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:
- Hipotez Testi: R'de hipotez testinin temellerini öğrenin. Hipotez testinin arkasındaki mantığı, anlamlılık düzeyini (alfa) ve p değerini anlayacaksınız. T testi ve ki-kare testi de dahil olmak üzere yaygın hipotez testlerini ve bu testleri gerçekleştirme sürecini adım adım inceleyeceğiz.
- Güven Aralıkları: Nokta tahminlerini çevreleyen belirsizliği ölçmede güven aralıklarının gücünü keşfedin. Yalnızca ortalamalar ve oranlar için güven aralıklarını nasıl hesaplayacağınızı değil, aynı zamanda bunları gerçek dünya bağlamında nasıl yorumlayacağınızı da öğreneceksiniz.
- p-Değerleri: Hipotez testinde hayati bir bileşen olan p değerlerinin gizemini çözün. Anlamlarını, yorumlarını ve sonuçların istatistiksel anlamlılığını belirlemede oynadıkları rolü tartışacağız.
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:
