SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri
|
|
- Emel Adem
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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
2 7 temat Öreleme Grş Bu öreleme yötem l baışta bat şa örelemede olduça farlı görüür, faat bazı yöler le bat şa örelemee bezer Bat şa örelemede olduğu gb populayoda her br populayo brme br umara verlmetedr Populayo de e adar ratgele br ırada ıraladıta ora geşlğde br öre eçme ç l brmde ragele br brm eçlr Buda ora gele her brm öreğe alımaıyla öre eçme yöteme temat öreleme adı verlr Yötemde l eçle brm bütü öreğ belrler Bu brme başlagıç otaı der Bu yötem bat şa örelemee ve göre avatajları şöyle ıralaablr: Öre eçm olaydır ve geellle hataız olara yapılablr Bu yötem bat şa öreleme yavaş şledğ durumlarda hızlı olmaı edeyle avatajlıdır temat öreleme bat şa örelemede daha duyarlıdır Populayo l brm, c brm vb olara tabaaya ayrılır ve her br tabaada br öre brm alımış olur Tabaalı şa örelemede tabaada alıa brmler ragele pozyolarda e, temat örelemede tabaalarda alıa brmler temat olara eçlr temat öreleme populayo üzere daha eşt dağılmıştır Bu yüzde çoğu durumda temat öreleme her tabaada br brm alıdığı tabaalı öreleme adar duyarlı olduğu öyleeblr ğer temat öreleme ç varyaı tüm populayo varyaıda daha büyüe, temat öreleme bat şa örelemee göre daha güvelr ouçlar verecetr Başa br deyşle temat örelemede öre brmler ed çlerde heteroje e daha güvelrdr Populayoa göre temat öreleme ç daha homoje e ya varyaı daha üçüe örete ardışı brmler yalaşı olara ayı blgy çerrler Bu edele temat öreleme bat şa örelemee orala daha geçerl ouçlar vereblr Aca bu avatajlara rağme temat öreleme üzerde durulmaı geree dezavatajı vardır Bularda brc populayou peryod br varyayo göterme haldr ğer eçle şa ayıı bu peryoda uygulu göteryora öreğ 4,4,4,ücü breylere at değerler hep üçü e aşırı derecede apmalı br öre elde edleblr temat öreleme bu aıcaı araıra öreleme şleme müdahale etme ve şa ayııı değştrme uretyle gderleblr temat öreleme tabaalı ya da bat şa örelemee göre duyarlılığı büyü ölçüde populayou özelllere bağlıdır temat örelemey bat şa örelemede ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
3 daha duyarlı ya da ter yapa populayolar vardır Bazı populayolar ve öre geşller ç duyarlılığı, öre geşlğ büyüdüçe azaldığı ble görüleblr temat öreleme terch edleceğ oşulları geelleme olduça zordur t br şelde ullaablme ç populayou yapııı y blme gerer 7 Öre eçme Yötem Teadüf öre temat öreleme le eçldğde, özouu teadüf öre 0 da öre veya 0 de öre dyere fade edleblr Geelde e bu de br öre deere fade edleblr Bu e öreleme er / olduğu alamıa gelr Aşağıda populayoa ahp olduğumuzu varayalım: X,X,X,X 4,X 5,X 6,X 7,X 8,X 9,X 0,X,X = = =/=/=4 Ayrıca = te br öre şelde fade edle temat öreğ eçme tedğmz varayalım Burada eçme metodu l öreleme brm araıda br eçme, ora özouu bu brm ardıda gele her ücü brm eçmetr Dolayııyla populayoumuz aşağıda şelde gruplaır A Metodu X,X,X X 4,X 5,X 6 X 7,X 8,X 9 X 0,X,X Böylece temat örelemeye göre öreğ, X,X 5,X 8,X teadüf öreğ elde edlr Populayo = = 4 gruba ayrılmıştır ve her grupta br tae öreleme brm eçlmştr Bu gruplara bölge veya tabaa adı verlecetr Bu öreğ özellğ = olmaı ve populayoda brm ayııı ı tam atı adar olmaıdır Bua göre = tabaa hacm, =4 e tabaa ayııı götermetedr Her tabaada br tae öreleme brm eçtğmz ç, = eçleblece temat öreler mümü ayııı, =4 e öre hacm götermetedr ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
4 Bu yötemle yuarıda populayoda eçebleceğmz = mümü temat öreler aşağıda tabloda ltelemştr =4 =4 =4 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X Bu öreler j=, veya ve = olma üzere j j+ j+ j+ şelde göterleblr Başlagıçta öreleme brm l = brm araıda teadüf olara eçldğ ç, özouu = öreleme brmde herhag br eçme olaılığı /=/ tür ve özouu temat örelerde herhag br eçme olaılığı da bu yüzde /=/ tür Geel ol<r<, hacml br temat öre, j,,j+,j+,,j+- şelde fade edleblr ve adet temat örelerde herhag br eçme olaılığı / dır Şmd olmaı durumuu celeyelm K=5 te öre eçme tedğmz varayalım bu durumda 5 5 olur Dolayııyla öre hacm veya olablr olacatır 5 5 Öreğ eçme yötem l =5 öreleme brm araıda br teadüf başlagıç otaı eçldte ora, özouu başlagıç brm araıda gele her 5 c öreleme brm eçme olacatır Kıacaı, =5 tae temat öre aşağıda gbdr Bu yüzde öre hacm veya tür ve aralarıda öreleme brm ayıı baımıda far vardır = = = 4= 5= durumu 4 5 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X ProfDrLevet ŞYAY VII-4 Öreleme Yötemler
5 Ayı zamada öre hacm veya olduğuu hmal edere örelerde herhag br eçme olaılığı /5 dr ALIŞTIRMA: =7 olduğuu ve 8 de yapııda br temat öre eçlme tedğ varayalım öre hacm bulma ç, 7 8 böylece öre hacm araıda olacatır Öre hacm 4 veya 5 tr özouu =8 temat öre aşağıda belrlemştr = X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 Öreğ eçme yötem, l 8 öreleme brm araıda br teadüf başlagıç otaı eçme ve ora özouu başlagıç brm ardıda gele her 8 c öreleme brm eçme olacatır Görüldüğü gb, 8 temat örete br ımıı hacm 4, br ımıı e 5 tr, aralarıda far öreleme brmdr Bu örelerde herhag br eçme olaılığı /=/8 dr B Metodu = durumu == ve = te öre eçlme tere, öreleme brm j=8 olu j/ = 8/ = ve ala r= dr r= = olduğu ç r=0,, olablr r= e X başlagıç otaıdır r= e X r= e X eçlr ProfDrLevet ŞYAY VII-5 Öreleme Yötemler
6 Başlagıçta tbare her = ücü öre eçlr lde edle temat öreler == olduğuda, Öre ou X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X Bu metod da dğer a metoduda le ayı öreler verr b durumu = e j/ = 8/ = ala r= r= e X başlagıç otaı olur Öre ou X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X Burada temat öre eçlme olaılığı / değl / dr Ya olu öre ç olaılı, /+/+/+/=4/ olur 7 Populayo Ortalamaıı Tahm = e, br temat öreğ öre ortalamaı, populayo ortalamaıı apmaız br tahm edcdr e, öre ortalamaı populayo ortalamaıı apmalı br tahm edcdr j c temat öreğ öre ortalamaı olu Bu durumda adece tae eçleblr öre olduğu ve bell br temat öreğ eçme olaılığı / olduğu ç, bçmdedr ProfDrLevet ŞYAY VII-6 Öreleme Yötemler
7 X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X Şelde öce bölümde örete =, = ve =4 d Bu durumda, = X X buluruz Öre : =9 öğrec ahp oldularıı tap ayıları verlmş e, temat öreleme le e oralı öre eç ve populayo ortalamaıı tahm ed X olduğuu ayıal olara göterz,,,4,5,6,7,8,9 =9=*= Oluşturulablece tae temat öre mevcuttur, = Burada, öre ortalamaları / 4, 5 ve 6 olara buluurbular ayı zamada populayo ortalamaıı tahmlerdr X X olduğu görülmetedr ProfDrLevet ŞYAY VII-7 Öreleme Yötemler
8 Öre : lemaları X, X,, X 0 ola ve e yapıda br temat öre eçlme teyor A Metodu 0 Öre ou X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X 0 X X X X X X X X X X X X X , artmet ortalamaı apmalı br tahmdr B Metodu, =, = ve = veya 4 olur Öre ou X X X X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 0 X X X 4 X 7 X0 X X 5 X 8 X X X 6 X 4 4 X X X, X ı apmaız br tahmdr 9 ProfDrLevet ŞYAY VII-8 Öreleme Yötemler
9 74 Populayo ortalamaıı Varyaı V y heaplama, temat öre blg geretrr ve buda dolayı prat uygulamalar ç ullaılmaz Buula brlte V temat öreleme ullamaı aalz bze, hag oşullar altıda tahm edc duyarlılığıı arttıracağıı, özelllede bat şa öreleme yere geçme üzere e zama temat öreleme ullaılableceğ göterr Bu ouç, prat uygulamalar baımıda bu edele ço ullaışlıdır Öreğ, tabaalı şa örelemede, gerel şartlar ağladığıda tabalarda alt öreler eçlmede temat öreleme ullaılablr Mümü öreler ayıı tae ve her brm eçlme olaılığı/ olduğu ç varyaa lş temel taımda yararlaara, = V V X = X j X çeştl matematel şlemlerle V aşağıda gb terar yazılablr j X j X j bçmdedr V parçaya bölümüştür y çe ala brc ıım br bütü olara populayo varyaıı göterr İc ıım X j X tae temat öre üzerde brleştrlmş öre ç değşm göterr temat örelerde ç değşm büyüdüçe V üçülür temat örelerde ç değşm büyü olmaı, öreğ heteroje olduğua şaret eder Bu yüzde temat öre baımıda öreleme brmler heteroje olduğuda, temat öreleme duyarlılığı artacatır j e ALIŞTIRMA: =9 öğrec ahp oldularıı tap ayıları verlmş e, temat öreleme le e oralı öre eçlmştr bua göre V y heaplayıız,, /4,5,6 /7,8,9 d ve = hacml = öre aşağıda gbdr: Öre Öre Öre X j X j X j ProfDrLevet ŞYAY VII-9 Öreleme Yötemler
10 = X j X V j şeldeyd j X j X A = = X j X X j X X j X 8 60 / 8 8 A = X j X X j X X j X X j X j = / = X j X V veya Geel heaplama yöteme göre j = = X = / V elde edlr her heaplama da varyaı / olara vermetedr OT: temat öreğ homojel derece açılaya ölçü ayı temat örete brm çftler araıda ııf ç orelayou açılaya orelayo atayıı ρ dur ρ = j - j ' -, j< j ı j - ρ yu ullaara V fade yazablrz; V [ ] heaplamalarda, X j _ X X j' X ullaılır j j' ProfDrLevet ŞYAY VII-0 Öreleme Yötemler
11 Burada da görüldüğü gb, ρ büyü ve poztfe V de büyü olacağı, üçüe ter poztf ter egatf olu V de üçü olacağı ve ρ=0 e V bat teadüf örelemede ı varyaıa eşt olacatır Örete brmler heteroje olmaı ρ u üçü çımaı alamıa gelr ve tee br durumdur Öre : =9, e yapıda br temat öreleme yapılma teyor,,, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ==, = = Öreler Top 5 8 Ort X X X X örete teadüf ıralama değşe de apmaızlı değşmez =60/8 j j' X j X X j' X = ve = ç = -6 = ç = -9 = ç = /8 / 60 V X 60/ ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
12 ç yorumlar : Grup A B =6, X =0/6 = 5 İç orelayo : X j X X j' X j j' -9 J ve j dler le -8 A B A grubu ç :, öreğ 7, 8 otaıa arşılı çapraz çarpım >0, ya X j- >0, ya X j öreler ya göre homojedr, ayı yorum B grubu ç de yapılablr - ğer A e gele çftler olur Çapraz çarpımlar -5-5>0-57-5<0-57-5<0 ya öre brmler homoje değldr, heterojedr ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
13 ğer, öreler : e, = 5 olur, verler homoje olduğu görülüyor ııf ç orelayo, j j' X j X X j' X / V X 60/ Br öce örete ρ=-/60 ve V V bşş < V = 6 olduğuda =/ d V değer ço arttı Bat şa örelemede temat örelemede brmler homoje olup olmamaı lerde popülayo aretertğ araştırmaıa ede olacatır Öre: 7 peroel bulua br şletme, peroel br taım htyaçlarıı ortaya çıarma üzere br araştırma plalamatadır Bu amaçla 7 de br temat öreleme le br öre çelecetr a Tüm mümü öre brmler oluşturuuz b Brmler yaşlarıa göre değerler verldğe göre 6 brm başlagıç otaı olara alıdığıda yaş ortalamaıı tahm edz ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
14 c Ortalama tahm apmaız olup olmadığıı ayıal olara göterz d Ortalama tahm varyaıı buluuz Yaşlar:,4,6,5,0,8,6,9,4,55,5,5,47,4,0,8,46,9,,44,45,4,6,,9,5,0 75 Populayo türler V bo Öreleme brmler heteroje e ρ üçü, V üçü olur,ρ ve V dama mmze edlme ter Hag tür popülayolar, öre brmler daha heteroje ola temat öreler üretme eğlmdedr? oruuu cevabı ç aşağıda türler celeme gerer a Öre brmler teadüf ıraladığı populayolar Bu durumda öreler heteroje olma eğlmdedr Ρ üçü olur, aca ρ üçü e V V bo olur b ıralamış populayo Bu durumlarda öre heteroje olma eğlmdedr temat öreler, bat şa örelerde daha heteroje olur, bu yüzde ρ üçü olur Geellle V < V bo olur c Peryod değşml popülayo üper maretlerde gülü atışları haftalı olara terarlaa hafta ç ve ou atış raamları bu tür verlerde oluşur Bu durum uygulamada raallığı boza br problem yaratır Bu gb durumlarda, her eferde öreleme brm pozyou aydırılır öre ııcı l öree alıır, ora + öre vb şelde devam edlr ProfDrLevet ŞYAY VII-4 Öreleme Yötemler
15 76temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm - V ˆ V bo özelller : yere oulmada öreleme e X Buları tahmleycler, ˆ X M : mümü öreler e, ˆ M Öre : Öre ou : V Aca her te örete değşel ıfırdır Bu edele hçbr te temat öre ç değşelğ ullaılamaz tl : V V bo Yuarıda ora = e eşt duyarlılı vardır ProfDrLevet ŞYAY VII-5 Öreleme Yötemler
16 ProfDrLevet ŞYAY VII-6 Öreleme Yötemler ρ ç çözüm : Ya, ρ = -/- e her öreleme eşt duyarlılıtadır V bo Açılama : V bo ˆ ˆ V bo j j j j j V X V X V X j j ˆ V ρ = -/- ve = - /ρ lşler vardır Bua göre, olur yere oulura, ˆ bo V V
Değişkenlik (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
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
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
DetaylıBox 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
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
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
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,
DetaylıKÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri
8 KÜE ÖREKLEEİ 8.. Grş 8.. Populayo toplaıı tah 8.3. Populayo toplaıı tah varyaı ve tahleyc 8.4. Populayo toplaıı tah varya tah ç heaplaa yolları 8.5. Populayo ortalaaıı tah 8.6. Küe Hacler ve Alt örek
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
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)
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
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
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
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)
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
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
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
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,
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
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
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
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
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
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.
DetaylıMeta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi
İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel
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.
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
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.).
DetaylıPAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya
DetaylıGüvenlik 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
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
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
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,
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
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
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
DetaylıBÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.
BÖLÜM II Asal Sayılar Taım. p > tam sayısıı de ve ediside başa bölei yosa bu sayıya asal sayı deir. de büyü asal olmaya sayılara da bileşi sayı deir. Teorem. Eğer p bir asal sayı ve p ab ise p a veya p
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
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
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
DetaylıZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE
ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE DOKTORA TEZİ Dez UÇAR DANIŞMAN Doç. Dr. Yaşar BOLAT MATEMATİK ANABİLİM DALI TEMMUZ AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
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
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
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
Detaylı16. 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
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
Detaylıtaşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ
3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI
DetaylıMOD 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
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede
DetaylıBÖLÜM 2 EĞRİ UYDURMA VE İNTERPOLASYON
BÖÜ EĞRİ UYDURA VE İTERPOASYO - Grş İterpolo polomlrı Bölümüş rlr 4 Eşt rlılı ot dğılımlrı ç bt rlr 5 Küb ple eğrler Kım üb ple eğrler 7 Br üze üzerde terpolo 8 E-üçü reler lşımı Bölüm - Eğr udurm ve terpolo
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
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
DetaylıBAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET
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
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
DetaylıHĐPERSTATĐK SĐSTEMLER
HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,
DetaylıFresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1
Feel Deklemle 8 HSaı 1 De İçeğ Aa Yüzeyde Mawell Deklemle Feel şlkle Yaıma Kıılma 8 HSaı Kayak(la Oc ugee Hech, Alfed Zajac Addo-Weley,199 Kuaum leko-diamğ (KDİ, Rchad Feyma, (Çev. Ömü Akyuz, NAR Yayılaı,
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
DetaylıİSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ
İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders
DetaylıKUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.
İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest
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
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,
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
DetaylıDirect Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *
BİR ESAS İDEAL BÖLGESİ ÜZERİNDEKİ SONLU DOĞURULMUŞ BİR MODÜLÜN DİREK PARÇALANIŞI * Drec Decompoon of A Fnely-Generaed Module Over a Prncpal Ideal Doman * Zeynep YAPTI Fen Blmler Enüü Maemak Anablm Dalı
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
DetaylıC L A S S N O T E S. Sinyaller & Sistemler - Sinyaller VEKTÖRLER
Syaller & Ssemler - Syaller VEKTÖRLER Veörler belrl yö, doğrl e büyülüe zl doğr parçalarıdır. Yöledrlmş doğr parçaları yalış değl, aca es br aımlamadır. Doğrl e yö aramlarıda dolayı eörler belrl oordalara
DetaylıTMOZ TMOZ. Pólya nın Sayma Teorisi. 1. Isınma Problemleri. Eylül 2006 Saygın Dinçer
/ Türye Matemat Öğretmeler Zümres Eylül 006 Saygı Dçer saygdcer@gmal.com Bazı ombator problemlerde çözümler sayısı, problem sahp olduğu smetrde dolayı, drger. Pólya ı sayma teors bu tür ombator problemler
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
DetaylıTÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**
D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*
Detaylı1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1
ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm
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
DetaylıSistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri
Korol Siemleri Taarımı Siem Modellerii Zama Cevabı ve Performa Krierleri Prof.Dr. Galip Caever Korol Siemleri Taarımı Prof.Dr.Galip Caever Kapalı dögü iemi oluşurulmaıda öce iem modelide geçici rejim cevabıı
DetaylıTemel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar
Temel Yapılar: Kümeler, Fokyolar, Dzler ve Toplamlar CSC-9 yrık Yapılar Kotat uch - LSU Kümeler Küme, eeler düzez toparlamaıdır İglz alabedek el harler: V { a, e,, o, u} a V bv küçük pozt tek ayılar: Küme
DetaylıStandart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.
SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.
DetaylıDEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER
TAŞINMAZ GELİŞTİRME Üte: DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ Doç. Dr. üksel TERZİ TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ ÜKSEK LİSANS PROGRAMI İÇİNDEKİLER.1. GİRİŞ.. DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ..1. Değşm Geşlğ... Kartller Arası fark... Ortalama
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
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
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
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
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
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
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
DetaylıSOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ
ÇÖZÜMLÜ PROBLEMLERLE SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ PROF. DR. MEHMET ERDOĞAN Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes Matematk-Blgsayar Bölümü YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN YILMAZ Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes
DetaylıAra Değer Hesabı (İnterpolasyon)
Ar Değer Hesbı İterpolso Ardeğer hesbı mühedsl problemlerde sılıl rşılşıl br şlemdr. İterpolso Ble değerlerde blmee rdeğer d değerler bulumsı şlemdr. Geel olr se br osouu 0,,, gb rı otlrd verle 0,,, değerler
Detaylıbiliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde
SAYILAR DÜNYASINDA GEZİNTİLER H. Turgay Kaptaoğlu Bu yazıda deri teorilere imede sayıları çoğulula da tamsayıları ilgiç özellileride bahsedeceğiz. Bu özellileri hiçbiri yei değil; yüzyıllar, hatta biyıllar
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıÖlçme Belirsizliği ve 50 mm Nominal Uzunluktaki Ölçü Bloğuna Uygulanması
Poltekk Derg Joural of Polytechc Clt:0 Sayı: 4.363-370, 007 Vol: 0 o: 4 pp.363-370, 007 Ölçme Belrzlğ ve 50 mm omal Uzuluktak Ölçü Bloğua Uygulamaı Murat DOĞA *, Muammer ALBAT ** * Gaz Üverte, Fe Blmler
DetaylıDoğrusal Olmayan Sistemler Teorisi The Volterra/Wiener Yaklaşımı
Doğrusal Olmaya Sstemler Teors The Volterra/Weer Yalaşımı Prof.Dr. Rem YILDIRIM DERS-NOTU 6-YBÜ-NKR Doğrusal Olmaya Sstemler Teors The Volterra/Weer Yalaşımı DERS NOTU Prof. Dr.Rem YILDIRIM -GZ-NKR İÇİNDEKİLER
DetaylıPAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2016 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 06 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
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
DetaylıDüşük 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,
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
DetaylıÖRNEKLEME KURAMINDA AĞIRLIKLANDIRMA. Aylin ALKAYA DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAZİRAN 2009 ANKARA
ÖREKLEME KURAMIDA AĞIRLIKLADIRMA Al ALKAYA DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜİVERSİTESİ FE BİLİMLERİ ESTİTÜSÜ AZİRA 009 AKARA Al ALKAYA tarafıda azırlaa ÖREKLEME KURAMIDA AĞIRLIKLADIRMA adlı bu tez Dotora
DetaylıFİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek
Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )
Detaylı