Minitab Uygulamalı İstatistik Yöntemler Prof. Dr. İsmail Erdem  - Kitap

Minitab Uygulamalı İstatistik Yöntemler

1. Baskı, 
Nisan 2017
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa:
408
Barkod:
9789750242502
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Fiyatı:
310,00
Temin süresi 2-3 gündür.
Kitabın Açıklaması
Kitap; Prof. Dr. İsmail Erdem'in uzun meslek yaşamı içinde North Carolina StateUniversity, North Carolina Central University, Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ) ve Başkent Üniversitesinde "Temel İstatistik, İstatistiğe Giriş, İstatistik Metotları,…" gibi adlarla verdiği derslerinin notlarından ve mesleki tecrübelerinin sağladığı birikimlerle yazılmıştır. Yazar, kitabı lisans seviyesinde, genelde iki dönemde, okutulan "İstatistik Yöntemler" genel adlı derslerin içeriğine uygun olarak, Minitab programı eşliğinde hazırlamıştır.
Kitapta konular basit ve yalın bir dille anlatılmıştır. İki yüzden fazla çözümlü örnek probleme yer verilerek de konuların okuyucu tarafından daha kolay anlaşılması ve anlaşılan konuların pekiştirilmesi hedeflenmiştir.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Grafik ve Sayısal Betimleyici İstatistikler
.
Olasılık
.
Parametre Tahmini
.
Hipotez Testleri
.
Uyum İyiliği ve Bağımsızlık Testleri
.
Varyans Analizi (Deney Tasarımı ve ANOVA)
.
Regresyon Analizi
.
Öngörü
.
145'i Minitab Uygulamalı
.
161'i Ayrıntılı Çözümlü Örnek Problemler
Kitabın İçindekileri
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
9.3.1. 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