Bu video, Excel video serisinin bir parçası olup, izleyicilere Excel'de çan eğrisi oluşturma sürecini adım adım gösteren bir eğitim içeriğidir.. Video, çan eğrisi oluşturmanın temel adımlarını açıklamaktadır. Önce sıralı sayısal değerlerin ortalaması hesaplanır, ardından standart sapma (standard deviation) bulunur ve son olarak normal dağılım fonksiyonu kullanılarak olasılık kütle fonksiyonu elde edilir. Bu değerler kullanılarak grafiklerden önerilen çan eğrisi grafiği oluşturulur. Çan eğrisi, notlar veya satış adetleri gibi istatistiksel veriler için kullanılabilecek bir grafik türüdür.
Olasılık dağılımı, rassal olayların değerlerini ve olasılıklarını tanımlar. Dağılımlar kesikli ve sürekli olmak üzere iki ana gruba ayrılır. Olasılıkların toplamı bire eşit olmalıdır
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı istatistik laboratuvarı için yüklenmiş hileli zar deneyimini anlatmaktadır.. Videoda, iki adet 600'lü zar kullanılarak hileli zar deneyi yapılacağı açıklanmaktadır. Hileli zarın bir yüzünde metal parçası yerleştirilerek bu yüzün daha fazla gelme olasılığı sağlanmaktadır. Deneyde zarlar fincanın içinde sallayarak atılmakta ve her seferinde 200'e gelen numaralar kaydedilmektedir. Sonuçların istatistiksel dağılımları incelenecek ve normal dağılım, Gaus dağılımı gibi farklı dağılım türleri karşılaştırılacaktır.
Ham veriler üzerinde yapılan düzeltme ve dönüşümlerle daha kolay yorumlanabilir hale gelir. Standart Z puanı, aritmetik ortalama ve standart sapmaya dayanır. Standart T puanı, Z puanından farklı olarak ortalama 50, standart sapma 10'dur. T puanları, küçük örneklemlerde istatistiksel analizlerde kullanılır
Çan eğrisi, verilerin normal dağılımını gösteren bir grafiktir. Excel'de rastgele sayı ve histogram kullanılarak oluşturulur
1777'de Braunschweig'de doğan Gauss, 1855'te Göttingen'de vefat etti. 20 yaşından önce önemli matematik teoremleri kanıtladı. 1807'de Göttingen Üniversitesi'nde profesör ve baş astronom oldu. 1801'de Ceres Cücegezegeni'nin tekrar keşfedilmesini sağladı
Bu video, bir eğitim içeriği olup, anlatıcı normal dağılım konusuna ait bir örnek soru çözümü sunmaktadır.. Videoda, normal dağılım sorularının nasıl çözüleceği adım adım anlatılmaktadır. Anlatıcı, bir normal dağılım sorusunda ortalaması 10 ve standart sapması 2 olan bir rastgele değişken için beş farklı şıkta olasılık hesaplamaları yapmaktadır. Her şık için, normal dağılımın standart normal dağılıma nasıl dönüştürüleceği, z tablosunun nasıl kullanılacağı ve olasılık hesaplamalarının nasıl yapılacağı detaylı olarak gösterilmektedir. Video, normal dağılım sorularının çözüm sürecini öğrenmek isteyenler için faydalı bir kaynaktır.
Standart sapma, veri değerlerinin ortalamaya göre yayılımını ölçen istatistiksel bir ölçüdür. Varyansın karekökü olarak tanımlanır ve birim veri birimi olur. Küçük standart sapma, verilerin ortalamaya yakın olduğunu gösterir
Normal dağılım, ortalama (μ) ve varyans (σ²) parametreleriyle tanımlanan sürekli olasılık dağılım ailesidir. Standart normal dağılım, μ=0 ve σ=1 parametreleriyle tanımlanır. Dağılımın grafiği çan eğrisi şeklindedir. Merkezsel limit teoremi sayesinde birçok doğa ve davranış biliminde kullanılır
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan istatistik konularını anlatan eğitim içeriğidir.. Video, merkezi limit teoremi ve örneklem ortalamasının örnekleme dağılımı hakkında bilgi vermektedir. Eğitmen, Ray's Üniversitesi tarafından geliştirilen bir uygulama kullanarak farklı örneklem boyutlarıyla (özellikle 5 ve 25) örneklem ortalamalarının normal dağılıma yaklaşma sürecini deneysel olarak göstermektedir. Başlangıçta normal olmayan bir dağılımdan örnekler alınarak, örneklem boyutu büyüdükçe dağılımın normal dağılıma benzediği, çarpıklık ve basıklık değerlerinin düştüğü gösterilmektedir.. Eğitmen, bu deneysel ispatın yanı sıra önümüzdeki videolarda merkezi limit teoreminin matematiksel ispatını da yapacağını belirtmektedir.
Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir öğretmen tarafından merkezi dağılım ölçülerinin sonuncusu olan bağıl değişkenlik katsayısı konusu anlatılmaktadır.. Video, bağıl değişkenlik katsayısının temel görevini açıklayarak başlıyor ve bu katsayının bir sınavın grafiği hakkında şekil bilgisi verdiğini, bu şekilden farklılaşmanın yorumlanabileceğini anlatıyor. Öğretmen, grafiklerin sivri, basık veya normal dağılım şeklinde olabileceğini ve bunların bağıl değişkenlik katsayısı ile ilişkisini açıklıyor. Normal dağılımın ideal şekli olduğu, bağıl değişkenlik katsayısının 20 ile 25 arasında çıkması gerektiği ve bu değerlerin grafik şekillerini yorumlamada nasıl kullanılabileceği detaylı şekilde anlatılıyor. Video, merkezi eğilim ölçülerinden başlayarak merkezi dağılım ve değişim ölçülerine kadar olan bir serinin bir parçası olarak sunuluyor.
Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir eğitmen tarafından özel sürekli olasılık dağılımları konusu anlatılmaktadır.. Video, sürekli olasılık dağılımlarının temel tanımıyla başlayıp, özel sürekli olasılık dağılımlarının ne olduğunu açıklamaktadır. Eğitmen, düzgün dağılım, üstel dağılım, normal dağılım, Weibull dağılımı, gama dağılımı ve beta dağılımı gibi özel sürekli olasılık dağılımlarını tanıtmakta ve bunların önemini vurgulamaktadır. Özellikle normal dağılımın günlük hayattaki birçok olayı temsil ettiği ve merkezi limit teoremiyle ilişkisi üzerinde durulmaktadır. Video, bu dağılımların sırasıyla işleneceğini belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan istatistik ve olasılık dersinin normal dağılım ünitesini anlatan eğitim içeriğidir. Eğitmen, özellikle telafi sınavına girecek öğrencilere yönelik konu özeti sunmaktadır.. Video, normal dağılımın temel kavramlarını açıklayarak başlıyor ve ardından yoğunluk fonksiyonu, ortalama, medyan, basıklık ve standart sapma gibi kavramları örneklerle anlatıyor. Eğitmen, z tablosu kullanarak olasılık hesaplamalarını adım adım gösteriyor ve "px < a" veya "px > a" gibi ifadelerin grafik üzerindeki yorumlanması konularını ele alıyor.. Videoda ayrıca interpolasyon yöntemi, standart sapma formülü ve z tablosu kullanımı gibi konular örneklerle açıklanmakta, x'in belirli aralıklardaki olasılık değerlerinin nasıl hesaplanacağı detaylı olarak anlatılmaktadır. Video, 12. ünite olarak belirtilmiş olup, eğitmen diğer üniteleri de çözeceğini ifade etmektedir.
Bu video, bir konuşmacının SPSS programında normal dağılım analizi yapma yöntemlerini anlattığı eğitim içeriğidir.. Video, normal dağılımın beş ana parametre üzerinden değerlendirilmesini adım adım göstermektedir: histogram grafiği, varyasyon katsayısı, çarpıklık (skewness), basıklık (kurtosis) değerleri, Q-Q plot grafiği ve normallik testleri. Konuşmacı, SPSS'te bu analizlerin nasıl yapılacağını detaylı olarak anlatmakta ve normal dağılıma uygun ve uygun olmayan veri örnekleri üzerinden konuyu pekiştirmektedir.. Videoda ayrıca, veri setinin normal dağılıma uymadığı tespit edildiğinde non-parametrik analiz yapılması gerektiği vurgulanmakta ve analiz menüsünden descript statistics explore seçeneğinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.
Bu video, Doçent Doktor Akın Efendioğlu tarafından sunulan "Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme" dersi kapsamında hazırlanmış bir eğitim içeriğidir. Öğretmen, öğrencilere hitap ederek çarpıklık kavramını anlatmaktadır.. Videoda çarpıklık katsayısı konusu detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Çarpıklığın "normalden farklılaşmak" anlamına geldiği açıklanmakta, normal dağılımın özellikleri anlatılmakta ve çarpıklık katsayısının hesaplanma formülü gösterilmektedir. Ayrıca, çarpıklık katsayısının pozitif veya negatif çıkması durumunda puan dağılımının nasıl yorumlanacağı örneklerle açıklanmaktadır.. Öğretmen, başarılı ve başarısız grupların grafiklerini açıklamak için normal dağılım üzerine tokat vurma benzetmesi kullanmakta ve öğrencilerin kitapçıklarına normal dağılım çizmelerini teşvik etmektedir. Video, öğrencilerin test sonuçlarına göre grup başarısı ve soruların zorluk seviyesi hakkında yorumlar yapma yöntemlerini içermektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, bir eğitmen tarafından normal dağılım konusuna ait örnek bir soru çözülmektedir.. Videoda, bir sınıftaki öğrencilerin boylarının normal dağıldığı, ortalamasının 160 cm ve standart sapmasının 5 cm olduğu bir soru ele alınmaktadır. Eğitmen, normal dağılım sorularının çözümünde standart normal dağılıma geçiş yapmanın önemini vurgulayarak, z tablosu kullanarak olasılık hesaplama yöntemini adım adım göstermektedir. Soru çözümü sonucunda, sınıftan seçilen bir öğrencinin boyunun 166 cm'den uzun olma olasılığının yaklaşık %11,5 olduğu bulunmuştur.
Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir eğitmen tarafından veri setlerinin dağılımları konusu anlatılmaktadır.. Videoda veri setlerinin dağılımları, normal dağılım, sola çarpık dağılım ve sağa çarpık dağılım kavramları açıklanmaktadır. Eğitmen önce teorik bilgileri slaytlar üzerinden anlatıp, ardından Excel programında uygulamalı olarak örnekler göstermektedir. Sola çarpık dağılımda modun medyandan ve ortalamadan büyük olması, sağa çarpık dağılımda ise modun medyandan ve ortalamadan küçük olması gerektiği vurgulanmaktadır. Ayrıca, bu dağılımların test sonuçlarının yorumlanmasında nasıl kullanılabileceği de açıklanmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan istatistik dersinin bir bölümüdür. Eğitmen, öğrencilere örneklem oranı ve örnekleme dağılımı konusunu anlatmaktadır.. Videoda, 1750 öğrencisi olan bir okuldaki öğrencilerin %15'inin aşırı stres altında olduğu varsayımı yapılarak, 160 öğrenciden oluşan bir örneklemden %10'dan fazlasının aşırı stres altında olduğunu bildirmiş olma olasılığının nasıl hesaplanacağı adım adım gösterilmektedir. Eğitmen önce örneklem oranının örnekleme dağılımının normal olup olmadığını kontrol eder, ardından örnekleme dağılımının ortalama ve standart sapmasını hesaplar ve son olarak olasılık değerini hesap makinesi kullanarak bulur. Video, ileri seviye istatistik sınavlarında dikkat edilmesi gereken noktaları da içermektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan matematik ve istatistik dersidir. Eğitmen, merkezi limit teoremini anlatmaktadır.. Video, merkezi limit teoreminin temel prensiplerini açıklamaktadır. Eğitmen önce teorik bir tanım yaparak, düzgün tanımlanmış bir dağılımın örneklem ortalamalarının zamanla normal bir dağılıma yaklaşacağını göstermektedir. Hileli bir zar örneği üzerinden, farklı örneklem boyutlarında (4, 20, 100) örneklem ortalamalarının frekans dağılımlarını çizerek teoremi görsel olarak açıklamaktadır. Video, normal dağılımın istatistikteki önemini ve merkezi limit teoreminin gerçek hayattaki uygulamalarını da ele almaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan istatistik dersinin bir bölümüdür. Eğitmen, hipotez testlerinde p-değer kavramını detaylı şekilde anlatmaktadır.. Videoda p-değerinin ne olduğu, nasıl hesaplandığı ve hipotez testlerindeki önemi açıklanmaktadır. Eğitmen önce reddetme bölgeleri kavramını hatırlatarak başlar, ardından p-değerinin tanımını verir ve normal dağılım tablosu üzerinden görsel olarak açıklar. Sağ ve sol kuyruklu testlerde p-değerinin nasıl hesaplanacağı pratik örneklerle gösterilmektedir.. Video, p-değerinin temel kavramını anlatmakta ve bir sonraki bölümde bu p-değerlerinin nasıl kullanılarak hipotez testi yapılacağı anlatılacağını belirtmektedir.