İstatistik ve Olasılık



Benzer belgeler
İstatistik ve Olasılık

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

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

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

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

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

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

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

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

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

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

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

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

VERİ. gelir (bin) y l ÜNİTE 66 VERİ 2,5 1,5 1,2 KAVRAMSAL ADIM. Sayfa No VERİ σ = 1. İstatistik, Veri ve Grafikler...

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

Tanımlayıcı İstatistikler

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Ki- kare Bağımsızlık Testi

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

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

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

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

İSTATİSTİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ DUYARLI ORTALAMALAR

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI


LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erkan OKTAY İÇİNDEKİLER HEDEFLER İNDEKSLER

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

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

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ PSK 106 İSTATİSTİK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMİ ARASINAV SORULARI

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

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

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

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

İstatistik ve Olasılık

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

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

ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

COĞRAFYADA Olasılık ve Đstatistik Ders Notları Doç. Dr. Hasan. ÇOMÜ, Fef, Coğrafya Bölümü, Çanakkale

İleri Diferansiyel Denklemler

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ


ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez

JEOLOJİDE MATEMATİK VE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BAĞINTI VE FONKSİYON

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Bir kitlenin karakteristiği, kitlenin her üyesi için ölçülebilir olan değişkendir.

Transkript:

İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ

Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri merkezileştiği oktaı değeri edir? Dağılımı değişkelik durumu e ölçüdedir? soruları cevaplaabilmesi içi dağılımı karakterize ede bazı değerleri hesaplaması gerekir. Bu amaçla veri grubua ilişki yer ve dağılma ölçüleride yararlaılır. Merkezi Eğilim Ölçüleri Aritmetik Ortalama Ağırlıklı (Tartılı) Ortalama Geometrik Ortalama Harmoik Ortalama Medya (Ortaca) Mod (Tepe Değeri) Dağılım (Değişim) Ölçüleri Değişim Geişliği Varyas Stadart Sapma Varyasyo Katsayısı

Aritmetik Ortalama Dağılımı yerii belirlemeside kullaılır. Tek başıa ortalama terimide aritmetik ortalama alaşılır. Basit aritmetik ortalama herhagi bir kou ile ilgili gözlemleri toplamıı toplam gözlem sayısıa bölümü ile buluur. X 1, X 2, X 3,..., X gözlee örek değerlerii göstermek üzere aritmetik ortalama: X X X X... X X i 1 2 3 1 i

Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalamaı iki öemli özelliği vardır: 1. Verileri, aritmetik ortalamada sapmalarıı toplamı sıfıra eşittir. i1 X i i1 ( Xi X) 0 Xi X 0 Xi 0 i1 i1 i1 2. Verileri, aritmetik ortalamada sapmalarıı kareleri toplamı miimumdur. Herhagi bir değeri a ile gösterirsek ifade aşağıdaki gibi yazılabilir. i1 2 ( X X) ( X a) i i1 i 2

Ağırlıklı Ortalama Bazı durumlarda verileri aritmetik ortalaması souç hakkıda pek fazla açıklayıcı bilgi taşımaz. Öreği farklı krediye sahip dersler almış ola bir öğrecii başarı ortalaması hesaplaırke aritmetik ortalama ile alamsız souçlar buluur. Böylesi durumlarda verileri gözlee frekasları ile çarpılıp toplaması ve elde edile değeri toplam frekasa bölümesi ile bulua değer kullaılır. Bu işleme ağırlıklı ortalama deir. Xi gözlee i. veri, Wi i. verii gözlee ağırlığı (frekası) olmak üzere ağırlıklı ortalama: X i 1 W X i1 i W i i

Ağırlıklı Ortalama Örek 1: Bir öğrecii almış olduğu derslere ilişki krediler ve otlar aşağıda verilmiştir. Ders Matematik Kimya Makia Bilgisi Tekik Resim Ölçme Tekiği Kredi 6 4 2 5 3 Not 54 50 54 51 67 Öğrecii başarı otuu; a) Aritmetik ortalama yötemiyle hesaplayıız. b) Ağırlıklı ortalama yötemiyle hesaplayıız. c) Hagi yötemi soucu kullaılmalıdır? Nede?

Ağırlıklı Ortalama Çözüm 1: a) X 54 50 54 51 67 5 276 5 55. 2 b) X 6* 54 4* 50 2* 54 5* 51 3* 67 6 4 2 5 3 1088 20 54. 4 c) Gözlee değerleri (öğrecii otlarıı) frekasları (kredileri) farklı olduğuda ağırlıklı ortalama kullaılmalıdır.

Geometrik Ortalama Özellikle eşit zama aralığı ile değişe oraları ortalamasıı hesaplamasıda (öreği, üfus artışı, faiz gibi olaylarda ortalama artış hızıı hesaplayabilmek içi) geometrik ortalama kullaılır. Geometrik ortalama: GO X1 * X2 * X3*...* X Örek 2: Akaryakıt fiyatlarıda ardışık 3 yıldaki fiyat artışı %15, %20 ve %24 olarak gerçekleşmiştir. Ortalama artış oraıı hesaplayıız. Çözüm 2: GO 3 15* 20* 24 %19. 309

Harmoik Ortalama Verileri terslerii ortalamasıı tersi harmoik ortalamayı verir. HO 1 1 1 1 1 1... X X X i1 X 1 2 Ora şeklide türetilmiş verilerde, ora elde edilirke, d/t, eğer pay (d) sabit payda (t) değişke ise oraları ortalaması harmoik ortalama ile hesaplaır. Buu tersi durumda ise aritmetik ortalama kullaılır. Öreği, hız=yol/zama veya fiyat=para/mal şeklide ifade edile olaylarda; zamaı değişke gidile yolu sabit, alıa mal miktarıı değişke paraı sabit olması halide harmoik ortalama kullaılır. i

Harmoik Ortalama Örek 3: Bir sürücü 200 km lik yolu 2 saatte gitmiş ve 4 saatte dömüştür. Bu yolculukta sürücüü ortalama hızıı hesaplayıız. Çözüm 3: Hız=yol/zama Gidiş hızı=200/2=100km/s Döüş hızı=200/4=50km/s 1 2 HO 66. 67km / s 1 1 1 1 1 2 100 50 100 50 Üç ortalama arasıda: AO GO HO ilişkisi vardır. Bütü değerleri ayı olması halide ilişki eşitlik halide gerçekleşir.

Medya (Ortaca) Verileri küçükte büyüğe veya büyükte küçüğe sıralaması halide ortaya düşe değer (veri sayısı tek ise) veya ortaya düşe iki değer çiftii ortalaması (veri sayısı çift ise) medya olarak adladırılır. veri sayısıı göstermek üzere; Grupladırılmış verilerde (frekas tablosuda) medya hesabı: Medya L N F b 2 * c F med L: Medya sııfıı alt sıırı N: Toplam gözlem sayısı c: Sııf aralığı (geişliği) F med : Medya sııfıı frekası F b : Medya sııfıda öceki sııfları frekas toplamı Medya ortalamaya azara uç değerlerde etkilemez veya çok az etkileir ve daha az işlem yükü getirir. Sayıla bu yararlarıa karşı ortalama gibi aalitik bir değere sahip değildir. Medyaı stadart sapması ortalamaıkide büyüktür

Mod (Tepe Değeri) Verileri içide e çok tekrarlaa (frekası e büyük ola) değer mod olarak adladırılır. Grupladırılmış verilerde (frekas tablosuda) mod hesabı aşağıdaki formül yardımıyla yapılmaktadır. L: Mod sııfıı alt sıırı d1 Mod L * c d1: Mod sııfı frekası ile bir öceki sııf frekası d1 d arasıdaki fark 2 d2: Mod sııfı frekası ile bir soraki sııfı frekası arasıdaki fark c: Sııf aralığı (geişliği) Frekası e yüksek olduğu sııf mod sııfı olarak adladırılır. Mod değerii alamlı olabilmesi içi gözlem sayısıı çok fazla olması gerekir. Baze veri gurubuu birde fazla modu olabilir. Bu durum, ilgili aakütlei birkaç alt grupta meyda geldiğii gösterir. mod veri grubudaki uç değerlerde etkilemez.

Mod (Tepe Değeri) Örek 4: Aşağıdaki verileri moduu ve medyaıı belirleyiiz. 120 100 130 100 160 130 86 100 94 90 Çözüm 3: Verileri küçükte büyüğe sıralayalım. 1.değer 2.değer 3.değer 4.değer 5.değer 6.değer 7.değer 8.değer 9.değer 10.değer 86 90 94 100 100 100 120 130 130 160 Veri grubuda e çok tekrarlaa değer 100 olduğu içi Mod=100 Veri sayısı =10 çift

Dağılım Ölçüleri Yer (merkezi eğilim) ölçüleri tek başıa dağılımı karakterize etmez. Verileri yer ölçüleride uzaklık durumlarıı, yai değişkeliklerii belirtmek içi diğer bazı ölçüleri kullaılması gerekir. Verileri değişkelik durumuu ve dağılım şeklii belirlemek içi kullaıla ölçülere dağılım ölçüleri deir. İki veri grubu ortalamasıı eşit olması dağılımlarıı ayı olmasıı gerektirmez. Dağılım şeklii ve değişkeliğii karşılaştırılması dağılım ölçüleri ile belirleir. Dağılım (Değişim) Ölçüleri Değişim Geişliği Varyas Stadart Sapma Varyasyo Katsayısı

Değişim Geişliği Değişkeliği e basit ölçüsüdür.

Varyas Verileri ortalamasıda sapmalarıı büyüklüğü dağılımı değişkeliğii göstere iyi bir ölçüdür. Yaygı olarak kullaıla bu değişkelik ölçüsü varyastır. Varyası büyüklüğü veri grubudaki değişkeliği fazlalığıı ve veri grubuu dağılımıı yayvalığıı gösterir. Varyas, değişim geişliğide daha hassas bir ölçüdür. Öte yada, varyası birimi olmadığıda bazı durumlarda verileri elde edildiği birime sahip bir ölçü kullaılması daha uygu olmaktadır. Böyle bir ölçü varyası karekökü ola stadart sapmadır.

Stadart Sapma Dağılım ölçüsüü fiziksel alamı ola bir büyüklük şeklide ifade etmek içi varyası karekökü alıır ve bua stadart sapma deir. Örek stadart sapmasıı ve varyasıı paydasıda bulua -1 ifadesi serbestlik derecesi olarak adladırılır.

Varyasyo Katsayısı Verileri değişkeliğii kedi ortalamalarıa orala ifade etmek içi kullaıla bir ölçüdür. Değişim Katsayısı olarak da adladırılır. Ortalamaları birbiride farklı ola aakütleleri değişkeliklerii karşılaştırılmasıda değişim katsayısı ölçüsü kullaılmalıdır. Değişim katsayısıı büyüklüğü arttıkça isteile değerde uzaklaşıldığı söyleebilir

Örek Örek 5: Bir üretim hattıda kg olarak alıa ağırlık ölçümleri 35 40 45 30 40 50 35 38 42 44 olarak belirlediğie göre verileri değişim geişliğii, varyasıı, stadart sapmasıı ve değişim katsayısıı hesaplayıız. Çözüm 5: DG=50-30=20 X 35 40 45 30 40 50 35 38 42 44 10 _ 39. 9 2 2 2 S 2 S DK ( 35 39. 9) ( 40 39. 9)... ( 42 39. 9) 10 1 33. 21 5. 76 5. 76 * 100 %14. 44 39. 9 33. 21

Çarpıklık ve Basıklık Çarpıklık Normal dağılımda simetrikliği bozulma derecesi çarpıklık olarak ifade edilir. Dağılım sağa doğru uzu kuyruklu ise sağa çarpık, sola doğru uzu kuyruklu ise sola çarpık olarak adladırılır. Çarpıklık katsayısı : 3 ( X ) i1 i 3 3 m 3 3 Hesap souda bulua katsayıya göre dağılımı yorumu aşağıdaki gibi yapılır:

Çarpıklık ve Basıklık Basıklık Normal dağılım eğrisii sivrilik ya da basıklık derecesi 4 ( X ) i1 i 4 4 m 4 4 Hesap souda bulua katsayıya göre dağılımı yorumu aşağıdaki gibi yapılır:

MATLAB Komutları ARİTMETİK ORTALAMA Yazım Biçimi M=mea(A) Açıklama A dizi vektörü veya matris olarak taımlaa sayıları aritmetik ortalamayı verir Örek: 1 5 6 8 10 11 12 14 15 7 sayılarıı ortalamasıı vere program Örek: Aşağıda verile matrisi ortalaması her bir sütuu ortalamasıı vere bir vektör olarak elde edilir.

MATLAB Komutları HARMONİK VE GEOMETRİK ORTALAMA

MATLAB Komutları STANDART SAPMA Yazım Biçimi s=std(a) s=std(a,flag) Açıklama A dizi vektörü veya matris olarak taımlaa sayıları stadart sapmasıı verir A dizi vektörü veya matris olarak taımlaa sayıları stadart sapmasıı verir flag=0 ise öreği stadart sapması flag=1 ise aakütle stadart sapması hesaplaır Örek: 1 5 6 8 10 11 12 14 15 7 sayılarıı stadart sapmasıı vere program

MATLAB Komutları MEDYAN Yazım Biçimi ortaca=media(a) Açıklama A dizi vektörü veya matris olarak taımlaa sayıları medya (ortaca) değerii verir Örek: 1 5 6 8 10 11 12 14 15 7 sayılarıı medya değerii vere program

MATLAB Komutları MOD Yazım Biçimi t=mode(a) Açıklama A dizi vektörü veya matris olarak taımlaa sayıları mode(e fazla tekrar edile sayı) değerii verir Örek: 1 5 6 5 10 11 12 11 15 11 sayılarıı medya değerii vere program

Gelecek dersi kousu Olasılık..