• Buradasın

    Uygulamali istatistik 2 hangi paket programla yapilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Uygulamalı istatistik çalışmaları için aşağıdaki paket programlar kullanılabilir:
    1. IBM SPSS Statistics: Sosyal bilimler başta olmak üzere çeşitli alanlarda istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılır 12.
    2. RStudio: R programlama dili için açık kaynaklı ve güçlü bir entegre geliştirme ortamıdır 23.
    3. Stata: Veri işleme, görselleştirme ve istatistikler için eksiksiz bir yazılım paketidir 23.
    4. SAS Analytics: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve tahmine dayalı modeller için kullanılır 23.
    5. Minitab: Kalite kontrol ve endüstriyel uygulamalar için ideal, sağlam bir istatistik paketidir 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. progsoft.net
        1
      2. alfaistatistik.com
        2
      3. akademikservis.com
        3
      4. modelistatistik.com
        4
      5. koroglutech.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri nelerdir?

    SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri şunlardır: 1. Faktör Analizi: Değişkenleri gruplandırarak faktörleri belirler. 2. Kanonik Korelasyon Analizi: İki değişken kümesi arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. 3. Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Bir bağımlı değişken ile birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi matematiksel bir eşitlik ile açıklar. 4. Lojistik Regresyon Modeli: Kategorik bağımlı değişken ile sürekli veya kategorik bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz eder. 5. Ayırma (Diskriminant) Analizi: Nesneleri iyi tanımlanmış gruplar halinde sınıflandırmak için kurallar oluşturur. 6. Kümeleme Analizi: Birimlerin daha az boyutta gösterilmesini ve yakınlıklarının belirlenmesini sağlar. Bu teknikler, SPSS gibi istatistiksel yazılım paketleri kullanılarak uygulanır.
    5 kaynak

    Excelde hangi istatistiksel analiz yapılır?

    Excel'de aşağıdaki istatistiksel analizler yapılabilir: 1. Ortalama (AVERAGE): Belirtilen hücre aralığındaki değerlerin ortalamasını hesaplar. 2. Medyan (MEDIAN): Verilerin medyan değerini bulur. 3. Mod (MODE): Verilerin en sık tekrar eden değerini belirler. 4. Standart Sapma (STDEV.P ve STDEV.S): Tüm popülasyon veya örneklem için standart sapmayı hesaplar. 5. Korelasyon (CORREL): İki veri seti arasındaki korelasyonu hesaplar. 6. Tahmin (FORECAST): Gelecek değerleri tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca, Pivot Tablolar ile büyük veri setlerini özetlemek, gruplandırmak ve filtrelemek de mümkündür.
    5 kaynak

    Ücretsiz istatistik analizi nasıl yapılır?

    Ücretsiz istatistik analizi yapmak için aşağıdaki araçları kullanabilirsiniz: 1. Numerous: ChatGPT for Spreadsheets özelliği ile AI-yazılı metinleri doğrudan spreadsheets içinde oluşturarak veri analizi yapar. 2. Orange3: Görsel programlama aracı, drag-and-drop fonksiyonları ile veri keşfi, görselleştirme ve temel makine öğrenme görevleri için uygundur. 3. KNIME Analytics Platform: Açık kaynaklı, görsel iş akışları ile veri işleme, makine öğrenme modelleri oluşturma imkanı sunar. 4. RapidMiner: Veri hazırlama, modelleme ve dağıtım için kullanıcı dostu arayüz sunan ücretsiz bir sürüm içerir. 5. Weka: Makine öğrenme algoritmaları ile veri madenciliği görevleri için kullanılır, Java programlama bilgisi gerektirir. 6. Google Data Studio: Google hizmetleri ile entegre çalışan, panolama ve veri görselleştirme için ücretsiz bir platformdur. 7. Jupyter Notebook: Çeşitli programlama dilleri ile veri analizi, modelleme ve görselleştirme için esnek bir ortam sunar.
    5 kaynak

    R ile istatistik nasıl yapılır?

    R ile istatistik yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Setini Aktarma: Analiz yapılacak veri seti R programlama ortamına aktarılır. 2. Veri Temizleme: Veri setindeki eksik veya yanlış veriler temizlenir. 3. İstatistiksel Analiz: Uygulanacak istatistiksel analizler belirlenir ve seçilir. 4. Görselleştirme: Gerekirse veri görselleştirme paketleri aktif hale getirilir ve veriler görselleştirilir. 5. Yorumlama: Elde edilen veriler yorumlanır. R ile yapılabilecek bazı istatistiksel analizler şunlardır: - Temel İstatistiksel Analizler: Ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans, korelasyon ve kovaryans hesaplamaları. - Hipotez Testleri: İki veya daha fazla gruptan elde edilen verilerin karşılaştırılması. - Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesi. - ANOVA: Varyans analizi ile istatistiksel farkların bulunması. R, geniş bir istatistiksel ve matematiksel fonksiyon koleksiyonuna sahip olduğu için bu tür analizler için güçlü bir araçtır.
    5 kaynak

    İstatistiksel analiz yöntemleri hangi sırayla yapılır?

    İstatistiksel analiz yöntemleri belirli bir sırayla yapılır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Veri setinin genel yapısını anlamak için ortalama, medyan, standart sapma gibi temel istatistikler kullanılır. 2. Veri Toplama ve Düzenleme: İhtiyaç duyulan veriler toplanır ve organize edilir. 3. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hatalı ve gereksiz bilgiler ayıklanır. 4. Hipotez Testi: İki grup arasındaki farkların anlamlı olup olmadığını test etmek için t-testi gibi yöntemler kullanılır. 5. ANOVA: Üç veya daha fazla grup arasındaki farkları analiz etmek için ANOVA uygulanır. 6. Korelasyon Analizi: İki değişken arasındaki ilişkinin gücü ve yönü ölçülür. 7. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır. Bu adımlar, verilerin doğru ve anlamlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar.
    5 kaynak

    İstatistiksel analizler kaça ayrılır?

    İstatistiksel analizler iki ana türe ayrılır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin özetlenmesi ve tanımlanması için kullanılır. 2. Çıkarımsal İstatistikler: Örneklem verilerinden yola çıkarak bir popülasyon hakkında genellemeler yapmak için kullanılır. Ayrıca, diğer istatistiksel analiz türleri arasında anova ve t-testleri, zaman serisi analizi, faktör analizi ve küme analizi de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Uygulamalı istatistik 2 ne anlatıyor?

    "Uygulamalı İstatistik 2" kitabı, aşağıdaki konuları ele almaktadır: 1. Örnekleme Teorisi: Örnekleme yöntemleri ve örnekleme dağılımları. 2. İstatistik Tahmin: Parametrelere ilişkin çıkarımlar ve tahmin yöntemleri. 3. Hipotez Testi: Hipotezlerin test edilmesi ve alternatif parametrik olmayan testler. 4. Ki-Kare Testi: Ki-kare testlerinin uygulanması ve yorumlanması. 5. Regresyon ve Korelasyon Analizi: Regresyon ve korelasyon analizleri. 6. Zaman Serileri Analizi: Zaman serilerinin analizi ve modellenmesi. Bu kitap, araştırmacılara doğru analizler yaparak güvenilir kararlar vermelerinde yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
    5 kaynak