FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ"

Transkript

1 Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2): Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2): Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın ALTOP Ertuğrul KUL Güray ERE ER OMÜ Zraat Fakültes Zootekn Bölümü, Samsun *e-mal: Gelş Tarh: Kabul Tarh: ÖZET: Bu çalışma Karayaka kuzularında bazı vücut ölçülernden hesaplanan faktör analz skorlarını, çoklu regresyon modelnde kullanarak canlı ağırlığı tahmn etmek ve ncelenen vücut ölçüler arasındak çoklu bağlantıyı elmne etmek çn yapıldı. Bu amaçla, Ondokuz Mayıs Ünverstes Araştırma ve Uygulama Çftlğnde yetştrlen 101 adet Karayaka kuzusundan sütten kesm dönemnde alınan vücut ölçüler (cdago ve sağrı yükseklğ, vücut uzunluğu, göğüs çevres ve dernlğ, orta ve arka sağrı genşlğ, kürekler arası genşlk) le canlı ağırlık ölçülernden yararlanıldı. Ele alınan özellkler arasındak tahmn lşknn denklemn ortaya koymak çn faktör analz skorları kullanıldı. Tahmn eştlğnde kullanılan cdago ve sağrı yükseklkler arasında çoklu bağlantı olduğu blnmektedr. Faktör analz le hesaplanan faktör skorlarının, çoklu regresyon modelnde kullanılması le bağımsız değşkenler arasındak çoklu bağlantının ortadan kalktığını ve buna göre Karayaka kuzularının sütten kesm dönemndek canlı ağırlık tahmnnde faktör analz skorlarının kullanılması le daha y tahmnlern elde edleceğ gösterld. Anahtar Sözcükler: En Küçük kareler, Faktör analz skorları, Çoklu regresyon, Karayaka. BODY WEIGHT ESTIMATIO I KARAYAKA LAMBS BY USI G FACTOR A ALYSIS SCORES ABSTRACT: Ths study was conducted to estmate body weght by usng factor analyss scores, whch wrere calculated from some body measurements n Karayaka lamb, n a multple regresson model and to elmnate the multcollnearty among the nvestgated body measurements. For ths purpose, obtaned data, lke the measures of body weght and some body measurements (heght at wthers, heght at rump, body length, chest grth and depth, mddle and hnd rump wdth, and chest wdth), at the weanng perod from totally 101 Karayaka lambs rased at Research Farm of Ondokuz Mays Unversty, were used. To fnd out the predcton equaton of relatonshp between the body weght and the body measurements, factor analyss scores were used. The exstng multcollnearty between ndependent varables n the multple regresson model (heghts at wthers and rump) was elmnated by usng factor analyss scores. The results showed that factor analyss scores derved from the body measurements should be used to estmate the lve weght of Karayaka lambs at weanng perod. Keywords: Least squares, Factor analyss scores, Multple regresson, Karayaka. 1. GĐRĐŞ Hayvanların vücut ölçüler morfolok yapıları hakkında blg vermekte ve bu ölçülerle hayvanların canlı ağırlıkları arasında da yakın lşk bulunduğu blnmektedr. Canlı ağırlık le vücut ölçüler arasındak lşky yorumlamak çn kullanılan en yaygın tahmn model çoklu regresyon modeldr. Genelde de bağımsız değşkenler arasındak ç-lşkler dkkate alınmadan tahmn eştlkler en küçük kareler (EKK) yöntemne göre elde edlmektedr (Draper ve Smth, 1981; Cankaya ve ark., 2006; Sangun ve ark., 2009). Bu yöntem hayvanların canlı ağırlığını tahmn etmek çn oldukça kullanışlı br teknk olmasına karşın, bazı sakıncaları da berabernde getrmektedr. Bunun sakıncalarından br, ncelenen bağımsız değşkenler arasında öneml çoklu bağlantı olması durumunda, EKK yöntem le tahmn edlen regresyon parametrelerne at katsayıların statstkî yorumlamalarında yanlışlıklara sebep olablmesdr. Bu durumu önlemenn br yolu EKK yöntemn ornal ver setne doğrudan uygulamak yerne faktör analz yardımıyla türetlen brbryle lşksz dğer br fade le ortogonal olan faktör skorlarının regresyon analznde kullanılması yaklaşımıdır. Bu sayede bağımsız değşkenler (vücut ölçüler) arasındak çoklu bağlantı sorunu bu skorların kullanılmasıyla çözülmüş olacaktır (Tabachnck ve Fdell, 2001; Keskn ve ark., 2007). Bu çalışmanın amacı Karayaka kuzuların bazı vücut ölçüler kullanılarak çoklu regresyonla canlı ağırlıklarının tahmnn yapmak çn tahmn eştlğnn elde edlmesnde faktör analz skorlarının kullanılablrlğn ortaya koymaktır. 2. MATERYAL VE METOT Bu çalışmada, Ondokuz Mayıs Ünverstes, Zraat Fakültes, Araştırma ve Uygulama Çftlğ nde yetştrlen sütten kesm dönemndek (3 aylık yaşta) 101 baş Karayaka kuzudan alınmış 8 farklı morfolok özellk (cdago ve sağrı yükseklğ, vücut uzunluğu, göğüs çevres ve dernlğ, orta ve arka sağrı genşlğ, kürekler arası genşlk) le canlı ağırlıkları ncelend. Bu özellklerden, sütten kesm dönemnde alınan vücut ölçümler bağımsız değşken grubunu (X değşken kümes), canlı ağırlıklara at ölçümler se bağımlı değşken (Y değşken) oluşturmaktadır. Çoklu regresyon analz br bağımlı ve brden çok bağımsız değşkenler arasındak lşky zah etmek amacıyla en yaygın kullanılan yöntemlerden brdr.

2 S. Çankaya, A. Altop, E. Kul, G. Erener Çarpımsal formda çoklu regresyon modelnn genel fade edlş şekl Eştlk 1 de verld. β p β1 β2 β3 Y = β 0 X 1 X2 X3...X p e ; = 1,2,3,...,n (1) Eştlkte, β : Parametreler ; = 1, 2, 3,, p e : Ortalaması 0, varyansı σ 2 olan normal dağılımlı hata değerlern, Y : Bağımlı değşken, X 1, X 2,, X p : Bağımsız değşkenler fade etmektedr. Bağımlı değşken verler bağımsız değşken verlerne karşılık grafk üzernde gösterldğnde, her zaman eğr doğrusal br hat gb görünmeyeblr. Yan, ncelenen özellkler arasındak lşk eğrsel br dağılım şeklnde görüleblr. Bu eğrsel durumu doğrusallaştırmak çn X ve Y değşkenlernde gözlem değerler logartmk dönüşüme tab tutulur. Bu sayede Eştlk 1 dek denklem, 2 veya 3 no lu eştlktek modele dönüşür. lny = ln β0 + β1 ln X βp ln Xp + lne (2) veya b 1 = βˆ 1,...,b p = βˆ p olmak üzere, Ŷ = a + b1 z1+ b2 z2+ b3 z bp zp (3) Eştlklerde, sırası le Y=lnY canlı ağırlıkları, z 1 = lnx 1, z 2 =lnx 2,, z p = lnx p,se (p=1,2,,7) olmak üzere bağımsız değşkenler (cdago ve sağrı yükseklğ, vücut uzunluğu, göğüs çevres ve dernlğ, orta ve arka sağrı genşlğ, kürekler arası genşlk), β 1, β 2,, β p le a=ln(β 0 ) regresyon parametrelern, ln(e ) se tesadüf hatayı göstermektedr (Gunst ve Mason,1980; Draper ve Smth, 1981; Klenbaum ve ark., 1998). Çoklu regresyon analz netcesnde tahmn edlen regresyon katsayılarının statstkî olarak öneml olup olmadığını (H 0 : β = 0 ) test amacıyla 4 no lu eştlkte verlen t-test statstğnden yararlanılır. t = b var( β t ; =1,2,3,,p (4) α,(n-p-1) b ) Eştlkte, b : En küçük kareler yöntemne göre tahmn edlen regresyon katsayılarını, var(b ): bu katsayılara at varyansı, (n-p-1): serbestlk derecesn, n: örnek büyüklüğünü, p: değşken sayısını, α: I.tp hata yapma olasılığını göstermektedr. Çoklu regresyon analznde EKK yöntemne göre değerlendrme yapılablmes çn gerekl varsayımlardan br; bağımsız değşkenler arasında anlamlı lşk yoktur (absence of multcolnearty): Cov(X, X) = 0; çn. Ancak, pratkte karşılaşılan öneml problemlerden br bağımlı değşken tahmn etmek çn kullanılan bağımsız değşkenler arasında çoklu bağlantının görülmesdr. Çoklu bağlantı çoklu regresyon analznde k veya daha fazla açıklayıcı (bağımsız) değşken arasında tam veya yüksek derecede korelâsyonun bulunması olayıdır. Çoklu bağlantının olması durumunda bağımsız değşkenlern bağımlı değşkenler üzerne etksn değerlendrmek zor olablmektedr (Pmentel ve ark., 2007; Anonm, 2008). Br başka fade le çoklu bağlantı olması durumunda regresyon katsayılarının varyans ve kovaryansları artmakta, modeln R 2 değer yüksek olmasına rağmen bağımsız değşkenlern çok azı t testne göre anlamlı çıkablmektedr (Guarat, 1995). Bu se modelden yanlış değşkenn çıkartılmasına ve modeln hatalı tanımlanmasına (specfcaton error) neden olablmektedr. Çoklu bağlantıyı belrlemek amacıyla varyans büyütme faktörü (VBF) değerler hesaplanmalıdır (Eştlk 5). 2 VBF = 1 /( 1 R ) (5) Çoklu bağlantı olup olmadığı hakkında yorum yapablmek çn şu genel kural dkkate alınır. Eğer hesaplanan R 2 değer 0.90 veya VBF değer 10 a eşt yada daha büyük se, anlamlı çoklu doğrusal bağlantı problem vardır (Neter ve ark., 1989). Çoklu regresyon analzndek bağımsız değşkenler arasında görülen çoklu bağlantı problemnn ortaya çıkardığı sınırlamaları yok etmek faktör analznden tahmn edlen faktör skorlarına dayalı tahmn yöntemnn kullanılması le mümkündür. Faktör analznde amaç, aralarında lşk bulunduğu düşünülen çok sayıdak değşken arasındak lşklern anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak ve çok sayıdak değşkenn daha az sayıda faktörlerle fade edlmesdr (Tnsley ve Brown, 2000). Faktör analz eştlğ Eştlk 6 da tanımlanan matrs formunda verleblr. Z = λ F +ε (6) Eştlkte: Z : px1 boyutlu değşken vektörünü, λ : pxm boyutlu faktör yüklernn matrs F : mx1 boyutlu faktör vektörünü, ε : px1 boyutlu hata vektörünü fade etmektedr (Sharma, 1996). Korelasyon matrsnn faktörlere ayrılablrllğn kontrol amaçlı küresellk çn Bartlett test ve Kaser Meyer-Olkn (KMO) test uygulandı. Bartlett test netcesnde sıfır hpotez red edlr se, faktör analzne devam edlmektedr. KMO test netcesnde bulunan değer 0.5 n altında se değşken çftler arasındak lşklern dğer değşkenlerce açıklanamayacağını gösterr k bu burumda faktör analzne devam edlmez. Korelasyon matrsnn faktörlere ayrılablrllğnde tahmn edlen KMO değer 0.60 cvarında se orta, 0.70 cvarında se y,

3 Faktör analz skorları kullanılarak karayaka kuzularında canlı ağırlık tahmn cvarında se çok y, 0.90 cvarında se mükemmeldr (Karagöz ve Köstereloğlu, 2008). Faktör analznde özdeğerlern elde edlmesnde korelasyon matrsnden yararlanıldı. Faktör yüklern (l k ) yorumlayablmek çn VARIMAX rotasyonu kullanıldı. Seçlen faktör çn faktör skorlarının elde edlmesnde faktör katsayıları (c k ) kullanıldı (Keskn ve ark., 2007). Faktör skorları brbryle lşksz dğer br fade le ortogonal olarak türetldğnden, bu katsayıların kullanımı le canlı ağırlığı tahmn etmek çn kullanılan bağımsız değşkenler arasındak çoklu bağlantı problem ortadan kalmış olmaktadır. Çalışmada çoklu regresyon modelnde kullanılan faktör sayısı, genelde korelasyon matrsnden elde edlen özdeğerlern 1 den büyük olanların sayısı kadardır (Sharma, 1996; Tnsley ve Brown, 2000). Çalışmada Karayaka kuzularından alınan vücut ölçümler yardımıyla canlı ağırlık tahmn yapablmek çn kullanılan tüm statstksel hesaplama şlemler MINITAB ve SPSS statstk paket programında yapıldı. 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Bu çalışmada, Ondokuz Mayıs Ünverstes, Zraat Fakültes, Araştırma ve Uygulama Çftlğ nde yetştrlen sütten kesm dönemndek Karayaka kuzularından alınan canlı ağırlık ve bazı vücut ölçümlerne at tanımlayıcı statstkler Çzelge 1 de verld. MINITAB statstk paket programı yardımıyla yapılan Kolmogorow - Smrnov normallk test netcesnde ncelenen özellklere at verlern normal dağılışa uyum gösterdğ tespt edld (P>0.05). Karayaka kuzularından alınan canlı ağırlık ve bazı vücut ölçümler arasındak Pearson korelasyon katsayıları ve önem test sonuçları Çzelge 2 de verld. Karayaka kuzuların sütten kesm dönemndek canlı ağırlıkları ve ncelenen vücut ölçüler arasında poztf lşk bulunmaktadır. En yüksek korelasyon cdago yükseklğ le sağrı yükseklğ (r=0.92, P<0.01) arasında, en düşük korelasyon se sağrı yükseklğ le orta sağrı genşlğ (r=0.22, P<0.05) arasında tespt edld. Br ver setn analz etmek çn çoklu regresyon analz kullanıldığında, cdago ve sağrı yükseklğnde görüldüğü gb bağımsız değşkenler arasındak lşklern boyutunun artması çoklu bağlantıyı akla getrmekte ve en küçük kareler yöntemyle elde edlen sonuçların güvenrllğn azaltablmektedr. Bunu rdelemek çn en küçük kareler yöntemne dayalı çoklu regresyon analznde her br parametresnn tahmn katsayısı, standart hatası, test statstkler ve VBF değerler Çzelge 3 de verld. Çoklu regresyon analz sonuçlarına göre, canlı ağırlık tahmnnde kullanılan vücut ölçülernden cdago yükseklğ, sağrı yükseklğ, orta ve arka sağrı genşlğ le kürekler arası genşlğnn statstk olarak önemsz olduğu tespt edld. Ayrıca bağımsız değşkenlerden cdago ve sağrı yükseklğ arasında çoklu bağlantı (VBF>10) olduğu görülmektedr (Çzelge 3). Bu bulgu standart hatanın artmasından (örneğn, CY e at regresyon katsayısı ken, bu katsayının standart hatası dür) dolayı tutarsız parametre tahmnlernn yapıldığını göstermektedr. Çzelge 1. Karayaka Kuzularında Đncelenen Özellklere At Tanımlayıcıyı Đstatstkler Özellkler n Ln(Ortalama) Gerçek Ortalama Std. Sapma 95% Güven Aralığı Alt Lmt Üst Lmt Canlı Ağırlık (CA) Cdago Yükseklğ (CY) Sağrı Yükseklğ (SY) Vücut Uzunluğu (VU) Göğüs Çevres (GÇ) Göğüs Dernlğ (GD) Orta Sağrı Genşlğ (OSG) Arka Sağrı Genşlğ (ASG) Kürekler Arası Genşlk (KAG) Çzelge 2. Đncelenen Özellkler Arasındak Korelasyon Katsayıları ve Önem Test Sonuçları Özellkler CA CY SY VU GÇ GD OSG ASG CY 0.59** SY 0.62** 0.92** VU 0.64** 0.61** 0.63** GÇ 0.83** 0.54** 0.55** 0.60** GD 0.75** 0.58** 0.60** 0.54** 0.74** OSG 0.25* 0.23* 0.22* 0.35** 0.41** 0.33** ASG 0.37** 0.32** 0.29** 0.36** 0.46** 0.45** 0.53** KAG 0.53** 0.44** 0.39** 0.46** 0.68** 0.58** 0.46** 0.40** *: P < 0.05; **: P <

4 S. Çankaya, A. Altop, E. Kul, G. Erener Korelasyon matrsnn faktörlere ayrılablrllğn kontrol amaçlı küresellk çn yapılan Bartlett test netcesnde P<0.001 olduğundan değşkenler arasında yüksek korelasyon mevcut ve verler çoklu normal dağılımdan geldğ tespt edld. Tahmn edlen KMO katsayısı olduğunda araştırmadak örnek büyüklüğü yeterl düzeydedr. Faktör analz sonuçları tahmn edlen 8 faktörden lk 5 nn özdeğerlernn 1 den büyük olmasından dolayı çoklu regresyon analznde bağımsız değşken olarak kullanılableceğn göstermektedr. Ayrıca optmal faktör sayısına karar vermedek ölçütlerden br de açıklanan toplam varyans oranının en az 2/3 (% 67) olması stenmesdr. Dolayısı le burada açıklanan toplam varyans oran değernn 2/3 den (0.776) büyük olması neden le dkkate alınan faktörlern toplam varyansı yeterl derecede zah edebleceğn fade etmektedr (Keskn ve ark., 2007; Tabachnck ve Fdell, 2001). Seçlen lk 5 faktör sırası le tüm değşkenlerdek toplam varyansın % 25.7, 13.6, 13.1, 13.1 ve 12.1 lk kısmını zah etmektedr. Ayrıca, lk faktör çözümdek varyasyonun %33.0 (100*(2.05/6.22)), knc faktör % 17.5, üçüncü faktör %16.9, dördüncü faktör % 16.9 ve beşnc faktör se %15.6 lık kısmını açıklamaktadır (Çzelge 4). Çzelge 4 de verlen faktör yükler ncelenen bağımsız değşkenler le faktörler arasındak lşky yansıtmaktadır. Tabloda koyu renkle belrtlen değerler, ncelenen özellkler le faktörler arasında en yüksek korelasyonları göstermektedr. Örneğn, en yüksek korelasyonlar CY ve SY le faktör 1 (0.92 ve 0.91), GÇ le faktör 2 (0.89), ASG le faktör 3 (-0.94), KAG le faktör 4 (0.93) ve OSG le faktör 5 (0.86) arasında tahmn edld. Ayrıca, ortak varyans (communalty) mktarlarının yüksek olması değşkenlern varyansının etkl br şeklde yansıtıldığının göstergesdr. Faktör analz sonucu elde edlen faktör skor katsayıları, Karayaka kuzularının canlı ağırlığının tahmnnde bağımsız değşkenler olarak kullanılmış ve ağırlık tahmnnde öneml faktör(lern) belrlenmes amacı le bulgular Çzelge 5 de verld. Çzelge 3. En Küçük Kareler Yöntemne Göre Regresyon Analz Sonuçları Özellkler Katsayılar SH t-değer P VBF Sabt (b 0 ) CY SY VU GÇ GD OSG ASG KAG S = 0.104; R 2 = % 77.3; R 2 (düzeltlmş) = % 75.3 Çzelge 4. Faktör Analz Sonuçları Özellkler Faktör Skor katsayıları (c k ) Faktör Yükler (l k ) ve Ortak Varyans F_1 F_2 F_3 F_4 F_5 F_1 F_2 F_3 F_4 F_5 Ortak Varyans (Communalty) CY SY VU GÇ GD OSG ASG KAG Varyans % Var F: Faktörler göstermektedr. 101

5 Faktör analz skorları kullanılarak karayaka kuzularında canlı ağırlık tahmn Çzelge 5. Faktör Analz Skorlarına Dayalı Regresyon Analz Sonuçları Katsayılar SH t-değer P VBF Sabt (b 0 ) <0,001 Faktör <0, Faktör Faktör Faktör < Faktör < S = R 2 =% 73.1 R 2 (düzeltlmş) = %70.6 Faktör analz skorlarına dayalı regresyon analz sonuçlarına göre, Karayaka kuzularının canlı ağırlık tahmnnde bağımsız değşken olarak kullanılan tüm faktörlern etksnn statstkî olarak öneml olduğu görüldü (Çzelge 5). Modelde faktör skorlarının kullanımı le Çzelge 3 de gösterlen ornal bağımsız değşkenler arasında görülen çoklu bağlantı elemne edld. Ayrıca modelde kullanılan faktör skorları Karayaka kuzuların canlı ağırlıklarına at toplam varyasyonun % 73.1 n zah etmektedr. 4. SO UÇ Bu çalışmanın sonuçları sütten kesm dönemnde kuzuların canlı ağırlıklarının tahmnnde kullanılan bazı vücut ölçülernn aralarında çoklu bağlantı olması neden le bu değşkenlern drek kullanılmasının yerne bunlardan türetlen faktör analz skorlarının kullanılmasının modeldek parametrelern yorumlanmasındak yanılgıyı en küçük kareler yöntemne göre azalttığını gösterd. Ayrıca, bu çalışma bağımsız değşken arasında çoklu bağlantı olması durumunda, en küçük kareler yöntemne dayalı klask çoklu regresyon analz le faktör analz skorlarına dayalı regresyon analz sonuçlarını br uygulama üzernde karşılaştırmalı olarak göstermeye çalıştı ve çoklu regresyon analz yöntemlerne uygulama açısından alternatf yöntemlern uygulanablrlğn gösterd. KAY AKLAR Anonm, Multcollnearty. URL Adres: Erşm Tarh: 06/09/2008. Cankaya, S., Kayaalp, G.T., Sangun, L., Tahtal, Y. and Akar, M., A Comparatve Study of Estmaton Methods for Parameters n Multple Lnear Regresson Model. J. Appl. Anm. Res., 29: Draper, N. R. and Smth, H., Appled Regresson Analyss. 2 nd Edton. New York: John Wley & Sons, Inc, 709p. Guarat, D. N., Basc Econometrcs, 3rd Ed., New York: McGraw-Hll, 838p. Gunst, R.F. and Mason, R.L., Regresson Analyss and Its Applcaton, A Data-Orented Approach. New York: Marcel Dekker, Inc, 402p. Karagöz, Y. ve Köstereloğlu, Đ., Đletşm Becerler Değerlendrme Ölçeğnn Faktör Analz Metodu le Gelştrlmes. Dumlupınar Ünverstes, Sosyal Blmler Dergs, 21: Keskn, S., Daskran, I. and Kor, A., Factor Analyss Scores n a Multple Lnear Regresson Model for the Predcton of Carcass Weght n Akkec Kds. J. Appl. Anm. Res., 31: Klenbaum, D.G., Kupper, L.L., Muller, K.E. and Nzam, A., Appled Regresson Analyss and Multvarable Methods. 3rd Edton. Duxbury Press, 798p. Neter, J., Wasserman, W. and Kutner, M.H., Appled Lnear Statstcal Models (2 nd Edton). Boston, MA: Irwn Inc, 667p. Pmentel, E.C.G., Queroz, S.A., Carvalhero, R. and Fres, L.A., Use of Rdge Regresson for the Predcton of Early Growth Performance n Crossbred Calves. Genet. Mol. Bol. 30(3): Sangun L., Cankaya S., Kayaalp G.T. and Akar, M., Use of Factor Analyss Scores n Multple Regresson Model for Estmaton of Body Weght from Some Body Measurements n Lzardfsh. J. Anm. Vet. Adv., 8: Sharma, S., Appled Multvarate Technques. New York: John Wley & Sons, Inc, 493p. Tabachnck, B.G. and Fdell, L.S., Usng Multvarate Statstcs. 4th Edton. New York: Allyn & Bacon, Inc, 996p. Tnsley, H.E.A. and Brown, S.D., Handbook of Appled Multvarate Statstcs and Mathematcal Modelng. New York: Academc Press, 721p. 102

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

KARAYAKA TOKLULARI DA KESĐM Ö CESĐ VE KESĐM SO RASI ÖLÇÜLE BAZI ÖZELLĐKLER ARASI DAKĐ ĐLĐŞKĐ Đ TAHMĐ Đ ĐÇĐ KA O ĐK KORELASYO A ALĐZĐ

KARAYAKA TOKLULARI DA KESĐM Ö CESĐ VE KESĐM SO RASI ÖLÇÜLE BAZI ÖZELLĐKLER ARASI DAKĐ ĐLĐŞKĐ Đ TAHMĐ Đ ĐÇĐ KA O ĐK KORELASYO A ALĐZĐ Anadolu Tarım Blm. Derg., 009,4():6-66 Anadolu J. Agrc. Sc., 009,4():6-66 Araştırma Research KARAYAKA TOKLULARI DA KESĐM Ö CESĐ VE KESĐM SO RASI ÖLÇÜLE BAZI ÖZELLĐKLER ARASI DAKĐ ĐLĐŞKĐ Đ TAHMĐ Đ ĐÇĐ KA

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS EN KÜÇÜK KARELER, RİDGE REGRESYON VE ROBUST REGRESYON YÖNTEMLERİNDE ANALİZ SONUÇLARINA AYKIRI DEĞERLERİN ETKİLERİNİN BELİRLENMESİ ZOOTEKNİ ANABİLİM

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

Türk Alaca Atlarının Vücut Ölçülerinin Farklı Yaşlarda İncelenmesi

Türk Alaca Atlarının Vücut Ölçülerinin Farklı Yaşlarda İncelenmesi Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Reseach Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131. Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Y.008, C.3, S. s.-3. BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINDA FON YAPILARININ KARMA DENEMELER YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ EXAMINING THE STRUCTURE OF FUNDS BY MIXTURE

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır? Korelasyon analz Korelasyon analz Sınava hazırlanma süres le sınavdan alınan başarı arasında lşk var mıdır? q N sayıda öğrencnn sınava hazırlanma süreler le sınavdan aldıkları puanlar tespt edlr. Reklam

Detaylı

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

AYDINCIK BABADİLLİMANI NDA İKİ SERRANUS TÜRÜNÜN (SERRANUS HEPATUS, SERRANUS CABRİLLA)POPULASYON DİNAMİĞİ PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ *

AYDINCIK BABADİLLİMANI NDA İKİ SERRANUS TÜRÜNÜN (SERRANUS HEPATUS, SERRANUS CABRİLLA)POPULASYON DİNAMİĞİ PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ * AYDINCIK BABADİLLİMANI NDA İKİ SERRANUS TÜRÜNÜN (SERRANUS HEPATUS, SERRANUS CABRİLLA)POPULASYON DİNAMİĞİ PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ * Estmatons of Parameters the Populaton Dynamcs of Speces Two Serranus

Detaylı

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞUBAT 014 ANKARA Can DARICA tarafından hazırlanan

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Savaş OKUR PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN BASİT DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ ZOOTEKNİ ANABİLİM

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6 REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6 Yayın Tarh: 03-11-2007 Revzyon No:0 1 5. E.K.K. REGRESYONUNDA KARŞILAŞILAN PROBLEMLER VE BAZI KONU BAŞLIKLARI 2 1 EN KÜÇÜK KARELERDE KARŞILAŞILAN PROBLEMLER EKK da karşılaşılan

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1 Hayvansal Üretm 54(): 8-3, 03 Araştırma Makales Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmn Yöntemlernn Performanslarının Karşılaştırılması Gazel Ser *, Barış Kak, Abdullah Yeşlova,

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler 6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

Lojistik Regresyonlarda Değişken Seçimi

Lojistik Regresyonlarda Değişken Seçimi Çukurova Ünverstes Zraat Fakültes Dergs, 7 (2):05-4 Lostk Regresyonlarda Değşken Seçm Hasan ÖNDER () Zeynel CEBECİ (2) Özet Bu çalışmada, lostk regresyonlarda değşken seçm yöntemlernden ler doğru seçm,

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANA BİLİM DALI. Serhat BURMAOĞLU

ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANA BİLİM DALI. Serhat BURMAOĞLU ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANA BİLİM DALI Serhat BURMAOĞLU BİRLEŞMİŞ MİLLETLER KALKINMA PROGRAMI BEŞERİ KALKINMA ENDEKSİ VERİLERİNİ KULLANARAK DİSKRİMİNANT ANALİZİ, LOJİSTİK

Detaylı

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz * Busness and Economcs Research Journal Volume. umber. 0 pp. 65-84 ISS: 309-448 www.berjournal.com Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz * Mehmet argelecekenler

Detaylı

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1-2

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1-2 REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1- Yayın Tarh: 17-08-008 REGRESYON ANALİZİ NEDİR? MODELLEME 1. GİRİŞ İstatstk blmnn temel lg alanlarından br: br şans değşkennn davranışının br model kullanılarak tahmnlenmesdr.

Detaylı

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279 SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme 279 Türkye de Hanehalkı Tüketm Harcamaları: Pseudo Panel Ver le Talep Sstemnn Tahmn The Consumpton Expendture of Households n Turkey: Demand System Estmaton wth Pseudo Panel

Detaylı

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*

Detaylı

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini İstatstkçler Dergs: İstatstk & Aktüerya Journal of Statstcans: Statstcs and Actuaral Scences IDIA 8, 5, -6 Gelş/Receved:6.4.5, Kabul/Accepted: 3.6.5 www.statstkcler.org Türkye dek Đşszlk Oranının Bulanık

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi Anadolu Journal of Agricultural Sciences

Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi Anadolu Journal of Agricultural Sciences Anadolu Tarım Blmler Dergs Anadolu Journal of Agrcultural Scences http://dergpark.ulakbm.gov.tr/omuanajas Araştırma/Research Anadolu Tarım Blm. Derg./Anadolu J Agr Sc, 3 (206) ISSN: 308-8750 (Prnt) 308-8769

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan

Detaylı

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat 8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ

PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ Uygulamalı Yerblmler Sayı: (Mayıs-Hazran ) -9 PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ Estmaton of Sedmentary Basement Depths By Usng Parabolc Densty Functon

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 22 (45): (2008) 89-93

Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 22 (45): (2008) 89-93 www.ziraat.selcuk.edu.tr/dergi Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 22 (45): (2008) 89-93 MALYA KUZULARDA CANLI AĞIRLIK VE BAZI VÜCUT ÖLÇÜLERİNİN TEKRARLANMA DERECELERİ Uğur ZÜLKADİR 1,2 Özcan

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK

Detaylı

META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR

META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR HANDE KÜÇÜKÖNDER YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ Ocak -2007 T.C. KAHRAMANMARAŞ

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SWITCHING REGRESYON DA BULANIK SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI İLE PARAMETRE TAHMİNİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SWITCHING REGRESYON DA BULANIK SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI İLE PARAMETRE TAHMİNİ ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SWITCHING REGRESYON DA BULANIK SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI İLE PARAMETRE TAHMİNİ Türkan ERBAY DALKILIÇ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 005 Her hakkı

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama The PDF verson of an unedted manuscrpt has been peer revewed and accepted for publcaton. Based upon the publcaton rules of the journal, the manuscrpt has been formatted, but not fnalzed yet. Before fnal

Detaylı

Biyoistatistik (Ders 6: Bağımsız Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 6: Bağımsız Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri) k ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMSIZ GRUPLARDA k ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr BAĞIMSIZ İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 16 Güz 2009/2 s. 47-59 LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS KESTİRİMİNİN İNCELENMESİ Cengz AKTAŞ *, Orkun ERKUŞ ** Gelş: 12.10.2009 Kabul:

Detaylı

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması Volume 3 Number 4 01 pp. 43-55 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması

Detaylı