İstatistik Terimleri Sözlüğü (R)

istattistik terimleri sozlugu
Ranj (Range)
En basit değişim ölçüsü olup, gözlenen ölçümlerin en büyüğü ile en küçüğü arasındaki farktır. Sadece verilerin en büyüğü ve en küçüğü kullanılarak hesaplandığı ve diğer veriler ele alınmadığı için çok güvenilir bir ölçü değildir. Bu nedenle tek başına kullanılması yerine diğer değişim ölçülerine destek olarak kullanıldığında bilgi verici olabilir. Örneğin, 34,67,54,68,45,78, 90,87,30 veri seti için ranj, 90-30=60′dır.
Ranj Ortası (Mid-range)
Bir veri setindeki en küçük ve en yüksek ölçümün ortalamasıdır.
Ranj Testler (Range Tests)
Bir deneydeki her ortalamanın diğer ortalama ile karşılaştırılmasında kullanılan testlerdir. En çok kullanı­lan ranj testler Tukey’s test, Newman-Keuls ve Duncan’s testtir.
Reddetme / Red Bölgesi (Rejection Region)
Reddetme bölgesi, örnekleme dağılımının bir ucunda ya da uçlarında bulunan bir bölgesidir. Null hipotezin hangi koşullar altında reddedileceğini belirleyen ve deney öncesinde seçilen test istatistiğinin alabileceği değerlerin oluşturduğu bir aralıktır. Reddetme bölgesinde bulunan herhangi bir değere ilişkin olasılık ?’ya eşit ya da ?’dan küçüktür.
Reddetme Düzeyi (Rejection level)
Gerçekte doğru olan bir null hipotezinin (H0) reddedilme olasılığıdır.
Regresyon Doğrusu (Regression Line)
Değişkenler arasındaki ilişkiyi özetlemek üzere oluşturulan bir saçılma diyagramı üzerindeki noktalar boyunca, ve onlara mümkün olduğu kadar yakın olacak şekilde ve onları en iyi özetleyecek şekilde geçen en uygun doğrudur. Doğrunun aşağı doğru bir eğimi varsa, ilişki negatiftir. Eğer doğrunun eğimi yukarı doğru ise, ilişki pozitiftir. Regresyon eşitliği (Y’= a+bX) elde edildikten sonra, a ve b katsayılarının bilinmesi ile doğrunun saçılma diyagramı üzerinde çizilmesi mümkün olur.
Regresyon (Regression)
Bir veya daha fazla değişkene ait bilgilerden yararlanarak diğer bir değişkeni tahmin edebilmektir.
Regresyon Eşitliği (Regression Equation)
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak açıklayan bir eşitliktir. Bu eşitlik, bazı değişkenlerin bilinen diğer değişkenlerden nasıl tahmin edilebileceğinin derecesini ya da değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini gösterir. Doğrusal bir regresyon eşitliği, Y=a+bX+e şeklinde yazılır. Burada, Y bağımlı değişken, a sabit (X=0 iken Y’nin alacağı değer), b eğim ya da regresyon katsayısı , X bağımsız değişkendir ve e ise hatadır. Bu eşitlik kullanılarak, X’in bilinen değerlerinden Y değişkeni tahmin edilir. Regresyon eşitliği, bir saçılma diyagramı üzerinde gösterilen regresyon doğrusuna ait bir denklemdir.
Regresyon Homojenliği (Homogeneity of Regression)
Kovaryetin bir fonksiyonu olarak bağımlı değişkeni belirleyen regresyon doğrusunun pek çok grupta ya da şartta sabit olduğu varsayımıdır.
Regresyon Katsayısı (Regression Coefficient)
Bir regresyon eşitliğinde (Y’= a+bX) yer alan doğrunun eğimi (b), regresyon katsayısı olarak da bilinir.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *