Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Parametrik istatistik, verilerin rastgele dağılım esasına uyduğunu kabul eden ve olasılık dağılımı parametrelerine göre çıkarımlar yapan istatistik dalıdır.
En iyi bilinen ilkel istatistik yöntemleri parametriktir. Genellikle parametrik yöntemler, parametrik olmayanlara göre daha fazla kabullenme yaparlar. Ancak bu ekstra kabullenmelerin doğru olduğu durumlarda da, parametrik yöntemler ile daha doğru ve kesin sonuçlar elde edilebilir. Bir başka deyişle, bunların istatistiksel tahmin gücü yüksektir. Ancak bu kabullenmelerin doğru olmadığı durumlarda ise parametrik yöntemlerin sonuçları gayet yanlış yönlendirici olabilir. Diğer taraftan parametrik formüller genellikle daha basit ve hızlıdır.
Parametrik olmayan istatistik yöntemleri ise, verinin belirli bir dağılıma ait özellikleri olmadığını kabul ederler ve rastgele dağılım parametrelerine göre kabullenmeler yapmazlar. Bu yöntemler, gözlem değerlerinin yanı sıra gözlem sayılarını da dikkate almaktadırlar. Ayrıca parametrik yöntemlerde her bir değişkenin kendi başına standart dağılım gösteren bir gruba ait olduğu, ancak bir arada sabit bir model üzerine oturması mecburiyeti olmadığı kabul edilir. Böylece model büyüyerek verinin kompleksliğine oturacak bir hal alır. Parametrik olmayan yöntemler ölçümlerin gerçek değerleri yerine yarı kantitatif seviyelerini kullanır ve genellikle sorgulanan koşul hakkında daha az bilgi sahibi olunun durumlarda kullanılır. Bu yöntemler daha az kabullenme yaptıklarından sonuçları daha sabittir. Fakat parametrik yöntemlerin kullanımına uygun durumlarda kullanıldıklarında ise istatistiksel güçleri daha zayıf olacaktır.
Kaynakça
- ^ Geisser S, Johnson WM. Modes of Parametric Statistical Inference, John Wiley & Sons, 2006
- ^ DR. Cox. Principles of Statistical Inference, Cambridge University Press, 2006
- ^ Freedman D. Statistical Models: Theory and Practice, Cambridge University Press, 2000
- ^ Corder GW, Foreman DI. Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach, Wiley, 2009
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Parametrik istatistik verilerin rastgele dagilim esasina uydugunu kabul eden ve olasilik dagilimi parametrelerine gore cikarimlar yapan istatistik dalidir En iyi bilinen ilkel istatistik yontemleri parametriktir Genellikle parametrik yontemler parametrik olmayanlara gore daha fazla kabullenme yaparlar Ancak bu ekstra kabullenmelerin dogru oldugu durumlarda da parametrik yontemler ile daha dogru ve kesin sonuclar elde edilebilir Bir baska deyisle bunlarin istatistiksel tahmin gucu yuksektir Ancak bu kabullenmelerin dogru olmadigi durumlarda ise parametrik yontemlerin sonuclari gayet yanlis yonlendirici olabilir Diger taraftan parametrik formuller genellikle daha basit ve hizlidir Parametrik olmayan istatistik yontemleri ise verinin belirli bir dagilima ait ozellikleri olmadigini kabul ederler ve rastgele dagilim parametrelerine gore kabullenmeler yapmazlar Bu yontemler gozlem degerlerinin yani sira gozlem sayilarini da dikkate almaktadirlar Ayrica parametrik yontemlerde her bir degiskenin kendi basina standart dagilim gosteren bir gruba ait oldugu ancak bir arada sabit bir model uzerine oturmasi mecburiyeti olmadigi kabul edilir Boylece model buyuyerek verinin kompleksligine oturacak bir hal alir Parametrik olmayan yontemler olcumlerin gercek degerleri yerine yari kantitatif seviyelerini kullanir ve genellikle sorgulanan kosul hakkinda daha az bilgi sahibi olunun durumlarda kullanilir Bu yontemler daha az kabullenme yaptiklarindan sonuclari daha sabittir Fakat parametrik yontemlerin kullanimina uygun durumlarda kullanildiklarinda ise istatistiksel gucleri daha zayif olacaktir Kaynakca Geisser S Johnson WM Modes of Parametric Statistical Inference John Wiley amp Sons 2006 DR Cox Principles of Statistical Inference Cambridge University Press 2006 Freedman D Statistical Models Theory and Practice Cambridge University Press 2000 Corder GW Foreman DI Nonparametric Statistics for Non Statisticians A Step by Step Approach Wiley 2009