ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER"

Transkript

1 Uludağ Ünverstes İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı, 006, s ÜÇ OYUTLU ÇPRZ TLOLRD LOGRİTMİK DOĞRUL NLİZ: ÇOUK İŞGÜÜ DEĞİŞKENLERİ RINDKİ ETKİLEŞİMLER erpl ÜLÜL * Özet Kategor verlerde statstsel yöntemlern ullanımı özellle sosyal blmlere lşn uygulamalarda olduça artmıştır. K-are test, ategor değşenler arasında lşy nceleme çn ullanılan statstsel br testtr. nca sadece değşenler arasında bağımsızlığı test ettğ çn den fazla değşen olması durumunda yeterl değldr. K-are testnden farlı olara, logartm doğrusal analz br bağımlı değşen üzernde brden fazla bağımsız değşenn etlern analz edeblme ve sadece ana etler değl ayrıca etleşm etlern de tahmn edeblme yeteneğndedr. u çalışmada Türye İstatst Kurumu 006 yılı IV. Dönem Hanehalı İşgücü net le brlte uygulanan Çocu İşgücü net sonuçları ullanılmıştır. onuçlar üç boyutlu çapraz tablo şelnde düzenlenmş ve logartm doğrusal analz le ncelenmştr. u maalede, ategorl (adın/ere cnsyet, dört ategorl (tarım/sanay/tcaret/hzmet eonom faalyet olu ve ategorl (ent/ırcoğraf bölge olma üzere üç ategor değşen arasında etleşmler ncelenmştr. nahtar Kelmeler: Kontenans Tabloları, Ço yönlü freans tabloları, Logartm Doğrusal Modeller, Hyerarş Logartm Doğrusal Modeller. * Yrd.Doç.Dr., Marmara Ünverstes, anacılı ve gortacılı Yüseoulu, gortacılı ölümü, Göztepe/İT e-posta: serplbulbul@marmara.edu.tr

2 4 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı bstract The use of statstcal methods for categorcal data has ncreased dramatcally, partcularly for applcatons n the socal scences. h-square test s a statstcal test used to examne relatonshp between categorcal varables. However t s nsuffcent when the varables s more than two because t only tests the ndependence of the varables. Unle the ch-square test, loglnear analyss s capable of analysng the effects of more than one ndependent varable on a dependent varable and of estmatng not only man effects but also nteracton effects. In ths study,the results of the hld Labour urvey were used, whch was appled together wth TURKT 006 IV. Term Household Labour Force urvey. The results are formed on the three dmensonal crosswse table and are examned wth the loglnear analyss. In ths paper, the assocatons were examned between three categorcal varables; sex wth two categores (female/male, branch of economc actvty wth four categores (agrculture/ndustry/trade/servces and geographcal area wth two categores (urban/rural. Key Words: ontngency Tables, Mult-way Frequency Tables, Log-Lnear Models, Herarchcal Log Lnear Models 1.GİRİŞ Ço yönlü freans analz, veya daha fazla ategorye sahp üç ya da daha fazla esl bağımsız değşen arasında lşlern ncelenmesnde ullanılan parametr olmayan br yöntemdr (O Leary vd., lern ortalarının sonuna adar, ço yönlü freans tabloları (çapraz sınıflandırma tabloları / ontenans tabloları nın analzne lşn çalışmaların hemen hemen heps sadece yönlü tablolarda bağımsızlı hpoteznn -are değerler le test edlmes şelnde olmuştur. İden fazla değşenle çalışıldığında araştırmacılar önce yönlü tablolar çn -are değerlern hesaplamış ve değşenler arasında brltelğn ve/veya etleşmlern olması halnde, onları belrleme amacıyla söz onusu değşenlerden terar çolu alt tablolar düzenlemşlerdr (Jeansonne, dels.pdf u onuda çalışmalar üç yönlü freans tablolarının yapısına ve analzne lşn 1956 da yayınlanan öneml maale (.N. Roy, M.Kastenbaum ve.k.mtra le farlı br boyut azanmıştır lerde se çapraz sınıflandırılmış verlern analz, L..Goodman ın logartm doğrusal modellere lşn maalesnn yayınlanmasıyla ve dğer çalışmalarla (shop, Fnberg ve Holland, 1975; Haberman, 1975; Knoe ve ure, 1980; L.. Goodman, 1981 öneml br şelde değşmştr (Mcutcheon,

3 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 43 00: u maalelerde yer alan öneml sonuçlar, grafsel ve logartm doğrusal modellemeye lşn son gelşmeler ve aralarında lşler, son olara 007 yılında yayınlanan br maalede de (grest ve Gottard, 007 tartışılmıştır. Günümüzde çapraz sınıflandırılmış verlern analzne lşn ço çeştl yöntemler ortaya onulmuş olup sıça ullanılan yöntemlerden brs logartm doğrusal (log-doğrusal analzdr. İ yönlü tabloların analznde genellle -are test ullanılmala beraber bu test ço yönlü tablolara lşn l, üçlü, çolu etleşmlern ve brlte değşmlern analznde yetersz almatadır. Logartm doğrusal modeller ategor değşen arasında lşnn analznde de ullanılablmesne rağmen genellle üç ya da daha fazla değşen çeren ço yönlü freans tablolarının değerlendrlmesnde söz onusudur. u modeller ya da daha fazla ategor değşen arasında oşullu lşnn analz edleblmes amacıyla gelştrlmştr (Garson, 007: pa765/logt.htm,. Logartm doğrusal analz tenlernn ullanılmasının öneml yararı vardır: İl armaşı yapılı ço boyutlu tabloların analzne sstemat br yalaşım getrmes, dğer se lglenlen etlern büyülüğünün tahmn edlmesne ve buna bağlı olara ncelenece farlı etlern görel önemnn belrlenmesne olana sağlamasıdır ( oyut sayısının artması logartm doğrusal modellern göstermnde ve çözümlenmesnde zorlulara neden olmatadır. Kng ve roos (001:71-7 tarafından göstermde bu problemlern aşılablmes amacıyla sınırsız boyut göstermler ullanılmıştır. Demrhan ve Hamuraroğlu tarafından yapılan br çalışmada da logartm doğrusal modeller çn ullanılan yen göstermler tanıtılmış ve söz onusu modeller çn yeterl statstlern elde edlşne lşn shop vd. (1975:68 tarafından verlen genel yöntem bu göstermler ullanılara yenden fade edlmştr (Demrhan, Haydar ve anan Hamuraroğlu, 005: LOGRİTMİK DOĞRUL MODELLER Logartm doğrusal analz, çapraz tablolarda hücre freanslarının doğal logartmaları alınara ya da daha fazla esl ategor değşen arasında oşullu lşnn ncelendğ yönlü ontenans tablosunun br açılımıdır (Jeansonne, loglnear/log%0lnear%0models.pdf. İ ya da daha fazla değşen çeren çapraz tabloların çözümlenmesnde logartm doğrusal modellern ullanımı üç amaca hzmet etmetedr: (1 Değşenlern oluşturduğu bleş dağılımı test etme

4 44 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı ( Değşenlern brbrlerne bağımlı olup olmadığını test etme ve (3 Değşenler arasında lşy neden-sonuç lşsne dayandırmasızın test etme (Uygun, 1990:99. Logartm doğrusal modelde, bütün değşenler bağımlı olara şlem görür. Dğer br deyşle bağımlı ve bağımsız değşenler arasında ayrım yapılmaz. u nedenle logartm doğrusal modeller neden-sonuç lşs urmasızın sadece değşenler arasında brltelğ göstermetedr. Eğer br ya da daha fazla değşenn açı br şelde bağımlı ve dğerlernn bağımsız olara şlem görmes stenyorsa logartm doğrusal model yerne lot ya da lost regresyon ullanılmalıdır. ( öyle br modelde bağımsız değşen mutlaa ategor olma oşulu le sürel de olablr (Özdamar, 1999:450. Logartm doğrusal analz; değşenlern ategor (sınıflayıcı ya da sıralı olması, ategor değşenlern belenen dağılımının bnomal değl Posson olması, bağlantı fonsyonunun lot değl logartm olması ve estrmlern bağımlı değşenn lot değl çapraz tabloda hücre değerlernn tahmnlernn olması baımından lost regresyondan farlılılar gösterr (Garson, 007:1-, Üç ve daha büyü boyutlu çapraz sınıflandırma tablolarının çözümlenmesnde, değşenler arasında üçlü ve çolu etleşmlern doğrudan modele alınmasının parametre tahmnnde zorlular yaratacağı durumlarda hyerarş (aşamalı logartm doğrusal analzden yararlanılır. Hyerarş logartm doğrusal analz; ana etlerden başlayara sıra le test şlemlern gerçeleştren, etleşmler l, üçlü ve çolu etleşmler olara modele alıp optmal model oluşturmayı ve verler bu modele göre analz etmey amaçlayan br yöntemdr (Özdamar, 1999:450. nlaşılacağı üzere logartm doğrusal analz yöntemler tablo tplernden ve tablolarda yer alan değşenlern tplernden etlenmetedr. nca aşağıda ısaca ncelenen bazı avramlar ve termler tüm logartm doğrusal modeller çn temel nteltedr..1. Temel Kavramlar ve Termler Kategor verlern analznde sılıla ullanılan rterlerden s odds ve odds oranıdır. Ço değşenl br freans tablosunun logartm doğrusal analz esas tbaryle odds ve odds oranlarının çözümlenmesyle gerçeleştrlr. Odds değer, br şeyn gerçeleşme (başarı olasılığının (, gerçeleşmeme (başarısızlı olasılığı ( 1 na oranıdır ve negatf olmayan değerler alır. Odds = = (1 ( 1

5 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 45 1 olması, br başarının gerçeleşme şansının başarısızlığa göre daha yüse, 1 olması se daha düşü olduğunu gösterr. Örneğn 0.75 olduğunda, olacatır. u değer başarının gerçeleşme şansının başarısızlığa göre 3 at fazla olduğunu ve her br başarısızlı çn üç başarı belendğn fade etmetedr. Tersne olara 1 3 se başarısızlığın gerçeleşme şansının, başarıya göre 3 at fazla olduğunu ve bu durumda başarının gerçeleşme olasılığının; = 0.5 ( 1 olduğunu göstermetedr (grest, 00:44. Odds oranı, oddsun ya da oşullu oddsun oranıdır: 1 1 (1 1 ( (1 Koşullu odds, br değşenn oşul olara verlen bell br ategor değernn, dğer değşene lşn ategor değerne bölünmes le bulunan değerdr. özgelm ategorye sahp ve değşenler çn aşağıda tablonun düzenlendğn varsayalım. Toplam a 1 a b b Toplam = a 1 olara verldğnde = b olmasına lşn oşullu odds değer; 5 / 40 = 0.15, = a olara verldğnde = b olmasına lşn oşullu odds değer se; 5 / 0 = 1.5 olara hesaplanacatır. Odds oranı = e b şelnde de fade edleblr. urada e; e tabanına göre doğal logartma ve b; parametre tahmnnn logartm odds değerdr. bleş olasılılarına sahp bleş dağılımlar çn =1, olma üzere satırda odds değer; 1 olacatır. u durumda odds oranı; (

6 46 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı olara fade edleblr (Garson, 007:11, İ ategorye sahp ontenans tablosunda, freansları çn örnelem odds oranı; ˆ f11 f ˆ f11 f f hücre ln ln (4 f1 f 1 f1 f 1 şelnde hesaplanacatır (grest, 00: Log-odds oranlarının hesaplanmasında parametreler de ullanılablr. XY ˆ f11 f ln ln = ln f11 ln f ln f1 ln f 1 f1 f 1 X Y XY X Y XY = ( ( X Y XY X Y XY ( = (5 ( XY XY XY XY XY parametreler lşy belrlemete, sıfıra eşt oldularında logodds değer de sıfıra eşt ve dolayısıyla odds oranı da 1 olmatadır. 1 durumu, değşen arasında lş olmadığını (farsızlı gösterr. Odds oranı ve 1 arasında far ne adar fazlaysa lş o adar güçlü demetr. Odds oranlarının örneleme dağılımı asmetr dağılım gösterr ve odds ve odds oranlarının doğal logartmaları le çalışıldığında asmetr durumu yo olduğu çn bu durumdan aynalanan yorumlama zorluları da ortadan almatadır.: Farsızlı değer ln1 = 0, negatf far sınır değer - ve poztf far sınır değer + dır. u şelde poztf ve negatf değerlern büyülüler daha olay arşılaştırılablmetedr (grest, 00:316; Garson, 007:11, Kısm odds ve ısm odds oranları da logartm doğrusal modelleme mantığının anlaşılmasında öneml avramlardır. Kısm odds, oşullu oddsların ortalamasıdır. urada merez eğlm ölçüsü olara geometr ortalama ullanılmatadır. Modelde ana ve etleşm etlernn br ölçümü olan Kısm odds oranı se oşullu odds oranlarının geometr ortalaması alınara hesaplanır (Hagenaars, 1993:6-7; Garson, 007:13, İnc dereceden odds oranı, bast olara üç yönlü tablolara lşn odds oranıdır. İ değşen arasında lş, üçüncü br değşene göre ölçülme stendğnde bu değşenn her br ategors çn dğer değşen arasında odds oranları

7 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 47 hesaplanır. u odds oranlarına nc dereceden odds oranı adı verlr. (Hagenaars, 1993:6-7, ltaş ve Yıldırım, 003:15... Model Oluşturma Ço yönlü tabloların logartm doğrusal modellerle analznde testnden farlı olara br model oluşturulmata ve model parametreler tahmn edlere yorumlanmatadır(grest, 00:30. Kullanılaca model, en az sayıda ety ullanara her br hücre çn belenen freansları gerçeğe en uygun şelde tahmn edeblece br modeldr. Regresyon ya da varyans çözümlemesne benzerlğ nedenyle, çapraz tablolarda uygunlu termne alternatf olara logartm doğrusal modellerde etleşm term ullanılmatadır. urada etleşm term bağımsızlıtan ayrılışı tanımlamatadır (car, 1999:785. Örneğn saçın ırlaşması üzernde yaş ve stresn etsnn ncelendğ br çalışmada stresn yoluğunda yaş, ırlaşma üzernde az öneme sahp br değşen en, stresn varlığında ırlaşma üzernde büyü etye sahp olacatır. Dğer br deyşle, yaş ve stresn ırlaşma üzernde etler toplam değl, brbrlern etleyc yöndedr. Tablonun boyutuna ve değşenlern cnsne göre modellern yapısı farlılı göstermele beraber boyutlu br çapraz tabloya lşn br modeln teor yapısı üç ya da daha büyü boyutlu tablolar çn de genelleştrleblr ( İ Yönlü Tablolarda Logartm Doğrusal Modeller X ve Y değşenler arasında br bağımlılı (brlte değşm ve etleşm varsa logartm doğrusal model; Ln( (6 F şelnde fade edlr. u modele tam (doymuş, saturated model adı verlr. Modelde; Ln ( F : Kontenans tablosunda hücres çn belenen freansın doğal logartması, : elenen freansların doğal logartmalarının ortalaması, : değşennn ana ets, : değşennn ana ets, l : ve değşenlernn etleşm etsdr.

8 48 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Doymuş modeln dışında yer alan ve tüm etler değl de bazı etler çeren daha bast yapıda modeller se doymamış (unsaturated modeller olara adlandırılır. u tür modeller, daha düşü düzeyde brlteller modelledler ve daha bast şelde yorumlandıları çn genellle uygulamada daha ço terch edlrler (grest, 00: Doymuş br modelde sabt değer ( dışında, ( 1 sayıda term bulunacatır. urada değer, değşenlern sayısını göstermetedr. una bağlı olara yönlü ontenans tablosuna lşn doymuş modelde term sayısı da dört olmalıdır (Garson, 007:3, /pa765/logt.htm.... Üç Yönlü Tablolarda Logartm Doğrusal Modeller Logartm doğrusal modellerde, hücre değerlernn doğal logartması ategor değşenlern etlernn ve etleşmlernn doğrusal br fonsyonu olara modelleştrlmştr. Örneğn sırasıyla, ve sayıda ategorye sahp, ve değşenlernn arasında lşler nceleme stedğmz varsayalım. u durumda, ve ategor değşenlernn = 1,,,I, = 1,,,J ve = 1,,,K düzeylernn her br ombnasyonu çn oluşturulaca logartm doğrusal model; Ln( (7 F şelnde fade edlr ve tam (doymuş modeldr. u model aynı zamanda üçüncü dereceden hyerarş br modeldr ve çnde ortalama ana ety (, ana etler, bütün olası l etleşmler ve üçlü etleşm çeren parametreler yer almatadır. Modelde; Ln ( F : Kontenans tablosunda hücres çn belenen freansın doğal logartması, :elenen freansların doğal logartmalarının ortalaması (bağımsızlı term, : değşennn ana ets, : değşennn ana ets, : değşennn ana ets, : ve değşenlernn nc dereceden etleşm ets : ve değşenlernn nc dereceden etleşm ets

9 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 49 : ve değşenlernn nc dereceden etleşm ets :, ve değşenlernn üçüncü dereceden etleşm etsdr (grest,00:30-31; nearmodelnalyssnandp.htm; s.1. Tam br modelde sabt değer ( dışında, ( 1 sayıda term bulunacağı çn üç yönlü ontenans tablosuna lşn tam modelde term sayısı da sez olmalıdır. azı durumlarda lş yapısını açılama çn, doymuş modelde yer alan parametrelern alt ümesn çeren daha bast modeller uygun olablr ( /www/documentaton/loglnearmodelnalyssnandp.htm. özgelm; (1 Eğer, ve ategor değşenlernn heps brbrnden arşılılı olara bağımsızsa değşenler arasında lşler aşağıda modelle fade edlecetr: Ln( (8 F adece üç değşenn ana etlernden oluşan ve ısm (l ve üçlü etleşm parametrelernn bulunmadığı bu modele arşılılı bağımsızlı model adı verlr. urada ; 0 ve 0 veya veya tüm ategorler çn oşullu odds oranı 1 e ya da logartm odds oranı 0 a eşttr. ( ve brbrleryle lşl faat her s de değşennden bağımsızsa, ve değşenler arasında lş (ısm bağımsızlı ; Ln( (9 F şelnde tanımlanacatır. urada; 0, 0 veya oşullu odds oranları; 1, 1 dr. (3 ve değşenler arasında oşullu bağımsızlı söz onusuysa, dğer br deyşle değşen sabt tutulduğunda ve değşenler brbrnden bağımsızsa (dğer br deyşle ve değşenler brbrnden bağımsız en üçüncü değşen devreye grdğnde lş meydana geleblecese değşenler arasında lşler; Ln( F (10 olara fade edlecetr.

10 50 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı (4 Değşenler arasında üçlü etleşm yosa model; Ln( (11 F şelnde gösterlr ve herhang değşen arasında oşullu odds oranlarının üçüncü değşenn her br düzeynde aynı olacağını fade eder. Yuarıda (1 (4 de yer alan logartm doğrusal modeller, hyerarş modeller olara adlandırılır. nlaşılacağı üzere hyerarş modellerde değşenler arasında lşler en armaşı etleşm yapısından en bast etlere adar fade edlmetedr. Örneğn her br ategorl üç değşen (, ve çeren üç yönlü br tablo çn üçlü etleşmn olduğu br hyerarş modelde ( term bulunuyorsa, ortalama ana ety, l etleşmler ve ana etler çeren tüm parametreler, yan sırasıyla,,,,,, termler bulunacatır omputngenter/tr/www/documentaton/loglnearmodelnalyssn andp.htm; ayram, 000:3; Üç boyutlu ontenans tabloları çn oluşturulablece logartm doğrusal modeller aşağıda gösterlmştr. (Tablo 1 F Tablo 1. RK ontenans tablosu çn oluşturulablece logartm doğrusal modeller Model embol Ln( (,, Ln( (, F F Ln( (, F Ln( (, F Ln( (, F Ln( (, F Ln( (, F Ln( (,, Ln( ( F

11 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 51 Tablo de yer alan modeller hyerarş logartm doğrusal modellerdr. Her br model, ve değşenlern fade eden br sembolle gösterlmetedr. rbrleryle lşl olan değşenler arasında ( sembolü, bağımsız değşenler arasında da (, şaret bulunmatadır. urada (;, ve arasında üç yönlü etleşm,, ve yönlü etleşmler fade etmetedr (grest, 00:30; Goodman, 1970: Modeln Uygunluğunun (Değşenler rasında İlşlern Test Edlmes Öncelle verlere en uygun modele arar vereblme çn, modeln uygun hale getrlmes gerer. r modeln uyum ylğ, her br model çn gözlenen ve belenen freansların arşılaştırılmasıyla sağlanır ( u değerler arasında anlamlı br farlılı varsa verlern modele uymadığı (test edlen değşenlern brbrleryle bağımlı ya da etleşm çnde olduğu, far yosa seçlen modeln verlere uyduğu ( test edlen değşenler arasında bağlılı ya da etleşm bulunmadığı sonucuna ulaşılır. (Uygun, 1989:55; Oğuzlar, 004:16;Garson,007:6, Modeln uygunluğunun test edlmesnde sılıla ullanılan test statstler; Pearson statstğ ve l ez Fsher (19 tarafından ullanılan olablrl oran statstğ ( G dr. Pearson statstğ; g her br tablo hücresnn gözlenen freansı ve e her br tablo hücresnn belenen (teor freensı olma üzere boyutlu ve üç boyutlu tablolar çn sırasıyla; r c ( g e (1 1 1 e ve r c l ( g e ( e şelnde hesaplanır. Olablrl oran statstğ ( G se, boyutlu ve üç boyutlu tablolar çn sırasıyla;

12 5 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı r c g G g ln ( e ve r c l g G g ln ( e eştlğyle elde edlr. (grest, 00:-4 Geçerl model uygun ve örnelem hacm olduça fazlaysa, her statst de tabloda hücrelern sayısının tahmn edlen parametrelern sayısından çıarılmasına eşt değerde serbestl dereces le yalaşı olara dağılırlar (Evertt ve Dunn, 001:01. Uygulamada her statstğnn de büyülüğü ve yorumlanması esas tbaryle brbrne benzemetedr. nca ço yönlü freans analznde genellle G ullanılmatadır. (car, 1999:79; Jeansonne, dels.pdf. G nn, Pearson statstğne terch edlmesnn temel neden; belenen freansların en ço olablrl yöntem le tahmn edlmes ve G nn ço yönlü freans tablolarında oşullu bağımsızlıların daha güçlü test edlmesn sağlayaca bçmde parçalara ayrılablmesdr (Knoe ve ure, 1980:30. G nn toplanablrl özellğne sahp olması, Pearson statstğne arşı temel avantaıdır. Örneğn ve değşenler çeren yönlü analzde; G toplam G G G (16 şelnde yazılablr. urada G toplam ; yönlü tabloda tüm lşlern testn, G ve G ; ana etlern uyum ylğ testlern ve G se ve arasında brltelğn testn göstermetedr (Voey, (00:4-5, Olmuş, 006:19. G statstğ modellern arşılaştırılmasında da ullanılablr. ( a n serbestl derecel br modele lşn statst değer, öylece, G ; a G ( b ; n b serbestl derecel daha armaşı br modele (fazladan parametrelern elenmesyle l modelden türetlmş lşn statst değer se bu durumda;

13 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 53 G ( b a G ( a G ( b (17 değer nc modeln uygunluğunun anlamlı olara düzeltlp düzeltlemeyeceğn belrleme çn ullanılablr. G değernde (sapmada bu değşm, na nb serbestl derecel dağılımı le arşılaştırılablr. u şlem regresyon areler toplamına ve F testlerne benzemetedr(evertt ve Dunn, 001:01. G, sıfıra eşt olan parametrelernn sayısına eşt serbestl derecel br dağılımı gösterr. u nedenle G statstğ, modelde etler hesaplanamayan alıntı freanslarını test eder. Mevcut serbestl derecesne göre daha büyü G değer, belenen değerlerle gözlenen değerler arasında daha büyü farı fade eder. Dğer br deyşle daha büyü G değerler, modeln verlere uygun olmadığını ve test edlen değşenler arasında etleşm bulunmadığını fade eden sıfır hpoteznn reddedlmes geretğn gösterr (Jeansonne, classes/bo1710/loglnear/log%0lnear%0models.pdf. Doymuş br modelde belenen freanslar le gözlenen freanslar aynı değerler alacağından, parametrelern tahmn edlmes çn gerel olan belenen freanslar hesaplanmasızın eştler olan gözlenen freanslar ullanılara tahmn değerler bulunablr. Doymamış modellerde se gözlenen ve belenen freanslar farlı olacağından, parametrelern tahmn edlmesnden önce belenen freansların bulunması geremetedr (Uygun, 1989: rc boyutlu ontenans tablosunda genel etnn test n edleblmes çn belenen freanslar; rc ve serbestl dereces rc 1 şlemleryle, ana etlere lşn test şlemlernde belenen freanslar; n n n,, r c ve sırasıyla (r 1, (c 1 ve ( 1 serbestl dereceleryle, ısm lş testlernde; (r 1(c 1, (r 1( 1 ve (c 1( 1 serbestl dereceleryle ve üçlü etleşm testlernde se (r 1(c 1( 1 serbestl dereceler le hesaplanmatadır. özü edlen ısm lş testler, tüm marnal toplamların (test edlece et harç, gözlenmş marnal freanslara eşleştrldğ durumda, belenen freansların tam br setn elde etme çn ullanılan br ardışı hesaplama yöntemdr (Olmuş, 006:1..4. Uygun Modeln eçm ve Test Gözlenen verlere en uygun modeln seçlmes ve test edlmesnden önce hang etlern öneml olup olmadığının araştırılması ve bunun çn de

14 54 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı etlern bu amaç doğrultusunda elenmes gerer. azı eleme sonuçları araştırmacıya yeterl blg vereblr. Örneğn; sonuçlar ço açı anlam fade edeblr ve değşenler arasında etleşmn açı br şelde anlamlı ya da anlamsız olduğu sonucuna varılablr. ununla beraber sonuçlar belrsz de olablr (örneğn; 0.01 < p < 0.05 ve araştırmacı br stepwse (adım adım analz yardımıyla bu tür belrsz etler test etme steyeblr. Modelleme şlem bağımsız değşenler arasında olası tüm etleşmlerle başlar. Yan, eğer üç bağımsız değşen varsa test şlemler te, ve üç yönlü tüm etleşmlerle başlayacatır. Olası tüm etler çeren doymuş modelde ver örnelerne en uygun daha bast br model bulablme çn, modellern hyerarş anlamda ncelenmes ve model uygunluğuna en az atıyı sağlayan etleşmlern elenmes gerer. u amaçla genellle gerye doğru aşamalı elmnasyon şlem ullanılır. Daha yüse derecel etleşmler genellle en önce ncelenr. Eğer yüse derecel etleşm, statstsel olara anlamlı değlse elenr ve nc dereceden etleşmler sstemat olara ncelenr. Eleme şlem, araştırmacı tarafından abul edlen olasılı düzeyne bağlı olara, modele uygun verler abul edlemez oluncaya adar devam eder. r modeln tamamen uygun olup olmadığı, her br model çn gözlenen freanslarla belenen freanslar arşılaştırılara belrlenr. u amaçla daha önce belrtldğ gb uygunluğun belrlenmesnn her br aşamasında G değer hesaplanır ve nha modele ulaşılır (O Leary vd., Küçü belenen freanslar güç aybını gösterr. Tüm belenen freansların 1 den büyü ve %0 den fazlasının 5 den üçü olmaması önerlr ( ma_chap14.pdf: Etler ve etleşmlern anlamlılığının test edlmesnn ardından anlamlı bulunan etler ve etleşmler çeren hyerarş logartm doğrusal modellern uygunluğu test edlecetr. Örneğn; model anlamlı bulunduysa daha az term çeren model terch edlecetr. Dğer br yalaşıma göre se hyerarş br yapıda olan modelden daha az term çeren modelle, dğer anlamlı model arasında G farlılığı hesaplanır. Eğer farlılı anlamlı se daha az term çeren model seçlr. Eğer aralarında farlılı anlamlı değlse nc model dolayısıyla daha fazla term çeren model anlamlı olacatır (Oğuzlar, 004: eçlen Modeln Değerlendrlmes ve Yorumlanması Logartm doğrusal modellerde örnelem hacmnn tabloda hücre sayısının en az 5 atı olması önerlr. Örneğn 3 br tablo çn en az 60 adet örneğe htyaç vardır. Eğer gereen mtarda örne mevcut değlse, bu durumda örnelem hacmnn arttırılması ya da br veya daha fazla sayıda

15 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 55 değşenn elenmes gerer. eçlen modeln değerlendrlmes ve yorumlanablmes çn G değerler dışında, ullanılan paet programa at çıtı tablolarından yararlanılara parametre tahmnlernn ve alıntıların da ncelenmes gerer. na et parametre tahmnler ullanılara ısm odds ve nc dereceden etleşm parametreler yardımıyla da ısm odds oranları hesaplanablr. Elde edlen değerler modelde değşenler arasında lşlern ve etleşmn yorumlanmasına olana verr (Jeansonne, dels.pdf; grest, 00:31-3. Parametre tahmnler, bağımsız değşenlern görel önemn açılama çn de ullanılablr. Herhang hücrenn standartlaştırılmış parametre tahmnlernn mutla büyülü oranı (P de Parametre Tahmnler Tablosunda Z değer olara gösterlmştr, söz onusu parametrelern tablo freanslarının açılanmasında oransal önemn yansıtmatadır. Parametre değerler ( nn standart hatalarına (H bölünmes le elde edlen ( H ve standart normal sapma (Z değer denlen değer yardımıyla br etnn br hücreye olan atısı değerlendrleblr. Tabloda yer alan en büyü Z değerne sahp olan hücre, söz onusu tabloda verlern dağılımında tüm lşlern gücü üzernde en büyü atıyı sağlayan hücredr (Garson, 007:9, yrıca y br modelde alıntıların değer üçütür ve eğer model verlere uygunsa düzeltlmş alıntılar mutla değerce 1 geçmez. Örnelem hacm üçü ve düzeltlmş alıntılar den büyü olduğunda ya da örnelem hacm büyü ve düzeltlmş alıntılar 3 den büyü olduğunda modeln verlere uygun olduğundan söz edlemez ( stat504/05_logln/10_logln_ntro.htm. 3. UYGULM Çalışmanın logartm doğrusal analz uygulamasında, 006 yılı Çocu İşgücü raştırması sonuçlarından yararlanılmıştır. öz onusu araştırma, 006 yılında Çocu İşçlğnn ona Erdrlmes Uluslararası Programı (IPE çerçevesnde, Uluslar arası Çalışma Örgütü (ILO le TUİK arasında mzalanan br proe apsamında Hanehalı İşgücü net le brlte gerçeleştrlmştr. raştırmaya 6-17 yaş grubunda çocular dahl edlmş ve toplam 8978 çocu le görüşülmüştür. 006 yılı IV. Dönemnde Türye genelnde 6-17 yaş grubunda çocu şgücü sayısı 16 mlyon 64 bndr. u çocuların % 60.9 u entsel, % 39.1 ırsal yerlerde bulunmata olup % 5.9 u (yalaşı 959 bn çocu sthdam edlmetedr. İsthdam edlen çocuların % 47.7 s entsel, % 5.4 ü ırsal yerlerde yaşamata ve

16 56 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı % 66 sını ere, % 34 ünü ız çocuları oluşturmatadır (Türye İstatst Kurumu, 007, u çalışmada 6-17 yaş grubunda sthdam edlen çoculara lşn üç öneml ategor değşen arasında lş yapısı ncelenmştr. u değşenler; yerleşm yer, çalışılan setör ve cnsyettr. Yerleşm yer değşen (Y; düzeye (Kent =1, Kır =, çalışılan setör (eonom faalyet olu değşen (; 4 düzeye (Tarım = 1, anay =, Tcaret = 3, Hzmet = 4 ve cnsyet değşen (; düzeye (Kız = 1, Ere = ayrılmıştır. şağıda verlen 4 çapraz sınıflandırma tablosunda yer alan değşenlern brbrleryle lşlernn, ve üç yönlü etleşmlernn analznde P for Wndows 15 paet programı ullanılmıştır. (Tablo Tablo. İsthdam Edlen Çocuların Yerleşm Yer, Çalışılan etör ve nsyete Göre Dağılımı Yerleşm Yer Kent Çalışılan etör nsyet Tarım anay Tcaret Hzmet Toplam Kız Ere Toplam Kır Kız Ere Toplam Genel Toplam Logartm doğrusal analzn l aşamasında hang etlern öneml olup olmadığı ncelenmştr. unun çn toplam et, ana etler, nc ve üçüncü dereceden etleşm termlernn anlamlılığı test edlmş ve test sonuçları aşağıda tablolarda gösterlmştr (Tablo 3 ve Tablo 4. lndğ gb değşenler arasında lşlern test edlmesnde hem olablrl oranı statstğnden ( G hem de Pearson statstğnden yararlanılablmetedr. u statstler ullanılara doymuş ve daha bast yapıya sahp belrl br model arasında farın anlamlılığı test edlmete ve belrlenen model doymuş model olduğunda her statst değer de 0 a eşt olmatadır. u mantıtan hareetle P de Tests that K-way and hgher order effects are zero ve Tests that K-way effects are zero başlılarıyla verlen tablolarda yer alan statst değerler ncelenere

17 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 57 değşenler arasında lşler yorumlanablr. özü edlen l tabloda ve Pearson test, doymuş model ve K-yönlü ve daha yüse derecel etleşmlern olmadığı model arasında fara lşn olara düzenlenmştr. özgelm K=3 çn, G = - (3. dereceden etleşm harç modeln logartm olablrlğ doymuş modeln olablrlğ, K = çn, G = - (3. dereceden ve tüm. dereceden etleşmler harç (sadece ana etlern olduğu modeln logartm olablrlğ doymuş modeln olablrlğ şelnde hesaplanmatadır. özü edlen nc tabloda se G ve Pearson test, doymuş model ve K-yönlü etleşmlern olmadığı model arasında fara lşn olara düzenlenmştr. özgelm K = çn, G = - (. dereceden etleşmlern hçbrn çermeyen modeln logartm olablrlğ doymuş modeln olablrlğ şelnde hesaplanmatadır. Dolayısıyla l tabloda K = 1 çn hesaplanan G değernden nc dereceden etleşm (K = G değer çıarıldığında, nc tablonun K = 1 çn G değer, aynı şelde l tablonun K = çn hesaplanan G değernden K = 3 çn hesaplanan G değer çıarıldığında da, nc tablonun K = çn elde edlen G değer bulunacatır. şağıda nc tablo sonuçları verlmştr. (Tablo 3 G Tablo 3. K-Yönlü Etlern ıfıra Eştlğne İlşn Testler K sd. G p p Tablo sonuçlarına göre üçüncü dereceden etleşm termlernn statstsel olara anlamlı olmadığını belrten sıfır hpotez reddedlememştr. (p = u sonuç, verlere en uygun logartm doğrusal modeln, üçüncü dereceden etleşm termlern çermeyen doymamış br model olduğunu göstermetedr.

18 58 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Et Tablo 4. Toplam Et, na Etler, İl ve Üçlü Etleşm Test onuçları erbestl Dereces (sd G P Değer Karar Krter Toplam (Genel < 0.05 Yerleşm Yer (Y > 0.05 etör ( < 0.05 nsyet ( < 0.05 Y x < 0.05 Y x > 0.05 x < 0.05 Yxx > 0.05 Toplam (genel ety ( G test edeblme çn; G t G t ( g 18ln f g ln e f f t eştlğ ullanılara, 14ln ln f G t = sd = ycs 1 = (((4 1 = 15 olara elde edlmştr. Eştlte belenen (teor freanslar ( e se; n e f ycs eştlğ ullanılara; e f (((4 16 olara hesaplanmıştır anlamlılı düzeynde 15 serbestl derecel tablo değer 0.05;15 5 (veya p = < 0.05 olduğu çn Tablo de yer alan 16 hücrenn eşt belenen freanslardan ayrılışlarının statstsel olara anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır.

19 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 59 Yerleşm yer, cnsyet ve setör değşenlernden her brnn statstsel olara anlamlı olup olmadığı, dğer br deyşle temel (ana etlern test se aşağıda görüldüğü gb yapılmıştır. Her br değşene at ategorlern marnal toplamları gözlenmş freansları ( g f, örne hacmnn o değşene at ategor sayısına bölünmes le hesaplanan değer de belenen freansları ( e göstermetedr. Yerleşm Yer: Kent 458 g f Kır 501 Kent e f Kır f e f n 959 y G Y 458ln 501ln sd = y 1 = 1 = G Y ( ;1 (3.84 (veya p=0.1649> 0.05 olduğu çn sthdam edlen çocuların yerleşm yerler sayıları arasında statstsel olara anlamlı br farlılı yotur. nsyet: e f Kent 38 n 959 c g f Kır G 38ln 631ln sd = c 1 = 1 = 1 Kent e f Kır G ( ;1 (3.84 (veya p = < 0.05 (veya p = < 0.05 olduğu çn sthdam edlen çocuların cnsyetler arasında statstsel olara anlamlı br farlılı vardır.

20 60 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı etör: g f e f Tarım 393 anay 73 Tcaret 06 Hzmet 87 Tarım anay Tcaret Hzmet G e f 393ln n 959 s ln sd = s 1 = 4 1 = ln ln = 0.47 G ( ;3 (7.8 (veya p = olduğu çn sthdam edlen çocuların çalıştıları setörler arasında statstsel olara anlamlı br farlılı vardır. Değşenler arasında nc dereceden etleşmn belrleneblmes çn yapılan ısm lş test sonuçlarına göre; G sd = 3 p = Y G sd = 1 p = Y G sd = 3 p = olara belrlenmştr. u durumda yerleşm yer ve setör (Y değşenler arasında statstsel olara anlamlı br lş olduğu görülmetedr. [ G Y ( ;3(7.8 veya p = < 0.05] ynı şelde cnsyet ve setör değşenler ( arasında da statstsel olara anlamlı br lş mevcuttur. [ G ( ;3 (7.8 veya p = < 0.05] una arşılı yerleşm yer ve cnsyet (Y değşenler arasında anlamlı br lş olmadığı görülmetedr. [ G Y ( ;1 (3.84 veya p = ] Üç yönlü (Y etleşm test sonucunda G Y sd = 3 olara elde edlmştr. u durumda yerleşm yer, çalışılan setör ve cnsyet değşenler arasında üç yönlü br etleşm olmadığı görülmetedr. [ G (0.856 (7.8 veya p = ] Y 0.05;3

21 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 61 Etler ve etleşmlern anlamlılığının test edlmesnden sonra gerye doğru eleme yalaşımı le anlamlı bulunan etler ve etleşmler çeren en uygun model; ln e f Y Y olara elde edlmştr. Daha önce ısm lş testlernde anlamlı bulunmayan yerleşm yer (Y ana et parametres, yerleşm yer ve setör değşenler arasında anlamlı l etleşm olması nedenyle modele dahl edlmştr. En uygun model seçldten sonra, tabloda her br hücre çn belenen freanslar hesaplanmıştır. (Tablo 5 Tablo 5. eçlen Modeln elenen Freansları Y.Yer nsyet etör Tar. an. Tc. Hz. Toplam Kent Kır Kız Ere Kız Ere Toplam elenen freanslar tabloda her br hücre çn parametre tahmn değerlernn logartm doğrusal modelde yerne onulması le elde edlmştr. Modele lşn parametre tahmnler, parametrelern standart hataları ve z değerler aşağıda tabloda verlmştr (Tablo 6 Daha önce söz edldğ gb Tablo 6 da yer alan ve parametre değerler ( nn standart hatalarına (H bölünmes le elde edlen standart normal sapma değerler (Z değerler yardımıyla br etnn br hücreye olan atısı değerlendrleblr.

22 6 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Tablo 6. Parametre Tahmnler, P. tandart Hataları ve z Değerler Et Düzey Parametre Tahmn Değer H Z Değer Toplam Et Yerleşm Yer (Y Kent Kır 3 etör ( Tarım 4 anay 5 Tcaret 6 Hzmet 7 nsyet ( Kız 8 Yerleşm Yer ve etör (Y nsyet ve etör ( Ere 9 Kent le Tarım 10 Kent le anay 11 Kent le Tcaret 1 Kent le Hzmet 13 Kır le Tarım 14 Kır le anay 15 Kır le Tcaret 16 Kır le Hzmet 17 Y Y 0,, ,, ,, Y Y Y Y 0,, 14 Y 0,, 1 Y 0,, Y 3 0,, Y 0,, 4 Kız le Tarım Kız le anay Kız le Tcaret Kız le Hzmet 1 0,, 14 Ere le Tarım 0,, 1 Ere le anay 3 0,, Ere le Tcaret 4 3 0,, Ere le Hzmet 5 0,, 4

23 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 63 Tabloya göre sthdam edlen çocuların çalıştıları setör ve yerleşm yerler arasında brltellerden, sadece tarım ve ent arasında etleşm hücre freansı üzernde en öneml atıyı (z = , ve z 1.64 sağlamatadır. enzer şelde entte tarım setöründe çalışan ız çocuları hücres ele alındığında, bu hücrede yer alan parametreler çn standart normal sapma değerler; Kentte bulunma : 3.83 Tarım setöründe çalışma : Kız çocuğu olma : Kentte olup tarım setöründe çalışma : dur. u durumda söz onusu hücre freansı üzernde en öneml atıyı sırasıyla, entte olup tarım setöründe çalışma, tarım setöründe çalışma, cnsyet ız olma ve entte bulunma sağlamatadır. Tüm etlern hücre freansı üzernde öneml atıları vardır. (z > 1.64 İsthdam edlen çocuların çalıştıları setör ve yerleşm yerler arasında dğer etleşmlern se hücre freansı üzernde öneml br atısı bulunmamatadır. ynı şelde entte sanay setöründe çalışan ız çocuları hücres ele alındığında hücrede yer alan parametreler çn standart normal sapma değerler; Kentte bulunma : 3.83 anay setöründe çalışma : 3.11 Kız çocuğu olma : anay setöründe çalışıp ız çocuğu olma : 1.30 olara elde edlmştr. öz onusu hücre freansı üzernde en öneml atıyı sırasıyla, cnsyet ız olma, entte bulunma ve sanay setöründe çalışma sağlamatadır. anay setöründe çalışma ve çocuğun cnsyetnn ız olması arasında brltelğn hücre freansı üzernde öneml br atısı bulunmamatadır. Modeln uygunlu test statstler ncelendğnde, anlamlılı değernn olduğu görülmetedr. (Tablo 7. u değer, doymamış logartm doğrusal yapılı bu modeln anlamlılığının, doymuş modelle arşılaştırıldığında olasılıla red edlemeyeceğn göstermetedr.

24 64 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı enzerl Oranı(LR Tablo 7. Uygunlu İstatstler sd nlamlılı (g Pearson Kullanılan program, logartm doğrusal modeln parametre tahmnlernn değşenlern son düzeyne göre yorumlanmasına olana verdğ gb ayrıca parametre tahmnler yardımıyla ısm odds değerler ve ısm odds oranları da hesaplanablr. şağıda ana et parametreler yardımıyla hesaplanan ısm odds değerler verlmştr (Tablo 8. Tablo 8. Modele İlşn Kısm Odds Değerler Et Düzey Parametre Kısm Odds Y Kent Y 1 Y 1 Y exp( exp( Tarım exp( exp( anay exp( exp( Tcaret exp( exp( Kız exp( exp( değer, cnsyet değşennn 1. düzeynn son düzeye göre log-odds değern verr. u değer, 6-17 yaş grubu çalışan çocular arasından rassal olara seçlen br şnn ız olma olasılığının ere olmasına göre exp ( = olduğunu gösterr. Parametre değernn negatf çıması, sthdam edlen çocuğun ız olma olasılığının ere olmaya göre düşü olduğunu göstermetedr. enzer şelde, hzmet

25 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 65 setöründe çalışma durumuna göre, tarım setöründe çalışma olasılığı, exp( 1 exp( dr değer, sanay setöründe çalışma şansının, hzmet setöründe çalışma durumuna göre.1671 olduğunu, değer, Tcaret setöründe çalışma şansının, hzmet setöründe çalışma durumuna Y göre olduğunu, değer, Kentte yaşıyor olma olasılığının, ırda yaşamasına göre olduğunu göstermetedr. İnc dereceden etleşm parametreler yardımıyla da log-odds oranları bulunablr. Yerleşm yer ve çalışılan setör arasında l etleşm sonuçları şu şelde yorumlanablr: Kentte yaşayan çocuların, sanay setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı, ırsal esmde yaşayan çocularla arşılaştırıldığında; Y Y Y Y exp( exp( exp( Tcaret setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı; Y Y Y Y exp( exp( exp( Hzmet setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı; Y Y Y Y exp( exp( Tcaret setöründe çalışan çoculara göre, sanay setöründe çalışma olasılığı; Y Y Y Y exp( exp( exp( Hzmet setöründe çalışan çoculara göre, sanay setöründe çalışma olasılığı;

26 66 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Y Y Y Y exp( exp( Hzmet setöründe çalışan çoculara göre, tcaret setöründe çalışma olasılığı; Y Y Y Y exp( exp( dr. nsyet ve setör arasında l etleşm sonuçları se şu şelde yorumlanablr: Kız çocularının, sanay setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı erelere göre; exp( exp( exp( Tcaret setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı; exp( exp( exp( Hzmet setöründe çalışan çoculara göre, tarım setöründe çalışma olasılığı; exp( exp( Kız çocularının, tcaret setöründe çalışan çoculara göre, sanay setöründe çalışma olasılığı; exp( exp( exp( Hzmet setöründe çalışan çoculara göre, sanay setöründe çalışma olasılığı; exp( exp(

27 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 67 Kız çocularının, hzmet setöründe çalışan çoculara göre, tcaret setöründe çalışma olasılığı se erelere göre; exp( exp( dr. Elde edlen sonuçlar, tarım setöründe çalışan ız çocu sayısının dğer setörlere göre fazla olduğunu göstermetedr. Odds oranlarının 1 den farlı olması da, yerleşm yer ve setör (Y le cnsyet ve setör ( arasında lş olduğunun fadesdr. 4. ONUÇ u çalışmada, ço boyutlu çapraz tabloların çözümlenmesnde logartm doğrusal modellern ullanımı, 6-17 yaş çocu şgücüne lşn yerleşm yer, çalışılan setör ve cnsyet ategor değşenlernden oluşan üç boyutlu ontenans tablosu üzernde ncelenmştr. Değşenler arasında lşlern anlamlılığının test edlmesnde G olablrl oranı statstğnden yararlanılmış, verlere en uygun model belrlenere model parametreler ve standart normal sapmalar yardımıyla brltellern hücre freansları üzernde etler ncelenmştr. Toplam etnn test edlmes sonucunda, tabloda yer alan 16 hücrenn eşt belenen freanslardan ayrılışlarının statstsel olara anlamlı olduğu belrlenmştr. Yerleşm yer, cnsyet ve setör değşenlernden her brnn statstsel olara anlamlı olup olmadığı, dğer br deyşle temel (ana etlern test yapılmış ve sthdam edlen çocuların yerleşm yerler arasında statstsel olara anlamlı br farlılı bulunamazen, çocuların cnsyetler ve çalıştıları setörler arasında statstsel olara anlamlı br farlılı belrlenmştr. İnc dereceden etleşm termler ncelendğnde, yerleşm yer ve setör (Y değşenler le cnsyet ve setör değşenler ( arasında statstsel olara anlamlı br lş olduğu görülmüştür. una arşılı yerleşm yer ve cnsyet (Y değşenler arasında anlamlı br lş bulunamamıştır. Yapılan üçlü etleşm test sonucuna göre se, yerleşm yer, çalışılan setör ve cnsyet değşenler arasında üç yönlü (Y etleşm olmadığı görülmüştür. ynı sonuç, üçüncü dereceden etleşm termlernn statstsel olara anlamlı olmadığını belrten sıfır hpoteznn tests that K-way effects are zero tablosuna göre reddedlememes (p = le de destelenmştr. yrıca elde edlen sonuç, verlere en uygun logartm doğrusal modeln, üçüncü dereceden etleşm termlern çermeyen doymamış br model olduğunu da göstermştr.

28 68 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Etler ve etleşmlern anlamlılığının test edlmesnden sonra gerye doğru eleme yalaşımı le anlamlı bulunan etler ve etleşmler çeren en uygun model; ana etler ve yerleşm yer ve setör le setör ve cnsyet arasında l etleşmler çeren doymamış model olara belrlenmştr. Modellern hyerarş yapısı gereğ daha önce ısm lş testlernde anlamlı bulunmayan yerleşm yer (Y ana et parametres, yerleşm yer ve setör değşenler arasında anlamlı l etleşm olması nedenyle modele dahl edlmştr. Modeln standart normal sapma değerler ncelenere hücre freansı üzernde en öneml atıyı tarım ve ent arasında etleşmn sağladığı, aynı şelde bunu tarım setöründe çalışma ve sthdam edlen çocuğun cnsyetnn ız olmasının zledğ görülmüştür. u sonuç, çocu şgücüne lşn çalışmalardan elde edlen sonuçlarla da örtüşür nteltedr. Kız çocularının büyü çoğunluğu tarım setöründe sthdam edlren, bu oran ere çocular çn daha düşütür. Çocu şgücünün br boyutu da, ız ve ere çocuları arasında var olan eştszlğn çocu şgücüne de yansımasıdır. Gelenesel cnsyete dayalı rol alıpları gereğ ız çocuları, ev şlernn devamı ntelğ taşıyan şlerde çalışıren ere çocular mesle edndreceğ düşünülen şlere yöneltlmetedr. Ere çocular sanay setörünün bütün ollarında sthdam edlren, ız çocular tarım setörünün yanısıra çoğunlula malat sanaynn douma, bç, dş, tütün, ç, ve gıda dallarında ve hzmet setörünün çocu baıcığı, eğtcl, temzlçl, yardımcılı, yeme gb etnller çeren alanlarında yetşn adın gücüyle brlte sthdam edlmetedr. Elde edlen doymamış modeln uygunlu test statstler ncelendğnde, elde edlen anlamlılı değer, bu modeln anlamlılığının, doymuş modelle arşılaştırıldığında olasılıla red edlemeyeceğn göstermştr. Parametre tahmnler ve parametre tahmnler ullanılara hesaplanan log-odds ve log-odds oranları ncelendğnde, tarım setöründe çalışan ız çocu sayısının dğer setörlere göre fazla olduğu görülmetedr. yrıca odds oranlarının 1 den farlı olması da, yerleşm yer ve setör değşenler (Y le cnsyet ve setör ( değşenler arasında etleşmn göstergesdr. KYNKÇ car, Fatma, (1999, Çapraz Tabloların Çözümlenmesnde Logartm Doğrusal Modellern Kullanımı IV. Ulusal Eonometr ve İstatst empozyumu ldrler, ntalya, ss grest, lan, (00, ategorcal Data nalyss, econd Edton, John Wley & ons, New Jersey.

29 ülbül, Üç oyutlu Çapraz Tablolarda Logartm Doğrusal nalz 69 grest, lan ve nna Gottard, (007, Independence n Mult-Way ontngency Tables:.N.Roy s reathroughs and Later Developments, Journal Of tatstcal Plannng nd Inference, ss ltaş, Dle ve Esen Z. Yıldırım, (Hazran 003, Lsansüstü Eğtme Grş ınavı (LE onuçlarının Üç Yönlü Çapraz ınıflandırma Tablosu İle İncelenmes, Marmara Ünverstes..E. Öner Dergs,.5,.0, ss nalyss of ategorcal Data:Log-lnear nalyss, Erşm Tarh: ayram, Nuran, (000, Kategor Verlern Log-Lnear Modellerle nalz, Uludağ Ünverstes İ.İ..F. Dergs,.19,.1-, ss Demrhan, Haydar ve anan Hamuraroğlu,(005, Logartm Doğrusal Modeller İçn Yen Göstermler, VII. Ulusal Eonometr ve İstatst empozyumu ldrler, İstanbul, ss Evertt, ran ve Graham Dunn, (001, ppled Multvarate Data nalyss, econd Edton, rnold Publsh, London. Garson, G.Davd, (007, Log-Lnear, Logt, and Probt Models, Erşm Tarh: Goodman, Leo., (March 1970, The Multvarate nalyss of Qualtatf Data: Interactons mong Multple lassfcatons, Journal of the mercan tatstcal ssocaton, Vol.65, N.39, ss Goodman, Leo., (December 1991, Measures, Models, and Graphcal Dsplay n the nalyss of ross-lassfed Data, Journal of the mercan tatstcal ssocaton, Vol.86, N.416, ss Hagenaars, Jacques., (1993, Loglnear Models wth Latent Varables, age Publcatons, Newbury Par. Jeansonne, ngela, Loglnear Models, odels.pdf, Erşm Tarh: Knoe, Davd ve Peter J. ure, (1980, Log-Lnear Models, age Publcatons, Newbury Par. Loglnear nalyss, Log-Lnear nalyss for an ontngency Table, ( , Erşm Tarh: Log-lnear Models for Three-way Tables, tro.htm, Erşm Tarh:

30 70 U.Ü. İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı Loglnear Model nalyss n and P, nearmodelnalyssnandp.htm, Erşm Tarh: Log-Lnear nalyss of Frequency Tables, Erşm Tarh: Mcutcheon, llan L., (00, ppled Latent lass nalyss, J..Hagenaars (Ed., ambrdge Unversty Pres, ambrdge. Multvarate nalyss: ocology 03 Herarchcal Log-lnear Models, Erşm Tarh: Oğuzlar, yşe, (Oca 004, Hyerarş Logartm Doğrusal Modeller rasından En Uygun Modeln eçm, Öner Dergs,.6,.1, ss O Leary, arole vd., Multway Frequency nalyss, Erşm Tarh: Olmuş, Hülya, (Kasım 006, Ço Yönlü Freans Tablolarının nalz Üzerne r Çalışma, tüdergs/c fen blmler,.4,.1, ss Open and Dstance Learnng (ODL, Erşm Tarh: Özdamar, Kazım, (1999, Paet Programlar İle İstatstsel Ver nalz-1, Kaan Ktabev, Esşehr. Tests of Independence Usng Multway ontngency Tables n P, Erşm Tarh: Türye İstatst Kurumu, Uygun, Hamza, (1989, Log-Lnear Modeller osyal raştırmalarda Kullanılan Yen Çözümleme Tenğ, Hacettepe Ünverstes İ.İ..F. Dergs,.7,. 1-, ss Uygun, Hamza, (1990, Çapraz Tabloların Çözümlenmes Ve Log-Lnear Modeller, Hacettepe Ünverstes İ.İ..F. Dergs,.8,. 1, ss Voey, John R., (00, Multway Frequency nalyss for Expermental Psychologsts, anadan Journal of Expermental Psychology, XXX, xxxyyy, specal ssue, Erşm Tarh:

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE KARE TESTLERİ Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

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

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

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI T.C. MERSİN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME SABİ-KUUP YAKLAŞIMI KULLAILARAK ELEKOFERASA ODA AKUSİK EKO YOK EME uğba Özge ÖZDİÇ Rıfat HACIOĞLU Eletr-Eletron Mühendslğ Bölümü Mühendsl Faültes Zongulda Karaelmas Ünverstes, 671, Zongulda ozdnc_ozge@hotmal.com

Detaylı

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini Yalaşı İdeal Talep Analz Yöntem le Harcama ve Fyat Esnellernn Tahmn Mehmet Arf ŞAHİNLİ İstatstç, Türye İstatst Kurumu, Ulusal Hesaplar ve Eonom Göstergeler Dare Başanlığı arfsahnl@tu.gov.tr Yalaşı İdeal

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

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

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),

Detaylı

Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi

Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7():46-468, 017 Karaelmas Fen ve Mühendsl Dergs Derg web sayfası: http://fbd.beun.edu.tr Araştırma Maales Gelş tarh / Receved : 17.01.017 Kabul tarh / Accepted : 07.03.017 Üç

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA HATİCE YENİAY PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatst Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

MAKROİKTİSAT (İKT209)

MAKROİKTİSAT (İKT209) MAKROİKTİSAT (İKT29 Ders 6: IS-LM Prof. Dr. Ferda HALICIOĞLU İtsat Bölümü Syasal Blgler Faültes İstanbul Medenyet Ünverstes Derste İncelenen Konular Mal pyasasında denge: IS eğrs Para pyasasında denge:

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

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

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği (2002-2012 ÖZET

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği (2002-2012 ÖZET Tcar Banalarının Yerl ve Yabancı Banalar Açısından Performansları ve Performans Sürelllernn Analz: Türye Ölçeğ (2002-202) Selahattn KOÇ* Azz BAĞCI ** Al SÖZDEMİR *** ÖZET Son yıllarda yaşanan üreselleşme

Detaylı

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla

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

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

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen. Biyoistatisti (Ders : Ki Kare Testleri) Kİ KARE TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr Kİ-KARE TESTLERİ 1. Ki-are testleri

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

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma ERS- Raw Datası çn Dönüşüme Dayalı Sııştırma. Göhan. KASAPOĞLU, İrahm. PAPİLA, Bngül YAZGA, Sedef KET İstanul Ten Ünverstes, Eletr-Eletron Faültes, Eletron ve Haerleşme Mühendslğ, 066, Masla, İstanul Tel:

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

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

KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜZERĠNE BĠR UYGULAMA*

KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜZERĠNE BĠR UYGULAMA* KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜERĠNE BĠR UGULAMA* ÖET Snan METE ** Aydın ÜNSAL *** İ yönlü olumsallı tablolarında statst çıarsamalar çn Pearson un -are statstğ

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

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

Detaylı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı www.statstcler.org İstatstçler Dergs (008) 75-8 İstatstçler Dergs Te yönlü VA çn seçene br test yöntem ve gelştrlen blgsayar yazılımı Engn Yıldıztepe Douz Eylül Ünverstes Fen-Edebyat Faültes İstatst Bölümü

Detaylı

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression BİLİŞİM TENOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 4, SAYI: 3, EYLÜL 2011 53 İ Durumlu arışımlı Lojst Regresyona İlşn Br Uygulama Yılmaz AYA 1, Abdullah YEŞİLOVA 2 1 Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Srt Ünverstes, Srt, Türye

Detaylı

TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM

TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM Canan GÜNEŞ Danışman Prof. Dr. Şenay ÜÇDOĞRUK

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

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

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

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

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ DALGACI DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIARILAN ÖZNİTELİ VETÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİSEL İŞLEMLERİN GERÇELEŞTİRİLMESİ Elf Derya ÜBEYLİ İnan GÜLER TOBB Eonom ve Tenoloj Ünverstes, Mühendsl Faültes, Eletr-Eletron

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

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL3 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK

Detaylı

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2 Öner.C.9.S.35. Oca 0.07-3. SEMİPARAMETRİK REGRESYON Münevver TURANLI, Seda BAĞDATLI İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Profesör Dr. İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Araştırma Görevls

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

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

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

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

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

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

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

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

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

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT Ünte 11: İndeksler Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT İndeks 2 Üntede Ele Alınan Konular 11. İndeksler 11.1. Bast İndeksler 11.1.1. Fyat İndeks 11.1.2. Mktar İndeks 11.1.3. Mekan İndeks 11.2. Bleşk

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

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

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

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

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ SAÜ 7. BÖLÜ ASİETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ PROF. DR. USTAFA AKAL İÇİNDEKİLER. ÇARPIKLIK VE BASIKLIK. ORTALAALAR YARDIIYLA ÇARPIKLIĞIN (ASİETRİ, SKEWNESS) HESAPLANASI.. erez Eğlm Ölçüler Yardımıyla

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ *

ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ * Hacettepe Ünverstes Eğtm Faültes Dergs (H. U. Journal of Educaton) 35: 227-239 [28] ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ * SCRUTINIZATION

Detaylı

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ ARKI SES KAYNAKARINDAN ÜRETİEN TEME TANIM DİZİERİ İE KONUŞMA İŞARETERİNİN MODEENMESİ Rafet AKDENİZ Ümt GÜZ 2 Haan GÜRKAN 2 B. Sıddı YARMAN 2 Traya Ünverstes, Çorlu Mühendsl aültes, Eletron ve Haberleşme

Detaylı

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI AJANDA İSTANBUL DAKİ HASTANELERDEN TIBBİ ATIKLARIN TOPLANMASI İÇİN ARA TESİSE UĞRAMALI BİR ARAÇ ROTALAMA MODELİ Denz Asen Koç Ünverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Müge Güçlü Koç Ünverstes Endüstr Mühendslğ

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

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

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

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

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests Anara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 005, vol: 38, no:, -47 The Congenerc Test Theory and The Congenerc Item Analyss: An Applcaton for Undmensonal Multple Choce Tests Hall YURDUGÜL

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

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

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik Analizi: 2008-2014

Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik Analizi: 2008-2014 Uluslararası Aya İşletme Faültes Dergs Yıl:26, C:8, S:, s.-2 Internatonal Journal of Aya Faulty of Busness Year:26, Vol:8, No: s.-2 Tür Baılı Setöründe Etnl Analz: 28-24 Effeny Analyss n Tursh Bng Setor:

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

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

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi Süleyman Demrel Ünverstes Raylegh Fen Blmler ve Webull Ensttüsü Dağılımları Dergs Kullanılara Osmanye Bölgesnde Rüzgar Enerjsnn Değerlendrlmes Clt 20, Sayı 1, 62-71, 2016 Süleyman Demrel Unversty Journal

Detaylı

1 Araştırma Makalesi. Meta Analizi ve Tarımsal Uygulamalar*

1 Araştırma Makalesi. Meta Analizi ve Tarımsal Uygulamalar* KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 Araştırma Maales Research Artcle Meta Analz ve Tarımsal Uygulamalar* Hande KÜÇÜKÖNDER **, Ercan EFE 2 Bartın Ünverstes, İ.İ.B.F, İşletme Bölümü, BARTIN

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

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

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

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

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ Uça Çzelgeleme roblemnn Karınca Kolonler Optmzasyonu le Çözümü HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2005 CİLT 2 SAYI 1 (87-95) UÇAK ÇİZELGELEME ROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

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

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

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

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

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

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

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

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda,

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