YouTube

¿Tienes cuenta de YouTube?

Nuevo: habilita las traducciones y subtítulos creados por los usuarios en tu canal de YouTube

Turkish subtítulos

← TIBBİ İSTATİSTİK - Ünite 5 Konu Anlatımı 1

Obtener código incrustado.
1 idioma

Mostrar Revisión1 creada 10/10/2019 por oznurgonul.

  1. İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık,
    belirsizlik durumunda karar almayı sağlar
  2. ve herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
  3. Olasılık kavramını açıklayabilmek için üç temel kavramın
    tanımlanmasına ihtiyaç vardır.
  4. Bunlar tesadüfi deney, örneklem uzayı ve olaydır.
  5. Örneklem ile ana kütle arasında bağıntı kurarak tahmin yapmak,
    ancak olasılık kuramı yardımıyla yapılabilir.
  6. Sorusuna yanıt bulabileceksiniz.
  7. İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık, belirsizlik durumunda karar almayı
    sağlar.
  8. Rassallığı içeren olasılık, herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
  9. Olasılık, tesadüfi deneyin çok defa tekrarlanması durumunda bu sonuçlarla hangi şansla karşılaşılacağını tümdengelim yöntemiyle anlatır.
  10. Olasılık kavramını açıklayabilmek için, tesadüfi deney,
  11. örneklem uzayı ve olay şeklindeki üç temel
    kavramın tanımlanmasına ihtiyaç vardır.
  12. Deney, varsayımsal olarak belirli koşullar altında
    sonsuz defa tekrarlanabilen ve her denemede
  13. hangi sonucun gerçekleşeceği konusunda belirsizliğin
    bulunduğu en az iki sonuçtan oluşan bir süreçtir.
  14. Tesadüfi deneye örnek olarak, bir zarın veya bir paranın atılması örnek verilebilir.
  15. Olay, örneklem uzayındaki temel sonuçların bir alt kümesidir.
  16. S’nin herhangi bir alt kümesine veya örnek sonuçlardan bazılarının kümesi olaydır.
  17. Bir olayın gerçekleşmesi için yapılan tesadüfi bir deneyde, birbirinden
    farklı ve aynı anda olmayan N tane sonuç içinde,
  18. bir olayın meydana gelme olasılığı P ile gösterilir ve bu
    bir olayın meydana gelme şansı olarak tanımlanır.
  19. Herhangi bir basit ya da bileşik olayın olasılığı, sıfır ve bir aralığında yer alır.
  20. Olasılığı sıfır olan bir olay meydana gelmesi olanaksız olan olaydır.
  21. Bir olayın olasılığı bire eşit ise bu olaya kesin olay denir.
  22. Bir olayın gerçekleşme şansı başka bir olayın
    gerçekleşmesine bağlı olduğunda koşullu olasılık kullanılır.
  23. A ve B olayları herhangi iki olay olsun.
  24. A olayının gerçekleştiği bilindiğinde, B olayının
    ortaya çıkma olasılığı koşullu olasılık olarak tanımlanır.
  25. Tesadüfi değişken, S örnek uzayındaki her bir tesadüfi olaya
    sayısal değerler atayan bir fonksiyondur.
  26. Bu fonksiyon aracılığıyla örnek uzayındaki her bir sonuç reel eksende bir değere taşınır.
  27. Olasılık dağılımları yapılan her tesadüfi deneyde ortaya çıkan sonuçlar için
    yeni bir fonksiyon aramak hem emek hem de zaman kaybına yol açar.
  28. Bu nedenle çeşitli tesadüfi deneylerin, aynı koşullar altında,
  29. aynı özellikler göstermelerinden yararlanılarak,
    kuramsal olasılık dağılımları geliştirilmiştir.
  30. Bu kuramsal olasılık dağılımları benzer özellikteki
    diğer deneylerde de kullanmak amacıyla genelleştirilmiştir.
  31. Binom dağılımı; yapılan deneylerin sonuçlarının, olumlu-olumsuz, başarılı-başarısız,
  32. iyi-kötü, ölü-sağ, pozitif-negatif gibi ortaya çıktığı, bu tür deneyler
    sonucunda elde edilen dağılımlardır.
  33. Binom dağılımı, kesikli olasılık dağılımıdır.
  34. Binom dağılımı, tüm denemelerin aynı koşullarda tekrarlandığı ve
  35. her tekrarda birbirinden bağımsız iki olaydan birinin meydana
    geldiği deneylerde ortaya çıkar.
  36. Örneğin Binom deneyine, bir kadının klasik tüp bebek işlemi
    sonrasında gebe kalması veya kalmaması örnek olarak verilebilir.
  37. 20 adet gebe kalma olasılığı aynı olan
    kadına klasik tüp bebek işlemi yapıldığını varsayalım
  38. burada tesadüfi değişkenimiz başarılı
    gebeliklerin sayısıdır ve Binom dağılımına sahiptir.
  39. Binom dağılımında p olasılığının oldukça küçük olması durumunda,
  40. Binom dağılımı uygun bir kuramsal olasılık modeli olmaz.
  41. Poisson dağılımı sürekli uzayda kesikli veriler veren deneylere uygulanır.
  42. Olasılık dağılımları içinde sürekli olasılık dağılımlarının altında normal dağılım yer alır.
  43. Uygulamada ele alınan birçok değişken normale benzer bir dağılım gösterir.
  44. Örneğin, ölçme hataları, bebeklerin canlı doğum ağrılıkları, diastolik kan basıncı,
  45. hemoglobin düzeyi, kadınların yaşam süresi gibi.
  46. Aslında, bu tür tesadüfî değişkenlerin dağılımları tam
    olarak bir normal dağılıma uymasa da yaklaştıkları görülür.
  47. Fakat uygulamada, çok sayıda birbirinden bağımsız olarak ortaya çıkan
  48. tesadüfî değişkenlerin bir normal dağılım gösterdikleri kabul edilir.
  49. İstatistik teorisinde önemli bir yere sahip olan normal dağılım, tek değişkenli,
  50. iki değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere üç kısım altında incelenir.
  51. Biz burada sadece tek değişkenli normal dağılımı ele alacağız.
  52. Aritmetik ortalaması ve standart sapması farklı değerler olan
    çok sayıda normal dağılım düşünülebilir;
  53. herhangi bir normal dağılımın özel denklemini yazabilmek için
    dağılımın parametreleri olan değerlerini bilmek yeterlidir.
  54. İstatistik biliminin temelini oluşturan olasılık,
    belirsizlik durumunda karar almayı sağlar ve
  55. herhangi bir olayın meydana gelme şansıyla ilgilenir.
  56. Olasılık kavramını açıklayabilmek için üç temel kavramın
    tanımlanmasına ihtiyaç vardır.
  57. Tesadüfi deneye örnek olarak, bir zarın veya bir paranın atılması örnek verilebilir.
  58. Konuyla ilgili ayrıntılı bilgili Tıbbi İstatistik ders kitabının 5. Ünitesinde yer almaktadır.