Merkezi Eğilim Ölçüleri



Benzer belgeler
Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

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

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

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU


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

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

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

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Temel Ġstatistik. Tanımlayıcı Ġstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Yer Ölçüleri. Y.Doç.Dr. Ġbrahim Turan Mart 2011

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ (DUYARSIZ ORTALAMALAR)

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

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

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

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

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

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

Grafik üzerindeki bilgiler özetlenmiştir. Veriler arasındaki ilişkiler görünür haldedir.

Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar DERS I VE II

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

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

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

5. SUNUM. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

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

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

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

EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME UĞUR YILMAZER 1

7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

ÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI

MOD MEDYAN ARİTMETİK ORTALAMA MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

7. HAFTA. Verilerin düzenlenmesi Verilerin gruplandırılması Merkezi eğilim ölçüleri Merkezi dağılım ölçüleri Standart puanlar. Yrd. Doç. Dr.

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

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

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

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

Hatalar Bilgisi veistatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Harita Müh. Bölümü-2015)

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)

Veri nedir? Bir öğrenci kümesine uygulanan bir sınavdan elde edilen puanların herhangi bir işlem yapılmamış haline ham veri denir (ham puanlar) denir.

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

EGE ÜNİVERSİTESİ FEN FAKÜLTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ. Mühendislik Fakültesi DERS

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

MS Excel. Excel Microsoft Office in bir parçasını oluşturur. Office 2007, Office 2010, Office 2013, Office 2016

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ ÇIKMIŞ SORULAR

Verilerin Düzenlenmesi

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

3/16/2017 UYGULAMALAR YAĞIŞ

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

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

BİYOİSTATİSTİK MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

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

Sürekli Rastsal Değişkenler

İSTATİSTİĞE GİRİŞ ÜNİTE 2 İSTATİSTİK VERİLERİ VERİ TÜRLERİ

Z Diyagram Di er Grafik Türleri SORULAR...42

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistiksel Yorumlama

Excel Formüller ve Fonksiyonlar. Yusuf MANSUROĞLU Mühendislik Hizmetleri Müdür Yardımcısı

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

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

BÖLÜM I MATEMATİK NEDİR? Matematik Nedir? 14

Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler

İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROLDE KULLANILAN TEMEL İSTATİSTİKSEL ÖLÇÜLER (MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILIM ÖLÇÜLERİ)

İstatistik ve Olasılık

[!] Sütun, çizgi ve daire grafikleri gerçek yaşamdan seçilmiş örnek etkinliklerle hatırlatılır.

17/01/2015. PowerPoint Template. Dr. S.Nihat ŞAD LOGO. İnönü University. Company Logo

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

Veri Analizi. Isınma Hareketleri. Test İstatistikleri. b) En çok tekrar eden: 7 (mod) c) Açıklık = En büyük En küçük = 10 1 = 9. d)

İstatistik ve Olasılık

3/6/2014. Küresel Isınma. Öğrenme Amaçlarımız. Küresel Isınma. Aritmetik Ortalama. Veri Özetleme ve Gösterme

Transkript:

Merkezi Eğilim Ölçüleri 1) Parametrik merkezi eğilim ölçüleri Serinin bütün birimlerinden etkilenen merkezi eğilim ölçüleridir. 1) Aritmetik ortalama 2) Geometrik ortalama (G) 3) Harmonik ortalama (H) 2) Parametrik olmayan merkezi eğilim ölçüleri Serinin bütün birimlerinden etkilenmeyen merkezi eğilim ölçüleridir. 1) Tepe değeri (Mod) (X mod ) 2) Ortanca (Medyan) (X med )

Aritmetik ortalama Xort = Σ Xi/n = X1+X2+.+Xn / n 1 5 7 4 3 Beş işletmeye ait sağmal hayvan sayısı (baş) Σ Xi=1+5+7+4+3=20 = Σ Xi/n =20/5= 4

Burada: x : Örnek aritmetik ortalaması : Anakitle aritmetik ortalaması n N x i : Örnek büyüklüğü (i= 1. 2..n) : Anakitle büyüklüğü (i= 1. 2..n) : i nci deneğe ait veri

Excel de Aritmetik Ortalama

Sınıf genişliği 3-12 13-22 23-32 33-42 43-52 53-62 63-73 topla Sınıf değeri 8 18 28 38 48 58 68 Frekans 12 14 8 8 6 1 1 çarpım 96 252 224 304 288 58 68 50 1290 1290/50=25.8 Gerçekte=25.6

Ağırlıklı aritmetik ortalama Xort w = (Σ xi wi) / (Σ wi) İşletme no: 1 2 2 4 5 Verim (kg/da) 4400 4280 4500 4600 4300 Ekim alanı (da) 5 10 4 3 8 Toplam üretim 22000 42800 18000 13800 34400 (Σ xi*wi)=22000+42800+18000+13800+34400=131000 Σ wi=30 Xort w = 131000/30= 4366.667 kg/da ritmetik ortalaması Σ Xi/n =(4400+4280+4500+4600+4300)/30=22080/30= 4416 kg/da

Geometrik Ortalama G = n x1.x2 xn Ln G = 1/n (lnx1 + lnx2+ +lnxn) n: Gözlem sayısı x: Gözlem

İşletme no 1 2 3 4 5 Arazi genişliği (da) 5 10 4 3 8 G = n x1.x2 xn = 5 5x10x4x3x8 = 5 4800 = 5.4481 lng= 1/5 (ln5+ln10+ln4+ln3+ln8) = 1/5 (1.609438+2.302585 +1.386294+1.098612+2.079442)= (8.476371 / 5)= 1.695274 anti Ln=e(1.695274)=G=5.4481 aritmetik ortalaması Σ Xi/n =(5+10+4+3+8)/5=28/5= 5.6 da

Harmonik Ortalama 1/H = 1/n *Σ 1/xi İşletme no 1 2 3 4 5 Arazi genişliği (da) 5 10 4 3 8 1/H = 1/5*(1/5+1/10+1/4+1/3+1/8)=1/5*1.0083=0.20167 1/H=0.20167 H=4.9585

Mod Veri setindeki en çok tekrar eden gözlem, o veri setinin mod udur. Mod, veri setinin hakim değerini gösterir. Modu bulabilmek için, basit gruplandırma yapılır. Frekansı en fazla olan grup, mod değeridir. Bazı veri setlerinde, birden fazla mod bulunabilir. Eğer iki mod varsa, veri seti bimodaldir. Mod, veri setindeki çok büyük veya çok küçük değerlerden etkilenmez.

Mod 3 10 20 25 40 5 12 20 28 42 9 15 20 30 45 10 15 20 30 45 10 15 22 35 46 10 15 22 35 49 10 15 24 35 50 10 15 24 35 50 10 18 25 36 55 10 20 25 40 70 MOD kaçtır?

Sınıf genişliği 3-12 13-22 23-32 33-42 43-52 53-62 63-72 Gruplandırılmış verilerde Mod hesabı Sınıf Uçları 2.5-12.5 12.5-22.5 22.5-32.5 32.5-42.5 42.5-52.5 52.5-62.5 62.5-72.5 xmod = L1 + (Δ1/ Δ1+ Δ2). C Sınıf değeri 8 18 28 38 48 58 68 Frekans xmod =12.5+(2/2+6)*10=15 12 14 8 8 6 1 1 L 1 : Mod sınıfının alt ucu Δ 1 : Mod sınıfı frekansıyla, bir önceki sınıfın frekansı arasındaki fark Δ 2 : Mod sınıfı frekansıyla, bir sonraki sınıfın frekansı arasındaki fark c : Mod sınıfının büyüklüğü

3 10 20 25 40 5 12 20 28 42 9 15 20 30 45 10 15 20 30 45 10 15 22 35 46 10 15 22 35 49 10 15 24 35 50 10 15 24 35 50 10 18 25 36 55 10 20 25 40 70

Medyan Küçükten büyüğe sıralanmış bir veri setinde, ortada yer alan değer, medyandır. Medyan, veri setini ortadan ikiye böler. Verilerin %50 si medyanın altında, %50 si ise üstünde kalır. Medyan, veri setinin X (n+1/2) nci değeridir. Veri sayısı tek ise, medyanı bulmak kolaydır. Zira ortada tek bir değer vardır. Ancak veri sayısı çift olduğunda, ortada iki değer yer alacağından, bunların ortalaması olarak medyan bulunur.

3 10 20 25 40 5 12 20 28 42 9 15 20 30 45 10 15 20 30 45 10 15 22 35 46 10 15 22 35 49 10 15 24 35 50 10 15 24 35 50 10 18 25 36 55 10 20 25 40 70

Gruplandırılmış Verilerde Medyan X medyan = L1 + [(n/2 Σf m-1 )/ f m ]. c L 1 : Medyan sınıfının alt ucu Sınıf genişliği 3-12 13-22 23-32 33-42 43-52 53-62 63-72 Sınıf Uçları 2.5-12.5 12.5-22.5 22.5-32.5 32.5-42.5 42.5-52.5 52.5-62.5 62.5-72.5 Sınıf değeri 8 18 28 38 48 58 68 Frekans 12 14 8 8 6 1 1 En az ek. F. 12 26 34 42 48 49 50 n : Gözlem sayısı f m : Medyan sınıfının frekansı Σf m-1 : Medyan sınıfından bir önceki sınıfın den az eklemeli frekansı c : Medyan sınıfının büyüklüğü X medyan = 12.5 + [(50/2 12)/ 14]. 10=21.785=22 Bulunan bu değerin anlamı nedir?

Kartiller (Dörtte Birler) Küçükten büyüğe sıralanmış veri setinin %25 lik parçalarına denk gelen verilerdir. Üç adet dörtte bir bulunur. Birinci kartil (alt kartil= Q 1 ); İkinci kartil (orta kartil = Q 2 =Medyan); Üçüncü kartil (üst kartil = Q 3 ).

x 1 Q 1 Q 2 Q 3 x n Verilerin %25 i, alt kartil değerinin; %50 si orta kartil değerinin; %75 i ise üst kartil değerinin altında kalır. Verilerin %75 i, alt kartil değerinin; %50 si orta kartil değerinin; %25 i ise üst kartil değerinin üzerinde kalır. Verilerin %50 si alt ve üst kartil değerleri arasında yer alır.

Q1 =X (n+1/4) =X13 Q2 = X 2*(n+1/4) =(X25+ X26 ) Q3 = X 3*(n+1/4) =X38 3 10 20 25 40 5 12 20 28 42 9 15 20 30 45 10 15 20 30 45 10 15 22 35 46 10 15 22 35 49 10 15 24 35 50 10 15 24 35 50 10 18 25 36 55 10 20 25 40 70 Bulunan bu değerin anlamı nedir? Verilerimizin %75 si 35 nin altında, %75 i 15 nun üstündedir. Verilerimizin %50 si, 15 ile 35 arasında bulunmaktadır. Verilerin %50 si 22 den büyük yada küçüktür.

Kutu Grafik Kutu grafikle, kartiller, en küçük ve en büyük değerler aynı anda görülebilmektedir. Böylece veri setinin yayılımı, toplanma merkezi ve simetisi hakkında çok çabuk fikir sahibi olunabilir.

Bir şirketteki erkek çalışanların maaşlarından, Q 1 = 350, Q 3 = 900, x medyan = 500, x min = 200, x max = 1200 TL olduğu tespit edilmiştir. Şimdi bu parametreleri kullanarak, kutu grafiği çizelim. 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 Maaş (TL)

Kutu Grafik Erkek çalışanların maaşlarının yarısı, 350 TL ile 900 TL arasında yer almaktadır. Medyan çizgisi, kutunun sol kenarına yakın olduğundan, sağa çarpık olduğunu, bir başka ifadeyle, maaşların sağ tarafta toplandığını göstermektedir.

5.8. Onda Birler Sıralanmış bir veri setini 10 eşit parçaya ayıran gözlemlerin belirlenmesi, onda birler yardımıyla yapılır. Böylece veri setindeki gözlemlerin %10, %20,., %90 lık bölümünün, hangi değerin üzerinde veya altında kaldığı belirlenir. Bir veri setinde 9 adet onda bir vardır. Formülü: D1 = X (n+1/10) D2 = X 2(n+1/10).D9 = X 9(n+1)/10 x: gözlem n: gözlem sayısı

b) Verilerin %80 i hangi gözlemin altında yer alır? Eğer 8. onda biri bulduğumuz taktirde, verilerin %80 ı o gözlemin altında kalacaktır. D7 = X 8(50+1/10) = X 40.8 = 0.8(X40) + 0.2(X41) = 0.8 (40) + 0.2 (40) =40 Verilerimizin, %70 ı 40sayısının altında kalacaktır. 3 10 20 25 40 5 12 20 28 42 9 15 20 30 45 10 15 20 30 45 10 15 22 35 46 10 15 22 35 49 10 15 24 35 50 10 15 24 35 50 10 18 25 36 55 10 20 25 40 70

Yüzde Birler Sıralanmış bir veri setini 100 eşit parçaya ayıran gözlemlerin bulunmasında, yüzde birlerden yararlanılır. Onda birlerin daha duyarlı şeklidir. Formülü: x: Gözlem n= Gözlem sayısı P 1 = X (n+1/100) P 99 = X 99(n+1/100) P 35 = X 35(n+1/100)

Gruplandırılmış Verilerde Kartiller (Q3 ü hesaplayalım) Q k = L 1 + [(kn/4) (ΣfQ k -1)] / fq k ]. c k: Kartil sayısı L 1 : Sınıf genişliği 3-12 13-22 23-32 33-42 43-52 53-62 63-72 Sınıf Uçları 2.5-12.5 12.5-22.5 22.5-32.5 32.5-42.5 42.5-52.5 52.5-62.5 62.5-72.5 Sınıf değeri 8 18 28 38 48 58 68 Frekans Q k = 32.5+ [(3*50/4) (34)] / 8 ]. 10=36.9=40 12 14 8 8 6 1 1 En az ek. F. 12 26 34 42 48 49 50 Bulunan bu değerin anlamı nedir? Kartil sınıfının alt ucu N: gözlem sayısı f Qk : Kartil sınıfının frekansı Σ f Qk- 1 : Kartil sınıfından bir önceki sınıfın den az eklemeli frekansı c: Kartil sınıfının büyüklüğü

Q k = L 1 + [(kn/4) (ΣfQ k -1)] / fq k ]. c D k = L 1 + [(kn/10) (ΣfD k -1)] / fd k ]. c P k = L 1 + [(kn/100) (ΣfP k -1)] / fp k ]. c

Düzeltilmiş Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalamanın önemli sakıncalarından biri olarak, uç değerlerden etkilenmesini göstermiştik. Uç değerler ayıklandığı taktirde, bu sakınca giderilmiş olacaktır. Uç değerleri ayıklamak için, 3 yöntemden yararlanılmaktadır 1. Kartiller 2. Kartil Aralığı 3. Yüzdebirler

Kartilleri Kullanarak Düzeltilmiş Aritmetik Ortalama Sıralanmış bir veri setinde, 1. kartilden küçük ve 3. kartilden büyük değerleri çıkarıp, geride kalan verilerle, düzeltilmiş aritmetik ortalama hesaplayabiliriz. Böylece, uç değerler ayıklanmış ve aritmetik ortalama üzerindeki etkileri giderilmiş olacaktır. Sıralanmış veri setimiz. 5 5 6 6 7 7 8 8 8 17 18 Önce mevcut haliyle aritmetik ortalama hesaplanır: X ort = 95 / 11 = 8.64

Şimdi 1. ve 3. kartili belirleyelim: Q 1 = X n+1/4 = X 11+1/4 = X 3 = 6 Q 3 = X 3(n+1)/4 = X 3(11+1)/4 = X 9 = 8 1. kartil olan 6 dan küçük ve 3. kartil olan 8 den büyük verileri çıkardıktan sonra veri setimiz: 5 5 6 6 7 7 8 8 8 17 18 6 6 7 7 8 8 8 Uç değerleri uzaklaştırdığımıza göre, artık düzeltilmiş aritmetik ortalamayı hesaplayabiliriz. X ort = 50 / 7 = 7.14 X ort = 95 / 11 = 8.64

Örnek 5-25 Bu örnekte de, bir önceki veri setini kullanarak, alt ve üst uçtaki yüzde 10 luk dilimleri çıkaralım. Bunun için %10 unu ve %90 ı bulmamız gerekecek. 5 5 6 6 7 7 8 8 8 17 18 P 10 = X 10(n+1)/100 = X 1.2 = 5 5(0.1)+5(0.9)=1+4=5 P 90 = X 90(n+1)/100 = X 10.8 = 17(0.1)+18(0.9)=1.7+16.2=17.9 Buna göre 5 ten küçük ve 17 9 den büyük veriler elenecektir. 5 ten küçük veri yoktur. 17.9 den büyük tek veri 18 dir. Tek uç değer 18 dir.

5 5 6 6 7 7 8 8 8 17 Buna göre düzeltilmiş aritmetik ortalama: X ort = 77 / 10 = 7.7

Ödev n=25 Örnek hacmi 25 olan veri seti hazırlayarak; 1) Aritmetik ortalamasını hesaplayın, 2) Geometrik ortalamasını hesaplayın, 3) Harmonik ortalamasını hesaplayın, 4) Mod ve medyan değerlerini hesaplayın, 5) Verileri Gruplandırılmış veriler şekline dönüştürerek aynı işlemleri tekrarlayın.