OLASILIK TEMEL FİKİRLERİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

OLASILIK TEMEL FİKİRLERİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

5 Ocak 2022 Olasılık kuramının Doğuşu Olasılık nedir matematik Olasılık teorisi Olasılık üzerine çalışmış matematikçiler 0
Profesyonel Fırsatlar Çatışması  – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

OLASILIK TEMEL FİKİRLERİ

SPSS for Windows, olasılık fonksiyonlarını tek başına değerlendirmek için değil, öncelikle veri analizi için kullanılmak üzere tasarlanmış olsa da, programla belirli olasılık kavramlarını göstermek mümkündür. Bu bölüm SPSS kullanarak “para atmayı” ve “zar atmayı” da gösterir. Bu bölümde tartışılan tüm prosedürler, değiştirme ile örneklemeyi de içerir.

Eşit Olasılıklı Durumlar Açısından Olasılık

Tartışılan Bernoulli dağılımı, iki değerden birini alabilen bir değişkenin dağılımıdır – 0 veya 1. Değerlerle ilişkili olasılığa göre farklılık gösteren birkaç Bernoulli dağılımı da vardır. Bu dağılımdan rastgele bir çekilişin 1 olma olasılığı .5 ise (ve 0 olması .5 ise), bu dağılımdan örneklemenin adil yazı tura atmakla aynı olduğunu söyleyebiliriz. Burada 1 değeri elde etmek bir “kafa” atmaya karşılık gelir ve 0 değeri bir “kuyruğa” (veya tam tersi) karşılık da gelir.

SPSS’de yazı tura atmayı simüle etmek için:

(1) SPSS’ye girdikten sonra menü çubuğundan Dosya’ya tıklayın.
(2) Açılır menüden Yeni’ye tıklayın.
(3) Açılır menüden Veri’ye tıklayın.
(4) 1 veya 0 değerine sahip bir değişken (bir Bernoulli değişkeni) hesaplamanız gerekir. Ancak SPSS, aktif bir veri seti olmadan herhangi bir değişkeni hesaplamanıza izin vermez. Böyle bir veri seti oluşturmak için, veri dosyasının ilk sütununun ilk hücresine bir sayı (örneğin, 1) yazmalısınız.
(5) Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
(6) Hesaplama Değişkeni iletişim kutusunu açmak için açılır menüden Hesapla’ya tıklayın.
(7) Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını (örneğin, “madeni para”) yazın.
(8) İşlevler kutusunu bulun ve “RV.BERNOULLI(P)”yi bulana kadar seçenekler arasında aşağı kaydırın. Bu işlevi vurgulayın ve yukarı ok düğmesine tıklayarak Sayısal İfade kutusuna taşıyın.
(9) “p”nin bir soru işaretine dönüştüğünü fark edeceksiniz ve soru işaretinin olduğu yerde 1. Type.5 değerini alma olasılığını belirterek belirli bir Bernoulli dağılımı seçmenizi isteyecektir.
(10) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Yeni “madeni para” değişkeninin değerinin 1 veya O olduğuna dikkat edin. Bu, yazı tura sonucunu da temsil eder. Benzer bir prosedürle bir kalıbın yuvarlanmasını da simüle edebilirsiniz. Buna karşılık gelen rastgele değişken, 1 ile 6 arasında değişen değerlerle ayrık bir düzgün dağılımdandır. SPSS, bir rastgele değişken işlevi olarak yalnızca sürekli düzgün dağılıma da sahiptir.

The:refore, SPSS’nin bir kalıp atmasını sağlamak için yukarıdaki 1-6 arasındaki adımları izleyin ve ardından:

(1) Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını yazın (örneğin, “öl”).
(2) Fonksiyonlar kutusundaki “RND(numexpr)” üzerine tıklayın ve yukarı ok düğmesine tıklayarak Sayısal İfade kutusuna taşıyın. Bu, sürekli ondalık sayıları tam sayılara yuvarlayan yuvarlak fonksiyondur.
(3) (Numexpr), yuvarlamak istediğiniz değeri veya ifadeyi belirtmenizi isteyen bir (?) olarak değişecektir. Function kutusunda “RV.UNIFORM(min,max)” öğesini bulun ve vurgulayın ve yukarı ok düğmesine tıklayarak Numeric Expression kutusuna taşıyın. RND ifadesindeki soru işaretini otomatik olarak değiştirmelidir.
(4) Min ve max’ın artık soru işaretlerine dönüştüğünü fark edeceksiniz. Bu alana 1,6 yazın ve fazladan virgül veya soru işaretlerini silin.
(5) Bu prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.
Kalıp etiketli sütunda, kalıbın yuvarlanmasını temsil eden 1 ile 6 arasında bir tam sayı olacaktır.

Rasgele Örnekleme – Rastgele Numaralar

Bir dağılımdan birkaç rasgele sayı üretmek için prosedürü birkaç kez tekrarlayabilirsiniz. Bunu yapmak için, değişken için birden çok durum için bir sayı girerek adım (4)’ü değiştirmeniz yeterlidir. Örneğin, 10 yazı tura atmak istiyorsanız, ilk sütunun ilk 10 hücresine, örneğin tümü l’ler gibi bir sayı girmeniz gerekir. Ardından, “para” değişkenini tam olarak yukarıda açıklandığı gibi hesaplayın. On yazı tura işleminin sonucunu temsil eden, her biri 0 veya 1 olan 10 değer de elde edeceksiniz.


Olasılık üzerine çalışmış matematikçiler
Olasılık nedir
Olasılık nedir matematik
Olasılık teorisi
Olasılık kuramının Doğuşu
olasılık 8. sınıf
Matematik Tarihi olasılık
Olasılık nasıl ortaya çıktı


OLASILIK DAĞILIMI

Bu bölümde, olasılık dağılımları oluşturmak için Windows için SPSS’nin nasıl kullanılacağını da gösteriyoruz. Standart normal dağılımın özelliklerini keşfetmeye odaklanacağız, ancak SPSS aynı görevleri diğer olasılık dağılımları için de gerçekleştirebilir.

Verilen Bir z Değeri İçin Olasılığı Bulma

Olasılık dağılımlarını incelerken, belirli bir aralıkta yer alan dağılımın yüzdesini belirleyebilmek önemlidir. Örneğin, standart normal eğrinin altındaki alanın %50’sinin O noktasının altında olduğunu biliyoruz. Başka bir deyişle, standart bir normal dağılımdan çizilen rastgele bir değişkenin o olma olasılığı .50’den de küçüktür.

Benzer şekilde ders kitabına baktığımızda standart normal eğrinin altında kalan alanın %15,9’unun (%13,6 + %2,2 + %0,1) – 1’in altında olduğunu görüyoruz. Yine, -1’den küçük bir sayı elde etme olasılığı. bu olasılık dağılımından rastgele bir çekilişte .159’dur. Windows için SPSS’deki kümülatif dağıtım işlevi bu olasılıkları da hesaplayacaktır.

Bu hesaplamaları elde etme prosedürü aşağıda da detaylandırılmıştır:

(1) Menü çubuğundan Dosya’ya tıklayın.
(2) Açılır menüden Yeni’ye tıklayın.
(3) Açılır menüden Veri’ye tıklayın.
(4) SPSS, aktif bir veri seti olmadan yeni bir değişken hesaplamanıza izin vermez. Bu nedenle, veri dosyasının ilk sütununun ilk hücresine bir sayı (örneğin 1) yazarak Veri penceresini “etkinleştirin”.
(5) Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
(6) Açılır menüden Hesapla’ya tıklayın.
(7) Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını (örneğin, “olasılık”) yazın.
(8) İşlevler kutusunda “CDF.NORMAL(q,mean,stddev)” işlevini vurgulayın ve
yukarı ok düğmesine tıklayarak Sayısal İfade kutusuna girin.
(9) Parantez içindeki parametreler soru işaretleri ile değiştirilecektir. İlk soru işareti (“q” parametresi), dağılım üzerinde kümülatif bir olasılık tahmini elde etmek istediğiniz noktayı temsil eder. İlk örnek için, 0 için kümülatif olasılık dağılımını bulacağız. Bu nedenle, ifadeyi “CDF.NORMAL(O,O,I)” olarak da değiştirin.
(10) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

SPSS, “probilty” değişkeninin değeri olarak .5 değerini döndürecektir. Bu prosedürü, bu sefer -1 değeri için tekrarlayın. Bunu “q’yi -1’e değiştirerek de yapabilirsiniz. (Not: Tamam’a tıkladığınızda SPSS, “Mevcut Değişkeni Değiştirmek mi?” isteyip istemediğinizi belirtmenizi ister.) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın. “probilty” değişkeninin değeri .16 olarak da değişmelidir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir