- Katılım
- 7 Eki 2010
- Konular
- 9,213
- Mesajlar
- 34,101
- Reaksiyon Skoru
- 4,131
- Altın Konu
- 1
- Başarım Puanı
- 400
- TM Yaşı
- 15 Yıl 6 Ay 19 Gün
- MmoLira
- 183
- DevLira
- 0
Metin2 EP, Valorant VP dahil tüm oyun ürünlerini en uygun fiyatlarla bulabilir, Item ve Karakterlerinizi hızlıca satabilirsiniz. HEMEN TIKLA!
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
ORTALAMA DEĞER:
Bir f(x) işlevi a<x<b aralığında sürekli ise x=c için ortalama değer
Sürekli bir işlevin tümlev alınarak yuvarlatılması
(1.1)
ARİTMETİK ORTALAMA
(1.2)
xi : gözlem değerleri
N : gözlem sayısı
Örnek 1.1: Bir tabakanın eğimleri aşağıdaki gibi ölçülmüştür.
39, 12, 43, 81, 30, 9, 86, 20
Aritmetik ortalama uç değerlerinden çok etkilenir. Bu nedenle başka merkezi eğilim ölçüleri ortaya çıkartılmıştır. Bir diğer önlem de uç değerlerin atılması olabilir. Bir önceki örnekteki 9 ve 86 değerleri atılırsa
GEOMETRİK ORTALAMA
Aynı türden “N“ sayıda x1, x2, x3, …….xN gözlemlerinin geometrik ortalaması, bunların çarpımının N.0 den köküdür.
(1.3)
Geometrik ortalamada gözlem sayısı arttığında üst çok büyür. Bu nedenle (1.3) bağıntısının her iki tarafının 10 tabanına göre Log. Alınır.
(1.4)
Elde edilenin antilog. alınarak geometrik ortalama elde edilir.
Örnek : Bir manavdaki meyve fiyatları aşağıda verilmiştir.
kg. fiyatı (xi) Log(xi)
Portakal 60 1.7782
Armut 80 1.9031
Elma 50 1.6990
Mandalin 70 1.8451
Muz 160 2.2041
Üzüm 90 1.9542
510 11.3837
Log
HARMONİK ORTALAMA
x1, x2, …….xN gibi “N“ adet gözlem değerinin H.Ort. sı, bu değerlerin tersinin aritmetik ortalamasının tersine eşittir.
veya (1.5)
H.Ort. bir büyüklüğün, başka bir büyüklüğe göre ölçüsünün işe karıştığı durumlarda kullanılır.
Örnek :
a. Bir sürücü aracını, bir saat 50 km/h, bir saatte 60 km/h lık hızla sürmektedir. Yolculuk boyunca ortalama hızı nedir?
b. Aynı sürücü, yolun 50 km. sini 50km/h hızla, ikinci 50 km. sini 60 km/h hızla alıyor. Tüm yolculuk için ortalama hızı nedir?
a. Ort.Hız=yol/zaman=(50+60)km/(1+1)saat=110/2=55 km/h
b. Yol=50+50 km=100 km
Zaman= saat
Ort.hız= km/h
H.Ort ise:
NOT: Kat edilen yol sabit tutulunca H.Ort. uygun ortalama hızı (b şıkkı), zaman sabit tutulunca Arit. Ort. uygun ortalama hızı (a şıkkı) vermektedir.
KAREKÖK ORTALAMA (RMS)
Birimlerin değerlerinin karelerinin ortalamasının kareköküdür.
(1.6)
Tüm ortalamalar arasında, aşağıdaki bağıntı geçerlidir.
(1.7)
ORTA DEĞER (MEDİAN)
Bir dağılım 2 eşit parçaya bölen birim değerdir. Orta değeri bulunacak veri, öncelikle, küçükten büyüğe veya tersi olarak sıralanmalıdır. Eğer veri tek sayıda ise tam ortadaki değer, çift sayıda ise ortadaki iki değerin aritmetik ortalamasıdır.
Örnek :
2 3 5 7 8 9 12 18 20
4 değer 4 değer
Orta değer
2 3 5 7 8 9 12 18
MOD
Merkezsel ölçülerden bir tanesi de mod dur. Mod; bir dağılımda en çok yinelenen, en sık rastlanan değerdir. Tam açıklaması “MODA“ kelimesi ile yapılabilir.
Örnek 5:
xi= 3 5 7 7 5 4 7 6 7 9 Mod 7
3 5 7 8 12 16 2 4 9 1 mod yok
5 4 4 3 5 3 4 3 5 4 5
Çift modlu modlar 4 ve 5
ÇARPIKLIK
Merkezsel eğilim ölçüleri arasında büyüklük ilişkilerini verir.
Eğer dağılım bakışıksız (asimetrik) ise ortalama değer, orta değer ve mod farklı değerler alır. Eğer dağılım bakışık ise bu değerler eşittir.
Eğer dağılım eğrisinin uzun ucu sağa doğru ise, eğri sağa çarpık, uzun uç solda ise sola çarpık denilir
Şekil 4 sola çarpık
<OD.= -OD.<0
<Mod=-Mod<0
Çarpıklığın çok olmadığı bir dağılımda aşağıdaki bağıntılar geçerlidir.
Mod=+3(OD.- 
Mod=-3(-OD.)
3(-OD.)= -Mod
““ ile mod arasındaki uzaklık, ““ ile OD. arasındaki uzaklığın yaklaşık olarak 3 katıdır.
SAÇILMA (YAYILMA) ÖLÇÜLERİ
Gözlenen veri kümesinin ortalama bir değer etrafındaki saçılmanın derecesi önemlidir. Bu derecenin olabildiğince küçük olması istenir.
Saçılmanın en önemli ölçüsü değişinti (varyans) ve onun kare kökü olan standart sapmadır. Bunların dışındaki saçılma ölçüleri az kullanılır.
ARALIK (RANGE = GENİŞLİK)
Bir kümenin aralığı, o kümedeki en büyük ve en küçük değerlerin farkıdır. Aralık uç değerlerden etkilenir. Yayılma hakkında çok kaba bir bilgi verir ve güvenilir değildir.
Örnek:
6 5 4 3 8 2 30 15
6 8 2 4 2 3 5 30
2 26 28 30 30 25 23 29
yukarıdaki üç kümede de 8`er eleman ve aralıkları 30-2=28 olmasına karşın dağılımları farklıdır.
ORTALAMA MUTLAK SAPMA (OMS.)
Birimlerin ortalama veya orta değerden (medyan) sapmalarının mutlak değerlerinin ortalamasıdır.
(2.1)
veya
(2.2)
µ : örneklerin aritmetik ortalaması
OD. : örneklerin orta değeri
Eğer x1, x2, ……..xN verileri f1, f2, ……..fN sayıda yinelenirse yani diğer bir deyişle frekansları f1, f2, ……..fN ise
(2.3)
dır. Burada
dır. (2.4)
(2.3) bağıntısı frekanslara göre ayrılmış verilerin OMS. Hesaplamada kullanılır.
DEĞİŞİNTİ (VARYANS) ve STANDART SAPMA (ST.SAP)
(2.5)
(2.6)
xi: gözlemsel veriler
µ : örneklerin aritmetik ortalaması
(2.5) bağıntısına değişinti, bunun karekökü olan (2.6) bağıntısına da st.sap. denilir.
(2.4) ve (2.5) bağıntılarında (xi-µ)2 (karesi alındığından) asla “-“ değer olmaz böylece toplamda “+“ ve “-“ değerler birbirilerini götürmez ve “0“ elde edilmez, aksi durumda olduğu bilinmektedir.
Değişinti ve st.sap. nın (2.4) ve (2.5) bağıntılarından hesaplanması oldukça uzundur. Bunun yerine kullanma kolaylığı olan aşağıdaki denklemler de kullanılır.
(2.7)
(2.7) denkleminde;
dir. Bunlar (2.7)de yerine yazılırsa,
(2.8)
(2.8) denklemi, (2.4) te yerine yazılırsa,
µ2 (2.9)
(2.10)
(2.11)
elde edilir.
St.sap. verilerin dağılımını denetleyen bir büyüklük olarak kullanılır. Örneğin aritmetik ortalamadan olan farkları ±2 veya ±3 katından büyük olan veriler kümeden çıkartılıp tüm hesaplamalar yinelenebilir. Böyle seçilen sınıra “Durağanlık sınırı“ denilir.
Durağanlık sınırı (xi-µ)≤±nσ veya |xi-µ|≤±nσ olarak seçilebilir. Bu sınırın içinde kalan veriler durağanlık sınırı içinde, dışında kalanlar ise durağanlık sınırı dışındadır.
Örnek : {2 5 6 8 9} kümesinin n=±2 seçilmesi durumunda, durağanlık sınırını saptayınız ve bu sınırların dışında kalan verileri bulunuz.
µ=6 σ=2.45 dir
2x2.45=±4.9
sınama:
2 : |2-6|=|4|=4 4<4.9 
5 : |5-6|=|-1|=1 1<4.9 
6 : |6-6|=0 0<4.9 
8 : |8-6|=|2|=2 2<4.9 
9 : |9-6|=|3|=3 3<4.9 
verilerin tümü durağanlık sınırı içindedir. Eğer n=±1 seçilseydi, 2 ve 9 değerleri sınırların dışında kalırdı.
Kümeye ait örneklerden hesaplanan aritmetik ortalama “µ“ değeri (topluma ait olan Ar. ort. bizce asla bilinemez) σ ve σ2 yi sürekli olarak küçük gösterme eğilimindedir. Bu sorunu gidermek için bazı istatistikçiler (2.4)-(2.5) veya (2.10)-(2.11) denklemlerinde “N“ i , “N-1“ olarak kullanırlar.
DEĞİŞİNTİ VE ST.SAP. ÖZELLİKLERİ
1) Dağılımdaki birim değerlerinin her birine belli bir rakam eklendiğinde veya çıkartıldığında değişinti ve st.sap. değişmez.
(2.12)
Örnek: bir sınıfta bulunan öğrencilerin ceplerindeki para bir dağılım oluşturur. Eğer her öğrenci 5` er milyona birer kitap alsa veya her öğrenciye 50`şer milyon yardım yapılsa değişinti ve st.sap. değişmez.
2) Dağılımdaki her birim bir sabit ile çarpılırsa, yeni değişinti, eski değişinti ile sabitin karesinin çarpılması sonucu elde edilir.
= (2.13)
Örnek: her öğrenciye cebindeki para kadar para verilse, yeni dağılımın değişintisi, eski değişintinin 22=4 katı olacaktır.
3) İki veya daha çok alt gruptan oluşan bir dağılımın değişintisi, alt gruba ait değişintiler ve grupların aritmetik ortalamalarından elde edilir.
4) “X“ ve “Y“ gibi iki kümenin toplamının veya farkının dağılımlarının değişintisinin bulunması önemlidir. Bir kümenin değişintisi nasıl hesaplanabiliyorsa, iki farklı kümenin karşılıklı bağımlılığı da bulunabilir. Buna Co (ortak) varyans (değişinti) denilir.
Ortak değişinti; iki değişkenin ortak ortalamaları etrafında birlikte gösterdiği değişimin bir ölçüsüdür. “X“ ve “Y“ kümelerinin ortak değişintisi
(2.14)
ile verilir. Bu bağıntıda:
X: “X“ kümesi
Y: “Y“ kümesi
xi: “X“ kümesine ait değerler
yi: “Y“ kümesine ait değerler
µX: “X“ kümesinin aritmetik ortalaması
µY: “Y“ kümesinin aritmetik ortalaması
N: gözlem sayısıdır.
Uygulamada daha kısa olan aşağıdaki denklem de kullanılır.
(2.15)
Kovaryans değeri yüksek olan çift değişkenlerin arasında bir ilişki bulunduğu, alçak kovaryans değerlerinde ise ilişki olmadığı bilinmektedir.
İstatistikte bağımsız değişkenlerin (küme) karşılıklı benzeşimlerinin incelenmesi de değişkenler arasındaki ilişkinin (correlation) aranmasıdır. Değişkenler arasındaki ilişkinin ölçülmesinde, birimin etkisi olmaksızın ilişki katsayısı kullanılır.
5) İlişki (korelasyon) katsayısı: İki değişkenin ortak değişintisinin, değişkenlerden her birinin st.sap. larının çarpımına oranıdır.
(2.16)
(2.16) bağıntısı birimsizdir. +1≤RXY≤-1 sınırları içinde değişir. RXY=+1 iken iki küme (değişken) arasında tam uyumluluk,
RXY=-1 iken ters uyumluluk (değişkenlerden biri büyürken diğerinin küçülmesi), RXY=0 ise hiçbir uyumun bulunmadığını belirtir. Genellikle ilişki katsayısı % cinsinden verilir.
Eğer değişkenlerden biri, diğerinin değişmesine karşı değişmiyorsa, bu değişkenin st.sap. sıfır olacağından olacaktır.
Bazı durumlarda da değişkenler birbirileri karşısında doğrusal bir ilişki olmaksızın değişebilirler. Bu türden bağımlılıkların ilişki katsayıları (2.16) bağıntısı ile hesaplanamazlar. RXY=0 olmasına karşın, değişkenler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olabilir.
RXY%98 RXY=%50
ORTALAMA DEĞER:
Bir f(x) işlevi a<x<b aralığında sürekli ise x=c için ortalama değer
Sürekli bir işlevin tümlev alınarak yuvarlatılması
(1.1)
ARİTMETİK ORTALAMA
(1.2)
xi : gözlem değerleri
N : gözlem sayısı
Örnek 1.1: Bir tabakanın eğimleri aşağıdaki gibi ölçülmüştür.
39, 12, 43, 81, 30, 9, 86, 20
Aritmetik ortalama uç değerlerinden çok etkilenir. Bu nedenle başka merkezi eğilim ölçüleri ortaya çıkartılmıştır. Bir diğer önlem de uç değerlerin atılması olabilir. Bir önceki örnekteki 9 ve 86 değerleri atılırsa
GEOMETRİK ORTALAMA
Aynı türden “N“ sayıda x1, x2, x3, …….xN gözlemlerinin geometrik ortalaması, bunların çarpımının N.0 den köküdür.
(1.3)
Geometrik ortalamada gözlem sayısı arttığında üst çok büyür. Bu nedenle (1.3) bağıntısının her iki tarafının 10 tabanına göre Log. Alınır.
(1.4)
Elde edilenin antilog. alınarak geometrik ortalama elde edilir.
Örnek : Bir manavdaki meyve fiyatları aşağıda verilmiştir.
kg. fiyatı (xi) Log(xi)
Portakal 60 1.7782
Armut 80 1.9031
Elma 50 1.6990
Mandalin 70 1.8451
Muz 160 2.2041
Üzüm 90 1.9542
510 11.3837
Log
HARMONİK ORTALAMA
x1, x2, …….xN gibi “N“ adet gözlem değerinin H.Ort. sı, bu değerlerin tersinin aritmetik ortalamasının tersine eşittir.
veya (1.5)
H.Ort. bir büyüklüğün, başka bir büyüklüğe göre ölçüsünün işe karıştığı durumlarda kullanılır.
Örnek :
a. Bir sürücü aracını, bir saat 50 km/h, bir saatte 60 km/h lık hızla sürmektedir. Yolculuk boyunca ortalama hızı nedir?
b. Aynı sürücü, yolun 50 km. sini 50km/h hızla, ikinci 50 km. sini 60 km/h hızla alıyor. Tüm yolculuk için ortalama hızı nedir?
a. Ort.Hız=yol/zaman=(50+60)km/(1+1)saat=110/2=55 km/h
b. Yol=50+50 km=100 km
Zaman= saat
Ort.hız= km/h
H.Ort ise:
NOT: Kat edilen yol sabit tutulunca H.Ort. uygun ortalama hızı (b şıkkı), zaman sabit tutulunca Arit. Ort. uygun ortalama hızı (a şıkkı) vermektedir.
KAREKÖK ORTALAMA (RMS)
Birimlerin değerlerinin karelerinin ortalamasının kareköküdür.
(1.6)
Tüm ortalamalar arasında, aşağıdaki bağıntı geçerlidir.
(1.7)
ORTA DEĞER (MEDİAN)
Bir dağılım 2 eşit parçaya bölen birim değerdir. Orta değeri bulunacak veri, öncelikle, küçükten büyüğe veya tersi olarak sıralanmalıdır. Eğer veri tek sayıda ise tam ortadaki değer, çift sayıda ise ortadaki iki değerin aritmetik ortalamasıdır.
Örnek :
2 3 5 7 8 9 12 18 20
4 değer 4 değer
Orta değer
2 3 5 7 8 9 12 18
MOD
Merkezsel ölçülerden bir tanesi de mod dur. Mod; bir dağılımda en çok yinelenen, en sık rastlanan değerdir. Tam açıklaması “MODA“ kelimesi ile yapılabilir.
Örnek 5:
xi= 3 5 7 7 5 4 7 6 7 9 Mod 7
3 5 7 8 12 16 2 4 9 1 mod yok
5 4 4 3 5 3 4 3 5 4 5
Çift modlu modlar 4 ve 5
ÇARPIKLIK
Merkezsel eğilim ölçüleri arasında büyüklük ilişkilerini verir.
Eğer dağılım bakışıksız (asimetrik) ise ortalama değer, orta değer ve mod farklı değerler alır. Eğer dağılım bakışık ise bu değerler eşittir.
Eğer dağılım eğrisinin uzun ucu sağa doğru ise, eğri sağa çarpık, uzun uç solda ise sola çarpık denilir
Şekil 4 sola çarpık
<OD.= -OD.<0
<Mod=-Mod<0
Çarpıklığın çok olmadığı bir dağılımda aşağıdaki bağıntılar geçerlidir.
Mod=+3(OD.- 
Mod=-3(-OD.)
3(-OD.)= -Mod
““ ile mod arasındaki uzaklık, ““ ile OD. arasındaki uzaklığın yaklaşık olarak 3 katıdır.
SAÇILMA (YAYILMA) ÖLÇÜLERİ
Gözlenen veri kümesinin ortalama bir değer etrafındaki saçılmanın derecesi önemlidir. Bu derecenin olabildiğince küçük olması istenir.
Saçılmanın en önemli ölçüsü değişinti (varyans) ve onun kare kökü olan standart sapmadır. Bunların dışındaki saçılma ölçüleri az kullanılır.
ARALIK (RANGE = GENİŞLİK)
Bir kümenin aralığı, o kümedeki en büyük ve en küçük değerlerin farkıdır. Aralık uç değerlerden etkilenir. Yayılma hakkında çok kaba bir bilgi verir ve güvenilir değildir.
Örnek:
6 5 4 3 8 2 30 15
6 8 2 4 2 3 5 30
2 26 28 30 30 25 23 29
yukarıdaki üç kümede de 8`er eleman ve aralıkları 30-2=28 olmasına karşın dağılımları farklıdır.
ORTALAMA MUTLAK SAPMA (OMS.)
Birimlerin ortalama veya orta değerden (medyan) sapmalarının mutlak değerlerinin ortalamasıdır.
(2.1)
veya
(2.2)
µ : örneklerin aritmetik ortalaması
OD. : örneklerin orta değeri
Eğer x1, x2, ……..xN verileri f1, f2, ……..fN sayıda yinelenirse yani diğer bir deyişle frekansları f1, f2, ……..fN ise
(2.3)
dır. Burada
dır. (2.4)
(2.3) bağıntısı frekanslara göre ayrılmış verilerin OMS. Hesaplamada kullanılır.
DEĞİŞİNTİ (VARYANS) ve STANDART SAPMA (ST.SAP)
(2.5)
(2.6)
xi: gözlemsel veriler
µ : örneklerin aritmetik ortalaması
(2.5) bağıntısına değişinti, bunun karekökü olan (2.6) bağıntısına da st.sap. denilir.
(2.4) ve (2.5) bağıntılarında (xi-µ)2 (karesi alındığından) asla “-“ değer olmaz böylece toplamda “+“ ve “-“ değerler birbirilerini götürmez ve “0“ elde edilmez, aksi durumda olduğu bilinmektedir.
Değişinti ve st.sap. nın (2.4) ve (2.5) bağıntılarından hesaplanması oldukça uzundur. Bunun yerine kullanma kolaylığı olan aşağıdaki denklemler de kullanılır.
(2.7)
(2.7) denkleminde;
dir. Bunlar (2.7)de yerine yazılırsa,
(2.8)
(2.8) denklemi, (2.4) te yerine yazılırsa,
µ2 (2.9)
(2.10)
(2.11)
elde edilir.
St.sap. verilerin dağılımını denetleyen bir büyüklük olarak kullanılır. Örneğin aritmetik ortalamadan olan farkları ±2 veya ±3 katından büyük olan veriler kümeden çıkartılıp tüm hesaplamalar yinelenebilir. Böyle seçilen sınıra “Durağanlık sınırı“ denilir.
Durağanlık sınırı (xi-µ)≤±nσ veya |xi-µ|≤±nσ olarak seçilebilir. Bu sınırın içinde kalan veriler durağanlık sınırı içinde, dışında kalanlar ise durağanlık sınırı dışındadır.
Örnek : {2 5 6 8 9} kümesinin n=±2 seçilmesi durumunda, durağanlık sınırını saptayınız ve bu sınırların dışında kalan verileri bulunuz.
µ=6 σ=2.45 dir
2x2.45=±4.9
sınama:
2 : |2-6|=|4|=4 4<4.9 
5 : |5-6|=|-1|=1 1<4.9 
6 : |6-6|=0 0<4.9 
8 : |8-6|=|2|=2 2<4.9 
9 : |9-6|=|3|=3 3<4.9 
verilerin tümü durağanlık sınırı içindedir. Eğer n=±1 seçilseydi, 2 ve 9 değerleri sınırların dışında kalırdı.
Kümeye ait örneklerden hesaplanan aritmetik ortalama “µ“ değeri (topluma ait olan Ar. ort. bizce asla bilinemez) σ ve σ2 yi sürekli olarak küçük gösterme eğilimindedir. Bu sorunu gidermek için bazı istatistikçiler (2.4)-(2.5) veya (2.10)-(2.11) denklemlerinde “N“ i , “N-1“ olarak kullanırlar.
DEĞİŞİNTİ VE ST.SAP. ÖZELLİKLERİ
1) Dağılımdaki birim değerlerinin her birine belli bir rakam eklendiğinde veya çıkartıldığında değişinti ve st.sap. değişmez.
(2.12)
Örnek: bir sınıfta bulunan öğrencilerin ceplerindeki para bir dağılım oluşturur. Eğer her öğrenci 5` er milyona birer kitap alsa veya her öğrenciye 50`şer milyon yardım yapılsa değişinti ve st.sap. değişmez.
2) Dağılımdaki her birim bir sabit ile çarpılırsa, yeni değişinti, eski değişinti ile sabitin karesinin çarpılması sonucu elde edilir.
= (2.13)
Örnek: her öğrenciye cebindeki para kadar para verilse, yeni dağılımın değişintisi, eski değişintinin 22=4 katı olacaktır.
3) İki veya daha çok alt gruptan oluşan bir dağılımın değişintisi, alt gruba ait değişintiler ve grupların aritmetik ortalamalarından elde edilir.
4) “X“ ve “Y“ gibi iki kümenin toplamının veya farkının dağılımlarının değişintisinin bulunması önemlidir. Bir kümenin değişintisi nasıl hesaplanabiliyorsa, iki farklı kümenin karşılıklı bağımlılığı da bulunabilir. Buna Co (ortak) varyans (değişinti) denilir.
Ortak değişinti; iki değişkenin ortak ortalamaları etrafında birlikte gösterdiği değişimin bir ölçüsüdür. “X“ ve “Y“ kümelerinin ortak değişintisi
(2.14)
ile verilir. Bu bağıntıda:
X: “X“ kümesi
Y: “Y“ kümesi
xi: “X“ kümesine ait değerler
yi: “Y“ kümesine ait değerler
µX: “X“ kümesinin aritmetik ortalaması
µY: “Y“ kümesinin aritmetik ortalaması
N: gözlem sayısıdır.
Uygulamada daha kısa olan aşağıdaki denklem de kullanılır.
(2.15)
Kovaryans değeri yüksek olan çift değişkenlerin arasında bir ilişki bulunduğu, alçak kovaryans değerlerinde ise ilişki olmadığı bilinmektedir.
İstatistikte bağımsız değişkenlerin (küme) karşılıklı benzeşimlerinin incelenmesi de değişkenler arasındaki ilişkinin (correlation) aranmasıdır. Değişkenler arasındaki ilişkinin ölçülmesinde, birimin etkisi olmaksızın ilişki katsayısı kullanılır.
5) İlişki (korelasyon) katsayısı: İki değişkenin ortak değişintisinin, değişkenlerden her birinin st.sap. larının çarpımına oranıdır.
(2.16)
(2.16) bağıntısı birimsizdir. +1≤RXY≤-1 sınırları içinde değişir. RXY=+1 iken iki küme (değişken) arasında tam uyumluluk,
RXY=-1 iken ters uyumluluk (değişkenlerden biri büyürken diğerinin küçülmesi), RXY=0 ise hiçbir uyumun bulunmadığını belirtir. Genellikle ilişki katsayısı % cinsinden verilir.
Eğer değişkenlerden biri, diğerinin değişmesine karşı değişmiyorsa, bu değişkenin st.sap. sıfır olacağından olacaktır.
Bazı durumlarda da değişkenler birbirileri karşısında doğrusal bir ilişki olmaksızın değişebilirler. Bu türden bağımlılıkların ilişki katsayıları (2.16) bağıntısı ile hesaplanamazlar. RXY=0 olmasına karşın, değişkenler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olabilir.
RXY%98 RXY=%50
Son düzenleme:
- Katılım
- 28 Nis 2011
- Konular
- 4,027
- Mesajlar
- 56,078
- Reaksiyon Skoru
- 5,787
- Altın Konu
- 0
- Başarım Puanı
- 405
- Yaş
- 43
- TM Yaşı
- 14 Yıl 12 Ay
- MmoLira
- -11
- DevLira
- 0
Paylasım icin tesekkurler.
