PARAMETRE – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
SIKLIK
Bir olayın belirli bir sonucunun (sonucunun) sıklığı, bir popülasyonun belirli bir örnekleminde bir sonucun meydana gelme sayısıdır. Bunu radyo yayını veya bilgisayar işlemci frekansları ile karıştırmayın! İstatistiklerde “sıklık” terimi “sıklık” anlamına gelir. İki tür istatistiksel sıklık vardır: mutlak sıklık ve göreli sıklık.
6000 defa zar attığınızı varsayalım. Kalıp “ağırlıklı” değilse, kalıbın yaklaşık 1000 kez bir nokta, yaklaşık olarak 1000 kez iki nokta ve benzer şekilde altı noktaya kadar yaklaşık 1000 kez görünmesini beklemelisiniz. Bu nedenle, böyle bir deneydeki mutlak frekans, kalıbın her yüzü için yaklaşık 1000’dir. Altı yüzün her biri için göreceli frekans yaklaşık olarak 6’da 1’dir ve bu yaklaşık% 16,67’ye eşdeğerdir.
PARAMETRE
Bir popülasyonun spesifik, iyi tanımlanmış bir özelliği, o popülasyonun parametresi olarak bilinir. Yukarıda bahsedilen popülasyonlarla ilgili olarak aşağıdaki gibi parametreleri bilmek isteyebiliriz:
Amerika Birleşik Devletleri’nde atanmış en popüler FM yayın frekansı.
Geçen Çarşamba saat aralıklarıyla belirlenen, New York şehrindeki en yüksek sıcaklık okuması.
Kayıtlı tarihteki tüm kasırgaların merkezlerindeki ortalama minimum barometrik basınç seviyesi veya ölçümü.
Minneapolis’teki ofislerdeki tüm ampullerde bulunan en düşük parlaklık seviyesi.
Dünyada kullanılan tüm elektrikli süpürgelerde bulunan en yüksek ses yoğunluğu seviyesi.
İSTATİSTİK
Bir numunenin belirli bir özelliğine o numunenin istatistiği denir. Yukarıda bahsedilen örneklerle ilgili olarak bu tür istatistikleri bilmek isteyebiliriz:
Ohio’daki FM yayın istasyonları için atanmış en popüler frekans.
1:00 P.M’deki en yüksek sıcaklık okuması. yerel saat, geçen Çarşamba, New York.
1991-2000 yılları arasında Atlantik kasırgalarının merkezlerinde ortalama minimum barometrik basınç seviyesi veya ölçümü.
Minneapolis’teki ofislerdeki tüm halojen ampullerde bulunan en düşük parlaklık seviyesi.
Minnesota, Rochester’daki evlerde kullanılan elektrikli elektrikli süpürgelerde bulunan en yüksek ses yoğunluğu seviyesi.
Dağılımlar
Bir dağıtım, rastgele bir değişkenin alabileceği olası değerler kümesinin bir açıklamasıdır. Bu, mutlak veya göreceli frekansı not ederek yapılabilir. Bir dağılım, bir tablo veya bir grafik olarak gösterilebilir.
İstatistik Parametre Nedir
Temel parametre ne demek
Parametre nedir
Parametre türkçesi
Parametre Nedir örnek
Parametre Nedir Tıp
Parametre eksik ne demek
Parametre ne Demek TDK
KESİKLİ VE SÜREKLİ
Tablo 2-1, bir kalıbın 6000 defa atıldığı varsayımsal bir deneyin sonuçlarını göstermektedir. Şekil 2-3, Tablo 2-1 ile aynı verileri gösteren dikey bir çubuk grafiğidir. Hem tablo hem de grafik, kalıbın davranışını tanımlayan dağılımlardır. Deney tekrarlanırsa sonuçlar farklı olacaktır. Çok sayıda deney yapılırsa, kalıbın “ağırlıklı” olmadığını varsayarsak, her yüzün (sayı) göreli sıklığı 6’da 1’e veya yaklaşık% 16,67’ye yaklaşacaktır.
Tablo 2-2, 365 günlük bir yıl boyunca, beş farklı varsayımsal kasabanın şehir sınırları içinde ölçülebilir yağışın meydana geldiği gün sayısını göstermektedir. Şekil 2-4, Tablo 2-2 ile aynı verileri gösteren yatay bir çubuk grafiğidir. Yine, hem tablo hem de grafik dağılımlardır. Aynı deney birkaç yıl üst üste yapılsaydı, sonuçlar yıldan yıla farklılık gösterirdi. Uzun vadeli iklim değişikliğinin yaşam zamanlarımızda öngörülemez veya bilinebilir olmayan etkileri olsa da, uzun yıllar boyunca, göreceli frekanslar belirli değerlere doğru yakınlaşacaktır.
Önceki her iki örnek de ayrık değişkenler içerir. Sürekli değişken için bir dağılım gösterildiğinde, bir grafik kullanılmalıdır. Şekil 2-5, kuzey yarımküredeki varsayımsal bir şehirde, bir takvim yılı boyunca güneş ışığından elde edilebilen göreceli enerji miktarını gösteren bir dağılımdır.
FREKANS DAĞILIMI
Yukarıdaki örneklerin her ikisinde de (ilki 6000 kalıp fırlatmasının sonuçlarını ve ikincisi beş varsayımsal kasabadaki yağışlı günleri göstermektedir), senaryolar bağımlı değişken olarak frekansla tasvir edilmiştir. Bu tablolar için olduğu kadar grafikler için de geçerlidir. Bir dağıtımda frekans bağımlı değişken olarak sunulduğunda, bu dağılıma frekans dağılımı denir.
Zar içeren durumu karmaşıklaştırdığımızı varsayalım. Bir kişinin 6000 kez bir zar atması yerine, beş kişi beş farklı zar atıyor ve her bir kişi aynı kalıbı 6000 kez atıyor. Zarlar kırmızı, turuncu, sarı, yeşil ve mavi renklidir ve sırasıyla Corp. A, Corp. B, Corp. C, Corp. D ve Corp. E adlı beş farklı şirket tarafından üretilmektedir. Kalıpların dördü “ağırlıklı”, biri değil. Bu nedenle, toplamda tablo veya grafik oluşturmak için 30.000 kalıp atışı vardır. Bu deneyi yaptığımızda, verileri en az iki şekilde tablo haline getirebiliriz.
Gruplanmamış frekans dağılımı
Kalıp fırlatma sonuçlarını bir frekans dağılımı olarak tablo haline getirmenin en basit yolu, tüm atımları birleştirmek ve 1’den 6’ya kadar her bir kalıp yüzü için toplam frekansı göstermektir. Bu sonucun, gruplanmamış frekans dağılımı adı verilen varsayımsal bir örneği, Tablo 2-3. Her bir kalıbın ağırlık özelliklerini önemsemiyoruz, sadece tüm setin potansiyel önyargısını önemsiyoruz. Görünüşe göre, bu belirli kalıp seti için, 4 ve 6 numaralı yüzler lehine bir miktar önyargı, 1 ve 3 yüzlerine karşı bir miktar önyargı olduğu ve 2 ve 5 yüzleri lehine veya aleyhine çok az veya hiç önyargı olmadığı görülmektedir.
Gruplanmış frekans dağılımı
Daha ayrıntılı olmak istiyorsak, her bir kalıp için 1’den 6’ya kadar her bir kalıp yüzü için frekansı ayrı ayrı tablo haline getirebiliriz. Bu çabanın gruplanmış frekans dağılımı olarak adlandırılan varsayımsal bir ürünü Tablo 2-4’te gösterilmektedir. Sonuçlar üreticiye ve kalıp rengine göre gruplandırılır. Bu dağıtımdan, kalıpların bazılarının büyük ölçüde “ağırlıklı” olduğu açıktır. Yalnızca Corp. D tarafından üretilen yeşil kalıp herhangi bir önyargıdan yoksun görünüyor. Eğer akıllıysanız, Tablo 2-1 ve Şekil 2-3’te gösterildiği gibi, buradaki yeşil kalıbın aynı kalıp olduğunu fark edeceksiniz (veya en azından kesinlikle şüphe duyacaksınız).
PROBLEM 2-1
Tablo 2-4’ün her sütunundaki tüm sayıları topladığınızı varsayalım. Ne beklemelisiniz ve neden? Deney birçok kez tekrarlanırsa ne beklemelisiniz?
ÇÖZÜM 2-1
Her bir sütunun toplamı 6000 olmalıdır. Bu, her bir ölünün (kırmızı, turuncu, sarı, yeşil veya mavi) deneyde fırlatılma sayısıdır. Sütunların herhangi birindeki sayıların toplamı 6000’e eşit değilse, o zaman deney hatalı yapılmıştır veya tablonun derlenmesinde bir hata vardır. Deney birçok kez tekrarlanırsa, her sütundaki sayıların toplamı her zaman 6000 olmalıdır.