İŞLU 556 - İstatistik -Ders 4-.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
MERKEZİ YIĞILMA (EĞİLİM) ÖLÇÜLERİ
Advertisements

void medyan(int cevap[]) { int j; siralama(cevap);
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistikler
Excel’de istatistik fonksiyonları
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistikler
Hafta 03: Verinin Numerik Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
Temel İstatistik Terimler
Frekans Dağılımı ve Grafikleme
Ölçme sonuçları üzerinde yapılan istatiksel işlemler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
VERİ İŞLEME VERİ İŞLEME-4.
EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
Toplama İşlemi ● Bir toplama işleminde verilmeyen terimi bulmak için çıkarma işleminden yararlanılır ………
Bu slayt, tarafından hazırlanmıştır.
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatiksel İşlemler
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Bölüm 10: Seri Rezonans Devresinin İncelenmesi
2.HAFTA İÇERİK YER ÖLÇÜLERİ Aritmetik Ortalama Tartılı Ortalama
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Veri Düzenleme Grafiksel Gösterimler ve Merkezi Eğilim Ölçüleri
Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar)
Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
İSTATİKSEL MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ (ORTALAMALAR)
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistikler
Sayısal Tanımlayıcı Teknikler
Merkezi Eğilim Ölçüleri (Ortalamalar)
Analitik olmayan ortalamalar
Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri
Tanımlayıcı Ölçütler Üzerinde durulan bir çalışmada amaç; elde edilen veri setini bir ya da birkaç ölçü ile özetlemektir. Kullanılan her ölçü dağılımın.
SU KALİTESİ VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE DEĞERLENDİRİLMESİ
% A10 B20 C30 D25 E15 Toplam100.  Aynı grafik türü (Column-Sütun) iki farklı veri grubu için de kullanılabilir. 1. Sınıflar2. Sınıflar A1015 B20 C3015.
Analitik olmayan ortalamalar Bu gruptaki ortalamalar serinin bütün değerlerini dikkate almayıp, sadece belli birkaç değerini, özellikle ortadaki değerleri.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Tanımlayıcı İstatistikler
ARAŞTIRMA YÖNTEM ve TEKNİKLERİ
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
Merkezi Eğilim Ölçüleri
MERKEZİ EĞİLİM(YIĞILMA) ÖLÇÜLERİ
İstatistiksel Analizler
İŞLU İstatistik -Ders 3-.
Merkeze Yayılma Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Temel İstatistik Terimler
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
İstatistiksel Analizler
Ders 5: Fourier Transformu
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 8. SINIF
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
İstatistik Ders Notları.
Teknoloji Fakültesi Mekatronik MTM326 Veri Toplama ve İşleme
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Eşitsizlikler Hasan KORKMAZ İzmir Fen Lisesi
Temel İstatistik Terimler
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

İŞLU 556 - İstatistik -Ders 4-

Gözlem değerlerine ilişkin bir “k” sabiti işlemleri yapıldığında: xi xi+k xi - k xi.k 3………………6………………0……………9 9……………..12…………….6……………27 4………………7……………..1……………12 5………………8………………2…………..15 x = 30/5 =6 45 15 90 k = 3 olsun x2 = 9 x3= 15/5=3 x4= 90/5=18

Geometrik Ortalama Ani artış Ani azalış n G.0 = x1.x2…xn f Ani artış Ani azalış n G.0 = x1.x2…xn x xi= 7 19 90 129 565 x= (7+19+…+565)/5 =160 br 5 G.0 = 7.19………565 = 52.87 br

Harmonik Ortalama H.O = n -Yol -Süre -Hız verilerinde H.O’yı kullanabiliyoruz. H.O = n 1 + 1 +……..+ 1 x1 x2 xn -Tartılı Ortalama -Ağırlıklı Ortalama . x br 8 7 9 14 H.O = 4 1/8 + 1/7 +1/9 +1/14 = 8.90 n G.0 = x1.x2…xn G.O ve H.O Gözlem değerlerinde “0” değeri olmamalı

Duyarlı Olmayan Ortalamalar Aykırı gözlem değerlerinden etkilenmezler. Birden fazla merkezleri olabilir. EN ÇOK TEKRARLANAN DEĞER (MOD) Gözlem değerlerinden en çok tekrarlananı MOD değeridir. xi = 3 7 7 9 9 9 12 14 Mod = 9 xi = 3 7 7 9 9 9 10 12 12 12 Mod1 = 9 Mod 2 = 12 1 2 3 1 1 1 2 3 1 3

Frekans Serilerinde Mod? xi f xi f 7 4 8 5 9 3 10 8 12 8 14 8 15 4 16 4 Mod 1 = 10 Mod 2 = 14 Çift modlu seri 8 xi = 7 7 7 7 9 9 9 12 12 12 12 12 12 12 12 15 15 15 15 Mod = 12

Gruplandırılmış (Sınıflandırılmış) Serilerde Mod MOD = Ɩ + ∆1 . c ∆1 + ∆2 Ɩ : Mod sınıfının alt limit değeri ∆1: Mod sınıfının frekansı – bir önceki sınıfın frekansı ∆2: Mod sınıfının frekansı – bir sonraki sınıfın frekansı c : Sınıf genişliği

Sınıflar(den az) f 10-20 4 20-30 9 30-40 14 40-50 3 ∑f = 30 MOD = Sınıflar(den az) f 10-20 4 20-30 9 30-40 14 40-50 3 ∑f = 30 MOD =? * ∆1, ∆2 negatif değer olamaz. MOD = Ɩ + ∆1 . c ∆1 + ∆2 ∆1 =5 ∆2 =11 = 30 + 5 .10 5+11 = 33. 13

Sınıflar(den az) f 5-10 7 10-15 8 15-20 3 20-25 8 25-30 4 ∑f = 30 MOD = ? xi: 7 9 10 10 10 2400 MOD = 10 MOD 1 = 10 + 1 .5 ∆1 =1 1+5 ∆2 =5 =10.83 ∆1 =5 MOD 2 = 20 + 5 ∆2 =4 .5 5+4 =22.78

MEDYAN (ORTANCA DEĞER) Gözlem değerlerini küçükten büyüğe doğru sıraladığımızda tam ortadaki terimin değeridir. xi: 4 8 3 6 10 xi: 10 15 17 24 26 30 xi: 3 4 6 8 10 MEDYAN = 17 + 24 MEDYAN = 6 = 20.5 2

Gözlem değeri çok fazla sayıda ise; MEDYAN = n+1 .terim değeridir. 2 n = 41  MEDYAN = 41 + 1 .terim değeri 2 = 21. terim değeri 1 2 3 4 5 6 7 8 9 xi: 7 9 14 14 16 18 19 20 22 23 24 30 31 35 36 40 n = 16 8. terim? = 20 MEDYAN = (16 + 1) /2. terim değeri = 8.5. terim değeri MEDYAN = 21 9. terim? = 22

Frekans Serilerinde Medyan Hesaplamaları Birikimli frekanslardan yararlanılır. xi f Bir. fi 12 4 4 14 9 13 15 2 15 16 5 20 20 5 25 MEDYAN = n+1 . terim değeri 2 =(25+1)/ 2. terim değeri = 13. terim değeri MEDYAN = 14 ∑f = 25 xi: 12 12 12 12 14 14…..

MEDYAN = (120 + 1 )/2. terim değeri = 60.5 60. 11 ∑f = 120 61. 11 xi f Bir. fi 4 10 10 9 17 27 10 23 50 11 30 80 12 40 120 MEDYAN = (120 + 1 )/2. terim değeri = 60.5 60. 11 MED = 11 ∑f = 120 61. 11

Sınıflandırılmış Serilerde Medyan Ɩ : Medyan sınıfının alt limiti fm: Medyan sınıfının frekansı – bir önceki sınıfın birikimli frekansı fn: Medyan sınıfının frekansı c : Sınıf genişliği MED = Ɩ + f/2 – fm .c fn

fm: Medyan sınıfından bir önceki sınıfın birikimli frekansı Sınıflar (den az) f Bir. fi 10-20 7 7 20-30 16 23 30-40 17 50 40-50 23 63 50-60 47 110 MED = 40 + 110/2 - 50 .10 23 = 42.17 ∑f = 110 MEDYAN = (110+1)/2. terim değeri = 55.5 terim değeri fm: Medyan sınıfından bir önceki sınıfın birikimli frekansı fn: Medyan sınıfının frekansı MED = Ɩ + f/2 – fm .c fn