Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
Veri Biliminde Temel İstatistiksel Kavramlar
Veri bilimi alanında, verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması için çeşitli temel istatistiksel kavramlar kullanılır. Bu kavramlar, verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.Temel Kavramlar
- Ortalama: Bir veri setindeki değerlerin toplamının, veri sayısına bölünmesiyle elde edilir.
- Medyan: Veri setini küçükten büyüğe sıraladıktan sonra ortada kalan değerdir.
- Mod: Veri setinde en sık tekrar eden değerdir.
- Varyans: Veri değerlerinin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçer.
- Standart Sapma: Varyansın karekökü alınarak elde edilen değerdir; veri setinin ne kadar yayılma gösterdiğini belirtir.
- Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkiyi ölçer. Değişkenler arasındaki bağın yönü ve gücü hakkında bilgi verir.
- Hipotez Testi: Önerilen bir hipotezin (varsayımın) geçerliliğini test etmek için kullanılır.
- P-Değeri: Gözlemlerinizin hipotez testinde elde edilen sonuçların rastgele olma olasılığıdır.
- Dağılım: Verilerin belirli bir aralıkta nasıl dağıldığını gösterir; normal dağılım sıkça karşılaşılan bir örnektir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- ETL süreci nedir?
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliği ve sonuçları nasıl karşılaştırılır
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Grafik türleri nelerdir?
- Büyük veri (Big Data) nedir?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- One-hot encoding nedir?
- Web scraping nedir?
- Eksik veri nasıl doldurulur?
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Regresyon analizi nedir?
- Eğitimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Gerçek zamanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenimi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir?
