İstatistik

TÜİK kısaltmasının açılımı "Türkiye İstatistik Kurumu"dur.

İnsidans oranı, belirli bir zaman diliminde yeni vakaların sayısını, risk altındaki toplam nüfusa bölerek hesaplanır. Formül şu şekildedir: İnsidans Oranı = (Yeni Vakaların Sayısı / Toplam Nüfus) x 1000. Bu hesaplamada: - Yeni vakaların sayısı, belirli bir dönemde hastalığa veya duruma yeni teşhis konulan bireylerin toplamıdır. - Toplam nüfus, risk taşıyan ve hastalığa yakalanma olasılığı olan tüm bireyleri içerir.

ANOVA (varyans analizi) ve t-testi arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: T-testi, iki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılırken, ANOVA üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Grup Sayısı: T-testi iki grup için, ANOVA ise üç veya daha fazla grup için uygundur. Test İstatistiği: T-testi t-istatistiğini, ANOVA ise F-istatistiğini kullanır. Hipotez: T-testinde null hipotezi, iki grup ortalamasının eşit olduğunu belirtir; ANOVA'da ise grup ortalamalarından en az birinin farklı olduğunu belirtir. Kullanım Alanı: T-testi, iki grubun karşılaştırıldığı durumlarda, örneğin iki öğretim yönteminin etkinliğinin test edilmesinde kullanılır.

Standart sapma ve normal sapma farklı kavramlardır: 1. Standart Sapma: Bir veri kümesindeki bireysel veri noktalarının ortalamaya göre dağılımını veya yayılmasını ölçer. 2. Normal Sapma: Normal dağılım için kullanılan bir terimdir ve verilerin ortalama değer etrafında nasıl yayıldığını gösterir.

Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir. Temel amacı, mevcut verilerden yola çıkarak bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya açıklamaktır. Bazı regresyon türleri: - Doğrusal Regresyon: En yaygın tür olup, değişkenler arasındaki ilişki bir düz çizgiyle temsil edilir. - Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. - Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin etkisinin analiz edildiği bir modeldir. Kullanım alanları: finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörü kapsar.

Güç analizi için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: 1. GPower: Ücretsiz ve kullanıcı dostu bir yazılım olup, t-testleri, ANOVA ve regresyon gibi birçok istatistiksel test için güç analizi yapabilir. 2. R Programlama Dili: pwr paketi ile çeşitli güç analizleri yapılabilir. 3. SPSS: Temel güç analizi hesaplamaları için kullanılabilir. 4. Python: statsmodels ve pingouin gibi kütüphanelerle güç analizi gerçekleştirmek mümkündür. 5. AIDA64: Bilgisayarın güç kaynağı ve diğer donanım bileşenleri hakkında detaylı bilgiler sunan gelişmiş bir sistem tanılama programı. 6. Open Hardware Monitor: Sistemin güç tüketimini gerçek zamanlı olarak görüntüleyen bir donanım izleme aracı.

SİNA Sistemi, Sağlık Bakanlığı tarafından kurulan ve yönetilen yerli karar destek sistemi platformudur. Amaçları: - Kurum ve kuruluş kaynaklarının daha doğru, etkin ve verimli yönetilmesi. - Merkez ve taşra teşkilatı kullanıcılarının karar alma yetkinliğinin artırılması. Özellikleri: - Sağlık hizmet sunucularından gelen istatistiklerin tüm detaylarıyla raporlanmasına olanak sağlar. - Hekimlerin, kendi performanslarını ve hastalarının genel profilini Türkiye ve dünya sağlık standartlarıyla karşılaştırmalı olarak görmelerini sağlar. - Yüksek veri teknolojisiyle istatistikleri nedensel analitik çerçevesinde izleme imkanı sunar.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin neden yapıldığı ve hangi soruların cevaplanması gerektiği belirlenir. 2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. 3. Verilerin Düzenlenmesi: Toplanan veriler organize edilir, kayıt tutulur ve analiz edilmek üzere uygun hale getirilir. 4. Veri Temizleme: Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgiler ayıklanır. 5. İstatistiksel Analiz: Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve modellenmesi yapılır. 6. Görselleştirme: Analiz sonuçları, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel modellerle sunulur. Bu süreçte veri madenciliği, metin analizleri, makine öğrenmesi gibi teknikler de kullanılabilir.

Çan Eğrisi'nde harf notu hesaplama şu adımlarla yapılır: 1. Sınıf Ortalaması (μ) ve Standart Sapma (σ) Hesaplanır: Öğrencilerin notları toplanır, toplam not öğrenci sayısına bölünür ve her notun ortalamadan farkı hesaplanır. 2. T-Skoru Hesaplanır: T-Skoru = 10 × (Öğrenci Notu - Sınıf Ortalaması) / Standart Sapma + 50. 3. Bağıl Not Hesaplanır: Bağıl Not = (T-Skoru × 0.4) + 30. 4. Harf Notu Belirlenir: Bağıl notlar, genellikle aşağıdaki aralıklara göre harf notlarına dönüştürülür: - BB: 60-64; - CB: 55-59; - CC: 50-54. Bu hesaplama yöntemi, dersin hocası tarafından belirlenen geçme notu ve diğer özel durumlara göre değişebilir.

Geometrik ortalamada uç değerler (outlier) etkili değildir, çünkü bu ortalama türü, verilerin çarpımının kökünü alarak hesaplanır ve bu sayede uç değerlerin etkisi minimize edilir.

Süper Loto tahmin robotları, rastgele sayılar üreterek çalışır. Bu robotlar genellikle iki ana yöntemle tahmin yapar: 1. Makine Kolonu Mantığı: Sayılar, bir makinenin kolonu oynadığında rastgele seçilen sayılara benzer şekilde belirlenir. 2. İstatistiksel Analiz: Belirlenen sayılar, daha önce sık çıkan veya az çıkan sayılara göre seçilir. Tahminlerin kesinliği yoktur ve tamamen rastgeledir.

Hipotezi test etmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotezlerin Formüle Edilmesi: Sıfır hipotezi (H0) ve alternatif hipotez (H1) oluşturulur. 2. Veri Toplama: Hipotezleri test etmek için ilgili veriler toplanır. 3. Veri Analizi: Toplanan veriler, hipotezin doğruluğunu değerlendirmek için istatistiksel analiz yöntemlerine tabi tutulur. 4. Sonuçların Yorumlanması: İstatistiksel analiz sonuçları yorumlanır ve hipotezin desteklenip desteklenmediği belirlenir. 5. Pratik Sonuç: Elde edilen bulgular, araştırmanın amacına göre uygulamaya geçirilir.

Geometrik ve aritmetik ortalama arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hesaplama Yöntemi: - Aritmetik ortalama, veri kümesindeki tüm değerlerin toplamının, bu değerlerin sayısına bölünmesiyle elde edilir. - Geometrik ortalama, veri kümesindeki tüm değerlerin birbiriyle çarpılması ve bu çarpımların nüfus sayısına kökü alınarak hesaplanır. 2. Hassasiyet ve Aykırı Değerler: - Aritmetik ortalama, tüm veri noktalarının eşit ağırlığa sahip olduğunu varsayar, bu nedenle aykırı değerlerin hesaplamaya daha fazla etkisi olabilir. - Geometrik ortalama, değerlerin oranlarını dikkate alır, bu nedenle aykırı değerlerin etkisi daha azdır ve daha kararlıdır. 3. Kullanım Alanı: - Aritmetik ortalama, genel veri setlerinin temsili için daha uygundur. - Geometrik ortalama, büyüme oranları gibi çarpan faktörleri veya oranlarla ilgilenen durumlar için daha uygun olabilir.

SAS (Statistical Analysis System), veri yönetimi, ileri analizler, çok değişkenli analizler, iş zekası ve öngörücü analitikler gibi alanlarda kullanılan bir istatistiksel yazılım paketidir. SAS'ın yaptığı işler şunlardır: Finansal analiz: Dolandırıcılığı tespit etmek ve riski yönetmek için finansal verileri analiz eder. Sağlık hizmetleri: Hasta kayıtlarını kolaylaştırır, klinik sonuçları iyileştirir ve operasyonel verimliliği artırır. Pazarlama: Pazarlama kampanyalarından tedarik zinciri optimizasyonuna kadar çeşitli alanlarda verilerin potansiyelini açığa çıkarır. Diğer sektörler: Petrol ve doğal gaz, çevre bilimi, eğitim gibi alanlarda da geniş çapta kullanılır. SAS ayrıca, yazılım geliştirme, hata ayıklama, otomasyon ve güvenlik gibi alanlarda da çözümler sunar.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Veri Analizi: SPSS, çeşitli istatistiksel analizler yapmak için geniş bir araç seti sunar, bunlar arasında tanımlayıcı istatistikler, regresyon analizi, faktör analizi, varyans analizi (ANOVA), korelasyon analizi yer alır. 2. Veri Görselleştirme: Veriler grafikler, tablolar ve diyagramlar halinde görselleştirilebilir. 3. Veri Yönetimi: Veri setlerini düzenleme, dönüştürme ve manipüle etme, eksik verileri işleme gibi işlemler yapılabilir. 4. Tahmin ve Modeller: Veri üzerinde tahminler yapmak ve modeller oluşturmak için kullanılabilir. 5. Hipotez Testleri: Araştırmacılar, SPSS kullanarak hipotez testleri yapabilirler. Kullanım Alanları: Sosyal bilimler, pazar araştırmaları, sağlık bilimleri, eğitim araştırmaları ve işletme gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.

Faktör analizi, veri setlerindeki değişkenler arasındaki yapıları ve ilişkileri anlamak için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Amaçları: - Değişkenlerin sayısını azaltmak: Veri setindeki çok sayıda değişkeni daha az sayıda faktör altında gruplandırarak analizi daha yönetilebilir hale getirmek. - Gizli yapıları ortaya çıkarmak: Veri setindeki gözlemlenen değişkenlerin altında yatan gizli faktörleri tanımlamak. Uygulama alanları: Psikoloji, sosyal bilimler, pazar araştırması, sağlık bilimleri ve eğitim gibi birçok disiplinde kullanılır. Faktör analizinin iki ana çeşidi: 1. Açımlayıcı faktör analizi: Veri setinde bilinmeyen faktörleri keşfetmek için kullanılır. 2. Doğrulayıcı faktör analizi: Önceden belirlenmiş bir faktör yapısını test etmek için kullanılır.

"VOL" kısaltmasının açılımı, kullanıldığı alana göre değişiklik gösterir: 1. Bilgisayar ve teknoloji alanında: "VOL" genellikle "Volume" kelimesinin kısaltması olup, ses düzeyini ifade eder. 2. Hava taşımacılığı alanında: "VOL", "Voyage/Flight" kelimesinin kısaltması olarak uçuş numaralarında kullanılır. 3. İstatistik ve veri analizi alanında: "VOL", bir veri setindeki gözlem sayısını ifade eden "Volume" kelimesinin kısaltmasıdır. 4. Finans alanında: "VOL", "Volatility Index" (Volatilite Endeksi) anlamına gelir ve piyasalardaki risk ve belirsizlik seviyesini ölçer.

İnsidans ve prevalans arasındaki fark, hastalık sıklığını ölçme yöntemleridir. - İnsidans, belirli bir zaman diliminde bir popülasyonda yeni vakaların ortaya çıkma hızını ifade eder. - Prevalans ise, belirli bir zamanda mevcut tüm vakaların sayısını, yani hem yeni hem de önceden var olan vakaları kapsar. Özetle, insidans yeni vakaları, prevalans ise eski ve yeni tüm vakaları ortaya koyar.

EViews ile aşağıdaki analizler ve işlemler yapılabilir: 1. Ekonometrik ve istatistiksel analizler: Regresyon analizleri, katsayı istatistikleri, lojistik regresyon, tartılı regresyon gibi gelişmiş teknikler. 2. Zaman serisi analizleri: Vektör otoregresyon, eşbütünleşme, Granger nedensellik testleri. 3. Panel veri analizi: Yatay kesit analizi, panel veri modelleri ve uygulamaları. 4. Model simülasyonları: Farklı senaryoların modellenmesi ve sonuçların simülasyonu. 5. Veri yönetimi: Veri girişi, veri içe aktarma, veri görselleştirme, veri düzenleme ve dönüştürme. 6. Yayın kalitesinde sunum: Yüksek kaliteli grafikler ve tablolar oluşturma. EViews, Windows işletim sistemi ile uyumlu olup, Excel, SPSS, SAS, Stata ve Rats gibi çeşitli dosya formatlarını destekler.

Analiz çeşitleri farklı alanlarda çeşitli şekillerde sınıflandırılabilir: Finansal analizler: Statik analiz. Dinamik analiz. Yönetim analizleri. Kredi analizleri. Yatırım analizleri. Gıda analizleri: Kalitatif analiz. Kantitatif analiz. Veri analizleri: Açıklayıcı analiz. Teşhis analizi. Tahmine dayalı analiz. Kuralcı analiz.