Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Normal Dağılım Dışındaki Teorik Dağılımlar
Advertisements

Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
İSTATİSTİK VE OLASILIK I
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
ANOVA.
Biyoistatistik ve Araştırma Yöntemleri
Hafta 10: Sürekli Rassal Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
İstatistik eİKT-203 Hafta 04: Permutasyon, Kombinasyon, Olasılık
Hafta 07: Kesikli Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 01: Veri (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Excel’de istatistik fonksiyonları
Hafta 03: Verinin Numerik Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
17. DÖNEM AKUPUNKTUR EĞİTİM PROGRAMINDA TEDAVİYE ALINAN 130 HASTANIN DEMOGRAFİK, KLİNİK ÖZELLİKLERİ VE TEDAVİ SONUÇLARI Dr. Derya Özmen ALPTEKİN Fiziksel.
Hafta 02: Verinin Görsel Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNEMLİLİK TESTLERİ Dr.A.Tevfik SÜNTER
Frekans Dağılımı ve Grafikleme
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
SÜREKLİ̇ OLASILIK DAĞILIM MODELLERİ
Bu slayt, tarafından hazırlanmıştır.
Hafta 08: Binom Dağılımı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Z ve T puanları Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık.
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar
İstatistik ve Biyoistatistiğe Giriş: Temel İstatistiksel Kavramlar
OLASILIK İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ.
OLASILIK İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ.
Sayısal Tanımlayıcı Teknikler
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
İstatistik Bilimine Giriş
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
Kesikli Olasılık Dağılımları
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
Herhangi bir konuyu incelemek amacıyla çalışmanın/araştırmaların planlanmasını, verilerin toplanmasını, değerlendirilmesini ve bir karara varılmasını sağlayan.
Sürekli Olasılık Dağılımları
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Mann_Whitney U
Tacettin İnandı Olasılık ve Kuramsal Dağılımlar 1.
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
Teorik Dağılımlar: Diğer Dağılımlar
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Medikal Tanı Testlerinin Güvenilirliği
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Uygulama I.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
SODYUM VALPROAT VE LEVETİRASETAMIN KEMİK METABOLİZMASI ÜZERİNE ETKİLERİNİN HASTA GRUPLARI VE ANTİEPİLEPTİK ALMAYAN BENZER YAŞ GRUBUNDAKİ POPULASYONLA KARŞILAŞTIRILMASI.
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
TEST.
Sunum transkripti:

Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)

1.Verinin görsel özetlenmesi ve histogram. 2.Ortalama, standart sapma ve diğer tanımlayıcı istatistikler. 3.Kombinasyon, Permutasyon ve Olasılık. 4.  Olasılık kuramı.  5.Kesikli rassal değişkenler. 6.Sürekli rassal değişkenler. 7.Normal dağılım. 8.Örneklem dağılımı eİKT 203 – İstatistikHafta: 04 – Permutasyon, Kombinsyon, Olasılık

eİKT 203 – İstatistikHafta: 05 – Olasılık Kuramı

Tüm nüfusun binde birinde AIDS hastalığı olduğunu varsayalım. Yeni geliştirilen hızlı bir test yöntemi AIDS hastalarında %99, hasta olmayanlarda da %98 oranında doğruluk payıyla sonuç vermektedir. Yapılan bir test sonucunun pozitif çıkan bir kişinin gerçekte hasta olma ihtimali nedir? eİKT 203 – İstatistikHafta: 05 – Olasılık Kuramı

fdsdssddsdfs