeldrler.

Ver geometrk artış gösteryorsa Geometrk Ortalama Verye logartmk döüşüm uygulamışsa kullaılır. GO 2 3... GO 10 1 ya da 1 log 10 Harmok Ortalama Ver setdek değerler br zama sers se (brm zamada farklı değerler) Hız, fyat ortalamalarıda kullaılır HO 1 1

Koum Ölçüler Çeyrekler: dağılımı 4 eşt parçaya böle değerlerdr. Bular, 1. Çeyrek (Ç1) 2. Çeyrek (Ç1) 3. Çeyrek (Ç1) Değerler %25 Ç1 e eşt ya da oda küçüktür. Değerler %50 s Ç2 ye eşt ya da oda küçüktür. Bu değer ayı zamada ortacadır. Değerler %75 Ç3 e eşt ya da oda küçüktür. Yüzdelkler Yüzdelkler sıraya dzlmş verlerde yığılımlı sıklıkları gösterrler. Öreğ verler lk %30 u 30. Yüzdelğe (Y30) eşt ya da oda küçüktür.

Yaygılık Ölçüler Br dağılımdak değerler farklılıklarıı gösterr. Bu farklılıkları dereces dağılımı yaygılığı kavramıı oluşturur. İk dağılım ayı ortalama, ortaca ya da tepe değere sahpke yaygılıkları farklı olablr. Dağılımları yaygılığı hakkıda blg vere ve e çok kullaıla ölçüler Dağılım (değşm) Aralığı Stadart Sapma Varyas Çeyreklkler Arası Geşlk Çeyrek Sapma

Dağılım Aralığı Dağılım aralığı e bast yaygılık ölçüsüdür. Dağılımdak e büyük değerde e küçük değer çıkartılması le buluur. R le gösterlr. R= E Büyük Değer-E Küçük Değer Dağılım aralığı dağılımdak dğer değerlerde oldukça farklı değerler ala aşırı değer(ler)de etkler. Dağılımda yalızca 2 gözleme lşk değer dkkate alıdığı ç kaba br yaygılık ölçüsüdür. Gözlemler çoğuu e büyük yada e küçük değere yakı olduğu durumlarda da gerçek değşkelk hakkıda blg vermez.

Stadart Sapma Br dağılımı yaygılığıı göstere e öeml yaygılık ölçülerde brdr. Dağılımdak tüm değerler artmetk ortalamaya ola uzaklıklarıı ortalamasıdır. Stadart sapma büyüdükçe dağılımı yaygılığı artar. Dağılımdak değerler ayı se yaygılık yoktur ve stadart sapma sıfırdır. Stadart sapma hesaplaırke dağılımdak tüm değerler dkkate alıır. Stadart sapma, artmetk ortalama kullaıldığıda br yaygılık ölçüsü olarak kullaılır Çarpık dağılımlarda kullaılması öerlmez!

Stadart Sapma N : Ktledek : Öreklemdek deek sayısıı göstermek üzere Ktle S. Sapması Öreklem S. Sapması 1 ) ( 1 2 S N 1 2 ( ) 1 1 2 1 2 S

Varyas Stadart sapmaı karese varyas der (σ 2 ). Varyası brm karesel olduğu ç yaygılık ölçüsü olarak very taımlamakta pek kullaılmaz.

Çeyreklkler Arası Geşlk Dağılımdak verler ortadak 0.50 s yer aldığı aralığı belrlemek ç kullaılır. ÇAG=Ç3 Ç1 Çeyreklkler arası geşlk aşırı uç değerlerde etklemez. Çükü çeyreklkler arası geşlk dağılımdak değerler merkezdek %50 s le lgler. Özellkle uçtak değerlerde çok ortadak değerlerle lgleldğ durumlarda kullaılır. Eğer celee dağılım smetrkse 25. ve 75. Yüzdelkler ortacada eşt uzaklıktadır.

Çeyrek Sapma Bu değer yüzdelklerle ortaca arasıdak uzaklığı ortalama br ölçüsüdür. ÇS Ç3 Ç1 2 Çeyrek sapma, ortalama ölçüsü olarak ortacaı kullaıldığı durumlarda kullaıla yaygılık ölçülerde brdr. Özellkle aşırı değerler dağılımı sadece br tarafıda olduğu durumlarda kullaılması gerekr.

Değşm Katsayısı Stadart sapma br dağılımı yaygılığıı göstere ölçülerde brsdr. Artmetk ortalama büyüdükçe stadart sapmaı büyüme eğlm vardır. Stadart sapmaı büyüklüğüe bakarak br dağılımı yaygılığı kousuda yargıya varmak her zama doğru değldr. İk ya da daha fazla dağılımı yaygılığıı karşılaştırmak stedğmzde stadart sapmayı doğruda kullaamayız. Dağılımı yaygı olup olmadığıa karar vereblmek ç değşm katsayısıı hesaplamalıyız. Değşm katsayısı dağılımdak değerler ortalamaya göre yüzde kaçlık br değşm gösterdğ belrtr. DK s 100