Örneklemenin ne olduğunu ve neden faydalı olduğunu öğren, kolayda örneklemenin yol açtığı sorunları anla ve gerçek rastgelelik ile sözde rastgelelik arasındaki farkları keşfet.

Örnekleme ve nokta tahminleri

Örnekleme nedenleri

dplyr ile basit örnekleme

base-R ile basit örnekleme

Kolayda örnekleme

Örnekten elde edilen bulgular genellenebilir mi?

Bu bulgular genellenebilir mi?

Sözde rastgele sayı üretimi

Rastgele sayı üretme

Rastgele tohumları (seed) anlama

Örneklemeye Giriş

Dört rastgele örnekleme yöntemini — basit, sistematik, tabakalı ve küme — ne zaman ve nasıl uygulayacağını öğren.

Basit rastgele ve sistematik örnekleme

Basit rasgele örnekleme

Sistematik örnekleme

Sistematik örnekleme uygun mu?

Tabakalı ve ağırlıklı rastgele örnekleme

Hangi örnekleme yöntemi?

Orantılı tabakalı örnekleme

Eşit adetli tabakalı örnekleme

Ağırlıklı örnekleme

Küme örneklemesi

Kümelendirme faydaları

Küme örneklemesi uygulama

Örnekleme yöntemlerini karşılaştırma

3 tür örnekleme

Farklı örnek türlerinde özet istatistikler

Örnekleme Yöntemleri

Örnek istatistiklerin doğruluğunu bağıl hatalarla nasıl nicemleyeceğini ve örnekleme dağılımları oluşturarak tahminlerindeki değişkenliği nasıl ölçeceğini öğren.

Noktasal tahminlerin bağıl hatası

Göreli hataları hesaplama

Göreli hata vs. örneklem büyüklüğü

Bir örnekleme dağılımı oluşturma

Örneklerin çoğaltılması

Tekrarlama parametreleri

Yaklaşık örnekleme dağılımları

Tam örnekleme dağılımı

Yaklaşık örnekleme dağılımı

Kesin vs. yaklaşık

Standart hatalar ve Merkezi Limit Teoremi

Ana kitle ve örnekleme dağılımı ortalamaları

Ana kitle ve örnekleme dağılımı varyasyonu

Örnekleme Dağılımları

Yeniden örnekleme kullanarak, bilinmeyen bir anakütledeki değişkenliği tahmin etmek için kullanılan bootstrapping yöntemini nasıl uygulayacağını öğren. Örnekleme dağılımları ile bootstrap dağılımları arasındaki farkı anla.

Bootstrapping’e giriş

Bootstrap doğru mu yanlış mı

Doğru

Yanlış

Bootstrapping'in prensipleri

Değiştirerek mi, değiştirmeden mi

Değiştirerek

Değiştirmeden

Bootstrap dağılımı oluşturma

Örnekleme ve bootstrap dağılımlarını karşılaştırma

Bootstrap istatistikleri ve anakütle istatistikleri

Örnekleme dağılımı vs. bootstrap dağılımı

Örnekleme ve bootstrap ortalamalarını karşılaştır

Örnekleme ve bootstrap standart sapmalarını karşılaştır

Güven aralıkları

Güven aralığının yorumlanması

Güven aralıklarını hesaplama

Tebrikler!

Bootstrap Dağılımları

Coffee ratings

Spotify song attributes

Employee attrition

Örnekleme, çıkarımsal istatistik ve hipotez testinin temel taşlarından biridir. Anket analizi ve deney tasarımında son derece önemlidir. Bu kurs, örneklemenin ne zaman ve neden önemli olduğunu açıklar; basit rastgele örneklemeden tabakalı ve küme örnekleme gibi daha karmaşık yöntemlere kadar yaygın örnekleme türlerini nasıl uygulayacağını öğretir. Kursun ilerleyen bölümlerinde, anakütle istatistiklerini tahmin etmeyi ve örnekleme dağılımları ile bootstrap dağılımları oluşturarak tahminlerindeki belirsizliği nasıl ölçebileceğini ele alırsın. Kurs boyunca kahve puanlamaları, Spotify şarkıları ve çalışan ayrılmaları gibi gerçek veri kümelerini keşfedeceksin.

Introduction to Statistics in R

R'de basit rastgele, tabakalı ve küme örnekleme gibi yaygın örnekleme türlerini öğrenin.

R'de Örnekleme

Daha az veriyle daha doğru istatistikler elde etmek için örneklemeyi ustaca kullanın.

Yardımcı Veri Bilimcisi in R

Veri Analisti  in R

İstatistikçi in R

İstatistik Temelleri in R

Güven aralığının yorumlanması

R'de Örnekleme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz