İki Değişkenli Sayısal Verileri İnceleme

Saçılım Grafiklerine Giriş

Şunları öğrenin:

Saçılım Grafiği Çizme
(Bir ekran açılır)
Saçılım Grafiği: Sınava Çalışma, Ayakkabı Numarası ve Sınav Sonuçları
(Bir ekran açılır)
Saçılım Grafiği: İnsanlar Zamanla Daha Az Sigara İçiyor
(Bir ekran açılır)
Serpme grafiklerindeki pozitif ve negatif korelasyonlar
(Bir ekran açılır)
Saçılım grafiklerindeki aykırı değerler
(Bir ekran açılır)
Saçılım grafiğinde kümelenmeler
(Bir ekran açılır)
Nokta grafiklerini tanımlama (şekil, yön, güç, aykırı değerler)
(Bir ekran açılır)
Dağılım grafikleri ve korelasyon - tekrar
(Bir ekran açılır)

Alıştırma

Saçılım Grafiği Çizme0 sorudan 0 tanesini doğru yaparak seviyenizi arttırın!
Serpme grafiklerindeki pozitif ve negatif doğrusal korelasyonlar0 sorudan 0 tanesini doğru yaparak seviyenizi arttırın!

Eğilim Doğrularına Giriş

Şunları öğrenin:

Verilere Göre Doğru Çizme
(Bir ekran açılır)
Regresyon Doğrusunu Tahmin Etme Alıştırması
(Bir ekran açılır)
Regresyon Doğrusu ile Tahminde Bulunma (Doğrusal Modeller)
(Bir ekran açılır)
Regresyon Doğrusu Örneği: 1945'te Sigara İçmek
(Bir ekran açılır)
Trend çizgilerinin denklemleri: Telefon verisi
(Bir ekran açılır)
Doğrusal regresyon - tekrar
(Bir ekran açılır)

Alıştırma

En İyi Uyum Doğrusunu Tahmin Etme0 sorudan 0 tanesini doğru yaparak seviyenizi arttırın!
En İyi Uyum Doğrularının Eğimlerini Hesaplama0 sorudan 0 tanesini doğru yaparak seviyenizi arttırın!

En Küçük Kareler Regresyon Denklemleri

Şunları öğrenin:

Hatalara Giriş ve En Küçük Kareler Yöntemi
(Bir ekran açılır)
Hatalara Giriş
(Bir ekran açılır)
Regresyon Doğrusunun Denklemini Hesaplama
(Bir ekran açılır)
Regresyon Doğrusu Eğimini Yorumlama
(Bir ekran açılır)
Regresyon Modelinde y Eksenini Kesen Noktayı Yorumlama
(Bir ekran açılır)
Trend Çizgisini Yorumlama
(Bir ekran açılır)

Bu ünite hakkında

İki nicel değişken arasındaki ilişkiyi keşfetmek için serpme grafikleri kullanırız ve ilişkiyi modellemek ve öngörüde bulunmak için regresyon kullanırız. Bu ünitede doğrusal regresyonu ve doğrusal modellerin gücünü değerlendirmeyi keşfedeceğiz.