R'deki tanımlayıcı istatistikler: merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ölçüleri ve histogramlar ve kutu grafikleri gibi grafiksel gösterimler.
R'de çıkarımsal istatistikler: hipotez testi, güven aralıkları ve p değerleri.
R'de t testleri ve ki-kare testleri yapılması.
R'de doğrusal regresyon: iki değişken arasındaki ilişkinin modellenmesi ve regresyon çıktısının yorumlanması.
İster deneyimli bir veri bilimci olun ister veri analizi yolculuğunuza yeni başlıyor olun, bu modül size çok yönlü R ortamını kullanarak hem tanımlayıcı hem de çıkarımsal istatistiklere ilişkin kapsamlı bir anlayış sağlayacaktır. Verilerinizdeki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için sizi gerekli becerilerle donatacak çok çeşitli istatistiksel teknikleri ve görselleştirme araçlarını ele alacağız.
Tanımlayıcı istatistikler veri analizinin temelini oluşturur ve veri kümelerini özetlememize ve anlamamıza olanak tanır. Bu bölümde verilerin merkezi eğilimini, değişkenliğini ve dağılımını karakterize eden çeşitli ölçümleri inceleyeceğiz. R, bu ölçümleri hesaplamak için sayısız fonksiyon sunar ve aşağıdaki hesaplamalarda uzmanlaşacaksınız:
R'de tanımlayıcı istatistikler gerçekleştirmek için çeşitli işlevleri ve paketleri kullanmanız gerekir. R'de merkezi eğilim ölçülerini, değişkenlik ölçülerini nasıl hesaplayabileceğiniz ve grafiksel görüntüler oluşturabileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:
Ortalama: Bir numerik değişkenin ortalamasını hesaplamak için mean( ) fonksiyonunu kullanabilirsiniz . Örneğin, data_vector adında bir veri vektörünüz varsa ortalamayı şu şekilde hesaplarsınız:
mean_result <- mean(data_vector)
Median: Bir verisetinde medyanı bulmak için median() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Ortalamaya benzer şekilde, verileriniz data_vector içindeyse :
median_result <- median(data_vector)
Mode: Ortalama ve medyanın aksine, R'nin modu doğrudan hesaplamak için yerleşik bir işlevi yoktur. Gerekirse modu bulmak için özel bir işlev oluşturmanız gerekebilir.
Aralık: Verilerinizin aralığını (maksimum ve minimum değerler arasındaki farkı) range( ) fonksiyonunu kullanarak hesaplayabilirsiniz. Minimum ve maksimum değerleri içeren bir vektör döndürür.
range_result <- range(data_vector)
Varyans ve Standart Sapma: Var( ) fonksiyonu varyansı hesaplarken, sd () fonksiyonu standart sapmayı hesaplar. Her ikisi de verinin dağılımını değerlendirmek için kullanılır.
variance_result <- var(data_vector)
sd_result <- sd (data_vector)
Çarpıklık ve Basıklık: Çarpıklık ve basıklığı hesaplamak için moments paketini kullanabilirsiniz. Öncelikle paketi kurmanız ve yüklemeniz gerekir:
install.packages ("moments")
library(moments)
skewness( )'ı çarpıklık ve kurtosis()’i basıklık kullanabilirsiniz :
skewness_result <- skewness(data_vector)
kurtosis_result <- kurtosis(data_vector)
Grafiksel Gösterimler
Histogram: Bir histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Verilerinizi kutulara bölerek dağılımını görselleştirir. Örneğin:
hist(data_vector, main = "Histogram of Data", xlab = "Values", ylab = "Frequency")
Kutu grafiği: boxplot( ) işlevi, dağılımın merkezi eğilimi ve yayılımının yanı sıra potansiyel aykırı değerler hakkında bilgi sağlayan kutu grafikleri oluşturmak için kullanılır.
boxplot(data_vector, main = "Boxplot of Data", ylab = "Values")
Bu adımları izleyerek ve R'nin yerleşik işlevlerinden ve paketlerinden yararlanarak, veri kümeniz için tanımlayıcı istatistikleri etkili bir şekilde hesaplayabilir ve görselleştirebilirsiniz. Bu, verilerinizin özelliklerini anlamak ve daha ileri analizlere hazırlamak için sağlam bir temel sağlar.
R'de Çıkarımsal İstatistikler: Veri Çıkarımının Sırlarının Kilidini Açmak
Çıkarımsal istatistikler, veriye dayalı kararları ve hipotez testlerini mümkün kılarak analitik yeteneklerinizi bir sonraki seviyeye yükseltir. Bu bölümden neler bekleyebilirsiniz:
R'deki çıkarımsal istatistikler, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve veriye dayalı karar almayı ve hipotez testini mümkün kılar. Burada hipotez testinin nasıl gerçekleştirileceği, güven aralıklarının nasıl hesaplanacağı ve R'deki p değerlerinin öneminin nasıl anlaşılacağı hakkında adım adım bir kılavuz bulunmaktadır:
Aralık: Verilerinizin aralığını (maksimum ve minimum değerler arasındaki farkı) range( ) fonksiyonunu kullanarak hesaplayabilirsiniz. Minimum ve maksimum değerleri içeren bir vektör döndürür.
range_result <- range(data_vector)
Varyans ve Standart Sapma: Var( ) fonksiyonu varyansı hesaplarken, sd () fonksiyonu standart sapmayı hesaplar. Her ikisi de verinin dağılımını değerlendirmek için kullanılır.
variance_result <- var(data_vector)
sd_result <- sd (data_vector)
Çarpıklık ve Basıklık: Çarpıklık ve basıklığı hesaplamak için moments paketini kullanabilirsiniz. Öncelikle paketi kurmanız ve yüklemeniz gerekir:
install.packages ("moments")
library(moments)
skewness( )'ı çarpıklık ve kurtosis()’i basıklık kullanabilirsiniz :
skewness_result <- skewness(data_vector)
kurtosis_result <- kurtosis(data_vector)
Grafiksel Gösterimler
Histogram: Bir histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Verilerinizi kutulara bölerek dağılımını görselleştirir. Örneğin:
hist(data_vector, main = "Histogram of Data", xlab = "Values", ylab = "Frequency")
Kutu grafiği: boxplot( ) işlevi, dağılımın merkezi eğilimi ve yayılımının yanı sıra potansiyel aykırı değerler hakkında bilgi sağlayan kutu grafikleri oluşturmak için kullanılır.
boxplot(data_vector, main = "Boxplot of Data", ylab = "Values")
Bu adımları izleyerek ve R'nin yerleşik işlevlerinden ve paketlerinden yararlanarak, veri kümeniz için tanımlayıcı istatistikleri etkili bir şekilde hesaplayabilir ve görselleştirebilirsiniz. Bu, verilerinizin özelliklerini anlamak ve daha ileri analizlere hazırlamak için sağlam bir temel sağlar.
R'de Çıkarımsal İstatistikler: Veri Çıkarımının Sırlarının Kilidini Açmak
Çıkarımsal istatistikler, veriye dayalı kararları ve hipotez testlerini mümkün kılarak analitik yeteneklerinizi bir sonraki seviyeye yükseltir. Bu bölümden neler bekleyebilirsiniz:
R'deki çıkarımsal istatistikler, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve veriye dayalı karar almayı ve hipotez testini mümkün kılar. Burada hipotez testinin nasıl gerçekleştirileceği, güven aralıklarının nasıl hesaplanacağı ve R'deki p değerlerinin öneminin nasıl anlaşılacağı hakkında adım adım bir kılavuz bulunmaktadır:
Aralık: Verilerinizin aralığını (maksimum ve minimum değerler arasındaki farkı) range( ) fonksiyonunu kullanarak hesaplayabilirsiniz. Minimum ve maksimum değerleri içeren bir vektör döndürür.
range_result <- range(data_vector)
Varyans ve Standart Sapma: Var( ) fonksiyonu varyansı hesaplarken, sd () fonksiyonu standart sapmayı hesaplar. Her ikisi de verinin dağılımını değerlendirmek için kullanılır.
variance_result <- var(data_vector)
sd_result <- sd (data_vector)
Çarpıklık ve Basıklık: Çarpıklık ve basıklığı hesaplamak için moments paketini kullanabilirsiniz. Öncelikle paketi kurmanız ve yüklemeniz gerekir:
install.packages ("moments")
library(moments)
skewness( )'ı çarpıklık ve kurtosis()’i basıklık kullanabilirsiniz :
skewness_result <- skewness(data_vector)
kurtosis_result <- kurtosis(data_vector)
Grafiksel Gösterimler
Histogram: Bir histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Verilerinizi kutulara bölerek dağılımını görselleştirir. Örneğin:
hist(data_vector, main = "Histogram of Data", xlab = "Values", ylab = "Frequency")
Kutu grafiği: boxplot( ) işlevi, dağılımın merkezi eğilimi ve yayılımının yanı sıra potansiyel aykırı değerler hakkında bilgi sağlayan kutu grafikleri oluşturmak için kullanılır.
boxplot(data_vector, main = "Boxplot of Data", ylab = "Values")
Bu adımları izleyerek ve R'nin yerleşik işlevlerinden ve paketlerinden yararlanarak, veri kümeniz için tanımlayıcı istatistikleri etkili bir şekilde hesaplayabilir ve görselleştirebilirsiniz. Bu, verilerinizin özelliklerini anlamak ve daha ileri analizlere hazırlamak için sağlam bir temel sağlar.
R'de Çıkarımsal İstatistikler: Veri Çıkarımının Sırlarının Kilidini Açmak
Çıkarımsal istatistikler, veriye dayalı kararları ve hipotez testlerini mümkün kılarak analitik yeteneklerinizi bir sonraki seviyeye yükseltir. Bu bölümden neler bekleyebilirsiniz:
R'deki çıkarımsal istatistikler, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve veriye dayalı karar almayı ve hipotez testini mümkün kılar. Burada hipotez testinin nasıl gerçekleştirileceği, güven aralıklarının nasıl hesaplanacağı ve R'deki p değerlerinin öneminin nasıl anlaşılacağı hakkında adım adım bir kılavuz bulunmaktadır:
Aralık: Verilerinizin aralığını (maksimum ve minimum değerler arasındaki farkı) range( ) fonksiyonunu kullanarak hesaplayabilirsiniz. Minimum ve maksimum değerleri içeren bir vektör döndürür.
range_result <- range(data_vector)
Varyans ve Standart Sapma: Var( ) fonksiyonu varyansı hesaplarken, sd () fonksiyonu standart sapmayı hesaplar. Her ikisi de verinin dağılımını değerlendirmek için kullanılır.
variance_result <- var(data_vector)
sd_result <- sd (data_vector)
Çarpıklık ve Basıklık: Çarpıklık ve basıklığı hesaplamak için moments paketini kullanabilirsiniz. Öncelikle paketi kurmanız ve yüklemeniz gerekir:
install.packages ("moments")
library(moments)
skewness( )'ı çarpıklık ve kurtosis()’i basıklık kullanabilirsiniz :
skewness_result <- skewness(data_vector)
kurtosis_result <- kurtosis(data_vector)
Grafiksel Gösterimler
Histogram: Bir histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Verilerinizi kutulara bölerek dağılımını görselleştirir. Örneğin:
hist(data_vector, main = "Histogram of Data", xlab = "Values", ylab = "Frequency")
Kutu grafiği: boxplot( ) işlevi, dağılımın merkezi eğilimi ve yayılımının yanı sıra potansiyel aykırı değerler hakkında bilgi sağlayan kutu grafikleri oluşturmak için kullanılır.
boxplot(data_vector, main = "Boxplot of Data", ylab = "Values")
Bu adımları izleyerek ve R'nin yerleşik işlevlerinden ve paketlerinden yararlanarak, veri kümeniz için tanımlayıcı istatistikleri etkili bir şekilde hesaplayabilir ve görselleştirebilirsiniz. Bu, verilerinizin özelliklerini anlamak ve daha ileri analizlere hazırlamak için sağlam bir temel sağlar.
R'de Çıkarımsal İstatistikler: Veri Çıkarımının Sırlarının Kilidini Açmak
Çıkarımsal istatistikler, veriye dayalı kararları ve hipotez testlerini mümkün kılarak analitik yeteneklerinizi bir sonraki seviyeye yükseltir. Bu bölümden neler bekleyebilirsiniz:
R'deki çıkarımsal istatistikler, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve veriye dayalı karar almayı ve hipotez testini mümkün kılar. Burada hipotez testinin nasıl gerçekleştirileceği, güven aralıklarının nasıl hesaplanacağı ve R'deki p değerlerinin öneminin nasıl anlaşılacağı hakkında adım adım bir kılavuz bulunmaktadır:
Bu uygulamalı bölümde, belirli istatistiksel testleri ve bunların R'de nasıl gerçekleştirileceğini daha derinlemesine inceleyeceğiz:
R'de t-testleri ve ki-kare testlerinin yapılması, ortalamaların karşılaştırılması ve kategorik verilerin analiz edilmesi için önemlidir. Bu testlerin R'de nasıl yürütüleceğine ilişkin pratik bir kılavuz aşağıda sunulmuştur:
Bu uygulamalı bölümde, belirli istatistiksel testleri ve bunların R'de nasıl gerçekleştirileceğini daha derinlemesine inceleyeceğiz:
R'de t-testleri ve ki-kare testlerinin yapılması, ortalamaların karşılaştırılması ve kategorik verilerin analiz edilmesi için önemlidir. Bu testlerin R'de nasıl yürütüleceğine ilişkin pratik bir kılavuz aşağıda sunulmuştur:
Bu uygulamalı bölümde, belirli istatistiksel testleri ve bunların R'de nasıl gerçekleştirileceğini daha derinlemesine inceleyeceğiz:
R'de t-testleri ve ki-kare testlerinin yapılması, ortalamaların karşılaştırılması ve kategorik verilerin analiz edilmesi için önemlidir. Bu testlerin R'de nasıl yürütüleceğine ilişkin pratik bir kılavuz aşağıda sunulmuştur:
T testi sonuçlarınızda p değerine dikkat edin. Seçtiğiniz alfa seviyesinden düşükse (örneğin, 0,05), sıfır hipotezini reddedebilirsiniz. Küçük bir p değeri gruplar arasında anlamlı bir fark olduğunu gösterir.
Ki-kare testlerinde p değerine ve test istatistiğine odaklanın. Küçük bir p değeri (genellikle < 0,05) anlamlı bir fark veya ilişkiyi belirtirken, daha büyük bir p değeri, anlamlı bir fark veya ilişkinin olmadığını gösterir.
Sonuçlarınızı daima araştırma sorunuz bağlamında yorumlayın. Önemli bir sonuç çalışmanız için ne anlama geliyor?
Bu adımları takip ederek ve t-testleri ve ki-kare testleri için uygun R işlevlerini kullanarak, ister ortalamaları karşılaştırıyor ister kategorik değişkenler arasındaki ilişkileri araştırıyor olun, verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkarmak için gerekli donanıma sahip olacaksınız.
Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve tahminler yapmak için güçlü bir istatistiksel tekniktir. R'de doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceği aşağıda açıklanmıştır:
Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve tahminler yapmak için güçlü bir istatistiksel tekniktir. R'de doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceği aşağıda açıklanmıştır:
Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve tahminler yapmak için güçlü bir istatistiksel tekniktir. R'de doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceği aşağıda açıklanmıştır:
Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve tahminler yapmak için güçlü bir istatistiksel tekniktir. R'de doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceği aşağıda açıklanmıştır:
Gentleman, R., & Temple Lang, D. (2004). R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3), 299-314.
Grolemund, G., & Wickham, H. (2016). R for data science. O'Reilly Media.
R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing.
