Dağılımları belirleme

Dağılım türünü tanıyabilmek, verileri analiz ederken çok önemlidir; bunu kursun ilerleyen bölümlerinde daha iyi göreceksin.

Sana, farklı veri kümelerinden alınan örneklerden çizilmiş üç olasılık dağılımını içeren bir görsel verildi. Görevin, bu örneklerden hangisinin düzgün (uniform) bir dağılımdan alınmış olma olasılığının en yüksek olduğunu seçmek.

three_plots, first_showing_a_distribution_with_a_large_peak_on_the_left,second_showing_a_uniform_distribution_and_third_showing_a_symmetrical_distribution_peaking_in_the_middle.png

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

İstatistiklere Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

İstatistiklere Giriş

InicianteNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Özet istatistikler, verilerini tanımlamak için ihtiyacın olan araçları sunar. Bu bölümde ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikleri inceleyecek ve bunları doğru şekilde yorumlamayı öğreneceksin. Ayrıca, verin için en iyi özet istatistikleri seçebilmeni sağlayacak eleştirel düşünme becerilerini geliştireceksin.

Exercise 1: İstatistik nedir?Exercise 2: İstatistiği gerçek dünyada kullanma Exercise 3: Veri türlerini belirleme Exercise 4: Betimsel vs. Çıkarsamalı istatistik Exercise 5: Merkez ölçüleri Exercise 6: Londra ilçesi başına tipik soygun sayısı Exercise 7: Bir ölçü seçmek Exercise 8: En sık görülen suçlara sahip Londra ilçeleri Exercise 9: Yayılım ölçüleri Exercise 10: Dağılım ölçülerini tanımlama Exercise 11: Yayılımı ölçmek için kutu grafikleri Exercise 12: Hangi suçun standart sapması daha büyük

Olasılık, istatistiğin büyük bir bölümünün temelini oluşturur ve olayların gerçekleşme olasılığını hesaplamak için kullanılır. Gerçek satış verileriyle çalışacak ve farklı değerlere sahip verilerin nasıl bir olasılık dağılımı olarak yorumlanabileceğini öğreneceksin. Ayrık ve sürekli olasılık dağılımlarını, normal dağılımın keşfini ve doğal olaylarda neden sıkça karşımıza çıktığını keşfedeceksin!

Exercise 1: Olasılık nedir?Exercise 2: Hangisi daha olası?Exercise 3: Bir sonraki satışın ortalamadan fazla olma olasılığı Exercise 4: Koşullu olasılık Exercise 5: Bağımlı vs. Bağımsız olaylar Exercise 6: 10'dan fazla sepet ürünü içeren siparişler Exercise 7: Ayrık dağılımlar Exercise 8: Dağılımları belirleme

Geçerli egzersiz

Exercise 9: Örneklem ortalaması vs. Kuramsal ortalama Exercise 10: Sürekli dağılımlar Exercise 11: Ayrık vs. Sürekli dağılımlar Exercise 12: Normal dağılımı bulmak Exercise 13: Uniform dağılımda olasılık

Şimdi daha fazla olasılık dağılımını keşfetme zamanı. İkili sonuçların olasılığını görselleştirmek için binom dağılımını ve istatistikteki en önemli dağılımlardan biri olan normal dağılımı öğreneceksin. Dağılımların şekilleriyle nasıl tanımlanabileceğini görecek, ayrıca Poisson dağılımını ve zaman içinde olayların olasılıklarını hesaplamadaki rolünü keşfedeceksin. Merkezi limit teoremini de anlayacaksın!

Exercise 1: Binom dağılımı Exercise 2: Binom dağılımını tanıma Exercise 3: Olasılık binom dağılımını nasıl etkiler Exercise 4: n ve p'yi belirleme Exercise 5: Normal dağılım Exercise 6: Normal dağılımı tanımak Exercise 7: Normal dağılımı özel kılan nedir?Exercise 8: Çarpıklığı belirleme Exercise 9: Basıklık (kurtosis) kullanarak dağılımları tanımlama Exercise 10: Merkezi limit teoremi Exercise 11: Örnekleme dağılımlarını görselleştirme Exercise 12: Merkezi limit teoremi vs. Büyük sayılar yasası Exercise 13: Merkezi limit teoremını ne zaman kullanmalı Exercise 14: Poisson dağılımı Exercise 15: Poisson süreçlerini belirleme Exercise 16: Poisson dağılımında lambda’yı tanıma

Son bölümde, hipotez testine ve bir ana kitle hakkında doğru sonuçlar çıkarmak için nasıl kullanılabileceğine giriş yapacaksın. Korelasyonu ve iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi nicelleştirmek için nasıl kullanılacağını keşfedeceksin. Rastgeleleştirme ve körleme gibi deney tasarımı tekniklerini öğreneceksin. Ayrıca, hipotez testlerinin sonuçları hakkında yanlış sonuca varma riskini en aza indirmek için kullanılan kavramları da öğreneceksin!

Exercise 1: Hipotez testi Exercise 2: Güneş ışığı ve uyku Exercise 3: Hipotez testi iş akışı Exercise 4: Bağımsız ve bağımlı değişkenler Exercise 5: Deneyler Exercise 6: Kontrollü deneyleri tanıma Exercise 7: Neden rastgeleleştirme kullanılır?Exercise 8: Korelasyon Exercise 9: Değişkenler arasındaki korelasyonu belirleme Exercise 10: Korelasyon sana ne söyleyebilir?Exercise 11: Karıştırıcı değişkenler Exercise 12: Hipotez testi sonuçlarını yorumlama Exercise 13: Anlamlılık düzeyleri ve p-değerleri Exercise 14: Tip I ve Tip II hatalar Exercise 15: Tebrikler!