Boston'daki aylık silahlı soygun verileri 1966-1975 arası incelenmiştir. Zaman serisi, sadece gözlemlenme zamanlarının bilindiği sayı kümesidir. Trend, verideki uzun süreli iniş veya çıkışlardır. Mevsimsellik, verinin mevsimsel faktörlerden etkilenmesiyle oluşur
Olasılık teorisi ve temel istatistik kavramları öğretilir. Matematik ve lineer cebir dersleri temel matematik konularını kapsar. Bilgisayar ve istatistiksel okuryazarlık dersleri verilir
R, istatistiksel hesaplamalar ve veri manipülasyonu sunan açık kaynak bir yazılımdır. RStudio, R'a göre daha modern ve kullanışlı bir arayüz sunar. RStudio üç ana ekrandan oluşur: R ortamı, konsol ve dosyalar
Bu video, bir eğitim içeriği olup, anlatıcı tarafından R istatistik programında açıklayıcı faktör analizi uygulaması gösterilmektedir.. Video, onbeş maddeden oluşan bir veri setine açıklayıcı faktör analizi uygulamasını adım adım göstermektedir. İçerikte önce veri setinin CSV formatına dönüştürülmesi, gerekli paketlerin (psycho ve GPArotation) kurulumu, verinin R programına aktarılması, korelasyon matrisinin oluşturulması, Bartlett testi ve determinant değerinin hesaplanması, screen plot grafiğinin çizilmesi ve son olarak faktörlerin belirlenmesi anlatılmaktadır. Sonuç olarak veri setinin üç faktörlü bir yapıda olduğu tespit edilmektedir.
R, istatistiksel hesaplamalar ve veri manipülasyonu sunan açık kaynak bir yazılımdır. RStudio, R'a göre daha modern ve kullanışlı bir arayüz sunar. RStudio üç ana ekrandan oluşur: R ortamı, konsol ve dosyalar
R, plot, barplot gibi fonksiyonlarla basit istatistiksel grafikler oluşturabilir. ggplot2 en yaygın kullanılan görselleştirme paketlerinden biridir. Plotly, tufte ve lattice gibi alternatif paketler de mevcuttur
Kitap, psikoloji ve eğitim alanlarında yaygın kullanılan istatistiksel teknikleri incelemektedir. Lisans ve yüksek lisans öğrencileri için tasarlanmıştır. Önceki istatistik dersi almış öğrenciler için faydalı bir gözden geçirme niteliğindedir
Bu eğitim videosunda, İstanbul Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Hidrolik Bilim Dalında Araştırma Görevlisi Eyüp Ensar Başak ve Doç. Dr. Mehmet Cüneyt Demirel, R programı kullanarak optimizasyon işlemleri ve bunların Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi (UHE) ve Sarıyer makinesinde nasıl çalıştırılacağını göstermektedir.. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde UHE'ye kayıt olma ve erişim için gerekli adımlar (OpenVPN ve SSH kurulumu) anlatılmakta, ardından Google'dan alınan bir optimizasyon problemi için R programında metahuristic optimizasyon algoritması kullanılarak minimum değer bulma işlemi adım adım gösterilmektedir. İkinci bölümde ise R algoritmasının market listesi oluşturma, boş makinaların listelenmesi, dosyaların çalışma ortamına aktarılması ve makineye iş verme süreci detaylı olarak anlatılmaktadır.. Videoda ayrıca makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının uzun süren işlemler için bu makinenin nasıl kullanılabileceği de açıklanmaktadır.
Bu video, Dr. Erkan Aaslan tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Dr. Aaslan, akademisyen ve ekonometrist olarak panel veri analizi konusunda bilgi paylaşmaktadır.. Video, panel veri analizine giriş yaparak başlıyor ve temel ekonometri bilgisinin önemi vurgulanıyor. Ardından kesit veri, zaman serisi veri ve panel veri kavramları açıklanıyor ve R programlama dilinde bu veri tiplerinin nasıl oluşturulacağı adım adım gösteriliyor. Son olarak, panel dataframe'in oluşturulması, plm kütüphanesinin kullanımı ve yatay kesit bağımlılığının test edilmesi için Pra'nın CD testinin önemi anlatılıyor.. Eğitim, özellikle finansçılar, işletme alanında faaliyet gösteren akademisyenler ve öğrenciler için hazırlanmış olup, panel veri analizine yeni başlayanlar için temel bir kaynak niteliğindedir. Video, bir serinin parçası olup, konuşmacı bir sonraki videoda CD testi ile devam edeceğini belirtmektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan, R programlama dilini kullanarak MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) tahmin modeli geliştirme konulu bir eğitim içeriğidir.. Video, birden fazla bağımlı değişken için eş zamanlı MARS modeli oluşturma sürecini adım adım anlatmaktadır. İçerikte Mersin ilinden elde edilen veri seti üzerinde Earth paketi kullanılarak model geliştirme, parametre ayarları, model uyum iyiliği ölçütleri hesaplama ve model yorumlama teknikleri gösterilmektedir.. Eğitimde varyasyon katsayısı, RMS, Relative RMS, performans indeksi, belirleme katsayısı (R²), Akai bilgi kriteri gibi çeşitli model uyumluluğu testleri formüllerini ve hesaplamalarını içermektedir. Ayrıca Malik Asit, C Vitamini ve O Kumarik gibi bağımsız değişkenlerin TC değerine etkisini hesaplamak için Mars modelinin nasıl kullanılacağı da gösterilmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere R programının nasıl kurulacağını adım adım anlatmaktadır.. Video, R programının tanıtımıyla başlayıp, resmi web sitesinden indirme sürecini göstermektedir. Windows işletim sisteminde kurulum adımları detaylı olarak anlatılmakta, kurulum sonrası R konsolunun kullanımı ve temel kod örnekleri gösterilmektedir. Video, R Studio'nun gelecek videoda anlatılacağı bilgisiyle sonlanmaktadır. R programı, veri analizlerine ve grafik çizimine imkan veren açık kaynak kodlu ücretsiz bir programlama dilidir ve veri bilimcileri, ekonomistler, genetikçiler, ziraatçılar, biyologlar ve iş dünyası tarafından kullanılmaktadır.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı R programında arayüz kullanımını adım adım göstermektedir.. Video, R programının arayüz paketini (Rcmdr) nasıl indirip kuracağınızı ve bu paket sayesinde SPSS gibi bir arayüz üzerinden veri analizi yapabileceğinizi anlatmaktadır. İçerikte veri seti yükleme, veri setindeki grup değişkenlerini faktör olarak tanımlama, ANOVA gibi istatistiksel analizler yapma ve arayüz üzerinden grafik oluşturma gibi konular ele alınmaktadır. Ayrıca, arayüz üzerinden yapılan işlemlerin kodlarının da nasıl görüntülenebileceği ve saklanabileceği de gösterilmektedir.
Bu video, bir eğitim serisinin ikinci bölümü olup, R programında dışarıdan veri aktarımı konusunu anlatmaktadır.. Video, CSV formatında veri aktarımı için gerekli ayarları (ondalık simgesi ve liste ayırıcı) göstererek başlıyor. Ardından veri dosyasının R'de nasıl yükleneceği, veri setinin nasıl inceleneceği ve belirli satır/sütunların nasıl seçileceği adım adım anlatılıyor. Iris veri seti üzerinden örnekler verilerek, names, dim, head, tail gibi temel R komutlarının kullanımı gösteriliyor. Video, bir sonraki bölümde daha detaylı istatistiksel analizlerin yapılacağı bilgisiyle sonlanıyor.
Bu eğitim videosunda Joachim, Statistics Globe kanalından R programlama dilinde gruplara göre özet istatistik hesaplama yöntemlerini göstermektedir.. Video, üç farklı yöntemle özet istatistik hesaplama konusunu ele almaktadır. İlk olarak temel R fonksiyonları kullanılarak özet istatistik hesaplaması gösterilmekte, ardından dplyr paketi ile daha detaylı özet istatistikler elde etme yöntemi anlatılmakta ve son olarak per paketi ile gruplandırma işlemleri gösterilmektedir. Her yöntem için kod örnekleri ve R Studio'da elde edilen sonuçlar detaylı olarak açıklanmaktadır.
Bu video, İstatistik Globe YouTube kanalının sahibi tarafından sunulan bir duyuru formatındadır. Konuşmacı, kanalın iki yıldır her gün kısa programlama ipuçları paylaştığını ve bu süreçte kanalın 1000'den fazla video ve 3 milyon tıklama sayısına ulaştığını belirtiyor.. Videoda konuşmacı, kanalın gelecekteki içerik stratejisini açıklıyor. Geleneksel kısa programlama ipuçları yerine, YouTube Shorts formatında daha yaratıcı ve zaman tasarrufu sağlayan içerikler üreteceğini ve daha detaylı, uzun videolar hazırlayacağını söylüyor. Bu yeni içerikler arasında R programlama ve Python teknikleri, veri manipülasyonu, grafik çizimi ve veri bilimci olma yolculuğu gibi konular yer alacak. Konuşmacı, izleyicilerden yeni video formatları hakkında geri bildirim istiyor.
Bu video, bir eğitim serisinin ikinci bölümü olup, konuşmacı R programlama dilini kullanarak regresyon modelinin parametre tahminlerini anlatmaktadır.. Video, regresyon modelinin parametre tahminlerini gerçekleştirmek için üç farklı yolu ele almaktadır: temel fonksiyonlardan yararlanmak, R paketlerinden faydalanmak ve kendi istatistik ve matematik bilgimize güvenerek algoritmayı kodlamak. Konuşmacı, zihin haritası kullanarak bu aşamaları açıklamakta ve özellikle temel fonksiyonların (base package) ve CRAN (Comprehensive R Archive Network) paketlerinin kullanımını örneklerle göstermektedir.. Videoda ayrıca regresyon analizinde karşılaşılabilecek ekonomik sorunlar (spesifikasyon sorunu, değişen varyans ve otokollasyon) ve bunların nasıl kontrol edilebileceği de ele alınmaktadır. Konuşmacı, yeni başlayanlar için temel fonksiyonların ve paketlerin önemini vurgularken, akademik kariyer düşünenler için algoritmanın kodlanmasının gerekliliğini açıklamaktadır. Video, teorik bilgilerin ardından pratik bir uygulama ile devam edecektir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı R programında faktör kavramını anlatmaktadır.. Video, faktör kavramının tanımı ve önemi ile başlayıp, faktörün alt kategorileri, faktör oluşturma yöntemleri ve faktörle ilgili işlemler hakkında bilgiler sunmaktadır. İçerikte faktör veri tipinin nasıl oluşturulacağı, is.factor fonksiyonu ile faktör olup olmadığını kontrol etme, levels fonksiyonu ile alt kategorileri görüntüleme ve faktör oluşturma için farklı yöntemler (factor fonksiyonu, as.factor fonksiyonu, sayısal verilere karakter atama) adım adım gösterilmektedir.
Bu video, İzmir Bakaç Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği ikinci sınıf öğrencisi Sen Koçak tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir.. Videoda R programlama dili kullanılarak kesirli veri analizi ve görselleştirme teknikleri adım adım gösterilmektedir. İçerik, veri çerçevesinin yüklenmesi, temel istatistik değerlerinin görüntülenmesi, eksik değerlerin kontrolü, korelasyon analizi ve çeşitli görselleştirme teknikleri (scatter plot, join plot, catplot, displot, violin plot, count plot) kullanılarak veri analizi yapma adımlarını kapsamaktadır.. Eğitmen, petland, petle, sepland, sepulvet ve tür gibi değişkenler üzerinde örnekler vererek, veri setindeki ilişkileri ve dağılımları nasıl analiz edebileceğimizi göstermektedir. Ayrıca veri filtreleme, gruplama işlemleri ve istatistiksel değerlerin (ortalama, standart sapma, maksimum) hesaplanması gibi konular da ele alınmaktadır.
Bu video, R programlama dilini kullanarak veri çerçevesi üzerinde özet istatistiklerin nasıl hesaplanacağını gösteren bir eğitim içeriğidir.. Video, bir veri çerçevesi oluşturma ile başlayıp, bu veri çerçevesi üzerinde çeşitli özet istatistiklerin nasıl hesaplanacağını adım adım göstermektedir. İçerikte mean, max, sum gibi temel fonksiyonların kullanımı, apply fonksiyonu ile tüm sütunlarda özet istatistiklerin hesaplanması, summary fonksiyonu ile birden fazla özet istatistikin tek satırda hesaplanması ve aggregate fonksiyonu ile gruplandırılmış veri üzerinde özet istatistiklerin hesaplanması anlatılmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan R programlama dilinde tanımlayıcı istatistik değerlerinin nasıl hesaplanacağını gösteren bir eğitim içeriğidir.. Videoda, bir diziden ortalama, varyans, medyan, minimum, maksimum ve aralık değerlerinin nasıl hesaplanacağı adım adım anlatılmaktadır. Eğitmen, önce boş bir matris oluşturma, ardından for döngüsü ile toplam değerlerin hesaplanması, ortalamaya ulaşma, varyans hesaplama, medyan bulma ve minimum-maksimum değerlerini tespit etme yöntemlerini kod örnekleriyle göstermektedir. Son olarak, hesaplanan değerlerin daha anlaşılır bir şekilde görüntülenmesi için matrise isimlendirme yapılmaktadır.