İdeal bir dünyada, ilgilendiğimiz tüm bir nüfustan bilgi almak için zamanımız ve paramız olurdu ve ondan sonra sonuçlarımızı çıkarabilirdik; gerçek dünyada, bu nadiren olur. Bunun yerine örneklere güvenmek zorundayız ve bu nedenle örneklerimizin popülasyonu temsil etmesini sağlamak istiyoruz. Ayrıca, bütün bir popülasyon yerine örnekler kullandığımızdan, kullandığımız istatistiksel teknikler, bu tekniklerin optimum düzeyde performans göstermesi için karşılanması gereken varsayımlara sahiptir.

Ancak, geleneksel varsayımların tutmadığı veya örnek değerlerinde belirsizlik olduğu durumlar vardır. Bu sorunları hafifletmeye yardımcı olmak için, IBM SPSS Statistics, kullanıcıların istatistikleri (ortalama, standart sapma vb. gibi) tahmin etmesine olanak tanıyan iki gelişmiş istatistiksel teknik ekledi: Sürüm 18’de Bootstrapping ve sürüm 21’de Monte Carlo Simulation. SPSS Bootstrapping bir modüldür, ancak Simülasyon tüm SPSS Base kullanıcıları tarafından kullanılabilir.

Önyüklemenin arkasındaki temel fikir, popülasyondan ek örnekler elde etmek yerine, orijinal örnekten verileri (değiştirme ile) yeniden örnekleyerek ek örnekler oluşturmamızdır. Oluşturulan örneklerin her biri, orijinal örneğin aynı veri dağılımını takip edecek ve bu da popülasyonu takip edecektir.

Önyükleme ayrıca istatistiklerin tam örnekleme dağılımının bilinmediği veya yalnızca asimptotik sonuçların olduğu durumlarla da ilgilidir. Öte yandan Monte Carlo simülasyonu, belirli bir dağıtım işleviyle (belirli model parametreleriyle tanımlanır) çalışarak başlar ve her örneğin istatistiklerini hesaplayabilmemiz ve istatistiklerin örnekler arasında nasıl dağıldığını görebilmemiz için birçok örnek oluştururuz. 

Temel fark, Simülasyon ile bağımlı değişkenin dağılımlarını oluşturmak için girdiyi (bağımsız değişkenler) yeniden örneklememizdir. Simülasyon ayrıca, durum analizi yapmamızı sağlar. Önyükleme durumunda, belirsizliğin büyüklüğünü tahmin etmek için bir örnek istatistiği etrafında bir örnekleme dağılımı oluşturmak için yeniden örnekleme kullanıyoruz.

Monte Carlo simülasyonu, araştırmacıların veri analizi ve karar vermede riskleri hesaba katmalarını sağlayan bilgisayarlı bir matematiksel tekniktir. Bu teknik, değerleri girdi olasılık dağılımlarından rastgele örnekler. Her örnek kümesine yineleme adı verilir ve bu örnekten elde edilen sonuç kaydedilir.

Monte Carlo simülasyonu bunu yüzlerce veya binlerce kez yapar ve sonuç olası sonuçların bir olasılık dağılımıdır. Bu şekilde Monte Carlo simülasyonu, neler olabileceğine dair çok daha kapsamlı bir görünüm sağlar. Size sadece ne olabileceğini değil, ne kadar olası olduğunu da söyler. Yani, regresyonun yapacağı gibi sadece koşullu ortalamayı değil, sonuçların tüm dağılımını tahmin eder.

Monte Carlo simülasyonunun iki ana kullanımı vardır: simüle edilmiş veri üretmek ve tahmine dayalı modellerin geliştirilmesine yardımcı olmak. Yeni veri kümeleri oluşturmak için çoğunlukla Monte Carlo simülasyonunu kullanıyorum. Bu şekilde öğrencilere farklı istatistiksel teknikler göstermek için değişkenler oluşturabilir ve ilişkilerini belirleyebilirim.

Ancak Monte Carlo simülasyonunu kullanmanın en yaygın yolu, onu tahmine dayalı modellerle birlikte kullanmaktır. Örneğin, doğrusal regresyon gibi bir model, bir sonucu tahmin etmek için bir dizi bilinen değişkene sahip olmanızı gerektirir. Bununla birlikte, birçok gerçek dünya durumunda, tahmin değişkenleri kesin olarak bilinmez ve kullanıcılar, modellerinde bu belirsizliği hesaba katmakla ilgilenirler.

Monte Carlo simülasyonu belirsiz girdileri olasılık dağılımları ile modeller ve bu girdiler için simüle edilmiş değerler bu dağılımlardan çizilerek üretilir. Simüle edilen değerler daha sonra bir sonuç üretmek için tahmine dayalı modelde kullanılır.

Monte Carlo Simülasyonu örnekleri
Monte Carlo simülasyonu Ders Notları
excel’de monte carlo simülasyonu
Monte Carlo Simülasyonu adımları
Monte Carlo Simülasyonu Python
Monte Carlo Simülasyonu Makale
Monte Carlo nedir
Monte Carlo yöntemi

IBM SPSS İstatistiklerinde Monte Carlo Simülasyonu

Bu bölümde kullanacağımız verilere erişmeden önce, Monte Carlo simülasyonu için mevcut ilk seçeneklere bir göz atalım.
Analiz menüsünü seçin ve ardından Simülasyon’u seçin.

Şekil 2-1’de gösterildiği gibi, Monte Carlo simülasyonunu gerçekleştirmek için dört seçenek vardır. SPSS Model Dosyasını Seçme, Denklemleri Yazın ve Simüle Edilmiş Verileri Oluşturma seçenekleri topluca Simulation Builder olarak bilinir. Bu, simülasyonları tasarlayan ve çalıştıran kullanıcılar için gelişmiş bir arayüzdür. Bir simülasyon tasarlamak, özellikleri bir simülasyona kaydetmek, çıktıyı belirlemek ve simülasyonu çalıştırmak için tüm yetenekleri sağlar.

Mevcut Bir Simülasyon Planını Açma seçeneği Simülasyonu Çalıştır iletişim kutusu olarak bilinir. Bu, bir simülasyon planına sahip olan ve öncelikle simülasyonu çalıştırmak isteyen kullanıcılar için tasarlanmıştır. Simülasyonu farklı koşullar altında çalıştırmanıza olanak tanıyan ayarları değiştirmenize olanak tanır, ancak Simulation Builder’ın simülasyon tasarlamaya yönelik tüm özelliklerini sağlamaz.

Bizim durumumuzda SPSS Model Dosyasını Seç seçeneğini kullanacağız çünkü bu, tahmine dayalı modellemeye yardımcı olmak için Monte Carlo simülasyonunu kullanmanın en yaygın yoludur. Çoğu zaman gerçek dünyada, bir uzman simülasyon modelini tasarlar ve bir iş analisti bu modeli varsayımlardaki varyasyonlarla birlikte kullanır.

SPSS Model Dosyası Oluşturma

Bu örnekte, şu araştırma sorusunu ele alıyoruz: Bir işletme sahibi, mağazasında taşınabilir fan satın alımlarına ilişkin geçmiş verilere sahiptir. Ayrıca mağazasının bulunduğu yerin ortalama sıcaklıkları hakkında da bilgisi var. Daha önceki araştırmalara dayanarak, sıcaklığın fan alımlarıyla ilgili olduğunu biliyor. Ne yazık ki, sıcaklık büyük ölçüde değiştiği için sıcaklıkta çok fazla belirsizliğin olduğu bir bölgede yaşıyor. Her an müşterilerinin en az %75’ine fan sağlayabilmesi için envanterinde kaç tane portatif fana ihtiyacı var? Bu verilere erişmek için Fans.sav veri kümesini açın.

Veri dosyasının yalnızca üç değişkeni olduğuna dikkat edin: bir ayda satılan taşınabilir fan sayısı olan birimler; bir aydaki ortalama sıcaklık olan sıcaklık; ve o ay sunulan indirim olan indirim.

Simülasyon oluşturmadan önce bir model dosyası oluşturmamız gerekiyor. Bunu yapmak için doğrusal regresyon kullanacağız. Doğrusal regresyon kullanıyoruz çünkü gösterildiği gibi sıcaklıktan ve indirimden satılan birim sayısını tahmin edeceğiz.

1. Analiz menüsünü tıklayın ve Regresyon ➪ Doğrusal’ı seçin.
2. Doğrusal Regresyon iletişim kutusunda:
■ Birimler değişkenini Bağımlı kutusuna yerleştirin.
■ Temp ve İndirim değişkenlerini Bağımsız(lar) kutusuna yerleştirin.
3. Kaydet’e tıklayın. Kaydet iletişim kutusu, kullanıcıların daha sonra simülasyon iletişim kutusu tarafından kullanılabilecek bir model dosyası oluşturmasına ve kaydetmesine olanak tanır.
4. Gözat’a tıklayın.
5. Dosyayı Simulation olarak adlandırın
6. Devam’a tıklayın.
7. Tamam’a tıklayın.

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