% A10 B20 C30 D25 E15 Toplam100.  Aynı grafik türü (Column-Sütun) iki farklı veri grubu için de kullanılabilir. 1. Sınıflar2. Sınıflar A1015 B20 C3015.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
SAYISAL DEVRELER BÖLÜM-2 Sayı Sistemleri ve Kodlar
Advertisements

SACLARIN VE PROFİLLERİN ŞEKİLLENDİRİLMESİ
Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar)
ÖTÖ 451 Okul Yönetiminde Bilgisayar Uygulamaları R. Orçun Madran.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ 1. Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
Çapraz Tablolar Tek ve İki Değişkenli Grafikler.  Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek  Bu Tablolara Uygun Grafikleri Çizebilmek Amaç:
Örnek 1 Kullanıcının girdiği bir sayının karesini hesaplayan bir program yazınız.
DEPREME DAYANIKLI BETONARME YAPI TASARIMI
MED 167 Making Sense of Numbers Değişkenlik Ölçüleri.
BSE 207 Mantık Devreleri Sayı sistemleri Sakarya Üniversitesi.
SOLUNUM VE GEVŞEME EGZERSİZLERİ İLE ETKİLİ MÜZİK EĞİTİMİ AYŞEN ÜMİT İSTANBUL BİLİM VE SANAT MERKEZİ Müzik Mentoru.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri Mann-Whitney U testi Wilcoxon İşaretli Sıra testi BBY252 Araştırma.
OLASILIK TEOREMLERİ Permütasyon
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
ÇARPMA İŞLEMİ X x x x xx x.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
Prof. Dr. M. Tunç ÖZCAN Tarım Makinaları Bölümü
OLASILIK ve İSTATİSTİK
TESVİYE EĞRİLERİNİN ÇİZİMİ
KONULAR BÖLÜM: Kesirler, Ondalık Kesirler, Yüzde
Excel 2007.
Istatistik I Fırat Emir.
Ölçme Değerlendirmede İstatistiksel İşlemler
TABLO ve GRAFİK YAPIM YÖNTEMİ
İÇİNDEKİLER NEGATİF ÜS ÜSSÜ SAYILARIN ÖZELLİKLERİ
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ-KARE ANALİZİ
Sıklık Dağılımları Yrd. Doç. Dr. Emine Cabı.
Proje Oluşturma ve Yönetimi Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
İŞLU İstatistik -Ders 2-.
ISTATİSTİK I FIRAT EMİR DERS II.
DERS2 Prof.Dr. Serpil CULA
TAM SAYILAR.
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Proje Oluşturma ve Yönetimi
Basit ve Kısmi Korelasyon Dr. Emine Cabı
1. Bernoulli Dağılımı Bernoulli dağılımı rassal bir deneyin sadece iyi- kötü, olumlu-olumsuz, başarılı-başarısız, kusurlu-kusursuz gibi sadece iki sonucu.
MODEL YETERSİZLİKLERİNİ DÜZELTMEK İÇİN DÖNÜŞÜMLER VE AĞIRLIKLANDIRMA
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
ÖZDEŞLİKLER- ÇARPANLARA AYIRMA
DOĞAL SAYILAR TAM SAYILAR
Ünite 9: Korelasyon Öğr. Elemanı: Dr. M. Cumhur AKBULUT.
BİLİŞİM SİSTEMLERİ GÜVENLİĞİ (2016)
MAT – 101 Temel Matematik Mustafa Sezer PEHLİVAN *
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Mutlak Dağılım Ölçüleri Nispi Dağılım Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
TEST GELİŞTİRME.
TEST VE MADDE İSTATİSTİKLERİ
GELECEK PİYASASI İŞLEMLERİ
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Cumhur TÜRK
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş
385 kişiye yapılan anket soruları aşağıdaki verilmiştir.
Teknoloji Fakültesi Mekatronik MTM326 Veri Toplama ve İşleme
Benzetim 11. Ders İmalat Yönetimde Benzetim.
ÜRETEÇLERİN BAĞLANMASI VE KIRCHOFF KANUNLARI
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Ölçme Değerlendirmede İstatistiksel İşlemler
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 1.DERS
Bilgisayar II 8 Mart Mart
MAK212-SAYISAL YÖNTEMLER Sayısal Türev ve İntegral
Ölçme Sonuçları Üzerinde Test ve Madde İstatistiklerini Hesaplama
Veri ve Türleri Araştırma amacına uygun gözlenen ve kaydedilen değişken ya da değişkenlere veri denir. Olgusal Veriler Yargısal Veriler.
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
TYS102 ÖLÇME BİLGİSİ Yrd. Doç. Dr. N. Yasemin EMEKLİ
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
Hidrograf Analizi.
EŞ YÜKSELTİ (TESVİYE) EĞRİLERİNİN
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Sunum transkripti:

% A10 B20 C30 D25 E15 Toplam100

 Aynı grafik türü (Column-Sütun) iki farklı veri grubu için de kullanılabilir. 1. Sınıflar2. Sınıflar A1015 B20 C3015 D25 E1525 Toplam100

 İki farklı grubun gözlem değerlerinin toplamları birbirinin üstüne eklenerek grafik haline getirilebilir: Sınav 1Sınav 2Toplam A B20 40 C D25 50 E Toplam

DERS 5: Özet Göstergelerle Toplu Verileri Anlamlandırma (Basic Descriptives) Akın Şahin

 Bu ölçüler sayesinde, gruplama, grafik çizme, tablo yapma gibi işlemler yerine tek bir rakam ile elimizdeki bütün hakkında fikir sahibi olabiriz.  En yaygın kullanılan üç merkezi eğilim ölçüsü: ◦ 1. Aritmetik ortalama (Mean, Average) ◦ 2. Medyan (Median) ◦ 3. Mod (Mode)  Eğer özellikle farklı bir şekilde belirtilmemişse, tek başına “ortalama” kelimesi “aritmetik ortalama” anlamında kullanılır. : Mean

 En çok kullanılan merkezi eğilim ölçüsüdür.  Bir seriyi oluşturan gözlem değerleri toplamının gözlem sayısına oranıdır. ◦ Gözlem değerleri (data): 2, 3, 5 ◦ Gözlem sayısı: 3 ◦ Aritmetik Ortalama (mean): (2+3+5)/3 = 3.3  Bir serideki her gözlemi (gözlenen ölçümü) “X” harfi ile gösterecek olursak ve aritmetik ortalama için (X-Bar) sembolünü kullanacak olursak; aritmetik ortalamayı aşağıdaki formülle gösterebiliriz: Bu gösterimde “n” serideki gözlem sayısını ifade etmektedir.

 Bu formulü biraz daha sadeleştirmek için sembollerin yardımına başvurursak, aynı eşitliği aşağıdaki gibi ifade edebiliriz:  Toplama işaretinin altındaki ifade [bu formulde (i=1)] X’in hangi gözleminden itibaren toplamanın başlayacağı, üstündeki sembol ise (n) nerede biteceğini gösterir. Aritmetik ortalama tanımına tekrar göz atacak olursak, zaten tüm gözlem değerlerinin hesaba katılması gerektiği için formul pratikte kutu içinde görülen sade hali ile kullanılır.

 Örnek: Xf X1X1 22 X2X2 33 X3X3 42 X4X4 51

Xf X1X1 22 X2X2 33 X3X3 42 X4X4 51 ∑ (f) = 8

 Örnekteki gözlemlerin toplamını açık yazarsak:  Xf X1X1 22 X2X2 33 X3X3 42 X4X4 51 ∑ (f) = 8

 Tek tek toplamak yerine, basit çarpma işlemiyle gözlem değerlerinin toplamını bulabiliriz: XfX.f X1X1 224 X2X2 339 X3X3 428 X4X4 515 ∑ (f) = 8∑ (X.f) = 26

 Bu durumda formülümüz:

 Örneğimiz üzerinden formülü uyguladığımızda:  26/8 = 3,25 XfX.f X1X1 224 X2X2 339 X3X3 428 X4X4 515 ∑ (f) = 8∑ (X.f) = 26

Gruplandırılmış frekans serilerinde de, bir önceki verilen formül uygulanarak aritmetik ortalama hesaplanır. Dikkat edilmesi gereken tek şey, gruplanmış verilerde grup içerisinde yer alan tüm gözlemlerin grubun orta noktasında yer aldığı varsayımıdır. Aşağıdaki serinin aritmetik ortalamasını hesaplayınız:

İlk işlem olarak “Xf” değerlerini hesaplamamız için gereken, önce X değerlerini bulmak, diğer bir ifade ile her grubun (sınıfın) orta noktasının olduğu bir sütun daha işlem tablomuza eklemek: Devamında “X çarpı f” değerlerini hesaplanıp, toplama işlemleri yapılarak formülün gerektirdiği sayılar yerlerine yerleştirilir ve bölme işlemi yapılarak sonuç bulunur.

 Gözlemlerin aritmetik ortalaması, eğer gözlem değerleri birbirine çok uzak ise bazen elimizdeki veriler hakkında yeterli bilgiyi vermeyebilir. Tek başına kullanıldığı zaman birçok yanılgıya yol açabilir.  Bir gözlem serisinde tam ortaya düşen, dolayısıyla seriyi iki eşit kısma bölen gözlem değeridir.  Medyan hesaplaması için gözlem değerleri büyüklük sırasına konmalıdır (istatistik serisi oluşturulmalıdır) Bir istatistik serisinde, n serideki gözlem sayısı olmak üzere aşağıdaki formül ile medyan noktası saptanır: Verilen seriyi tam ortadan ikiye bölen değer 3. gözlem değeridir. Dolayısıyla bu seride medyan 15’tir.

 Eğer medyan noktası bir tam sayı değil ve iki gözlemin ortasındaki bir noktayı işaret ediyorsa, bu tür durumlarda medyan tam ortaya düşen iki gözlem değerinin aritmatik ortalaması alınarak hesaplanır.

 Frekans serilerinde de medyan noktası aynı formül ile (n+1/2) bulunur, serideki hangi gözlem değerinin olduğu ise birikimli (cumulative) frekans yardımı ile bulunur.  Örn: Yandaki serinin medyanı kaçtır? ÇÖZÜM: -Önce medyan noktasını bulalım ( ): (16+1)/2 = 8.5  Medyanı 8. ve 9. gözlemlerin ortası, diğer bir ifade ile 8. ve 9. gözlemlerin aritmetik ortalaması olarak bulacağımızı saptadık. Sırada 8. ve 9. gözlem değerlerini bulmak var. Bunun için de birikimli (cumulative) frekanslar tabloya eklenir. 8. ve 9. gözlemlerin her ikisinin de gözlem değeri 15 olduğu için, medyan değeri de 15’tir.

 Bir seride en çok tekrarlanan değerdir. Tepe değer olarak da isimlendirilir. ◦ Basit serilerde ve frekans serilerinde mod, en çok tekrarlanan gözlem değerinin belirlenmesi ile kolayca anlaşılır. ◦ Her dağılımda mod olmak zorunda değil. Modsuz bir dağılım olabilir. Aynı zamanda birden fazla modlu dağılım da olabilir.