Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

DENETİM / VERGİ / DANIŞMANLIK İç Denetçiler için İstatistiki Yöntemler.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "DENETİM / VERGİ / DANIŞMANLIK İç Denetçiler için İstatistiki Yöntemler."— Sunum transkripti:

1 DENETİM / VERGİ / DANIŞMANLIK İç Denetçiler için İstatistiki Yöntemler

2 1 SUNUM PLANI İstatistikte Temel Kavramlar  Tanımlayıcı İstatistikler  Güvenilirlik Analizleri  Geçerlilik Analizleri  Faktör Analizi  Hipotez Testleri  Veri Analizi  İstatistik ve İç Denetim Uygulamaları

3 2 BÖLÜM I İSTATİSTİKSEL TEMEL KAVRAMLAR

4 3 İstatistik Nedir Ne Değildir?  İstatistik belirsizliğin bilimidir.  İstatistikte ne olduğu sorusuyla değil de, ne olabileceği, neyin olanaklı olduğu, neyin olası olduğu sorusuyla ilgileniriz.  İstatistik, sayısal verileri anlamlı kılmaya çalışırken aynı zamanda önemlerinden bir şey kaybettirmeden özetleyerek kolayca kavranabilir bir resmi ortaya koymaktır.

5 4 Tanımlayıcı İstatistikler  Denetimlerde toplanan veriler genellikle düzensiz bir durumda bulunur.  İncelenen vasıflar açısından hedef kitlenin yapısını ortaya çıkarabilmek için ham veri adı verilen bu bilgilerin işlenmesi gerekir.  Veri işlenmesinde ise sınıflama, gruplama, vasıf kombinezonu teknikleri ile toplam (sayı ya da frekanslar), oran(yüzdeler), ortalama(aritmetik ortalama, mod, medyan) ve standart sapma gibi ölçütlerden yararlanılır.

6 5 Sınıflama ve Frekans  “Sınıflama” incelenen vasfın aynı şıkkına sahip birimlerin kümeler halinde ayrılması şeklinde tanımlanabilir.  Sınıflama sonucunda elde edilen her bir şıkkın tekrarlanma sayısı ise “frekans” olarak adlandırılır. Örneğin bir okuldaki öğretmenler cinsiyetlerine göre sınıflandırıldıklarında erkek ve kadın öğretmen miktarları her bir şıkkın frekansını verecektir.  Sınıflama basit bir işlem olarak görülmekle birlikte, konu ile ilgili ilk sorun ücret, meslek, doğum yeri gibi vasıfların şıklarının on binleri bulmasıdır. Ancak bu tür vasıflar için tüm şıkların ifade edildiği durumlarda dahi kitlenin kavranması ve elde edilen sonuçların sağlıklı olarak yorumlanması mümkün olmaz. Bunun için gruplama yöntemine başvurulur.

7 6 Gruplama  “Gruplama” bir vasfın homojen şıklarının bir araya getirilmesi işlemidir.  Örneğin doğum yerlerinin düzenlenmesinde şıkların il ya da bölge bazında bir araya getirilmesi ya da gelir düzeyinin, Geliri yok, 1000 YTL’den az, YTL, YTL, 3001 YTL ve yukarısı şeklinde gelir aralığı gruplarına ayrılması gruplamaya örnek olarak verilebilir.  Gruplama ile çok şıklı vasıfların şık sayısı azaltılarak kavranamayacak derecede uzun tablolar anlaşılır hale getirilir. Ancak grupların fazla büyütülmesinde bazı sakıncalar ortaya çıkabilir. Grupların homojen olmama tehlikesi bu sakıncalardan en önemlisidir.

8 7 Seriler  Gözlem sonuçlarının zaman ve mekan vasıfları ile belirli bir vasfın şıklarına göre sıralanmış olarak gösteren sayı dizileridir.  Seriler sayılan özelliklerine göre  “zaman serileri”,  “mekan serileri”,  “bölünme serileri”  “bileşik seriler” olmak üzere dört başlık altında incelenebilirler.

9 8 Zaman Serileri  Gözlem sonuçlarının zaman vasfının şıklarına göre sıralanmış şekline “Zaman Serisi” denir.  Aylara göre üretim miktarları, yıllara göre enflasyon rakamları zaman serisine örnek olarak gösterilebilir.

10 9 Mekan Serileri  Gözlem sonuçlarının mekân vasfının şıklarına göre sıralanmış şekline “Mekân Serisi” denir.  Bölgelere göre üretim miktarı, illere göre ortalama gelir düzeyleri mekân serisine örnek olarak verilebilir.

11 10 Bileşik Seriler  Bir kitlenin belirli bir vasfın şıklarına göre sıralanmış şekline ise “Bölünme Serisi” ya da “Frekans Bölünmesi” denir.  “Bileşik Serilerin” temel özelliği ise gözlem sonuçlarının iki ya da daha fazla vasfa göre bir arada gösterilmesidir.

12 11 Güvenilirlik Analizleri  Güvenirlik, aynı şeyin bağımsız ölçümleri arasındaki kararlılıktır; ölçülmek istenen belli bir şeyin, sürekli olarak aynı sembolleri almasıdır; aynı süreçlerin izlenmesi ve aynı ölçütlerin kullanılması ile aynı sonuçların alınmasıdır; ölçmenin, tesadüfi yanılgılardan arınık olmasıdır.  Güvenirlik, teknik bir sorun olup, bilimsel çalışmanın ilk koşullarındandır. Araştırmalarda, aynı süreçlerin izlenmesi ile aynı sonuçların alınabilmesi istenir. Aksi halde, hangi sonucun "güvenilir" olduğuna karar verilemez.  Bu bir bakıma, denetimlerde alınan bir sonucun, başka denetçi tarafından da test edilebilmesidir. Denetim standartları, ancak, bu tür "doğrulamalarla güvenirlik ve saygınlık” kazanır.

13 12 Güvenilirliğin Yüksek Olması  Güvenirliğin yüksek olabilmesi, ölçmede izlenen süreçler ile kullanılan ölçütlerin ayrıntılı olarak belirlenebilmesine bağlıdır.  Fiziksel bir ölçü aracı ile yapılan ölçmenin güvenilirliği, bu yönü ile, yargılayıcı ölçme araçları ile yapılandan daha yüksektir.  Örneğin, çeşitli elektrik devrelerinde aynı anda kullanılan iki voltmetre ile yapılan ölçümlerde, birlikte değişen ve birbirlerine çok yakın değerler elde edilir. Aralarındaki olası farklılığın, pratikteki nedeni, genellikle, ölçü araçlarının ayar farklarından kaynaklanır. Bu ise, sistemli bir yanılgı olur ki, güvenirliği olumsuz yönde etkilemez. Oysa, örneğin otuz kişilik bir öğrenci grubuna ait yazılı kağıtlarını değerlendiren iki öğretmenin verecekleri puanlar birlikte değişmediği gibibirbirlerine yakın da olmayabilir.

14 13 Güvenilirliğin Ölçümü  Güvenirliği düşük olan bir ölçmenin hiç bir bilimsel değeri olmadığı gibi, güvenirliğin yüksek olması da, yapılan ölçmenin amaca uygunluğunun garantisi değildir.  O halde, güvenirlik, zorunlu fakat yeterli bir koşul değildir. Yapılan bir ölçmede, üç tür güvenirlik ölçütü aranabilir.Bunlar; 1.Zamana göre değişmezlik (Süreklilik) 2.Bağımsız gözlemciler arası uyum ile 3.İç tutarlılıktır.

15 14 Zamana Göre Değişmezlik  Zamana göre değişmezlik ölçütü, herhangi bir şeyin aynı(benzer) koşullar altında ve belli bir zaman aralığı ile Ölçümleri sonucu elde edilen veri grupları arasındaki ilişki (korelasyon katsayısı)'dır.  Yani, önceki ve sonraki ölçmeler arasındaki korelasyon katsayısıdır.  Pratikte en çok uygulanan bu teknik, daha çok, “Test-Tekrar Test" (Test-Retest) tekniği olarak da bilinir.  Zamana göre değişmezlik ölçütü ile bulunacak güvenirlik katsayısı için, veri türüne göre, uygun bir korelasyon çözümlemesi yapılır. Bu, çoğu kez, Pearson'un çarpım momentler korelasyon tekniğidir.

16 15 Bağımsız Gözlemciler Arası Uyum  Bağımsız gözlemciler arası uyum, birden çok gözlemcinin, birbirinden bağımsız olarak, aynı şeyleri ölçmeye çalıştıkları durumlarda uygulanan bir güvenirlik ölçütüdür.  Özellikle, öteki güvenirlik ölçütlerinin pratik olmadığı durumlarda, ölçmenin güvenirliğini kestirmeye yarayan en iyi ölçüt olarak bilinir.  Bu tür ölçmelerde, gözlemcilerin ayrı ayrı yaptıkları ölçümlerin ortalaması alınarak, her durum için, bir tek değer bulunur. Asıl olan da bu değerin güvenirliğidir. Ayrı ayrı gözlem sonuçlan birbirine ne kadar yakın ise, sonuçta elde edilen ortalama değerin güvenirliği de o kadar yüksek olur. (Ayrıca, gözlemci sayısı arttıkça güvenirlik de belirli oranlardaartar.)

17 16 Bağımsız Gözlemciler Arası Uyum  Bağımsız gözlemciler arası uyumu hesaplamak için kullanılan teknikler: 1. Korelasyon - Kendall's Coefficient of Concordance ile 2. Özel değişkenlik (varyans) çözümlemeleridir - özellikle iki'den çok gözlemcinin bulunması halinde bu teknikten yararlanılır.  Güvenirlik hesaplamalarında, çok sayıda ölçmenin gerektiği hatırlanmalıdır.  Örneğin, üç seçici kurul üyesinin bir tek kişiyi değerlendirmelerinde bir güvenirlik hesabı yapılamaz. Obje (durum) sayısı çoğaldıkça, güvenirlik ölçümü de daha rasyonel olmaktadır. Bu sayı otuz (30)'dan aşağı olmamalıdır.

18 17 İç Tutarlılık  İç tutarlık (Internal Consistency) da sık sık başvurulan bir güvenirlik ölçütüdür. İç tutarlılığın dayandığı temel görüş, her ölçme aracının, belli bir amacı gerçekleştirmek (bütünü oluşturmak) üzere, birbirinden deneysel olarak bağımsız ünitelerden (örneğin, test maddelerinden, anket sorularından) oluştuğu ve bunların, bütün içinde, bilinen ve birbirlerine eşit ağırlıklara sahip olduğu varsayımıdır.  Bunu sayısal olarak saptayabilmek için, belli başlı üç teknik geliştirilmiştir. Bunlar: 1. Madde istatistikleri - Kuder - Richardson formülleri, 2. Bölünmüş test çözümlemeleri 3. Eş (Paralel) formlu araçlardır.

19 17 Madde İstatistikleri  Madde istatistikleri, ölçme aracındaki her maddenin aldığı değer ile, ölçme aracının tümünden alınan toplam değer arasındaki ilişkiyi ifade eder.  Araçtaki maddeler, eşit ağırlıkta ve bağımsız üniteler şeklinde ise, her madde değeri ile toplam değerler arasındaki ilişkinin (korelasyon katsayısının) yüksek olması beklenir.  Örneğin, otuz kişiye uygulanmış bir testteki her madde ile testten alınan toplam puanlar (her otuz kişinin grup puanlan) arasında ayrı ayrı korelasyonlar hesaplanır. Bu katsayıların düşük olduğu test maddelerinin yeterince güvenilir olmadığına karar verilebilir. Hangi ölçünün altına düşünce güvenirliğin "yetersiz" sayılacağı hakkında bir standart vermek güçtür. Bu düzey, araştırmanın amacına ve yapılan ölçmenin niteliğine göre değişir. Sonuçta, hangi test maddelerinin güvenilir ya da güvenilmez olduğunu, araştırmacı kararlaştırır. Genellikle, 0.5'den küçük katsayıları olan maddelerin güvenirliklerinden kuşkulanıp onların iyi birer madde olmadığı söylenebilir. Belli bir düzeyden daha düşük güvenirliği olan maddeler, çoğu kez, toplam puan hesabından çıkartılır ve daha sonraki benzeri ölçmelerde bu maddeler ölçü aracına alınmaz.

20 18 Bölünmüş Test Çözümlemeleri  Bölünmüş test çözümlemeleri ile yapılan güvenirlik ölçümlerinde ölçü aracında bulunan maddeler yansız (genellikle tekler ve çift'ler) olarak iki eşit gruba ayrılır (bölünür).  Her gruptaki toplam puanlar, test'in uygulandığı herkes için, ayrı ayrı bulunur. Bölünmüş test puanları arasındaki ilişki (korelasyon katsayısı) hesaplanır. (Uygulama sonunda, her test "eşit" grupları ayrıldığında, her grup için bulunacak toplam puanların da birbirine eşit olması beklenir.)  Bu yol ile bulunan güvenirlik, test'in yarısı için geçerlidir Bütün test'in güvenirliğini bulmak için “The Spearman – BrownProphesy” formülü kullanılır.

21 19 Eş Formlu Ölçü Araçları  Eş (Paralel) formlu ölçü araçlarının kullanılması başka bir güvenirlik ölçme tekniğidir. Aynı amacı gerçekleştirmek üzere iki ayrı ölçü aracı (örneğin test) hazırlanır.  Her iki araç ile, aynı grupta, gerekli ölçmeler, ayrı ayrı yapılır. Her iki araçtan elde edilen puanlar, bütün grup için, ayrı ayrı hesaplanarak aralarındaki ilişki (Güvenirlik Ölçütü olarak) hesaplanır.

22 20 Geçerlilik Analizi  Ölçmede geçerlik, ölçülmek istenen şeyin ölçülebilmiş olma derecesidir: ölçülmek istenenin, başka şeylerle karıştırılmadan ölçüle-bilmesidir.  Geçerliğin yüksek olabilmesi ise, büyük ölçüde, ölçülmek istenen kavramın gözlenebilir nitelikteki değişkenlerle ifade edilebilmesine bağlıdır.  Bu yönü ile, doğrudan ölçmelerde geçerlik daha yüksektir. Dolaylı ölçmelerde, değişkenlerin, gerek kavramı tam karşılayamaması gerekse gözlenebilme ölçütlerinin yeterince duyarlı konulmaması nedenleriyle, geçerlik daha düşük olabilir.

23 21 Geçerlilik Koşulu  Bir ölçmenin geçerli sayılabilmesinin ilk koşulu, onun güvenilir olmasıdır. Nitekim, geçerlik için erişilebilecek en üst sınır güvenirlik katsayısının karekökü kadardır.  Örneğin, güvenirliğin 36 olduğu bir durumda geçerlik katsayısı, en çok.60 olabilir. Güvenirlik, geçerlik için üst sınır koyabilmekte ise de, hiç bir zaman, geçerliği garantileyemez.  Bir ölçü aracı "belli bir amaç ve belli koşullar" için geçerlidir. Geçerlik, evrensel değildir. Bir amaç için geçerli olan bir ölçme aracı, bir başka amaç için geçerli sayılamaz. Bir grup öğrenciye uygulandığında geçerli olabilen bir test bir başka öğrenci grubuna uygulandığında geçerli olmayabilir.

24 22 Geçerlilik Ölçütü  Geçerlik, güvenirliğe oranla, çok daha karmaşık bir kavramdır. Örneğin, çok yüksek güvenirliği olan "maksimum yeterlik testleri"nin bile neyi ölçtüğü, henüz tartışma konusudur.  Pek çok geçerlik ölçütünden söz edilebilirse de en çok yararlanılanlar: 1. İçerik geçerliği (Content Validity) 2. Uygulama (Deneysel) geçerliği (Predictive Validity) ve 3. Yapı geçerliği (Construct Validity)’dir.

25 23 İçerik Geçerliliği  İçerik geçerliği, ölçme aracında bulunan soruların (maddelerin) ölçme amacına uygun olup olmadığı, ölçülmek istenen alanı temsil edip etmediği sorunu ile ilgili olup, "uzman görüşüne göre saptanır.  Bunun için, önce bir grup "uzman" tarafından ölçme amaçlan ve bu amaçların gerektirdiği içerik çözümlemeleri yapılarak hazırlanmış soruların bu amaçlan ve içeriği temsil edip edemeyeceği tartışılır.  Örneğin, "matematik bilgisi" ölçülmek istendiğinde, narenciye yalnızca "toplama'' işlemini sormak onun dört işlemin öteki öğelerini bilip bilmediğini anlamaya yeterli olamaz. Bir ya da birkaç soru ile bir dersteki öğrenci başarısını belirlemeye çalışmanın, birkaç davranış ile bir kimse hakkında ciddi yargılarda bulunmanın ne kadar güç olduğu herkesçe bilinmektedir. Çok sorulu sınavların önemli bir amacı, bu içerik geçerliğini sağlayacak şekilde temsili sorular sorabilmektir.

26 24 İçerik Geçerliliğinin Belirlenmesi  İçerik geçerliğini belirlemek isteyen bir araştırmacının ilk işi, hazırladığı test, anket ya da benzeri ölçü aracını ve amaçlarını bir "uzman gruba" inceletmek olmalıdır.  Grubun önerilerine göre gerekli yeni şekil verildikten sonra ölçme aracı kullanılabilir.  Okullarda grup öğretmenlerinin sınav sorularını birlikte hazırlamalarının en büyük yararlarından birisi, hiç kuşkusuz, sınavdaki soruların içerik geçerliğinin artırılmasıdır.

27 25 Uygulama Geçerliliği  Uygulama geçerliği, yapılan ölçme ile ölçülmeye çalışılan şeyin gerçek hayattaki yansımalarının karşılaştırılmasındaki uyumdur.  Örneğin okulda alınan notların hayattaki başarı ile olan ilişkisi aranabilir. Okuldaki notları yüksek olanlar hayatta da başarılı oluyorlarsa, okuldaki ölçmeler geçerlidir denir.  Uygulama geçerliği, en az yanılma payı olan bir geçerlik ölçütüdür. Ancak, uygulama geçerliğinin hesaplanmasında bazı güçlüklerle karşılaşılır. Bunlardan en önemlisi uygulamadaki beklentilerin ölçütlerin ve kavramların gözlenebilir değişkenlerle ifade edilmesindeki güçlüktür. Örneğin 'hayat başarısı" denince ne anlaşılmalıdır'? Kazanılan para mı, saygınlık mı, başka bir şey mi, yoksa bunların hepsi mi?

28 26 Yapı Geçerliliği  Yapı geçerliği, bilimsel olduğu kadar, felsefi yönü de ağır basan bir geçerlik ölçütüdür.  Kuramsal olarak, geçerlik ölçmenin dayandığı "temel kuramların" geçerliği ile ilgilidir. Yani, önceden kabul edilen olası "neden-sonuç" ilişkileri ile ilgilidir özellikle, dolaylı ölçmelerin yapıldığı (asıl ölçülmek istenen şeyin onun çeşitli belirtileri ile ölçüldüğü) durumlarda, ölçülen belirtilerin, gerçekten aranan belirtiler olup olmadığı sorunu vardır. Kuramsal geçerliği ararken: 1. Faktör analizi ve 2. Bilinen grup" ile karşılaştırma (ya da geçerliği önceden bilinen bir ölçü aracı ile karşılaştırma) tekniklerinden yararlanılabilir.

29 27 Faktör Analizi  Faktör analizinde amaç çok sayıdaki maddelerin daha az sayıda '‘Faktörlerle” ifade edilmesidir.  Aynı faktörü ölçen maddeler bir araya gelerek çeşitli gruplar oluşur. Her faktör grubuna, içinde bulunan maddelerin özelliğine göre bir faktör adı verilir. Bu faktörlerden her biri ölçmedeki kuramsal yapıyı ifade etmelidir.

30 28 Faktör Analizi  Faktör analizi, başlıca amacı aralarında ilişki bulunduğu düşünülen çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkilerin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için daha az sayıdaki temel boyuta indirgemek veya özetlemek olan bir grup çok değişkenli analiz tekniğine verilen genel bir isimdir.  Diğer bir ifade ile faktör analizi, aralarında ilişki bulunan çok sayıda değişkenden oluşan bir veri setine ait temel faktörlerin (ilişkinin yapısının) ortaya çıkarılarak araştırmacı tarafından veri setinde yer alan kavramlar arasındaki ilişkilerin daha kolay anlaşılmasına yardımcı olmaktır.

31 29 Faktör Analizi  Faktör analizinde araştırmacı öncelikle araştırma bağlamında kullanılan değişkenler setinin temelini oluşturan ana (temel) faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerden her birinin değişkenlerden her birini açıklama derecesini de görme imkanına sahip olmaktadır.  Bu yolla, araştırmacı elinde bulunan çok sayıda değişkenden oluşan değişkenler setini daha az sayıda yeniden oluşturulmuş değişkenler (faktörler) cinsinden ifade etme ve anlama imkânına sahip olacaktır.  Etkin bir faktör analizinin toplam veri setini en iyi temsil edebilen ancak mümkün olduğunca az sayıda faktörden oluşan bir çözüm olması arzu edilen özelliktir. İyi bir faktör analizi sonucunun hem basit hem de yorumlama becerisinin iyi olması arzu edilir.

32 30 Faktör Analizi Teknikleri  Faktör analiziyle ilgili teknikleri Açıklayıcı Faktör Analizi ve Onaylayıcı Faktör Analizi olmak üzere iki başlık altında incelemek mümkündür.  Açıklayıcı faktör analizinde araştırmacı araştırma yaptığı konuyla ilgili olarak değişkenler arasındaki ilişkiye yönelik olarak herhangi bir fikrinin veya öngörüsünün olmaması sebebiyle değişkenler arasındaki muhtemel ilişkiyi ortaya çıkarmaya çalışır.  Onaylayıcı faktör analizinde ise araştırmacı tarafından daha önceden belirlenen bir ilişkinin doğruluğunu test etmek amaçlanmaktadır.

33 31 Faktör Analizi Aşamaları 1. Problem tanımı ve veri toplama 2. Korelasyon matrisinin oluşturulması 3. Faktör sayısına karar verme 4. Faktör Eksen Döndürme (Factor Rotation)

34 32 Problem Tanımı ve Veri Toplama 1.Problem tanımı ve veri toplama: Bu aşama faktör analizi için gerekli olan hazırlık çalışmalarını kapsayan ilk aşamadır. Bu aşamada faktör analizinin amacı ve faktör analizinde kullanılacak olan değişkenlerin teori, mevcut araştırmalar ve araştırmacının bilgi ve tecrübeleri veya yaptığı ön çalışmalar (kalitatif veya kantitatif türdeki çalışmalarla) ışığında geliştirilmesi ve uygun ölçüm araçları ile ölçülmesi ve makul yöntemlerle verilerin toplanması işlemleri yapılmaktadır.

35 33 KORELASYON MATRİSİ 2. Korelasyon matrisinin oluşturulması: Faktör analizinin ikinci aşaması analiz sürecinin başladığı aşama olup, bu aşamada korelasyon matrisi oluşturulur. Korelasyon matrisi faktör analizinde yer alan değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren bir matristir.

36 34 Faktör Sayısı Belirleme 3. Faktör Sayısına Karar Verme: Üçüncü aşama ise, söz konusu veri seti için faktör analizinin uygun olduğuna karar verdikten sonra, oluşturulan korelasyon matrisini baz alarak, faktör çözümünü ortaya koymak amacıyla uygun bir faktör çıkarma (oluşturma) yönteminin seçilmesi ve başlangıç çözümünün oluşturulmasını kapsamaktadır.

37 35 Faktör Eksen Döndürme 4. Faktör Eksen Döndürme (Factor Rotation) Başlangıç faktör analizi çözümüne ulaşıldıktan sonra (başlangıç faktör matrisi) ortaya çıkan faktörlerin yorumlanması ve isimlendirilmesini kolaylaştırmak için faktörleri temsil eden eksenlerde çeşitli manipülasyonlar veya eksen kaydırmaları yapma yoluna gidilir. Faktör matrisi faktörler cinsinden standardize edilmiş değişkenleri ifade eden katsayıları içerir. Bu katsayılar faktör yükleri olarak adlandırılıp, değişkenlerle faktörler arasındaki korelasyonları temsil eder. Mutlak değer olarak faktör yükünün büyüklüğü arttıkça değişken ve faktörün birbiriyle yakından ilişkili olduğunu göstermektedir (Altunışık, Coşkun, Bayraktaroğlu, Yıldırım,2005: ).

38 36 İç ve Dış Müşteri Etkileşimi Tasarım Mühendislik Üretim Kalite TEDARİKÇİLERTEDARİKÇİLER Satış Pazarlama Dağıtım Sevkiyat MÜŞTERİLERMÜŞTERİLER

39 37 Bir Kredi Kampanyasında Yeni Bir Örneğin Sınıflandırılması Gelir Borç Cinsiyet Çocuk Yanıtlar Yanıtlamaz Düşük Bay Yüksek Düşük Yüksek Bayan Çok Az Bayan X yüksek gelirli. Yanıtlamaz Yanıtlar Ağaç bayan X’in kredi kampanyasına yanıt vermeyeceğini öngörür.

40 38 KARAR AĞACI UYGULAMASI  Karar Ağacı  Yaygın kullanılan öngörü yöntemlerinden bir tanesidir.  Ağaçtaki her düğüm bir özellikteki testi gösterir.  Düğüm dalları testin sonucunu belirtir.  Ağaç yaprakları sınıf etiketlerini içerir.  Karar ağacı çıkarımı iki aşamadan oluşur  Ağaç İnşası Başlangıçta bütün öğrenme örnekleri kök düğümdedir. Örnekler seçilmiş özelliklere tekrarlamalı olarak göre bölünür.  Ağaç Temizleme (Tree pruning) Gürültü ve istisna kararları içeren dallar belirlenir ve kaldırılır.  Karar ağacı kullanımı: Yeni bilinmeyen örneğin sınıflandırılması  Bilinmeyen örneğin özellikleri karar ağacında test edilerek sınıfı bulunur.

41 EĞİTİM KPMG International bir İsviçre kuruluşudur. KPMG bağımsız şirketler ağının üye firmaları KPMG International’a bağlıdır. KPMG International müşterilere herhangi bir hizmet sunmamaktadır. Hiçbir üye firmanın KPMG International’ı veya bir başka üye firmayı üçüncü şahıslar ile karşı karşıya getirecek zorlayıcı yada bağlayıcı hiçbir yetkisi bulunmamaktadır. KPMG International’ında, aynı şekilde üye firmalar üzerinde zorlayıcı yada bağlayıcı hiçbir yetkisi yoktur. Akis Bağımsız Denetim ve Serbest Muhasebe Mali Müşavirlik A.Ş., KPMG International'ın üyesi bir Türk şirketidir. Bu dökümanda yer alan bilgiler genel içeriklidir ve herhangi bir gerçek veya tüzel kişinin özel durumuna hitap etmemektedir. Sürekli doğru ve güncel bilgi sunumuna özen gösterilmesine karşın, bu bilgiler her zaman her durumda doğru olmayabilir. Hiç kimse, özel durumlarına uygun bir uzman görüşü almaksızın, bu dökümanda yer alan bilgilere dayanarak hareket etmemelidir. Ek : İletişim Bilgileri 1456 Sokak No:10/1 Punta İş Merkezi Kat:11 Alsancak - İZMİR Sezer Bozkuş, CIA, CFE, CFSA, SMMM Kıdemli Müdür İç Denetim, Risk ve Mevzuat Uyum Hizmetleri Tel.+90(232) Fax+90(232) Mobile


"DENETİM / VERGİ / DANIŞMANLIK İç Denetçiler için İstatistiki Yöntemler." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları