STATISTICAL ANALYSIS OF PARETO DISRIBUTED LIFETIME DATA UNDER TYPE II PROGRESSIVE CENSORING WITH BINOMIAL REMOVALS

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "STATISTICAL ANALYSIS OF PARETO DISRIBUTED LIFETIME DATA UNDER TYPE II PROGRESSIVE CENSORING WITH BINOMIAL REMOVALS"

Transkript

1 ISSN:36-3 e-joual of New Wold Sceces Acadey Volue: 7 Nube: 4 Atcle Nube: 3A6 Sbel Açık Kealoğlu NWSA-HYSICA SCINCS Öe. Gebzloğlu eceed: Febuay Akaa Uesty Acceted: Setebe Kad Has Uesty Sees : 3A ack@scece.akaa.edu.t ISSN : oe.ebzlolu@khas.edu.t Akaa-Tukey BİNOM AYIMAI İYN II. TÜ SANSÜM ATINDA ATO YAŞAM ZAMANI VİİNİN İSTATİSTİKS ANAİZİ ÖZT Bu çalışada asele ayılalı leleye II. tü sasülee şeası altıda aeto dağılııa sah yaşa zaaı ele statstksel aalz ele alııştı. Söz kousu şeada b sstede sste ble bozulası eya hasalı duua düşese lşk b özlelee eya deey tasaıı şeası olu astele zaalada oluşa he b bozula eya hasa akası aıda sstede ayıla ble sayısı Bo dağılıı özellklee saht. Bozula eya hasa zaalaı le sstede ayıla ble sayısıı çee odel aaetele e çok olabllk tah edcle elde edlşt. Böyle b deey soladıılası ç eeke beklee süe hesalaıştı. İleleye II. tü sasülee e dğe öeklee şealaı ç beklee test süele le ll deele e bazı sayısal souçla elde edlş e youlaalaı yaılıştı. Aahta Kelele: İleleye II. Tü Sasülee astele Ayıla Bo Dağılıı Çok Olabllk Tah dcs Beklee Test Sües STATISTICA ANAYSIS OF ATO DISIBUTD IFTIM DATA UND TY II OGSSIV CNSOING WITH BINOMIA MOVAS ABSTACT Ths study cosdes the aalyss of aeto dstbuted lfete data whch ae obseable ude oesse tye II ceso wth ado eoals whee the ube of uts eoed at each falue te follows a boal dstbuto. Mau lkelhood estatos of the odel aaetes ae deed. The eected te that s equed to colete the tye II cecoed eeetal o obseatoal shee s deteed. Soe uecal coutatos of eected test tes ae efoed fo the schee at had ad teetato of esults s oded. Keywods: oesse Tye II Ceso ado eoals Boal Dstbuto Mau kelhood stato ected Test Te

2 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö... GİİŞ INTODUCTION Geleeksel II. tü sasülee şeası uyulaa deeysel eya özlesel çalışalada bozula eya hasa akalaı özlelee süeçlede sayısı başta bellee tola b buluaktadı; tü ble bozulasıa eya hasa duuua uğaasıa kada bekleek yee. c bozula eya hasa zaaıda deey eya özlelee btlekted. Böylece b II. tü sasüleş şea altıda blk b küede elde edle bozula eya hasa sayısı e bulaa at asele aka zaalaı statstksel öekle oluştuaktadı. Deey eya özle süece kısaca test delecek oluusa; test btş aıda soa başka zaa oktalaıda olası bozula eya hasaa uğaya ble alığı söz kousu olu bulaı sataası eya özlees ükü olaaktadı. Bu telkte b deey eya özlelee süec aaştıacılaı leleye tü sasülee duuuda bıakı k II. tü sasüleede deey eya özlelee btş oktasıda soa bozula eya hasa akası oluşulaı kaydedleez e bleez halled []. Ma d.974 awless 98 e Meeke e scoba 998 eleeksel kc tü sasülee şeası üzede değşk yaşa zaaı dağılılaıı kullaaak çeştl çalışala yaışladı. II. tü sasülee b eelleştles leleye II. tü sasüleed. Bu şea altıda sıfı zaaıda b testte buluacak e b bozulası eya hasaı buda soa kısaca bozula delecekt özleleecek olusa; lk bozula aıı hee adıda astele olaak adet b sstede b dğe deyşle testte ayılacağı beltlekted. Daha soa özlee kc bozulaı hee adıda astele olaak yaşaya b testte ayılı. Bu süeç. bozulaı özlee zaaıa kada süe kala b hes deeyde ayılı e deey bte. Bu sasülee şeasıda e dolayısıyla değele hes öcede belleşt. Bu sasülee tüüü b soucu olaak elde edle sıalı değe leleye II. tü sasüleş sıa statstkle olaak adladıılı. ğe ya se şea II. tü sasülee şeasıa döüşü. Bu duuda sadece lk klask sıa statstğ özle. ğe e se leleye II. tü sasülee şeası sasülee olaasıta öekle duuu duuua döüşü. Bu se bütü klask sıa statstkle özlees deekt [ e ]. İleleye II. tü sasülee altıda yaşa zaaı dağılııı aaetele le ll statstksel çıkaıla bçok kş taafıda çalışılıştı. Bulada çalışaızı doğuda llede bazılaı Cohe963 Ma 97 Wo 973 Cohe e Noaad 977 Gbbos e Vace 983 Wo 993 e Balaksha e Sadhu 996 u çalışalaıdı. Bbde bağısız adet b b testte buluduğu asayılsı e bulaı bozula eya hasaa uğaa zaalaıa kada eçe süele yaşa zaalaı olaak adladıılsı. Yaşa zaalaı dağılııı olasılık yoğuluk foksyou f e bkl dağılı foksyou F olsu. : :... bu özleebl bozula zaalaıı östes. Böylece bütü leleye II. tü sasüleş sıa statstkle otak olasılık yoğuluk foksyou 38

3 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. f : : c f : : : : c F le fade edlecekt. Buada d. Bu şeada le hes öcede belleşt[]. Halbuk uyulaada bu sayı asele olaak otaya çıkabl. Öeğ b klk testte ayıla hastalaı sayısı asteled e öcede belleeeyebl. Bazı üelk deeylede deey yaa kş bazı test ble bozulaış olasıa ağe test südües tehlkel olacağıa ya da uyu olayacağıa kaa eebl. Böyle duulada ayıla odel asteled [ 4 5 e 6]. astele ayılalaı odellees kousuda lk düşücey Yue e Tse 996 otaya atıştı. Ola ayılalaı sayısıı düzü dağılı olaak ele alışladı. Daha soa Tse d. ayılalaı sayısıı dağılııı bo dağılıı olaak ele alış e yaşa zaaı dağılııı aaetele hakkıda statstksel souç çıkaıı yaıştı. Kealoğlu e Gebzloğlu 9 se bo ayılalı kc tü sasülee altıda aktüeyal sk aalz kousuda aaltk odel elştş e sayısal öeklele açıklayıcı youla otaya koyuştu.. ÇAIŞMANIN ÖNMİ SACH SIGNIFINANC teatüde he b bozula ya da hasaı adıda ayılalaı sayısı öcede belleşt. Halbuk uyulaada bu sayı astele olaak otaya çıkabl. Bu çalışada ayılalaı sayısıı dağılıı Bo dağılıı alıaak leleye II. Tü sasülee altıda statstksel çıkasaala yaılış beklee test sües hesalaaak ta öeklee duuu le kaşılaştıılıştı. 3. YÖNTMMTHOD 3.. Bo Ayılalı İleleye II. Tü Sasülee Altıda Çıkasaa Ifeece Ude Tye II oesse Ceso Wth Boal eoals Ayıla ble sayısı e olusa olsu eellkle he b ayıla olayı eşt b olasılıkla otaya çıkayacaktı. Heha b b dğelede bağısız olaak olasılığı le testte ayılıyosa testte bozulaak ayılalaı sayısı bo dağılııı oluştuacaktı []. Suduğuuz odel yaklaşııda; yaşa zaaıı dağılıı aeto dağılıı olaak ele alıacak ayılalaı sayısıı se Bo dağılııa sah olduğu asayılacaktı Çok Olabllk Tah dcs Mau kelhood stato İleleye II. tü sasülee şeası altıda b sstedek elealaı eya ble bozula aıa kada ola yaşa zaaı dağılıı aaetel aeto se yaşa zaaıı östedğ aeto olasılık yoğuluk foksyou f e bkl dağılı foksyou F d. Notasyolada sadelk ç : yee kullaılsı. : aeto dağılıda alıa b leleye II. tü 3 39

4 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. 4 sasüleş öekle östes Testte ayılala eya bozulalaı sayısı öcede belleş olak üzee; otak olasılık yoğuluk foksyou eştlk de yola çıkaak aşağıdak b fade edl. c c c F f c f Buada c d. Öcede belleş ayıla sayılı leleye II. tü sasülee ç koşullu olabllk foksyou fades c 5 olu buada c daha öce fade de taıladığı bd. astele değşkele Bo dağılııa uyu olaak dağıldığı duuda he b. bozulaı adıda ayı olasılığı le sstede ayılı. Bu duuda bozula blee da olasılık dağılıı fades koşullu olasılıkla beltlebl e... 6 fades alı. Buada... d. Ayı zaada; le lede bağısız olduğu asayılısa e otak olabllk foksyou aşağıdak bd: ; Buada le otak olasılık dağılıı olu foksyoel fades!!!!!!!!!!!!... 7 olaak elde edl. aaetes çeedğde ' e çok olabllk tah edcs M e çoklaası eya aksze edlesyle buluu. Beze şeklde Bo dağılıı aaetes y çeedğde e çok olabllk

5 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. 4 tah edcs aksze edlesyle buluu. Dğe b deyşle asele ayılala çee leleye sasüleeye Bo dağılııı bütüleştles e aaetele tahde heha b zoluğa ede olaaktadı. Bua öe e çok olabllk tah edcs c c lo lo lo lo lo lo lo ˆ lo 8 şeklde elde edl. ' e çok olabllk tah edcs se aşağıdak şeklde buluu: l l! l! l! l l l! l! l! l l l ˆ Beklee Test Sües ected Test Te Güellk e sk yöet alalaıda atk uyulaalada test eçekleşte kş bell b zaa çde test taalaı taalaaayacağı le lleebl. Bu bl deey yaa eya özleleey yüüte kş ç uyu b öeklee laı seçek adıa öeld çükü test btek ç eekl süe dekt olaak alyet le lld. asele ayılalı leleye II. tü sasülee duuuda. c sıa statstğ beklee değe hesalaaak beklee test sües buluu. Aşağıda beklee test sües asıl hesalaacağı östelşt. Bu belleelele ta öeklee duuu le Bo ayılalı II. tü sasülee duuuu kaşılaştıasıı yaak eek yötesel eek uyulaa bağlaıda eeyce öel b koudu. Bu edele aşağıdak suulada e ye değele eeek ta öeklee duuu le Bo ayılalı II. tü sasülee şeası kaşılaştıılacaktı.

6 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. 4 olası koşulu le beklee değe d. Buada e... 3 d []. Böylece astele ayılalı leleye II. tü sasülee altıda beklee test sües eştlk fades he k taafıı ye öe beklee değe alıasıyla hesalaabl. Başka deyşle beklee test sües!!! olaak buluu. Buada d e eştlk 7 de taılaıştı. eştlğde alıaak II. tü sasülee beklee test sües elde edlebl. Beze şeklde eştlğde e alıaak b ta öeklee laıı beklee sües buluabl. Otaya koula souçlala asele ayılalı leleye II. tü sasüleş öekle e ta öekle beklee test süele elde edlşt. Yaşa test üzede e etkle test etek ç bu k beklee süe kaşılaştıılacaktı. Bu aksatla yaıla hesalaala aşağıda b tablo halde beltlş ll e değele le e aaetele aasıdak foksyoel lşkle se afksel östelele otaya kouluştu. Şekl de suula afklede oa leleye II. tü sasülee duuudak beklee test süele ta öeklee duuudak beklee test süese bölües le elde edlekted.

7 oa oa oa oa oa oa e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. Tablo. -İleleye II. tü sasülee duuuda beklee test süele Table. -ected test tes ude oesse tye II ceso =. =. =3. ayıla olasılığı =3 =. =5 = =4 =5 =6 = = =6 =7 =8 =9 = olasılığı olasılığı =3 =. =5 = =4 =5 =6 = = =6 =7 =8 =9 = olasılığı olasılığı =3 =3. =5 = =4 =5 =6 = = =6 =7 =8 =9 = olasılığı olasılığı Şekl. Bozula/ayıla olaylaıda lşkle Fue. The elatosh of ude eoal eets 43

8 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. Tablo ta öeklee duuu yaı sıa leleye II. tü sasülee altıda e faklı değele ç beklee test süele östeekted. e bçok kobasyou düşüülüş; e 5 alıış e bula ç seçle değele Tablo 'de lsteleşt. Buada duuu ta öeklee laıa kaşılık elekted. Ayıla olasılığı faklı değele celeşt. Özellkle e değele tabloda lsteleşt. Aslıda dğe değele ç de hesalaala yaılıştı acak ayıtıla östeleşt. Vele e değele ç beklee test sües ye bağlıdı. değele attıkça beklee test sües azalı. Sabt b değe ç öekle hac atake asele ayılalı II. tü sasülee beklee test sües azalaktadı. Beklee test süesdek azala özellkle. 5 değele ç ta öeklee şeası le kaşılaştııldığıda öeld. 5 ke azala daha az öe taşıaktadı. Tablo dek souçlada ayıla olasılığı etks celedğde test sües üzede doat b etke olduğu öülü. Nsete küçük ç.5 ya da. b ya da değele küçük olduğuda ta öeklee duuu le kaşılaştııldığı zaa II. tü sasülee şeası altıda test sües daha çok kısaldığı öülekted. Dğe yada sete daha büyük olduğuda test süesdek kısala daha azdı. Bu da yüksek ayıla olasılığıda dolayı ayılalaı sayısıı çok olasıa bağlıdı. Test başlaıcıda b buluduğu halde çalışaı lk eelede bulaı b testte ayılacaktı. Bu da özlele yaşa zaaı dağılııı kuyuğua daha yakı olaya zolayacaktı. O edele asele ayılalı II. tü b yaşa test taalaak ç eekl deey sües test bde bozula özlee b ta öeklee şeasıdake bezeekted. Böylelkle büyük b bozula/ayıla olasılığı söz kousu olduğuda test b sayısıı atıaak asele ayılalı II. tü sasüleede deey sües kısalasıda fazla b kazaç sağlaaayacağı öülekted. Şekl olasılığıı oaa kaşı afğ eekted. olasılığı atake oa e yaklaşı. Bu atış özellkle e büyük olduğuda hızlı olaktadı ya hızlı b oada test ble bozulaktadı. Bu souçla; e değele küçük oladıkça test sües öel ölçüde kısaltılayacağıı şaet etekted. 4. SONUÇ CONCUSION astele ayılalı II. tü b sasülee şeası altıda delee b sste ble bozulası eya hasaa uğaası soucuda sstede ayılalaıa lşk b deey eya özle süec sües e çok ayıla olasılığı taafıda etkleekted. ğe çok büyük değlse.5 de küçük deey süesdek azala öel olabl. Dğe yada büyükse test ble sayısı büyük olduğuda ble çoğu b lk eelede ayılı e deey b ta öeklee duuua beze. Bu edele deey süesdek kısala sete daha azdı. ğe deey eya özle süecde sste ble testte ayıla olasılığıı yüksek olası bekleyosa deey sües b ölçüde kısaltak ç çok sayıda test b teste alıalıdı. Bu da eek atk kısıtla eek alyetle eek statstksel souç çıkaıı açısıda çok alalı e yaalı olayacaktı. 44

9 e-joual of New Wold Sceces Acadey NWSA-hyscal Sceces 3A Açık Kealoğlu S. e Gebzloğlu Ö.. KAYNAKA FNCS. Balaksha N. ad Aawala.. oesse Ceso: Theoy Methods ad Alcatos Bkhäuse Bosto.. Cohe A.C oessely cecoed sales lfe test Techoetcs Cohe A.C. ad Noaad N. J oessely cesoed sal the thee aaete Gaa dstbuto Techoetcs Gbbos D.I. ad Vace.C statos fo the - aaete Webull dstbuto wth oessely cesoed sales I Tasactoso elablty Kealolu S.A. ad Gebzlolu O.. 9. sk aalyss ude oesse tye II ceso wth boal cla ubes Joual of Coutatoal ad Aled Matheatcs.Vol awless J.F. 98. Statstcal Models & Methods fo fete Data Joh Wley&Sos New Yok. 7. Meeke W.Q. ad scoba.a Statstcal Methods fo elablty Data Wley New Yok. 8. Ma N Best lea aat estato fo Webull aaetes ude oesse ceso Techoetcs Ma N.. Schafe.. ad Suwalla N.D Methods fo Statstcal Aalyss of elablty ad fe Data Wley New Yok.. Tse S.K. Ya C. ad Yue H.K.. Statstcal aalyss of webull dstbuted lfete data ude Tye II oesse ceso wth boal eoals Joual of Aled Statstcs Vol. 7 No Tse S.K. ad Ya C. 3. elablty sal las fo the Webull dstbuto ude tye II oesse ceso wth boal eoals Joual of Aled Statstcs Vol. 3 No Wo D.. 973Soluto of the thee-aaete Webull equatos by costaed odfed quasleazato oessely cesoed sales I Tasactoso elablty Wo J.Y Sultaeously estat the thee Webull aaetes fo oessely cesoed sales Mcoelectocs ad elablty Wu S.J. ad Cha C.T. 3. Ifeece the aeto dstbuto based o oesse tye II ceso wth ado eoals Joual of Aled Statstcs Vol. 3 No Wu S.J. 3. stato fo the two-aaete aeto dstbuto ude oesse ceso wth ufo eoals Joual of Aled Statstcs Vol Yue H.K. ad Tse S.K aaetes estato fo Webull dstbuted lfetes ude oesse ceso wth ado eoals Joual of Statstcal Coutato ad Sulato

İLERLEYEN TÜR TİP-II SAĞDAN SANSÜRLÜ ÖRNEKLEME DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PARAMETRELERİNİN JACKKNİFE TAHMİN EDİCİSİ

İLERLEYEN TÜR TİP-II SAĞDAN SANSÜRLÜ ÖRNEKLEME DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PARAMETRELERİNİN JACKKNİFE TAHMİN EDİCİSİ ooet ve İtatt Sayı: 5-9 İSTANBUL ÜNİVSİTSİ İKTİSAT FAKÜLTSİ KONOMTİ V İSTATİSTİK DGİSİ İLLYN TÜ TİP-II SAĞDAN SANSÜLÜ ÖNKLM DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PAAMTLİNİN JACKKNİF TAHMİN DİCİSİ D. Coşu Kuş Bu aale

Detaylı

Estimation of Weibull Renewal Function for Censored Data. Bilinmeyen Veri için Weibull Yenileme Fonksiyonun Tahminlenmesi

Estimation of Weibull Renewal Function for Censored Data. Bilinmeyen Veri için Weibull Yenileme Fonksiyonun Tahminlenmesi Iteatoal Joual of Scetfc ad Techologcal Reseach ISSN 4-870 (Ole) www.ste.og Estmato of Webull Reewal ucto fo Cesoed Data Cgdem Cegz (Coespodg autho) aculty of Ats ad Sceces, Btls Ee Uvesty Besmae M. Rahva

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 29, Sayı: 1, 2015 187

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 29, Sayı: 1, 2015 187 Atatük Üvete İktad ve İda Blle Deg Clt: 29 Saı: 25 87 VZA SÜPER ETKİNLİK MODELLERİ İLE ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ: KAPADOKYA DA FAALİYET GÖSTEREN BALON İŞLETMELERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Nu Özgü DOĞAN Alıış Tah: 8

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GÜVENİLİRLİK ANALİZİ ÜZERİNE BİR YAZILIM Volka ETEMAN YÜKSEK LİSANS İstatstk Aabl Dalı 0-04 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdek bütü blgler

Detaylı

Faiz oranının rastlantı değişkeni olması durumunda tam hayat ve dönem sigortaları

Faiz oranının rastlantı değişkeni olması durumunda tam hayat ve dönem sigortaları wwwsascleog İsasçle Degs 009-8 İsasçle Degs Fa oaıı aslaı değşe olması duumuda am haya ve döem sgoalaı sa Saıcı Haceee Üveses Fe Faüles İsas Bölümü eelago@haceeeedu Cea dem Haceee Üveses Fe Faüles üeya

Detaylı

YENİ BİR BORÇ ÖDEME MODELİ A NEW LOAN AMORTIZATION MODEL

YENİ BİR BORÇ ÖDEME MODELİ A NEW LOAN AMORTIZATION MODEL Süleyma Demel Üvestes Sosyal Blmle Esttüsü DegsYıl: 203/, Sayı:7 Joal of Süleyma Demel Uvesty Isttte of Socal ScecesYea: 203/, Nme:7 YENİ Bİ BOÇ ÖDEME MODELİ ÖZET Allah EOĞLU Bakala taafıa e çok kllaıla

Detaylı

DUAL KUATERNİYONLAR ÜZERİNDE SİMPLEKTİK GEOMETRİ E. ATA

DUAL KUATERNİYONLAR ÜZERİNDE SİMPLEKTİK GEOMETRİ E. ATA DÜ Fe Blmle Esttüsü Degs Dual Kuateyola 6. Sayı (Em l004) Üzede Smlet Geomet DUAL KUATERNİYONLAR ÜZERİNDE SİMLEKTİK GEOMETRİ E. ATA Özet Bu maalede dual uateyola üzede smlet gu, smlet etö uzayı e smlet

Detaylı

Bölüm 7: Fresnel Eşitlikleri Alıştırmalar

Bölüm 7: Fresnel Eşitlikleri Alıştırmalar Bölüm 7: Feel şlkle Alışımala 7. Kıılma dle faklı la k aı aa yüzeye gele ve kııla ışığı dalga veköle fakıı kk -k aa yüzey mal veköüe aalel lduğuu göez. k ( ˆ ( c ˆ k k j k ( ˆ ( c ˆ k k j ˆ / k ( ( ( ˆ

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

Fresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1

Fresnel 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,

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

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

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN 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

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Detaylı

ç ş ç ş ş ş ş ş ş ç ş ş ç ş ç ş ş ç ç ş ş ş ç ç ş ç ç ç ç ç ş ç ç ş ç ş ç ç ç ç ç ş ç ş ş Ç İ ş ş ç ç ç ç ç ç Ö ç ş Ö ç ş ş İ ş ç ş ç ş ş ç ç ş Ö ç Ö ç ş ç ç ş ş ş ç ş ç ş ş ş Ö Ö ç Ö Ö ç ç ç İ ş ç ş ş

Detaylı

İ ö ç ç ç ç ö ç ç ö ç ç ö ç ö ç ç ç ç ç ç Ç ç ö ö Ç Ç ö ö ö Ç ö ö ö ö Ç ö ö ö ç ç ç ö Ç ö ö ö ç ç ö Ç ö Ç ç ç ç ö Ç ö ç ö İ çö ç ç ç çö ç çö ö ç ç ç ç İ ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ö İ ö ç ö ö ç çö ö ç İ

Detaylı

ğ İ ö ö Ö İ ç ö Ş İ İ ö Ş ö Ö ç ç ğ ö ö ğ ö Ş İ ğ ğ Ç Ö Ş İ Ş Ş İ ğ Ş ç ö ö ğ Ç Ö ğ ç ğ ğ ç ğ ğ Ç ö İ ç ö ç ö ö ç ç ğ ğ ğ ç ö İ ö ğ ö ğ ğ ğ ğ ç Ç ö ç ğ İ Ö ç ç ö ç ç ö ö ç Ç ğ ç ö ö ğ ö ğ ğ ç ö ö Ç ö ç

Detaylı

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Doç.D. Suat ŞAHİNLE Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Olasılık: Eşit saşla meydaa gele tae olayda A taesi A olayı olsu. Bu duumda A olayıı meydaa gelme olasılığı;

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir 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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin 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

Detaylı

DENEY 1-A MÜHENDĐSLĐKTE ĐSTATĐSTĐKSEL YÖNTEMLER

DENEY 1-A MÜHENDĐSLĐKTE ĐSTATĐSTĐKSEL YÖNTEMLER ühedislikte Đstatistiksel Yötele /. AAÇ DENEY -A ÜHENDĐSLĐKTE ĐSTATĐSTĐKSEL YÖNTELER Deeyi aacı, istatistiksel yötelei düzesiz davaış göstee oluşulaa uygulaasıı gösteekti. Çap ve oto devi sayısı ölçüleek

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik 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

Detaylı

RADYAL EPİTÜREVLERİN BAZI ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

RADYAL EPİTÜREVLERİN BAZI ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ISSN:306-3 e-joual of New Wold Scieces Academ 009 Volume: 4 Numbe: 4 Aticle Numbe: 3A006 PHSIAL SIENES eceived: abua 009 Accepted: Septembe 009 Seies : 3A ISSN : 308-7304 009 www.ewwsa.com Goca İceoğlu

Detaylı

AB YE ÜYE ÜLKELERİN VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARINA GÖRE VIKOR YÖNTEMİ İLE SIRALANMASI

AB YE ÜYE ÜLKELERİN VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARINA GÖRE VIKOR YÖNTEMİ İLE SIRALANMASI İstabul Tcaet Üvestes Sosyal Blmle Degs Yıl: Sayı: Baha 0 / s.455-468 AB YE ÜYE ÜLKELERİN VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARINA GÖRE VIKOR YÖNTEMİ İLE SIRALANMASI Üal H. ÖZDEN 6 ÖZET Çalışmada, AB ye

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

FZM450 Elektro-Optik. 7.Hafta. Fresnel Eşitlikleri

FZM450 Elektro-Optik. 7.Hafta. Fresnel Eşitlikleri FZM45 leko-ok 7.Hafa Feel şlkle 28 HSaı 1 7. Hafa De İçeğ Feel şlkle Yaıma Kıılma lekomayek dalgaı dalga özellkle kullaaak ışığı faklı kıılma de ah yüzeydek davaışı celeecek 28 HSaı 2 Feel şlkle-1 Şekldek

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

Veri Zarflama Analizi ve Türk Bankacılık Sektöründe Uygulaması. Data Envelopment Analysis and its Application in Turkish Banking Sector

Veri Zarflama Analizi ve Türk Bankacılık Sektöründe Uygulaması. Data Envelopment Analysis and its Application in Turkish Banking Sector Fe Bililei Degisi, 23(3) (2011) 95 110. Maaa Üivesitesi Vei Zaflaa Aalizi ve Tük Bakacılık Sektöüde Uygulaası Hüseyi BUDAK Tükiye Vakıfla Bakası T.A.O Geel Müdülük Ataütk Bulvaı No:207 Kavaklıdee 06683-Çakaya,

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

Nesrin ALPTEKĐN 1, Emel ŞIKLAR 2

Nesrin ALPTEKĐN 1, Emel ŞIKLAR 2 Tük Hsse Seed Emekllk Yatıım Folaıı Çok Ktel Pefomas Değeledmes: Topsıs Metodu N.Alptek, E.Şıkla Tük Hsse Seed Emekllk Yatıım Folaıı Çok Ktel Pefomas Değeledmes: Topsıs Metodu Nes ALPTEKĐN 1, Emel ŞIKLAR

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi

Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi İtabul Üvete İşlete Faülte Deg Itabul Uvety Joual of the School of Bue Adtato Clt/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 167-185 ISSN: 1303-1732 - www.fdeg.og 2008 Ve zaflaa aalz (VZA) le Tüye de vaıf üvetele etlğ ölçüle

Detaylı

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini 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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SEÇUK ÜNİVERSİTESİ EN BİİMERİ ENSTİTÜSÜ GENEEŞTİRİMİŞ -İBONACCİ VE -UCAS SAYIARININ YENİ BİR AİESİ Ayşe ATAAY YÜKSEK İSANS TEZİ Maea Aabl Dalıı Teuz- KONYA He Haı Salıdı ÖZET YÜKSEK İSANS TEZİ GENEEŞTİRİMİŞ

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

Optoelektronik Ara Sınav-Çözümler

Optoelektronik Ara Sınav-Çözümler Optelektk Aa Sıav-Çöümle s (.57 ) Su : Dğusal laak kutuplamış ışık ç elektk ala 5 π + t + ( + ) 5 velmekted. uada ala gelğ ˆ ˆ se bu ışık dalgasıı, a) aetk alaı (vektöel) ç b fade tüet ( pua) b) Otamı

Detaylı

Ğ Ğ Ö İ İĞİ» Çö İ İ İĞİ Ç İ İĞİ Ü İ İĞİ İ İ ö ö ö Ğ İ ç Ö Ö ö ö ö ç ç ö Ö ö ö ö ö ö Ö ç ç ç ç ç Ğ ç Ğ İ Çö öğ ö İ İ İ ç ö ö ç Ğ İ ö ö İ İĞİ İ İĞİ Ğ Ç Ğ ö ö ö Ğ ç Ö Ö ö ç ö Ö ö ö ç ö ö ö ç Ö ç ç ç ç ç Ğ

Detaylı

KATILIM BANKALARI İLE MEVDUAT BANKALARININ YILLARI ETKİNLİKLERİNİN VZA İLE KARŞILAŞTIRILMASI

KATILIM BANKALARI İLE MEVDUAT BANKALARININ YILLARI ETKİNLİKLERİNİN VZA İLE KARŞILAŞTIRILMASI KATILIM BANKALARI İLE MEVDUAT BANKALARININ 2009-20016 YILLARI ETKİNLİKLERİNİN VZA İLE KARŞILAŞTIRILMASI Doğa ÖZTÜRK, Afyo Kocatepe Üvestes, dogaoztuk@aku.edu.t, Muhaed Fath Cabaz, Afyo Kocatepe Üvestes,

Detaylı

İ Ğ Ş İ» Ğ Ğ ö Ğ ö ö Ç ö Ç İ Ş ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö Ç ö ö ö ö ö ö İ İ ö ö ö Ü ö ö ö ö ö ö ö Ş ö ö İ ö ö İ ö ö İ İ ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö Ç İ İ ö İ İ İ İ Ö İ Ç ö ö Ö Ç ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö

Detaylı

Pareto Dağılımının Parametrelerinin Đlerleyen Tür Tip-II Sağdan Sansürlü Örneklemlere Dayalı En Küçük Kareler Tahmini

Pareto Dağılımının Parametrelerinin Đlerleyen Tür Tip-II Sağdan Sansürlü Örneklemlere Dayalı En Küçük Kareler Tahmini www.istatistikciler.org İstatistikçiler Dergisi 5 (202) 43-50 Đstatistikçiler Dergisi Pareto Dağılııı Paraetrelerii Đlerleye Tür Tip-II Sağda Sasürlü Öreklelere Dayalı E Küçük Kareler Tahii Buğra Saraçoğlu

Detaylı

ğ Ş ğ ş ğ İ ö ç ö ö İ ğ ş ş ç ç ğ ç ğ ş ğ İ Ş Ü İş ö Ö ğ Öğ ş ğ ğ İ ö ö Çğ ö İ ö ç İ ş ş ş ç ş öğ ş Ş ğ ö ğ ş ö ğ İ ğ ö ş ş ş ğ ğ İ ş ğ çö ğ ğ ş ö öğ ç öği İ ğ ğ ğ ğ öğ ö ş ğ İ ç ş İ İ ğ ç İ İ Ö ÖĞ İ ğ

Detaylı

İ» Ö İ İ ğ ğ İ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ İ ö ö ç ğ ğ ğ ğ ğ Ö Ü Ü ğ ğ ğ ö ğ ğ ğ ğ ö ğ ğ İ İ İ İ ğ ğ ğ ö İ ğ ğ ğ ğ ğ ö ğ ğ ö ö ğ öğ ğ ğ ğ İ ö ç ç ğ ö ö ç ğ ç ç ğ ç ğ ö ç ğ ğ ğ ğ ğ ğ İ Ü Ş İ ö İ ğ ğ İ İ ğ ğ ğ ç ğ ğ

Detaylı

Ü Ö Ö ö ö Ü Ü Ö ö ç ç ö ç ö ç ç ö ö ö ö ö ç ö ö ç ç ç ç ç ç ö ö ö ö ç ç ö ç» ö ö ö ö ç ö ö ö ö ç ö ç ö ç ö ç ö ö ç ç ç ç ö ö ö ç ç ç ç ç ç ç ç ç ö ç ç ö ç ç ç ç ç ç ö ö ö ç ç ç ö ö ö ç ç ç ç ö ç ç ç ç

Detaylı

İ Ç Ü ş ö ğ ş ö ğ Ü öğ ç ş Ö Ü ğ ç ö ç ş ş ğ Ğ ç ç ğ ğ ö ş İ ç Ü ç ş ö ğ ö ç ç ş ş İ ğ ş ğ ş ç ş ğ ş ç ş ğ ç ç ş ş ö ş Ö Ş Ö ğ ş ö ç ş ğ Ç Ü Ç ğ ş Ç ğ İ Ü İ Ü ö ş ş ş ğ ç ş ö ğ çö ğ ş ş ç ö ş ş ş ğ ç ş

Detaylı

Ş İ İ İ ç İ İ İ İ ç ç ç Ç ç ç ç ç İ Ö İ ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ç ç ç ç ç ç Ö Ö ç ç ç ç Ö ç Ö ç ç ç ç ç ç ç Ç ç ç ç Ç ç ç ç ç ç Ç ç Ö ç ç ç ç Ç ç Ö Ç ç ç Ş ç ç Ç Ş ç İ ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç

Detaylı

Ç Ç ç Ğ ç Ö Ğ Ş ç Ö Ö Ğ Ğ Ö Ö Ç Ü ç Ç Ü ç Ö ç ç ç ç Ğ ç ç Ç Ç ç Ç Ü ç ç Ç ç ç ç Ö ç Ö Ö ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ö Ş ç ç ç ç ç ç ç ç Ü ç ç Ü ç ç ç ç ç ç ç Ö Ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ö ç ç Ğ Ç Ü ç ç Ç Ü ç ç Ç

Detaylı

Ç Ü ö ö Ü ö ç Ö Ü ç ö ç ç Ğ ç ç ç ö ö ç ç Ü ç ö ö ç ç ç ç ç ç ö Ö Ş Ö ö ç Ç Ü Ç Ç Ü Ü ö ç ö ç ç ç ç ö ç ç ç ö ç ö ö ö ç ö ö Ü ç çö çö Ü ç çö Ö ö ö çö ç Ü ö ç ç ç çö ç ç ç ö ç çö çö ö ö ö ç Çö çö çö ö ç

Detaylı

Ü İ İ İ İ ö İ ö ğ ğ Ü ö Ş Ç ğ İç Ş Ç ğ Ü ö İ İ ğ Ü ö ğ Ü ö İ İ Ş Ç ğ İ İ ğ Ü ğ ğ ğ ç ç ö ğ ö ö ğ ğ ğ ö ç ç Ç Ç ö Ö ğ ğ ç ç Ş ğ ğ Üç Ç ğ ç ö Ş Ç ğ ğ Ş Ü ğ ğ Ş ğ ç ç ç ğ ö ö ğ ö ö İ ç ç ğ ğ Ü ö İ İ ğ Ş ğ

Detaylı

Ç ö Ü ğ ö Ş ç ç Ş Ü Ö Ü Ü ö Ü ğ ğ ö ö ç ç Ü ğ ç ç ğ ğ ğ Ü ğ ö ö Ş ö ç ğ ö ç ç ğ ç ç ö Ş Ş ö ğ ç Ç ç ö ö ç Ç ö ğ Ü ö ğ ğ ç ö ç ğ ç ğ ö ç ö ö Üç ğ ö ç ö ç ö ç ğ ö ğ ö ç Ç ğ ç ç ğ ö ö ç ç ç ğ ğ ç ğ ç ğ ç

Detaylı

ç Ğ Ü ç ö Ğ «ö ç ö ç ö ç ç ö ç ç ö ö ö ç ç ç ç ö ç ç ö ç ç ç ö ö ö ç ç ç Ç Ö Ü ç ç ç ç ç ç ç Ü ç ç ö ö ç ç ç ö ç ç ç ö ö ç ç ö Ç ç ö ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ç ç ç ç ç ç Ü ö ç ç ç ç ç Ç Ç ç ç Ç

Detaylı

ö Ü Ü ö Ö ğ ğ ğ ö Ü Ş ö Ü Ğ ö Ü ö Ü ö ğ ö ğ ö ö ğ ğ Ş Ü ğ ö ğ ğ ğ ğ ğ Ş Ş ğ ö ğ ğ ğ ğ ğ ö ö Ş ğ Ç ğ Ç Ş ö Ç ö ğ Ç ğ ö ğ ö ö ğ ö ğ ö Ş ğ Ç ğ Ç ğ ğ Ç Ş ö ö ö ğ Ç Ş Ç ö ö ğ ğ ğ ğ Ü Ü ö ğ «ğ ğ ğ ö ö «ö ğ ğ

Detaylı

İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ Ö İ İ İ İ İ Ü Ç İ Ş Ş İ İ Ü İ İ İ İ İ İÇİ Ö Ö Ç Ç Ç İ Ü Çİ İ Ü Ü İ İ İ İ İ İ İİ İ Ç Ş İ İ İ İ Ü Çİ Ö İ Ü Çİ İ İ Ü İİ İ Ç Ö İ Ö İ Ç Ç İ Ç Ö İ İ İİ İ Ç Ç Ç Ü İ Ç İ Ç İ Ş Ç İ Ğ İ İ İ İ

Detaylı

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları

Detaylı

ç ğ ğ ğ ç ç ç ğ ç ğ ğ ç ğ ğ ç ğ ç ğ ğ ğ ç ğ ğ ç ğ ğ ç ç ğ ğ ğ Ü ç ğ ç ç ç ğ ç ç ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ü ğ ğ ç ç ç ğ ç ğ ğ ç ğ ç ç ğ ğ ç ğ ğ ğ ğ ğ ç ğ ğ ğ ğ ç ğ ç ğ Ü ğ ğ ğ ç ç ğ ç ğ Ü ç ğ ğ ğ ç Ü ç ç ç ç ğ ç ğ ğ

Detaylı

Ç Ç ü Ş ç Ü İ İ İ İ İ Ü İ İ Ş ğ ü Ö ç ç ü ç İ Ü ç İ İ ü ç ü ç İç ö ö ö ö ü ü ü ü ü ü ö Ü İ Ö İ ç ö ğ ü ö ç ç ö ç ö ü ğ ğ Ş ç Ç Ç Ş ü ö ç ğ ç ü ü ü ö ö ü ö ü ü ü ğ ğ ç ğ ğ ü ü ü ç ö ğ ç ğ ö ğ ğ ğ ç ü ü

Detaylı

İ İ İ Ğ İ İ İ İ Ğ Ğ Ş Ç Ş Ö Ş Ç İ Ç İ Ç Ş Ç Ü İ İ İ Ş Ş Ş Ş Ö Ç Ş Ş Ğ Ş Ç Ö Ş Ö Ö İ Ş Ç Ş Ş Ç Ş Ğ Ğ Ğ Ç İ Ğ Ş Ş Ç Ç Ş İ Ç Ş Ş Ş Ş İ Ğ Ö Ö Ş Ç Ş Ç Ş Ş Ş Ü Ö Ö Ö Ö Ö Ç Ç Ç Ö Ş Ç Ö Ö Ş İ İ Ç Ş Ş Ğ Ü Ş İ Ö

Detaylı

ç ç ö Ğ Ö Ş ö ü ü Ş ç ö ü ç ğ ü ç ç Ğ Ü Ü ÜĞÜ ç ö ö ü ç ü üç ç ğ ü ü Ş ğ ü ü üğü ç ö ö ü ç ü ö ç Ş Ş ü ü üğü Ğ Ğ Ş ü üğü Ğ ç ü ö ğ ü ö Ö Ü Ş ü ü ü Ğ ğ ü ö ğ ü ü üğü ğ Ö Ğ ğ ü ü ü ç ö ö ü ö ü ü ğ ç ç ö

Detaylı

ü ü ü ö ü ü Ö Ö Ö öğ öğ ü ü İ ç ö ü ü ü Ü ü ö ü ü ö ö ö ö ö ç ö ö ü ö ü İ Ö Ü ü ü ü ü ö ü ö ü ü ü ü ü ç ü ö ç Ö ü ç ö ö ö ü ü ö ö ö ç ü ç ö ç ö ö ü ö ö ç ü ç ç ö ü ü ü ü ö ü ü ö ü Ö Ö ö ü ü Ö ö ö ö ü ü

Detaylı

ü ü üğü ğ Ö ü ö üş ö İ ü ü üğü ş ğ ç İ ç Ş ç ş ğ ş ş ğ ç ö ç ğ ş ş ş ö ü ğ ş ğ ü ü üğü ü ğ ö ü ü üğü ş ğ ş ş ş ö ü ç ğ ö ü ğ ö ü ü üğü ş ö ğ ç ğ ü ü üğü ü ğ ü ü üğü ü ü ü üğ ü ğ ö ü ğ ş ö üş ü ü üğü ü

Detaylı

ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ

ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ İ Ş Ş İ İ Ö İ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ İ ğ ğ ğ ğ Ö Ö Ç ğ ğ ğ ğ ğ Ü ğ İ ğ ğ Ç İ ğ ğ Ç ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ Ş ğ ğ ğ Ü ğ ğ ğ ğ Ö ğ ğ Ö ğ ğ ğ

Detaylı

ü Ğ İ Ğ ü İ ç ü ü ü ç Ç ü ü ç Ç ü ü ç ü ü Ü Ç Ü ç ü ü ü ü ü ç Ç ü ü ç İ ü Ğ Ş İ İ ü Ğ İ Ğ ü İ Ö üçü ü Ö Ö ü Ö ü İ İ Ş Ğ İ İĞİ ü ü ü Ğİ İ Ğ İ Ğ ü Ö Ö Ü İĞİ ü Ü İ İ Ğİ ü ü Ğ İ İ İ İ İ İ ç ü ç ü ç ü ü ç ü

Detaylı

Ç Ü ğ Ç ç Ğ ç Ü ç ğ ç ğ ğ ç ğ ç ç ğ ç ç Ö Ş Ö ğ ç ğ Ç Ü Ç ğ Ç ğ Ü Ü Ç Ü ğ ğ Ü ğ ç Ç ğ Ü ç ç ğ Ğ Ğ ç ç ğ ğ ğ ğ ğ Ğ Ğ Ğ Ğ Ğ Ş Ş Ç Ö Ö ç Ç ğ ç ç ğ ç ğ ç ç ç ğ ç ç ç Ü ç ç ç ğ Ö Ü Ç Ş Ş ç Ö ç ğ ğ ğ ç ğ ğ ğ

Detaylı

İ Ç Ü ö üğü İ Ö ö üğü Ş ü öğ ü ç Ç ü ü ü Ç Ü ç ğ ç ğ Ğ ç Ş ğ ç ö ğ ğ ü ç Ü Ç ö üğü ö ü ü İİ Ç ğ ü ğ ç ğ ü ü ü ç ü ü Ş ü ğ ç ü ü ç ü ü ç ö Ö Ş Ö ğ ö ü ç ğ İ Ç Ü Ç ğ Ç ğ Ü Ü İ ü ç ğ ğ ğ ğ ğ ğ ç Ç ç ü ç Ş

Detaylı

İ Ç Ü ş ö üü ş ş ö üü Ü ü ü ö ü ç ü ü ü Ö Ü Ü Ö ç ç ş ş ç ç ü İ ü ç Ü ç ş ö üü ö ü ü ç ş ş ü ş ş ç ş ş ü ü ü ç ü ş ü ç Ş ü Ü ç ü ü ü ç ş ş ö ş Ö ş Ö ş ö ü ç ş Ç Ü Ç ş Ç İ Ü İ Ü Ş ş ü ş ö çü ü Ç Ü ü ö ş

Detaylı

Ü ş ğ ğ Ü ş Ç ğ ş ş Ç ğ ş Ü ğ Ü ş ğ Ü Ç ğ ğ Ü ğ ğ ğ ş ğ ğ ğ ş ş ğ ş ş ş Ç Ç Ö ş ğ ş ş ğ ş ğ ğ ş Ü Ç ğ ş ğ ş ş ğ Ü ğ ş ş ğ ş ş ş ş ş ş ğ ğ ş ş ş ş ş ş ş Ü ğ ş ş Ü Ç ğ Ç Ç ş ş ş ğ ş Ö ÇÜ Ö ş ğ Ö ş ş ğ ş

Detaylı

İ Ç Ü ö üğü İ ö üğü ü öğ ü ü ü ü Ö ği İ ü ö İ ğ Ğ Ü Ç ö üğü ö ü ü Ç ğ ü ğ Ş ğ ü ü ü ü ü ğ ö ü ü ü ü ü ö Ö Ş Ö ğ ö ü Ç ğ İ Ç Ü Ç ğ ğ Ü Ü ü «ü ö üğü İ Ü Ö Ü İ Ş İ Ü ü ö ü ö ğ ü İ «Ö ü ö ü İ ğ Ş ü Ş ö ö ü

Detaylı

ç ü ü ç ç ş İ Ç Ü ş İ Ç Ü ç ş ü İ Ç Ü ş ş ç ş ü Ö ü Ö İş ş ç İ Ç Ü ş ş ç ü ç ş ş İ Ç Ü ş ç Ü İ Ç Ü İ Ç Ü ü ç ş ş ş İ Ç Ü ç ü ş İ Ç Ü İş ş ş ü ş İ Ç Ü ş ü ş üç ü ş ş ş ç ü ü ç ş ş ş ş ü ş ü ü ş ç ü ç ç

Detaylı

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ EN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ RİSKE MARUZ DEĞER VE UÇ DEĞERLER TEOREMİ NURİ ÇELİK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANA BİLİM DALI KONYA,009 I T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ EN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Detaylı

Ü Ü Ğ Ş Ş Ş Ş Ş Ü Ğ ç Ş Ğ Ü Ü Ğ Ü Ş Ö ç ç Ğ Ğ Ü Ş Ü Ş Ş ç ç Ç Ü Ş Ç Ç Ü Ş Ş Ü Ü Ü Ü Ü Ü ç Ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ç ç ç ç ç ç Ş Ğ Ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç Ş ç ç ç Ç ç ç ç ç ç ç Ç ç Ç ç ç ç

Detaylı

Ş İ İ ç İ İ İ İ ç Ş ü ü ü ü ç ü üç ü ü ü ç ü ü Ü İ Ğ Ş üç ü İ ü ü ü ç ü ç Ç ç İ ü üç ü Ç üç ü ç ç Ç ü Ç ç üç ü ç Ç ç ç ç ç Ğ Ğ ç İ ü ü ç ç ç ü ü ü Ü ç ç ü ç ç ü ü ü Ö ü ü ü ü Ü ü ü ç ü ç ç ü ü ü ü ç ü

Detaylı

Ğ Ğ Ü Ü Ö Ü Ö Ö Ö Ü Ö Ü Ü Ü Ü Ü İ İ Ü Ü Ö Ö Ü Ö Ü Ö Ü Ö İ Ü Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ü Ö İ Ö Ü Ö İ Ö İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö İ Ü İ Ü İ İ İ İ İ İ İ Ö İ Ü İ İ İ Ö İ Ö Ö İ İ Ö Ö İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ Ö

Detaylı