G.1. Sayısal Bilgiden Anlam Türetme
17
G.2. Belirsizliğin Ele Alınması
17
G.4. İlişkilerin Çözümlenmesi
19
G.5. Kestirim (Öngörü)
19
G.6. Belirsizlik Ortamında Karar Verme
20
G.7.1. Nitel ve Nicel Veri
21
G.7.2. Zaman Kesiti ve Zaman Serisi Verileri
21
G.9. İstatistiksel Çalışmalar
23
G.10. Temel İstatistiksel Kavramlar
25
G.10.4. Örnek İstatistiği
27
G.10.7. İstatistiksel Çıkarım
27
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
1.5. 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
2.1. Deney ve Örneklem Uzayı, S
79
2.2. Kümelerin Birleşimi (Union) ve Kesişimi: (Intersection)
81
2.2.1. Olayların Grafiksel Gösterimi
82
2.3.1. 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
2.7. Toplam Olasılık Kuralı
101
2.9. Koşullu Olasılığın Özelliklerine İlişkin Teoremler
109
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
4.1.Tekbiçimli (Düzgün(Uniform)) Dağılım
149
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
5. İSTATİSTİKSEL ÇIKARIM
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
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
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
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
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
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