9789750283666
1279515
https://www.fidankitap.com/istatistik-ii-uygulama-parametrik-olmayan-testler-2
İstatistik – II Uygulama – Parametrik Olmayan Testler
216.00
Güncellenmiş 6. Baskısını yapan İstatistik – II isimli bu kitap, tüm bilim dallarında okuyan öğrencilere yönelik olduğu kadar, teorik ve pratik bilgilere ihtiyaç duyan iş dünyası ve kamu yöneticilerine ve bu alanda çalışmak isteyen araştırmacıların problemlerini çözmek için oluşturulmuştur. Kitap, üniversitelerdeki ilgili derse uygun olarak hazırlanmış olsa da, bu konuyla ilgilenen tüm araştırmacıların ve uygulamacıların aradığı bir başvuru kaynağı olacaktır.
Eser, parametrik olmayan istatistik yöntemlerini kapsamaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, verilerin belirli bir dağılım özelliği göstermediği ve parametrik istatistik varsayımları sağlamadığında başvurulan ölçüm yöntemlerini içerir. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, istatistiksel çıkarımlarda bulunmak ve özellikle küçük verilere sahip deney tasarımlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Kitapta anlatılan konuların daha kolay ve rahat anlaşılması için sade ve anlaşılır bir dil kullanılarak güncel ve orijinal örnekler verilmiş olup, parametrik olmayan istatistiksel yöntemler detaylı uygulamalı çözümler ile açıklanmıştır.
Kitapta yer alan konulara ilişkin örnek sayıları arttırılarak IBM SPSS Statistics, Minitab ve R programlama dillerindeki çözüm yolları görsel şekillerle detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Kitabın birinci bölümünde parametrik olmayan istatistiksel yöntemler hakkında bilgi verilmiş ve tarihsel gelişimi açıklanmıştır. Kitabın ikinci bölümü parametrik ile parametrik olmayan istatistik yöntemler arasındaki farklar ele alınmıştır. Üçüncü bölümde ise parametrik olmayan yöntemler uygulamalı olarak anlatılmıştır.
Konu Başlıkları:
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Arasındaki Farklar
Ki–Kare Testleri: Ki – Kare Uygunluk Testi, Bağımsızlık Testi ve Homojenlik Testi
Uyum İyiliği Testleri: Kolmogorov–Smirnov (K–S) Uyum İyiliği Testleri; Tek Örneklem ve İki Bağımsız Örneklemler için K–S Uyum İyiliği Testi
İşaret Testi
Mann – Whitney U Testi
Bağımlı İki Örneklem için Wilcoxon İşaretlenmiş Sıra Sayıları Testi
Medyan Testi
Kruskal–Wallis Varyans Analizi (Bağımsız K Örnekleme Testleri)
Friedman S Testi (Bağımlı K Örneklem Testleri)
Cochran Q Testi (İkiden Fazla Bağımlı Örneklemler için Testler)
Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Eser, parametrik olmayan istatistik yöntemlerini kapsamaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, verilerin belirli bir dağılım özelliği göstermediği ve parametrik istatistik varsayımları sağlamadığında başvurulan ölçüm yöntemlerini içerir. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, istatistiksel çıkarımlarda bulunmak ve özellikle küçük verilere sahip deney tasarımlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Kitapta anlatılan konuların daha kolay ve rahat anlaşılması için sade ve anlaşılır bir dil kullanılarak güncel ve orijinal örnekler verilmiş olup, parametrik olmayan istatistiksel yöntemler detaylı uygulamalı çözümler ile açıklanmıştır.
Kitapta yer alan konulara ilişkin örnek sayıları arttırılarak IBM SPSS Statistics, Minitab ve R programlama dillerindeki çözüm yolları görsel şekillerle detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Kitabın birinci bölümünde parametrik olmayan istatistiksel yöntemler hakkında bilgi verilmiş ve tarihsel gelişimi açıklanmıştır. Kitabın ikinci bölümü parametrik ile parametrik olmayan istatistik yöntemler arasındaki farklar ele alınmıştır. Üçüncü bölümde ise parametrik olmayan yöntemler uygulamalı olarak anlatılmıştır.
Konu Başlıkları:
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Arasındaki Farklar
Ki–Kare Testleri: Ki – Kare Uygunluk Testi, Bağımsızlık Testi ve Homojenlik Testi
Uyum İyiliği Testleri: Kolmogorov–Smirnov (K–S) Uyum İyiliği Testleri; Tek Örneklem ve İki Bağımsız Örneklemler için K–S Uyum İyiliği Testi
İşaret Testi
Mann – Whitney U Testi
Bağımlı İki Örneklem için Wilcoxon İşaretlenmiş Sıra Sayıları Testi
Medyan Testi
Kruskal–Wallis Varyans Analizi (Bağımsız K Örnekleme Testleri)
Friedman S Testi (Bağımlı K Örneklem Testleri)
Cochran Q Testi (İkiden Fazla Bağımlı Örneklemler için Testler)
Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Güncellenmiş 6. Baskısını yapan İstatistik – II isimli bu kitap, tüm bilim dallarında okuyan öğrencilere yönelik olduğu kadar, teorik ve pratik bilgilere ihtiyaç duyan iş dünyası ve kamu yöneticilerine ve bu alanda çalışmak isteyen araştırmacıların problemlerini çözmek için oluşturulmuştur. Kitap, üniversitelerdeki ilgili derse uygun olarak hazırlanmış olsa da, bu konuyla ilgilenen tüm araştırmacıların ve uygulamacıların aradığı bir başvuru kaynağı olacaktır.
Eser, parametrik olmayan istatistik yöntemlerini kapsamaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, verilerin belirli bir dağılım özelliği göstermediği ve parametrik istatistik varsayımları sağlamadığında başvurulan ölçüm yöntemlerini içerir. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, istatistiksel çıkarımlarda bulunmak ve özellikle küçük verilere sahip deney tasarımlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Kitapta anlatılan konuların daha kolay ve rahat anlaşılması için sade ve anlaşılır bir dil kullanılarak güncel ve orijinal örnekler verilmiş olup, parametrik olmayan istatistiksel yöntemler detaylı uygulamalı çözümler ile açıklanmıştır.
Kitapta yer alan konulara ilişkin örnek sayıları arttırılarak IBM SPSS Statistics, Minitab ve R programlama dillerindeki çözüm yolları görsel şekillerle detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Kitabın birinci bölümünde parametrik olmayan istatistiksel yöntemler hakkında bilgi verilmiş ve tarihsel gelişimi açıklanmıştır. Kitabın ikinci bölümü parametrik ile parametrik olmayan istatistik yöntemler arasındaki farklar ele alınmıştır. Üçüncü bölümde ise parametrik olmayan yöntemler uygulamalı olarak anlatılmıştır.
Konu Başlıkları:
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Arasındaki Farklar
Ki–Kare Testleri: Ki – Kare Uygunluk Testi, Bağımsızlık Testi ve Homojenlik Testi
Uyum İyiliği Testleri: Kolmogorov–Smirnov (K–S) Uyum İyiliği Testleri; Tek Örneklem ve İki Bağımsız Örneklemler için K–S Uyum İyiliği Testi
İşaret Testi
Mann – Whitney U Testi
Bağımlı İki Örneklem için Wilcoxon İşaretlenmiş Sıra Sayıları Testi
Medyan Testi
Kruskal–Wallis Varyans Analizi (Bağımsız K Örnekleme Testleri)
Friedman S Testi (Bağımlı K Örneklem Testleri)
Cochran Q Testi (İkiden Fazla Bağımlı Örneklemler için Testler)
Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Eser, parametrik olmayan istatistik yöntemlerini kapsamaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, verilerin belirli bir dağılım özelliği göstermediği ve parametrik istatistik varsayımları sağlamadığında başvurulan ölçüm yöntemlerini içerir. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, istatistiksel çıkarımlarda bulunmak ve özellikle küçük verilere sahip deney tasarımlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Kitapta anlatılan konuların daha kolay ve rahat anlaşılması için sade ve anlaşılır bir dil kullanılarak güncel ve orijinal örnekler verilmiş olup, parametrik olmayan istatistiksel yöntemler detaylı uygulamalı çözümler ile açıklanmıştır.
Kitapta yer alan konulara ilişkin örnek sayıları arttırılarak IBM SPSS Statistics, Minitab ve R programlama dillerindeki çözüm yolları görsel şekillerle detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Kitabın birinci bölümünde parametrik olmayan istatistiksel yöntemler hakkında bilgi verilmiş ve tarihsel gelişimi açıklanmıştır. Kitabın ikinci bölümü parametrik ile parametrik olmayan istatistik yöntemler arasındaki farklar ele alınmıştır. Üçüncü bölümde ise parametrik olmayan yöntemler uygulamalı olarak anlatılmıştır.
Konu Başlıkları:
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Arasındaki Farklar
Ki–Kare Testleri: Ki – Kare Uygunluk Testi, Bağımsızlık Testi ve Homojenlik Testi
Uyum İyiliği Testleri: Kolmogorov–Smirnov (K–S) Uyum İyiliği Testleri; Tek Örneklem ve İki Bağımsız Örneklemler için K–S Uyum İyiliği Testi
İşaret Testi
Mann – Whitney U Testi
Bağımlı İki Örneklem için Wilcoxon İşaretlenmiş Sıra Sayıları Testi
Medyan Testi
Kruskal–Wallis Varyans Analizi (Bağımsız K Örnekleme Testleri)
Friedman S Testi (Bağımlı K Örneklem Testleri)
Cochran Q Testi (İkiden Fazla Bağımlı Örneklemler için Testler)
Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.