25 Nisan 2011 Pazartesi

Statistica Paket Programı

Aşağıdaki linklerden Statistica 7 paket programını indirebilirsiniz.

http://hotfile.com/dl/115685822/16b1844/Statistica7.part1.rar.html

http://hotfile.com/dl/115765733/4c2ae87/Statistica7.part2.rar.html

http://hotfile.com/dl/115780093/e8c8625/Statistica7.part3.rar.html


4 Nisan 2011 Pazartesi

Binom Dağılıma Uygunluk (Ki-Kare Algoritması C#.NET)

float a = count / (float)deger;
int d = 0;
if (a > 0.20 || sayi>0)
{
for (int k = 0; k < list.Count; k++)
{
if ((float)(list[k]) < 5 && a > 0.20)
{

if (k == 0)
{
k++;
}
count++;
a = list.Count / count;
list[k - 1] = (float)list[k] + (float)list[k - 1];
list.RemoveAt(k);
list2[k - 1] = (float)list2[k] + (float)list2[k - 1];
list2.RemoveAt(k);
k--;
d++;
}

else if ((float)(list[k]) < 1)
{
count++;
a = list.Count / count;
list[k - 1] = (float)list[k] + (float)list[k - 1];
list.RemoveAt(k);
list2[k - 1] = (float)list2[k] + (float)list2[k - 1];
list2.RemoveAt(k);
k--;
d++;
}
else
{
}

}

for (int j = 0; j < list.Count; j++)
{
m_Grid[6, j].Value = list[j];
m_Grid[7, j].Value = list2[j];
}

if (d > 0)
{
kikare = 0;
for (int j = 0; j < list.Count; j++)
{
kikare = ((((float)m_Grid[7, j].Value - (float)m_Grid[6, j].Value) * ((float)(m_Grid[7, j].Value) - (float)(m_Grid[6, j].Value))) / (float)m_Grid[6, j].Value) + kikare;
}
}

Yaklaşık 200 satırlık bir kod mevcut. Yukarıda ise kısaca 1 den küçük göze varsa birleştir. 5 ten küçükleri oranla %20den büyükse yine göze birleştirme işlemi yap vb..

Algoritma Statistica binom dağılıma uygunluk ile aynı mantıkla çalışmaktadır.




3 Nisan 2011 Pazar

Akademik Bilgi Sistemi

Bitirme ödevim devam etmektedir. www.okanbircan.tk sitesinden en güncel halini takip edebilirsiniz.

One - Way ANOVA, SPSS

Kısaca tek yönlü varyans analizini, örnek bir soru üzerinde SPSS paket programı ile nasıl yapıldığını açıklamaya çalışacağım.

Varyans Analizi Varsayımları :

- Bağımlı değişken normal dağılım gösterir.
- Varyansların homojen olması gerekir.
- Ölçüm düzeyi eşit aralıklı veya oranlı.
- Rassallık

Dipnot :

- ANOVA, anakitle ortalamaları arasında farkın olup olmamasını sınar.
- ANOVA yapılabilmesi için en temel şart, ortalamaları incelenecek olan anakitlelerin varyanslarının aynı olmasıdır.

Örneğimiz : Bir fabrikada aynı işi yapmakta olan 3 işçi olsun. Rassal olarak belirlenen 5 gün içinde ürettikleri günlük parça sayıları aşağıda verilmiştir. İşçilerin günlük ortalama verimlilikleri arasında bir fark olup olmadığını %5 a.d. test edelim.

Günler / İşçiler 1 2 3
1 79 74 72

2 74 69 71
3 92 87 81

4 67 81 61

5 85 64 63

H0 : Mu1=Mu2=Mu3
H1 : Anakitle ort. en az ikisi eşit değildir.


SPSS Veri Girişi :














Menüden Analyze --> Compare Means --> One-Way Anova

Karşımıza çıkan ekranda dependent list bölümüne bağımlı değişkenimizi atıyoruz. Verimlilikler arasındaki farkı sınadığımız için 2.sütünumuzu bu kısma diğer kısma ise 1.sütunumuzu atıyoruz.
Post hoc kısmındanda ikili karşılaştırmaların yapılması için (fark yaratan hangisi?) tukey 'i işaretliyoruz.

SONUÇ :














Yorum :

Anova tablomuzdaki sig. = ,263 olduğu için hipotezimizi kabul ediyoruz. Yani sözü edilen verimlilikler arasında fark yoktur. Eğer, H0 red olsa idi bu sefer fark yaratan değişkeni tespit etmek için tukey sınamasında çıkan değerleri kontrol edicektik.


Örnek Soru Esogü İst. bölümü 2010-2011 yılı Pazarlama ders notlarından alıntıdır.