# Ders 5 — Hızlı yorumlama kartları

**Özgün bağımsız özel ders materyali.** UCL'nin resmî modül notu değildir; öğrencinin gerçek modülü henüz teyit edilmedi. 12 gözlemin tamamı kurgusaldır. Base R kullanılır, ek paket gerekmez. Korelasyon/regresyon gerçek UCL syllabus'ında yoksa bu oturum seçmeli olarak değerlendirilir.

| Sorun | R komutu | Yorumlama sorusu |
|---|---|---|
| İki sayısal değişken ilişkili mi? | `cor(x,y)` | Yön ve doğrusal ilişki gücü nedir? |
| Aynı kişinin iki ölçümü mevcut mu? | `complete.cases(d[,c("x","y")])` | Kaç çift analiz dışı? |
| Doğru denklemi ne? | `lm(y ~ x, data=d)` | Eğim hangi birimdedir? |
| Parametreleri nasıl görürüm? | `coef(model)` | Kesişimi 0 saat için yorumlamak mantıklı mı? |
| Modelin açıklanan varyansı? | `summary(model)$r.squared` | Büyük R² nedensellik kanıtı mıdır? |
| Belirli x için model değeri? | `predict(model,newdata=data.frame(x=4))` | 4 sayısı gözlenen aralıkta mı? |
| Modelin hataları? | `residuals(model)` | Gerçek−tahmin edilen fark neden önemlidir? |

## Altı yanlış yorumu düzelt

1. “Korelasyon 0.99, nedensellik kanıtlandı.” → Hayır, yalnızca seçilmiş örnekte güçlü doğrusal ilişki var.
2. “Model 10 saat için 100'ün üzerinde puan tahmin ettiyse bu mümkün.” → Fiziksel/ölçüm ölçeği sınırını unutma; ekstrapolasyon.
3. “r=0 ise değişkenler bağımsızdır.” → Doğrusal ilişki olmayabilir; doğrusal olmayan bağımlılık mümkün.
4. “Eğim 9.6, aynı kişinin bir saat daha çalışması kesin 9.6 puan getirir.” → Eğim betimleyici ilişkidir, nedensel etki değildir.
5. “Büyük R² = doğru ve genellenebilir model.” → Kurgusal, küçük, seçilimli örneklemde böyle sonuç kurulamaz.
6. “NA olan 2 kaydı atmak daima zararsızdır.” → Eksiklik mekanizmasına bağlı yanlılık oluşabilir.

## İngilizce rapor şablonu (yanıt içermez)

“In the fictional complete-case sample (n = ...), study hours and quiz scores showed a ... linear association (r = ...). The fitted slope suggests an association of ... points per additional hour. Because ..., we cannot conclude ... .”

**Öğrenme hedefi:** Şablonu doldurmadan önce sayıları R çıktısından kendin hesapla. Önceki derslerle aynı kurmaca veri kullanılır.