Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
Advertisements

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
OLASILIK (6BMHMAU102) Bölüm 2 Olasılık Yrd. Doç. Dr. İmran GÖKER.
10.Hafta istatistik ders notlari
THY SPSS UYGULAMASI 1.SORU:Kİ-KARE ANALİZİ
Hafta 10: Sürekli Rassal Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
OLASILIK Populasyon hakkında bilgi sahibi olmak amacı ile alınan örneklerden elde edilen bilgiler, bire bir doğru olmayıp hepsi mutlaka bir hata payı taşımaktadır.
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)
3. Hipergeometrik Dağılım
Nesneye Yönelik Programlama
MADE IN BAL.
İstatistiksel Sınıflandırma
İlişkisel Veri Analizi
Olasılık Hesapları Rassal herhangi bir olayın, belli bir anda meydana gelip gelmemesi konusunda daima bir belirsizlik vardır. Bu sebeple olasılık hesaplarının.
UGUR KOCA Konu : OLASILIK
Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
SORU: Bir madeni para ardı ardına 10 kez atıldığında kaç kez tura gelir? Tahmin edin. : : : :
OLASILIK İÇİNDEKİLER: Çıktı Evrensel Küme Örnek Uzay Olay
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
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.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Sayısal Tanımlayıcı Teknikler
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Tek Anakütle Ortalaması İçin Test
İstatistik Bilimine Giriş
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Örneklem Dağılışları ve Standart Hata
Bölüm 01 İstatistik Nedir?
Bölüm 04 Veri Toplama ve Örnekleme
Bölüm 5 Olasılığa Giriş Dr. Halil İbrahim CEBECİ İstatistik Ders Notu.
Kİ-KARE TESTİ.
Olasılık Kavramı.
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Rassal Değişkenler ve Kesikli Olasılık Dağılımları
İÇİNDEKİLER 2.1 Örneklem Uzayı ve Olaylar Sonucu önceden bilinmeyen bir deney göz önünde bulundurulsun. Deneyin örneklem uzayı olarak bilinen tüm olası.
Parametrik Hipotez Testleri
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
Araştırma evreni ve Örnekleme
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
VERİ MADENCİLİĞİ ISE 302 Dr. Tuğrul TAŞCI.
GrafTeorisine İlişkin Bazı Tanımlar
Tanım: ( Temel Çevreler Kümesi)
OLASILIK ve İSTATİSTİK
1 OLASILIK 2. 2 TÜMLEYEN, BİRLEŞİM, KESİŞİM E ve F olaylarına sahip bir örneklem uzayı S olsun. olduğu açıktır. S de olup da E de olmayan noktaların kümesine.
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS1 Prof.Dr. Serpil CULA
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜNE HOŞGELDİNİZ
G grafının aşağıdaki özellikleri sağlayan Ga alt grafına çevre denir:
OLASILIK HAZIRLAYAN : MUSTAFA ÖZÇELİK.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Özel Çakabey Anadolu Lisesi
İÇİNDEKİLER Finansal Amaç, Finans Fonksiyonu, Finansal Çevre Finansman Nedir? Finansal Yönetimin Amaçları Firmanın Organizasyonu İşletme Örgütlerinde Biçim.
Temel Matematik 2 Diziler ve Seriler Ocak 2016 İstanbul Üniversitesi
Sunum transkripti:

Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Olasılık B Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ

OLASILIĞA GİRİŞ İstatistiksel çıkarsama konusunun temelini olasılık kavramı oluşturur. Çünkü olasılık örneklem ile ana kütle arasındaki bağlantıyı kurar. Rassal Deney: Olası rassal sonuçların birini üreten aksiyon veya proses. Örn. Yazı tura atma (Yazı veya tura), Bir öğrencini dersteki durumu (Kötü, vasat, iyi, çok iyi, mükemmel)

OLASILIĞA GİRİŞ Örnek Uzayı: Rassal deneylerin olası bütün sonuçlarını kapsayan değerler kümesidir. Olası bütün sonuçlar içerilmeli (eksiksiz) İki sonuç aynı anda olmamalı (Ortak değer olmamalı , tekil olmalı)

OLASILIĞA GİRİŞ Olasılık Gereksinimleri: Ö𝑟𝑛𝑒𝑘 𝑈𝑧𝑎𝑦𝚤𝑛 𝑆= 𝑂 1 , 𝑂 2 , …, 𝑂 𝑘 , şeklinde verildiği durumlarda iki temel olasılık gereksinimi sağlanmalıdır. Bütün olasılık değerleri 0 ile 1 arasında yer almalıdır. Bir örnek uzay içerisindeki bütün olasılıkların toplamı 1 değerine eşittir.

OLASILIĞA GİRİŞ Olay: Örnek uzaydaki her bir sonuçtur.. Örn. AA notu için gerekli notlar(𝐴= 80, 81, 82,…, 99,100 ) Olayların olasılıkları: Bir olayın olma olasılığı, alt olayların olma olasılıklarının toplamıdır.

OLASILIĞA GİRİŞ Olasılık tanımını aşağıdaki şekilde yorumlayabiliriz: Bir rassal deney sonsuz sayıda gerçekleştirilebilirse, her bir çıktının göreceli frekans değeri onun olasılığını verir. Bir paraya çok fazla sayıda havaya atıp, yazı ve tura gelme durumunu çetele yardımıyla tutarsak. Bu çeteledeki yazı ve turanın gelmesinin göreceli frekanslarının 0.5 değerine yakınsadığını gözlemleyebiliriz.

BİRLEŞİK OLASILIK (JOINT) İki olayın birlikte olması olasılığına birleşik olasılık (Joint Probability) denir. (Bir A olayı ile B olayının olası sonuçlarının kesişimi) Örn5.2 – Bir analizci bir yatırım fonunun başatıyla yönetilmesi ile fon yöneticisinin MBA derecesi olması arasındaki ilişkiyi sorgulamaktadır. Aşağıdaki verilen olasılıkları dikkate alarak bu durumu analiz edin.

MARJİNAL OLASILIK Tek bir olayın olma olasılığının toplamı şeklinde ifade edilir. Yatırım Fonunun Başarılı Olması Başarısız Olması Toplam MBA li Fon Yöneticisi 𝑃 𝐴 1 𝑎𝑛𝑑 𝐵 1 =0.11 𝑃 𝐴 1 𝑎𝑛𝑑 𝐵 2 =0.29 𝑃 𝐴 1 =0.40 MBA siz Fon Yöneticisi 𝑃 𝐴 2 𝑎𝑛𝑑 𝐵 1 =0.06 𝑃 𝐴 2 𝑎𝑛𝑑 𝐵 2 =0.54 𝑃 𝐴 2 =0.60 𝑃 𝐵 1 =0.17 𝑃 𝐵 2 =0.83 Marginal Olasılıklar

ŞARTLI OLASILIK Şartlı olasılık iki olayın birbiri ile ne kadar ilgili olmasıyla alakalıdır. Bir olayın olma olasılığı biliniyorken, ikinci olayın olma olasılığı şeklinde ifade edilir. 𝐵 olayının olma olasılığı biliniyorken 𝐴 olayının olma olasılığı (Şartlı olasılık) 𝑷(𝑨 | 𝑩) şeklinde ifade edilir ve aşağıdaki gibi hesaplanır.

ŞARTLI OLASILIK Owens Üniversitesindeki Dean ekonomi okulu öğrencilerinin tercih ettikleri anabilim dalları ile ilgili bilgi toplamaktadır. Bir öğrencinin bayan olduğu biliniyorsa, o öğrencinin muhasebe okuma ihtimali nedir?

BAĞIMSIZLIK Şartlı olasılık hesaplanırken dikkat edilmesi gerek iki olayın ilişkili (bağımlı) olmasıdır. İki farklı olay birbiri ile ilgili değilse, yani birbirinden bağımsız ise o zaman şartlı olasılıklar olayın marjinal olasılığına eşit olur. Eğer iki olay bağımsız ise

BİRLEŞİM Diğer olayların bir kombinasyonu şeklinde yazılan yeni bir olaya birleşim adı verilir. A ve B olaylarının birleşimi, A veya B olayının olması ihtimaline eşittir.

AMAN DİKKAT Bir rassal deneyin olası sonuçlarının olasılıkları toplamı 1 i geçemez. Eğer hesaplamalarda böyle bir durumla karşılaşırsanız hemen geriye dönüp düzeltin. Böyle bir sonuca ulaşmaktansa hiç sonuca ulaşmamayı tercih edin. Bir olayın olma olasılığı 1 den büyük olamaz. Böyle bir yanılgıya düşmeyin. Eğer iki olayın kesişimi varsa bu olasılıkları direkt toplayamazsınız. Eğer olaylar bağımsız değilse, direkt olasılıkları çarparak birlikte olma olasılığına ulaşamazsınız. İki olayı kesişimi olmaması bağımsız oldukları anlamına gelmez. (bir iş yerinde promosyon alma ve almama olaylarının kesişimi yoktur ama bu olayların bağımsız olduklarını söyleyemezsiniz?