TTNET Genç Yeteneklerin Yanında!

TTNET’in “Yeteneğe Destek, Yaratıcı Ekonomiye Destek Projesi”yle, gençlerimiz yeni kariyer firsatlarını keşfediyor.


Bilişim sektörüyle tanışan gençler, aldıkları eğitimlerle iş hayatına hazırlanıyor. TTNET, Türk ekonomisine destek oluyor. Siz de bu ücretsiz eğitimler hakkında bilgi almak için hemen tıklayın.


Bir bumads advertorial içeriğidir.

Bernoulli ve Binom Dağılımları

Binom ve Bernoulli Dağılımlarına ilişkin ayrıntılı bir kaynak. Konu başlıklarına göre içerik aşağıdaki gibidir:

Jakob Bernoulli ( 1654 - 1705), Basel

- Bernoulli Dağılımı

- Bernoulli Dağılımının Olasılık Fonksiyonu

- Bernoulli Dağılımının Olasılık Fonksiyonu Olduğunun İspatı

- Bernoulli Dağılımının Moment Çıkartan Fonksiyonu

- Bernoulli Dağılımının Sıfır Etrafındaki Momentleri

- Bernoulli Dağılımının Aritmetik Ortalama Etrafındaki Momentleri

- Bernoulli Dağılımının Beklenen Değeri ve Varyansı

- Binom Dağılımı

- Binom Dağılımının Ortalaması veVaryansı
- Binom Dağılımının Moment Çıkartan Fonksiyonu

- Momentlerine Göre Varyans

- Simetrik Binom Dağılımı

- Asimetrik Binom Dağılımı

- Binom Dağılımı ve Negatif Binom Dağılımı Arasındaki İlişki

- Binom Dağılımına Yaklaşım Olarak Normal Dağılım Yaklaşımı

- De Moive - LaplaceTeoremi

- Binom Dağılımına Yaklaşım Olarak Poisson Dağılımı

- Konuya İlişkin Çözümlü Sorular

Dosya Boyutu: 442 KB.

Bayes Teoremi

Koşullu olasılığın istatistikte çok geniş bir uygulaması vardır. Bu kavrama bağlı olarak geliştirilen toplam olasılık ve bayes teoremi özellikle karar alma konularında önem kazanır. Bir B olayının olasılığı doğrudan hesaplanamadığı zaman bu iki kavrama dayanılarak B olayının olasılığı bulunabilir. Çeşitli nedenlerin aynı sonuçu verebildiği durumlarda bazen sonuç bilindiği halde bunun hangi nedenden meydana gelmiş olduğu bilinmeyebilir. Söz konusu sonucun hangi olasılıkla hangi nedenden ortaya çıktığı araştırılmak istendiğinde bayes teoreminden yararlanılır. Diğer bir değişle bayes teoremi sonuç belli iken geriye doğru analiz yapma imkanı sağlar.

 

Bayes kuralı, koşullu olasılıkların hesaplanmasında kullanılan bir kuraldır.Bir A olayının ortaya çıkmasında ikiden fazla olayın (faktör, seçenek, etken) etkisi varsa A olayı meydana geldiğinde faktörlerden birinin, faktörün gözlenme koşullu olasılığı Bayes kuralına göre hesaplanır.

A olayı olduğu belirtildikten sonra bu olayın ortaya çıkmasında etkisi olan seçenekten faktörlerden birinin koşullu olasılığını hesaplamak için de Bayes kuralından yararlanılır.

Geniş bir belirtiler setinde herhangi bir belirtinin A olayının oluşmasındaki etkisini (koşullu olasılığını) belirlemek için kullanılan yöntemdir. 

 

Dosyanın devamını aşağıdaki linkten indirebilirsiniz..

 

Dosya Boyutu: 36 KB.

 

İstatistik Terimler Sözlüğü

- A -

A katsayısı / Sabit (Intercept)
Bir regresyon doğrusu eşitliğindeki (Y=a+bX) sabit terim, a katsayısıdır. Regresyon doğrusunun Y eksenini kestiği noktanın ordinatıdır. X (bağımsız değişken) sıfır olduğunda, bağımlı değişken Y’ nin alacağı değere eşittir.

Absis (Abscissa)
Bir grafiğin yatay eksenidir. X ekseni olarak bilinir.

Açıklanabilen Değişkenlik (Explained Variation)
Dağılımın ortalaması hakkında tahmin edilen puanların değişkenliğidir. Bu açıklanan varyansa veya regresyon kareler toplamına (regSS) karşı gelir.