Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi
|
|
- Ediz Boz
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, ISSN: Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel yötemler: At ve pa gara çcler değerledrlme Nlgü Yıldız Matemat Bölümü, Fe-Edebyat Faülte, Marmara Üverte, İtabul, ürye Özet Müjga ez 2 Matemat Bölümü, Fe-Edebyat Faülte, Marmara Üverte, İtabul, ürye Bu çalışmada, ürel olmaya 22 tablo düzede verler brleştrme ç arlı yötemler uulmuştur. Verler brleştrme ç Matel-Haezel, Peto, Geel yaa Dayalı ve DerSmoa Lard yötemler ullaılmıştır. Bu yötemler arşılaştırma ç arlı yer ve zamalarda yapılmış ola yed çalışma ele alımıştır. Bu heaplamaları oucuda eşler gara çe bayaları, eşler eşler gara çmeyelere göre,7 at daha azla acğer aere yaaladıları görülmüştür. Aahtar Sözcüler: Meta-aalz, Matel-Maezel, Peto, geel varyaa dayalı, Dermoa- Lard. Stattcal method ued to combe categorcal data a Meta-Aaly: A evaluato o actve ad pave moer Abtract I th tudy, deret method to combe o-cotuou data 22 table order are preeted. o combe data, Matel-Haezel, Peto, baed o Geeral ace, ad DerSmoa-Lard method are ued. I order to compare thee method eve tude that are carred out deret place ad tme are udertae. A a reult o thee calculato t oberved that wome whoe poue are mog are caught to lug cacer.7 tme more tha wome whoe poue do ot moe. Keyword: Meta-Aaly, Matel-Haezel, Peto, Geeral ace-baed, DerSmoa-Lard Method. Grş Meta aalz ayı ouda yapılmış çalışmaları oucuda uyumuzlu olduğuda, örelem geşlğ br ety ortaya çıarmada yeterz olduğuda veya br araştırmacıı yapmaı ç ço geş olduğuda ço pahalı ve zama alıcı olduğuda gerçeleştrle celel br yede celeme çalışmaıdır[]. Bu çalışmaı c bölümüde özet tattler brleştrlmede ullaıla yötemlere lş blglere yer verlmştr. Ayı ouda çalışmalar toplaıp, gerel ola çalışmalar belrledte ora aşama et ölçeğ eçlmedr. Meta-aalzde ullaıla 4 arlı ver tp bulumala brlte e yaygı olara ullaıla, ategor ve ürel ver tpdr. Ver tp belrledte ora çalışmaı ouçlarıı brleştrlmede model eçm de öeml br yer oluşturmatadır. Meta-aalzde abt etl model (Fxed Eect Model) ve ragele etl model (Radom Eect Model) olma üzere tattel model ullaılmatadır. İl ver üme celeb@marmara.edu.tr (N. Yıldız) 2 mtez@marmara.edu.tr (M.ez) 34
2 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) şelde ver tp ve model varayımıa göre Meta-Aalzde ullaıla modeller ablo de göterlmştr. ablo : Et Ölçeğe ve Model ayımıa Göre Meta-Aalzde Kullaıla Yötemler Model ürü Yötem Et Ölçeğ Sabt Et Matel-Haezel Ora (Geellle Odd Oraı) Sabt Et Peto Ora (Odd Oraı) Sabt Et Geel yaa Dayalı Ora üm türler (Far) Ragele Et DerSmoa-Lard Ora üm türler (Far) Bu çalışmaı üçücü bölümüde ategor ver olara pa çcler acğer aere yaalamaıa lş verler, tatt olara odd oraı ullaılmıştır. Yapıla araştırmaları ouçları, pa çcler garaya bağlı ağlı oruları yüzüde ere ölümlerde artış görülme ve arşılaştıları cdd ağlı oruları yüzüde mağdur olmaı edeyle, ülemzde uygulamaya oula apalı alalarda gara çme yaağıı et br şelde uygulamaı le brlte hatalıları azalmaı, tedav maralarıı düşme yöüdedr. Söz ouu uygulama ayı zamada, ş gücü ve çalışma aybıı azalmaı le vermllğ artmaı gb atörler edeyle, gelşmete ola üle eoomlere 3 4 mlyar dolarlı br taarru ağlamatadır. Öreğ ürye'de gara ayalı hatalıları tedav ç mlyar dolar düzeyde br harcama yapılmatadır. Bu yaağı etl br şelde uygulamaı hem a ağlığıa hem de üle bütçee ço cdd atı ağlayacatır. 2. Özet İtattler Brleştrlme Meta-Aalzde e yaygı olara ullaıla ver türü ıılaablr ve ıralaablr tel verlerdr. Özellle, lglele br değşe ategorl olduğu durumda, heaplaa üç tatt değer mevcuttur. Bular ıraıyla, olaılı arıda heaplaa R Farı (R Derece), bu olaılığı oraıda elde edle Görel R (Relatve R) ve tedav grubuu odd, otrol grubuu odd e oramaıyla bulua Odd Oraı (Odd Rato) dır [ 2]. Sağlı araştırmalarıda gözlemel ve rageleleştrlmş l deemeler olma üzere, tür çalışma düze öz ouudur. Vaa-Kotrol, ohort, etel ve orelayo türü çalışmalar gözlemel çalışma türüe grmetedr. Bu tür çalışmalarda herhag br tedav et, yuarıda verle üç tatt le yapıla araştırmalarda ullaılmatadır. Yorumlamaıı olay olmaı edeyle e ço R Farı terch edlmetedr. Ktleye dayaa vaa- otrol çalışmalarıda tatt olara geellle Odd Oraı ya da Görel R ullaılmatadır [2]. Herhag br tedav otrol grubu le arşılaştırıldığı ve oucuda hataları yleşme durumlarıı celedğ br çalışmada elde edle ver özetleme ablo 2 de gbdr. 35
3 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) ablo 2:. Çalışmaı İl Kategor Ver Kümee İlş Özet Göterm. Çalışma edav Grubu Kotrol Grubu OPLAM İyleşe (Succe) İyleşemeye (Falure) OPLAM Görel R: İlerye yöel (ohort) ve etel araştırmalarda ullaıla görel r, br r etme le arşılaşa şlerde ortaya çıa br oucu olaılığıı (hatalı, ölüm v.b), br r etme le arşılaşmaya şlerde ouç olaılığıa oraıdır [,2]. İ oraı brbre oralamaı le heaplaa görel r yalaşı ormal dağılıma döüştürülme amacıyla logartmaı alımatadır. Heaplaa logartm r parametre değer, P = log () P şeldedr. Logartm görel r oşullu olmaya e ço olablrl tahm edc, / ˆ log / (2) dr. Delta yötemde bulua amtot varya tahm edc, var ˆ le heaplaır [3,4]. Odd Oraı (OR): Vaa otrol araştırmalarıda elde edle verler aalzde, ede ouç lş derece dolaylı yolda göterm br başa heaplamaı da odd oraıdır (tahm görel r). Herhag br r etme le arşılaşma durumuu, arşılaşmama durumua oraı odd y verr [2]. Odd oraı, tedav (vaa) grubuda odd, otrol grubuda odd ye oralaara aşağıda gb heaplaır. Örelemde tahm edle odd oraıı, oşullu olmaya e ço olablrl tahm e aşağıda eştlte gbdr. Delta yötemde bulua amtot varya tahm e, şeldedr [3,4]. p log p ˆ log /( / p ) p p log p p ( p ) exp OR var ˆ ˆ (3) (4) (5) (6) 36
4 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) R Farı: edav ve otrol grupları araıda olaılıları arı olara ade edlr ve aşağıda gb heaplaır; P P R arı ı oşullu olmaya e ço olablrl tahm edc, gözlemlee başarı olaılıları araıda ar, ˆ (8) olara verlr. Delta yötemde bulua amtot varya tahm, var ˆ 3 3 şelde heaplaır. ablo 3 de l ategor ver ümede ullaıla tattlere lş heaplamalar arşılaştırılmalı olara verlmştr [, 3]. ablo 3: İl Kategor Ver Kümee İlş Ktle ve Örelem Eştller (7) (9) Parametre ahm Edc ya R Farı Görel R Odd Oraı P / P P P P / P P / P ˆ var ˆ 3 3 ˆ / log / varˆ ˆ log var ˆ Meta-aalzde yaygı olara ullaıla et ölçelerde odd oraıı brleştrme ç Matel Haezel, Peto ve DerSmoa-Lard yötemler ullaılır. 2.. Matel-Haezel Yötem Matel-Haezel yötem 2 x 2düzede verlmş ver üme şelde çalışma ouçlarıı brleştrme ya da özetleme ç yaygı olara ullaıla br yötem olup, abt et varayımıa dayamatadır. Bu yötemde et ölçeğ olara odd oraı ullaılır. 2 x 2 düzede tablolarda odd oraıı heaplamaıda tabloda gözlerde br ıır değer çeryora, ox, tüm dört göze de ½ eleme yapılmaıı öermştr. Matel-Haezel yötem ç özet odd oraı OR ( a d ) = b c olup, brleştrlmş özet odd oraı 37
5 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) OR mh OR = dr. Burada, =, = b c Özet Odd Oraıa göre urula % 95 Güve Aralığı OR mh = olma üzere, a b c d %95 GA. e l OR mh, Peto Yötem = dr [, 5]. Matel-Haezel yötem arlı br veryoudur. Matel-Haezel yötem gb abt et varayımıa dayaır. Et ölçeğ ora olduğu zama verler brleştrme ç ullaıla alterat br yötem olup Matel Haezel yöteme bezer aca heaplamaı daha olaydır. Geellle raal deemeler meta aalzde ullaılır. Peto yötem le özet odd oraı ve %95 güve aralığıı heaplama ç aşağıda yol zler: ) Her br çalışmaı tedav grubuda olayları belee ayıı E e g dr. 2) Her br çalışmaı tedav grubuda olayları gözlee ayıı le belee ayıı araıda ar Far O E dır. ORmh 3) Her br çalışmaı gözlee le belee olay ayıı arıı varyaı ( E h ) ( ) le tahm edlr. 4) Gözlee ve belee ar değerler toplamı oplam = ( O E ) dır. 5) ya toplamları oplam ya = dır. 6) oplam ar değer toplam varyaa bölümeyle odd oraıı doğal logartmaı, l OR mh O E le tahm edlr. 38
6 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) lor 7) ütel değer alıara özet odd oraı p ORp e l OR P = le tahm edlr. 8) Özet odd oraıı % 95 güve aralığı tahm GA. OR =,96 dır [, 5] 2.3. Geel yaa Dayalı Yötem Matel-Haezel ve Peto yötemler geellle özet odd oralarıı tahm edlmede ullaılmatadır. R, ora arı ve görel r ölçeler brleştrlmede varyaa dayalı yötem ullama daha uygudur. Özet R arıı ve ) Her br çalışmaı r arı RD = dr. e P P P %95 l güve aralığıı tahm edlmede aşağıda yol zler: 2) Her çalışmaya verlece ola ağırlılar heaplaara, özet r oraı var var e g h Özet RD RD le tahm edlr. 3) Özet r arı etrm %95 güve aralığı %95 G. AÖzet RD, 96 Özet R oraı ya da Görel R ç yol zler: dır. güve aralığıı tahm edlmede aşağıda ) edav ve otrol grubua lş olayları oraı logartm döüşümüde ora geel varyaa dayalı yötem uygulaablr. İl öce her br çalışmaı logartm r oraları heaplaır. l RR P l P dır. 2) Özet logartm r oraı ve varyaı l RR P P P P % 95 le tahm edlr. 39
7 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) l RR l RR Burada, dır. 3) Özet logartm r oraıı % 95 güve aralığı (l RR ) l RR,96 olma üzere, %95G. A. e dır [, 5] DerSmoa-Lard Yötem DerSmoa-Lard yötem (986) ragele etl modele dayamatadır. Özet odd oraı l OR OR d l 40 dl le heaplaır. Burada,, odd oraıı DerSmoa-Lard özet etrm,,. çalışmaı DerSmoa-Lard ağırlı atörü ve e,. çalışmaı odd oraıdır. Çalışma ç ve çalışmalar araı varyaı çere olma üzere, l OR Burada. çalışmaı varyaı D le tahm edlr. ağırlı atörü, Matel-Haezel yötem ullaılara tahm edlr. Ragele et model hem çalışma ç hem de çalışmalar araı varyaı çerdğde, çalışmalararaı varya ola D değer Q S D ma 0, 2 dr. 2 Burada S, toplam çalışma olup çalışma ç ouçları homojel tet ola Q 2 l OR l OR d l değer le heaplaır. D değer ıırda büyü br değer çımaı, çalışmaları homoje olmadığıı göterme br yoludur. Sabt et modelde bu et de ağırlığa dâhl edlme geremetedr. Eğer D, ıır ya da egat değer alıyora özet odd oraı abt et modelyle ayı oucu verecetr. %95 l güve aralığı OR Q
8 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) %95 G. A. e l OR d,96 l dır ve daha geş olacatır [, 5]. 3. Pa İçcler Acğer Kaere Yaalamaıa İlş Meta-Aalz Çalışmaı Uygulama olara pa gara çcler acğer aere yaalama re arşı bu ouda yapılmış ola çalışmalar taramış, bell rterler göz öüde buludurulara 7 tae meta aalz çalışmaıa dâhl edlmştr. Bu çalışmada elde edle verler ttzlle celemş Matel-Haezel, Peto, DerSmoa Lard ve Geel yaa Dayalı Özet R arı yötemler ullaılara tattel aalz yapılmıştır. Meta aalze dâhl edle çalışmalara lş özelller ablo 4 de göterlmştr. ablo 4: Meta Aalze Dâhl Edle Çalışmaları Özelller Araştırmacı Yer edav Kotrol Et altıda almayalar 2 82 Aba ve ar. Japoya Et altıda alalar Et altıda almayalar 8 72 orrea ve ar. ABD Et altıda alalar 4 6 Et altıda almayalar Garel ve ar. ABD Et altıda alalar Geg ve ar. Ç Et altıda almayalar Et altıda alalar Humble ve ar. Lam ve ar. rchopolou ve ar. Mea Hog Kog Yuata Et altıda almayalar Et altıda alalar Et altıda almayalar Et altıda alalar Et altıda almayalar Et altıda alalar ablo 4 de toplaa 7 çalışma ver tellere göre ed aralarıda grupladırılara aşağıda yötemlerle Meta Aalz uygulamıştır [6 8]. Matel-Haezel Yötem: Matel-Haezel yöteme göre Aba ve aradaşları taraıda yapıla çalışmaı heaplamaları aşağıda gbdr: 8 4
9 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) ablo 5: Aba ve Aradaşlarıı Çalışmalarıı ablo Değerler edav Kotrol oplam b g Öle 73 a c Yaşaya 2 82 d 03 e oplam h Matel-Haezel yöteme göre Aba ve aradaşları yapmış olduları çalışmaı odd oraı ad OR,56 bc , dır. yaı dır. Ağırlı atörü e, 0,858 dr. Yapılmış ola 7 çalışmaya lş heaplamalar ablo 6 da gbdr. ablo 6: Matel-Haezel Yöteme Göre 7 Çalışmaı Souçları, Özet Odd Oraı ve %95 Güve Aralığı Değerler 42 %95 Güve Aralığı Çalışmalar OR lor Alt Üt Aba ve ar.,56 0,46 0,092 0,876 4,250 orrea ve ar. 2,065 0,725 0,37 0,82 5,206 Garel ve ar.,30 0,27 0,049 0,753,75 Geg 2,56 0,768 0,79,084 4,287 Humble 2,34 0,850 0,4 0,82 6,746 Lam,648 0,499 0,042 0,45 2,347 rchopoulo 2,3 0,756 0,29 0,69 3,829 ORmh,669 0,0 OR Alt Üt mh 0,5,96.0,037 lmt : e,360 0,5,96.0,037 lmt : e 2,043 Yuarıda ablo 6 da görüldüğü üzere 7 çalışmaı odd oralarıı homoje olduğu oucua varılmıştır. Sabt et varayımıa dayaa Matel-Haezel yöteme göre
10 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) özet odd oraı,669 olara bulumuştur. % 95 l güve aralığıı çermeme elde edle oucu tattel olara öeml olduğuu götermetedr. Çalışmalar te te celedğde, %95 l güve aralıları çerdğde odd oralarıı öeml olmadığı alaşılmatadır. Peto Yötem: Peto yöteme göre Aba ve aradaşları taraıda yapıla çalışmaı heaplamaları aşağıda gbdr.. çalışmaı varyaı ( O- E ) a b c d a c b d ( O E ) 4,86 O E a a b a c O E 73 5, O E O E 0,395 0,395 e, 484 dır. Odd oraı le heaplaır. üm çalışmaları heaplamış değerler, brleştrlmş odd oraı ve %95 güve aralığı ablo 7 de verlmştr. ablo 7: Peto Yöteme Göre 7 Çalışmaı Souçları Özet Odd Oraı ve % 95 Güve Aralığı Değerler Çalışmalar %95 Güve Aralığı O E OR lor Alt Üt Aba ve ar. 5,599,484 0,395 4,85 0,882 2,496 orrea ve ar. 3,36 2,028 0,707 4,744 0,825 4,987 Garel ve ar. 6,25,303 0,265 23,5 0,869,953 Geg ve ar. 6,45 2,8 0,750 8,595,085 4,3 Humble ve ar. 3,36 2,59 0,769 4,350 0,844 5,527 Lam ve ar. 45,5,642 0,496 3,268,56 2,330 rchopoulo ve ar. 8,723 2,08 0,746,696,88 3,738 O E 49, ,339 O E l ORp 0,5 43
11 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) OR p e 0,5,649 Sabt et modele dayaa Peto yötemde özet odd oraı,649 buluure Matel- Haezel yöteme göre ço yaı ouçlar elde edlmş ve özet odd oraı,669 bulumuştur. İ yötem güve aralıları da heme heme ayı oucu vermştr. Geel yaa Dayalı Yötem: Peto ve Matel-Haezel yötemler geellle özet odd oralarıı tahm edlmede ullaılmatadır. R, ora arı ve görel r ölçeler brleştrlmede e varyaa dayalı yötem ullama daha uygudur. Geel yaa Dayalı Özet R arı ç. çalışmaı özet r arı, 44,96 lor p Altlmt : e,354,96 0,5 0,698 lmt : 2, 008 Üt e e RD gh = 0,08 dr.yaı, e , ,225 0,004 tür. Ağırlı atörü e, le heaplaır. Geel yaa Dayalı yötem le özet r arları, varyaları ve %95 güve aralığıa lş değerler ablo 8 de verlmştr. ablo 8: Geel yaa Dayalı Özet R Farı Heaplamaları RD l RD RD %95 Güve Aralığı Çalışmalar Alt Üt Aba ve ar. 0,08 2,525 0, ,0254 0,854 orrea ve ar. 0,78,725 0,032 0,0478 0,4038 Garel ve ar. 0,062 2,78 0,0023 0,038 0,558 Geg ve ar. 0,89,666 0,0073 0,0232 0,35608 Humble ve ar. 0,89,666 0,0036 0, ,4675 Lam ve ar. 0,24 0,2087 0,002 0,0364 0,26 rchopoulo ve ar. 0,86,682 0, , ,32908 Ölçe değşlğ yapılıp çalışmaları r arları celedğde tüm 7 çalışmaı da r arlarıı pozt ouca ahp olduğu görülmetedr. Deeme grubuda ölüm oraıı otrol grubuda ölüm oraıda daha yüe olduğu alaşılmatadır.7 çalışmaı ouçları brleştrldğde özet r oraı 0,8 ve % 95 güve aralığı 0,07 le 0,65 yer aldığı görülmetedr. Ragele Etl modele dayaa DerSmoa-Lard yöteme göre çalışma ouçları ablo 9 da verlmştr.
12 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) ablo 9: Dermoa-Lard Yöteme Göre ablo Değerler OR,56 0,46-0,096 0,009 0,857 7,883 2,065 0,725 0,24 0,458 3,545 2,567,307 0,27-0,24 0,578 20,2 404,84 2,56 0,768 0,257 0,066 5,586 3,203 2,34 0,85 0,339 0,6 2,5 6,25,648 0,499-0,02 0,00 23, ,309 2,3 0,756 0,245 0,060 7,76 59, ,952 Çalışmalar araı varya ıır çımıştır. Dolayııyla ouçları hep Matel-Haezel yötem ouçlarıa eşt çıar. 4. Souç l OR l OR l OR l OR l OR 2 Q l OR l OR 2, 556 mh mh Farlı model varayımıa ve ölçe eçme rağme ouçlar brbr doğrular bulumuştur. Çalışmalara lş etler yöü ve öemllğ, eçle özet tattlere (özet odd oraı, r arı) baılmaızı ayı oucu vermştr. Br başa deyşle, r arıa göre urula %95 güve aralığıı 0 ı ve bezer şelde odd oraıa göre urula %95 güve aralığıı çermeme, ouçları brbryle uyumlu ve tattel olara alamlı olduğuu götermetedr. Matel-Haezel yöteme göre özet odd oraı,669 ve %95 güve aralığıı alt lmt,360, üt lmt 2,042 olara bulumuştur. Peto yöteme göre özet odd oraı,649 ve %95 güve aralığıı alt lmt,35, üt lmt 2,0 olara bulumuştur. Ayı çalışmada özet tattğ olara r arı ullaıldığıda, ouçları brleştrme ç Geel yaa Dayalı yötem ullaılmıştır. Bua göre özet r arı 0,8 ve %95 güve aralığıı alt lmt 0,07, üt lmt 0,6 olara bulumuştur. Souç olara pa gara çcler acğer aere yaalama olaılığıı çmeyelere orala,7 at daha azla olduğu görülmetedr. Bu ouca göre breyler pa çc olmata ayalaa edelerle arşılaşmış olduları hatalılar ve bulara bağlı olara gerçeleşe ölüm edeler, bu yaağı uygulamaıda şletme ahpler duyarlılıla, tcar aygı gözetmez breyler e doğal haı ola ağlılı yaşama teğe dete olmaları geretğ açıça götermetedr. 2 2, ,857 D ma0, ma 5454,885 20,952 0, 0,059 0 mh 2 Kayaça [] N. Yıldız, Verler Değerledrlmede Meta-Aalz, Y.La ez, Marmara Üverte Fe Blmler Ettüü, İtabul, [2] M. Açl, Byotatt Der Notları, Başet Üverte Fe-Edebyat Faülte İtatt ve Blgayar Blmler,
13 N. Yıldız, M. ez / İtabul Üverte İşletme Faülte Derg 38, 2, (2009) [3] A. htehead, Meta-Aaly o otrolled lcal ral, ley, 2002, p [4] N.Yıldız, Meta-Aalzde Heterojelğ ve Farlı ya ahm Yötemler İceleme, Dotora ez, Marmara Üverte Fe Blmler Ettüü, İtabul, [5] D.B. Pettt, Meta-Aaly Deco Aaly ad ot Eectvee Aaly, Oxord Uverty Pre, 994, p.96 4 [6] V. Haelblad, Meta-aaly Evrometal Stattc, G. P. Patl ad.r Rao Edtor, Hadboo o Stattc, No , North Hollad, Amterdam, Lodo, NewYor, oyo, 994. [7] Natoal Reearch oucl (NR) Evrometal obacco Smoe, Meaurg Expoure ad Aeg Health Eect, Natoal Academy Pre, ahgto, D 986. [8] US Evrometal Protecto Agecy. Health Eect o Pave Smog, Aemet o Lug acer Adult ad Repratory Dorder hldre, EPA 600/ A. Oce o Atmophere ad Idoor Ar Program, ahgto, D
Box ve Whisker Grafiği
www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDeğişkenlik (Yayılım) Ölçüleri
Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa
DetaylıDeğişkenlik (Yayılım) Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
Detaylı6. 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
DetaylıSİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri
7 İTMATİK ÖRKLM 7 Grş 7 Öre eçme Yötem 7 Populayo Ortalamaıı Tahm 74 Populayo Ortalamaıı Varyaı 75 Populayo türler 76 temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
Detaylıİstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )
04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı
DetaylıRegresyon 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)
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI MUSTAFA ÇAĞATAY KORKMAZ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANA BİLİM DALI KONYA, 2
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri
Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı
DetaylıBölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama
04.0.03 Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ
03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
Detaylıİki 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
DetaylıPARAMETRİK 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= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
Detaylıİstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.
İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıREGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ
REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ.. Doğrusal İlşler.. Yalı (ast) Regreso... E Küçü Kareler Metodu a) Normal Delemler Çözümü ) Determat metodu c) Orj Kadırma... Regresou Stadart Sapması..3. Regresou Duarlılığı..4.
DetaylıYayılma (Değişkenlik) Ölçüleri
Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda
DetaylıNormal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım
Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu
DetaylıYığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu
S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı
DetaylıKUKLA 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,
Detaylı1. GAZLARIN DAVRANI I
. GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak
Detaylı) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit
Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e
DetaylıTek 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
Detaylı6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri
Detaylıt Dağılımı ve t testi
r. Mehme Akaraylı ağılımı ve ei oç. r. Mehme AKSARAYLI.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehme.akarayli@deu.edu.r Sude ağılımı Küçük öreklerde (
DetaylıTahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması
. Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve
DetaylıTÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)
TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA
Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi
DetaylıHOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ
ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERITY JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal ceces Clt/Vol.:-ayı/No: : 57-7 (0) HOMOJEN OLMAYAN VARYAN VARAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıZaman Gecikmesine Sahip Kesirli Dereceli Belirsiz Sistemler için Kontrolör Tasarımı
EEB 26 Eletr-Eletro ve Blgsayar Sempozyumu, -3 Mayıs 26, Toat TÜRKİYE Zama Gecmese Sahp Kesrl Derecel Belrsz Sstemler ç Kotrolör Tasarımı Tufa Doğruer, Nusret Ta 2 Eletro ve Otomasyo Bölümü Gazosmapaşa
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıYaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler
www.statstcler.org İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya Yaşam eğrler arşılaştırma ç ullaıla sor ve ağırlılı testler: ayısal öreler Duru Karasoy Hacettepe Üverstes
DetaylıTarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.
6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERİEİ BİLİM VE EKNOLOJİ DERGİİ ANADOLU UNVERY JOURNAL OF CENCE AND ECHNOLOGY Clt/Vol.:8-aı/No: : 4-5 (7) ARAŞRMA MAKALEİ /REEARCH ARCLE YAR PARAMERİK MODELLERDE PLAYN DÜELME İLE AHMİN VE ÇKARAMALAR
DetaylıFark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi
Far Delemler Çzümüde Parametreler Değşm Ytem *Hüsey Koama Saarya Üverstes, Fe-Edebyat Faültes, Matemat Blümü, 587, Saarya Özet: İçersde e az br mertebede,,,, E b solu arları buluduğu osyoel delemlere Far
DetaylıGaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması
EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıPareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *
S.Ü. e Edebyat aültes e Dergs Sayı 4 (004 9-8 KONYA Pareto I Daılımıı l Bozulma Sasürlü Öreleme Plaıa Dayalı Parametreler Tahm ve Belee Test Süres * Cou KU Mehmet eda KAYA Özet: Bu çalımada l bozulma sasürlü
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
DetaylıTek 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
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
Detaylı2q-Konveks Parpoligon Yaklaşımını Kullanarak Kesir Dereceli Affine Belirsizlik Yapısındaki Sistemlerin Nyquist Zarflarının Elde Edilmesi
q-koes Parpolgo Yalaşımıı Kullaara Kesr Derecel Affe Belrszl Yapısıda Sstemler Nyqust Zarflarıı lde dlmes Blal Şeol, Celaledd Yeroğlu Blgsayar Mühedslğ Bölümü İöü Üerstes, Malatya blal.seol@ou.edu.tr,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri
0.0.06 Taımlayıcı İstatstler Bölüm 3 Taımlayıcı İstatstler Br ver set taıma veya brde azla ver set arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstler Taımlayıcı İstatstler Br veya brde azla dağılışı arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere taımlayıcı statstler der.
DetaylıTRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ
TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
Detaylı6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e
İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.
DetaylıGamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım
Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları
DetaylıQuality Planning and Control
Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618
DetaylıZaman 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
DetaylıÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ
Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
DetaylıPARAMETRİK 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
DetaylıWEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ İ AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 7 Her haı salıdır ÖZET Dotora Tez SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE
DetaylıPOLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ
POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı
DetaylıGenelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine
Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere
DetaylıD( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2
3 BÖLÜM KAALI SİSEMLEDE EMODİNAMİĞİN I KANUNU I Yasaya giriş Birii bölümde eerjii edilide var veya yo edilemeyeeği vurgulamış, sadee biçim değiştirebileeği belirtilmişti Bu ile deeysel souçlara dayaır
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ ANADOLU UNIVERIT JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOG Clt/Vol.:8-ayı/No: : 93-0 (007) ARAŞTIRMA MAKALEİ /REEARCH ARTICLE TEK ÖNLÜ ÖZEL EÇİMLİ VARAN ÇÖZÜMLEMEİNDE
DetaylıÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ
DetaylıCezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression
üra S., otamış Ö. Cezaladırılmış Eğrsel Çzg Regresyoda Karışı Doğrsal Model Yalaşımı Semra üra,*, Öz otamış Hacettepe Üverstes, İstatst Bölümü, Beytepe/ANKARA Özet B çalışmada cezaladırılmış eğrsel çzg
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıBÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve
BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre
Detaylıı ı ı ğ ş ı ı ıı ıı ıı ı ı ıı ıı ıı ıı ııı
Ş Ü Ğ Ü Ğİ Ö İ Ö öç Ş İ Ğ ç ç ö Ü Ş ö Ö ç ç ö ö ö Ğ Ğ Ü Ş Ü Ş İ İ ö ö ç ç İ Ç İ Ü Ş İ Ç Ç Ü Ş İ İ ö İ Ü İ İ Ü Ü Ü Ü İ Ü ö ç ö Ç İ ç İ İ ç ç ç İ İ İ ö ö İ ö ö ç İ ö ç İ İ İ ç ç ö ç ö ç ç İ ç İ ö ç ç ç ö
Detaylıİstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi
Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıVeri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi
İtabul Üvete İşlete Faülte Deg Itabul Uvety Joual of the School of Bue Adtato Clt/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 167-185 ISSN: 1303-1732 - www.fdeg.og 2008 Ve zaflaa aalz (VZA) le Tüye de vaıf üvetele etlğ ölçüle
DetaylıĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1
ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
DetaylıPSİKİYATRİ POLİKLİNİĞİNDE KONTROL SÜREKLİLİĞİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI
Kriz Dergisi 3 (1-2): 133-137 PSİKİYATRİ POLİKLİNİĞİNDE KONTROL SÜREKLİLİĞİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI Ayça GÜRDAL*, Hasa MIRSAL" GİRİŞ VE AMAÇ Ayakta tedavi sürekliliği, diğer tıp dallarıda
DetaylıANOVA. 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
Detaylı5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları
5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu
DetaylıExplanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.
http://oeis.org/a - (,,) Origial wor by Ata Aydi Uslu Hamdi Gota Ozmeese.. Explaatio: Number of bracelets made with blue, idetical red ad idetical blac beads. Usage: Chemistry: CROSSRES: A85 A989 A989
Detaylı