Dağılım Grafiği Hesaplayıcı

Kategori: İstatistikler
- 22 Temmuz 2025
| |

Bu etkileşimli hesap makinesi ile dağılım grafikleri oluşturun, görselleştirin ve analiz edin. Veri noktalarınızı girin, görselleştirme seçeneklerini özelleştirin ve korelasyon katsayısı ve trend çizgileri dahil istatistiksel analiz alın.

Veri Girişi

Veri Noktaları

1

Grafik Ayarları

Analiz Seçenekleri

Görüntüleme Seçenekleri

Dağılım Grafikleri Hakkında

Dağılım grafikleri, değişkenler arasındaki ilişkileri gözlemlemek için kullanılır. Her nokta, x-ekseni boyunca bir değer ve y-ekseni boyunca bir değer ile bir gözlemi temsil eder.

Dağılım Grafikleri Ne Gösterir
  • Korelasyon: İki değişkenin doğrusal olarak ilişkili olma derecesi.
  • Küme: Verilerdeki alt grupları gösterebilecek nokta grupları.
  • Aykırı Değerler: Genel modelden önemli ölçüde sapma gösteren noktalar.
  • Eğilimler: Verilerdeki genel yön veya model.
Korelasyonu Anlamak
  • Pozitif korelasyon (r > 0): x arttıkça, y artma eğilimindedir.
  • Negatif korelasyon (r < 0): x arttıkça, y azalma eğilimindedir.
  • Korelasyon yok (r ≈ 0): Değişkenler arasında doğrusal bir ilişki yoktur.
  • Mükemmel korelasyon (r = 1 veya r = -1): Noktalar mükemmel bir çizgi oluşturur.
R-kareyi Yorumlamak

R-kare (belirleme katsayısı), bağımlı değişkendeki varyansın bağımsız değişken(ler)den ne kadarının tahmin edilebilir olduğunu temsil eder.

  • R² = 0: Model, yanıt verilerinin değişkenliğini açıklamaz.
  • R² = 1: Model, yanıt verilerinin tüm değişkenliğini açıklar.
  • R² = 0.7: Model, yanıt verilerinin %70'ini açıklar.
Korelasyon Katsayısı (r):
\( r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}} \)

Doğrusal Regresyon Denklemi:
\( y = mx + b \)

R-kare (Belirleme Katsayısı):
\( R^2 = 1 - \frac{\text{SS}_{\text{res}}}{\text{SS}_{\text{tot}}} \)

Scatter Plot Hesaplayıcısı Nedir?

Scatter Plot Hesaplayıcısı, iki sayısal değişken arasındaki ilişkileri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanımı kolay bir araçtır. Verileri bir koordinat düzleminde grafikleştirerek, kullanıcılar eğilimleri tespit edebilir, ilişkilerin gücünü değerlendirebilir ve bir değişkenin diğerini nasıl tahmin edebileceğini keşfedebilir.

Hesaplayıcıyı Nasıl Kullanırım

Başlamak için bu adımları izleyin:

  • Veri Girin: Verilerinizi nasıl gireceğinizi seçin — manuel olarak, yapıştırarak veya yerleşik örnek veri setlerinden seçerek.
  • Ayarları Özelleştirin: Başlıklar ekleyin, eksen etiketlerini seçin ve nokta boyutu ve renkler gibi görsel seçenekleri ayarlayın.
  • Analiz Seçin: Analiz etmek istediğiniz eğilim çizgisi türünü seçin — doğrusal, polinom, üstel veya logaritmik.
  • Sonuçları Görüntüleyin: Scatter plot, regresyon çizgisi, korelasyon katsayısı, R-kare değeri ve diğer istatistiksel içgörüleri görmek için "Grafik Oluştur" butonuna tıklayın.

Ana Özellikler

  • Anlık güncellemelerle etkileşimli veri girişi
  • Birden fazla regresyon modeli desteği
  • Özelleştirilebilir grafiklerle net görsel geri bildirim
  • Korelasyon, R², ortalamalar ve standart sapmalar gibi istatistiklerin anlık hesaplanması
  • Sayısal ilişkileri tanımlamak için yerleşik dizi çözücü mantığı

Size Ne Yardımcı Olabilir

Bu araç, aşağıdakiler için idealdir:

  • Regresyon analizi yoluyla değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak
  • Küçük veya büyük veri setlerinden içgörüler elde etmek için bir istatistik aracı olarak kullanmak
  • Yerleşik desen bulucu ile doğrusal ve doğrusal olmayan kalıpları keşfetmek
  • Eğilim çizgisi örtüşmeleri kullanarak birden fazla veri setini karşılaştırmak
  • Raporlar veya sunumlar için yüksek kaliteli grafikler oluşturmak

Kimler İçin?

İster korelasyon katsayıları hakkında öğrenen bir öğrenci, ister istatistik analizi yapan bir araştırmacı, isterse sadece veri setlerini analiz etmeye çalışan biri olun, bu hesaplayıcı sayıları anlamanın etkili ve görsel bir yolunu sunar.

Neden Scatter Plot Kullanmalıyım?

Scatter plotlar şunları tanımlamaya yardımcı olur:

  • Korelasyonlar: İki değişkenin birlikte nasıl hareket ettiğini
  • Aykırı Değerler: Desenden farklı olan olağandışı veri noktaları
  • Eğilimler: Verilerin izlediği genel yön
  • Kümeleşmeler: Benzer değerlerin alt grupları

Sıkça Sorulan Sorular

Eğilim çizgisi nedir?

Eğilim çizgisi, veri noktalarına en iyi uyan matematiksel bir çizgidir ve değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Korelasyon katsayısı bana neyi gösterir?

İki değişkenin ne kadar yakın ilişkili olduğunu gösterir. +1 veya -1'e yakın değerler güçlü bir ilişkiyi, 0'a yakın değerler ise az veya hiç korelasyon göstermediğini belirtir.

Ne zaman polinom veya üstel model kullanmalıyım?

Veri düz bir çizgi izlemiyorsa, polinom veya üstel modeller eğilimleri daha iyi yakalayabilir.

Bu hesaplayıcı profesyonel araçların yerini alabilir mi?

Verilerinizi keşfetmek için hızlı ve bilgilendirici bir yol sunar, ancak özel yazılımlarda bulunan gelişmiş istatistik testlerini içermeyebilir.

İlgili Araçlar

Veri ve kalıpları keşfediyorsanız, bunlar da faydalı olabilir:

  • Doğrusal Regresyon Aracı – Eğilimleri anlamak ve tahminler yapmak
  • Standart Sapma Hesaplayıcısı – Veri yayılımını ölçmek
  • Sayı Dizisi Hesaplayıcısı – Sayı dizilerini analiz etmek ve çözmek
  • Ortalama ve Medyan Aracı – Veri dağılımını hızlıca anlamak
  • Korelasyon Katsayısı Hesaplayıcısı – İlişkilerin gücünü nicelleştirmek

Son Düşünceler

Scatter Plot Hesaplayıcısı, ham verileri net, anlamlı içgörülere dönüştürmeye yardımcı olur. İster bir okul projesi üzerinde çalışıyor olun, ister gerçek dünya verilerini analiz ediyor olun, bu araç eğilimleri görselleştirmenin, korelasyonları anlamanın ve karar verme süreçlerini geliştirmenin pratik bir yoludur.