Descriptive statistics (Tanımlayıcı İstatistik), bir veri setinin ana özelliklerini özetlemek ve açıklamak için kullanılan istatistiksel yöntemler ve ölçümler bütünüdür. Bu tür istatistikler, karmaşık veri setlerini daha anlaşılır ve yorumlanabilir hale getirmeye yardımcı olur. Tanımlayıcı istatistik, genellikle iki ana kategoride incelenir: merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım ölçüleri.
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Bu ölçümler, veri setinin "orta" noktasını belirlemeye yardımcı olur.
Or
istatistikte "frequency" (frekans) kavramı, veri setindeki belirli bir değerin veya değer aralığının kaç kez göründüğünü ifade eder. Bu, veri setinin yapısını ve dağılımını anlamak için önemli bir araçtır.
Frekans Türleri:
Absolute Frequency: Bu, veri setinde belirli bir değerin kaç kez göründüğünü ifade eder. Örneğin, 10 öğrencinin 5'inin A aldığı bir sınıfta, A notunun mutlak frekansı 5'tir.
Relative Frequency: Bu, belirli bir değerin toplam gözlem sayısına oranıdır ve gene
Varyasyon, bir veri setindeki değerlerin ne kadar yayıldığını ya da değiştiğini ifade eder. Başka bir deyişle, veri değerlerinin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçer. Varyasyonun ölçümü, veri setindeki tutarlılığı ve istikrarı anlamaya yardımcı olur.
Örnek olarak, bir sınıftaki öğrencilerin matematik sınav puanlarını düşünelim. Eğer puanlar birbirine çok yakınsa, varyasyon düşük olacaktır. Eğer puanlar çok farklıysa, varyasyon yüksek olacaktır.
Verideki Varyasyon:
Veride
Sampling (örneklem alma), büyük bir veri kümesi veya popülasyon içerisinden seçilen bir alt kümenin incelenmesi işlemidir. Örneklem alma, tüm popülasyonu incelemek çok zaman alıcı veya maliyetli olduğunda kullanılır. İyi tasarlanmış bir örneklem, popülasyonun genel özelliklerini doğru bir şekilde temsil edebilir.
Örneklem Alma Yöntemleri:
Basit Rastgele Örneklem (Simple Random Sampling): Her bireyin seçilme şansı eşittir. Rastgele sayı üreteçleri kullanılarak yapılır.
Stratifiye Ö
"Data" (veya "veri"), analiz edilmek, yorumlanmak veya belirli bir sonuca ulaşmak için kullanılabilen ham ya da işlenmiş bilgiler anlamına gelir. Veri, herhangi bir türde olabilir - sayılar, metin, görüntüler, sesler vb. İşte daha detaylı bir bakış:
Veri Türleri:
Kantitatif Veri: Sayısal değerleri ifade eder. İki alt türe ayrılır:
Kesikli Veri: Sayılabilir ve belirli değerler alır (örneğin, insan sayısı).
Sürekli Veri: Herhangi bir değeri alabilir (örneğin, sıcaklık).
İstatistiksel modeller, bir ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkileri ifade eder. Bu modeller, gerçek dünya olaylarının karmaşıklığını basit, anlaşılabilir terimlere indirgemeye yardımcı olur. İşte bazı yaygın istatistiksel modeller ve açıklamaları:
1. Doğrusal Regresyon Modelleri:
Bu tür modeller, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar.
Basit Doğrusal Regresyon: Tek bir bağımsız değişkenle bağımlı değişken arasındaki ilişki.
Çokl
İstatistik, olasılık, ve bu alanlara dair bazı temel terimlerin tanımlamalarına değinelim:
İstatistik:
İstatistik, verilerin toplanması, düzenlenmesi, analizi, yorumlanması ve sunulması ile ilgilenen bir matematik dalıdır. İki ana dalı vardır:
Tanımlayıcı İstatistik (Descriptive Statistics): Veri kümesindeki genel özellikleri özetlemek için kullanılır. Ortalama, medyan, mod, varyans gibi ölçüler burada yer alır.
Çıkarımsal İstatistik (Inferential Statistics): Örnek verilerden
