Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

İstatistikte yapılan testler parametrik ve parametrik olmayan testler olmak üzere iki gruba ayrılır. Birincisi yani parametrik testlerde değişkenlerin normal dağılması, varyansların homojen olması ve bazı durumlarda gözlem sayısının 30 ve üzeri olması gibi bazı varsayımlar vardır. Bu varsayımları test ettikten sonra eğer varsayımlar gerçekleşirse t-testi, Z-testi ya da ANOVA testleri gibi testler gerçekleştirilebilir. İkinci testler… Continue reading →

Giriş Seviyesinde Yapay Sinir Ağları

Bu yazıda yapay sinir ağlarının temel kavramları giriş seviyesinde gösterilmeye çalışılacaktır. Öncelikle tablodaki gibi bir veri setimiz olduğunu düşünelim. Bu veri setinde 3 adet girdi değişkeni bir adet çıktı değişkenine dönüşüyor. YSAda X’ler arasında nasıl bir işlem gerçekleşirse sonuçta çıkan Y’ler gerçeğe daha yakın olur sorusu cevaplanır. Genel olarak girdiler ve girdilerin arasında yapılan bir… Continue reading →

Minitab ile ANOVA Testleri

Bu yazıda ANOVA testi bir uygulama üzerinde Minitab ile gösterilmiştir.

Continue reading →

2 Örneklem t-Testi Minitab Uygulaması

Bu yazıda 2 örneklem t-testi ve Minitab üzerinde uygulaması gösterilecektir.

Continue reading →

Python ile Çoklu Regresyon Uygulaması

Eğer bağımsız değişkenler birden fazla olursa çoklu regresyon modeli kurmamız gerekir. Basit lineer regresyonda olduğu gibi katsayılar ve kesme terimi bulunduktan sonra regresyon modeli kurulabilir. Çoklu regresyonda modele alınacak değişkenlerin seçilmesi aşaması en önemli aşamadır. Bu çalışmada Boston veri setini kullanarak bir çoklu regresyon analizi yapılacak. Boston veri seti ile ilgili bilgiler şu adresten alınabilir. array([‘CRIM’, ‘ZN’,… Continue reading →

Python ile Basit Regresyon Uygulaması

Daha önceki derslerimizde sınıflandırma yöntemlerinden karar ağaçlarını ve destek vektör makinelerini görmüştük. Bu algoritmaların nasıl çalıştığına bakmıştık. Her iki algoritmada da verilerimiz hedef değerleri ile birlikte verilmişti. Biz var olan bilgilerden yola çıkarak bir makine öğrenmesi gerçekleştirdik ardından yine veriseti içerisindeki bir takım veriyi test seti olarak kaydederek oluşturduğumuz modeli test veri seti üzerinde deneyerek… Continue reading →