KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ"

Transkript

1 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 bir birimi yoktur. İki değişken arsında doğrusal bir ilişki yok ise korelasyon katsayısı r0 bulunur. r>0 ise iki değişken arasında aynı yönde bir ilişki, r<0 ise de değişkenler arasında ters yönlü bir ilişki söz konusudur. Her zaman için -1 r 1eşitsizliği geçerlidir. 1

2 .. r-1 veya r1 çıkması iki değişken arasında tam bir doğrusal ilişkinin var olması demektir. Değişkenler arasındaki dağılım grafiği çizildiğinde oluşan doğrunun eğimi (+) ise (sağa yatık doğru) pozitif korelasyon, eğim (-) ise (sola yatık doğru) negatif korelasyon söz konusudur. 3 Bazı Tanımlar: Bağımsız değişken:başka bir değişkeni tahmin etmek için kullanılan değişken çeşididir. Bağımlı değişken:bağımsız değişkenin değişimlerinden etkilenen ve onun verileri ile tahmin edilmeye çalışılan değişkendir. Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birbirlerine göre aldıkları değerleri gösteren grafik dağılım grafiğidir. Bu grafiklerde genel olarak x ekseninde bağımsız değişken ve y ekseninde bağımlı değişken değerleri yer alır. 4

3 r -1 r 1 r 0 5 Korelasyon katsayısının hesaplanması: X:bağımsız değişken, Y:bağımlı değişken n:yapılan gözlem sayısı olmak üzere X ile Y arasındaki korelasyon katsayısı; 6 3

4 Örneğin; Aşağıdaki tabloda bir firma için satılan ürün sayısı ve yapılan telefon görüşmelerinin sayısı verilmiştir. Buna göre mevcut olan ilişkinin yönünü ve gücünü belirleyip dağılım grafiğini çizin. 7 Çözüm: X:telefonla yapılan arama sayısı Y: satılan ürün sayısı olmak üzere; 8 4

5 Örneğe ait dağılım grafiği; r katsayının pozitif çıkması bu iki değişken arasında aynı yönlü bir ilişki olduğunu gösterir. Bununla birlikte görülüyor ki r 1 e çok yakın bir değer olarak bulunmuştur. Bu da bizim için ilişkinin oldukça güçlü olduğunu söylemektedir. 9 r nin öneminin test edilmesi: Görüldüğü gibi biz korelasyon katsayısını popülasyon alınmış belli hacimdeki örneklem için hesapladık. Fakat bu hesaplanan değer tüm popülasyon için uygun mudur yoksa değil midir? Bu sorunun cevabını r için yapacağımız hipotez testi ile bulmaya çalışalım: (n10<30 olduğu için t testi uygulanacaktır. ρ: popülasyonun korelasyonunu gösterecektir.) 10 5

6 Popülasyonun korelasyonu sıfır olabilir mi??? H 0 : ρ0 ve H A : ρ 0 r t n r df:10-8 ve α0.05 anlamlılık düzeyi için ilgili kritik değer(tablo değeri) t *.306 olarak bulunur. O halde t > t * olduğu için H 0 hipotezi reddedilir. Yani popülasyonun korelasyonu sıfır değildir. 11 TEKLİ REGRESYON MODELİ İki ya da daha fazla değişken arasında bir ilişkinin bululup bulunmadığını test eden ve bunu doğrusal veya eğrisel olarak ifade eden denklemlere regresyon modeli denir. Fakat biz burada doğrusal olarak ifade edilen regresyon modelleri üzerinden işlem yapacağız. İçerisinde yalnızca bir tane bağımsız değişkenile buna bağlı tahmin edilen bağımlı değişken bulunduran denklemlere tekli regresyon modeli denir. 1 6

7 Lineer regresyon denklemi formu: X i :bağımsız (açıklayıcı) değişken Y i :bağımlı (açıklanan) değişken e i :hata payı a,b:regresyon katsayıları n:gözlem sayısı Y i a+bx i +e i (i1,,,n) olmak üzere 13 Regresyon denklemine ait varsayımlar: İstatistiksel rasgele örneklem ve popülasyonu en iyi temsil eden örneklem kullanılmaktadır. Herbir x değerine karşılık bir y değeri muhakkak vardır. Bağımlı değişken içerisindeki ortalaması 0 ve varyansı σ (otokorelasyonsuz) olan normal dağılım sergilemektedir. Bağımsız değişkenler hatasız olarak verileri yansıtmaktadır. Denkleme hata teriminin eklenmiş olması denklemde dışlanan değişkenlerin (denklemde bulunmayan bağımsız değişkenler) var olduğu olasılığını göstermektedir. 14 7

8 Tahmin Kurulan regresyon modeli ilgilenilen problemle ilgili örnek olarak alınmış gözlem değerleri kullanılarak hesaplanmaya çalışılır. Bu nedenle kurduğumuz modeldeki değerler tahmini değerler olacaktır. Tahmin sonrası açıklanmaya çalışılan değerler ile bunu açıklayan değerler şapka () ile yazılırsa regresyon tahmin modeli elde edilmiş olur. Tahmin modeli kurulmasının ardından tahmin edilen katsayıların güvenilirliği (ana kütleyi ne kadar temsil ettiği) test edilmelidir. Çünkü, bu katsayılar bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni ne oranda açıkladığını gösterir. 15 Regresyon tahmin modeli Kurulan regresyon modeli Ya+bX+e ise bu modele ait tahmin modeli: Y a + b X 16 8

9 EKK Tahmin edilen katsayıların ve değişkenlerin hesaplanması için geliştirilen ve gerçek katsayılara en yakın sonuçları veren yöntemlerden bir tanesi en küçük kareler yöntemidir. Bir diğer ifade ile regresyon modelindeki hata terimini minimum yapan yöntem EKK yöntemidir. 17 EKK yöntemi sayesinde gerçek Y değerleri ile tahmin edilen Y değerleri arasındaki farkın kareleri toplamını minimum yapılır. yani; Σ(Y-Y) minimum 18 9

10 Regresyon katsayılarının hesaplanması: a denklem için parametre olarak da bilinmekte olup sabit değer diye nitelendirilmektedir. Bu değer X bağımsız değişkeni sıfır değerini aldığı zaman bağımlı değişken olan Y nin alacağı değeri göstermektedir. Ayrıca regresyon doğrusu çizilirken doğrunun y ekseni üzerindeki başlangıç noktasıdır. a Y b X X X n Y Y n 19.. b diğer tüm faktörler sabit iken bağımsız değişkendeki değişimin bağımlı değişkeni ne kadar değiştireceğini gösterir. Ayrıca regresyon doğrusunun eğimi olan parametre olarak da bilinmektedir. 1.YOL.YOL 0 10

11 .. Katsayıların hesaplanmasından sonra, olarak gösterilen regresyon tahmini değerleri, regresyon denkleminde tahmin katsayıları yerine koyularak ve hata terimi göz ardı edilerek bulunan değerlerdir. Bulunan Y tahmin değerleri Y değerlerinden çıkarılırsa o veriye ait hata terimi bulunmuş olur. Tahmin modeline ait katsayılar bulunup regresyon doğru denklemi yazıldıktan sonra x-y koordinat eksenlerinde doğru denklemi çizilebilir. Y 1 Örnek: Korelasyon konusu içerisindeki örneğimiz için ilgili regresyon modelini bulup doğruyu çizelim: veriler; 11

12 Katsayılar için gerekli değerler; Bir tablo ile her bir gözlem için 3 b n( Katsayıları hesaplarsak; XY ) ( X )( Y ) n( X ) ( X ) 10(9661) (199)(408) 10(4681) (199).1387 a 40,8,1387(19,9) 1,706 b Y X 4 1

13 Y 1,7601 +, Regresyon katsayılarının tahmininde standart hatanın belirlenmesi: Regresyon doğrusu etrafında gözlenen değerlerinin nasıl/ ne kadar yayıldığını gözlemlemeye yarayan sayıdır. Tahmin için standart hata s yx olarak gösterilir. Katsayıları hesaplayarak kurduğumuz modelin güvenilirliği bir başka deyişle bu modelin popülasyonu ne kadar gerçekçi olarak temsil ettiği örnekleme ait standart hatanın hesaplanması ile ölçülür. Standart hatalar bulunan katsayı değerlerinden küçük olmalıdır. s ile gösterilirler. 6 13

14 Katsayılara ait standart hataların hesaplanması: Birinci katsayı olan sabit değere (a) ilişkin standart hata; s( a var( ) a ) a) X ( X X var( n ) 7.. İkinci katsayı olan eğime(b) ait standart hata olmak üzere ; s e n s( b var( ) b ) var( b) s ( X X ) 8 14

15 Tahminin standart hatası Y bağlı X olmak üzere s YX ; syx n ) Y ( Y Gözlem sayısının çok fazla olduğu durumlarda standart hata şu şekilde de hesaplanabilir: syx ( ) ( Y a Y b n XY ) 9 Az önce belirlediğimiz regresyon modeli için standart hatayı hesaplayalım: Örnek: Y 1,7601 +,

16 Bulunan değerler syx n Formülünde yerleştirilirse standart hata şu şekilde bulunur: ) Y ( Y 31 Modelin belirlilik katsayısının hesaplanması: Kurduğumuz regresyon modelindeki gözlem değerlerinin modele uyumluluğunu belirlilik katsayısı ile ölçebiliriz. Belirlilik katsayısı R ile gösterilir. R bağımlı değişkendeki değişimin % kaçının bağımsız değişken tarafından açıklandığını gösterir. O halde R 1 e yaklaştıkça modelin uygunluğu artar. (0 R 1) R ise modelde dışlanan değişken yoktur. 3 16

17 33 Güven aralığının hesaplanması: Güven aralığı hesaplanırken gözlem sayısı dikkate alınarak uygun olan test seçilir. Test seçiminde eğer gözlem sayısı n<30 ise t testi, n 30 ise z testi kullanılmalıdır. Güven aralığı hesabı için ilgili teste ait tablo değerleri daha önceki konularımızda işlendiği gibi bulunup kullanılacaktır. Güven aralığı bir eşitsizlik şeklinde bulunacaktır. Buna göre eşitsizliğin ilk kısmı (küçük değer) alt sınır, ikinci kısım (büyük değer) ise üst sınırdır. Belirli bir anlamlılık seviyesi (α) üzerinden güven aralığı tespit edilir

18 Regresyon tahmin modeli için ilgili güven aralığı; t testi df:n- serbestlik düzeyine/risk derecesine göre bulunmalıdır. t yerine gözlem sayısı n 30 olduğunda z değeri gelmelidir İfadenin pay kısmında yer alan X değeri soru içerisinde seçilmiş olan özel bir değerdir. Y 1 ± t( s YX ) + n ( X X ) ( X ) X n 35 Örnek: Aynı örneğimiz için 5 kez telefonla arama yapan satış uzmanlarının sattığı ürün sayısının güven aralığını %95 güven aralığında hesaplayalım. X5 dfn-10-8 α0.05 için t tablo.306 s YX 8.41 Y 1,7601 +,1387 Y 51,

19 ( , ) modele ilişkin güven aralığı olarak bulunur

6.6. Korelasyon Analizi. : Kitle korelasyon katsayısı

6.6. Korelasyon Analizi. : Kitle korelasyon katsayısı 6.6. Korelasyon Analizi : Kitle korelasyon katsayısı İki ya da daha çok değişken arasındaki ilişkiyi gösterir. Korelasyon çözümlemesinin amacı değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemektir.

Detaylı

İSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon

İSTATİSTİK-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

Detaylı

Geçerliliği olasılık esaslarına göre araştırılabilen ve karar verebilmek için öne sürülen varsayımlara istatistikte hipotez denir.

Geçerliliği olasılık esaslarına göre araştırılabilen ve karar verebilmek için öne sürülen varsayımlara istatistikte hipotez denir. BÖLÜM 4. HİPOTEZ TESTİ VE GÜVEN ARALIĞI 4.1. Hipotez Testi Geçerliliği olasılık esaslarına göre araştırılabilen ve karar verebilmek için öne sürülen varsayımlara istatistikte hipotez denir. Örneklem dağılımlarından

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 1. Pearson Korelasyon Katsayısı

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

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)

Detaylı

Regresyon ve İnterpolasyon. Rıdvan YAKUT

Regresyon ve İnterpolasyon. Rıdvan YAKUT Regresyon ve İnterpolasyon Rıdvan YAKUT Eğri Uydurma Yöntemleri Regresyon En Küçük Kareler Yöntemi Doğru Uydurma Polinom Uydurma Üstel Fonksiyonlara Eğri Uydurma İnterpolasyon Lagrange İnterpolasyonu (Polinomal

Detaylı

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri Sağlık Araştırmalarında Kullanılan Temel İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN BİYOİSTATİSTİK İstatistiğin biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerinde kullanımı biyoistatistik

Detaylı

KATEGORİSEL VERİ ANALİZİ (χ 2 testi)

KATEGORİSEL VERİ ANALİZİ (χ 2 testi) KATEGORİSEL VERİ ANALİZİ (χ 2 testi) 1 Giriş.. Değişkenleri nitel ve nicel değişkenler olarak iki kısımda inceleyebiliriz. Şimdiye kadar hep nicel değişkenler için hesaplamalar ve testler yaptık. Fakat

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

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

Hipotez Testinin Temelleri

Hipotez 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.

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek

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

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

MAK 305 MAKİNE ELEMANLARI-1

MAK 305 MAKİNE ELEMANLARI-1 MAK 305 MAKİNE ELEMANLARI-1 BURKULMA HESABI Doç.Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 305 Makine Elemanları-Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 BU SLAYTTAN EDİNİLMESİ BEKLENEN BİLGİLER Burkulmanın tanımı Burkulmanın hangi durumlarda

Detaylı

Türev Kavramı ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Türev Kavramı ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Türev Kavramı Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 9 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; türev kavramını anlayacak, türev alma kurallarını öğrenecek, türevin geometrik ve fiziksel anlamını kavrayacak,

Detaylı

irket Riski (Çeşitlendirilebilir) Hisse Senedi Riski, σ p Piyasa Riski (Çeşitlendirilemez) 10 20 30 40 2,000+ Doç. Dr.

irket Riski (Çeşitlendirilebilir) Hisse Senedi Riski, σ p Piyasa Riski (Çeşitlendirilemez) 10 20 30 40 2,000+ Doç. Dr. σ p (%) 35 irket Riski (Çeşitlendirilebilir) Hisse Senedi Riski, σ p 20 0 Piyasa Riski (Çeşitlendirilemez) 10 20 30 40 2,000+ Portföydeki Hisse # Hisse Senedi Piyasa Çeşitlendirilebilir riski = riski +

Detaylı

Bölüm 10 Teknolojik Yenilik ve Ekonomik Performans

Bölüm 10 Teknolojik Yenilik ve Ekonomik Performans Bölüm 10 Teknolojik Yenilik ve Ekonomik Performans Teknolojik gelişme sürecinin üçüncü aşaması, teknolojik yeniliklerin uygulanması ve yaygınlaşmasıdır. Teknolojik gelişmenin ekonomik etkileri ancak bu

Detaylı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.

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

Volkan Karamehmetoğlu

Volkan Karamehmetoğlu 1 Doğal Sayılar Tanımlar Rakam: Sayıları yazmaya yarayan sembollere denir. {1,2,3,4,5,6,7,8,9} Sayı: Rakamların çokluk belirten ifadesine denir. 365 sayısı 3-6-5 rakamlarından oluşmuştur. 2 Uyarı: Her

Detaylı

+ 1. ) transfer edilir. Seri. Isı T h T c sıcaklık farkı nedeniyle üç direnç boyunca ( dirençler için Q ısı transfer miktarı aşağıdaki gibidir.

+ 1. ) transfer edilir. Seri. Isı T h T c sıcaklık farkı nedeniyle üç direnç boyunca ( dirençler için Q ısı transfer miktarı aşağıdaki gibidir. GİRİŞ Isı değiştiricileri (eşanjör) değişik tiplerde olup farklı sıcaklıktaki iki akışkan arasında ısı alışverişini temin ederler. Isı değiştiricileri başlıca yüzeyli ısı değiştiricileri, karışımlı ısı

Detaylı

009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL

Detaylı

Birkaç Oyun Daha Ali Nesin

Birkaç Oyun Daha Ali Nesin Birkaç Oyun Daha Ali Nesin B irinci Oyun. İki oyuncu şu oyunu oynuyorlar: Her ikisi de, birbirinden habersiz, toplamı 9 olan üç doğal sayı seçiyor. En büyük sayılar, ortanca sayılar ve en küçük sayılar

Detaylı

π θ = olarak bulunur. 2 θ + θ θ θ θ θ π 3 UŞAK FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ ANALİZ II VİZE SORULARI ÇÖZÜMLERİ 22.04.

π θ = olarak bulunur. 2 θ + θ θ θ θ θ π 3 UŞAK FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ ANALİZ II VİZE SORULARI ÇÖZÜMLERİ 22.04. UŞAK FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ ANALİZ II VİZE SORULARI ÇÖZÜMLERİ.04.006. Aşağıdaki gibi, M ve M merkezli br yarıçaplı iki dairenin kesişimi şeklinde bir park inşa edilmektedir. Bu iki dairenin

Detaylı

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA BRADFORD HILL BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA AŞAMASINDA BAŞVURULMALIDIR. 2 BİLİMSEL MAKALELERDE YAPILAN

Detaylı

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ EŞANLI DENKLEM MODELLERİ Eşanlı denklem modelleri, tek denklemli modeller ile açıklanamayan iktisadi olayları açıklamak için kullanılan model türlerinden birisidir. Çift yönlü neden-sonuç ilişkisi söz

Detaylı

Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha

Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha 5.HAFTA Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha önceden gerçekleşmiş bir durumun ya da olayın nedenlerini,

Detaylı

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu 4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 4.1. Katsayıların Yorumu Y i = β 0 + β 1 X 1i + β X i + + β k X ki + u i gibi çok açıklayıcı değişkene sahip bir modelde, anakütle regresyon fonksiyonu, E(Y i X

Detaylı

Nicel veri toplama araçlarından anket, test ve ölçek kavramlarının birbiri yerine kullanıldığı görülmektedir. Bu 3ü farklı araçlardır.

Nicel veri toplama araçlarından anket, test ve ölçek kavramlarının birbiri yerine kullanıldığı görülmektedir. Bu 3ü farklı araçlardır. 6.HAFTA Nicel veri toplama araçlarından anket, test ve ölçek kavramlarının birbiri yerine kullanıldığı görülmektedir. Bu 3ü farklı araçlardır. Anket: bireylerin demografik özelliklerini, tercihlerini belirlemek

Detaylı

10. ÜNİTE DİRENÇ BAĞLANTILARI VE KİRCHOFF KANUNLARI

10. ÜNİTE DİRENÇ BAĞLANTILARI VE KİRCHOFF KANUNLARI 10. ÜNİTE DİRENÇ BAĞLANTILARI VE KİRCHOFF KANUNLARI KONULAR 1. SERİ DEVRE ÖZELLİKLERİ 2. SERİ BAĞLAMA, KİRŞOFUN GERİLİMLER KANUNU 3. PARALEL DEVRE ÖZELLİKLERİ 4. PARALEL BAĞLAMA, KİRŞOF UN AKIMLAR KANUNU

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30

Detaylı

İSTATİSTİK 1 (2015-2016 BAHAR YARIYILI) 6. Hafta Örnek soru ve cevapları

İSTATİSTİK 1 (2015-2016 BAHAR YARIYILI) 6. Hafta Örnek soru ve cevapları İSTATİSTİK 1 (2015-2016 BAHAR YARIYILI) 6. Hafta Örnek soru ve cevapları Soru 1: Yapılan bir çalışma sonucunda yetişkinlerin günde ortalama 6.9 saat uydukları tespit edilmiştir. Standart sapmanın ise 1.2

Detaylı

2014 2015 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ

2014 2015 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ 0 0 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ SÜRE Ay Hafta D. Saati ÖĞRENME ALANI ALT ÖĞRENME ALANI KAZANIMLAR Geometri Örüntü Süslemeler. Doğru, çokgen çember modellerinden örüntüler

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?)

çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?) BÖLÜM 5. (Kİ-KARE) ÇÖZÜMLEMESİ çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır.(aralarındaki fark anlamlı mı?) Örneğin; Bir para atma deneyinde olasılıkla

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. 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

Detaylı

Okullarda bulunan kütüphanelerin fiziki koşulları nelerdir? Sorusuna tarama yöntemi kullanarak yanıt aranabilir. Araştırmacı, okul kütüphanelerindeki

Okullarda bulunan kütüphanelerin fiziki koşulları nelerdir? Sorusuna tarama yöntemi kullanarak yanıt aranabilir. Araştırmacı, okul kütüphanelerindeki 4.HAFTA Betimleyici bir araştırma yöntemidir. Bir konuya ilişkin katılımcıların görüşlerinin ya da ilgi, beceri, yetenek, tutum vb. özelliklerinin belirlendiği genellikle diğer araştırmalara göre daha

Detaylı

Performans Modelleri P R O F. D R. M U S T A F A K A R A Ş A H İ N

Performans Modelleri P R O F. D R. M U S T A F A K A R A Ş A H İ N Performans Modelleri P R O F. D R. M U S T A F A K A R A Ş A H İ N Performans Modeli için Gerekli Veriler Bir veri tabanı (örneğin inşaat tarihi, YOGT, PSI değeri vb.), Bozulmayı etkileyen tüm önemli değişkenlerin

Detaylı

Bükme sonrasında elde edilmeye çalışılan parça şekli için geri yaylanma durumu dikkate alınmalıdır.

Bükme sonrasında elde edilmeye çalışılan parça şekli için geri yaylanma durumu dikkate alınmalıdır. Bükme Sonrası Geri Yaylanma Bükme işlemi uygulanmış bir malzeme üzerinden bükme yükü kaldırıldığında, d parça bükülmüş haldeki şeklinde d kalmaz. Malzemedeki artık elastikiyet, bükülmüş durumdaki parçanın

Detaylı

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Nitel Tepki ve Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Nitel Tepki ve Ekonometri 2 Konu 17 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Nitel Tepki ve UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial

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

FONKSİYONLAR ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİT

FONKSİYONLAR ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİT FONKSİYONLAR ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİT Fonksionlar. Kazanım : Fonksion kavramı, fonksion çeşitleri ve ters fonksion kavramlarını açıklar.. Kazanım : Verilen bir fonksionun artan, azalan ve sabit

Detaylı

MALZEME BİLGİSİ. Atomların Yapısı

MALZEME BİLGİSİ. Atomların Yapısı MALZEME BİLGİSİ Dr.- Ing. Rahmi ÜNAL Konu: Atomların Yapısı 1 Atomların Yapıları Atomlar başlıca üç temel atom altı parçacıktan oluşur; Protonlar (+ yüklü) Nötronlar (yüksüz) Elektronlar (- yüklü) Basit

Detaylı

Matematiksel İktisat-I Ders-1 Giriş

Matematiksel İktisat-I Ders-1 Giriş Matematiksel İktisat-I Ders-1 Giriş 1 Matematiksel İktisat: Matematiksel iktisat ekonomik analizlerde kullanılan bir yöntemdir. Bu analizde iktisatçılar iktisat ile ilgili bir bilimsel soruya cevap ararlarken

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

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS 8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış

Detaylı

8. ÜNİTE TRİGONOMETRİK FONKSİYONLAR

8. ÜNİTE TRİGONOMETRİK FONKSİYONLAR 8. ÜNİTE TRİGONOMETRİK FONKSİYONLAR KONULAR 1. TRİGONOMETRİ 2. Açı 3. Yönlü Açı 4. Yönlü Yaylar 5. Birim Çember 6. Açı Ölçü Birimleri 7. Derece 8. Radyan 9. Grad 10. Esas Ölçü 11. TRİGONOMETRİK FONKSİYONLAR

Detaylı

1 8 'i 14 olan sayının 4 7. A) 32 B) 36 C) 64 D) 48 E) 92 nın farkı en az kaçtır? 9. 12! + 13! toplamı aşağıdakilerden hangisine tam bölünemez?

1 8 'i 14 olan sayının 4 7. A) 32 B) 36 C) 64 D) 48 E) 92 nın farkı en az kaçtır? 9. 12! + 13! toplamı aşağıdakilerden hangisine tam bölünemez? , 006 MC Ceir Notları Gökhan DEMĐR, gdemir3@yahoo.com.tr Tam Sayılar TEST I 1. a > üzere a üç asamaklı ir sayıdır. Bu koşulları sağlayan 6 ile tam ölüneilen kaç farklı sayı vardır? A) 10 B) 9 C) 8 D) 7

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

Cebir Notları. Bağıntı. 1. (9 x-3, 2) = (27, 3 y ) olduğuna göre x + y toplamı kaçtır? 2. (x 2 y 2, 2) = (8, x y) olduğuna göre x y çarpımı kaçtır?

Cebir Notları. Bağıntı. 1. (9 x-3, 2) = (27, 3 y ) olduğuna göre x + y toplamı kaçtır? 2. (x 2 y 2, 2) = (8, x y) olduğuna göre x y çarpımı kaçtır? www.mustafayagci.com, 003 Cebir Notları Mustafa YAĞCI, yagcimustafa@yahoo.com (a, b) şeklinde sıra gözetilerek yazılan ifadeye sıralı ikili Burada a ve b birer sayı olabileceği gibi herhangi iki nesne

Detaylı

8. SINIF KONU : ÜSLÜ SAYILAR

8. SINIF KONU : ÜSLÜ SAYILAR NEGATİF ÜS DİKKAT : Kuvvet negatif olduğunda ifade anlamsızdır bu şekilde değerini bulmak imkansızdır. Anlamlı olması için mutlaka kuvvetin pozitif hale getirilmesi gerekir. ÜSSÜN ÜSSÜ NEDEN İŞARET TESPİTİ

Detaylı

BÜKME. Malzemenin mukavemeti sınırlı olduğu için bu şekil değişimlerini belirli sınırlar içerisinde tutmak zorunludur.

BÜKME. Malzemenin mukavemeti sınırlı olduğu için bu şekil değişimlerini belirli sınırlar içerisinde tutmak zorunludur. BÜKME Bükme işlemi bükme kalıpları adı verilen ve parça şekline uygun olarak yapılmış düzenlerle, malzeme üzerinde kalıcı şekil değişikliği meydana getirme olarak tarif edilebilir. Bükme olayında bükülen

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz...2. Tam Sayılarda Bölünebilme...3. Kongrüanslar...13. Primitif (İlkel) Kökler ve İndeksler...26. Genel Tarama Sınavı...

İÇİNDEKİLER. Ön Söz...2. Tam Sayılarda Bölünebilme...3. Kongrüanslar...13. Primitif (İlkel) Kökler ve İndeksler...26. Genel Tarama Sınavı... İÇİNDEKİLER Ön Söz... Tam Sayılarda Bölünebilme...3 Kongrüanslar...13 Primitif (İlkel) Kökler ve İndeksler...6 Genel Tarama Sınavı...34 Primitif (İlkel) Kökler ve İndeksler Tanım: a, m Z, m > 1 ve (a,

Detaylı

Örnek...3 : 8 x (mod5) denkliğini sağlayan en küçük pozitif doğal sayısı ile en büyük negatif tam sa yısının çarpım ı kaçtır?

Örnek...3 : 8 x (mod5) denkliğini sağlayan en küçük pozitif doğal sayısı ile en büyük negatif tam sa yısının çarpım ı kaçtır? MOD KAVRAMI (DENKLİK) a ve b tam sayıları arasındaki fark bir m pozitif tam sayısına tam bölünebiliyorsa bu sayılara m modülüne göre denktir denir ve a b(modm) yazılır. Yani m Z +,m (a b) a b (mod m) dir

Detaylı

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi LİSANS YERLEŞTİRME SINAVI-1 MATEMATİK TESTİ 19 HAZİRAN 2016 PAZAR Bu testlerin her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun, testlerin tamamının veya bir kısmının

Detaylı

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. Ölçülendirme

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. Ölçülendirme TEKNİK RESİM 2010 Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi 2/33 nin Gereği ve Önemi Ölçekler Ölçek Çeşitleri Elemanları Ölçü Çizgisi Ölçü Rakamı Ölçü Sınır Çizgisi Açı ve Yay Ölçüleri Yay si

Detaylı

DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ

DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ Örnek : Taksi ile yapılan yolculukların ücreti taksimetre ile belirlenir Bir taksimetrenin açılış ücreti 2 TL, sonraki her kilometre başına 1 TL ücret ödendiğine

Detaylı

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,

Detaylı

Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi Geliştirilmesi Projesi

Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi Geliştirilmesi Projesi Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi Geliştirilmesi Projesi Ahmet Duran Şahin* Sevinç Sırdaş* Ahmet Öztopal* Ercan İzgi** Mustafa Kemal Kaymak* Bihter Yerli* *İTÜ, Meteoroloji Müh. Böl., sahind@itu.edu.tr

Detaylı

1. ÜNİTE TAM SAYILAR KONULAR 1. SAYILAR

1. ÜNİTE TAM SAYILAR KONULAR 1. SAYILAR 1. ÜNİTE TAM SAYILAR KONULAR 1. SAYILAR 2. Doğal Sayılar 3. Sayma Sayıları 4. Tam Sayılar(Yönlü sayılar) 5. Tam sayılarda Dört İşlem 6. Tek ve çift sayılar 7. Asal Sayılar 8. Bölünebilme Kuralları 9. Asal

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Sayfa No. ÖZET... i. SUMMARY... iü. İÇİNDEKİLER... v. TABLOLAR... xi. ŞEKİLLER... xiii GİRİŞ... 1

İÇİNDEKİLER. Sayfa No. ÖZET... i. SUMMARY... iü. İÇİNDEKİLER... v. TABLOLAR... xi. ŞEKİLLER... xiii GİRİŞ... 1 İÇİNDEKİLER Sayfa No ÖZET... i SUMMARY... iü İÇİNDEKİLER... v TABLOLAR... xi ŞEKİLLER... xiii GİRİŞ... 1 1. BÖLÜM : GENEL OLARAK PORTFÖY YÖNETİMİ...... 3 1.1. Tanım...... 3 1.2. Portföy Yönetim Süreci...

Detaylı

http://acikogretimx.com

http://acikogretimx.com 09 S 0- İstatistik sorularının cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve ormüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir.. şağıdakilerden hangisi istatistik birimi değildir? ) Doğum B) ile C) Traik kazası

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

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden

Detaylı

RASYONEL SAYILARIN MÜFREDATTAKİ YERİ MATEMATİK 7. SINIF RASYONEL SAYILAR DERS PLANI

RASYONEL SAYILARIN MÜFREDATTAKİ YERİ MATEMATİK 7. SINIF RASYONEL SAYILAR DERS PLANI RASYONEL SAYILARIN MÜFREDATTAKİ YERİ Rasyonel sayılar konusu 7.sınıf konusudur. Matematiğin soyut, zor bir ders olduğu düşüncesi toplumda çoğu kişi tarafından savunulan bir bakış açısıdır. Bu durum beraberinde

Detaylı

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? 9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.

Detaylı

MALZEME BİLİMİ VE MÜHENDİSLİĞİ. Malzeme Üretim Laboratuarı I Deney Föyü NİCEL (KANTİTATİF) METALOGRAFİ. DENEYİN ADI: Nicel (Kantitatif) Metalografi

MALZEME BİLİMİ VE MÜHENDİSLİĞİ. Malzeme Üretim Laboratuarı I Deney Föyü NİCEL (KANTİTATİF) METALOGRAFİ. DENEYİN ADI: Nicel (Kantitatif) Metalografi DENEYİN ADI: Nicel (Kantitatif) Metalografi DENEYİN AMACI: Metal ve alaşımlarının ince yapılarının (=mikroyapı) incelenmesi ile hangi fazların var olduğu, bu fazların konumları ve düzenleri hakkında bilgiler

Detaylı

8. Hafta. Kirişlerin Kesme Kuvveti ve Eğilme E. Kiri. görece. beam) Nedir?; MUKAVEMET I : I : MUKAVEMET I MUKAVEMET I : 09/10 5.H. (kalınlıkxgenişlik)

8. Hafta. Kirişlerin Kesme Kuvveti ve Eğilme E. Kiri. görece. beam) Nedir?; MUKAVEMET I : I : MUKAVEMET I MUKAVEMET I : 09/10 5.H. (kalınlıkxgenişlik) : 09/10 5.H 11 8. Hafta Kirişlerin Kesme Kuvveti ve Eğilme E oment Diyagramlarının Çizimi : 09/10 5.H Kiriş (beam Kiri beam) Nedir?; uzunluk boyutunun diğer en kesit boyutlarından (kalınlıkxgenişlik) görece

Detaylı

MIT OpenCourseWare 14.30 Ekonomide Ġstatistiksel Yöntemlere GiriĢ Bahar 2009

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

Detaylı

Örnek Uzay: Bir deneyin tüm olabilir sonuçlarının kümesine Örnek Uzay denir. Genellikle harfi ile gösterilir.

Örnek Uzay: Bir deneyin tüm olabilir sonuçlarının kümesine Örnek Uzay denir. Genellikle harfi ile gösterilir. BÖLÜM 3. OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI Rasgele Sonuçlu Deney: Sonuçlarının kümesi belli olan, ancak hangi sonucun ortaya çıkacağı önceden söylenemeyen bir işleme Rasgele Sonuçlu Deney veya kısaca Deney

Detaylı

Nedensel Modeller Y X X X

Nedensel Modeller Y X X X Tahmin Yöntemleri Nedensel Modeller X 1, X 2,...,X n şeklinde tanımlanan n değişkenin Y ile ilgili olmakta; Y=f(X 1, X 2,...,X n ) şeklinde bir Y fonksiyonu tanımlanmaktadır. Fonksiyon genellikle aşağıdaki

Detaylı

Hipotez Testleri. Kazanımlar

Hipotez Testleri. Kazanımlar Hipotez Testleri Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Hipotez testlerinin mantığını anlamak Hipotezleri ve kritik bölgeyi belirlemek Z testi yapmak ve karar vermek TipI and Tip II hataları tanımlamak ve farklarını bilmek

Detaylı

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü - Fizik Bölümü

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü - Fizik Bölümü Massachusetts Teknoloji Enstitüsü - Fizik Bölümü Fizik 8.02 Ödev # 1 6 Şubat 2002. Kendinize bir iyilik yapın ve derslere hazırlanın! Derste anlatılmadan önce, konuları okumanızı şiddetle öneririz. Derslerden

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 12 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İnşaat Mühendisi Ücret Hesap Tablosu (TL/Ay)

TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İnşaat Mühendisi Ücret Hesap Tablosu (TL/Ay) 1980-2016 YILLARI 2016 YILININ İLK 6 AYLIK DÖNEM İNŞAAT MÜHENDİSİ ÜCRET HESAP TABLOSU (TL/Ay) (Yönetim Kurulu'nun 2 Mayıs 2015 tarih ve 21/1302 Sayılı Kararı İle Revize Edilmiştir.) Ocak 2016, Ankara İnşaat

Detaylı

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ORAN-ORANTI. İlköğretim Matematik Öğretmenliği. Grup1 E N F O R M A T İ K - L A B 4

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ORAN-ORANTI. İlköğretim Matematik Öğretmenliği. Grup1 E N F O R M A T İ K - L A B 4 AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ORAN-ORANTI İlköğretim Matematik Öğretmenliği Grup1 2011 1 E N F O R M A T İ K - L A B 4 İçindekiler ÜNİTE HAKKINDA BİLGİ:... 3 ORAN... 3 ORANTI... 4 1)ORANTI ÇEŞİTLERİ... 5 A)DOĞRU

Detaylı

6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN 6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 A.5. Doğrusal olmayan fonksiyonların eğimi Doğrusal fonksiyonlarda eğim her noktada sabittir

Detaylı

İÇİNDEKİLER TOPLAMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...59-60... 01-01 ÇARPMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...61-64... 02-03 FAKTÖRİYEL...65-66...

İÇİNDEKİLER TOPLAMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...59-60... 01-01 ÇARPMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...61-64... 02-03 FAKTÖRİYEL...65-66... İÇİNDEKİLER Sayfa No Test No 3-PERMÜTASYON, KOMBİNASYON, BİNOM, OLASILIK VE İSTATİSTİK TOPLAMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...59-60... 01-01 ÇARPMA YOLUYLA SAYMA YÖNTEMİ...61-64... 0-03 FAKTÖRİYEL...65-66...

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan

Detaylı

MATBAA DA SAATLİK MALİYET SİSTEMİ VE UYGULANMASI

MATBAA DA SAATLİK MALİYET SİSTEMİ VE UYGULANMASI MATBAA DA SAATLİK MALİYET SİSTEMİ VE UYGULANMASI Hayri Ünal*, Özgül Yaman** * Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Matbaa Eğitimi Bölümü, İstanbul ** İstanbul Aydın Üniversitesi, Anadolu BİL

Detaylı

Ekonometrinin Gayesi ve İktisadi Modeller

Ekonometrinin Gayesi ve İktisadi Modeller Ekonometrinin Gayesi ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ NEDİR? İktisat Matematiksel İktisat Matematik EKONOMETRİ İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik İstatistik EKONOMETRİ NEDİR? Ekonometri:

Detaylı

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A 2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır

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

ALGORİTMA İ VE PROGRAMLAMA

ALGORİTMA İ VE PROGRAMLAMA ALGORİTMA İ VE PROGRAMLAMA II Öğr.Gör.Erdal GÜVENOĞLU Hafta 2 Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ALGORİTMA ANALİZİ 2 Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek

Detaylı

Makine Öğrenmesi 1. hafta

Makine Öğrenmesi 1. hafta Makine Öğrenmesi 1. hafta Temel Terimler Danışmanlı Danışmansız Öğrenme Veri Hazırlama Çapraz Geçerlik Aşırı Eğitim 1 Makine Ögrenmesi Nedir? Makine Öğrenmesi, verilen bir problemi probleme ait ortamdan

Detaylı

... 2.Adım 3. Adım 4. Adım

... 2.Adım 3. Adım 4. Adım 1-.... 2.Adım 3. Adım 4. Adım Yukarıda verilen şekillerdeki üçgen sayısı ile örüntülü bir sayı dizisi oluşturulmuştur. İki basamaklı doğal sayılardan rastgele seçilen bir sayının bu sayı dizisinin elemanı

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

Matematiksel Beceriler (Ortaöğretim Matematik Dersi Öğretim Programı)

Matematiksel Beceriler (Ortaöğretim Matematik Dersi Öğretim Programı) Matematiksel Beceriler (Ortaöğretim Matematik Dersi Öğretim Programı) 1. Matematiksel Modelleme ve Problem Çözme Matematiksel modelleme, hayatın her alanındaki problemlerin doğasındaki ilişkileri çok daha

Detaylı

Bir ölçümün sonucu, istenilen anlamlı rakam sayısından daha fazla sayıda rakam 1,24 6,26 87,4 76,2

Bir ölçümün sonucu, istenilen anlamlı rakam sayısından daha fazla sayıda rakam 1,24 6,26 87,4 76,2 ANLAMLI SAYILAR ÖLÇÜM HATALARI ve BİR DENEYİN ANALİZİ İ İ Ölçme Bir fiziksel niceliğin ğ önceden saptanmış ş bir standarda göre sayısal değerinin ğ verilmesi işlemine ölçüm denir. Önceden saptanmış bu

Detaylı

DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ

DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL SINIRLAMALARIN TESTİ t testi F testi Diğer testler: Chow testi MWD testi DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ Benzerlik Oranı Testi Lagrange Çarpanı

Detaylı

8. SINIF ÖĞRETİM PROGRAMI

8. SINIF ÖĞRETİM PROGRAMI 8. SINIF ÖĞRETİM PROGRAMI Öğrenme Alanları ve Alt Öğrenme Alanları 8.1. Sayılar ve İşlemler 8.1.1. Çarpanlar ve Katlar 8.1.2. Üslü İfadeler 8.1.3. Kareköklü İfadeler 8.2. Cebir 8.2.1. Cebirsel İfadeler

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

İçindekiler 3. Türev... 3.1 Türev kavramı.. 001 3.2 Bir fonksiyonun bir noktadaki türevi. 003. Alıştırmalar 3 1...

İçindekiler 3. Türev... 3.1 Türev kavramı.. 001 3.2 Bir fonksiyonun bir noktadaki türevi. 003. Alıştırmalar 3 1... İçindekiler. Türev......... Türev kavramı.. 00. Bir fonksiyonun bir noktadaki türevi. 00. Alıştırmalar.... 005. Bir fonksiyonun bir noktadaki soldan ve sağdan türevi..... 006.4 Bir fonksiyonun bir noktadaki

Detaylı

III İÇİNDEKİLER ÜNİTE 1 ÜNİTE 2 ÜNİTE 3 FRAKTALLAR 2 YANSIYAN VE DÖNEN ŞEKİLLER 6 HİSTOGRAM 10 ÜSLÜ SAYILAR 14 ÜSLÜ SAYILARLA ÇARPMA İŞLEMİ 18

III İÇİNDEKİLER ÜNİTE 1 ÜNİTE 2 ÜNİTE 3 FRAKTALLAR 2 YANSIYAN VE DÖNEN ŞEKİLLER 6 HİSTOGRAM 10 ÜSLÜ SAYILAR 14 ÜSLÜ SAYILARLA ÇARPMA İŞLEMİ 18 MATEMATİK III İÇİNDEKİLER ÜNİTE FRAKTALLAR YANSIYAN VE DÖNEN ŞEKİLLER 6 HİSTOGRAM 0 ÜSLÜ SAYILAR 4 ÜSLÜ SAYILARLA ÇARPMA İŞLEMİ 8 ÜSLÜ SAYILARLA BÖLME İŞLEMİ 8 BİLİMSEL GÖSTERİM 9 ÜNİTE OLASILIK, İSTATİSTİK

Detaylı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Amaç Fonksiyonu Kısıtlar M i 1 N Z j 1 N j 1 a C j x j ij x j B i Karar Değişkenleri x j Pozitiflik Koşulu x j >= 0 Bu formülde kullanılan matematik notasyonların

Detaylı