MSE measures average squared difference between estimated and true values. MSE is always positive due to randomness or lack of information. MSE incorporates both variance and bias of estimator. For unbiased estimators, MSE equals variance
Olasılık teorisi ve temel istatistik kavramları öğretilir. Matematik ve lineer cebir dersleri temel matematik konularını kapsar. Bilgisayar ve istatistiksel okuryazarlık dersleri verilir
STAT 101-102, istatistik ve veri biliminin temel kavramlarını öğretir. STAT 111-112, istatistik ve veri işlemenin pratik uygulamalarını kapsar. STAT 155-156, istatistiksel yöntemler ve temel istatistik ilkelerini öğretir. STAT 201-204, olasılık ve istatistik teorilerini detaylı şekilde ele alır
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan ekonometri konulu bir eğitim dersidir. Eğitmen, ekonometrinin temel kavramlarını ve uygulamalarını öğrencilere anlatmaktadır.. Video, ekonometrinin tanımı ve işleyişini açıklayarak başlıyor, ardından Keynes'in tüketim teorisi üzerinden ekonomik modelleme sürecini adım adım inceleyiyor. Ders, teorik ifadenin matematiksel modelleme, econometrik modele dönüştürme, veri toplama, tahmin, hipotez testi ve öngörü yapma aşamalarını kapsamaktadır.. Videoda Keynes'in tüketim teorisi, Gayri Safi Milli Hasıla ve Kişisel Tüketim Harcamaları arasındaki ilişki gibi örnekler kullanılarak regresyon analizi ve tahmin yöntemleri anlatılmaktadır. Ayrıca ekonometrinin iktisat, matematik ve istatistik bilimlerinin kesiştiği bir alan olduğu, kuramsal-uygulamalı ve klasik-Bayesçi yaklaşımları olduğu vurgulanmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan ekonometri ve istatistik dersinin sınav hazırlığı için hazırlanmış bir eğitim içeriğidir.. Video, hipotez testleri, regresyon analizi, güven aralıkları ve anlamlılık testleri konularını kapsamaktadır. Eğitmen, t testi, f testi, sabit terim ve eğim katsayısı için hipotez testleri, güven aralıkları hesaplama ve R kare gibi konuları örnek sorular üzerinden adım adım açıklamaktadır. Video, 7'den 20'ye kadar olan soruları içermekte ve sınavlarda sık karşılaşılan anlamlık düzeyi hatalarından da bahsetmektedir.. Eğitmen, kısıtlanmış ve kısıtlanmamış modeller, sabit varyans durumu, tahmincilerin özellikleri ve çoklu doğrusal bağıntı gibi regresyon analizi konularını da ele almaktadır. Video, özellikle sayısal sorulara odaklanan ve sınav hazırlığı yapan öğrenciler için faydalı bir kaynak niteliğindedir.
Çok değişkenli analiz, birden fazla bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki eş zamanlı incelemedir. Veriler nominal, sıralı, aralıklı veya oransal ölçeklerde olabilir. Ölçekler, verilerin istatistiksel analizinde temel oluşturur
Bu video, yaklaşık 25 yıldır toplam kalite yönetimi ve operasyonel mükemmellik alanında danışmanlık ve eğitim veren, Pili Opex firmasının kurucu ortağı tarafından sunulan bir webinar formatındaki eğitim içeriğidir.. Eğitim, üretim süreçlerinde karşılaşılan çelişkileri (yüksek kalite ve düşük maliyet, yüksek verimlilik ve düşük maliyet) ve bunları çözmek için kullanılan çıktı optimizasyonu yöntemlerini ele almaktadır. Video, Minitab yazılımı kullanarak limonata üretimi örneği üzerinden regresyon analizi, korelasyon analizi ve optimizasyon tekniklerini adım adım göstermektedir.. Eğitimde optimizasyonu üç farklı stratejiyle (maksimize etme, minimize etme ve hedefli değer belirleme) açıklamakta ve Minitab'ın optimizasyon modülünü kullanarak karlılık ve tadım puanı gibi çelişkili hedefleri optimize etme sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Video, soru-cevap bölümüyle sonlanmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan İstatistik 2 dersinin beşinci ünitesi olan regresyon ve korelasyon analizi konusunu içeren eğitim dersidir.. Videoda, regresyon ve korelasyon analizi konusu detaylı şekilde ele alınmaktadır. Eğitmen, serpilme diyagramları, doğrusal regresyon, en küçük kareler yöntemi, regresyon denklemleri, korelasyon katsayısı (r), belirli katsayı (r²) ve hata terimleri gibi temel kavramları açıklamaktadır. Özellikle sıcaklık ve dondurma satış miktarı örneği üzerinden regresyon denkleminin nasıl oluşturulduğu ve korelasyon katsayısının nasıl hesaplanacağı adım adım gösterilmektedir.. Video, teorik bilgilerin yanı sıra örnek sorular çözümleri de içermekte olup, istatistik dersinde regresyon ve korelasyon analizi konularını öğrenmek isteyenler için faydalı bir kaynaktır. Hata kareleri toplamı, standart hatası, serpilme diyagramı tanımı ve hipotez testleri gibi konular da videoda ele alınmaktadır.
Regresyon, iki veya daha fazla nicel değişken arasındaki ilişkiyi ölçen analiz yöntemidir. Bağımlı değişken diğer değişkenlerden etkilenir, bağımsız değişken etkilenmez. Regresyon terimi 19. yüzyılda Francis Galton tarafından kalıtım araştırmaları için kullanılmıştır
Standard error measures regression model prediction accuracy. Data should be organized in five-column table. Independent variable labeled as X, dependent as Y
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Microsoft Excel ortamında regresyon analizi yapma sürecini adım adım göstermektedir.. Video, araba satış verileri üzerinden regresyon analizi yapma örneği sunmaktadır. Konuşmacı önce regresyon analizinin ne olduğunu açıklayıp, ardından Excel'de Analiz Toolpak eklentisinin nasıl kurulacağını göstermektedir. Daha sonra regresyon analizi yapma, sonuçları yorumlama ve elde edilen formülle araba fiyatlarını tahmin etme sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Video, veri setlerinin önemi ve regresyon analizinin e-ticaret, satın alma ve üretim gibi alanlardaki uygulamaları hakkında bilgiler içermektedir.
Bu video, bir akademisyen/eğitmen tarafından sunulan, aracılık (mediation) analizi konusunda kapsamlı bir eğitim dersidir. Eğitmen, izleyicilerden gelen soruları yanıtlayarak ve örneklerle konuyu açıklamaktadır.. Video, aracılık analizinin temel kavramlarını, Baron ve Kenny modelinin adımlarını, Sobel testi ve alternatif yöntemleri (bootstrapping, yapısal eşitlik modelleri) detaylı şekilde ele almaktadır. İçerik, basit ve çoklu aracılık modellerini, tam ve kısmi aracılık durumlarını, regresyon analizlerini ve bu analizlerin araştırma tezlerinde nasıl kullanılacağını kapsamaktadır.. Videoda ayrıca, aracılık analizinde kullanılan doğru terminoloji (dolaylı etki yerine "aracılık etkisi" teriminin kullanılmaması), alt boyutlu ölçeklerin analizinde dikkat edilmesi gereken noktalar ve akademik yayınlar için aracılık analizinin nasıl raporlanması gerektiği gibi pratik bilgiler de sunulmaktadır. Eğitmen, Mplus, AMOS, SmartPLS ve R gibi programların aracılık analizinde nasıl kullanılabileceğine de değinmektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan regresyon analizi konulu bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, regresyon analizinin temel kavramlarını ve uygulamalarını anlatmaktadır.. Video, regresyonun tanımıyla başlayıp, basit doğrusal regresyon ve çoklu regresyon analizlerinin temel elemanlarını açıklamaktadır. Eğitmen, motivasyon ve başarı değişkenleri üzerinden basit doğrusal regresyon analizi yaparak, kesişim katsayısı, eğim katsayısı, R kare değeri ve ANOVA tablosu gibi analiz sonuçlarını yorumlamaktadır. Video, ikinci bölümde çoklu regresyon analizinden bahsedeceğini belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, konuşmacı regresyon analizinin çoklu doğrusallık varsayımını anlatmaktadır.. Video, çoklu doğrusallığın ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve bağımsız değişkenler arasındaki yüksek ilişkilerin modeli nasıl etkilediğini açıklıyor. Ardından SPSS ve Jamovi programlarında çoklu doğrusallık testinin nasıl yapılacağını adım adım gösteriyor. Son olarak, bu varsayımın araştırma tezlerinde ve makalelerde nasıl raporlaştırılacağı konusunda bilgi veriyor.
Bu video, Dr. Sermet Demir tarafından sunulan sayısal yöntemler dersinin bir parçası olan bir eğitim içeriğidir.. Videoda, en küçük kareler yöntemi kullanılarak doğrusal regresyon analizi yapma süreci adım adım gösterilmektedir. İlk bölümde Excel'de veri tablosu oluşturma, ortalama değerleri hesaplama ve A1 ile A0 değerlerini bulma yöntemleri anlatılırken, ikinci bölümde grafik üzerindeki denklemin görüntülenmesi, R-kare değerinin anlamı ve farklı eğilim çizgileri (logaritmik ve polinomsal) hakkında bilgiler verilmektedir.. Eğitim, sayısal yöntemler serisinin bir parçası olarak sunulmakta olup, Excel'in otomatik eğilim çizgisi özelliğini kullanarak regresyon analizi yapma sürecini de içermektedir.
Bu video, bir konuşmacının SPSS programında düzenleyici değişken (moderatör değişken) analizinin nasıl yapılacağını anlattığı eğitim içeriğidir.. Video, düzenleyici değişken analizinin SPSS'te PROCESS eklentisi (High yöntemi) ile nasıl yapılacağını adım adım göstermektedir. İlk bölümde analizin ön şartları ve PROCESS eklentisinin yükleme süreci anlatılırken, ikinci bölümde anlamlılık değerlerinin yorumlanması ve düzenleyici değişkenin kategorik olduğu durumlarda (örneğin cinsiyet) analiz sonuçlarının nasıl yorumlanacağı açıklanmaktadır.. Videoda ayrıca regresyon grafiklerinin nasıl oluşturulacağı ve yorumlanacağı gösterilmekte, PROCESS sonuçlarının regresyon analizleriyle karşılaştırılması yapılarak PROCESS'in sunduğu avantajlar vurgulanmaktadır.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı ölçüm aralığı çalışması konusunda adım adım anlatım yapmaktadır.. Videoda kalibrasyon grafiği oluşturma, veri seti yapıştırma ve regresyon analizi yapma süreci gösterilmektedir. Konuşmacı, beş noktalı bir kalibrasyon grafiği üzerinden iki anali (K ve L) için ölçüm aralığı çalışmasını nasıl yapacağını, üç paralel okuma için formülleri nasıl ayarlayacağını ve R-kare değerini nasıl yorumlayacağını açıklamaktadır. Video, bir sonraki bölümde tespit limiti ve ölçüm limiti çalışmaları yapılacağını belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan veri madenciliği ve makine öğrenmesi konularında regresyon analizi üzerine bir eğitim dersidir. Eğitimci, endüstri mühendisliği dersinin bir bölümü olarak bu konuyu öğrencilere anlatmaktadır.. Video, regresyon analizinin temel kavramlarını, regresyonun sınıflandırma ile arasındaki farkları ve regresyon modelinin nasıl çalıştığını açıklamaktadır. İlk bölümde regresyon analizinin ne olduğu, gözetimli öğrenme alt dalı olduğu ve hedef değişkenin sürekli verilerden oluşması durumunda regresyon modelinin kullanılması gerektiği anlatılırken, ikinci bölümde lojistik regresyon ve basit lineer regresyon arasındaki farklar, en küçük kareler yöntemi ve minimizasyon kavramları ele alınmaktadır.. Videoda teorik bilgilerin yanı sıra Python programlama dilinde uygulamalı gösterimler de bulunmaktadır. Özellikle reklam giderleri ve satışlar arasındaki ilişki üzerinden bir veri seti kullanılarak basit lineer regresyon modeli oluşturulmakta ve sonuçlar görselleştirilmektedir. Video sonunda öğrencilerin Google Classroom üzerinden ödevlerini yüklemesi gerektiği belirtilmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Excel'de regresyon analizi yapma sürecini adım adım anlatmaktadır.. Video, Excel'de regresyon analizi yapma adımlarını göstermektedir. Önce veri çözümleme eklentisinin nasıl aktif edileceği, ardından regresyon analizinin nasıl başlatılacağı, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin nasıl seçileceği anlatılmaktadır. Son olarak, elde edilen sonuçların yorumlanması (AR² değeri, F anlamlılık testi, ANOVA tablosu) gösterilmektedir. Video, kısa ve pratik bir regresyon analizi yapmak isteyenler için faydalı olabilir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Sobel testi ve aracı değişken analizi konusunu anlatmaktadır.. Video, Sobel testinin ne olduğunu ve nasıl yapıldığını adım adım göstermektedir. Öncelikle Sobel testinin aracı değişken etkisinin olup olmadığını tespit etmek için geliştirilmiş bir test olduğu açıklanır, ardından testin ön şartları (X'in Y üzerindeki etkisi, X'in M üzerindeki etkisi, X ve M'nin Y üzerindeki birlikte etkisi, değişkenlerin ölçme düzeyi, normal dağılımı ve doğrusal ilişkisi) belirtilir. Daha sonra SPSS programında regresyon analizleri yapılarak gerekli katsayılar ve standart hata değerleri bulunur, bu değerler internet üzerinden bir hesaplama aracı kullanılarak Sobel testi sonucuna dönüştürülür. Video, bir örnek analiz üzerinden tam aracı değişken olup olmadığını test ederek sonuçlanır.