ANKARA KPSS KURSLARI®,KPSS İSTATİSTİK KURSU kpss,kpss soruları,kpss ders notları,kpss,a: Haziran 2009

30 Haziran 2009 Salı

ankara kpss istatistik kurs fiyatları

KPSS İSTATİSTİK
Olasılık-Matematik İstatistik Yöneylem Araştırması Çok Değişkenli Analizler Parametrik Olmayan Testler Uygulamalı İstatistik Zaman Serileri Deney Tasarımı Örnekleme Sayısal Çözümleme Doğrusal Cebir Regresyon Analizi	100
NOT : Bu Programa Katılacak Öğrencilerimize, Genel Kültür Dersleri Ücretsiz Olarak Verilecektir.
Tarih	40
Coğrafya	30
Vatandaşlık	15
TOPLAM DERS SAATİ 185

FİYATLAR
Taksitle	1250 TL
Peşin	1100 TL
Biz Sınavı Kazandırıyoruz, Siz Mülakata Çalışın.

Pearson moment çarpım korelasyon katsayısı

Matematiksel Özellikleri

Beklenen değerleri μ_X ve μ_Y, standart sapmaları σ_X ve σ_Y olan iki bağımsız değişken X ve Y arasındaki korelasyon katsayısı (ρ_{X, Y}), şu şekilde tanımlanır:

$ho_{X,Y}={mathrm{Cov}(X,Y) over sigma_X sigma_Y} ={E((X-mu_X)(Y-mu_Y)) over sigma_Xsigma_Y},$

E değişkenin beklenen değerini, cov ise kovaryansı ifade eder,

μ_X = E(X) olduğundan, σ_X² = E(X²) − E²(X) ve

Y, için de aynısı geçerli olduğundan, şu ifadeyi yazabiliriz:

$ho_{X,Y}=$

Korelasyon, yalnızca standart hataların ikisi de sonlu ve sıfırdan farklı ise tanımlıdır. Korelasyon katsayısının 1'i (mutlak değer olarak) geçemeyeceği ise Cauchy-Schwarz eşitliğinin doğal bir sonucudur.

Tam bir artan doğrusal ilişkinin varlığı halinde korelasyon katsayısı 1 değerini alır, tam bir azalan ilişkinin varlığı halinde ise korelasyon katsayısı -1 değerini alır. Katsayının alabileceği diğer tüm değerler ise ilişkinin doğrusallığına bağlı olarak bu iki değer arasında olacaktır. Katsayı 1'e veya -1'e ne kadar yakınsa ilişkinin doğrusallığı o kadar güçlüdür.

Değişkenler istatistiksel olarak bağımsız ise korelasyon 0'dır fakat bunun tersi doğru değildir, çünkü korelasyon katsayısı yalnızca doğrusal olan ilişkiyi belirler.

Bir örnek: TesadüfiX değişkeninin −1 ve 1 aralığında tekdüze dağıldığını varsayalım ve Y = X² ilişkisi geçerli olsun. Bu durumda Y tamamen X tarafından belirlenmiştir, öyle ki X ve Y birbirlerine bağımlıdır, fakat Pearson anlamdaki korelasyon 0 olacaktır. Ne var ki, X ve Y'nin birlikte normal dağıldığı durumda, istatistiksel bağımsızlık aynı zamanda korelasyonun da olmaması anlamına gelir.

Dosya Akademi

Dosya Akademi KPSS A Grubu
Sayıştay
Adli ve İdari Hakimlik
Kaymakamlık
Kurum Sınavlarına Hazırlık Merkezi

Dosya Akademi

Dosya Akademi KPSS A Grubu
Sayıştay
Adli ve İdari Hakimlik
Kaymakamlık
Kurum Sınavlarına Hazırlık Merkezi
Kpss İSTATİSTİK kursu
Kpss EKONOMETRİ kursu

Ki-kare dağılımı

Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.

x, $λ$ ve n parametreleri ile gamma dağılımına sahip olsun:

$\text{[math]}$ 0 " src="http://upload.wikimedia.org/math/f/3/5/f35a08ce1d52d9b2ca49f75f206226a9.png"> olur.

Burada $λ = 2$ ve $n = ν / 2$ alınırsa, elde edilen yeni dağılıma, $ν$ serbetlik derecesiyle ki-kare dağılımı denir ve $\Chi _\nu ^2$ ile gösterilir.

x, $ν$ serbetlik derecesiyle ki-kare dağılımına sahip ise:

ki-kare 1 n(0.1)'e eşittir $\text{[math]}$ 0 " src="http://upload.wikimedia.org/math/6/7/e/67eebf0e8594d253591cca19c4377a55.png"> olur.

Teorem 1
$x\sim N(0,1)$ ise $x^2 \sim \Chi _1^2$ olur.

Teorem 2
$x_1 , x_2 , \cdots , x_n$ rastsal değişkenler N(0,1) dağılımına sahip olsun.
$y= \sum_{i=1}^n x_i^2$ ise $y \sim \Chi_n^2$ olur.

Teorem 3
$σ 2$ varyansı bilinen, $N (μ,σ 2)$ dağılımına sahip rasgele örneklem $x_1, x_2, \cdots, x_n$ ve $s 2$ örneklem varyansı olmak üzere:
$\frac{(n-1)s^2}{\sigma^2} \sim \Chi_{n-1}^2$ olur.

"Ankara KPSS Kursları, Adli Yargı, İdari Yargı Hakimlik Sınavı, Müffettişlik, Kaymakamlık, yargı ,Sayıştay Denetçiliği, İcra Müdürlüğü ve Müdür Yardım

"Ankara KPSS Kursları, Adli Yargı, İdari Yargı Hakimlik Sınavı, Müffettişlik, Kaymakamlık, yargı ,Sayıştay Denetçiliği, İcra Müdürlüğü ve Müdür Yardımcılığı, akademi ,Uzman Yardımcılığı, KPSS sonuçları, KPSS Soruları, Hakimlik Sınavlarına hazırlık kurslarıni içerir."

"KPSS, kpss, adli, adli yargı, yörünge ,istanbul ,sayıştay denetçiliği, idari yargı, kurum, kurum sınavları, hakimlik kursu, idari, idari yargı hakimlik kursu, adli, yargı hakimlik kursu, kpss kursları, deneme sınavı, test, dosya, kariyer, rehberlik, yaklaşım ,danışmanlık, ankara, adliye, icra müdürlüğü, icra müdür yardımcılığı, icra müdürlüğü sınavı, yükseliş"