Excel 'de araştırma sonuçlarının istatistiki analizi

  Program değerlendirme    ve gözden geçirme   tekniği (PERT) dağılımı P rogram E valuation and   R eview T echnique ( PERT ) distribution Olasılık istatistiklerinde PERT dağılımları, bir değişkenin alabileceği en az (a), kuvvetle tahmin edilen veya çoğunlukla gerçekleşen (b) ve en yüksek (c) değerleri ile tanımlanan olasılık dağılımları ailesidir. Bu, dört parametreli beta dağılımının, beklenen değerinin ( a+4b+c )/6 olduğuna dair ek bir varsayımla dönüşümüdür. PERT dağılımı, subjektif   yanlı tahminlerin olasılık değerini saptamak için risk analizlerinde yaygın olarak kullanılır, çünkü dağılımı tanımlayan üç parametre tahminci için sezgiye dayanmaktadır. PERT dağılımı çoğu simülasyon yazılımında da kullanılmaktadır (wikipedia) Beta-PERT dağılımı, bir dağılım hakkında yalnızca sınırlı bilgiye sahip olduğunuzda, üst ( optimistik) ve alt (pesimistik) sınırları   ve en yaygın değeri   (mod)   tahmin edebilmeniz koşuluyla yararlı olabilmek...

  Doğrusal Ayırım (Diskriminant) Analizi (LDA), iki veya daha fazla sınıf arasındaki en iyi farklılığı belirlemek için kullanılabilen güçlü bir algoritmadır. LDA ile belirli bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu hızlı ve kolay bir şekilde belirleyebilirsiniz. Bu, LDA'yı sınıflandırma problemlerini çözmek için önemli bir araç haline getirir. Analiz 5 aşamada yapılmaktadır 1.        Başlangıç olasılıklarını belirlemek. Burada veri gruplarının eşit olasılığa sahip olduğu kabul edilmiştir. Böylece kaç grup varsa (diyelim g grup) olasılık 1/g olacaktır. 2.        Verilerin varyans-eşvaryanslarının homojen olduğu belirlenmeli. Bartlet test kullanılabilir. Homojen değilse kuadratik ayırım analizi yapılmalı 3.        Her bir grubun varyans-eşvaryansları hesaplanıp tek bir matriste ortalaması alınarak birleştirilmelidir (Sp) 4.        Sonra skor fonksiyon...

  Sapkın değerleri kontrol etmek, herhangi bir veri analizinin rutin bir parçası olmalıdır. Muhtemel hatalı olup olmadıklarını görmek için potansiyel sapkın değerler incelenmelidir. Veri değeri hatalı ise mümkünse düzeltilmeli, değilse silinmelidir. Hatalı olduğuna inanılmıyorsa, dikkatlice değerlendirilmeden silinmemelidir. Bütün bu testler verilerin normal dağılım olduklarını kabul eder. Normal dağılımı daha çabuk değerlendiren yöntemler vardır. Örnek: standart çarpıklık (skewness) +2 ile -2 arasında, standart basıklık (kurtosis) -2 ile +2 arasında olmalı. Amaç: sapkın değerlerin Tespiti   Grubbs testi (Grubbs 1969 ), yaklaşık olarak normal bir dağılım izleyen tek değişkenli (bir vektör)   bir veri setinde tek bir sapkın değeri tespit etmek için kullanılır.   Birden fazla sapkın değerin mevcut olabileceğinden şüpheleniyorsanız, Grubbs testi yerine genelleştirilmiş extrem   studentize sapma testini kullanmanız önerilir. Grubbs testi aynı zamanda maksimum ...

  PERYODİK OLAYLAR VE ANALİZ Şunu rahatlıkla söyleyebiliriz ki evren, galaksiler ve gezegenler    peryodik, döngüsel    olaylar gösterirler. Dünyanın dönüşü, , güneşin eliptik bir dairede dolanması ve termal dönemlerinin olması gibi birçok olayı sayabiliriz. Bu evrensel olaylar yerküremize de yansımaktadır. Günlerin, ayların ve Mevsimlerin ard arda gelişi, bir yıl ve 12 ayın zaman içinde tekrarlanışı bu döngüsel olaylardandır. Hatta bu durum sosyolojik olaylara bile yansır ve “tarih tekerrürden ibarettir” sözü meşhurdur               Evren ve dünyamızdaki bu döngüsel olaylar biyolojik verilere aynı zamanda biyolojik olmayan fiziksel ve kimyasal verilere de yansır. Birçok tarımsal veri türü, periyodik karakter göstererek düzenli zaman aralıklarında yukarı ve aşağı dalgalanma eğilimindedir (Little ve Hills, 1978). Doğal ortamdaki birçok olgunun çevrim veya döngüsel karakteri, zaman ve mekanda ifade edilir...

  İstatistiki analizlerin yapılmasında kurallardan biri olan varyansların birörnek (homojen) olmaları gerekmektedir. Verilerin birörnek (homojen) olup olmadıkları farklı testlerle yapılmaktadır. Bunlardan yaygın olanları Barttlet ve Levene testleridir. Burada ayrıca Brown-Forshyte testi de verilmektedir.   BARTTLET testi: Bartlett Testi, her veri  popülasyonunun normal dağıldığı varsayıldığında varyans homojenliği için en güçlü testtir. ·          Veriler normal dağılım göstermezse  Bartlett Testi'nin ciddi zayıflıkları vardır. ·          Veriler yaklaşık olarak normal değilse, gerçek önemlilik düzeyi nominal önemlilik seviyesinden (örneğin, α = 0.05) çok farklı olabilir. Bu fark dağılımın basıklığına bağlıdır ·          Gerçek önemlilik düzeyi, negatif basıklık (tek tip dağılım gibi)  içeren bir dağılım için nominal düzeyden daha k...