[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:09.92,0:00:15.22,Default,,0000,0000,0000,,İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık,\Nbelirsizlik durumunda karar almayı sağlar\N
Dialogue: 0,0:00:15.22,0:00:18.74,Default,,0000,0000,0000,,ve herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
Dialogue: 0,0:00:28.01,0:00:33.21,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık kavramını açıklayabilmek için üç temel kavramın\Ntanımlanmasına ihtiyaç vardır.
Dialogue: 0,0:00:33.55,0:00:38.07,Default,,0000,0000,0000,,Bunlar tesadüfi deney, örneklem uzayı ve olaydır.
Dialogue: 0,0:00:38.35,0:00:45.68,Default,,0000,0000,0000,,Örneklem ile ana kütle arasında bağıntı kurarak tahmin yapmak,\Nancak olasılık kuramı yardımıyla yapılabilir.
Dialogue: 0,0:01:10.95,0:01:13.51,Default,,0000,0000,0000,,Sorusuna yanıt bulabileceksiniz.
Dialogue: 0,0:01:17.03,0:01:23.10,Default,,0000,0000,0000,,İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık, belirsizlik durumunda karar almayı \Nsağlar.
Dialogue: 0,0:01:23.10,0:01:28.33,Default,,0000,0000,0000,,Rassallığı içeren olasılık, herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
Dialogue: 0,0:01:28.35,0:01:37.31,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık, tesadüfi deneyin çok defa tekrarlanması durumunda bu sonuçlarla hangi şansla karşılaşılacağını tümdengelim yöntemiyle anlatır.
Dialogue: 0,0:01:38.06,0:01:41.09,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık kavramını açıklayabilmek için, tesadüfi deney,
Dialogue: 0,0:01:41.12,0:01:46.20,Default,,0000,0000,0000,,örneklem uzayı ve olay şeklindeki üç temel \Nkavramın tanımlanmasına ihtiyaç vardır.
Dialogue: 0,0:01:50.03,0:01:56.40,Default,,0000,0000,0000,,Deney, varsayımsal olarak belirli koşullar altında \Nsonsuz defa tekrarlanabilen ve her denemede
Dialogue: 0,0:01:56.40,0:02:03.02,Default,,0000,0000,0000,,hangi sonucun gerçekleşeceği konusunda belirsizliğin\Nbulunduğu en az iki sonuçtan oluşan bir süreçtir.
Dialogue: 0,0:02:03.92,0:02:09.29,Default,,0000,0000,0000,,Tesadüfi deneye örnek olarak, bir zarın veya bir paranın atılması örnek verilebilir.
Dialogue: 0,0:02:20.38,0:02:24.52,Default,,0000,0000,0000,,Olay, örneklem uzayındaki temel sonuçların bir alt kümesidir.
Dialogue: 0,0:02:32.72,0:02:39.04,Default,,0000,0000,0000,,S’nin herhangi bir alt kümesine veya örnek sonuçlardan bazılarının kümesi olaydır.
Dialogue: 0,0:02:42.08,0:02:49.53,Default,,0000,0000,0000,,Bir olayın gerçekleşmesi için yapılan tesadüfi bir deneyde, birbirinden \Nfarklı ve aynı anda olmayan N tane sonuç içinde,
Dialogue: 0,0:02:49.99,0:02:56.36,Default,,0000,0000,0000,,bir olayın meydana gelme olasılığı P ile gösterilir ve bu \Nbir olayın meydana gelme şansı olarak tanımlanır.
Dialogue: 0,0:03:08.14,0:03:13.31,Default,,0000,0000,0000,,Herhangi bir basit ya da bileşik olayın olasılığı, sıfır ve bir aralığında yer alır.
Dialogue: 0,0:03:13.86,0:03:18.35,Default,,0000,0000,0000,,Olasılığı sıfır olan bir olay meydana gelmesi olanaksız olan olaydır.
Dialogue: 0,0:03:18.60,0:03:22.72,Default,,0000,0000,0000,,Bir olayın olasılığı bire eşit ise bu olaya kesin olay denir.
Dialogue: 0,0:03:31.85,0:03:37.80,Default,,0000,0000,0000,,Bir olayın gerçekleşme şansı başka bir olayın \Ngerçekleşmesine bağlı olduğunda koşullu olasılık kullanılır.
Dialogue: 0,0:03:38.37,0:03:41.61,Default,,0000,0000,0000,,A ve B olayları herhangi iki olay olsun.
Dialogue: 0,0:03:41.61,0:03:48.41,Default,,0000,0000,0000,,A olayının gerçekleştiği bilindiğinde, B olayının\Nortaya çıkma olasılığı koşullu olasılık olarak tanımlanır.
Dialogue: 0,0:03:52.08,0:03:59.07,Default,,0000,0000,0000,,Tesadüfi değişken, S örnek uzayındaki her bir tesadüfi olaya\Nsayısal değerler atayan bir fonksiyondur.
Dialogue: 0,0:03:59.15,0:04:05.28,Default,,0000,0000,0000,,Bu fonksiyon aracılığıyla örnek uzayındaki her bir sonuç reel eksende bir değere taşınır.
Dialogue: 0,0:04:12.60,0:04:20.59,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık dağılımları yapılan her tesadüfi deneyde ortaya çıkan sonuçlar için\Nyeni bir fonksiyon aramak hem emek hem de zaman kaybına yol açar.
Dialogue: 0,0:04:20.69,0:04:24.16,Default,,0000,0000,0000,,Bu nedenle çeşitli tesadüfi deneylerin, aynı koşullar altında,
Dialogue: 0,0:04:24.21,0:04:30.05,Default,,0000,0000,0000,,aynı özellikler göstermelerinden yararlanılarak, \Nkuramsal olasılık dağılımları geliştirilmiştir.
Dialogue: 0,0:04:30.79,0:04:37.75,Default,,0000,0000,0000,,Bu kuramsal olasılık dağılımları benzer özellikteki \Ndiğer deneylerde de kullanmak amacıyla genelleştirilmiştir.
Dialogue: 0,0:04:51.68,0:04:56.20,Default,,0000,0000,0000,,Binom dağılımı; yapılan deneylerin sonuçlarının, olumlu-olumsuz, başarılı-başarısız,
Dialogue: 0,0:04:56.43,0:05:03.61,Default,,0000,0000,0000,,iyi-kötü, ölü-sağ, pozitif-negatif gibi ortaya çıktığı, bu tür deneyler\Nsonucunda elde edilen dağılımlardır.
Dialogue: 0,0:05:04.10,0:05:07.10,Default,,0000,0000,0000,,Binom dağılımı, kesikli olasılık dağılımıdır.
Dialogue: 0,0:05:07.43,0:05:10.99,Default,,0000,0000,0000,,Binom dağılımı, tüm denemelerin aynı koşullarda tekrarlandığı ve
Dialogue: 0,0:05:11.03,0:05:16.52,Default,,0000,0000,0000,,her tekrarda birbirinden bağımsız iki olaydan birinin meydana\Ngeldiği deneylerde ortaya çıkar.
Dialogue: 0,0:05:16.87,0:05:24.54,Default,,0000,0000,0000,,Örneğin Binom deneyine, bir kadının klasik tüp bebek işlemi\Nsonrasında gebe kalması veya kalmaması örnek olarak verilebilir.
Dialogue: 0,0:05:24.90,0:05:30.39,Default,,0000,0000,0000,,20 adet gebe kalma olasılığı aynı olan\Nkadına klasik tüp bebek işlemi yapıldığını varsayalım
Dialogue: 0,0:05:30.47,0:05:36.74,Default,,0000,0000,0000,,burada tesadüfi değişkenimiz başarılı\Ngebeliklerin sayısıdır ve Binom dağılımına sahiptir.
Dialogue: 0,0:05:37.21,0:05:40.99,Default,,0000,0000,0000,,Binom dağılımında p olasılığının oldukça küçük olması durumunda,
Dialogue: 0,0:05:41.09,0:05:45.33,Default,,0000,0000,0000,,Binom dağılımı uygun bir kuramsal olasılık modeli olmaz.
Dialogue: 0,0:05:57.12,0:06:01.81,Default,,0000,0000,0000,,Poisson dağılımı sürekli uzayda kesikli veriler veren deneylere uygulanır.
Dialogue: 0,0:06:01.98,0:06:07.50,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık dağılımları içinde sürekli olasılık dağılımlarının altında normal dağılım yer alır.
Dialogue: 0,0:06:07.50,0:06:11.64,Default,,0000,0000,0000,,Uygulamada ele alınan birçok değişken normale benzer bir dağılım gösterir.
Dialogue: 0,0:06:11.90,0:06:16.41,Default,,0000,0000,0000,,Örneğin, ölçme hataları, bebeklerin canlı doğum ağrılıkları, diastolik kan basıncı,
Dialogue: 0,0:06:16.76,0:06:19.95,Default,,0000,0000,0000,,hemoglobin düzeyi, kadınların yaşam süresi gibi.
Dialogue: 0,0:06:20.41,0:06:27.63,Default,,0000,0000,0000,,Aslında, bu tür tesadüfî değişkenlerin dağılımları tam\Nolarak bir normal dağılıma uymasa da yaklaştıkları görülür.
Dialogue: 0,0:06:27.93,0:06:31.69,Default,,0000,0000,0000,,Fakat uygulamada, çok sayıda birbirinden bağımsız olarak ortaya çıkan
Dialogue: 0,0:06:31.70,0:06:35.55,Default,,0000,0000,0000,,tesadüfî değişkenlerin bir normal dağılım gösterdikleri kabul edilir.
Dialogue: 0,0:06:35.92,0:06:40.07,Default,,0000,0000,0000,,İstatistik teorisinde önemli bir yere sahip olan normal dağılım, tek değişkenli,
Dialogue: 0,0:06:40.12,0:06:44.50,Default,,0000,0000,0000,,iki değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere üç kısım altında incelenir.
Dialogue: 0,0:06:45.33,0:06:49.52,Default,,0000,0000,0000,,Biz burada sadece tek değişkenli normal dağılımı ele alacağız.
Dialogue: 0,0:06:49.52,0:06:55.92,Default,,0000,0000,0000,,Aritmetik ortalaması ve standart sapması farklı değerler olan \Nçok sayıda normal dağılım düşünülebilir;
Dialogue: 0,0:06:55.93,0:07:02.92,Default,,0000,0000,0000,,herhangi bir normal dağılımın özel denklemini yazabilmek için \Ndağılımın parametreleri olan değerlerini bilmek yeterlidir.
Dialogue: 0,0:07:07.92,0:07:13.12,Default,,0000,0000,0000,,İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık,\Nbelirsizlik durumunda karar almayı sağlar ve
Dialogue: 0,0:07:13.13,0:07:16.14,Default,,0000,0000,0000,,herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
Dialogue: 0,0:07:25.89,0:07:30.85,Default,,0000,0000,0000,,Olasılık kavramını açıklayabilmek için üç temel kavramın \Ntanımlanmasına ihtiyaç vardır.\N
Dialogue: 0,0:07:36.80,0:07:42.38,Default,,0000,0000,0000,,Tesadüfi deneye örnek olarak, bir zarın veya bir paranın atılması örnek verilebilir.
Dialogue: 0,0:08:34.94,0:08:39.91,Default,,0000,0000,0000,,Konuyla ilgili ayrıntılı bilgili Tıbbi İstatistik ders kitabının 5. Ünitesinde yer almaktadır.