İstatistik

Örnekleme yöntemleri ile ilgili örnek sorular şunlardır: 1. Basit Rastgele Örnekleme: - 30 kişilik bir evrenden 6 kişi seçilecektir. 30 kişi 1'den 30'a kadar numaralandırılır. Rastgele sayılar tablosundan iki basamaklı sayılar okunur. Hangi kişiler örnekleme alınır? 2. Sistematik Örnekleme: - 10.000 dosyanın bulunduğu bir arşivden, örnek büyüklüğü 2000 olarak saptanmıştır. Örnekleme aralığı (N/n) 5 olarak belirlenmiştir. Başlangıç noktası kura ile 3 olarak seçilmiştir. Hangi dosyalar örnek olarak seçilir? 3. Tabakalı Örnekleme: - Araştırma evreni yaş, cinsiyet, sosyo-ekonomik durum gibi özellikler yönünden homojen değilse, bu özelliklere göre gruplar oluşturulur ve her tabakadan örnek seçilir. Bu durumda hangi yöntem kullanılır? 4. Küme Örnekleme: - Evrendeki bireylerin listesinin olmadığı durumlarda, bireyler yerine kümeler örnek olarak seçilir. Örneğin, bir şehir ilçeler, mahalleler ve haneler şeklinde kümelere ayrılır. Bu durumda hangi yöntem kullanılır? 5. Kota Örneklemesi: - Kitle, incelenen özellikleri yönünden farklılıklar gösteren alt gruplara ayrılır ve örneklem birimleri bu alt gruplardan belirli oranlarda seçilir. Bu yöntemde anketi yapan kişiye belirli kotalar verilir.

Kruskal-Wallis H değerinin kaç olması gerektiği, testin sonucuna ve anlamlılık düzeyine bağlıdır. Hesaplanan H değeri, belirli bir anlamlılık düzeyi (örneğin, α = 0.05) ve ilgili serbestlik derecesi için tablodaki kritik ki-kare değerinden büyükse, sıfır hipotezi (H₀: tüm grupların medyanları eşittir) reddedilir. Örnek: - H değeri (H=6,12), ki-kare .05 düzeyi için sınır değer olan (c2=5,991) değerinden büyük olduğu için sonuç anlamlı kabul edilir. Önemli: ANOVA'da olduğu gibi, Kruskal-Wallis testinin anlamlı çıkması, sadece gruplar arasında genel bir fark olduğunu gösterir, ancak hangi grupların birbirinden farklı olduğunu belirtmez.

Frekans poligonu, sınıf sınırlarının mümkün olduğunca küçültülmesi durumunda bir frekans eğrisi şekline dönüşür.

Histogram ve çubuk grafik arasındaki temel farklar şunlardır: Histogram, sürekli veri kümelerindeki puan oluşumlarının sıklığını göstermek için kullanılırken, çubuk grafik ayrık veriler ve kategoriler arasındaki karşılaştırmalar için kullanılır. Histogramda çubuklar arasında boşluk yoktur, çubuk grafikte ise boşluklar bulunur. Histogramın genişliği değişebilirken, çubuk grafiğin genişliği eşittir. Histogram, alana dayalıdır; çubuğun yüksekliği, her bir bölmede kaç puan oluşumu olduğunu göstermez, bunun yerine o bölmedeki oluşumların sıklığını gösteren çubuğun alanıdır. Çubuk grafik, sıralı ve nominal veri kümeleri de dahil olmak üzere çeşitli değişken türleri için kullanılabilir.

Sadece lise ve üniversite mezunlarının çalıştığı bir şirkette lise mezunlarının tüm çalışanlara oranı 10/25 ise, üniversite mezunlarının lise mezunlarına oranı 1,5'tir. Çözüm: 1. Şirketin toplam çalışan sayısı 25 kişidir. 2. Lise mezunlarının sayısı 10 kişidir. 3. Üniversite mezunlarının sayısını bulmak için: - Üniversite mezunları = Toplam çalışanlar - Lise mezunları - Üniversite mezunları = 25 - 10 - Üniversite mezunları = 15 kişidir. 4. Üniversite mezunlarının lise mezunlarına oranını hesaplamak için: - Üniversite mezunlarının lise mezunlarına oranı = Üniversite mezunları / Lise mezunları - Üniversite mezunlarının lise mezunlarına oranı = 15 / 10 - Üniversite mezunlarının lise mezunlarına oranı = 1,5'tir.

Çekme deneyinde kullanılan bazı istatistiksel yöntemler şunlardır: Gerilme-Uzama Diyagramı: Çekme deneyi sonucunda elde edilen kuvvet (F) ve uzama (ΔL) değerlerinden yararlanılarak çizilir. Elastisite Modülü (E) Hesaplaması: Gerilme-şekil değiştirme diyagramlarından hesaplanır. Akma Gerilmesi ve Çekme Dayanımı Hesaplaması: Gerilme-şekil değiştirme diyagramlarından belirlenir. Yüzde Kopma Uzaması ve Yüzde Kesit Daralması Hesaplaması: Numunenin kopma anındaki uzama ve kesit daralması oranları hesaplanır. Ayrıca, video ekstensometre gibi sistemler kullanılarak doğru birim şekil değiştirme ölçümleri yapılır.

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) kaynakçada şu şekilde gösterilir: TÜİK'in tam adı veya kısaltması ile başlanır. Verilere erişim sağlanan platform belirtilir. Verilerin tarih aralığı veya dönemi belirtilir. Veri setinin ismi veya başlığı açık bir şekilde yazılır. Sayfa numarası veya ilgili raporun linki (eğer belirli bir grafik, tablo veya rapora referans veriliyorsa) eklenir. Örnek bir kaynak gösterme şekli: "Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) resmi web sitesinden (www.tuik.gov.tr) alınan 2020 Yılı Hanehalkı Bütçe Anketi verilerine göre, Türkiye'de işsizlik oranı %12 olarak açıklanmıştır (TÜİK, 2020: sayfa 23)".

Faktörler farklı bağlamlarda çeşitli türlere ayrılabilir: Üretim faktörleri. Risk faktörleri. Faktör analizi türleri. Bu örnekler, faktörlerin çeşitliliğinin farklı alanlarda nasıl değiştiğini göstermektedir.

Kartopu örneklemesi (zincir örnekleme), sosyal bilimlerde özellikle nitel araştırmalarda kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Kartopu örneklemesinin iki türü vardır: 1. Homojen kartopu örneklemesi: Benzer özelliklere veya deneyimlere sahip katılımcıların işe alınmasına odaklanır. 2. Heterojen kartopu örneklemesi: Araştırma konusuyla ilgili daha geniş bir perspektif yakalamak için farklı geçmişlere sahip katılımcıların işe alınmasını hedefler. Bu yöntem, ulaşılması zor popülasyonlara erişmek için kullanılır ve yönlendirmelere dayanır, bu yüzden uygun maliyetlidir.

Yaş, sürekli bir değişkendir. Çünkü herhangi bir sayıda ondalık basamakla herhangi bir değeri alabilir. Ancak, bazı istatistiksel analizlerde yaş neredeyse her zaman ayrık (kesikli) bir değişken olarak ele alınır.

Standart sapmanın 1,5 olduğu durumda z değerinin ne olduğuna dair bilgi bulunamadı. Ancak, z değerinin hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri noktasının ortalamadan çıkarılması. 2. Çıkarma işleminin standart sapmaya bölünmesi. Z değeri, bir veri noktasının ortalamanın kaç standart sapma uzakta olduğunu belirtir.

İstatistik ve olasılık için alınması gereken bazı dersler: Temel İstatistik Kavramları ve Analiz Teknikleri: Tanımlayıcı istatistik ve çıkarımsal istatistik dersleri, veri setini özetleme, hipotez testleri ve güven aralıkları gibi konuları içerir. Olasılık Teorisi: Olasılık dağılımları (Binom, Poisson, Normal dağılım vb.) ve belirsizlik altında karar verme konularını kapsar. Regresyon ve Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi inceleme ve modelleme tekniklerini içerir. Veri Yapıları ve Programlama: İstatistiksel analizler için R, Python ve SQL gibi dillerin kullanımı. İstatistik ve Olasılık Öğretimi: İstatistik ve olasılık konularının öğretimi için gerekli bilgi ve becerileri geliştirir. Ayrıca, uzmanlık alanına göre Zaman Serileri Analizi, Çok Değişkenli İstatistik, Deneysel Tasarım gibi dersler de alınabilir.

Regresyon modeli oluşturmak için uygun bir ortam, genellikle veri analizi ve modelleme için gerekli kütüphanelerin ve araçların bulunduğu bir programlama ortamı gerektirir. Gerekli bazı bileşenler: Programlama Dili ve Ortamı: Python gibi bir programlama dili ve Anaconda gibi bir dağıtım kullanılabilir. Kütüphaneler: Veri işleme için `pandas`, modelleme için `sklearn` ve görselleştirme için `matplotlib` gibi kütüphaneler gereklidir. Entegre Geliştirme Ortamı (IDE): Kod yazmak ve model geliştirmek için PyCharm gibi bir IDE kullanılabilir. Ayrıca, regresyon analizi için kullanılan verilerin nicel ve sürekli değişkenlerden oluşması, çoklu doğrusallık ve heteroskedastisite gibi sorunların olmaması ve yeterli örneklem büyüklüğüne sahip olması gerekir.

Beş sayılık özet, bir veri kümesi hakkında bilgi sağlayan beş tanımlayıcı istatistikten oluşur: 1. Minimum. 2. İlk çeyrek (Q1). 3. Medyan (Q2). 4. Üçüncü çeyrek (Q3). 5. Maksimum. Beş sayılık özet, verilerin yayılımını hızlı bir şekilde anlamak ve aykırı değerleri belirlemek için kullanılır.

İstatistik bölümüne yerleşebilmek için gereken sıralama, üniversiteye ve o yılki başvuru sayısına bağlı olarak değişiklik gösterebilir. 2025 yılı için bazı üniversitelerin İstatistik bölümüne yerleşmek için gereken yaklaşık sıralamalar: Orta Doğu Teknik Üniversitesi: En az 11.527 sıralama. Yıldız Teknik Üniversitesi: En az 50.478 sıralama. Hacettepe Üniversitesi: En az 65.220 sıralama. 2024 yılı verilerine göre, devlet üniversitelerinde İstatistik bölümüne yerleşebilmek için en düşük sıralama 589.644 olmuştur. Tercih yapmadan önce, ilgili üniversitenin YÖK Atlas veya ÖSYM'nin güncel verilerini kontrol etmeniz önerilir.

"Gelişmekte Olan Asya ve Avrupa Ülkelerinin Finansal Gelişmişlik Performansının İstatistiksel Varyans Prosedürü Temelli OCRA Yöntemiyle Analizi" başlıklı çalışma, İlker Gülençer ve Serap Pelin Türkoğlu tarafından 2020 yılında gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, gelişmekte olan 26 Asya ve Avrupa ülkesinin 2013-2017 dönemini kapsayan finansal gelişmişlik seviyelerini OCRA (Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi) yöntemi ile analiz etmektir. Finansal gelişmişlik göstergeleri olarak şu kriterler kullanılmıştır: geniş para arzının gayri safi yurtiçi hasılaya oranı; banka mevduatlarının GSYİH’ya oranı; özel sektöre verilen yurtiçi kredilerin GSYİH’ya oranı; likit yükümlülüklerinin GSYİH’ya oranı. İstatistiksel varyans prosedürü ile kriterlerin ağırlığı hesaplanmış ve ülkelerin performans sıralamaları bu kriterlere göre elde edilmiştir. Sonuç olarak, gelişmekte olan Asya ülkelerinin finansal gelişmişlik performansının Avrupa ülkelerine göre daha yüksek olduğu, Türkiye'nin ise finansal gelişmişlik seviyesi bakımından orta sıralarda yer aldığı ve yeni AB üyesi gelişmekte olan Avrupa ülkelerine göre daha alt sıralarda bulunduğu belirlenmiştir.

Dünya genelinde 1 milyar aracın olması, yaklaşık 100 yıl sürmüştür. Otomobil sayısı 1907 yılında 250.000 iken, 1975 yılında 300 milyona ulaşmış ve 2010 yılında 1 milyara ulaşmıştır. Bu durumda, 1907'den 2010'a kadar geçen yaklaşık 103 yıl içinde 1 milyar araç sayısına ulaşılmıştır.

Gazipaşa, herhangi bir ilden büyük değildir. Gazipaşa, Türkiye'nin Antalya iline bağlı bir ilçedir ve yüzölçümü yaklaşık 921 km²'dir. Antalya, 20.815 km² yüzölçümüyle Gazipaşa'dan çok daha büyüktür.

Jetpack İstatistikler eklentisi, WordPress siteleri için ziyaretçi trafiği ve analitik bilgileri sunan bir araçtır. Bazı özellikleri: Ziyaretçi verileri: Gerçek zamanlı ziyaretçi bilgileri, sayfa görüntülemeleri, beğeniler ve yorumlar. Yönlendirenler: Siteye ziyaretçi gönderen web siteleri. Ziyaretçi konumu: Kullanıcıların hangi ülkelerden geldiği. Etkileşim: En çok tıklanan harici bağlantılar ve e-posta istatistikleri. SEO içgörüleri: Arama motorlarında kullanılan anahtar kelimeler. Jetpack İstatistikler, Google Analytics ile entegre çalışabilir.

Nominal (sınıflama) ölçek ve ölçek arasındaki fark, verilerin ölçüm ve sınıflandırma şekillerinde yatmaktadır. Nominal ölçek, verileri mevcut kategorilerden birine dahil eder ve bu veriler arasında sıralama veya aritmetik işlemler yapılamaz. Ölçek ise, somut veya soyut değişkenlerle ilgili toplanan verilerin belirli ilkeler çerçevesinde sembollere veya sayılara dönüştürülme işlemidir. Dolayısıyla, nominal ölçek bir ölçek türüdür ve daha geniş olan ölçek kavramından bir alt kategoridir.