Tidy Data, veri analizi ve veri bilimi için önemli bir veri düzenleme prensibidir. Bu prensip, veri setlerinin düzenli, anlaşılır ve işlenebilir bir biçimde oluşturulmasını amaçlar. Tidy Data'nın temel özellikleri şunlardır:
Her değişken bir sütun: Her bir özellik (değişken) veri setinde ayrı bir sütunda temsil edilmelidir. Bu, her sütunun tek bir özelliği temsil ettiği anlamına gelir.
Her gözlem bir satır: Her veri noktası (gözlem) veri setinde ayrı bir satırda yer almalıdır. Bu, her
Quantile-Quantile (Q-Q) grafiği, bir veri setinin teorik bir olasılık dağılımı ile karşılaştırılmasına yardımcı olan bir grafik yöntemidir. Q-Q grafiği, verilerin ne kadar iyi belirli bir olasılık dağılımına uydurulabileceğini değerlendirmek için kullanılır. Genellikle normal dağılım ile karşılaştırmak amacıyla kullanılır, ancak başka bir olasılık dağılımı da seçilebilir.
Q-Q grafiği, aşağıdaki adımlarla oluşturulur:
Verilerin Sıralanması: Veriler sıralanır, yani küçükten büyüğe veya b
Quantiles ve standartlaştırılmış değişkenler, veri analizinde kullanılan önemli iki kavramdır. İşte bu kavramların açıklamaları:
Quantiles (Çeyrekler veya Yüzdelikler): Quantiles, bir veri setini belli yüzdelerde bölen ve verilerin sıralandığı değerlerdir. Genellikle verilerin dağılımını anlamak ve özetlemek için kullanılırlar. İlk dört temel quantile şunlardır:
Alt Çeyrek (Q1 - 25. persentil): Verilerin en düşük %25'ini temsil eder.
Medyan (Q2 - 50. persentil): Verileri ikiye böl
"Measuring Spread," bir veri setinin değişkenliğini veya dağılımının ne kadar yayıldığını ölçen istatistiksel metrikleri ifade eder. Bu metrikler, verilerin dağılımının merkezi eğilim metriklerinin ötesindeki özelliklerini anlamamıza yardımcı olur. İşte spread ölçümüne yönelik temel metrikler:
Varyans (Variance): Varyans, veri noktalarının ortalama etrafındaki yayılımın ölçüsüdür. Her bir veri noktasının ortalamadan ne kadar uzak olduğunu hesaplar ve bu farkların karelerinin ortalamasını al
Merkezi ölçüm (Measuring Center), bir veri dağılımının merkezi konumunu tanımlamak için kullanılan istatistiksel metrikleri ifade eder. Bu metrikler, veri dağılımının hangi değerlerin veya bölgelerin etrafında yoğunlaştığını veya merkezde bulunduğunu anlamamıza yardımcı olur. İşte merkezi ölçümü ifade eden temel metrikler:
Ortalama (Mean): Veri setindeki tüm değerlerin toplamının veri noktalarının sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Ortalama, veri setinin merkezi konumunu temsil eder. Özellik
Veri dağılımlarını tanımlamak ve özetlemek için kullanılan sayısal metrikleri ve istatistikleri içeren bir kavramdır. Bu metrikler ve istatistikler, veri setinin merkezi eğilimini, değişkenliğini ve şeklini anlamamıza yardımcı olur. İşte bu kavramın temel öğeleri:
Merkezi Eğilim (Measures of Central Tendency):
Ortalama (Mean): Veri setindeki tüm değerlerin toplamının veri noktalarının sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Veri setinin merkezi konumunu temsil eder.
Medyan (Median): Ver
