Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
Hipotez Testleri ve Kullanım Alanları
Hipotez testleri, istatistikte belirli bir hipotezin doğruluğunu test etmek için kullanılır. Üç yaygın test türü şunlardır:
1. t-Testi
İki grup arasındaki ortalama farkını test etmek için kullanılır. Aşağıdaki durumlarda uygundur:
- İki bağımsız grup varsa (örneğin, tedavi ve kontrol grubu).
- Grupların ortalamalarının karşılaştırılması isteniyorsa.
- Verinin normal dağıldığı varsayımı sağlandığında.
2. Ki-Kare Testi
Kategorik verilerde gruplar arasındaki ilişkiyi test etmek için kullanılır. Şunlar için uygundur:
- İki veya daha fazla kategorik değişkenin bağımsızlığı test edilmek isteniyorsa.
- Beklenen frekanslar yeterince büyükse (her kategori için genellikle 5 ve üzeri).
3. ANOVA (Varyans Analizi)
Üç veya daha fazla grup arasındaki ortalama farklarını karşılaştırmak için kullanılır. Kullanım durumları:
- Birden fazla grubun ortalamaları arasında fark olup olmadığını belirlemek.
- Grupların bağımsız olduğu ve normal dağıldığı varsayımlarının sağlandığında.
Her bir testin uygunluğunu değerlendirirken hipotezlerinizi, veri türünüzü ve dağılım özelliklerinizi göz önünde bulundurmalısınız.
Aynı kategoriden
- Veri ön işleme adımlarının model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemler daha etkilidir
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için kullanılan farklı doğrulama teknikleri ve avantajları nelerdir
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar
- Gerçek zamanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Öneri sistemleri: içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme farkları
- Yapay zeka veri bilimiyle nasıl ilişkilidir?
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Seaborn kütüphanesi ne işe yarar?
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Veri bilimi projelerinde özellik mühendisliği sürecinin model performansına etkisi nasıl analiz edilir?
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
