İstatistik

Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu ilişkiyi kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanılır. Regresyon analizinin kullanıldığı bazı durumlar: Tahmin. Finans. Pazarlama. Sağlık. Sosyal bilimler. Regresyon analizinin doğru sonuçlar vermesi için, modelin doğru seçilmesi, uygun veri toplama ve analiz süreçlerinin izlenmesi önemlidir.

MSE kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: Microsoft Security Essentials: Bilgisayarları virüs, casus yazılım ve kötü amaçlı yazılımlardan korumak için Microsoft tarafından sunulan ücretsiz bir programdır. Donatılarla Güçlendirilmiş Zemin (MSE): Zemin güçlendirme uygulamalarında kullanılan, geosentetik donatılarla güçlendirilmiş zemin yapısıdır. Media Source Extensions (MSE): Ses veya video segmentlerinden oynatma için akış oluşturmayı sağlayan bir JavaScript API'sidir. Ortalama Kare Hata (Mean Squared Error - MSE): Bir makine öğrenmesi modelinin performansını ölçen bir hata fonksiyonudur.

Fermi'nin sorusunun cevapsız kalmasının birkaç nedeni vardır: Gelişmiş uygarlıkların yokluğu veya nadirliği. Yıldızlar arası yolculuğun imkansızlığı veya ekonomik olmaması. Büyük Filtre hipotezi. Saklanma veya yok olma. Bu ve benzeri teoriler, Fermi Paradoksu'nu açıklamaya çalışsa da, kesin bir cevap henüz bulunamamıştır.

Jamovi programının yaptığı bazı analizler: Betimsel istatistikler. t-testleri (bağımsız örneklemler t-testi, eşleştirilmiş örneklemler t-testi). ANOVA. Korelasyon ve regresyon. Frekans analizi. Parametrik olmayan testler. Açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri. Ayrıca, "Modules" bölümü kullanılarak aracılık etkisi, Path analizi ve meta-analiz gibi farklı analizler de programa eklenebilir.

Prototip ve örneklem arasındaki fark şu şekildedir: Prototip, bir ürünün nihai sonucunun genellikle kod olmadan nasıl görüneceğinin yakın bir kopyasıdır. Örneklem ise, bir araştırma veya istatistiksel analizde incelenen grubun bir alt kümesidir ve genel grubu temsil etmek amacıyla seçilir. Dolayısıyla, prototip bir ürünün erken bir modeli veya önizlemesi iken, örneklem bir grup içinden seçilen temsili bir alt kümedir.

Enformasyonun bazı çeşitleri: Tanımlayıcı enformasyon: Bir nesne, olay veya olgu hakkında ayrıntılı bilgi verir. Eğitici enformasyon: Bir görevin nasıl yapılacağı konusunda rehberlik eder. Tahmini enformasyon: Gelecekteki olaylar veya eğilimler hakkında öngörülerde bulunur. Açıklayıcı enformasyon: Kavramları veya süreçleri daha anlaşılır hale getirir.

R ve Python arasındaki temel farklar şunlardır: Kullanım amacı: Python genel amaçlı bir programlama dili iken, R istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için kullanılır. Öğrenme kolaylığı: Python'un sözdizimi daha basit olduğu için öğrenmesi daha kolaydır. Kütüphane çeşitliliği: R, istatistiksel modelleme için uygun olan çeşitli paketlere sahiptir ve bu nedenle akademik ve araştırma alanlarında yoğun olarak kullanılır. Performans ve hız: Python, yorumlanmış bir dil olduğu için R'den daha yavaştır. Mobil uyumluluk: Python, android ve iOS ortamları için uygun değildir. Hangi dilin tercih edileceği, projenin ihtiyaçlarına ve kişisel tercihlere bağlıdır.

R programlama dili, temel istatistik bilgisine sahip kişiler için öğrenmesi oldukça kolay bir dildir. Ancak, R'nin öğrenme süreci dikey bir eğride ilerlediği için deneyimsiz kişiler için zorlu geçebilir. R'nin öğrenilmesini kolaylaştıran bazı faktörler şunlardır: Kullanıcı dostu arayüz: R, RStudio gibi kullanıcı dostu bir geliştirme ortamı üzerinden çalıştırılabilir. Geniş kütüphane desteği: dplyr, tidyr, data.table gibi güçlü kütüphaneler, veri manipülasyonu ve analizini kolaylaştırır. Açık kaynak kodlu olması: Bu sayede, kullanıcılar Google gibi platformlarda doğru anahtar kelimeleri kullanarak her türlü soruna cevap bulabilir. R'nin öğrenilmesini zorlaştıran bazı faktörler ise şunlardır: Performans ve bellek yönetimi: Büyük veri kümeleriyle çalışırken performans sorunları yaşanabilir ve bellek yönetimi karmaşık olabilir. Nesne yönelimli programlama desteği: R, nesne yönelimli programlamayı sınırlı bir şekilde destekler, bu da bazı geliştiriciler için zorluk yaratabilir. Sık güncellemeler: R'nin sık sık güncellenmesi, eski kodların çalışmamasına neden olabilir.

SPC (İstatistiksel Süreç Kontrolü) ve Six Sigma aynı değildir, ancak birbirlerini tamamlayan metodolojilerdir. SPC, süreçleri izlemek ve kontrol etmek için istatistiksel yöntemler kullanarak anormallikleri tespit etmeye ve süreç istikrarını sağlamaya odaklanır. Özetle: - SPC, süreç kontrolüne odaklanır ve genellikle alt düzey çalışanlar tarafından uygulanır. - Six Sigma, organizasyon genelinde uygulanır ve stratejik hedeflere ulaşmayı hedefler; üst yönetim tarafından yönlendirilir.

R programlama dili, istatistiksel hesaplama, grafik ve veri analizi için kullanılır. Kullanım alanlarından bazıları: Veri bilimi ve analitiği. Veri görselleştirme. Makine öğrenmesi. Metin madenciliği ve duygu analizi. Büyük veri. Biyoinformatik. Sosyal medya uygulamaları. R, genellikle akademik alanda kullanılırken, Python daha çok geliştirme alanında popülerdir.

Alternatif ve null hipotezleri bulmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi. 2. Null hipotezinin yazılması. 3. Alternatif hipotezin yazılması. Örnekler: Not ortalamaları karşılaştırması. A ve B sınıflarındaki öğrencilerin not ortalamalarının farklı olup olmadığını test ederken: Null hipotezi: "A sınıfının ve B sınıfının not ortalamalarının arasında bir fark yoktur". Alternatif hipotez: "A sınıfının ve B sınıfının not ortalamalarının arasında fark vardır". İlaç etkinliği testi. Bir ilacın kolesterolü %25 oranında düşürüp düşürmediğini test ederken: Null hipotezi: "İlaç, kolesterolü %25 oranında düşürmez" (p = 0,25). Alternatif hipotez: "İlaç, kolesterolü %25 oranında düşürür" (p ≠ 0,25).

2018 ve 2019 Mart ayı ÜFE oranları şu şekildedir: 2018 yılı Mart ayı ÜFE oranı: %29,64. 2019 yılı Mart ayı ÜFE oranı: %23,50. 2019 yılı Mart ayında Yurt İçi Üretici Fiyatları Endeksi'nde (Yİ-ÜFE) bir önceki aya göre %1,58, bir önceki yılın Aralık ayına göre %2,14, bir önceki yılın aynı ayına göre ise %29,64 artış gerçekleşmiştir.

Kocaeli Üniversitesi'nde bilgisayar destekli istatistiksel karar analizi, "EIS134 Bilgisayar Destekli İstatistiksel Karar Analizi" dersi kapsamında ele alınmaktadır. Dersin içeriği şu konuları kapsar: karar teorisi ve çok kriterli karar verme; Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP); SWARA, FUCOM, Entropi, CRITIC, DEMATEL, TOPSIS, MOORA, COPRAS, MABAC, EDAS, Gri İlişkisel Analiz ve PROMETHEE gibi yöntemler. Eğitim şekli yüz yüze olup, ön koşulu bulunmamaktadır.

Z tablosu ile örnek soru çözümü için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. İstenen alanı belirleme ve dağılım üzerinde gösterme. 2. Z puanlarına dönüştürme. 3. Z değerleri tablosunu okuyarak istenen alanı belirleme. Örnek soru çözümü: Bir okulda öğrencilerin zeka puanları ölçülmüş ve puanların ortalaması µ=100, standart sapması σ=15 olarak hesaplanmıştır. Bu okuldaki bir öğrencinin zeka puanının 80'in üzerinde olma olasılığı sorulmuştur. Çözüm: 1. İstenen alanı belirleme: 80 değerinden çizilecek olan dikey doğrunun sol tarafında eğri altında kalan toplam alan. 2. Z puanına dönüştürme: Z80 = (80 - 100) / 15 = -20 / 15 = -1,33. 3. Z tablosundan alan okuma: -1,33 ile 0 arasında kalan alanın olasılığı için Z tablosuna bakılır. Bu durumda, bir öğrencinin zeka puanının 80'in üzerinde olma olasılığı yaklaşık %41'dir.

SPSS'te normallik varsayımı sağlanmadığında aşağıdaki adımlar izlenebilir: Non-parametrik testlere yönelme. Veri dönüştürme (transformasyon). Normallik varsayımının sağlanıp sağlanmadığını kontrol etmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Analitik yöntemler: Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov testleri, çarpıklık ve basıklık (skewness & kurtosis) değerleri. Grafiksel yöntemler: Histogram, Q-Q Plot, Stem and Leaf ve Boxplot grafikleri. Normallik testinin doğru bir şekilde yapılabilmesi için bir uzmana danışılması önerilir.

Apotemi kelimesi farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: Geometri terimi. Dil bilgisi terimi. Yayınevi adı.

Aracı rolünün incelenmesi, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini açıklayan bir ara değişkenin varlığını test etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu analiz sürecinde üç temel ilişki test edilir: 1. Bağımsız değişken → Bağımlı değişken (doğrudan etki). 2. Bağımsız değişken → Aracı değişken. 3. Aracı değişken → Bağımlı değişken. Aracı değişken analizinin bazı kullanım alanları şunlardır: Davranış bilimleri. Müşteri memnuniyeti çalışmaları. Psikolojik araştırmalar. Aracı değişken analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Baron & Kenny (1986) yöntemi. Sobel testi. Bootstrapping yöntemi.

Tukey HSD testi, aşağıdaki durumlarda kullanılır: Grupların örneklem büyüklükleri eşit veya benzer olduğunda. Gruplar arası varyansların homojen olduğu varsayımı sağlandığında. Birden fazla grup arasındaki ortalama farklarını belirlemek ve hangi grupların birbirinden anlamlı derecede farklı olduğunu saptamak gerektiğinde. ANOVA testi sonucu elde edilen p değeri, karşılaştırılan gruplar arasında en az iki grup arasında anlamlı fark olduğunu gösterdiğinde. Tukey HSD testi, özellikle deneysel araştırmalarda ve sosyal bilimlerde sıkça kullanılır. Tukey HSD testinin uygun olması için verilerin normal dağılım ve homojen varyans varsayımlarını karşılaması gerekir.

Bulmacada faktör analizi, "veri kümesindeki değişkenleri faktörler halinde gruplamaya yarayan istatistiksel bir yöntem" olarak tanımlanabilir. Faktör analizi, çok sayıda değişkenden oluşan gözlemlerdeki birbiriyle ilişkili olan değişkenleri bir araya getirerek, daha az sayıda ve bağımsız faktörler elde etmeyi sağlar. Faktör analizinin iki temel türü vardır: 1. Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA): Veri setinde bilinmeyen faktörleri keşfetmek ve araştırma için temel oluşturmak amacıyla kullanılır. 2. Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA): Önceden belirlenmiş bir faktör yapısını test etmek ve modeli doğrulamak veya yanlışlamak için kullanılır.

Evet, açıköğretim fakültelerinde istatistik bölümü bulunmaktadır. Anadolu Üniversitesi'nde İstatistik I dersi, açıköğretim sistemi kapsamında sunulan dersler arasında yer almaktadır. Açıköğretim fakültesinde istatistik okumak için baraj puanını geçmek ve diğer şartları sağlamak gerekmektedir.