ZAMAN SERILERINDE REGRESYON VE VARYANS ANALizi YÖNTEMLERi ile MEVSIMSEL DALGALANMALARlN

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ZAMAN SERILERINDE REGRESYON VE VARYANS ANALizi YÖNTEMLERi ile MEVSIMSEL DALGALANMALARlN"

Transkript

1 EKONOMiK YAKLAŞlM 119 ZAMAN SERILERINDE REGRESYON VE VARYANS ANALizi YÖNTEMLERi ile MEVSIMSEL DALGALANMALARlN ARAŞTIRILMASI VE BIR UYGULAMA Aydtn ÜNSAL * GiRiŞ Bu çalışmada, regresyon ve varyans analizi yöntemi ile Türkiye'ye yılları arasında, aylık ve üç aylık dönemlerde gelen turist sayısının oluşturdugu zaman serisinde, mevsimsel bir etkinin olup olmadığı araştırıldı. Aylık verilerin oluşturduğu zaman serisininde mevsimsel etkinin tesbitinden sonra, ikili karşılaştırma yöntemi ile oluşturulan homojen grupların irdelenmesi sonucu, klasik mevsim anlayışı (Kış jikbahar,y az,sonbahar) dışında yeni bir üç ay lık veri gruplaşması tesbit edildi. Oluşan yeni gruplama ilc turist sayılarındaki değişimi açıklamak için yapılan regresyon analizi sonuçları, klasik mevsim anlayışı ile yapılan analiz sonuçlarından daha iyi sonuçlar verdi. /. Zaman Serileri Eşit zan1an aralıklarında, bir değişkenc ait gözlemlerin oluşturduğu seriye zaman serisi denir. Zaman serileri, "saat, gün, hafta, ay, üç ay ve yıl" gibi zaman birimleri ile sıralanabilir. Belli bir zaman biriminde bir gözleme ait veriler incelendiğinde bunların bir takım dalgalanmaların etkisi altında kaldığı gözlemlenmiştir. Zaman serilerinin bileşenleri olarak da tanımlayabileceğimiz bu etkiler sırayla; trend (T), mevsimlik dalgalanmalar (S), konjonktürel dalgalanmalar (C) ve tesadüfi hareketler (E) olarak adlandırılırlar. (Saraçoğlu, 1990: ı) *Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, I.I.B.F Ekonometri Bölümü Ekonomik Yaklaşım, Cilt 8, Sayı 26, Sonbahar 1997

2 120 Aydtn ÜNSAL Trend, zaman serisindeki uzun dönemli artışları ya da azalışları ifade eder. Genelde iklimsel olayların uzun.dönemli incelemelerinde gözlenebilir. Örneğin, yüz yıl boyunca bir Ulkeye düşen yağmur miktanna ait verilerde tren etkilerini gözlemek mümkündür. Mevsimlik dalgalanmalar, zaman serilerinde kolayca izlenebilen ve sık rastlanan bir etkidir. Periodik hareketlerle kendini gösterir. Bir yıl ve daha az süre içinde gerçekleşen tam dairesel süreçte mevsim hareketlerinin verilere etkisini ifade eder. Satış rakamları, sıcaklık göstergeleri, turizm istatistikleri gibi değişkenlere ait verilerde etkisini görmek mümkündür. Konjonktürel dalgalanmalar ise uzun dönemli hareketleri genel trend düzeyinde gösterir. Dairesel hareketlerdir, her hareketin uzunluğu ve yoğunluğu birbirinden farklı olabilir. Sıcaklıktaki günlük değişimler konjonktürel dalgalanmalara örnektir. En son faktör olan, düzensiz hareketler, periyodik olmayan değişimleri gösterir. Varlığı önceden tahmin edilemeyen tesadüfi olayların ortaya çıkardığı dalgalanmalardır. Örnek olarak, doğal felaketierin etkisi ile verilerde oluşan artışlar ya da azalmalar verilebilir. " Bu bileşenler t sürecinde gözlenen bir değişkenin zaman serisi modelini tanımlamada kullanılır. Söz konusu tanımlamalar iki türlüdür (Saraçoğlu, 1990:1); Y 1 =T.C.S.E Y 1 =T+C+ S +E Çarpımsal Model Toplamsal Model İstatistiksel çalışmalarda ana.kütleden çekilen örnek yardımıyla bütün hakkında istatistiksel yorumlara ulaşılabilir. Zaman serilerinin çözümlenmesinde de aynı teknik geçerlidir; yani teorik bir zaman serisinden elde edilen gözlem verilerine ait stokhastik süreç hakkında analiz yapılır ve tüme yönelik yorumlarda bulunulur. Bu şekilde çıkarımlada ileriye yönelik tahminlerde de bulunulabilir. Zaman serileri yukanda sıraladığımız faktörlerden birini ya da hepsini içerebilir ve bir seride bu hareketlerden birinin etkisi, bir diğerinin içinde kendisini gösterebilir. Zaman serisi üzerinde gerçekçi bir analiz yapmak ve ileriye dönük doğru tahminlerde bulunmak için, serilerin bu etkilerden anndırılması gerekir. 1. Mevsimsel Dalgalanmalar Zamana bağlı olarak yapılan araştırmalarda, değişkenleri etkileyen faktörler iki ayrı grupta toplanır. Bu faktörlerin birincisi sistematik etkiler, ikincisi de tesadüfi etkiler olarak adlandırılır. Sistemalik etkiler ölçülebilir veya gözlenebilir, oysa tesadüfi etkiler gözlemcinin kontrolü dışında gelişir. Sistematik etkisi olan faktörleri seriden arındırmak kolaydır. Daha öncede belirtildiği gibi mevsimsel dalgalanmalar sistematik etkileri olan faktörlerdir. Ve daha önce açıkladığımız gerekçeyle bu etkininde seriden anndırılması gerekir. Bazı ekonomik veriler, mevsimsel dalga faktörlerinin sistematik değişen etkilerini içerir. Bu değişimler genellikle yaz aylanndan kış ayların geçişlerde kendilerin gösterir1er. Örneğin, kış aylarında eneıji tüketiminin artması, yazın yağışlann azalması, okulların tatil

3 EKONOMİK YAKLAŞlM 121 olduğu yaz aylarında işsizlik oranının artması gibi... Mevsimsel etkiler bir günde, bir haftada, bir ayın içinde kendilerini gösterebilir. Zaman serilerinde mevsimlik etkinin varlığını araştırmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bunlarda; hareketli ortalamalar, ortalama yüzde yöntemleri, mevsim indeksi gibi deskriptif yöntemlerdir. B~r yöntemlerle beraber regresyon ve varyans analizi yöntemleri aracılığıyla da, zaman serilerinde mevsimsel etkinin olup olmadığı ortaya çıkarılabilir. 2. Regresyon Modeli Arac!ltğfYia Seride Mevsimsel Etkinin Ortaya Ç1kanlmas1 Kukla değişkenle yardımıyla, aylık ya da üç aylık gözlemlerin oluşturduğu zaman serilerinde mevsimlik etkinin olup olmadığı aşağıdaki regresyon modeli aracılığıyla tespit edilebilir. (Alan H. C. ve diğerleri, 1986) t = 1, 2,..., T (ı) Burada: Yt St : Bağımlı değişkenin belirlenen zaman diliminde almış olduğu değerler. :Mevsimlik Bileşen :Diğer açıklayıcı değişkenler : Hata terimlerini ifade eder. Yt' nin aylık veya üç aylık verilerden oluşumuna bağlı olarak St sırasıyla aşağıdaki gibi tanımlanır. St. L an Qnt t =ı, 2,..., T (2) St. L an Qn t t =ı, 2,..., T (3) (2) ve (3) no 'lu eşitliklerle tanımlanana St mevsimlik bileşenindeki Qnt değişkenlerine kukla değişkenleri denir. Qnt değişkenlerinin değerleri isetanındaki Y 1 'nin ait olduğu aya veya mevsime bağlı olarak ı veya O değerlerini alır. Bu anlamda da, Qnt değerlerini aşağıdaki gibi tanımlamak olanaklıdır.(alan H. C. Ve diğerleri, 1986) Zaman serisi aylık verilerden elde edilmiş ise (2) no' lu eşitlikteki Qnt değerleri, Y 1 n'inci aya ait veri ise, Y diğer 1 aylardan elde edilen veriler ise

4 122 Ayd1n ÜNSAL o larak tanımlanır. Zaman serisi Uç ayhk verilerden elde edilmiş ise (3) no' lu eşitlikteki Qnt değerleri Qnt = 1 Qnt = O Y 1 n. üç aylık veri ise, Y t diğer Uç aylık veriler ise olm ak tanımlanır. ( 1) no' lu modeldeki diğer açıklayıcı değişkenler göz ardı edilip, (2) no'lu eşitlik de dikkate alınarak yenielen yazılırsa, (4) t = 1,2,...,T y 1 = <X O + St + Et t; '>~ ~ / modeli elde edilir. Bu model eğer aylık veri grubu için yazılıyor ise (2) no'lu eşitlikten yararlanarak 12 Y t = a o + L <X n Qnt + Et n=l şeklinde yazılır. Daha açık formda ise t = 1,2,...,T (5) Yt =<X o+ a 1 Qnı <X 12 Q12 + Eı (5:1) şeklinde yazılabilir. ( 4) no' lu model üç aylık veri grubu için (3) no 'lu eşitlikten yararlanılarak yazılırsa Y t 4 = <X o + 2: a n Qnt + Et n=l (6) modeli elde edilir.daha açık formda yazıldığında ise, Yt =<Xo+aıQnt+... +a4q4+eı (6:1) elde edilir. Gerek (5) gerekse (5.l) no' lu modeller matris rotasyonu ile yazılırsa, Y=Q<X+E doğrusal modeli elde edilir. Bu doğrusal modelin çözümü ise doğrudan Q matrisinin rankına bağlıdır (Y ıi = t. yılın i. ayındaki gözlem değerini ifade eder). Eğer üç aylık veri grubunun oluşturduğu gözlem değerlerinde mevsimlik etkininin olup olmadığı araştınımak isteniyor ise (6) veya (6.1) modellerden hareket He elde edilecek (7)

5 EKONOMiK YAKLAŞlM 123 (7) no'lu doğrusal modelin açık formda yazılmış hali elde edilir (Ytij = t. yılın i. döneminin j. gözlemidir) Gerek (5) gerekse (6) no'lu modellerin açık formlan bize şu bilgileri verir : Q matrislerinin rankları, modele sabit terim ilave edilmiş olması nedeniyle, parametre (dönem) sayısına eşit değildir. Bu nedenle, bütün modellerin çözümü bazı kısıtlar altında elele edilir. Aylık veya üç aylık verilerin oluşturduğu veri setinde çalışılmasına bağlı olarak, aylardan veya dönemlerden birisi analizden çıkarılır. Böylelikle her iki durumdaki Q matrisinin rankı parametre (dönem) sayısına eşitlenmiş olur ki dönemlere ilişkin katsayıların tahminleri mümkün olur. Modellerin anlamlı olup olmadıkları F-testi ile test edilir. Eğer model anlamlı bulunmuş ise, parametrelerin tahmin eğerleri, t-testi ile test edilerek anlamlı olup olmadıklarına bakılır. Parametrelerin tahmin değerleri anlamlı bulunmuş ise seride aylık veya mevsimlik etkinin olduğuna karar verilir.., Gerek aylık gerekse iiç aylık verilerden oluşan serilerele mevsimlik etkinin olduğu 5. veya 6. modellerden anlaşılmış ise bu verilerden mevsimsel etkiyi, her bir (i parametresinin tahmin değerini ilgili dönemin gözlem değerinden çıkararak elde etmek mümkiin olur. Eğer ll ayın mevsimsel etkilerinin tahmin değerleri ise değeri 1. ayın g ~le!j!. değerler!!j_qen çıkarılır; değeri 2. ayın gözlem değerlerinden çıkarılır. Böyle devam eb'1leıcer 11-giti se\~ırt1evsimsel etkiden arındırılmış olur. ll. Varyans Analizi Yöntemi ile Mevsimsel Etkinin Araştmlmast Daha önce belirtildiği gibi, bir zaman serisinde mevsimlik etkinin olup olmadığını belirlemek için kullanılan yöntemlerin birisi de varyans analizi yöntemidir. Aylık veri gruplarından mevsimlik etkini olup olmadığı araştırılıyorsa, varyans analizi modeli aşağıdaki gibi kurulur. Yi.i= J.H ai+ Eij i= 1, 2,...,12; j = 1, 2,...,n Burada; Yi j: i. aydaki j. gözlem değerini, (8) ai : i. ayın Yi j üzerindeki etkisini, Ej j : hata terimlerini, ı.ı anlaşılır. : Genel ortalamayı ifade eder. (8) no' lu model ile mevsimsel etkinin olup olmadığı aşağıdaki hipotezin testi ile Ho : a 1 = a 2 =... = a 12 (8.1)

6 124 Ayd1n ÜNSAL H 1 : En az iki ai birbirinden farklıdır. Burada eğer Ho hipotezi reddedilir ise mevsimsel etkinin var olduğu söylenir. Üçer aylık veri gruplarından mevsimsel etkinin olup olmadığı araştınlıyorsa lu madde aşağıdaki gibi oluşturulur. (8) no' Y = Jl + a +E ı J ı 1 J Burada; i= ı,2,3,4; j = ı,2,...,n (9) aşağıdaki Yi j : i. üç ay lık dönemdeki j. gözlem değerini ai : i. üç aylık dönemin yi j üzerindeki etkisini Ej j : hata terimlerini Jl : Genel ortalamayı ifade eder. Yine (9) no'lu model ile üç aylık veri gruplarında mevsimsel etkinin olup olmadığı hipotezin testi ile anlaşılır. (9.1) H ı : en az iki ai birbirinden farklıdır. Burada eğer HO hipotezi edilir ise mevsimsel etkinin olduğu söylenir. Gerek (8) gerekse (9) no' lu modeller (7) no' lu genel doğrusal model Y= Q a + c:'nin özel halleridir. Tasarım matrislerinin rankları, modele Jl' nün dahil edilmesi nedeniyle parametre sayısına eşit değildir. Bu nedenle (8) ve (9) no' lu maddelerin çözümü aşağıdaki kısıtların birisi yardımı ile çözülür. 1 ' 1 ı i) Jl ==o ii) a 1 + a a 1 ==O iii) ai= O Eğer ai == O kısıtı altında (8) veya (9) no' lu maddeler çöziilmek istenir ve Qı, Qı tasarım matrislerinde gerekli düzenlemeler yapılırsa (7) no'lu denklemin açık formundaki tasarım matrisleri elde edilir. Bu nedenle de mevsimsel etki gerek regresyon gerekse varyans analizi ile araştmisın aynı sonuçlar elde edilir. Gerek (8.1) gerekse (9.ı) de kurulan hipotezlerin testi neticesinde eğer HO hipotezi reddedilmiş ise hangi mevsimsel etkilerin birbirlerinden farklı olduğu ikili çoklu karşılaştırmalardan yararlanılarak araştırılabilir. Yine vm yans analizi modeli aracılığıyla aylık verilerden oluşturulan homojen all gruplar yardımı ile, üç aylık yeni alt gruplar oluşturulur. Bu alt gruplm dan elde edilen üç

7 EKONOMİK YAKLAŞlM 125 aylık veriler, bağımlı değişkendeki varyansı açıklamada, klasik mevsimlere göre oluşturulan üç aylık verilerden daha iyi sonuç verir. lll. Uygulama: Bu çalışmada, 1985 Ocak ile 1995 ayları arasında Türkiye'ye gelen yabancı turist sayılarının (Tablo: 1) oluşturduğu zaman dizisinde etkinin olup olmadığı araştırılmıştır. Tablo: 1 Aylar itibarı ile 1985 ve 1995 Yılları Arasında Türkiye'ye Gelen Turist Sayıları (1 000) Yıllar Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran ı ortalama

8 126 Aydtn ÜNSAL Yıllar Temmuz Ağustos EylUl Ekim Kasım Aralık ortalama " Kaynak: DPT Aylık Ekonomi Bülteni, Ocak 1996, ANKARA Mevsimsel etki önce ilgili seriden oluşturulan grafik incelendiğinde 2., 3. ve 4. üç aylık dönemlerde turist sayısında artış, 1. üç aylık dönmeele ise bir azalma gözlenmektedir. Bu da, bağımlı değişken turist sayısında mevsimsel etkinin olduğunu gösterir. çalışıldı. Grafik yöntemi ile tespit edilen mevsimsel etki, beş ayrı model ile belirlenmeye 1) Aylık verilere ilişkin oluşturulan (5) no'lu regresyon modeli 2) Üç aylık verilere ilişkin oluşturulan (6) no'lu modeli 3) Aylık verilere ilişkin oluşturulan (8) no'lu varyans analizi modeli. 4) Üç aylık verilere ilişkin oluşturulan (9) no'lu varyans analizi modeli 5) Üç aylık oluşturulan yeni veri grubuna ilişkin (6) no'lu regresyon ve (9) no'lu varyans analizi modelleri ile araştırıldı. Elde edilen sonuçlar şöyle özetlenebilir. 1- Aylık verilere ilişkin oluşturulan (5) no 'lu regresyon modelini parametrelerinin tahmini için, 12'inci ay (Aralık) sabit terim olarak tanımlanıp modelden çıkarılarak, modelin parametreleri tahmin edilebilir hale getirildi. Elde edilen bu model F (=11.141) değerinin büyük olması nedeniyle a. = 0.05 anlamlılık düzeyinde (olasılık değeri = 0.00) anlamlı bulunmuştur. Ayrıca parametrelerin tahmin değerleri Qı, Q2, Q 3, Q4 ve Qıı aylar dışında

9 EKONOMiK YAKLAŞlM 127 t-istatistiği ile, a =0.05 anlamlılık düzeyinde olasılık değerlerinden yararlanılarak anlamlı bulundu. Bu bulgularda se~ lde mevsimsel bir etkinin olduğunu gösterir. Turist sayısındaki varyansın bağımsız değişkenlere (aylarla) açıklanan kısmı R2 = olarak bulundu. 2- Mevsimler olarak belirtilen üçer a)"lık gruplar, Aralık-Ocak-Şubat I. grup, Mart Nisan-Mayıs II. grup, Haziran-Temmuz-Ağustos III. grup ve Eylül-Ekim-Kasım IV. grup olarak tanımlanmıştı. Üçer aylık gruplara ilişkin (6) no'lu regresyon modelinin parametrelerinin tahmini için, 4'üncü üç aylık grubu sabit terim olarak tanımlayıp, modelden çıkararak, modelin parametreleri tahmin edilebilir hale getirildi. Elde edilen bu model F-değerinin (F=23.70) (3,128) serbestlik derecesine sahip F-tablo değerinden (=2,67) büyük olması nedeniyle anlamlı bulunmuştur. Ayrıca parametrelerin tahmin değerleri, ikinci Uç aylık dönem dışında t-istatistiği ile, a =0.05 anlamlılık düzeyinde olasılık değerlerinden yararlanarak, anlamlı bulundu. Bu bulgularda, seride mevsimsel bir etkinin olduğunu gösteriri. Ancak, bağımlı değişken olan ı urist sayısındaki varyans ın üçer aylık grupların açıkladığı kısmı olan R 2= olarak bulunmuştur ve bu değer bu tür modellerde arzu edilen bir büyüklük değildir. R2'nin küçük çıkmasının nedeni, oluşturulan üçer aylık grupların, klasik mevsim anlayışı ile oluşturulmasındandır. R2 bu anlayış dışındaki bir yöntem ile oluşturulacak üçer aylık gruplama ile daha da arttırılabilir. Sözü edilen yönteme ileride değinilecektir. 3- Aylık verilerle oluşturulan (8)' no'lu varyans analizi modelinin hesaplanan F (=11.14) değerinin, (ll,120) serbestlik dereceli F-tablo değerinden (=1.87) büyük olması nedeniyle, a = 0.05 anlamlılık düzeyinde (8.1) de oluşturulan Ho hipotezi reddedilir.!kili karşılaştırma yöntemlerinden LSD (Least Significant Difference) yöntemi ile ikili karşılaştırmalar yapılmış vebunlardan yararlanılarak aylara ilişkin homojen alt guruplar oluşturulmuştur. Bu homojen alt gruplardan yararlanarak yeni üçer aylık gruplar oluşturulup bu alt gruplarla regresyon ve varyans analizi modelleri çözümlenip elde edilen sonuçlar, eski sonuçlarla karşılaştırılmıştır: 4- Üçer aylık gruplara ilişkin oluşturulan (9) no'lu varyans analizi modelinin sonucunda hesplanan F (=23.70) değerinin, (3,128) serbestlik derecesine sahip F-tablo değerinden (=2,67) büyük olması nedeniyle, (o.d= 0.00), a :::= 0.05 anlamlılık düzeyinde (9.ı) oluşturulan Ho hipotezi reddedi I ir. HQ hipotezinin reddi üç aylık veri gruplarında (mevsimsel) etkinin olduğunu gösterir. 5- (6) no'lu regresyon modelinin çözümüne bağımsız değişken olarak, yine üçer aylık, yeni oluşturulan gruplar kullanıldı. Bunun için, daha önce sözü edilen üçer aylık gruplardan yararlanıldı. Bu yeni gruplar, LSD yöntemi ile oluşturulan homojen alt grupların yeniden düzenlenmesi ile elde edildi. Bu düzenlemeye göre gruplar, aşağıdaki gibi oluştu.

10 128 Ayd1n ÜNSAL I. Grup: Ocak, Şubat, Mart II, Grup: Kasım. Aralık, Nisan III. Grup: Mayıs, Haziran, Ekim IV. Grup: Temmuz, Ağustos, Eylül Uygulamalann bu kısımda olduğu gibi, modelin çözülebilirliğini sağlamak için 1. üç aylık grup, sabit tanımlanıp modelden çıkarılarak modelin parametreleri tahmin edilebilir ' hale getirildi. Yeni oluşturulan mevsimler ile yapılan analiz sonuçlarının, klasik anlayışla yapılan analiz sonuçlarından, istatistiksel olarak daha iyi sonuç verdiği görüldü. Birinci ve ikinci modelde F değerleri sırası ile ve bulunmuştur. Yine birinci modelde, 2'inci üç aylık veri gurubuna ilişkin katsayı anlamsız bulunurken, ikinci tüm katsayılar anlamlı bulunmuştur. ( a =0.05) Yine klasik mevsim anlayışı ile yapılan veri gruplandırması sonucu elde edilen gruplar, bağımlı değişkendeki varyansın o/o 35 'ini açıklarken, yeni gruplandırma ile söz konusu varyansın o/o 48.6'sı açıklanmıştır. V aı yans analizi sonuçlan karşılaştırıldığında benzer sonuçlar elde edilir. Tüm bu bulgulara bakarak, turist sayılaı ına ilişkin bir aı aştırmada klasik üç aylık gruplandırmacia yerine, yukaı ıda oluşturulan yeni gruplama ile elde edilen üç aylık dönemlerin kullanılması ile elde edilen üç aylık dönemlerin kullanılması araştırmacılara tavsiye edilir. Daha önce de değinildiği gibi Tablo: 1 'deki verilerden paı ametre tahmin değerleri çıkaı ılaı ak bulunan mevsimsel etkiden aı ındınlmış seri Tablo:2 de verilmiştir. Tablo:2 Mevsimsel Etkiden Arındırılmış Türkiye'ye Gelen Turist Sayıları (1 000) Yıllar Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran \ 1995 l l

11 EKONOMiK YAKLAŞlM 129 Yıllar Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım Aralık ' SONUÇ VE DEGERLENDiRME (5) no 'lu varyans analizi modeli ile yapılan analiz sonrası, klasik mevsim anlayışından farklı üç aylık veri grupları oluştu. Ömeğin Aralık, Ocak, Şubat aylannın oluşturduğu veri gruhundan 'Aralık' ayı çıkarak, yerine 'Mart' ayı gelmiştir. Aralık ayı ise Kasım, Aralık, Nisan aylan ile yeni bir grup (grup II) oluşturulmuştur. Oluşan diğer gruplar topluca aşağıdaki gibidir. Klasik Mevsimler Yeni Oluşan Mevsimler I. Gurup Aralık, Ocak, Şubat Ocak, Şubat, Mart Il.Gurup Mart, Nisan, Mayıs Kasım, Aralık, Nisan III. Gurup Haziran, Temmuz, Ağustos Mayıs, Haziran, Ekim IV. Gurup Eylül, Ekim, Kasım Temmuz, Ağustos, Eylül Yeni oluşan mevsim verileri ile yapılan regresyon ve Varyans Analizi sonuçlannın klasik mevsim verileri ile yapılan sözkonusu analizlerden daha iyi sonuçlar verdiği, ilgili tablolar incelendiğinde görülür. Bir turizm işletmecisi Ararlık ayı turist davranışlarını, Ocak ve Şubat ayı davranışlarından ziyade, Kasım ve Nisan ayı davranışları ile özdeşleştirmelidir. Ömeğin, Aralık ayı turist sayısı beklentisi Kasım ve ~isan aylannda gelecek turist sayıları seviyesinde olmalıdır.halbuki, klasik mevsim anlayışı ile bu beklenti, Ocak ve Şubat ayı rakamları doğrultusunda olacaktı ve bu da işletmeciyi yanıltacaktı. Aynı şekilde, oluşan diğer guruplarda da benzer yorumlar yapılabilir.

12 130 Aydm ÜNSAL KAYNAKÇA ALAN H., C. Stephen, Guynes Robert, J. Pavur ve K. Vanlı Business Statistics, West Publishing Company, Newyork (1986), Introduction to SARAÇOGLU, Bedriye (1990), Ekonomik Zaman Serilerinin ve DİE Toptan Eşya Fiyat Endeksinde Trend ve Mevsimlik Dalgalanmaların Regresyon Yolu ile incelenmesi, G.Ü. i.i.b.f. Dergisi, Cilt:6, Sayı:l JOHN, Peter W. M. (1971), Statistical Design and Analysis ofexperiments, The Macmillan Company, Newyork JONATHAN D. Cryer (1986), Time Series Analysis, Duxbury Press, Boston ABSTRACT 1 SEASONAL PHENOMENON IN TIME SERIES In this study, it is investigated that, if there exits any seansorral phenomenon in the time series of tourist who come to Turkey beetween the years , by using the methods of regression and analysis of variance. There is observed seasonal phenomenon ip quarterly and mountly data. By using pairwise comparisons, the new groups which are different from the classical groups of months (winter, spring, summer, offspring) are obatined. At the end of study, it is fund that the result belonging to regressionof the new data is better than that of the old data.

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2015 1 İÇİNDEKİLER

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler Mühendislikte İstatistik Yöntemler Referans Kitaplar Türkçe : Mühendisler için İstatistik, Mehmetçik Bayazıt, Beyhan Oğuz, Birsen Yayınevi Mühendislikte İstatistik Metodlar, Erdem KOÇ,ÇÜ, Müh.Mim.Fak.

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ HANEHALKI İŞGÜCÜ ARAŞTIRMASI GÖSTERGELERİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2014

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri-2

Tahminleme Yöntemleri-2 PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı

Detaylı

Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 10. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR

Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 10. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 1. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR Özgür BAŞKAN, Soner HALDENBİLEN, Halim CEYLAN Pamukkale

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

15.433 YATIRIM. Ders 7: CAPM ve APT. Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar

15.433 YATIRIM. Ders 7: CAPM ve APT. Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar 15.433 YATIRIM Ders 7: CAPM ve APT Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar Bahar 2003 Öngörüler ve Uygulamalar Öngörüler: - CAPM: Piyasa dengesinde yatırımcılar sadece piyasa riski taşıdıklarında ödüllendirilir.

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN MODELLEMESİ

TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN MODELLEMESİ TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN MODELLEMESİ *Prof. Dr. Münevver TURANLI, Arş. Gör. Elif GÜNEREN 1.Giriş Turizm sektörü; bir yandan ülkeler için önemli bir gelir kaynağı olması, diğer yandan uluslararası

Detaylı

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS DİSKRİMİNANT ANALİZİ (AYIRIM) Emre KUZUGÜDENL DENLİ Doç.Dr.Serdar CARUS Bu analiz ile; Bir bireyin hangi gruptan geldiği (p değişkeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar ) Her bir değişkenin atama

Detaylı

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri

OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

Sayı: 2014-07/ 05 Mayıs 2014 EKONOMİ NOTLARI. Dış Ticaret İstatistiklerinde Mevsimsel Anomaliler 1. Aslıhan Atabek Demirhan

Sayı: 2014-07/ 05 Mayıs 2014 EKONOMİ NOTLARI. Dış Ticaret İstatistiklerinde Mevsimsel Anomaliler 1. Aslıhan Atabek Demirhan EKONOMİ NOTLARI Dış Ticaret İstatistiklerinde Mevsimsel Anomaliler 1 Aslıhan Atabek Demirhan Özet: Takvim ve çalışma günü etkisi zaman serilerindeki gerçek eğilimin izlenmesini engelleyen en temel faktörlerden

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. Değişen Varyans Örnek Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. 1 Aşağıda yer alan denklemi tahmin edelim; y i = β 0 + β 1 x 1i + β 2 x 2i + u i EViews

Detaylı

Merkez Bankası 1998 Yılı İlk Üç Aylık Para Programı Gerçekleşmesi ve İkinci Üç Aylık Para Programı Uygulaması

Merkez Bankası 1998 Yılı İlk Üç Aylık Para Programı Gerçekleşmesi ve İkinci Üç Aylık Para Programı Uygulaması Merkez Bankası 1998 Yılı İlk Üç Aylık Para Programı Gerçekleşmesi ve İkinci Üç Aylık Para Programı Uygulaması Gazi Erçel Başkan Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası 1 Nisan 1998 Ankara I. Giriş Ocak ayı başında

Detaylı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek

Detaylı

MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ PERAKENDE TİCARET ENDEKSLERİ

MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ PERAKENDE TİCARET ENDEKSLERİ TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ PERAKENDE TİCARET ENDEKSLERİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2015 1

Detaylı

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir

Detaylı

MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ DIŞ TİCARET İSTATİSTİKLERİ. Mevsim ve Takvim Etkilerinden Arındırma Nedir?

MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ DIŞ TİCARET İSTATİSTİKLERİ. Mevsim ve Takvim Etkilerinden Arındırma Nedir? TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ DIŞ TİCARET İSTATİSTİKLERİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2015 1 İÇİNDEKİLER

Detaylı

Üstel modeli, iki tarafın doğal logaritması alınarak aşağıdaki gibi yazılabilir.

Üstel modeli, iki tarafın doğal logaritması alınarak aşağıdaki gibi yazılabilir. 5. FONKSİYON KALIPLARI VE KUKLA DEĞİŞKENLER 5.1. Fonksiyon Kalıpları Bölüm 4.1 de doğrusal bir modelin katsayılarının yorumu ele alınmıştır. Bu bölümde farklı fonksiyon kalıpları olması durumunda katsayıların

Detaylı

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis)

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis) 1. FAKTÖR ANALİZİ Faktör analizi (Factor Analysis) başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda sıkça kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. Faktör analizi p değişkenli bir olayda

Detaylı

TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ. Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara. Özet

TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ. Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara. Özet TRAFĠK KAZA ĠSTATĠSTĠKLERĠNE ANALĠTĠK BĠR BAKIġ Prof.Dr.Tülay Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi İstatistik Bölümü, Ankara Özet Trafik kazasına neden olan etkenler sürücü, yaya, yolcu olmak üzere insana

Detaylı

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon Ders Planı: - Talep Yapıları - Tahmin Etmede Önemli Kararlar - Yargısal Yöntemler - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon - Zaman Serisi Yöntemleri - Zaman Serisi Yönteminin Seçimi - Çoklu Tekniklerin

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

ANA METAL SANAYİİ Hazırlayan Leyla DOLUN Kıdemli Uzman

ANA METAL SANAYİİ Hazırlayan Leyla DOLUN Kıdemli Uzman ANA METAL SANAYİİ Hazırlayan Leyla DOLUN Kıdemli Uzman 422 1. SEKTÖRÜN TANIMI Ana metal sanayii ISIC Revize 3 sınıflandırmasına göre, imalat sanayii alt ayrımında 27 no lu gruplandırma içinde yer almaktadır.

Detaylı

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İLKE) Bahar 2007 Sayı 18 İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

Projenin Adı: Matrisler ile Diskriminant Analizi Yaparak Sayı Tanımlama. Giriş ve Projenin Amacı:

Projenin Adı: Matrisler ile Diskriminant Analizi Yaparak Sayı Tanımlama. Giriş ve Projenin Amacı: Projenin Adı: Matrisler ile Diskriminant Analizi Yaparak Sayı Tanımlama Giriş ve Projenin Amacı: Bu projenin amacı; matrisler ile diskriminant analizi yaparak, bir düzlem üzerine el ile yazılan bir sayının

Detaylı

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES.

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES. FİRMAYA ÖZGÜ DEĞİŞKENLERLE GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIKLARI (GYO) GETİRİSİ ARASINDAKİ İLİŞKİYİ İNCELEMEYE YÖNELİK BİR UYGULAMA 1 Cumhur ŞAHİN Arş. Grv., Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, İİBF, İşletme

Detaylı

AYDIN TİCARET BORSASI

AYDIN TİCARET BORSASI AYDIN TİCARET BORSASI AYDIN COMMODITY EXCHANGE EYLÜL 2013 TÜRKİYE NİN TEMEL EKONOMİK GÖSTERGELERİ Ata Mahallesi Denizli Bulv. No:18 09010 AYDIN Tel: +90 256 211 50 00 +90 256 211 61 45 Faks:+90 256 211

Detaylı

2015 Temmuz SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 27 Temmuz 2015

2015 Temmuz SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 27 Temmuz 2015 2015 Temmuz SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 27 Temmuz 2015 Temmuz ayı inşaat ve hizmet sektörü güven endeksleri TÜİK tarafından 27 Temmuz 2015 tarihinde yayımlandı. İnşaat sektörü güven endeksi 2015 yılı Haziran

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ

ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ 1. ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ VE VARSAYIMALARDAN SAPMALAR 1.1. Çoklu Regresyon modeli Varsayımları 1.2. Tahmincilerin anlamlılığının sınanması

Detaylı

UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ

UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ İbrahim SÖNMEZ 1, Ahmet Emre TEKELİ 2, Erdem ERDİ 3 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Meteoroloji Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman

BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman 516 1. SEKTÖRÜN TANIMI Büro, muhasebe ve bilgi işlem makineleri imalatı ISIC Revize 3 ve NACE Revize 1 sınıflandırmasına

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

İşgücü Piyasası Görünümü: Nisan 2015

İşgücü Piyasası Görünümü: Nisan 2015 İşgücü Piyasası Görünümü: Nisan 2015 15 Nisan 2015 MEVSİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ İŞSİZLİK DÜŞTÜ Seyfettin Gürsel * Gökçe Uysal ve Mine Durmaz Yönetici Özeti Mevsim etkilerinden arındırılmış işgücü verilerine

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ 1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Öğr. Gör. Kenan KARAGÜL, Öğr. Gör. Nigar KARAGÜL, Murat DOĞAN 3 Pamukkale Üniversitesi, Honaz Meslek Yüksek Okulu, Lojistik Programı, kkaragul@pau.edu.tr

Detaylı

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*)

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) EKONOMİK YAKLAŞlM 71 KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) Rahmi YAMAK* * Bayram GÜNGÖR * * * GiRiŞ Bir çok ülkede olduğu gibi, Türkiye'de de konut elektrik tüketiminin

Detaylı

İşgücü Piyasası Görünümü: Şubat 2016

İşgücü Piyasası Görünümü: Şubat 2016 (Bin kişi) İşgücü Piyasası Görünümü: Şubat 2016 15 Şubat 2016 HİZMETLER VE İNŞAATTA İSTİHDAM ARTIŞLARI Seyfettin Gürsel * Gökçe Uysal ve Melike Kökkızıl 2015 Yönetici Özeti Mevsim etkilerinden arındırılmış

Detaylı

TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI İÇİN ENFLASYON DEĞERLERİNİN ANALİZİ

TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI İÇİN ENFLASYON DEĞERLERİNİN ANALİZİ TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI İÇİN ENFLASYON DEĞERLERİNİN ANALİZİ www.perspektifs.com info@perspektifs.com twitter.com/perspektifsa PERSPEKTİF STRATEJİ ARAŞTIRMA RAPOR 2015 TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri

Tahminleme Yöntemleri PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü Tahminleme Yöntemleri 2012-2013 Bahar Yarıyılı 1 İçerik 1. Talep Tahmini Kavramı 2. Talep Tahminlerinin Kullanım Yeri 3. Talep Tahmin Modelleri

Detaylı

HANEHALKI İŞGÜCÜ ANKETİNDE YAPILAN YENİ DÜZENLEMELERE İLİŞKİN AÇIKLAMALAR

HANEHALKI İŞGÜCÜ ANKETİNDE YAPILAN YENİ DÜZENLEMELERE İLİŞKİN AÇIKLAMALAR HANEHALKI İŞGÜCÜ ANKETİNDE YAPILAN YENİ DÜZENLEMELERE İLİŞKİN AÇIKLAMALAR (1) Türkiye İstatistik Kurumu, işgücü piyasasının temel veri kaynağını oluşturan hanehalkı işgücü araştırmasını1988 yılından beri,

Detaylı

2015 Aralık SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 25 Aralık 2015

2015 Aralık SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 25 Aralık 2015 2015 Aralık SEKTÖREL GÜVEN ENDEKSLERİ 25 Aralık 2015 Aralık ayı inşaat ve hizmet sektörü güven endeksleri TÜİK tarafından 25 Aralık 2015 tarihinde yayımlandı. İnşaat sektörü güven endeksi 2015 yılı Kasım

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,

Detaylı

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI Araştırmalarda incelenen olaylar göstermektedir ki tek değişkenli istatistiklerin kullanılması problemi açıklamakta yetersiz ve eksik kalmaktadır.

Detaylı

GELİR VE YAŞAM KOŞULLARI ARAŞTIRMASI. Son Güncelleme

GELİR VE YAŞAM KOŞULLARI ARAŞTIRMASI. Son Güncelleme TÜRKİYE ŞEKER SANAYİİ İŞÇİLERİ SENDİKASI GENEL MERKEZİ GELİR VE YAŞAM KOŞULLARI ARAŞTIRMASI 2008 Son Güncelleme 29/07/2010 Şeker-İş Sendikası Genel Merkezi AR-GE(Araştırma Geliştirme) Birimi Karanfil Sokak,

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

Sanayi Üretim Endeksi Neden Mevsim ve Takvim Etkilerinden Arındırılıyor?

Sanayi Üretim Endeksi Neden Mevsim ve Takvim Etkilerinden Arındırılıyor? TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM VE TAKVİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ SANAYİ ÜRETİM ENDEKSİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2015 1 İÇİNDEKİLER

Detaylı

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI

İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI İKİDEN ÇOK BAĞIMSIZ GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASI Grup sayısı ikiye geçtiğinde tüm grupların bağımsız iki grup testleri ile ikişerli analiz düşünülebilir. Ancak bu yaklaşım, karşılaştırmalar bağımsız olmadığından

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar 1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER Daha önceki derslerimizde anlatıldığı bilimsel araştırmalar soruyla başlamaktadır. Ancak sosyal bilimlerde bu soruların cevaplarını genel geçerli sonuçlar

Detaylı

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi T.C İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Finans Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Özeti Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi Prof.

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

DIŞ TİCARET BEKLENTİ ANKETİ NE İLİŞKİN YÖNTEMSEL AÇIKLAMA

DIŞ TİCARET BEKLENTİ ANKETİ NE İLİŞKİN YÖNTEMSEL AÇIKLAMA DIŞ TİCARET BEKLENTİ ANKETİ NE İLİŞKİN YÖNTEMSEL AÇIKLAMA 1. Amaç Dış Ticaret Beklenti Anketi (DTBA), dış ticaretimize yön veren firmaların yakın geçmişe ve mevcut duruma ilişkin değerlendirmeleri ile

Detaylı

Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi

Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi Zeynep Önder Giriş Türkiye dünyadaki en büyük sigara tüketici ülkelerden biridir. A.B.D. Tarım Bakanlığı verilerine göre, 199-1999 yılları arasında dünyadaki

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr. Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 4 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve

Detaylı

www.fikretgultekin.com 1

www.fikretgultekin.com 1 KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi

Detaylı

ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı

ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı Trend Analizi Eğer zaman serisi i rastgele dağılmış ğ değil ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı yansıtmayacak,

Detaylı

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu; 4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ Doğrusal Denklem Sistemi x,x,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu; a x + a x + L + a x = b n n a x + a x + L + a x = b n n a x + a

Detaylı

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi& NamıkKemalÜniversitesi ISSN:1302*7050 TekirdağZiraatFakültesiDergisi Journal(of(Tekirdag(Agricultural(Faculty( ( ( ( ( ( ( An(International(Journal(of(all(Subjects(of(Agriculture( Cilt(/(Volume:(10Sayı(/(Number:(2(((((Yıl(/(Year:(2013

Detaylı

MURAT EĞİTİM KURUMLARI

MURAT EĞİTİM KURUMLARI 2013 KPSS de Testlerin Kapsamları Değişti ÖSYM tarafından yapılan açıklamaya göre 2013 KPSS de uygulanacak testlerin içeriğinde bir takım değişiklikler yapıldı. Bu değişikler başta Genel Yetenek - Genel

Detaylı

ELEKTRİK ENERJİSİ TALEP TAHMİNLERİ HAKKINDA YÖNETMELİK BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısaltmalar

ELEKTRİK ENERJİSİ TALEP TAHMİNLERİ HAKKINDA YÖNETMELİK BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısaltmalar 4 Nisan 2006 tarihli ve 26129 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRİK ENERJİSİ TALEP TAHMİNLERİ HAKKINDA YÖNETMELİK BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak,

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2011-20 / 28 Kasım 2011 EKONOMĐ NOTLARI. Belirsizliğin Đktisadi Faaliyet Üzerindeki Etkileri

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2011-20 / 28 Kasım 2011 EKONOMĐ NOTLARI. Belirsizliğin Đktisadi Faaliyet Üzerindeki Etkileri Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 211-2 / 28 Kasım 211 EKONOMĐ NOTLARI Belirsizliğin Đktisadi Faaliyet Üzerindeki Etkileri Yavuz Arslan Aslıhan Atabek Demirhan Timur Hülagü Saygın Şahinöz Özet: Bu

Detaylı

Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN

Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN Kantitatif Tahmin Yöntemleri Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN Tahmin Nedir? Günlük hayatta bilinçli veya bilinçsiz birçok tahminde bulunuruz. Hava durumu, trafik, sınav soruları, kişisel ilişkiler... Peki Firmalar???

Detaylı

2015 MAYIS AYI ENFLASYON RAPORU

2015 MAYIS AYI ENFLASYON RAPORU 2015 MAYIS AYI ENFLASYON RAPORU HAZIRLAYAN 03.06.2015 Yrd. Doç. Dr. Sema ULUTÜRK AKMAN - İstatistik Araştırma Merkezi Araş. Gör. Hakan BEKTAŞ İktisat Fakültesi Ekonometri Bölümü RAPOR Tüketici Fiyat Endeksi

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi

Detaylı

2015 EYLÜL AYI ENFLASYON RAPORU

2015 EYLÜL AYI ENFLASYON RAPORU 2015 EYLÜL AYI ENFLASYON RAPORU HAZIRLAYAN 05.10.2015 Yrd. Doç. Dr. Sema ULUTÜRK AKMAN - İstatistik Araştırma Merkezi Araş. Gör. Hakan BEKTAŞ İktisat Fakültesi Ekonometri Bölümü RAPOR Eylül ayında Tüketici

Detaylı

2014 İKİNCİ ÇEYREK ELEKTRİK SEKTÖRÜ. Tüketim artışı aheste, kapasite fazlası sürüyor. Yael Taranto tarantoy@tskb.com.tr

2014 İKİNCİ ÇEYREK ELEKTRİK SEKTÖRÜ. Tüketim artışı aheste, kapasite fazlası sürüyor. Yael Taranto tarantoy@tskb.com.tr Tüketim artışı aheste, kapasite fazlası sürüyor Yılın ilk yarısında elektrik tüketimi 2013 yılının aynı dönemine kıyasla %3,6 artış gösterdi. Yıllık tüketim artış hızı ilk çeyrekte %3 olarak gerçekleşirken,

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir.

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir. ÖZET Üniversite Öğrencilerinin Yabancı Dil Seviyelerinin ve Yabancı Dil Eğitim Programına Karşı Tutumlarının İncelenmesi (Aksaray Üniversitesi Örneği) Çağan YILDIRAN Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler

Detaylı

OLS Klasik Varsayımlar. Çoklu Regresyon. Çoklu Regresyon Modellemesi. Çoklu Regresyon Modeli. Multiple Regression

OLS Klasik Varsayımlar. Çoklu Regresyon. Çoklu Regresyon Modellemesi. Çoklu Regresyon Modeli. Multiple Regression OLS Klasik Varsayımlar Çoklu Regresyon Multiple Regression. Lineer regresyon modeli. E(e i )=, ortalama hata sıfırdır. E(X i e i )=, bağımsız değişkenlerle hatalar arasında korelasyon mevcut değildir 4.

Detaylı

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1 REGRESYON ANALĐZĐ Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler (estimation)

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar

Detaylı

BIST BAP ENDEKSLERİ BIST BAP FİYAT / PERFORMANS ENDEKSLERİ

BIST BAP ENDEKSLERİ BIST BAP FİYAT / PERFORMANS ENDEKSLERİ 1/10 BIST BAP ENDEKSLERİ Borçlanma Araçları Piyasasında işlem gören sabit getirili menkul kıymet endekslerinin hesaplanmasındaki ana amaç, bu tür menkul kıymetlere yatırım yapan bireysel ve kurumsal yatırımcıların

Detaylı

Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1

Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1 210 Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 2012, 3(1), 210-220 Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1 Ayfer SAYIN

Detaylı

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek Yaklaşık Ağırlığı 1) Sözel Bölüm 0 2) Sayısal Bölüm 0 Sözel akıl yürütme (muhakeme) becerilerini, dil bilgisi ve yazım kurallarını

Detaylı

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ 1 KORELASYON ANALİZİ İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü(derecesini) ve yönünü belirlemek için hesaplanan bir sayıdır. Belirli

Detaylı

Sayı: 2012-35 / 13 Aralık 2012 EKONOMİ NOTLARI. Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul

Sayı: 2012-35 / 13 Aralık 2012 EKONOMİ NOTLARI. Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul Sayı: 212-3 / 13 Aralık 212 EKONOMİ NOTLARI Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul Özet: Akım kredi verileri, kredilerin dönemsel dinamiklerini daha net ortaya koyabilmektedir. Bu doğrultuda,

Detaylı