A EKONOMETRİ KPSS-AB-PÖ / 2008
|
|
- Umut Çelik
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 . VE. ORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE GÖRE CEVAPLAYINIZ. Y =β +β X +β X +, =,,..., n denklemnn β, β, β le Var( ) = σ kasayıları, En Küçük Kareler (EKK) ve En Yüksek Olablrlk (EYO: Maxmm Lkelhood) ahmn edcler le ahmn edlecekr.,,. β β β çn EKK ve EYO ahmn edclernn elde edleblmes çn yapılan varsayımlarla lgl aşağıdak fadelerden hangs yanlışır? A) EYO çn nn normal dağılıma sahp oldğ varsayılmalıdır, EKK çn b varsayım gerekmez. B) EYO çn E ( ) = 0 varsayımı yapılmalıdır, EKK çn b varsayım gerekmez. A EKONOMETRİ KP-AB-PÖ / 008. σ çn EKK ve EYO ahmn edcler le lgl aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? (, ˆ nn ahmnn fade emekedr.) A) EKK, σ çn br ahmn edc vermez; EYO br ahmn edc verr ve b n û /n dr. B) EYO, σ çn br ahmn edc vermez; EKK br ahmn edc verr ve b n û /n dr. C) EKK de, EYO da σ çn aynı ahmn edcy verr ve b n û /n dr. D) EKK de, EYO da σ çn aynı ahmn edcy verr ve b n û /n ür. E) EKK, σ çn br ahmn edc vermez; EYO br ahmn edc verr ve b n û /n ür. C) EYO çn Var( ) =σ, σ sabr varsayımı yapılmalıdır, EKK çn b varsayım gerekmez. D) EYO çn de, EKK çn de Y nn β, β ve β e göre ürevnn alınablr olması gerekr. E) EYO çn nn normal dağılıma sahp oldğ varsayımı gerekmez, EKK çn b varsayım gerekldr.. Aşağıdaklerden hangs ahmn edclerde aranan özellklerden br değldr? A) apmasız (yansız, nbased) olması B) Asmok (asymoc) sapmasız olması C) Öngörü haalarının (forecas errors) oplamının sıfır olması D) Tarlı (conssen) olması E) Ekn olması 9
2 KP-AB-PÖ / ORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE GÖRE CEVAPLAYINIZ. Y =β +β X β k X + k, =,,..., n denklemnn marslerle fades Y = Xβ+ dr. Y(nx), β(kx), X(nxk) ve (nx) boyldr. 5. Denklemn EKK le ahmnnden sonra nn ahmn ˆ elde edlmşr. Aşağıdaklerden hangs ahmnden sonra mlaka geçerldr? Σ A) ˆ = 0 B) ˆ normal dağılmışır. Σ ˆˆ = 0 C) ( ) D) Σ ( ) ˆ = 0 Σ X > 0; j =,,..., k E) ( j ˆ ) 6. ˆβ ve β, β nın k ayrı ahmn edcsdr. 4. r(x), X marsnn aşaması (rank) ve r(x) < k se aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) Denklem EKK le ahmn edleblr, ancak EYO le ahmn edlemez. B) Denklem EKK le ahmn edlemez, ancak EYO le ahmn edleblr. C) Denklem EKK le de, EYO le de ahmn edlemez. D) Denklem EKK le de, EYO le de ahmn edleblr. E) r(x) < k koşlndan bağımsız olarak, k > n oldğ sürece denklem EKK le de, EYO le de ahmn edleblr. ˆβ ahmn edcsnn eknlk (effcency) özellğn sağlaması çn aşağıdak koşllardan hangs geçerl olmalıdır? A) ˆβ ve β nın her ks de sapmasız (nbased) ve Var( β ˆ) < Var( β ) B) ˆβ ve β sapmalı da olsalar Var( β ˆ) < Var( β ) C) ˆβ ve β nın her ks de sapmasız ve E( β ˆ) < E( β ) D) ˆβ ve β sapmalı da olsalar E( β ˆ) < E( β ) E) ˆβ ve β sapmalı da olsalar Var( β ˆ) = Var( β ) 0
3 ORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE GÖRE CEVAPLAYINIZ. Y X X ;,,..., n =β +β +β + = denklemnn kasayı ahmnler βˆ, βˆ, β ˆ, haa varyansı ahmn ˆσ ve kasayı sandar haaları,, βˆ βˆ βˆ EKK le elde edlmşr. 0,05, n, -dağılımlı değşkenn ablo değern fade emekedr. KP-AB-PÖ / Denklem Y = X β+ olarak fade edldğnde, aşağıdak mars blnmşr: 4,80 (X'X) = 0,4 0,006, 0,0 0, 7 B marsek değerlerden harekele, βˆ çn aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) ˆ = (ˆ σ ) dr, ˆσ β değer blnrse, blnablr. β ˆ değer B) = (ˆ σ )(0,7) dr, ˆσ β değer blnrse, ˆ β ˆ değer blnablr. C) ˆ = ( σ ˆ )(, + 0,0 + 0,7) dr, ˆσ β değer blnrse, değer blnablr. β ˆ D) ˆ = (ˆ σ )(0,7) dr, ˆσ β değer blnrse, değer blnablr. β ˆ 7. β çn % 95 düzeynde güven aralığı nedr? A) B) βˆ β β ˆ + βˆ βˆ βˆ β β ˆ + 0,05, n βˆ 0,05, n βˆ E) β ˆ = ( σˆ )(, + 0,0+ 0,7) dr, negaf br sayının karekökü olmayacağından, bradan β ˆ değer blnamaz. C) βˆ β β ˆ + 0,05, n 0,05, n D) β ˆ ˆ ˆ 0,05, n ˆ σ β β + 0,05, n σ E) βˆ σˆ ˆ β β +σ ˆ 9. Denklemn açıklama gücünü göseren deerm- nasyon kasayısı R, aşağıdak korelasyon kasayılarının hangsnn kares alınarak elde edleblr? ( Y ˆ, Y nn ahmndr.) A) r(y, Y ) B) r(x, X ) C) r(y, ) D) r(y ˆ, ˆ ) ˆ E) r(y, Y ) ˆ
4 0. -. ORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE GÖRE CEVAPLAYINIZ. m k k D 4 =β +β +β +β + denklemnde, m reel halaa % değşme, k reel krda % değşme (k arınca YTL değerlenr), D brnc dönemde, dğer dönemlerde 0 değern alan kkla (dmmy) değşkendr. Denklem, Türkye ekonomsnn 74 dönemlk vers le EKK yönem kllanılarak ahmn edldğnde ş sonçlar alınmışır: (Kasayıların alında paranez çndekler hesaplanmış -değerlerdr. % 5 anlamlılık düzeynde ablo değerler 70, 0,05 =,00, 70, 0,05 =,67, χ () = 5,99, F =,76 ve F =,5) KP-AB-PÖ / 008 H 0 : β =β =β = 4 0 hpoeznn sınama sonc nedr? A) B sınama, verlen blglerle yapılamaz. B) Re, çünkü C) Kabl, çünkü D) Kabl, çünkü nr = (74)(0,6) = 46,0 > 5,99 R = 0,6 <,5 R = 0,6 <,76 E) Re, çünkü F(Açıklama Gücü) =,0 >,76 ˆm = 0, ,400k + 0,545k 0,6D, (,55) (,50) (,7) ( 4,45) û = 0,78; R = 0,6; DW =,0; F(Açıklama Gücü) =,0; Jarqe Bera(K kare) =, H : β > 0,56 hpoeznn % 5 anlamlılık düzeynde sınama sonc 0 nedr? A) Kabl, çünkü,00 <,00 B) Kabl, çünkü,00 >,67 C) Re, çünkü,00 > 0,6 D) Re, çünkü,00 >,67 E) Kabl, çünkü,00 <,67. H 0 : normal dağılmışır hpoeznn % 5 anlamlılık düzeynde sınama sonc nedr? A) Kabl, çünkü Jarqe-Bera (K-kare) =,055 < 5,99 B) Re, çünkü C) Kabl, çünkü D) Re, çünkü E) Kabl, çünkü nr = (74)(0,6) = 46,0 > 5,99 DW =,0 <,5 nr = (74)(0,6) = 46,0 >,76 û = 0,78 < 5,99
5 KP-AB-PÖ / 008. Y =β +β X β X + ; =,,..., n br doğ- k k rsal olasılık (lnear probably) denklemdr ve ğşken 0 ve değerler alan br kkla değşkendr. Y de B denklemde β kasayısı ne anlama gelmekedr? A) B) X de br brm değşme oldğnda, Y = olma olasılığını fade eder. X de br brm değşme oldğnda, Y = olma olasılığındak değşmey fade eder. 5. m = β +β k +β k +β D+β K+β K+ denk lemnde, D brnc dönemlerde, dğer dönemlerde 0 değern; K 994: ve 00: de, dğer dönem- lerde 0 değern; K 994: ve 00: de 0, dğer dönemlerde değern alan kkla değşkenlerdr. B denklemn 987: 005:4 dönemne lşkn verlerle ahmn edleblrlğ le lgl aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) Tahmn edleblr, ver sayısı yeerldr. B) Tahmn edleblr, ancak çsel bağını (aocorrelaon) sorn çermes kesndr. C) D) E) X de br brm değşme oldğnda, Y = 0 olma olasılığını fade eder. X de % değşme oldğnda, Y > 0 olma olasılığını fade eder. X de % değşme oldğnda, 0 Y olma olasılığındak değşmey fade eder. C) Tahmn edlemez, K+ K verlernn sün vekörlernn oplamı, sab ermn verlern emsl eden vekörüne eş olr. B da am çokl bağını anlamına gelr. D) Tahmn edlemez, D+ K+ K verlernn sün vekörlernn oplamı, sab ermn verlern emsl eden vekörüne eş olr. B da am çokl bağını anlamına gelr. E) Tahmn edlemez, 00: dönemnde hem D hem de K kklaları değern almakadır. 4. =β +β + +β + denklemnden elde Y X... X k k edlen öngörüler (forecass) sürekl ykarı veya aşağı doğr sapmalı se, b denklemde hang ekonomerk sorn beklenmeldr? A) İçsel bağını B) Çokl bağını C) Değşen varyans D) Fazladan açıklayıcı değşkenler 6. InM = β +β InY +β lnp +β K +β (InY K) * denklemnde, M reel hala, Y reel GMH, P görel hala fyaı, K 994: ve 00: de, dğer dönem- lerde 0 değern alan krz kklasıdır. İhalaın gelr esneklğnn krzlerden eklenmedğn sınamak çn aşağıdaklerden hangs boş hpoez olmalıdır? A) H : β = 0 B) 0 H 0 : β = 4 0 C) H : β =β = 0 D) H : β = E) Eşanlılık E) H : β =β =β =
6 7. Y =β +β X β X + denklemnde çsel k k bağını sorn yokr varsayımı nasıl fade edlmekedr? ( ve s =,,..., n, s ve c br sabr.) A) E( ) = c B) E( ) = 0 C) E( ) = 0 KP-AB-PÖ / Br denklemde haa erm çsel bağınılı se aşağıdak sonçlardan hangs oraya çıkar? A) Kasayıların sandar haaları ykarı sapmalı olr. B) ve F sasklernn değerler aşağı sapmalı olr. D) E( s) = 0 E) E( s) = c koşl sağlan- C) EKK yglamasında maz. ( ˆ ) = 0 R aşağı sap- D) Deermnasyon kasayıları malı olr. R ve E) EKK ahmn edcler eknlk özellğn kaybeder. 8. e e =ρ +ρ +ρ + +λ denklem le, haa erm çn br çsel bağını sürec anımlanmış- ır. e üm deal - klask varsayımları sağlayan br başka haa ermdr. B denklem hang çsel bağını sürecn anımlar? A) AR (Ao-Regressve) sürec; AR() B) MA (Movng Average) sürec; MA() C) ARMA sürec; ARMA(, ) D) ARMA sürec; ARMA(, ) E) ARIMA sürec; ARIMA(,, ) 0. İhala değşmes le kr değşmes arasındak dönemndek lşk şöyledr: ˆm = 0, ,45k, DW =,978, Jarqe -Bera (K - kare) =,54 B sonçlarla, hang ekonomerk sorn beklenmeldr? A) Arı brnc sıra çsel bağını B) Eks brnc sıra çsel bağını C) Değşen varyans D) Fazladan açıklayıcı değşkenler E) AR koşll değşen varyans (ARCH) 4
7 KP-AB-PÖ / 008. Y Y X Z 4 =β +β +β +β + denklemnde aynı anda.,.,. ve 4. sıra çsel bağını sorn hang yönemlerle sınanablr?. Y = β +β X β X + denklem çn aşağıdaklerden hangs çokl bağını göserges k k olmaz? A) Drbn-Wason ve h sınamaları A) Beklenmedk şare olan kasayı ahmnler B) Drbn-Wason, Whe ve Box-Perce-Ljng sınamaları C) h ve Chow sınamaları D) Bresch-Godfrey LM ve Box-Perce-Ljng sınamaları E) ARCH LM ve Whe sınamaları B) Aşağı sapmalı (düşük) kasayı sandar haaları C) Denklemde yüksek R ve faka kasayılar çn ablo değerlernden düşük -değerler D) Açıklayıcı değşkenler arasında yüksek değerl korelasyon kasayıları; r(x, X ),..., r(x, X ) k k E) Denklemden çıkarılan açıklayıcı değşkene (değşkenlere) karşılık değşmeyen R değer. Y Y X Z 4 =β +β +β +β + denklemnde çsel bağını sorn oldğ sapanmışır. B sorn gdermek çn en ygn çözüm aşağıdaklerden hangsdr? A) Dolaylı En Küçük Kareler yönem yglanmalıdır. B) İk Aşamalı En Küçük Kareler yönem yglanmalıdır. C) Araç değşkenler (nsrmenal varables) yglanmalıdır. D) Tahmnde verlern farkları veya yüzde değşmeler kllanılmalıdır. E) İçsel bağını sorn br anımlama haasından kaynaklanablr, öncelkle b anımlama haası gderlmeye çalışılmalıdır. 4. Br denklemde haa erm değşen varyanslı se aşağıdak sonçlardan hangs oraya çıkar? A) Kasayıların sandar haaları ykarı sapmalı olr. B) ve F sasklernn değerler aşağı sapmalı olr. C) EKK ahmn edcler eknlk özellğn kaybeder. R aşağı sap- D) Deermnasyon kasayıları malı olr. R ve E) EKK yglamasında ( ˆ ) = 0 koşl sağlanmaz. 5
8 KP-AB-PÖ / Y X X X 4 4 û =θ +θ X +θ X +θ X +θ X +θ X +θ X + e =β +β +β +β + denklemyle brlke denklem de ek olarak ahmn edlmşr. B ek denklem hang amaçla ahmn edlmşr? A) İçsel bağınıyı Bresch-Godfrey LM χ -sınaması le araşırmak B) Çokl bağınıyı Chow -sınaması le araşırmak 7. Y = β +β X +β X +β X + denklemnde X değşken fazladan yer almakadır, gerekszdr. X 4 ün varlığı EKK ahmn edcsn ve ahmn sonçlarını nasıl ekler? A) EKK ahmn edcs sapmasız ve arlıdır ancak eknlk özellğn kaybeder. B) EKK ahmn edcs sapmasızlık özellğn kaybeder. C) Tanımlama haasını Ramsey-REET F-sınaması le araşırmak D) Değşen varyansı Whe χ -sınaması le araşırmak E) Eşanlılığı Hansen F-sınaması le araşırmak C) EKK ahmn edcs arlılık özellğn kaybeder. D) Denklemn düzellmş deermnasyon kasayısı R nn değer arar. E) Denklemde E( ) = 0 sağlanmaz. 6. Y X X X 4 4 ˆ =λ 0 +λ ˆ ˆ p ˆ +λ λ p + e =β +β +β +β + denklemyle brlke denklem de ek olarak ahmn edlmşr. B ek denklem hang amaçla ahmn edlmşr? A) Haa ermnn drağanlığını ADF-sınaması le araşırmak B) İçsel bağınıyı Bresch-Godfrey LM χ -sınaması le araşırmak C) Değşen varyansı Goldfeld-Qand F-sınaması le araşırmak D) Doğrsallığı Thel U-sınaması le araşırmak E) ARCH ürü değşen varyansı χ -sınaması le araşırmak 6
9 KP-AB-PÖ / InY =β +β InX +β InX + bçmnde, logarmk doğrsal olarak ahmn edlmes gereken b denklem, Y X X =β +β +β + bçmnde doğrsal olarak ahmn edlmşr k p Y = μ+β X +β X +β X β X + denklemnde X ek geckme (lag) sayısı p sonsz se, β kasayılarının geomerk olarak dağıldığı varsayılablr; β =β0λ B anımlama haasından EKK ahmn edcler nasıl eklenr? A) apmasız ve arlı olr. B) apmalı faka asmok sapmasız olr. C) apmalı ve arsız olr. B varsayım le lgl olarak aşağıdaklerden hangs yanlışır? A) B dağılımdan ve Koyck dönüşürmes le ş dönüşürülmüş denklem elde edlr: Y ( ) X Y v 0 = μ λ +β +λ + ( = λ ) v D) apmasız ve ekn olr. E) Ekn ve asmok ekndr. v genel- B) Dönüşürülmüş denklemn haa erm lkle çsel bağınılı değldr. C) Brada oralama geckme λ/( λ ) dır. D) p sonsz oldğndan ahmn edlemeyen Y denklemnden, Koyck dönüşürmes le ahmn edleblr br denkleme laşılır. E) E(Y v ) = 0 varsayımı geçerszdr. 9. Y =μ+β 0 X +β X +β X β k X p + denklemnde X ek geckme (lag) sayısı p sonl ama yük- sek se, β kasayılarının q nc dereceden br çokerml (polnom) olarak dağıldığı varsayılablr; q β = α 0 +α +α α p B varsayım le lgl aşağıdak fadelerden hangs yanlışır? A) Geckme sayısı p nn blnmes gerekmez. B) p > q oldğndan, çokl bağını sornndan kaçınmak mümkün olmşr. C) B dağılımdan, Almon dönüşürmes le ş dönüşürülmüş denklem elde edlr: Y =μ+α Z +α Z +α Z α Z p q D) Çokerml dereces q nn blnmes gerekr. E) Dönüşürülmüş denklemn ahmnnde EKK ahmn edcs kllanılablr. 7
10 KP-AB-PÖ / ORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE GÖRE CEVAPLAYINIZ. Aşağıdak eşanlı modelde, C özel ükem, Y oplam gelr, I özel yaırım, G kam harcaması, NX ne hracaır. C, I ve Y çsel değşkenlerdr. C = a + a Y + a C + I= b+ by+ by + Y = C + I + G + NX. Ykarıdak modelde yaırım (I ) denklemnn Aşamalı En Küçük Kareler (AEKK) le ahmn edleblmes çn, b yönemn brnc aşamasında aşağıdak ahmnlerden hangs gerekldr? A) Ŷ =π ˆ +π ˆ C +π ˆ Y +π ˆ 4 G +π ˆ 5 NX Î =π ˆ +π ˆ C +π ˆ Y +π ˆ NX B) 4 C) Ĉ =π ˆ +π ˆ C +π ˆ Y +π ˆ 4 G +π ˆ 5 NX D) Ĝ =π ˆ 4 +π ˆ 4 C +π ˆ 4 Y +π ˆ 44 NX E) NXˆ =π ˆ 5 +π ˆ 5C +π ˆ 5Y +π ˆ 54G. B modeln gelr (Y ) denklem le lgl aşağıdak fadelerden hangs yanlışır? A) Denklemde ahmn edlecek kasayı olmadığından, haa erm de yokr. B) Denklem ve değşkenler lk k denklemn ahmn şlemlernde kllanılır. C) Denklemn değşkenler, lk k denklemn ayır eme (denfcaon) koşlları çn dkkae alınmaz. D) Denklemn ayır eme koşlları araşırılmaz. E) Denklemde haa erm olmaması, b eşanlı modeln Aşamalı EKK (AEKK) ve Tam Blg En Yüksek Olablrlk (TBEYO: Fll Informaon Maxmm Lkelhood) gb ssem ahmn yönemlernn yglanmasında kolaylık sağlar.. Ykarıdak modeldek haa ermler arasındak kovaryans Cov( ) 0 se aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) Araç değşkenler ahmn edcs asmok eknlk özellğn sağlar ancak arlılık özellğn sağlamaz. B) AEKK ahmn edcs arlılık özellğn sağlar ancak asmok eknlk özellğn sağlamaz. C) AEKK asmok sapmasızlık özellğn sağlar ancak arlılık özellğn sağlamaz. D) EKK ahmn edcs asmok sapmasızlık özellğn sağlamaz ancak arlılık özellğn sağlar. E) AEKK ve AEKK aynı sonçları verr ve aynı özellkler sağlar. 8
11 4. Ykarıdak modeln yaırım (I ) denklem hang ahmn yönemler le ahmn edlemez? A) Araç değşkenlerle ahmn edlemez, çünkü eksk ayır edlmşr (nderdenfed). B) AEKK le ahmn edlemez, çünkü fazladan ayır edlmşr (overdenfed). C) Dolaylı En Küçük Kareler (DEKK) le ahmn edlemez, çünkü fazladan ayır edlmşr (overdenfed). D) AEKK le ahmn edlemez, çünkü eksk ayır edlmşr (nderdenfed). E) Her dör ahmn edc le de ahmn edleblr, çünkü fazladan ayır edlmşr (overdenfed). KP-AB-PÖ / Eşanlı br ssemdek önceden belrlenmş (predeermned) değşkenler le araç değşkenler aynı se, aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) Araç değşkenler ahmn edcs le AEKK ahmn edcs aynı sonc verr. B) Dolaylı En Küçük Kareler (DEKK) le AEKK ahmn edcler aynı sonc verr. C) AEKK le araç değşkenler ahmn edcler aynı sonc verr. D) EKK ve araç değşkenler ahmn edcler aynı sonc verr. E) AEKK le AEKK ahmn edcler aynı sonc verr. 5. Ykarıdak modeln yaırım (I ) denklem AEKK le ahmn edlrse, b ahmn edc hang özellkler sağlar? A) apmasızlık özellğn sağlar ancak en küçük varyans özellğn sağlamaz. B) apmasızlık özellğn sağlamaz ancak arlılık özellğn sağlar. C) apmasızlık ve arlılık özellklern sağlamaz ancak en küçük varyans özellğn sağlar. D) apmasızlık, arlılık ve en küçük varyans gb üm özellkler sağlar. E) B denklem AEKK le ahmn edlemez, çünkü ayırdeme koşllarını sağlamaz. 7. Aşağıda, açıklayıcı değşken k nn değşk geckme sayıları çn R ve Akake Blg Krer (AIC) sask- lernn değerler verlmşr: m =β +β k +βd; R = 0,9, AIC =,55 m =β +β k +β k +β4d; R = 0,94, AIC =,676 m =β +β k +β k +β 4k +β5d; R = 0,88, AIC =,649 m =β +β k +β k +β 4k +β 5k +β6d; R = 0,95, AIC =,648 B blglere göre, k çn en y (opmm) geckme sayısı p nedr? A) p = 0 B) p = C) p = D) p = E) p > 9
12 8. X ve Y zaman serlernn korelogramlarını olşrmak üzere bnların aşağıdak r ookorelasyon kasayıları blnmşr. Brada geckme sayısıdır. X ookorelasyon kasayıları: r = 0,95, r = 0,84, r = 0,75, r 4 = 0,694, r 5 = 0,66,... Y ookorelasyon kasayıları: r = 0,75, r = 0,0, r = 0,097, r = 0,5, r = 0,6, B blglere göre aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) B blglerden, X ve Y de brm kök olp olmadığı anlaşılamaz. B) X ve Y nn her ksnde de brm kök olması beklenr. C) Y de brm kök olması beklenr, X de brm kök olması beklenmez. D) X de brm kök olması beklenr, Y de brm kök olması beklenmez. E) X ve Y nn her ksnde de brm kök olması beklenmez. KP-AB-PÖ / Aşağıdak denklemler 00 örnek ver kllanılarak ahmn edlmşr. Δ y = 0,45+ 0,99y 0,Δy (,) (,69) (,) Δ x = 0,45 0,x (,) ( 0,8) Δ x = 0, 0,99Δx 0,Δ x + 0,Δ x (,94) (,) ( 4,) (,9) Paranez çndekler ve τ saskler, ve ADF ablo krk değer,50 dr. x ( x) Δ = Δ Δ Tahmn sonçlarına göre, aşağıdak fadelerden hangs doğrdr? A) y drağan br değşkendr. B) y brnc dereceden büünleşkr. C) Δ x n büünleşme dereces kdr. D) Δ x drağan br değşkendr. E) x le y arasında br eş-büünleşme lşks vardır. 9. Aşağıdak fadelerden hangs br VAR (Vecor Ao-Regresson) ssem le yapılan şlemlerden br değldr? A) Granger nedensellğ araşırması B) Varyans ayrışırması (varance decomposon) C) Eş-büünleşme (co-negraon) lşkler araşırması D) Ek-epk (mplse response) ncelemes EKONOMETRİ TETİ BİTTİ. CEVAPLARINIZI KONTROL EDİNİZ. E) Ayırdeme (denfcaon) koşlları araşırması 0
ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıPARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON
HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal
DetaylıA EKONOMETRİ KPSS/1-AB-PÖ/2006
. 6. SOULI ŞĞIDKİ BİLGİLEE GÖE CEVPLYINIZ. Y =β +β X +... +β kxk + u denklem, n adet örnek ver ve k adet katsayı çn matrs ve vektörlerle Y = Xβ+ u şeklnde fade edlmştr. Burada ( kx ), X ( nxk ) ve u (
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıHAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıKİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri
Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.
DetaylıBÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ
BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PAEL YÖTEMLERİ 9.. Grş 9.2. Kompleks dülemde poansyel akım problemnn negral formülasyonu 9.3. Doğrusal paneller boyunca sab ekllk dağılımı hal 9.4. Kaynak dağılımını esas alan panel
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıSorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat
8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıİMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT
İsanbul Tcare Ünverses Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 008 s.339-350 İMKB BİLEŞİK 00 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ Ünal H. ÖZDEN ÖZET Fnansal serlerde, aşıdıkları özellkler nedenyle doğrusal
DetaylıA EKONOMETRİ. n iken de aynı sonuç geçerliyse, β hangi. A) β nın sabit olması. D) Xβ nın normal dağılımlı olması. E) n olması. dur?
EKONOMETRİ KPSS-AB-PÖ/007 1. 6. SORULARI AŞAĞIDAKİ BİLGİLERE β β β ( ) Y i = 1 + x + + i k x ik+ u i i = 1,, n denkleminin matrislerle ifadesi Y = X + u dur. Y( nx1 ), β ( kx1 ), X( nxk) ve β u nx1 boyutludur
DetaylıCinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama.
Cnsye Değşken Bağlamında Harcama Al Grupları ve Gelr Đlşks: Dumlupınar Ünverses Öğrencler Üzerne Br Uygulama Mahmu ZORTUK * Öze: Đksa blmnn en öneml konuları arasında yer alan gelr le ükem lşks her dönem
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,
DetaylıHataları Değişen Varyanslı ve Otokorelasyonlu Lineer Olmayan Regresyonda Parametre Tahmini
S.Ü. Fen-Edeba Faküles Fen Dergs Saı 0 (00) 55-68, KONYA Haaları Değşen Varanslı ve Ookorelasonlu Lneer Olmaan Regresonda Paramere Tahmn İsmal KINACI, Aşır GENÇ Öze: Blndğ gb, gerek lneer gerekse lneer
DetaylıKISITLI OPTİMİZASYON YAKLAŞTIRMA PROBLEMLERİ
KISILI OPİMİZASYON YAKLAŞIMA POLEMLEİ amamıyla doğrsal lşk gösteren kısıtlı optmzasyon problemler çn en güçlü araç doğrsal programlama teknğdr. Çoğ drmda doğrsal olmayan lşkler blndran çeştl optmzasyon
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern
DetaylıBÖLÜM 6 GERÇEK AKIŞKANLARIN HAREKETİ
BÖLÜM 6 GERÇEK AKIŞKANLARIN HAREKETİ Gerçek akışkanın davranışı viskoziteden dolayı meydana gelen ilave etkiler nedeniyle ideal akışkan akımlarına göre daha karmaşık yapıdadır. Gerçek akışkanlar hareket
DetaylıKoşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama
Çukurova Ünverses İİBF Dergs Cl:15.Sayı:.Aralık 11 ss.1-18 Koşullu Varyans Modeller: İmkb Serler Üzerne Br Uygulama Condııonal Varıance Models: An Alıcaıon on Isanbul Sock Exchange Serıes H.Alan Çabuk
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
Detaylıİhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneği
Uluslararası Alanya İşleme Faküles Dergs Inernaonal Journal of Alanya Faculy of Busness Yıl:05, C:7, S:, s. 87-94 Year:05, Vol:7, No:, s. 87-94 İhraca, İhala ve Ekonomk Büyüme Arasındak Nedensellk İlşkler:
DetaylıBİR BOYUTLU HAREKET FİZİK I. Bir Boyutlu Hareket? 12.10.2011. Hız ve Sürat. 1 boyut (doğru) 2 boyut (düzlem) 3 boyut (hacim) 0 boyut (nokta)
.0.0 r oulu Hareke? İR OYUTLU HREKET FİZİK I bou (doğru bou (düzlem 3 bou (hacm 0 bou (noka u bölümde adece br doğru bounca harekee bakacağız (br boulu. Hareke ler olablr (pozf erdeğşrme ea ger olablr
DetaylıA İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?
. Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de
DetaylıCebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?
Cebr Ntları Karmaşık Sayılar Test. + se Re() + Im()?. ( x y) + + ( x+ y ) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x ) ve se y kaçtır?. ve se y x kaçtır?. sayısı kaça eşttr?. sayısı kaça eşttr? 7. x+ + ( y ) y
DetaylıNİTEL TERCİH MODELLERİ
NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:
DetaylıAB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ
AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ Musafa ÖZTÜRK Yrd. Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü Osman Nur ARAS Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıSEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler
DetaylıAnlık ve Ortalama Güç
ALTERNATİF AK-Dere Analz Bölü-4 AC Güç Anlık Güç Oralaa güç Güç fakörü Akf, reakf güç Kpleks güç Reakf güç düzele (Kpanzasyn aksu akf güç ransfer Anlık Güç, p( (herhang br ank güç p Anlık e Oralaa Güç
Detaylı11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.
GD. + se Re() + Im()? www.gkhandemr.rg, 007 Cebr Ntları Gökhan DEMĐR, gdemr@yah.cm.tr Karmaşık sayılar 9. + + sayısı kaça eşttr? 7 890. ( x y) + + ( x + y) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x) ve se y kaçtır?.
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
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıSabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2
X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne
DetaylıEKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
DetaylıSEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
DetaylıİKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ
İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESON MODELİ Regresyon le ( ler) arasındak ortalama lşknn matematk fonksyonla fadesdr. f ( ) b b Bu lşk eğrselde olablr. Ortalama lşk aşağıdak gb fade edlr: E( ) f ( )
DetaylıİSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon
İSTATİSTİK-II Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon ve Regresyon Genel Bakış Korelasyon Regresyon Belirleme katsayısı Varyans analizi Kestirimler için aralık tahminlemesi 2 Genel Bakış İkili veriler aralarında
DetaylıGÜMRÜK BİRLİĞİ SONRASI TÜRKİYE NİN İHRACAT FONKSİYONUNUN TAHMİNİ
İsanbul Tcare Ünverses Sosal Blmler Dergs Yıl:7 Saı:3 Bahar 2008 s. 89-04 GÜMRÜK BİRLİĞİ SONRASI TÜRKİYE NİN İHRACAT FONKSİYONUNUN TAHMİNİ Cengz AKTAŞ * Vesel YILMAZ ** ÖZET Gelşmeke olan ülkelern ekonomk
DetaylıALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ
BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın
Detaylıuzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v
1. Temel Form: Brnc temel form geometrk olarak yüzeyn çnde blndğ zayına gtmeden yüzey üzernde ölçme yamamızı sağlar. (Eğrlern znlğ, teğet ektörlern açıları, bölgelern alanları gb) S üzerndek ç çarım, br
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable onlne a www.alphanumerournal.om alphanumer ournal The Journal of Operaons Researh, Sass, Eonomers and Managemen Informaon Sysems Volume 3, Issue 2, 2015 2015.03.02.STAT.08 Absra OUTLIERS IN SURVIVAL
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)
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:
Yayın Gelş Tarh: 07.06.205 Dokuz Eylül Ünverses Yayına Kabul Tarh: 04.0.206 Sosyal Blmler Ensüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 8.05.206 Cl: 8, Sayı:, Yıl: 206, Sayfa: 3-54 hp://dx.do.org/0.6953/deusbed.5934
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU
DetaylıYÜKSEK LİSANS TEZİ Savaş OK. Anabilim Dalı : Makina Mühendisliği. Programı : Sistem Dinamiği ve Kontrol
İSTABUL TEKİK ÜİVERSİTESİ FE BİLİMLERİ ESTİTÜSÜ DİAMİK MATRİS KOTROL VE GEELLEŞTİRİLMİŞ ÖGÖRÜLÜ KOTROL ALGORİTMALARII KARŞILAŞTIRILMASI YÜKSEK LİSAS TEZİ Savaş OK Anablm Dalı : Makna Mühendslğ Programı
DetaylıUYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller
UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.
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
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
DetaylıADINIZ :... SOYADINIZ :... T.C. KİMLİK NUMARANIZ :... SINAV SALON NO. :... SORU KİTAPÇIĞI TÜRÜ A B C D. Paraf Paraf Paraf Paraf
ÖSYM T.C. YÜKSEKÖĞRETİM KURULU ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME MERKEZİ KMU PERSONEL SEÇME SINVI (KPSS) LİSNS 9 Haziran 008 LN BİLGİSİ TESTİ (ÇLIŞM EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ-EKONOMETRİ-İSTTİSTİK- KMU
DetaylıDENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI
A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.
DetaylıAKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ
AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ Doç.Dr.Lale BALAS, A. Mehme ŞİRİN Gaz Ünverses, Mühendslk Mmarlık Faküles,İnşaa Mühendslğ Bölümü, Malepe, Ankara Tel:37400/7,
DetaylıENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ
Kocael Ünverses Sosyal Blmler Ensüsü Dergs () 0 / :-5 ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ SUNA KORKMAZ * Meehan YILGÖR Öze: Enerj fakörü, ürünlern ürem sürecnde kullanılan öneml grdlerden brdr. Enerj
DetaylıKAMU PERSONEL SEÇME SINAVI (A GRUBU VE ÖĞRETMENLİK) 28 Haziran 2009 ALAN BİLGİSİ TESTİ
ÖSYM T.C. YÜKSEKÖĞRETİM KURULU ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME MERKEZİ A KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI (A GRUBU VE ÖĞRETMENLİK) 8 Haziran 009 ALAN BİLGİSİ TESTİ (ÇALIŞMA EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ-EKONOMETRİ-İSTATİSTİK-
DetaylıBir tahmin edicinin sapması, beklenen değeriyle gerçek parametre arasındaki fark olarak tanımlanır.
6. EN KÜÇÜK KARELER TAHMİNLERİNİN ÖZELLİKLERİ 6. TAHMİN EDİCİLERDE ARANAN ÖZELLİKLER Geellkle br tahm aa kütle parametres gerçek değere yakı olmasıı ve b gerçek parametre yakılarıda dar br aralıkta değşmes
DetaylıWhite ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini
Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini
Detaylı1.GİRİŞ. Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir İlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama
1.GİRİŞ Cnsye Değşken Bağlamında Harcama Al Grupları ve Gelr İlşks: Dumlupınar Ünverses Öğrencler Üzerne Br Uygulama Mahmu ZORTUK * Öze: İksa blmnn en öneml konuları arasında yer alan gelr le ükem lşks
DetaylıYÜKSEK PLANLAMA KURULU
YÜKSEK PLANLAMA KURULU Tarh : 4/02/2008 Karar No : 2008/T-5 Konu : Enerj KİT lernn Uygulayacağı Malye Bazlı Fyalandırma Mekanzmasının Usul ve Esasları Yüksek Planlama Kurulu nca; Enerj ve Tab Kaynaklar
DetaylıNOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz.
8. AÇISAL HIZ, AÇISAL İVME VE TORK Hazırlayan Arş. Grv. M. ERYÜREK NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dnamğ Aygıının Kullanımı İle İlgl Blgler Başlıklı Bölümü okuyunuz. AMAÇ 1. Küle merkez boyunca geçen ab br
DetaylıMODEL SORU - 1 DEKİ SORULARIN ÇÖZÜMLERİ
7. BÖÜ TRAFORATÖRER ODE ORU - DEİ ORUARI ÇÖZÜERİ 4.. prmer. I I Transformatör deal olduğundan, I dr. I > olduğundan, transformatör gerlm alçaltıcı olarak kullanılır. > ve I < I dr. Buna göre I ve II yargıları
DetaylıKARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...
KARMAŞIK SAYILAR Derse grş çn tıklayın A Tanım B nn Kuvvetler C İk Karmaşık Sayının Eştlğ D Br Karmaşık Sayının Eşlenğ E Karmaşık Sayılarda Dört İşlem Toplama - Çıkarma Çarpma Bölme F Karmaşık Dülem ve
DetaylıKORELASYON 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
DetaylıIII - ELEKTROMAGNETİK GENELLEŞTİRME
3 - EEKTROMAGNETİK GENEEŞTİRME.A ) AGRANGE ORMAİZMİ Dnamğn agrange medu le yenden frmüle edlmes, genelleşrlmş krdna ssemlernn kullanılmasına mkan anır. Yen krdnaların ye larak ble dk lmaları gerekmez.
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
DetaylıSansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri
TOBİT MODEL 1 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon Modeller Sınırlı bağımlı değşkenler: sansürlenmş (censored) ve keskl (truncated) regresyon modeller şeklnde k gruba ayrılır. 2 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon
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,
Detaylı1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ
DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...
DetaylıBağımlı Kukla Değişkenler
Bağımlı Kukla Değşkenler Bağımlı değşken özünde k değer alablyorsa yan br özellğn varlığı ya da yokluğu söz konusu se bu durumda bağımlı kukla değşkenler söz konusudur. Bu durumdak modeller tahmn etmek
DetaylıBÖLÜM 7 TRANSFORMATÖRLER
BÖÜ 7 TAFOATÖE ODE OU - DEİ OUAI ÇÖZÜEİ 4.. prmer. Transformatör deal olduğundan, dr. > olduğundan, transformatör gerlm alçaltıcı olarak kullanılır. > ve < dr. Buna göre I ve II yargıları doğru, III. yargı
DetaylıElektrik Akımı, Potansiyel Fark ve Direnç Testlerinin Çözümleri
Elektrk Akımı, Potansyel Fark ve Drenç Testlernn Çözümler 1 Test 1 n Çözümü. 1. Soruda verlen akım-potansyel farkı grafğnn eğmnn ters drenc verr. 8 X 5 8 8 Z Ohm kanunu bağıntısıyla verlr. Bu bağın- k
DetaylıMakine Öğrenmesi 10. hafta
Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en
DetaylıSıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.
DetaylıENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ
önem ve Ekonom Araşırmaları Dergs / Journal of Managemen and Economcs Research Cl/Volume: 5 Sayı/Issue: Ocak/January 207 Do: hp://dx.do.org/0.6/yead.306823 EERJİ TÜKETİMİ VE EKOOMİK BÜÜME: GELİŞMEKTE OLA
DetaylıBÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER
BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu
DetaylıÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları
ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),
DetaylıENERJİ TÜKETİMİNİN ÇEVRE KİRLİLİĞİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: BİR PANEL VERİ ANALİZİ
IAAOJ, Socal Scence, 4, (), 6-4 EERJİ ÜKEİMİİ ÇEVRE KİRLİLİĞİ ÜZERİDEKİ EKİSİ: BİR PAEL VERİ AALİZİ Doç.Dr. Mura ÇEİ amık Kemal Ünverses, İİBF İksa Bölümü, ekrdağ mcen@nku.edu.r Yrd.Doç.Dr. İbrahm DOĞA
DetaylıTRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ
TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM
DetaylıTÜRKİYE DE ENFLASYON - BÜYÜME İLİŞKİSİ : ZAMAN SERİSİ ANALİZİ. Orhan KARACA Ekonomist Dergisi, Araştırma Bölümü
Doğuş Ünverses Dergs, 4 (2) 2003, 247-255 TÜRKİYE DE ENFLASYON - BÜYÜME İLİŞKİSİ : ZAMAN SERİSİ ANALİZİ INFLATION - GROWTH RELATIONSHIP IN TURKEY : TIME SERIES ANALYSIS Ekonoms Dergs, Araşırma Bölümü ÖZET:
Detaylı10. SINIF KONU ANLATIMLI. 2. ÜNİTE: ELEKTRİK VE MANYETİZMA 2. Konu ELEKTRİK AKIMI, POTANSİYEL FARK VE DİRENÇ ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ
10. SINIF ONU NTII. ÜNİTE: EETİ E NYETİZ. onu EETİ II, POTNSİYE F E DİENÇ ETİNİ ve TEST ÇÖZÜEİ Ünte Elektrk ve anyetzma 1.. Ünte. onu (Elektrk kımı) nın Çözümler ampul 3. Şekl yenden aşağıdak gb çzeblrz.
DetaylıYAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS
YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü
DetaylıOTOKORELASYON OTOKORELASYON
OTOKORELASYON OTOKORELASYON Y = α + βx + u Cov (u,u s ) 0 u = ρ u -1 + ε -1 < ρ < +1 Birinci dereceden Ookorelasyon Birinci Dereceden Ooregressif Süreç; A R(1) e = ρ e -1 + ε Σe e ˆ ρ = Σ 1 e KARŞILA ILAŞILAN
DetaylıEditörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ
Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ Yazarlar Prof. Dr. Hüseyin Özer Prof.Dr. Murat Karagöz Doç.Dr. H. Bayram Işık Doç.Dr. Mustafa Kemal Beşer Doç.Dr. Nihat Işık Doç.Dr. Selçuk
DetaylıLAMBALAR BÖLÜM X 6. X MODEL SORU 1 DEK SORULARIN ÇÖZÜMLER. K anahtarı açık iken: Z ve T lambaları yanar. X ve Y lambaları = 2 dir.
ÖÜ 0 ODE SOU 1 DE SOUN ÇÖÜE anahtarı açık ken: ve lambaları yanar. ve lambaları yanmaz. N 1 = dr. 1. 3 1 4 5 6 al nız lam ba sı nın yan ma sı çn 4 ve 6 no lu anah tar lar ka pa tıl ma lı dır. CE VP. U
Detaylı1981 ÜYS Soruları. 1. Bir top kumaşın önce i, sonra da kalanın ü. satılıyor. Geriye 26 m kumaş kaldığına göre, kumaşın tümü kaç metredir?
98 ÜYS Sorulrı. r top kumşın önce, sonr d klnın ü 5 stılıor. Gere 6 m kumş kldığın göre, kumşın tümü kç metredr? ) 7 ) 65 ) 6 ) 55 ) 5 4. r şekln, u brm uzunluğun göre ln ölçüsü, v brm uzunluğun göre ln
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
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıHipotez Testinin Temelleri
Hipotez Testleri Hipotez Testinin Temelleri Tanımlar: Hipotez teori, önerme yada birinin araştırdığı bir iddiadır. Boş Hipotez, H 0 popülasyon parametresi ile ilgili şu anda kabul edilen değeri tanımlamaktadır.
DetaylıTalep Şokları: Türk Turizm Sektörü İçin Bir Analiz
Anaola: urzm Araşırmaları Dergs Cl 6, Sayı 1, Bahar: 9-41, 015. Copyrgh 015 anaola Büün hakları saklıdır ISS: 1300-40 (1990-015 do: 10.1713/aad.vol6ss1594 alep Şokları: ürk urzm Sekörü İçn Br Analz Demand
DetaylıA İSTATİSTİK KPSS-AB-PÖ/2007. 1. X rasgele değişkeninin olasılık fonksiyonu. 4. X sürekli raslantı değişkeninin birikimli dağılım fonksiyonu,
. X rasgele değişeninin olasılı fonsiyonu f( x) = c(x + 5), x =,, 0, diğer hâllerde olduğuna göre, c nin değeri açtır? A İSTATİSTİK KPSS-AB-PÖ/007. X süreli raslantı değişeninin biriimli dağılım fonsiyonu,
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
DetaylıKAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-215, Ö.F.BAY 1
KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-5, Ö.F.BAY KAPASİTANS VE ENDÜKTANS Bu bölümde enerj depolayan pasf elemanlardan Kapasörler e Endükörler anıılmakadır ÖĞRENME HEDEFLERİ KAPASİTÖRLER Elekrk alanında enerj depolarlar
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable onlne a www.alphanumercjournal.com alphanumerc journal The Journal of Operaons Research, Sascs, Economercs and Managemen Informaon Sysems Receved: March 0, 017 Acceped: Aprl 19, 017 Publshed Onlne:
DetaylıZaman Serileri Ekonometrisine Giriş
Bölüm 9 Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş 9.1 Bazı Temel Kavramlar Önceki bölümlerde zaman serilerine dayanan bağlanım modellerinde verilerin durağan (stationary) olmasının önemli olduğunu söylemiştik.
DetaylıSAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar
Detaylı