İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (1) – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (1) – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

7 Eylül 2020 Bayesci istatistik paradigması İstatistiğe yaklaşımdan bağımsız olarak İstatistik - Sosyal Bilimlerde İstatistik (1) – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları - Ücretli İstatistik Yaptırma istatistik süreci istatistiksel çıkarım Ödevcim Akademik sosyal bilim istatistiği ve matris cebiri Sosyal Bilimlerde İstatistik Giriş sosyal bilimlerdeki çoğu nicel araştırmacı Yaklaşık tahmin yöntemleri 0
İstatistik - Sosyal Bilimlerde İstatistik (1) – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları - Ücretli İstatistik Yaptırma

 

On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


Sosyal Bilimlerde İstatistik

Giriş

İstatistiğin temel amacı, büyük miktarda veriyi, gözlemlediğimiz verileri oluşturan süreç hakkında bize bir çeşit içgörü sağlayan birkaç sayı ile özetlemektir. Örneğin, Amerikan toplumundaki bireylerin gelirlerini öğrenmekle ilgileniyor olsaydık ve 1000 kişiye “Geliriniz nedir?” diye sorsaydık, muhtemelen 1000 kişinin tümünün gelirini bildirmekle ilgilenmezdik. Bunun yerine, örneklemdeki ortalama, ortanca ve gelir varyansı gibi bu bilgileri özetleyen birkaç sayı ile daha çok ilgileneceğiz ve bu örnek özetleri popülasyondaki gelir hakkında bir şeyler söylemek için kullanabilmek isterdik. lation. Özetle, “istatistik”, bu örnek özetleri oluşturma ve bunları popülasyon hakkında bir sonuç çıkarmak için kullanma sürecidir ve olasılıksal akıl yürütmenin tersidir.

Belirli gelirler gibi olayların olasılıklarını veya sıklıklarını belirlemek, olasılık dağılımlarının belirli parametreleri (normal dağılımın ortalama ve varyansı gibi) verilen olasılıkların tümdengelimli bir hesaplama süreci iken, istatistiksel akıl yürütme, parametreler için en iyi seçimleri “tahmin etmenin” endüktif bir sürecidir, Gözlemlenen veriler göz önüne alındığında ve “tahminimizin” gerçek popülasyon parametrelerine ne kadar yakın olduğuna dair bazı açıklamalar yapmak. Bayes istatistiği ve maksimum olasılık tahminini içeren klasik istatistikler, parametreler için “tahminler” elde etmek ve onlar hakkında çıkarımlar yapmak için iki farklı yaklaşım oluşturur. Bu kitap, istatistiğe Bayesci yaklaşıma ayrıntılı bir giriş sağlar ve bunu sosyal bilim araştırmalarında yaygın olarak kullanılan çeşitli istatistiksel modeller altında klasik yaklaşımla karşılaştırır ve karşılaştırır.

İstatistiğe yaklaşımdan bağımsız olarak, istatistik süreci

(1) bir araştırma sorusu formüle etmeyi,

(2) veri toplamayı,

(3) veriler için bir olasılık modeli geliştirmeyi,

(4) modeli tahmin etmeyi içerir.

Araştırma sorusunu cevaplamak için sonuçları uygun bir şekilde özetlemek – genellikle “istatistiksel çıkarım” olarak adlandırılan bir süreç. Bu kitap genellikle bir araştırma sorusunun formüle edildiğini ve rastgele bir veri örneğinin zaten elde edildiğini varsayar. Bu nedenle, bu kitap model geliştirme, tahmin ve özetleme / çıkarsama üzerine odaklanmaktadır. İstatistiklere klasik bir yaklaşım altında, model tahmini genellikle” SAS⃝R, STATA⃝R ve SPSS⃝R” gibi istatistiksel yazılım paketleri içindeki hazır prosedürler kullanılarak gerçekleştirilir.

Bayesci yaklaşımda ise model tahmini genellikle araştırmacının R, C veya C ++ gibi daha genel programlama dillerini kullanarak geliştirdiği yazılımlar / programlar kullanılarak gerçekleştirilir. Bu nedenle, bu kitabın önemli bir kısmı, Bayesçi bir bağlamda model tahmininin mekaniğini açıklamaya ayrılmıştır. Kitap boyunca sık sık “tahmin” terimini kullansam da, modern Bayesçi istatistik yaklaşımı tipik olarak model parametrelerinin “arka dağılımlarından” simülasyonunu içerir ve bu nedenle “model tahmini” aslında bir yanlış isimlendirmedir.

Kısaca, model geliştirme, tahmin ve çıkarım için modern Bayes yaklaşımı aşağıdaki adımları içerir:

1. Model parametreleri göz önüne alındığında, veriler için bir “olabilirlik fonksiyonunun” (veya “örnekleme yoğunluğunun”) belirlenmesi.
2. Model parametreleri için bir “önceki dağıtımın” belirlenmesi.
3. Olabilirlik fonksiyonu ve önceki dağılım göz önüne alındığında, model parametreleri için “arka dağılımın” türetilmesi.
4. Parametrelerin “arka dağılımından” bir örnek elde etmek için parametrelerin simülasyonu.
5. Temel açıklayıcı istatistiksel hesaplamalar kullanılarak bu parametre örneklerinin özetlenmesi.

Bu süreç ve ilgili terminoloji şu anda yabancı görünse de, bu kitabın amacı bu adımları tam olarak tanımlamak ve açıklamaktır. İlk adım ve maksimum olasılıkla ilişkili parametre tahmin yöntemi – belki de sosyal bilimlerdeki çoğu nicel araştırmacı tarafından iyi anlaşılmıştır. Diğer yandan, sonraki adımlar özellikle Adım 4 değildir. Yine de 4. Adımdaki gelişmeler Bayes yöntemlerinin kullanımında son patlamaya yol açmıştır. Spesifik olarak, Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) örnekleme yöntemlerinin geliştirilmesi, hesaplama yeteneklerindeki üstel büyüme ile birleştiğinde, Bayes istatistiklerinin kullanımını, geleneksel sayısal yöntemlere kıyasla göreceli basitlikleri nedeniyle daha uygun hale getirmiştir.

Yaklaşık tahmin yöntemleri daha yaygın olduğu zaman, bu tür yöntemler genellikle Bayeslilerin klasik istatistiği eleştirdiği normallik varsayımlarına ve asimptotik argümanlara dayanıyordu. Bununla birlikte, MCMC örnekleme yöntemlerinin ortaya çıkmasıyla, daha karmaşık ve gerçekçi uygulamalar gerçekleştirilebilir ve asimptotik argümanlara ve varsayımlara içsel bir güven yoktur. Bu, Bayesci bir yaklaşımı klasik bir yaklaşıma göre kullanmanın faydalarının gerçekleştirilmesine izin verdi.

Anahat

Bu yazı dizisi için, sadece klasik sosyal bilim istatistiği ve matris cebiri ve temel matematik ile aşinalık olduğunu varsayıyorum. 

Bu yazı dizisinin ilk birkaç bölümü, Bayesçi istatistik paradigmasını ve Bayes modellerini tahmin etmenin bazı temel modern yöntemlerini anlamak için bir temel oluşturmaktadır. Bölüm 2, olasılık teorisi ve olasılık dağılımlarının bir incelemesini (veya girişini) sağlar (olasılık teorisinde mükemmel bir arka plan için ölçüm teorisinin kapsamı da dahil olmak üzere daha ileri tartışma sunar). Bu bölümde, daha karmaşık gerçek dünya modellerine geçmeden önce sonraki bölümlerde örnek olarak kullanılan birkaç basit olasılık dağılımları geliştiriyorum. Ayrıca, sosyal bilim araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir dizi gerçek tek değişkenli ve çok değişkenli dağılımları da tartışıyorum.

Bölüm 2 ayrıca, bir olasılık fonksiyonunun geliştirilmesinden elde edilen istatistiksel çıkarsama klasik yaklaşımı, içerdiği parametreleri tahmin etme adımları aracılığıyla gözden geçirmektedir. Klasik istatistikler aslında istatistikteki en az iki farklı tarihsel türün birleşimidir: biri Fisherian maksimum olasılık tahminini içerirken diğeri Fisherian ve Neyman ve Pearson hipotez testini ve güven aralığı inşasını içerir. Bugün yaygın olarak izlenen yaklaşım, bu geleneklerin bir melezidir ve ikisini de “klasik istatistik” terimi altında topluyorum. Bu bölüm, bu paradigma altında parametre tahminleri türetmek ve hipotez testleri yapmak için olağan yaklaşımı açıklamaktadır.

Bölüm 3, Bayes’in Teoremini geliştirir ve Bayesci istatistik paradigmasını derinlemesine tartışır. Özellikle, önceki dağıtımlar kavramını, kullanımlarının klasik istatistiksel eleştirisini ve Bayesçi tepkileri tartışmak için oldukça fazla zaman harcıyorum. Bölüme Bayes Teoremini uygulamak için nokta tahmin yaklaşımı kullanan örneklerle başlıyorum. Daha sonra, nokta tahminlerinden çok olasılık dağılımlarını içeren daha gerçekçi örneklere dönüyorum. Bu örnekler için, gerçek dağılımları (örnekleme dağılımları için binom, poisson ve normal ve önceki dağılımlar için beta, gama ve ters gama) kullanıyorum. Son olarak, bu bölümde, sosyal bilim araştırmalarında yaygın olarak kullanılmayan ancak Bayesliler tarafından önceki dağılımlar olarak yaygın olarak kullanılan birkaç ek olasılık dağılımını tartışacağız.


On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now Button