1 I. İSTATİSTİK VE OLASILIK Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Müh. Bölümü
2 Ders Kitabı Statistical analysis of Geological data (Koch G. S., ve Link, R. F., Dover Publications) A data-based approach to statistics (Iman, R. L., 1994) Basic statistics for Business and Economics (Lind, D. A., and Mason, R. D., 1997) İstatistik Analiz Metodları (Prof. Dr. Bilge Aloba Köksal, Çağlayan Kitabevi, 6. baskı, 2003)
3 DEĞERLENDİRME Devam zorunlu (% 70) 2 Sınav (Ara vize + Final) Ödev Grup çalışması OK Ödev kopyalamak yasak
4 DERS PROGRAMI Data toplama ve sunum şekilleri Örnek vs. Popülasyon kavramları Data toplama teknikleri Data sunum şekilleri Pasta diagramlar Histogramlar Bar grafikler Kümulatif relatif sıklık grafikleri Dağılım grafikleri (X-Y) Dataların Değerlendirilmesi Tarifsel istatistik Analitik ve analitik olmayan ortalamalar standart sapma, varyans, standart hata, güvenilirlik aralığı vb
5 DERS PROGRAMI devam Olasılık ve Olasılık dağılımları (Probability density functions) Binominal Logaritmik Normal Poisson Tahmin ve Hipotez testi t-test Varyans analizi (ANOVA) Korelasyon ve Regresyon Linear regresyon Jeolojide örnekleme ve jeolojik datalardaki değişkenlik
6 İSTATİSTİK NEDİR? İstatistik kısaca, data analizini kapsayan matematik biliminin alt bir dalıdır. Dataların toplanması, derlenmesi, özetlenmesi, sunumu, analizi ve aynı zamanda verilerden geçerli bir sonuç çıkarılması istatistik dalının başlıça ilgi alanlarıdır.
7 İSTATİSTİĞİN UYGULAMA ALANI İstatistiksel metodlar, Jeoloji de olduğu gibi, modern yaşamın büyük bir alanında da, dataların değerlendirilmesinde ve analizinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Japon ürünlerini dünyada popüler yapan kalite-kontrol tekniklerinin uygulanmasında Ozon tabakasınıdaki inçelmenin tahmininde Nüfus sayımında TOP 40 hit listesinin belirlenmesinde Hava tahminlerinde TV reytinglerin belirlenmesinde Kişisel bilgisaylarınızdaki parçaların performanslarının geliştirilmesinde Seçim tahminlerinde Risk analizinde Ve daha bir çok alanda
8 İSTATİSTİK TÜRLERİ Tarifsel (Descriptive) istatstik: nümerik verileri derlemek, düzenlemek, ve özetlemek için kullanılan prosedürler Tümevarımsal (Inferential) istatistik: örneklemeye dayanarak bir popülasyon hakkında bilgi elde etmek için kullanılan metodlar
9 DATALARIN TOPLANMASI: Kavramlar Örnek (Sample) : İnceleme yapılan popülasyonun bir bölümü Popülasyon: Hakkında bilgi edinilmeye çalışılan birimlerin ( kişiler, nesneler, deneysel sonuçlar, vb. gibi) toplamını oluşturmakta.
10 Değişken Türleri Kantitatif (Quantitative) Değişken: Sayısal ölçekte ifade edilir. Miktar hakkında bilgi verir. Hesabınızdaki bakiye, pilin ömrü, sınıftaki ögrencilerin sayısı vb. Kualitatif (Qualitative)Değişken : Nümerik olmayan değişkenlerdir. Doğum yeri, göz rengi, ırk, vb
11 Değişkenlerin Sınıflandırılması DATA Kualitatif Kantitatif Süreksiz Bir ailedeki Çoçuk Sayısı Bir yılda satılan TV adeti Sürekli Bir kargonun ağırlığı Boy uzunluğu
12 DATA TOPLANMASI Örneklemeye geçmeden önce inceleme yapılan popülasyonun iyi bir şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Uygun örnekleme tekniği ve protokolü: Toplanan örneklerin incelenen popülasyonu tam anlamıyla yansıtması gerekmektedir.
13 DATA TOPLANMASI Tüm populasyonu incelemek (Sayım) yerine neden örneklemeyi kullanıyoruz? Düşük maliyet Zaman Dikkatliçe alınmış örnekler bazı durumlarda bir sayım dan daha doğru bilgi verebilir. Bazı durumlarda imkansız olabilir. Ürünlerin yok edilerek test edilişinden örnekleme tek başına yeterli olabilir.
14 ÖRNEKLEME PLANININ AMAÇI Yüksek kalite: Toplanan verilerin doğruluk derecesi Savunabililik: Planın geçerliliği ile ilgili dökümantasyonun mevcut olması Tekrarlanabilirlik: Örnekleme planını takip ederek verilerin tekrar üretilebilmesi Temsil ediçi olması: İncelenen popülasyonu tamamiyle temsil etmesi Faydalı olması: Toplanan veriler planın amaçına ulaşmasında kullanılabilir olması
15 ÖRNEKLEME PLANI Örnekleme planının hazırlanışında örneklerin nerede ve nezaman alınaçağına karar vermek gerekmektedir. Örneklerin sayısı, lokasyonu, ve zamanı örnekleme bütçesini aşmadan istatistiksel olarak geçerli bir örnek almaya yeterli olmalıdır. Bunu sağlamak için uygun bir örnekleme stratejisi belirlemek gerekmektedir.
16 ÖRNEKLEME ŞEKİLLERİ Random (Rastgele): Her örneğin aynı sayıdaki gözlemde eşit olasılıkla olarak şeçilebilmesi Sistematik: Judgemental (Karara dayalı):
17 ÖRNEKLME ŞEKİLLERİNE BİR ÖRNEK Rastgele Sistematik Karara dayalı
18 Örnekleme Hatası (Sampling Error) İstatistiksel anlamda hatadan ziyade örneklerin birbirlerinden olan doğal değişkenliklerini temsil etmektedir. Tüm toplanan örneklerde bir tane ortak özellik bulunmakta: örneklerin hiçbirisinin tamamiyle tüm popülasyonu temsil etmemesi Dolayısıyla, örneklemeye dayalı tahminler ile popülasyonun gerçek karakteristiği arasında daima farklılık olacaktır.
19 DATA GRAFİKLEME TÜRLERİ Pasta diyagramlar(pie Charts) Bar grafikler Histogramlar Kartezyen (X-Y) grafikleri Frekans Dağılım grafikleri
20 Pasta Diyagramlar Farklı yada kuantitatif dataların oran yada yüzde şekilde sunulmasında kullanılır. Farklı Gelir gruplarına göre ödenen yıllık vergi miktarlarının dağılımını gösteren pasta diyagramı $1,000,000 üzeri $20,000 altı %9 %7 $100,000- $1,000,000 %27 %29 $20,000- $50,000 %28 $50,000- $100,000
21 BAR GRAFİKLERİ Uçak 1 Cinayet 20 Trafik 45 Alkol 150 Sigara Yıllık ölen insan sayısı (x1000)
22 Düşey bar grafikleri: Ünversite mezunu erkek ve bayanların yaş gruplarına göre gelir dağılımını gösteren bar grafiklerine bir örnek Gelir (Bin Dolar) Yaş grubu Erkek Bayan
23 X-Y GRAFİKLERİ Dünya marketindeki yüzdesi (%) Japonya Amerika Yıl
24 II. VERİLERİN ORGANİZE EDİLMESİ VE SUNULMASI
25 Tasnif Bir kitlenin veya grubun özelliklerine göre yapısını ortaya çıkarabilmek amacıyla, elde edilen bilgileri bir vasıf veya vasıflar bakımından çeşitli şıklara ayırarak aynı şıkkı ait birimleri kümeler halinde biraraya getirme işlemine denir. Veri sayısının sınırlı olduğu durumlarda uygulanabilir.
26 Tasnif e örnek: 100 kişilik bir sınıftaki ögrencileri yaş vasfına göre tasnif edersek Yaş Toplam: Frekans
27 Gruplama Eğer tasnif edilecek veri sayısı çok fazla ise bunları tasnif yoluyla kümelere ayırmak mümkün olsa bile anlamlı ve işlemlere elverişli olmayabilir. Böyle durumlarda bir vasfın birbirine yakın olan şıklarını gruplar halinde toplamaya, yani gruplamaya başvurulabilir.
28 Gruplama ya örnek: Dünyadaki 29 en büyük şehir nüfus itibariyle gruplanarak bir frekans dağılımı veya bölünmesi şeklinde ifade edilebilir. Nüfüs Sınıfları (1000 kişi olarak) den az ve üstü Toplam Şehir sayısı (Frekans)
29 Gruplama ya örnek:(hatalı) Bir endüstri dalında faaliyet gösteren işletmelerde çalıştırılan işçi sayısına göre gruplamak istersek Çalışan sayısı ve daha fazla Toplam Frekans
30 FREKANS DAĞILIMLARI YADA BÖLÜNMELERİ (Frequency Distributions) Verilerin her bir sınıf aralığına düşen gözlem sayısını(frekans) gösterecek şekilde gruplandırılması işlemi.
31 Sınıf aralığı, Sınıf sınırları, sınıf orta noktası kavramları Sınıf aralığı: Sınıfın alt ve üst sınırları arasındaki fark Sınıf sınırları:sınıfa ait minimum ve maksimum sınır değerleri Sınıf orta noktası veya noktası: Sınıfın alt ve üst sınırların ortalaması
32 Frekans Dağılımınının oluşturulması Örnek: Bir taşıtın yıl içindeki satış fiyatlarının organize edilmemiş hali: Ham data $20,197 $20,372 $17,454 $20,591 $23,651 $24,453 $14,266 $15,021 $25, Minimum fiyat Maksimum fiyat
33 Sınıf Sayısının Belirlenmesi Sınıf sayısı: k ; n:toplam veri sayısı 2 k n 6 2 = = 128 n=80 Tavsiye edilen minimum. sınıf sayısı: 7 Genel kural olarak, frekans dağılımları oluşturulurken 5 den az ve 15 den fazla sınıf kullanılmamalı.
34 Sınıf Aralığının Belirlenmesi Tavsiye edilen sınıf aralığı= Max. değer- Min. değer Sınıf sayısı =$2635 ~$3000 Sınıf aralığı seçerken yuvarlak rakamlar kullanılmalı Birinci sınıfın alt limiti sınıf aralığının çift katı olmalı Sınıf aralıkları birbirleri ile örtüşmemeli Açık sınıf aralıklarından sakınılmalı
35 FREKANS DAĞILIM TABLOSU: Araba satış fiyatı (bin $) $ Toplam Frekans
36 FREKANS DAĞILIM GRAFİGİ (HİSTOGRAM) 80 araçın frekans dağılımını gösteren histogtam araç sayısı satış fiyatı (bin dolar)
37 FREKANS DAĞILIMLARININ OLUŞTURULMASINDA DİKKAT EDİLEÇEK HUSUSLAR Frekans dağılımlarının oluşturulmasında mümkün olduğu kadar eşit sınıf aralıkları seçilmeli Eşit olmayan sınıf aralıkları frekans dağılımları grafik edilirken sorun yaratabilirler. Fakat bazı durumlarda (çok sayıda boş sınıf oluşturmaktan kaçınmak için) eşit olmayan sınıf aralıklı frekans dağılımlarının oluşturulmasında kullanılabilir.
38 Uygun olarak seçilmemiş sınıf sayısına göre oluşturulmuş frekans dağılımları, verinin frekans dağılımı hakkında faydalı bilgiler sunmayabilir. Örnek: Araç satış fiyatı $ $ $ Toplam Araç sayısı (Frekans)
39 80 araçın frekans dağılımını gösteren histogram: Sınıf sayısı seçimine dikkat ediniz ve diğer histogramla karşılaştırınız araç sayısı satış fiyatı (bin dolar)
40 Nisbi frekans dağılımları (relative frequency distributions) Bir çok durumda bir sınıfın mutlak frekansından çok toplam içindeki nisbi frekansını bilmek gerekmektedir. Sınıfın nisbi frekansı, o sınıfın frekansının toplam frekansa oranıdır.
41 NİSBİ FREKANS DAĞILIMI Araba satış fiyatı (bin $) $ Toplam Frekans Nisbi frekans (%)
42 Nisbi frekans dağılımı 35 Nisbi frekans (%) satış fiyatı (bin dolar)
43 KÜMÜLATİF FREKANS DAĞILIMLARI Kümülatif frekans dağılımlarının en önemli özellikleri belirli bir düzeyin altında veya üstünde bulunan birimlerin frekansını gösterebilmeleridir. Kümülatif frekans dağılımları sınıf aralıkları farklı serilerin kıyaslanmasını kolaylaştırır.kıyaslamanın sağlıklı olabilmesi için önceden mutlak frekansların nisbi frekanslara çevrilmesi gerekir.
44 Kümülatif frekans dağılımlarınının oluşturulması: Örnek:Bir sınıftaki ögrencilerin boy uzunluklarının frekans dağılımları Boy uzunlukları (cm) Toplam Frekans
45 Kümülatif Frekans Dağılımları (den az) frekans (den çok) Frekans 155 den az ve daha çok dan az ve daha çok den az ve daha çok den az ve daha çok den az ve daha çok 14
46 den çok ve den az kümülatif grafiklerinin oluşturulması den çok Kümülatif frekans den az boy uzunlukları (m)
47 FREKANS POLİGONLARI Bu grafiklerde sınıf aralığı yerine sınıf orta noktasının sınıf frekansına göre dağılımı çizgisel olarak grafiklenir. Frekans poligonlarının histogramlara göre bir avantajı 2 veya daha fazla frekans dağılım grafiğinin kolaylıkla birbirleri ile karşılaştırılmasına imkan tanımasıdır ( Frekans dağılımlarının sınıf sayısı ve aralığı aynı olmak koşulu ile)
48 Ögrencilerin boy uzunluklarını gösteren frekans poligonu frekans boy uzunluğu (cm)
I. İSTATİSTİK VE OLASILIK Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Müh. Bölümü Ders Kitabı Statistical analysis of Geological data (Koch G. S., ve Link, R. F., 1980. Dover Publications) A data-based