Tipik olarak X’in her olası değerinde bir çizgi çizerek bir olasılık dağılımının grafiğini çıkarmak genellikle yararlıdır. Çizginin yüksekliği olasılık ile orantılıdır.

Grafikler Grafik Oluşturucu… Önizleme alanına basit bir çubuk grafiği sürükleyin ve HOURS öğesini yatay eksen değişkenine sürükleyin. Eleman Özellikleri’nde, üst kısımdaki Çubuk1’i vurgulayın ve Çubuk Stili olarak Bıyık’ı uygulayın. Dağılımın şekli hakkında yorum yapın.

Rastgele bir kişiyi örnekleyecek olursak, en olası sonuç nedir? Bu insanlar ortalama olarak kaç saat rapor verdiler? Burada hangi ortalama tanımı (ortalama, medyan veya mod) en uygundur ve neden?

Teorik Bir Dağılım: Binom

Bazı rastgele değişkenler, deneysel gözlem olmaksızın dağılımlarını belirlememize izin veren süreçlerden ortaya çıkar. SPSS, bu tür değişkenleri simüle ederek veya dağılımlarını hesaplayarak bize yardımcı olabilir. Bu laboratuvar oturumunda dağılımlarına odaklanacağız. Yeni Veri Dosyası… Veri Düzenleyicisi’nde yeni bir veri dosyası oluşturun.

Değişken Görünüm sekmesine tıklayın ve üç yeni sayısal değişken tanımlayın (bu tekniği gözden geçirmek için Oturum 1’e bakın). İlkini x olarak adlandırın ve sayısal 4.0 olarak tanımlayın. İkinci değişkeni b25 ve üçüncü değişkeni b40 olarak adlandırın. Bunların her birinin sayısal 8.4 olduğunu belirtin.

Sekiz denemeli ve her denemede 0.25 başarı olasılığı olan bir deney için kümülatif binom dağılımını2 hesaplayarak başlayacağız. 0 ile 8 arasındaki değerleri gösterildiği gibi girin. aşağıda, ilk dokuz x vakasına. Bu değerler, binom rastgele değişkeninin dokuz olası değerini, x’i veya sekiz denemedeki başarı sayısını temsil eder.

Hesaplama Değişkenini Dönüştür… b25 değişkeninin, sekiz denemeli ve 0,25 başarı olasılığı olan bir binom için kümülatif dağılım işlevine eşit olduğunu belirtin. Yani, Sayısal İfade CDF.BINOM(x,8,.25)’dir. Tamam’ı tıkladığınızda, değişikliği b25’te göreceksiniz.

Grafikler Grafik Oluşturucu… Y ekseninde b25 ve x ekseninde x bulunan bir çubuk grafik oluşturun. Çubukların şekli olarak tekrar Bıyık’ı seçin. Bu kümülatif dağılımın şekli hakkında yorum yapın.

Şimdi bu işlemi ikinci bir binom değişkeni için tekrarlayacağız. Bu sefer hala sekiz deneme var, ancak P(başarı) = 0.40.
Hesaplama Değişkenini Dönüştür… Hedef değişkeni b40 olarak değiştirin ve formülde .25’i .40 olarak değiştirin.

Veri Düzenleyici’deki sonuçlara bakmadan önce, orada ne bulmayı umduğunuzu düşünün. Şimdi Veri Düzenleyiciye bakın ve b25 ile b40’ı karşılaştırın. Farklılıklar hakkında yorum yapın. b40’ın grafiği b25’inkiyle nasıl karşılaştırılacak? Devam edin ve b40’ın kümülatif dağılımını gösteren çubuk grafiği oluşturun ve sonuçları önceki grafiğinizle karşılaştırın.

Binom testi istatistik
Spss binomial distribution
Binomial test
Binomial calculator
SPSS binomial test
Laerd binomial test
Mann-Whitney U test SPSS interpretation
Chi-square test SPSS

Başka Bir Teorik Dağılım: Poisson

Binom dağılımının yanı sıra birkaç yaygın ayrık dağılım hesaplayabiliriz. Bir tanesine daha bakalım. Poisson dağılımı genellikle sabit bir zaman periyodunda meydana gelen olayların faydalı bir modelidir. Binom dağılımının bir aktivitenin n denemesinde veya tekrarında x başarı olasılığını tanımlaması bakımından Binom’dan farklıdır. Poisson dağılımı, belirli bir sürekli aralıkta x başarı olasılığını tanımlar. Dağılımın sadece bir parametresi vardır ve bu onun ortalamasıdır.

İlk binom örneğimizde sekiz deneme ve 0.25 başarı olasılığı vardı. Uzun vadede, x’in beklenen değeri veya ortalaması 8’in %25’i veya 2 başarı olacaktır.

İki terimli örnekle aynı veri setini kullanarak, ortalama 2 başarı ile bir Poisson rastgele değişkeni için kümülatif dağılımı oluşturacağız. Başka bir deyişle, sabit bir süre içinde 0, 1, 2 başarının kümülatif olasılığını hesaplamak istiyoruz. Aşağıdakileri yapın:

Veri Düzenleyicinin dördüncü sütununda başka bir yeni değişken oluşturun. Onu p2 olarak adlandırın ve türünün sayısal 8.4 olduğunu belirtin. Hesaplama Değişkenini Dönüştür… Bu iletişim kutusunda, Hedef değişken olarak p2 yazın. Sayısal İfadeyi şununla değiştirin: CDF.POISSON(x,2) ve Tamam’a tıklayın. Bu ifade, SPSS’ye bir Poisson için kümülatif dağılım fonksiyonunu hesaplamasını söyler.

(a) gözlemlenen bir dağılımı analiz etmek ve (b) Binom veya Poisson dağılımının gözlenen göreli frekanslar için bir model olarak ne kadar iyi hizmet ettiğini görmek için öğrendiklerimizi kullanalım.

Öğrenci

Öğrencilere son iki yılda kaç tane trafik kazası geçirdikleri sorulmuştur. acc adlı değişken, cevaplarını kaydeder. Aşağıdaki soruyu cevaplamak için şu adımları uygulayın:

a) Kaza sayısı için bir sıklık dağılımı oluşturun.
b) Bu değişkenin ortalamasını bulun.
c) Çalışma sayfasının boş bir sütununda bir değişken oluşturun
olarak adlandırın ve 0 ile 9 arasındaki değerleri yazın (yani, Satır 1’de 0, Satır 2’de 1 vb.).
d) Poisson adında bir değişken oluşturun.
e) Ortalamaya eşit bir Poisson dağılımı oluşturun
ortalama kaza sayısı. Hedef değişken poisson’dur ve sayısal ifadeniz X’e atıfta bulunacaktır.

1. Kazaların gerçek kümülatif yüzdesini Poisson dağılımıyla karşılaştırın (görsel veya grafiksel olarak). Poisson dağılımı, gerçek verilere iyi bir yaklaşım gibi görünüyor mu? Karşılaştırma hakkında yorum yapın.

Bir profesör, öğrencilerinin her birine 10 peni attırır ve tura sayısını kaydeder. Her öğrenci deneyi 30 kez tekrarlar ve sonuçları bir çalışma sayfasına kaydeder.

2. Gerçek gözlemlenen sonuçları (bir grafikte veya tabloda) teorik Binom dağılımı ile n = 10 deneme ve p = 0,5 ile karşılaştırın. Binom dağılımı, öğrenciler paraları çevirdiğinde gerçekte ne olduğuna dair iyi bir model mi? Açıklamak. (İpucu: Her sütunun ortalamasını bularak başlayın; her öğrenci 30 deney yaptığından, ortalama teorik olasılığın yaklaşık 30 katı olmalıdır.)

NOT: Gerçek veriler size basit Binom olasılıklarının bir yaklaşıklığını verecektir ve SPSS kümülatif olasılıkları hesaplayacaktır. Karşılaştırmanızı yaparken bu önemli farkı göz önünde bulundurun!

Ağ

Yahoo!® İnternet arama motorunun Random Yahoo! Bağlantı. Bazı bağlantılar için, bir Web sitesine başarılı bir şekilde bağlanmak yerine bir hata mesajı belirdi. Bu veri dosyasında, problemler olarak adlandırılan değişken, her yirmi sorgu kümesinde alınan hata mesajlarının sayısını gösterir.

The post Binom – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).