Olasılık Yoğunluk Çizelgeleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Olasılık Yoğunluk Çizelgeleri
Olasılık Yoğunluk çizelgeleri hedefin dağılımını gösterir. Bu şekilde, hedef için değer aralığını görebilir ve belirli bir sonucun meydana gelme olasılığının ne olduğunu görebilirsiniz. Varsayılan olarak, referans çizgileri dağılımın %5 ve %95 noktalarına yerleştirilir.
Referans çizgileriyle sınırlanan üç bölgedeki olasılığı gösterir. Hatırlarsanız, bu analizin amacı, envanterde yeterince taşınabilir fan bulundurmaktır, böylece her an müşterilerin en az %75’ine fan sağlayabiliriz. Bunu anlamak için ek bir referans satırı eklememiz gerekiyor.
1. Olasılık Yoğunluğu grafiğine çift tıklayın
2. Gösterilen diyaloğu açmak için Grafik Seçenekleri’ne tıklayın.
3. Yüzdelikler’e tıklayın ve Üst kutuya 75 değerini ekleyin.
4. Devam’a tıklayın.
5. Graphboard düzenleyicisini kapatın.
75. yüzdelik dilimde yeni bir referans çizgisinin eklendiğine dikkat edin. Şimdi asıl sorumuza cevap verebiliriz: Envanterimizde 2029 portatif fana ihtiyacımız var, böylece her zaman müşterilerin en az %75’ine fan sağlayabiliriz. Regresyon analizinin dolaylı olarak satılan birim sayısının bir kıtlık nedeniyle kesilmediğini varsaydığına dikkat edin. Veriler, satışların mevcut envanterle sınırlı olduğu durumları içeriyorsa, bunu hesaba katan bir tekniğe ihtiyaç duyulacaktır.
Korelasyon kasırga grafiği, hedef ve simüle edilmiş girdileri arasındaki Pearson korelasyonunu gösterir. Bizim durumumuzda, her iki girdi de hedefle pozitif bir korelasyona sahiptir, ancak sıcaklık, indirimden daha güçlü bir ilişkiye sahiptir. İndirime duyarlılık analizi de yapabilirsiniz.
IBM SPSS Önyükleme
Gördüğümüz gibi, yeniden örnekleme, değiştirme ile tekrarlanan örnekleme, orijinal veri kümenizden yeniden örneklerin alınması, böylece bu veri kümesinin birçok ve farklı versiyonlarının yaratılmasıdır. Varsayılan olarak, IBM SPSS Statistics Bootstrapping, bir örneğin 1.000 varyant sürümünü oluşturur. Değiştirme ile yeniden örnekleme yaptığınız için, belirli bir orijinal durum bir kez görünebilir, hiç olmayabilir veya herhangi bir yeniden örneklemede birden çok kez görünebilir.
1.000 yeniden örneklemeyle, artık bir istatistik için 1.000 farklı tahmin hesaplamak için bir örnekleme dağılımı şeklinde ham maddeye sahipsiniz. Bu durumda, herhangi bir dağılım varsayımı yapmadan istatistikler etrafında bir güven aralığı oluşturmak ve örnekleme hatasını tahmin etmek basit bir meseledir.
Dağıtımın bir Z, t, F veya bilinen herhangi bir dağılıma uydurulması varsayımına gerek yoktur. Dolayısıyla, açıkçası bu, varsayımlar karşılanmadığında veya bir istatistiğin teorik dağılımı bilinmediğinde veya yalnızca asimptotik olarak bilindiğinde kullanışlı olur. Başka bir fayda, bu sürecin, söz konusu istatistik SPSS’de desteklenen bir parametrik güven aralığına sahip olmasa bile, hemen hemen her istatistik için bir güven aralığı üretebilmesidir.
Diğer birçok SPSS modülünün aksine, Önyükleme modülü tek bir menü grubuna sahip değildir, bunun yerine fazladan bir alt iletişim kutusunda, bir düzineden fazla analiz menüsünde ekstra bir seçenek olarak görünür.
Standart alt iletişim kutularında bir güven aralığı desteklenmese bile oranlar, korelasyonlar ve diğer birçok istatistik etrafındaki güven aralıkları hesaplanabilir (Önyükleme seçeneği mevcut değilse, düğme görünmez). Basit bir standart ortalama durumunda olduğu gibi, güven aralıkları desteklendiğinde bile, iki güven aralığını yan yana karşılaştırabilmek güçlüdür.
Olasılık dağılımı örnekleri
Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları
Olasılık dağılımı nedir
Sürekli olasılık dağılımı
Bileşik olasılık fonksiyonu
Binom olasılık dağılımı çözümlü sorular
Kesikli olasılık dağılımları
Olasılık dağılımı hesaplama
Aşağıdaki liste, IBM SPSS Statistics Base’deki yordamları gösterir:
■ Tanımlayıcılar
■ Frekanslar
■ İncele
■ Araçlar
■ Çapraz tablolar
■ T-Testleri
■ Korelasyonlar/Parametrik Olmayan Korelasyonlar
■ Kısmi Korelasyonlar
■ Tek Yön
■ Uni Anova
■ Ayrımcı
■ İkili Çok Nominal Lojistik Sıralı Regresyon
Sonraki liste, Regresyon veya Gelişmiş İstatistik modülleriyle birleştirilmiş SPSS Önyüklemeniz varsa kullanılabilecek prosedürleri gösterir:
■ GLM: IBM SPSS Gelişmiş İstatistikler
■ Regresyon: IBM SPSS Regresyon
■ Nominal Regresyon: IBM SPSS Regresyon
■ Lojistik Regresyon: IBM SPSS Regresyon
■ GENLIN: IBM SPSS Gelişmiş İstatistikler
■ Doğrusal Karma Modeller: IBM SPSS Advanced Statistics
■ Cox Regresyonu: IBM SPSS Advanced Statistics
Belirsizliği tahmin etmek için önyüklemenin arkasındaki motivasyon, kısa bir anekdotla kolayca açıklanabilir. Bir zamanlar bir su şirketinin rezervuar seviyesi tahminleri yapmasına yardım ediyordum. Çok sıra dışı bir ayı nasıl ele alacağımızı tartışıyorduk. Her yılın o ayının mevsimsel etkisini bozuyordu.
Ezici cazibe, veri noktasını bırakmaktır ve bu bazen iyi bir hamle olsa da, tek hamle bu değildir. Ayrıca, tahminde bir veri noktasını bırakmak, diğer bazı tekniklere göre çok daha az sıklıkla bir seçenektir. Aşağıdaki kavramla çınladım. “50 yıllık bir taşkın, 50 yıllık veri bağlamında yer alan tahmin sorunlarına neden olmak zorunda değildir, ancak 36 aylık verilerde bulunan 50 yıllık bir taşkın bir şekilde ele alınmalıdır.”
TEKRARLAMALAR
Yeniden örneklemeye alışık olmadığınızda, biraz sıra dışı görünebilir. Bazen, on yıllar boyunca, dağılım varsayımları yoluyla örnekleme dağılımlarının yaratılmasının birçok etkili istatistikçiye tuhaf göründüğünü unutuyoruz. R. A. Fisher’ın çağdaş ve entelektüel bir fikir tartışması ortağı olan Sir Harold Jeffreys, bu konuda en açık sözlü kişilerden biriydi. Aşağıdakiler Sharon Bertsch McGrayne’nin Ölmeyecek Teorisi’nde yer almaktadır.
Kitabının ve Jeffreys’in amacının, klasik Fisher yaklaşımını (bazen sıklık olarak adlandırılır) Bayes analizi lehine eleştirmek olduğunu iyi not edin. Önyükleme henüz mevcut değildi, ancak bazen klasik yaklaşıma bir alternatif kullanmayı düşündüğümüz göz önüne alındığında, alıntı hala uygun görünüyor, aynı klasik yaklaşım artık alıştığımız ve nadiren bu terimlerle düşündüğümüz aynı klasik yaklaşımdır.
Jeffreys, bir frekans görevlisinin gerçekleşmemiş olası sonuçları düşünmesini çok garip buldu. Gerçekleşmemiş olası sonuçlar neden birinin bir hipotezi reddetmesine neden olsun? Birkaç araştırmacı, bir deneyi rastgele birçok kez tekrarladı veya tekrarlayabilirdi. Bir eleştirmen onlara “hayali tekrarlar” dedi.
Şimdi, tahmin yapmak için 50 yıllık veri kullanılmaz, ancak sorun, olağandışı ayın Ekim ayındaki bilgilerin 1/3’ünü temsil etmesiydi. Bir örnek veri noktasının popülasyonda ne kadar tipik veya atipik olduğuna inanıldığını belirlemek için istatistiklerin olasılık yönüne ihtiyaç vardır. Veriler, yorumlayacak bir analist veya yerel sakin olmadan, böyle bir selin zamanın 1/3’ünde meydana geleceğine inanmaya yol açacaktır.
O zamanki yorumumu açıklamanın bir yolu, daha fazla verinin yardımcı olacağıdır. Daha fazla veri her zaman aykırı değerleri daha doğru bir bağlama yerleştirmeye yardımcı olur. Peki, daha fazla veriniz olmadığında nasıl daha fazla veri kullanırsınız? Yeniden örnekleme, bir bakıma daha fazla veri üretmenin bir yoludur. “Önyükleme” adı, “kişinin kendi ön yüklemeleriyle kendini yukarı çekmesi”nde olduğu gibi, tek bir örnekten daha fazla veri üretmenin görünüşteki imkansızlığını açıkça ortaya koymaktadır.
Bileşik olasılık fonksiyonu Binom olasılık dağılımı çözümlü sorular Kesikli olasılık dağılımları Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları Olasılık dağılımı hesaplama Olasılık dağılımı nedir Olasılık dağılımı örnekleri Sürekli olasılık dağılımı