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



Benzer belgeler
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

25/10/2008. Bölüm 1 Verileri Grafiklerle İfade Etme. Bir bireyi belirleyen niteliklerin her

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

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

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

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

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

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

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

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler


UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

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

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

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

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

Grafik üzerindeki bilgiler özetlenmiştir. Veriler arasındaki ilişkiler görünür haldedir.

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

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

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

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

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

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

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

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

Merkezi Eğilim Ölçüleri

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

Ders İçi Uygulama Rehberi. 1- Uygulama

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

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

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

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

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

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

BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

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

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

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

EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME UĞUR YILMAZER 1

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

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

ÖLÇME DEĞERLENDİRME ÜNİTE BAŞLIKLARI

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

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

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

Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler

Statistical Package for the Social Sciences

İçindekiler. Ön Söz... xiii

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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

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

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

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

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

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Olasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar

Sürekli Rastsal Değişkenler

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

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

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

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

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

2 Hata Hesabı. Hata Nedir? Mutlak Hata. Bağıl Hata

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

İSTATİSTİK ÖRNEK SORULARI

ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

Çok fazla bilgiden gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarma sürecine Veri Madenciliği denir.

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

İstatistik ve Olasılık

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...

Transkript:

İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme Some graphic screen captures from Seeing Statistics Some images 001-(current year) www.arttoday.com Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme Verileri ifade etmek için grafik metodu her zaman yeterli olmayabilir. Sayısal ölçümler (Numerical measures) hem yığında hem de örnek te kullanılabilir. 1

Ortanın Ölçülmesi Veri dağılımının ortası yatay eksenin üzerinden ölçülür ve eksenin üzerindeki verileri eşit iki parçaya böler. Aritmetik Ortalama (Arithmetic Mean or Average) Bir gurup verinin mean i (Ortalaması) o verilerin toplamlarının verilerin sayısına oranı ile bulunur xi x = n = burada n = verilerin sayısı Verilerin tümünün toplamı Aritmetik Ortalama (Arithmetic Mean or Average) Bir yığının mean i (Ortalaması) o yığındaki tüm verilerin toplamlarının verilerin sayısına oranı ile bulunur = μ = N burada N= yığındaki verilerin sayısı Verilerin tümünün toplamı

Örnek: Veriler:, 9, 1,, 6 x μ i + 9 + 11+ + 6 33 = = = = 6. 6 N Eğer tüm yığını biliyorsak o zaman ortalama μ ( mü ) olur. Yas 33 41 49 7 6-33 - 41-49 - 7-6 - 73 Frekans f j 14 13 9 7 Örnek: Eğer sınıflanmış veriler verilirse: ej + e x j = 9 37 4 3 61 69 j+ 1 μ x f N j j = =.9 + 14.37 + 13.4 + 9.3 + 7.61+.69 0 90 = = 4.8 0 Ortanca (Median) Sıralanmış verilerin tam ortasında bulunan değere median (ortanca) denir. Ortancanın yeri 0.(n + 1) Tabi ki veriler sıralandıktan sonra 3

Örnek Gurubumuz:, 4, 9, 8, 6,, 3 n = 7 Sıralı :, 3, 4,, 6, 8, 9 Yeri: 0.(n + 1) = 0.(7 + 1) = 4.üncü Median = 4.üncü veri Gurubumuz:, 4, 9, 8, 6, n = 6 Sıra :, 4,, 6, 8, 9 Yeri: 0.(n + 1) = 0.(6 + 1) = 3. Median = ( + 6)/ =. 3üncü ve 4üncü verinin ortalaması Tepe değer (Mode) mode (Tepedeğer) bir gurup veride ençok tekrarlanan değerdir. Gurubumuz:, 4, 9, 8, 8,, 3 mode iki kez tekrarlanan 8 dir. Gurubumuz:,, 9, 8, 8,, 3 Hiç sorun değil Burada İki tane mod var 8 ve (bimodal) Gurubumuz:, 4, 9, 8,, 3 Hiç sorun değil Mode yok (her değer tektir). Örnek Eve dağıtılan süt şişelerinin sayısı verilmiştir: 0 0 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 4 4 4 Mean (Ortalama)? xi x = = =. n Median (Ortanca)? m = Mode(Tepedeger)? mode = Relative frequency 10/ 8/ 6/ 4/ / 0 0 1 Quarts 3 4 4

Uç Değerler Ortalama çok küçük veya çok büyük değerler için çok çabuk değişmektedir MY APPLET Eğer dağılımımız çarpıksa ortalama olarak medyan kullanılır. Uç Değerler Symmetric: Mean = Median Sağa çarpık: Mean > Median Sola Çarpık: Mean < Median Yayılım Ölçüleri (Measures of Variability) Yığının veya yığından elde edilen örneğin birim değerlerinin etrafında birimin değerini belirleyen ölçüdür.

Açıklık (Range) Açıklık, en büyük veri ile en küçük veri arasındaki fark. Örnek: Bir botanist çiçeğin taç yapraklarının sayısını kaydediyor. :, 1, 6, 8, 14 Bu durumda range R = 14 = 9. Hızlı ve kolay ancak sadece veriden sini kullanıyor. Varyans variance tüm değerlerin ortalama değerden olan farklarının ölçüdür. Çiçek Yaprakları:, 1, 6, 8, 14 4 = = 9 x 4 6 8 10 1 14 Varyans N elemanı bunan bir yığının varyansı denilen ölçüm, değerlerin ortalama değerden farklarının karelerinin ortalamasıdır. ( μ) σ = N Bir örneğin ortalaması ise ( xi x) s = n 1 6

Standart Sapma Standard Deviation Varyansı hesaplarken tüm farkların karesini almak suretiyle gerçek ölçümden uzaklaşmış olduk. Tekrar gerçek ölçüm aralığına dönmek için yapılacak işlem varyansın kare kökünü almaktır. Bunada Standart Sapma (Standard deviation), denir. Yığının Standart Sapması: σ = Örneğin Standart Sapması: s = σ s Bir Örneğin Varyansını Hesaplamanın İki farklı Yolu Top lam x 1 6 8 14 4 i xi x ( x x) -4 3-3 -1 0 i 16 9 9 1 60 Tanımdaki Formülü Kullanarak: ( xi x) s = n 1 s = s 60 = = 1 4 = 1 = 3.87 Bir Örneğin Varyansını Hesaplamanın İki farklı Yolu Sum 1 6 8 14 4 144 36 64 196 46 Hesaplama Yolu ile bulma: ( xi ) xi s = n n 1 4 46 = = 1 4 s = s = 1 = 3.87 7

Yüzdelikler İlgilendiğimiz ölçümün altında kaç tane ölçümün olduğunu bulmak için kullanılan ölçüme p th percentile denir. p % p th percentile (100-p) % x Örnek 16 ve daha büyük yaşta olan adamların % 90 ı haftada $319 lira veya daha fazla kazanmaktadır. 10% $319 90% BUREAU OF LABOR STATISTICS $319 10. yüzdelik dilimindedir. 0. Percentile. Percentile 7. Percentile Ortanca Alt Dörttebir (Q 1 ) Üst Dörttebir (Q 3 ) Quartiles ve IQR Alt dörttebir (Q 1 ) lik kısım x değerlerinin % den fazla ve % 7 den az olan kısımdır. Üst dörttebir (Q 3 ) ise x değerlerinin % 7 den fazla ve % den az olan kısımdır. Ortadaki 0% aralığı ise dörtlükler arası aralık, IQR = Q 3 Q 1 8

Örneklerin Dörtte birinin Hesabı (Q 1 ve Q 3 ), değerleri aşağıdaki gibi hesaplanır Q 1 in hesaplanışı 0.(n + 1) Q 3 in hesaplanışı 0.7(n + 1) Değerler sıralandıktan sonra eğer ölçüm sonucu tamsayı değilse değeri bulmak için yeni bir enterpolasyon yapılır. Örnek 18 değişik marka ayakkabının fiyatları aşağıda verilmiştir: 40 60 6 6 6 68 68 70 70 70 70 70 70 74 7 7 90 9 Q 1 = 0.(18 + 1) = 4.7 Q 3 = 0.7(18 + 1) = 14. Q 1 değeri 4. ve. sayı arasında ¾ orana sahip olan sayı, or Q 1 = 6 + 0.7(6-6) = 6. Örnek 18 değişik marka ayakkabının fiyatları aşağıda verilmiştir: 40 60 6 6 6 68 68 70 70 70 70 70 70 74 7 7 90 9 Q 1 = 0.(18 + 1) = 4.7 Q 3 = 0.7(18 + 1) = 14. Q 3 ise 14. ve 1. değerler arasında 1/4 orana sahip sayı, veya Q 3 = 7 + 0.(7-74) = 7. ve IQR = Q 3 Q 1 = 7. - 6 = 10. 9