|
İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Teşekkür 6
Önsöz 7
İSTATİSTİĞE GİRİŞ
G. İSTATİSTİK NEDİR? 17
G.1. Sayısal Bilgiden Anlam Türetme 17
G.2. Belirsizliğin Ele Alınması 17
G.3. Örnekleme 18
G.4. İlişkilerin Çözümlenmesi 19
G.5. Kestirim (Öngörü) 19
G.6. Belirsizlik Ortamında Karar Verme 20
G.7. Veri 20
G.7.1. Nitel ve Nicel Veri 21
G.7.2. Zaman Kesiti ve Zaman Serisi Verileri 21
G.8. Veri Kaynakları 23
G.9. İstatistiksel Çalışmalar 23
G.10. Temel İstatistiksel Kavramlar 25
G.10.1. Popülasyon 25
G.10.2. Parametre 26
G.10.3. Örnek 26
G.10.4. Örnek İstatistiği 27
G.10.5. Değişken 27
G.10.6. Ölçümleme 27
G.10.7. İstatistiksel Çıkarım 27
Bölüm 1
BETİMSEL İSTATİSTİK
1. BETİMSEL İSTATİSTİK 31
1.1. Sayısal Betimleyiciler 31
1.2. Ortalama ve Standart Sapma ile Betimleme 36
1.3. Sayısal Betimleyicilerle İlgili Örnek Problemler 39
1.4. Grafik Betimleyiciler 42
1.4.1. Histogram 43
1.5. Dal–Yaprak (Steam–and–leaf) Gösterimi 50
1.6. Nokta Grafiği (Dot–Plot) 54
1.7. Box–Plot (Kutu Diyagramı) 57
1.6.1. Kutu Diyagramının Elle Çizimi 59
1.8. Nitel Verilerin Betimlenmesi 62
1.9. Çapraz Tablo ve Serpilme Diyagramları 68
1.8.1. MINITAB ile Çapraz Tablo Oluşturma 71
1.10. Serpilme (veya Saçılım) Diyagramı 73
Bölüm 2
OLASILIK
2. OLASILIK 79
2.1. Deney ve Örneklem Uzayı, S 79
2.2. Kümelerin Birleşimi (Union) ve Kesişimi: (Intersection) 81
2.2.1. Olayların Grafiksel Gösterimi 82
2.3. Olasılık Teorisi 83
2.3.1. Klasik Olasılık 83
2.3.2. Deneysel Olasılık 84
2.3.3. Çağdaş Olasılık 84
2.3.4. Olasılık Fonksiyonunun, [ P(.)], Özellikleri 85
2.4. Olasılık Fonksiyonları 89
2.4.1. Kesikli Olasılık Fonksiyonu 89
2.4.2. Sürekli Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu 91
2.5.Koşullu Olasılık (Conditional Probability) 95
2.6. Bağımsız Olaylar 96
2.7. Toplam Olasılık Kuralı 101
2.8. Bayes Teoremi 103
2.9. Koşullu Olasılığın Özelliklerine İlişkin Teoremler 109
Bölüm 3
KESİKLİ DAĞILIMLAR
3. KESİKLİ DAĞILIMLAR (Discrete Distributions) 113
3.1. Kesikli Tam Sayı Değerli Uniform (Düzgün) Dağılım 114
3.1.1. MINITAB Uygulaması 115
3.2. Bernoulli Dağılımı 117
3.3. Binom (İki Terimli) Dağılımı 118
3.3.1. Binom Dağılım ile ilgili Olasılıkların MINITAB ile hesaplanışı 120
3.4. Geometrik Dağılım 123
3.4.1. Geometrik Dağılım ile ilgili Olasılıkların MINITAB ile Hesaplanışı 124
3.5. Negatif Binom (Negatif İki Terimli) Dağılımı 126
3.6. Hipergeometrik Dağılım 128
3.6.1. Hipergeometrik Dağılım ile ilgili Olasılıkların MINITAB ile hesaplanışı 130
3.7. Poisson Dağılımı 134
3.7.1. Poisson Dağılım ile ilgili Olasılıkların MINITAB ile Hesaplanışı 139
3.8. Kesikli Dağılımlar İçin Uygulama Problemleri 141
Bölüm 4
SÜREKLİ DAĞILIMLAR
4.1.Tekbiçimli (Düzgün(Uniform)) Dağılım 149
4.2. Üstel Dağılım 150
4.3. Normal, Standart Normal ve t– Dağılımı 153
4.3.1. Normal Dağılım 153
4.3.2. Standart Normal Dağılım Tablosunun Kullanımı 156
4.3.3. Student– t Dağılımı 158
4.4. Rastgele Örnek ve Özellikleri 160
4.5. Örnek Ortalamalarının Dağılımı 165
Bölüm 5
İSTATİSTİKSEL ÇIKARIM
5. İSTATİSTİKSEL ÇIKARIM 171
5.1. ’nün Tahmini 171
5.2. ’nün Tahmininde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi 179
5.3. Normal Dağılımın Varyansı ’nin Tahmini 180
5.4. Bernoulli Parametresi p’nin Tahmini 183
5.5. p’nin Tahmininde Kullanılacak Örneklem Büyüklüğünün (n’in) Belirlenmesi 183
Bölüm 6
HİPOTEZ TESTLERİ
6. HİPOTEZ TESTLERİ 191
6.1. Birinci ve İkinci Tür Hata, Güven Düzeyi ve Testin Gücü 192
6.2. Test İstatistiği, Kritik Bölge, Kritik Değer ve Güç Eğrisi 193
6.3. Ortalamaya ( ’ye) İlişkin Hipotez Testleri 197
6.4. p–Değerine Göre Karar Verme 201
6.5. Bernoulli Dağılım Parametresi (p) İçin Hipotez Testi 210
6.6. Oran İçin Hipotez Testlerine İlişkin Problemler 211
6.7. İki Anakitlenin Parametreleri İle İgili İstatistiksel Çıkarımlar 214
6.7.1. İki Ana Kitlenin Ortalamaları İle İlgili İstatistiksel Çıkarımlar 214
6.7.2. Ortalamalar Farkının Tahmini için Örneklem Büyüklüklerinin Belirlenmesi 216
6.8. İki Binom Parametresi Arasındaki Farka İlişkin Çıkarımlar 221
6.8.1. (p1–p2)’nin Tahmini 221
6.8.2. (p1–p2)’nin Tahmininde Kullanılacak Örnek Büyüklüklerinin Belirlenmesi 221
6.8.3. Bernoulli Parametrelerinin Farkı (p1–p2)’ye İlişkin Hipotez Testleri 222
6.9. İki Normal Dağılımın Varyanslarına İlişkin Çıkarımlar 225
Bölüm 7
BAĞIMSIZLIK VE UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ
7. BAĞIMSIZLIK VE UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ 239
7.1. Bağımsızlık Testleri 239
7.2. Uyum İyiliği Testleri 243
7.2.1. Çoklu Nominal Dağılım (Multinomial Dağılım) 243
7.2.2. Dağılımın Parametrelerinin Bilinmesi/Bilinmemesi Halinde Uyum İyiliği Testi 244
7.2.3. Normal Dağılıma Uyum Testi 249
7.2.4. Çoklu (Multinomial)Nominal Dağılıma Uyum Testi 252
Bölüm 8
VARYANS ANALİZİ (ANOVA)
8. VARYANS ANALİZİ (ANOVA) 261
8.1. Tek Yönlü Varyans Analizi (Completely Randomized Design (CRD) 261
8.1.1. Fisher LSD Testi 268
8.1.2. Fisher LSD Yöntemi İle Ortalamalar Arasındaki Farklar İçin Güven Aralıkları 269
8.2. Rastgele Blok Düzeni (Randomized Block Design (RBD)) 269
8.3. Faktöriyel Deney Tasarımları (Factorial Experiments) 283
8.4. Anova Devamı (Sonrası) Ek Analizler 294
8.4.1. Bonferroni Çoklu Karşılaştırma Yöntemi 295
Bölüm 9
REGRESYON ANALİZİ
9. REGRESYON ANALİZİ 305
9.1. Basit Doğrusal Regresyon 305
9.1.1.Basit Doğrusal Regresyon Modeli 305
9.1.2. Model Parametrelerinin Tahmini 306
9.2. Basit Doğrusal Regresyon Analizinde ANOVA Tablosu 311
9.2.1. Anova Tablosu Yardımı İle Modelin Değerlendirilmesi 312
9.3. Regresyon Modelindeki Eğim ( ) İle İlgili Hipotez Testleri 315
9.3.1. İle İlgili Hipotezlerin Test Edilmesi 315
9.3.2. İle İlgili %(1–α)*100’lük Güven Aralıkları 316
9.4. Regresyon Modelinin Tahmin ve Öngörü Amaçlı Kullanımı 316
9.4.1. için %(1–α)*100 ‘lük Güven Aralığı 317
9.4.2. için %(1–α)*100 ‘lük Öngörü Aralığı 317
9.5. Korelasyon Katsayısı 325
9.5.1. Pearson Çarpım Momenti Korelasyon Katsayısı 325
9.5.2. Korelasyon Katsayısı İle İlgili Hipotez Testleri 328
9.6. Doğrusal Olmayan Modeller 335
9.6.1. Üstel (Exponential) Regresyon 335
9.6.2. Logaritmik Regresyon 341
9.6.3. Lojistik Regresyon 344
9.6.4.Doğrusal Olmayan Diğer Modeller 347
Bölüm 10
ÖNGÖRÜ (FORECASTING)
10. ÖNGÖRÜ 351
10.1. Zaman Serilerinin Bileşenleri 352
10.2. Düzleştirme Modelleri 354
10.2.1. Basit Hareketli Ortalamalar 354
10.2.2. Ağırlıklı Hareketli Ortalamalar(Weighted Movıng Averages) 361
10.3. Basit Üstel Düzleştirme: (Durağan Seriler için) 362
10.4. Trend Projeksiyonu İle Öngörü 367
10.5. Trend ve Mevsimlik Etki Bileşenleri İle Öngörü 373
10.6. Regresyon Modelleri İle Öngörü 380
10.6.1. Regresyon Analizinin Öngörü Amaçlı Kullanımı (Zaman Serisine Bağlı Olmayan Uygulama) 380
10.6.2. Çoklu Regresyon Analizinin Öngörü Amaçlı Kullanımı (Zaman Serisine Bağlı Olan Uygulama) 384
Kaynaklar 403
Kavramlar Dizini 405 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
