p + (1 p) = 1 İstenen güvenirlik düzeyindeki standart sapma sayısı mutlak hata ve standart sapma oranı ile ifade edilir.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "p + (1 p) = 1 İstenen güvenirlik düzeyindeki standart sapma sayısı mutlak hata ve standart sapma oranı ile ifade edilir."

Transkript

1 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 1 İŞ ÖRNEKLEMESİ İş örneklemesinde temel adımlar: 1. İş örneklemesine tabii tutulacak faaliyetin seçimi ve amacın belirtilmesi (örneğin, üretken ve boş zamanlarının belirlenmesi).. Başlangıç örneklemi alarak elemanların tolam faaliyet zamanı içerisindeki çalışma oranlarının ya da tolam gözlem içerisindeki aylarının belirtilmesi (örneğin, bir makinenin zamanın % 90 oranında çalıştığının belirtilmesi). 3. Çalışmada istenen doğruluk oranı (mutlak hata miktarı) ve güven düzeyinin belirlenmesi. 4. Gözlem yaılacak rasgele zaman aralıklarının belirlenmesi (bunun için rasgele sayılar tablosu kullanılır). 5. Gözlem sayısının (örnek büyüklüğü) hesabı ve yeterli olu olmadığının belirlenmesi. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ N: İstenen gözlem sayısı (örnek büyüklüğü) z: İstenen güvenirlik düzeyindeki standart sama sayısı : Örneklem içinde oluş oranı q: Örneklem içinde olmama oranı h: Mutlak hata miktarı (Örneklem büyüklüğünün doğruluk sınırları, duyarlık) : Eleman dağılımının standart saması q σ = N Örneklem içindeki oluş ve olmama değerleri tolamı 1 e eşittir. + q = 1 q = 1 ise; + (1 ) = 1 İstenen güvenirlik düzeyindeki standart sama sayısı mutlak hata ve standart sama oranı ile ifade edilir. σ = h z Örnek büyüklüğü: N = (1 ) h z N = z (1 ) h Tablo. İstenen güven seviyesine karşılık z değerleri:

2 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR ÖRNEK 1. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ Bir işlemin örnekleme yolu ile incelenmesinde 100 gözlem yaılmış ve bunların 5 inde A elemanına (olmama) rastlanmıştır. Mutlak hata miktarının ± %5, güven sınırının %95 olması istendiğine göre yaılan gözlem sayısının yeterliliğini tartışınız. z = 1,96 (%95 güven sınırı için) A = 5 B = = 75 = = 0,75 q = = 0,5 h = 0,05 N = z (1 ) h N = (1,96) 0,75 x 0,5 (0,05) N = 89 adet gözlem Yaılan gözlem sayısı n = 100, yaılması gereken gözlem sayısı N = 89 dur. N > n olduğu için yaılan gözlem sayısı yetersizdir. Gözleme devam edilmelidir.

3 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 3 ÖRNEK. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ Bir ön etüt sonucunda rastgele aralıklarla yaılan 80 gözlem sonucunda makinanın 60 ında çalıştığı görülmüştür. % 95 güven düzeyinde ve % 10 mutlak hata miktarı için örnek büyüklüğü belirlenmesi istenirse; %95 güven düzeyi için: z = 1,96 (normal eğri alanı tablosundan alınır) n = 80 gözlem = = 0,75 σ = h z = 0,10 1,96 = 0,051 N = 0,75 x (1 0,75) (0,051) N = 7 adet gözlem N = 7 < n = 80 olduğundan, yaılan gözlem sayısı yeterlidir. Gözleme devam edilmez. Mutlak hata % 10 yerine % 5 kabul edilseydi (yani h = 0,05 mutlak hata ile çalışılsaydı); σ =, = 0,055 olu, bu koşullarda gözlem sayısı, N = 0,75 x 0,5) (0,055) N = 89 adet gözlem yaılmalıdır. Bu durumda ise; N = 89 > n = 80 olduğundan, yaılan gözlem sayısı yetersiz olu, gözleme devam edilir. Güven düzeyinin %80.64 ve hata ayının % 10 olması durumunda ise, gözlem sayısı; % 80,64 güven düzeyi için için tablo değeri z = 1,30 olu, σ = 0,10 1,30 = 0,077 N = 0,75 x 0,5 (0,077) N = 3 gözlem yaılmalıdır. Bu durumda; N = 3 < n = 80 olu, %80,64 güven düzeyi için yaılan gözlem sayısı yeterlidir.

4 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 4 ÖRNEK 3. ÇALIŞMA ARALIĞI Bir iş istasyonunda iş örneklemesi ile etüt yaılmaktadır. Yaılan 1000 gözlem sonunda A makinasının 350 defa boş olduğu gözlenmiştir. % 95 güvenle makinanın çalışma veriminin (çalışma sayısının) hangi sınırlar arasında değişebileceğini belirleyiniz. n = 1000 Q = 350 adet P = = 650 adet = = 0,65 % 95 güven sınırı için; Z = 1.96 q σ = n 65 x 35 σ = 1000 σ = 1,51 h = z σ = 1,96 x 1,51 = ±,96 P = = 650 P = x,96 = = P = x,96 = = Makinanın çalışma olasılığı (verimi) arasında değişebilir. ** Bir iş istasyonunda iş örneklemesi ile etüt yaılmaktadır. Yaılan 880 gözlem sonunda A makinasının 0 defa boş olduğu gözlenmiştir. %95 güvenle makinanın çalışma veriminin (çalışma sayısı) hangi sınırlar arasında değişebileceğini belirleyiniz. q = = 0,4 = 1 0,40 = 0,60 % 95 için; Z, = 1,96 (1 ) 60 (1 60) σ = = = 1,65 n 880 S = Z σ = 1,86 x 1,65 S = 3,4 P = = 660 adet P = (1 + S)P = (1 + 0,034)x 660 P = 681 adet P = (1 S)P = (1 0,034)x 660 P = 639 adet

5 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 5 ÖRNEK 4. ÖRNEK BÜYÜKLÜĞÜ Bir ön etüt sonucunda rastgele 100 gözlem yaılmış ve bu gözlemlerden % 0 sinde makinanın boş olduğu ( = 80), % 80 inde çalıştığı (q = 0) görülmüştür. Çalışma koşulları için % 95 güvenlik düzeyi ve % 10 hata ayı (S) kabul edilmiştir. Buna göre; % 10 sınırları içinde tahminlerin % 95 olasılıkla gerçeği temsil edeceğine güvenilir. % 95 güvenlik düzeyinde; (4) eşitliğinden örneğin standart hatası S S 1,96 10/1,96 S /1,96 5,1 olarak bulunur. Örnek büyüklüğü () eşitliğinden yararlanılarak; n = q / n = 80 x 0 / (5.1) 6 gözlem olarak elde edilir. Eğer hata ayı (duyarlık) % 5 olursa, örnek büyüklüğü 5 /1.96,55 olur ve n = 0 x 80 / (.55) = 46 gözlem olarak elde edilir. Bu sonuçlar, düşük hata aylarında çalışmak için gözlem sayısının artırılması gerektiğini göstermektedir.

6 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 6 ÖRNEK 5. GÖZLEM SAYISI Bir makinada yaılan 400 gözlem sonucunda 160 kez makinanın boş olduğu görülmüştür. Duyarlığın %5 olması istendiğine ve güven sınırı % 95 olduğuna göre örnek sayısının yeterli olu olmadığını belirleyiniz. h = 0,05 = = 0,60 z = 1,96 (%95 güven için) N = 0,60 x (1 0,60) 0,05 1,96 N = 369 gözlem (yaılan gözlem sayısı yeterlidir) Standart sama yönünden karşılaştırma: q σ = N 60 (100 60) σ = 400 σ =,45 h = z σ h = 1,96 x,45 h = %4,80 < %5 olduğundan gözlem sayısı yeterli duyarlıkta olu, yaılan gözlem sayısı yeterlidir.

7 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 7 Örnek 6 GÖZLEM SAYISI: Bir makinada yaılan 400 gözlem sonucunda 160 kez makinanın boş olduğu görülmüştür. Duyarlığın %5 olması istendiğine ve güven sınırı % 95 olduğuna göre örnek sayısının yeterli olu olmadığını belirleyiniz. 160 / 400 0,35 ve q 1 0, 65 (1 ) n 35*65 400,38 S Z ; % 95 güven sınırı için; Z = 1.96 S 1.96*.38 %4.67 %5 olduğundan gözlem sayısı yeterli duyarlıkta olu, yaılan gözlem sayısı yeterlidir. Örnek 7 GÖZLEM SAYISI: Bir iş örneklemesi etüdünde belirli bir A elemanına rastlama olasılığının ortalama 0,80 olduğu belirlenmiştir. Bu olasılığın % 95 güvenle %5 sama gösterdiği bilindiğine göre kaç gözlem yaıldığını bulunuz. % 95 güven sınırı için; Z = 1.96 S Z,55 S / Z 5/1.96 n (1 ) 80* 0 (,55) 56gözlem

8 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 8 ÖRNEK 8. GÖZLEM SAATLERİ Saat 8.00 de başlayı da biten bir mesai içerisinde 10 dakika süreli 10 gözlem yaılacaktır. Gözlem saatlerini belirleyiniz. Çalışma süresi (16 8) x 60 = 480 dakikadır. 480 dakika 10 dakikalık gözlem süresine bölünerek 480 / 10 = 48 devre elde edilir. Seçilecek sayılar 48 den büyük olmamalıdır. Seçilen sayılar sonunda sıralanarak gözlem zamanı bulunur. Rasgele sayılar tablosunda. sütun 7 satırdan şer atlanarak tesadüfi sayılar seçileceğini varsayalım. Rasgele ilk 10 sayı: ve 6 sayları 48 den büyük olu sayı dizisinden elenirler. Kalan sayılar: Yeni iki sayı : 73 ve 51 (ital edilirler). - Yeni iki sayı : (87 ital edilir). Kalan sayılar: Yeni bir sayı : 59 (ital edilir). 4 Yeni bir sayı : 5 (ital edilir). 5 Yeni bir sayı : 99 (ital edilir). 6- Yeni bir sayı : 43 (seçilir). Son sayı dizisi: Sıralı sayı dizisi : Seçilen sayılar Sıralı sayılar Gözlem zamanı x = x = x = x = x = x = x = x = x = x = 15.0

9 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 9 ZAMAN ETÜDÜ ÖRNEK 9. ÖLÇME SAYISI Bir işin 6 elemana ait okunan işlem süreleri zaman birimi olarak aşağıda verilmiştir. Sıra x Gözlem sayısını hesalayınız ve yeterliliğini değerlendiriniz. Sıra x i x i n = 6 okuma ile diğer değerler 40 n n' x i x i x i eşitliğinde yerine yazılırsa, 40 n n 15 gözlem gözlem yaılması gerektiği görülür. Yaılan ön okuma sayısı 6, hesalanan gözlem sayısı 15 değerinden küçük olduğu için okumaya devam edilmeli, yani gözlem sayısı artırılmalıdır.

10 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 10 Örnek 10. STANDART ZAMAN Bir işlemin etüdünde işlem süresi 0,80 dakika olarak ölçülmüştür. İşçinin temosu % 110 olduğu tahmin edilmekte olu, tolam toleransın % 15 olduğu bilinmektedir. Temel zamanı ve standart zamanı hesalayınız. Günlük üretim miktarını tartışınız. ÖZ = 0,80 dak D = %110 α = % 15 Temel zaman: TZ = GZ x D TZ = 0,80 dak x 1,1 TZ = 0, 88 dak Standart zaman: SZ = TZ (1 + α) SZ = 0,88 dak (1 + 0,15) SZ = 1, 01 dak Günlük üretim miktarı: Günde 8 saat çalışılıyorsa, günlük çalışma süresi T = 8 saat/gün x 60 dak/saat T = 480 dak/gün SQ = T SZ SQ = 480 dak/gün 1,01 dak SQ = 474 adet Açıklama: İşgünü süresi 8 saat/gün x 60 dakika/h = 480 dakikadır. İkinci bir yolla standart zaman hesabı SZ = SZ = TZ 1 α 0,88 dak 1 0,15 SZ = 1, 035 dak ( ) (*) Niçin?

11 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 11 Örnek11. STANDART ZAMAN Yaılan bir etütte işçinin bir işi yama süresi (ölçülen ya da gözlene zaman) 3, dakika olarak ölçülmüştür. İşçinin temosu % 10 olarak takdir edilmiş ve ayların % 5 olduğu tahmin edilmiştir. Faaliyete ilişkin standart zamanı hesalayınız. İşçinin bir işgününde sözkonusu işten kaç adet yaacağını hesalayınız. GZ = 3, dak D = %10 α = %5 Temel zaman: TZ = GZ x D TZ = 3, dak x 1,0 TZ = 3, 84 dak Standart zaman: SZ = TZ (1 + α) SZ = 3,84 dak (1 + 0,05) SZ = 4, 03 dak Standart üretim miktarı: SQ = T SZ SQ = 480 dak 4,03 dak SQ = 119 adet Diğer bir yolla (*); İşçiye günde verilen ay İşçinin üretken süresi : 480 dak x 0,05 = 4 dak : 480 dak 4 dak = 456 dak Günlük kaasite (std. Üretim) : 456 dak = 118,75 adet( ), olarak hesalanır. Standart zaman burada hareket edilerek de bulunabilir. Bunun için işgünü süresi normal zaman oranlanır. SZ = 480 dak 118,75 adet SZ = 4,04 dak( ) Bu yöntemde standart zaman: SZ = TZ 3,84 dak = = 4,04 dak 1 α 1 0,05

12 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 1 Örnek 1 - STANDART ZAMAN/ÜRETİM MİKTARI: Bir üretim ünitesinde 80 saatlik bir süre içerisinde yaılan 00 rastgele gözlem sonunda işçinin 140 kez çalışır, 60 kez boş durumda olduğu, çalışma hızının % 10 olduğu ve bu süre içerisinde 500 arça işlediği belirlenmiştir. Yaılan iş için % 15 ay kabul edildiğine göre standart üretim miktarını adet/h olarak hesalayınız. İşçinin saat ücreti 7 TL olduğuna göre arça başı ücreti hesalayınız. Aynı işi başka bir tezgahta % 80 temo ile çalışarak yaan işçinin üretim miktarı ne olur? T = 80 saat = 4800 dak n = 00 gözlem = = %70 q = = %30 00 D = %10 D = %80 Q = 500 adet α = %15 SÜ = 7 TL/h Çalışılan zaman yüzdesi % 70 olduğuna göre; Tolam gözlenen zaman: GZ = T x GZ = 80 saat x 0,70 GZ = 56 saat Tolam temel zaman: TZ = GZ x D TZ = 56 saat x 1, TZ = 67, saat Birim arça başına temel zaman: TZ = TZ Q TZ = 67, saat 500 adet TZ = 0,1344 saat

13 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 13 Tolam standart zaman: SZ = TZ (1 + α) SZ = 67, saat (1 + 0,15) SZ = 77,8 saat Parça başına standart zaman: SZ = SZ Q SZ = 77,8 saat 500 adet SZ = 0,1546 saat/adet Standart üretim miktarı: SQ = 1 SZ SQ = 1 0,1546 saat SQ = 6,4683 adet SQ 7 adet/h Parça başına ücret: PBÜ = SÜ SQ PBÜ = 7 TL/h 7 adet/h PBÜ = 1 TL/adet İşçinin bir diğer makinada çalışması halinde üreteceği arça sayısı: SQ = SQ x D SQ = 6,4683 adet/h x 0,80 SQ = 5,1 adet SQ 5 adet

14 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 14 Örnek 13. STANDART ZAMAN/ STANDART ÜRETİM Bir faaliyet etüdü sonucunda aşağıdaki veriler elde edilmiştir: Gözlem süresi : 400 dakika Temo : % 115 Çalışır oranı : % 90 Üretim miktarı : 000 adet Tolerans : % 5 İşçi standardın ne kadar altında ya da üstünde çalıştığını hesalayınız. Tolam zaman arametreleri; GZt = 0,90 x 400 dak GZt = 160 dak TZt = GZ x D TZt = 160 dak x 1,15 TZt = 484 dak SZt = TZ (1 + α) SZt = 484 (1 + 0,5) SZt = 3105 dak Parça başına standart zaman: SZ = SZt Q SZ = 3105 dak 000 adet SZ = 1,555 dak/adet Standart üretim miktarı: SQ = GZt SZ SQ = 400 dak 1,555 dak/adet SQ = 1546 adet İşçinin standarda göre çalışma derecesi: ÇD = 1 ÇD = 1 Q SQ SQ ÇD = 0,9 = %9 Buna göre, işçi, standart üretim miktarına oranla % 9 fazla üretim yamıştır.

15 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 15 Örnek 14. STANDART ÜRETİM: Bir mobilya üretim tesisinde zımara makinasını kullanan işçinin, yaılan 100 gözlem sonunda 80 defa çalıştığı, 0 defa boş kaldığı anlaşılmıştır. Gözlemler 40 saatlik bir mesai boyunca rastgele zamanlarda yaılmıştır. Zaman etüdü uzmanı işçinin normalden % 15 daha yüksek temo ile çalıştığını ve tolam toleransın % 1 olduğunu belirlemişi, bu süre içinde 00 arçaya işlem yatığını gözlemiştir. İşçinin yatığı işi standart işle karşılaştırınız. Gerçek çalıma zamanı (gözlenen zaman): GZt = 40 x 60 x 0,80 = 190 dak TZ = TZ = GZtx D Q 190 dak x 1,15 00 adet TZ = 11,04 dak/adet SZ = TZ (1 + α) SZ = 11,04 dak (1 + 0,1) SZ = 1,365 dak/adet SQ = T SZ SQ = 400 dak 1,365 dak/adet SQ = 194 adet İşçi % 0 boş kalmakla birlikte, % 15 yüksek temo ile çalışarak, standarda göre = %3 194 daha fazla üretim yamaktadır.

16 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 16 Örnek 15. STANDART ZAMAN Tolam 0 saatlik bir gözlem eryodunda önceden seçilmiş hata düzeyi ve güven sınırları içinde standart zamanı hesalanacak faaliyet için 100 gözlem yaılması gerektiği bulunmuş olsun. Bu gözlem sonucunda işçinin % 80 çalıştığı, % 0 boşta olduğu ve ortalama temosunun % 90 olduğu satanmış olsun. Gözlem süresi boyunca işçi 5 arça üretsin ve toleransın da % 5 olduğu varsayılsın. Bu durumda faaliyetin standart zamanı ne olur? GZ = Gözlem Zamanı = 0 saat = 0 saat x 60 dakika / saat = 100 dakika Ho = Temo = % 90 = 0.90 = Çalışma oranı = % 80 = 0.80 n = Parça Sayısı = 5 adet e = Tolerans = % 5 = 0.5 GZxHox SZ (1 e) n 100dkx0.90x0.80 SZ (1 0.5) 5ad SZ 43.dk

17 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 17 Örnek 16. STANDART ZAMAN VE GÖZLEM SAYISI Bir atölyede herhangi bir iş devresine ait zaman ölçümleri ile ilgili olarak yaılan 5 gözlem sonucu aşağıda verilmiştir. Hata ayı % 5, güven düzeyi % 95, aylar tolamı % 15 ve ortalama temo % 90 olarak alınmıştır. 1) Bu iş için gerekli standart zamanı hesalayınız. ) Yaılan gözlem sayısının yeterli olu olmadığını hesalayarak gösteriniz. Sıra Faaliyetler ÖZ1 ÖZ ÖZ3 ÖZ4 ÖZ5 1 Makine hazırlık Malzemenin deodan alınması İş bağlama İşleme İşin sökülmesi İşin ambarlanması a) Standart zaman NZ = ÖZ x D; SZ = NZ (1 + ) Temel zamanlar Sıra Faaliyetler TZ1 TZ TZ3 TZ4 TZ5 TZ i a SZ i 1 Makine hazırlık 36,0 36,0 36,0 36,0 36,0 36,0 0,15 41,4 Malzemenin deodan alınması 81,0 76,5 8,8 77,4 89,1 81,4 0,15 93,6 3 İş bağlama 49,5 49,5 54,0 58,5 54,0 53,1 0,15 61,1 4 İşleme 90,0 85,5 88, 83,7 86,4 86,8 0,15 99,8 5 İşin sökülmesi 40,5 43, 38,7 36,0 37,8 39, 0,15 45,1 6 İşin ambarlanması 87,3 85,5 80,1 84,6 87,3 85,0 0,15 97,7 Tolam 384,3 376, 379,8 376, 390,6 381,4 438,6 SZ = NZ (1 + α) = 381,4 (1 + 0,15) = 438,6 s b) Gözlem sayısı 40 n n' Kareler x i x i x i Kareler Sıra Faaliyetler ÖZ1 ÖZ ÖZ3 ÖZ4 ÖZ5 KT To n 1 Makine hazırlık ,0 Malzemenin deodan alınması ,9 3 İş bağlama ,4 4 İşleme ,0 5 İşin sökülmesi ,3 6 İşin ambarlanması ,6 Gözlem sayıları 3 ve 5. faaliyetler için yetersizdir.

18 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 18 Örnek 17. SATANDART ZAMAN Bir orman endüstrisi işletmesinde herhangi bir iş devresine ait zaman ölçümleri (ölçümler kronometre ile ve sürekli olarak yaılmışlardır) aşağıdaki gibidir. (Hesalamalarda; hata ayını % 5, güven düzeyini % 95 alınız ve hesalamaları mevcut temoları kullanarak yaınız) a) Bu iş için gerekli standart zamanı hesalayınız. b) Yaılan gözlem sayısının yeterli olu olmadığını hesalayarak gösteriniz. c) Yaılmış olan temo taktirleri hakkındaki görüşleriniz nelerdir? ÖZ1 Ho1 ÖZ Ho ÖZ3 Ho3 ÖZ4 Ho4 ÖZ5 Ho5 ÖZ6 Ho6 Makinanın hazırlanması 50 0,8 55 0,7 5 0,9 50 0,7 50 0,9 50 0,8 Levha istifine gitme ,1 6 0,9 65 0,7 63 0,7 64 0,6 Metal levhayı arabaya yükleme 75 0,7 75 0,8 78 0, ,3 78 1,1 Levhayı makinaya taşıma 95 0, ,6 98 0, ,9 95 0, ,7 Levhayı arabadan indirme 110 0, , , , , Levhayı makinaya bağ. ve çal , ,9 18 0, ,8 13 0, ,8 CNC makinasının levhayı işl , , , , 153 1, İşl. Lev. Makiadan sök.-ist , , a) Standart zaman NZ = ÖZ x Ho SZ = NZ (1 + α); α = %15 seçilmiştir. Normal (temel) zamanlar TN1 TN TN3 TN4 TN5 TN6 Ort P SZi 1 Makinanın hazırlanması 40,0 38,5 46,8 35,0 45,0 40,0 40,9 0,15 47,0 Levha istifine gitme 60,0 71,5 55,8 45,5 44,1 38,4 5,6 0,15 60,43 3 Metal levhayı arabaya yükleme 5,5 60,0 6,4 75,0 97,5 85,8 7, 0,15 83,03 4 Levhayı makinaya taşıma 66,5 60,0 78,4 90,0 85,5 7,1 75,4 0,15 86,73 5 Levhayı arabadan indirme 99,0 11,0 117,7 138,0 11,0 138,0 11,0 0,15 139,09 6 Levhayı makinaya bağ. Ve çal. 117,0 117,0 89,6 11,0 79, 106,4 103,5 0,15 119,06 7 CNC makinasının levhayı işl. 165,0 195,0 16,8 160,0 18,4 183,6 174,8 0,15 01,0 8 İşl. Lev. Makiadan sök.-ist. 180,0 170,0 140,0 40,5 190,0 185,0 184,3 0,15 11,89 TOPLAM 780,0 833,0 753,5 896,0 835,7 849,3 84,6 948,3 SZ = 84,6 x (1 + 0,15) =948,3 saniye

19 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 19 b) Gözlem sayısı Kareler ÖZ1 ÖZ ÖZ3 ÖZ4 ÖZ5 ÖZ6 TOP n 1 Makinanın hazırlanması ,1 Levha istifine gitme ,59 3 Metal levhayı arabaya yükleme ,554 4 Levhayı makinaya taşıma ,361 5 Levhayı arabadan indirme ,06 6 Levhayı makinaya bağ. Ve çal ,356 7 CNC makinasının levhayı işl ,03 8 İşl. Lev. Makiadan sök.-ist ,09 Gözlem sayıları yeterlidir. c) Ölçülen zaman arttıkça temo azalmalıdır. Tabloda verilen temo değerleri bu kurala çoğunlukla uymamaktadır.

20 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 0 Örnek 18. ZAMAN ETÜDÜ Bir orman endüstrisi işletmesinde iş etüdü uzmanı saatleri arasında 10 dakika süreli 10 gözlem yamıştır. İş devresine ait zaman ölçümleri kronometre ile ve sürekli olarak yaılmıştır. Tabloda derece ve ölçülen zamanlar verilmiştir. Hata ayı % 5, güven düzeyini % 95, aylar % 0 dir Elemanlar ÖZ1 D1 ÖZ D ÖZ3 D3 ÖZ4 D4 ÖZ5 D5 ÖZ6 D6 ÖZ7 D7 ÖZ8 D8 ÖZ9 D9 ÖZ10 D10 Makinanın hazırlanması Levha istifine gitme Metal levhayı arabaya yükleme Levhayı makinaya taşıma Levhayı arabadan indirme Levhayı makinaya yerleştirme Makinanın çalşıtırılması CNC makinasının levhayı işlemesi Levhaların makinadan sökülmesi Levhaların istiflenmesi 50 0,8 55 0,7 5 0,9 50 0,7 50 0,9 50 0, , ,1 6 0,9 65 0,7 63 0,7 64 0, ,6 75 0,7 75 0,8 78 0, ,3 78 1, ,1 95 0, ,6 98 0, ,9 95 0, , , , , , , , , 130 0, ,9 18 0, ,8 13 0, , , ,1 30 0,9 0 1,1 40 0, , , , , 153 1, , , , , , , , ,9 1) Bu gözlemlerin hangi tesadüfi zamanlarda yaılması gerektiğini rasgele sayılar çizelgesini kullanarak belirleyiniz (Rasgele sayılar çizelgesi kullanılarak ilk tesadüfi sayı olarak 8. satır ve 10. sütundaki sayıdır. Atlama sayısı 1 dir). ) Bu iş için gerekli standart zamanı hesalayınız. 3) Yaılan gözlem sayısının yeterli olu olmadığını hesalayarak gösteriniz. 1) Devreden sayı, tolam işlem süresi gözlem süresine oranlanarak bulunur. (17-9)*60 = 480 dakika 480 dakika / 10 dakika = 48 adet Rastgele sayılar çizelgesinden seçilecek değerler (10 adet) 48 veya daha küçük değer alabilir. Atlama sayısı 1 olduğuna göre, rastgele sayılar cetvelinden sayılar birer atlanılarak seçilecektir. 8. satır ve 10. Sütundaki sayı 07 olu, bu sayı ilk değerdir. Buna göre 10 sayı seçilir:

21 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR den büyük ve aynı sayılar seçilmez. Tabloda ve 10. değerler 48 den büyüktür, çıkarılırlar ve bunların yerine 48 den küçük 6 yeni değer seçilir. 48, 47, 44, 19, 14, 36 Uygun değerler: Sıra Değerler Sıralı değerler Süre (dak) Gözlem saati x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = x 10 = = ) Standart zaman Elemanlar TZ1 TZ TZ3 TZ4 TZ5 TZ6 TZ7 TZ8 TZ9 TZ10 TZO SZi 1 Makinanın hazırlanması 40,0 44,0 38,5 36,4 46,8 45,0 35,0 35,0 45,0 45,0 41,8 0,0 50,14 Levha istifine gitme 60,0 65,0 71,5 68, 55,8 58,5 45,5 44,1 44,1 44,8 63, 0,0 75,80 Metal levhayı arabaya 3 yükleme 5,5 5,5 60,0 6,4 6,4 60,0 75,0 75,0 97,5 101,4 58,3 0,0 69,96 Levhayı makinaya 4 taşıma 66,5 70,0 60,0 58,8 78,4 80,0 90,0 85,5 85,5 9,7 69,0 0,0 8,74 Levhayı arabadan 5 indirme 99,0 99,0 11,0 117,7 117,7 16,5 138,0 134,4 11,0 115,0 113,5 0,0 136,18 Levhayı makinaya 6 yerleştirme 117,0 117,0 117,0 115, 89,6 98,0 11,0 105,6 79, 79,8 109,0 0,0 130,76 7 Makinanın çalşıtırılması 30,0 35,0 38,5 33,0 7,0 18,0,0 44,0 3,0 19, 30,3 0,0 36,30 CNC makinasının levhayı 8 işlemesi 165,0 165,0 195,0 19,4 16,8 176,0 160,0 15,0 18,4 183,6 176,0 0,0 11,4 Levhaların makinadan 9 sökülmesi 180,0 170,0 170,0 175,0 140,0 148,0 40,5 47,0 190,0 185,0 163,8 0,0 196,60 10 Levhaların istiflenmesi 180,0 16,0 180,0 10,0 168,0 15,0 09,0 0,0 00,0 195,0 175,3 0,0 10,40 TOPLAM 630,0 647,5 701,5 684,1 640,5 66,0 677,5 675,6 677,7 681,5 660,9 793,1 SZ = 660,9 (1 + 0,0) = 793,1 s 3) Gözlem sayısı (?)

22 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR Örnek 19. İŞ ÖLÇÜMÜ Bir orman endüstrisi işletmesinde saatleri arasında mesai uygulanmakta olu, herhangi bir iş devresine ait zaman ölçümleri ilgili olarak 10 dakikalık sürelerle yaılan 8 gözlem sonuçları (gözlenen zaman [sn] ve temo değerleri) aşağıdaki tabloda verilmiştir. Hata ayı % 5, güven düzeyi % 95 tir. Gözlemler rastgele yaılmış olu, rastgele sayılar çizelgesinden 9. Satır 6. Sütundaki sayıdan başlayınız ve atlama sayısını olarak seçiniz. Elemanlar ÖZ 1 D1 ÖZ D ÖZ3 D3 ÖZ4 D4 ÖZ5 D5 ÖZ6 D6 ÖZ7 D7 ÖZ8 D8 Makinanın 50 0,8 55 0,7 5 0,9 50 0,7 50 0,9 50 0, hazırlanması Levha istifine gitme ,1 6 0,9 65 0,7 63 0,7 64 0, Metal levhayı 75 0,7 75 0,8 78 0, ,3 78 1, arabaya yükleme Levhayı makinaya 95 0, ,6 98 0, ,9 95 0, , taşıma Levhayı arabadan 11 0, , , , , indirme 0 Levhayı makinaya 13 0, ,9 18 0, ,8 13 0, , yerleştirme 0 Makinanın ,1 30 0,9 0 1,1 40 0, çalıştırılması CNC makinasının 15 1, , , , 153 1, levhayı işlemesi 0 Levhaların makinadan , , sökülmesi 10 Levhaların istiflenmesi 0 0 0, , , , a) Yaılan gözlem sayısının yeterli olu olmadığını hesalayarak gösteriniz. b) Gözlem saatlerini belirleyiniz. c) Temel zamanları hesalayınız. d) Standart zamanları ve tolam standart zamanı hesalayınız. e) Yaılmış olan temo takdirleri hakkındaki görüşleriniz nelerdir? a) Gözlem sayısı Ölçülen zamanlar tablosu oluşturulur.

23 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 3 Ölçüm zamanları (ÖZ) Elemanlar ÖZ1 ÖZ ÖZ3 ÖZ4 ÖZ5 ÖZ6 ÖZ7 ÖZ8 TOPX 1 Makinanın hazırlanması Levha istifine gitme Metal levhayı arabaya yükleme Levhayı makinaya taşıma Levhayı arabadan indirme Levhayı makinaya yerleştirme Makinanın çalşıtırılması CNC makinasının levhayı işlemesi Levhaların makinadan sökülmesi Levhaların istiflenmesi n n' x i x i x i Denkleminden yararlanılarak ölçüm sayıları hesalanır. Kareler Elemanlar ÖZ1- ÖZ- ÖZ3- ÖZ4- ÖZ5- ÖZ6- ÖZ7- ÖZ8- TOPX n n' = 8 1 Makinanın hazırlanması ,8 Yeterli Levha istifine gitme , Yeterli Metal levhayı arabaya 3 yükleme ,6 Yeterli Levhayı makinaya 4 taşıma ,1 Yeterli Levhayı arabadan 5 indirme ,3 Yeterli Levhayı makinaya 6 yerleştirme ,9 Yeterli 7 Makinanın çalşıtırılması ,4 Yetersiz CNC makinasının levhayı 8 işlemesi ,4 Yeterli 9 Levhaların makinadan sökülmesi ,0 Yeterli 10 Levhaların istiflenmesi ,9 Yeterli 7 nolu eleman dışındaki elemanların ölçüm sayıları yeterlidir. b) Gözlem saatlerini belirleyiniz. Önce devir sayısı 480 dak / 10 dak = 48 devre hesalanır (seçişecek rasgele sayılar 48 ve daha küçük olacaktır). Rastgele sayılar çizelgesinde 9. Satır 6. Sütundaki ilk sayı 00 dan atlama ile devre sayısından (48) küçük 8 sayı seçilir. 00, 13, 16, 0, 71, 77, 67, 79 Uygun sayılar : 00, 13, 16, 0 4 yeni sayı daha seçilir: 34, 5, 04, 9 Uygun sayılar: 34, 04

24 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 4 yeni sayı seçilir: 73,6 Uygun sayılar: 6 1 yeni sayı seçilir: 96 1 yeni sayılar: 35 Uygun sayı kümesi: 00, 13, 16, 0, 34, 04, 6, 35 Sayılar Sıralı sayılar Gözlem Zamanı x 10 = x 10 = x 10 = x 10 = x 10 = x 10 = x 10 = x 10 = c) Temel zaman Temel zaman TZ = ÖZ x D Elemanlar TZ1 TZ TZ3 TZ4 TZ5 TZ6 TZ7 TZ8 TZi 1 Makinanın hazırlanması ,89 Levha istifine gitme ,08 3 Metal levhayı arabaya yükleme ,33 4 Levhayı makinaya taşıma ,61 5 Levhayı arabadan indirme ,68 6 Levhayı makinaya yerleştirme ,85 7 Makinanın çalşıtırılması ,81 8 CNC makinasının levhayı işlemesi ,45 9 Levhaların makinadan sökülmesi ,75 10 Levhaların istiflenmesi ,19 TOPLAM 1038,63 d) Standart zaman Standart zaman SZ = TZ (1+a) a = 0,15 OEM için Elemanlar TZ1 TZ TZ3 TZ4 TZ5 TZ6 TZ7 TZ8 SZi 1 Makinanın hazırlanması ,0 Levha istifine gitme ,89 3 Metal levhayı arabaya yükleme ,0 4 Levhayı makinaya taşıma ,5 5 Levhayı arabadan indirme ,08 6 Levhayı makinaya yerleştirme ,8 7 Makinanın çalşıtırılması ,98 8 CNC makinasının levhayı işlemesi ,17 9 Levhaların makinadan sökülmesi ,61 10 Levhaların istiflenmesi ,1 TOPLAM 1194,4 e) Yaılmış olan temo takdirleri hakkındaki görüşleriniz nelerdir? ÖZ x D = sabit

25 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 5 Örnek 0. NORM KADRO Bir üretim ünitesinde bulunan A, B ve C iş istasyonlarında yaılan 5 gözlem sonucu ilgili iş istasyonlarında görevli işçilerin sayısı aşağıdaki tabloda verilmiştir. 5 gözlem sonunda 00 birim ürün üretilmiştir. Güven düzeyi % 95, hata ayı % 5, ortalama temo % 80 dir. a) Üretim ünitesi için norm kadroyu belirleyiniz. b) Boş işçi oranını dikkate alarak yaılacak gözlem sayısını belirleyiniz. c) Diğer oranları da belirleyerek üretim ünitesi hakkında yorumunuzu yaınız. A İş istasyonu B İş istasyonu C İş istasyonu Gözlemler Gözlemler Gözlemler Çalışıyor Çalışıyor Çalışıyor Kontrol Kontrol Kontrol Hazırlık Hazırlık Hazırlık Boş Boş Boş Norm kadro ve gözlem sayısını hesalayınız ve değerlendiriniz. A İş istasyonu: Gözlemler T % B Çalışıyor Kontrol Hazırlık Boş Tolam B İş istasyonu: Gözlemler T % B Çalışıyor Kontrol Hazırlık Boş Tolam C İş istasyonu: Gözlemler T % B Çalışıyor Kontrol Hazırlık Boş Tolam Norm Kadro: NK norm kadro; ÇS çalışan sayısı, Y çalışan yüzdesi ve D temo olmak üzere norm kadro Norm Kadro: NK = ÇS x ÇY x D Genel tolama göre norm kadro: - Tolam işçi sayısı (TS) : 60 - Çalışan işçi sayısı (ÇS) : 54 - Boş işçi sayısı (BS) : 6

26 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 6 Çalışan yüzdesi: ÇY = ÇS TS 100 ÇS = ÇY = %90 Norm kadro (Genel): NK = ÇS x ÇY x D NK = 54 x 0,90 x 0,80 NK = 39 işçi İş İstasyonlarına Göre Ayrı Ayrı Norm Kadro: A İş istasyonu: - Tolam İşçi Sayısı : 10 - Çalışan Sayısı : 9, - Çalışan yüzdesi : (9,/10)*100 =%9 NK ( A) 9, * 0,9 * 0,8 7Kişi B İş istasyonu: - Tolam işçi sayısı : 0 Kişi - Çalışan sayısı : 18 Kişi - Çalışan yüzdesi : (18/0)*100 =%90 NK ( B) 18 * 0.90 * Kişi İş istasyonu: - Tolam işçi sayısı : 30 Kişi - Çalışan işçi sayısı : 6.8 Kişi - Çalışan Yüzdesi : (6.8/30)*100 = % 89.3 NK ( C) 6.8* 0.893* 0.8 0Kişi Tolam norm kadro: NK NK NK NK ( A) NK ( B) NK( C) Kişi (*) Makinalara göre hesalanan norm kadro, genele göre hesalanan değerden 1 fazla elde edilmiştir. Bu, her makine için sayıların ayrı ayrı yuvarlatılmasından ileri gelir. Norm kadronun, farklı ti mikalar sözkonusu olduğunda, her makine için ayrı ayrı hesalanarak tolanması daha uygundur. Çünkü, bir makinada çalışan işçinin boş kaldığı anda, bir başka makinada çalıştırılarak işgücü dengelemesinin yaılması her zaman mümkün olmayabilir. Dengeleme sorunu olmayacağı belirgin olarak ortaya konabilmişse, böyle durumlarda genele uygulanan çözüm seçilebilir.

27 END303 İŞ ETÜDÜ UYGULAMALAR 7 Gözlem Sayısı: Güven düzeyi % 95 için Z = 1.96 S / Z 5 /1.96,55 * q n (1 n Genel çözüm: ) Her iş istasyonu için ortalama gözlem sayısı: n = n = q σ 90 x gözlem (,55) Genele göre tolam gözlem sayısı (3 iş istasyonu): 3 x 139 = 417 gözlem A İş istasyonu: 9 *8 n ( A) 114gözlem n( A)' 50 (Gözlem yetersiz)..55 B İş istasyonu: 90 *10 n ( B) 139gözlem n( B)' 100 (Gözlem yetersiz)..55 C İş istasyonu: 89.3*10.7 n ( C) 147gözlem n( C)' 150 (Gözlem yeterli).55 Makinalara göre tolam gözlem sayısı: = 400 Yaılan tolam gözlem sayısı 300, hesalanan gözlem sayısı 400 den küçük olu, gözleme devam edilecektir.

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Yrd.Doç.Dr. Kemal ÜÇÜNCÜ

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Yrd.Doç.Dr. Kemal ÜÇÜNCÜ Öğrenci Numarası İmzası: Adı ve Soyadı SORU 1. İp diyagramının ve akış diyagramının özelliklerini, uygulanış biçimini örnekleyerek uygun gösterimlerle açıklayınız; her iki diyagram arasındaki farkları

Detaylı

SORU 1. Eleman nedir, temel özellikleri nelerdir? İşlere ilişkin elemanları örnek de vererek yazınız.

SORU 1. Eleman nedir, temel özellikleri nelerdir? İşlere ilişkin elemanları örnek de vererek yazınız. Öğrenci Numarası Adı ve Soyadı İmzası: SORU. Eleman nedir, temel özellikleri nelerdir? İşlere ilişkin elemanları örnek de vererek yazınız. SORU. İş ölçümünde ölçülen bileşenleri (insan/makine) yazınız

Detaylı

4. BÖLÜM: İŞ ETÜDÜ 4.1. Giriş İş etüdü, çalışan insanın ihtiyaçları ve verim yeteneklerini dikkate alarak işletmenin ekonomikliğini iyileştirme

4. BÖLÜM: İŞ ETÜDÜ 4.1. Giriş İş etüdü, çalışan insanın ihtiyaçları ve verim yeteneklerini dikkate alarak işletmenin ekonomikliğini iyileştirme 4. BÖLÜM: İŞ ETÜDÜ 4.1. Giriş İş etüdü, çalışan insanın ihtiyaçları ve verim yeteneklerini dikkate alarak işletmenin ekonomikliğini iyileştirme amacını güden ve bu amaca erişmek için iş sistemlerinin incelenmesi

Detaylı

Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır.

Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır. Hipotez testleri-oran testi Oran Testi Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır Örnek: Yüz defa atılan bir para 34 defa yazı gelmiştir Paranın yazı gelme olasılığının

Detaylı

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ Doç. Dr. İhsan KAYA Markov Analizi Markov analizi, bugün çalışan bir makinenin ertesi gün arızalanma olasılığının

Detaylı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için

Detaylı

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5 Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın

Detaylı

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2

Detaylı

homojen, sıfırdan farklı ise homojen olmayan denklem sistemi denir. Denklem sistemindeki bilinmeyenlerin derecesi 1 den büyük ise (B ß

homojen, sıfırdan farklı ise homojen olmayan denklem sistemi denir. Denklem sistemindeki bilinmeyenlerin derecesi 1 den büyük ise (B ß 2 MATRİSLER Denklem sistemlerinin yazımında, koordinat sistemlerinin dönüşümünde, vektörel işlemlerde (vektörlerin tolanması, çıkarılması, skaler çarımı, vektörel çarımı) ve benzeri birçok konuda sistemleri

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen

Detaylı

3/16/2017 UYGULAMALAR YAĞIŞ

3/16/2017 UYGULAMALAR YAĞIŞ UYGULAMALAR YAĞIŞ 1 PLÜVYOGRAF KAYITLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Plüvyograflı bir yağış istasyonunda 12 Mart 1993 günü kaydedilen, 6 saat süreli yağışın plüvyograf kaydı (toplam yağış eğrisi) şekilde gösterilmiştir.

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 Evren ve Örneklem Araştırmalar, çoğunlukla, belli bir evrene genellemek amacıyla, evrenden yansızlık kuralına göre seçilen

Detaylı

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti 4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen

Detaylı

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki

Detaylı

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

Araştırmada Evren ve Örnekleme

Araştırmada Evren ve Örnekleme 6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,

Detaylı

Statik ve dinamik işleri kan dolaşımı ve oksijen tüketimi yönünden iş örneklemeleri ile değerlendiriniz.

Statik ve dinamik işleri kan dolaşımı ve oksijen tüketimi yönünden iş örneklemeleri ile değerlendiriniz. KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ORMAN FAKÜLTESİ ORMAN ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ OREN 008 ERGONOMİ VE İŞ ETÜDÜ DERSİ ARASINAV LARI 8.04.017 15:00 Süre : 90 Dakika Öğrenci No Adı Soyadı : : İmza : Aldığı

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ HACETTEPE ASO 1.OSB MESLEK YÜKSEKOKULU HMK 211 CNC TORNA TEKNOLOJİSİ. Öğr. Gör. RECEP KÖKÇAN. Tel: +90 312 267 30 20

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ HACETTEPE ASO 1.OSB MESLEK YÜKSEKOKULU HMK 211 CNC TORNA TEKNOLOJİSİ. Öğr. Gör. RECEP KÖKÇAN. Tel: +90 312 267 30 20 HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ HACETTEPE ASO 1.OSB MESLEK YÜKSEKOKULU HMK 211 CNC TORNA TEKNOLOJİSİ Tel: +90 312 267 30 20 E-mail_2: rkokcan@gmail.com KONTROL ÜNİTESİ ELEMANLARI EDIT MODU: Program yazmak, düzenlemek

Detaylı

Öğrenci No: İmza Program Adı Soyadı: NÖ İÖ

Öğrenci No: İmza Program Adı Soyadı: NÖ İÖ Final Sınavı 02.06.206 0:00 Süre: 00 dak. SORU. METMAL işletmesinin geçmiş 0 yıllık (2006-205) karı (PB/yıl) tabloda verildiği gibidir. İşletme 206-209 yılları arasındaki dört yıllık peryottaki karından

Detaylı

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin

Detaylı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

Detaylı

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ

BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ BAĞIMLI ĠKĠDEN ÇOK GRUBUN KARġILAġTIRILMASINA ĠLĠġKĠN HĠPOTEZ TESTLERĠ 1. TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ. FRIEDMAN TESTĠ 3. COCHRAN Q TESTĠ TEKRARLI ÖLÇÜMLERDE TEK YÖNLÜ VARYANS ANALĠZĠ

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

Detaylı

11. Proses Yeterlilik Analizi

11. Proses Yeterlilik Analizi 1 11. Proses Yeterlilik Analizi 11.1 Proses Yeterliliği İşletmelerin rekabette başarılı olabilmesi için, tüketici sesifikasyonları içersinde üretim yamaları gerekmektedir. Dahası yakın gelecekte işletmeler

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I S1. Cep telefonu üreten bir fabrikada toplam üretimin % 30 u A, % 30 u B ve % 40 ı C makineleri tarafından yapılmaktadır. Bu makinelerin

Detaylı

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 9: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

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

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 8 Prof. Dr. Ali ŞEN İki Populasyonun Karşılaştırılması: Eşleştirilmiş Örnekler için Wilcoxon İşaretli Mertebe Testi -BÜYÜK ÖRNEK Bağımsız populasyonlara uygulanan

Detaylı

Özel Bir Hastanede Hemşireler Çalışma Zamanlarını Nasıl Kullanıyorlar?

Özel Bir Hastanede Hemşireler Çalışma Zamanlarını Nasıl Kullanıyorlar? Özel Bir Hastanede Hemşireler Çalışma Zamanlarını Nasıl Kullanıyorlar? Doç. Dr. Dilek Ekici* Uzm. Hem. Emel Gürçay** *Gazi Üniversitesi, SBF, Hemşirelik Bölümü **Güven Hastanesi, Hemşirelik Hizmerleri

Detaylı

Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi

Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2018-2019 Güz Dönemi 2 F : Vardiya başına gereken makina sayısı S : Standart süre

Detaylı

DERS 3 ÖLÇÜ HATALARI Kaynak: İ.ASRİ

DERS 3 ÖLÇÜ HATALARI Kaynak: İ.ASRİ Ölçme Bilgisi DERS 3 ÖLÇÜ HATALARI Kaynak: İ.ASRİ Çizim Hassasiyeti Haritaların çiziminde veya haritadan bilgi almada ne kadar itina gösterilirse gösterilsin kaçınılmayacak bir hata vardır. Buna çizim

Detaylı

SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I

SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I Soru 1) Rassal Sayı üretme yöntemlerinden Doğrusal Eşlik Üretecinin parametrelerinin a=13, m=40 ve c=1; başlangıç değeri x 0 =3 olsun. Verilen başlangıç değerini

Detaylı

DAVRANIŞ KAYDI TEKNİKLERİ Kesin Kayıt Teknikleri Olay Kaydı

DAVRANIŞ KAYDI TEKNİKLERİ Kesin Kayıt Teknikleri Olay Kaydı DAVRANIŞ KAYDI TEKNİKLERİ Kesin Kayıt Teknikleri Olay Kaydı En pratik ve en kullanışlı kayıt etme süreçlerinden biri sıklık sayma ya da olay kaydıdır. Bu kayıt türünde gözlemci belirlenen gözlem zamanı

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel

Detaylı

Örnekleme Yöntemleri

Örnekleme Yöntemleri Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,

Detaylı

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir?

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir? 1. Süreç nedir? Girdileri çıktı haline getiren birbiriyle ilgili ve etkileşimli faaliyetler takımı dır. 2. Süreç nedir? Tanımlanabilirlik Tekrarlanır olması Ölçülebilirlik Bir sahibi ve sorumluları olması

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT

Detaylı

İstatistiksel Yorumlama

İstatistiksel Yorumlama İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız

Detaylı

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması

Detaylı

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak

Detaylı

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu

Detaylı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@ankara.edu.tr 10 KASIM 2017 5. HAFTA 2.7 M/M/1/ / sistemi için Bekleme zamanının dağılımı ( ) 1 T j rastgele değişkeni j. birimin

Detaylı

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma 2 13.1 Normal Dağılımın Standartlaştırılması Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma değerleriyle normal

Detaylı

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ İŞ ETÜDÜ & ERGONOMİ Yrd.Doç.Dr.Tarık Küçükdeniz Bölüm 2: Verimlilik Verimlilik 1 Bölüme Giriş İş etüdü ile ilgili tekniklere

Detaylı

TÜRK MÜHENDİS VE MİMAR ODALARI BİRLİĞİ JEOFİZİK MÜHENDİSLERİ ODASI

TÜRK MÜHENDİS VE MİMAR ODALARI BİRLİĞİ JEOFİZİK MÜHENDİSLERİ ODASI TÜRK MÜHENDİS VE MİMAR ODALARI BİRLİĞİ JEOFİZİK MÜHENDİSLERİ ODASI JEOFİZİK YÖNTEMLERLE KOROZYON RİSKİ TESPİTİ RAPOR FORMATI Şubat - 2016 Yönetim Kurulu nun 16/02/2016 tarih ve XV/103 sayılı kararı ile

Detaylı

508 HİDROLOJİ ÖDEV #1

508 HİDROLOJİ ÖDEV #1 508 HİDROLOJİ ÖDEV #1 Teslim tarihi: 30 Mart 2009 16:30 1. Yüzey alanı 40 km 2 olan bir gölde Haziran ayında göle giren akarsuyun ortalama debisi 0.56 m 3 /s, gölden çıkan suyun ortalama debisi 0.48 m

Detaylı

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi ENM 52 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I (Ortalamalar ve Oranlar İçin ) İstatistiksel Hipotezler İstatistiksel hipotez testi ve parametrelerin güven aralığı tahmini,

Detaylı

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri Test Geliştirme EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri Test, bireylerin ölçme konusu olan özelliklerinin belirlenmesi amacıyla kullalan ölçme araçlarına verilen genel bir

Detaylı

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA

Detaylı

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 8 Varyans Analizi (Anova) TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Yüksel TERZİ 1 Ünite: 8 VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Doç. Dr. Yüksel TERZİ İçindekiler

Detaylı

5.11.2015 JFM 301 SİSMOLOJİ. 1. Oluş Zamanı 2. Episantr Koordinatları 3. Odak Derinliği 4. Magnitüd

5.11.2015 JFM 301 SİSMOLOJİ. 1. Oluş Zamanı 2. Episantr Koordinatları 3. Odak Derinliği 4. Magnitüd JFM 301 SİSMOLOJİ 1. Oluş Zamanı 2. Eisantr Koordinatları 3. Odak Derinliği 4. Magnitüd Prof. Dr. GÜNDÜZ HORASAN 1. OLUŞ ZAMANI: t o Gün ay, ve yıl yazıldıktan sonra oluş zamanı saat, dakika ve saniye

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. 1 ŞEKİL: Evren uzay-örneklem uzay İstatistiksel tahmin

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BME43 BİYOMEDİKAL İŞARET İŞLEME I LABORATUVAR DERSİ Deneyin Adı: Güç Sektral Yoğunluğu DENEY 7 Deneyin Amacı: Güç Sektral Yoğunluğu Tesiti ve MATLAB

Detaylı

Soru 1: (20 puan)aşağıdaki sorularda parantez içine doğru olduğunu düşündüğünüz ifadeler için D yanlış olduğunu düşündüğünüz ifadeler için Y yazınız.

Soru 1: (20 puan)aşağıdaki sorularda parantez içine doğru olduğunu düşündüğünüz ifadeler için D yanlış olduğunu düşündüğünüz ifadeler için Y yazınız. Soru 1: (20 puan)aşağıdaki sorularda parantez içine doğru olduğunu düşündüğünüz ifadeler için D yanlış olduğunu düşündüğünüz ifadeler için Y yazınız. ( D ) 1. Yüksek talep dönemlerinde müşteriyi (sipârişi)

Detaylı

ALGORİTMA (ALGORITHM) M.İLKUÇAR -

ALGORİTMA (ALGORITHM) M.İLKUÇAR - ALGORİTMA (ALGORITHM) DÖNGÜLER (LOOPS) Döngü : Koşul sağlandığı sürece (true), işlem yada işlemlerin tekrarlanması. Örneğin; ekrana 100 adet * yazdırılması, x! v.b. gibi işlemlerde döngüler kullanılır.

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik Olmayan İstatistik Parametrik Olmayan İstatistik 2 Anakütlenin Karşılaştırılması İki Anakütlenin Karşılaştırılması Bağımsız Örnekler Eşleştirilmiş Örnekler Wilcoxon Mertebe Toplam Testi İşaret Testi Wilcoxon İşaretli Mertebe

Detaylı

Türkiye Ulusal Matematik Olimpiyatları DENEME SINAVI. 4. Deneme

Türkiye Ulusal Matematik Olimpiyatları DENEME SINAVI. 4. Deneme Türkiye Ulusal Matematik Olimpiyatları Birinci Aşama Zor Deneme Sınavı 11 Haziran 2016 DENEME SINAVI 4. Deneme Soru Sayısı: 32 Sınav Süresi: 210 dakika Başarılar Dileriz... Page 1 of 9 DENEME SINAVI (4.

Detaylı

Sürekli Rastsal Değişkenler

Sürekli Rastsal Değişkenler Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ EGE BÖLGESİ OKULLAR ARASI 15.MATEMATİK YARIŞMASI 6. SINIFLAR FİNAL SORULARI

ÖZEL EGE LİSESİ EGE BÖLGESİ OKULLAR ARASI 15.MATEMATİK YARIŞMASI 6. SINIFLAR FİNAL SORULARI 6. SINIFLAR FİNAL SORULARI 1. abc9 32 (abc9 ) dört basamaklı, (de) iki basamaklı doğal sayılardır. Yandaki bölme işlemine göre, kalanın alabileceği değerler toplamı kaçtır? de 2. Boy ve kalınlıkları farklı

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END Kalite Planlama ve Kontrol

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END Kalite Planlama ve Kontrol Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END 3618 - Kalite Planlama ve Kontrol Uygulama Çalışması-I Dr. Öğr. Üyesi Kemal SUBULAN Tarih: 12.04.2018 A Aşağıda yer alan

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

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= =

OLASILIĞA GİRİŞ P( )= = OLASILIĞA GİRİŞ - Bugün yağmur yağma olasılığı % 75 dir. - X marka bilgisayarın hiç servis gerektirmeden 100000 saat çalışması olasılığı %85 dir. Olasılık modelleri; Sıvı içindeki moleküllerin davranışlarını

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ OLASILIĞA GİRİŞ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ OLASILIĞA GİRİŞ DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL OLASILIĞA GİRİŞ - Bugün yağmur yağma olasılığı % 75 dir. - X marka bilgisayarın hiç servis gerektirmeden 100000 saat çalışması

Detaylı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@ankara.edu.tr 0 KASIM 207 8. HAFTA.7 M/M//N/ sistemi için Bekleme zamanının dağılımı ( ) T j rastgele değişkeni j. birimin

Detaylı

ĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006

ĐŞLE 544 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV 11 Mayıs 2006 ĐŞLE 5 ĐSTATĐSTĐK ARA SINAV Mayıs 00 Adı Soyadı: No: [0 puan] -Bir Üniversitede okutulan derslerin öğrenciler tarafından değerlendirilmesi amacı ile hazırlanan bir anket formundaki sorulardan biri: Aldığınız

Detaylı

ANKARA ATMOSFERİNDEKİ AEROSOLLERİN KİMYASAL KOMPOZİSYONLARININ BELİRLENMESİ

ANKARA ATMOSFERİNDEKİ AEROSOLLERİN KİMYASAL KOMPOZİSYONLARININ BELİRLENMESİ ANKARA ATMOSFERİNDEKİ AEROSOLLERİN KİMYASAL KOMPOZİSYONLARININ BELİRLENMESİ İlke ÇELİK 1, Seda Aslan KILAVUZ 2, İpek İMAMOĞLU 1, Gürdal TUNCEL 1 1 : Ortadoğu Teknik Üniversitesi, Çevre Mühendisliği Bölümü

Detaylı

Deneyin Adı: Isı Geri Kazanımlı, Sıcaklığı Oransal Olarak Kontrol Edilen Sıcak Hava Üretim Sistemi

Deneyin Adı: Isı Geri Kazanımlı, Sıcaklığı Oransal Olarak Kontrol Edilen Sıcak Hava Üretim Sistemi Deneyin Adı: Isı Geri Kazanımlı, Sıcaklığı Oransal Olarak Kontrol Edilen Sıcak Hava Üretim Sistemi Deneyin yapılacağı yer: Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Laboratuar Binası, 2. Kat Enerji Verimliliği

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL İSTATİSTİKSEL TAHMİN Örnekten anakütle parametrelerinin tahmin edilmesidir. İki tür tahminleme yöntemi vardır:

Detaylı

Rasgele Sayılar (Random Numbers) NUPAMC-2012 Bitlis

Rasgele Sayılar (Random Numbers) NUPAMC-2012 Bitlis Rasgele Sayılar (Random Numbers) NUPAMC-2012 Bitlis Gültekin YEĞİN Fizik Bölümü Celal Bayar Üniversitesi Manisa 10 Mayıs 2012 Doç.Dr.Gultekin Yeğin (C.B.Ü. Fizik) Rasgele Sayılar (Random Numbers) NUPAMC-2012

Detaylı

SEIKO 6A32 Kalibre kullanma kılavuzu

SEIKO 6A32 Kalibre kullanma kılavuzu PERPETUAL TAKVİM SEIKO 6A32 Kalibre kullanma kılavuzu Bir defa ayarlandığında, artık yıllardaki şubat ayları da dahil, 28 Şubat 2031 tarihine kadar takvim ayarı gerektirmez 2032 yılından sonra Takvimin

Detaylı

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü

Detaylı

ORMAN AMENAJMANI ( BAHAR YARIYILI)

ORMAN AMENAJMANI ( BAHAR YARIYILI) ORMAN AMENAJMANI (2016-2017 BAHAR YARIYILI) Ağaç Serveti ve Artım Envanteri Ağaç Serveti ve Artım Envanteri Ağaç servetinin; a) ağaç türleri b) yaş sınıfları ya da çap sınıfları, ve c) gövde kalite sınıfları

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

ÖLÇME BİLGİSİ. Sunu 1- Yatay Ölçme. Yrd. Doç. Dr. Muhittin İNAN & Arş. Gör. Hüseyin YURTSEVEN

ÖLÇME BİLGİSİ. Sunu 1- Yatay Ölçme. Yrd. Doç. Dr. Muhittin İNAN & Arş. Gör. Hüseyin YURTSEVEN ÖÇME BİGİİ unu - atay Ölçme rd. Doç. Dr. Muhittin İNAN & Arş. Gör. Hüseyin URTEVEN COĞRAFİ BİGİ İTEMİNİ OUŞTURABİMEK İÇİN BİGİ TOPAMA ÖNTEMERİ ATA ÖÇMEER (,) ATA AÇIAR VE MEAFEERİN ÖÇÜMEİ ERE ÖÇMEER DÜŞE

Detaylı

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 13 Mayıs Matematik Sorularının Çözümleri

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 13 Mayıs Matematik Sorularının Çözümleri Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 1 Mayıs 01 Matematik Sorularının Çözümleri 1. 9! 8! 7! 9! + 8! + 7! 7!.(9.8 8 1) 7!.(9.8+ 8+ 1) 6 81 9 7. 4, π, π π,14

Detaylı

MALZEME TEST MAKİNASI KUVVET KALİBRASYONU KARŞILAŞTIRMA RAPORU

MALZEME TEST MAKİNASI KUVVET KALİBRASYONU KARŞILAŞTIRMA RAPORU MALZEME TEST MAKİNASI KUVVET KALİBRASYONU KARŞILAŞTIRMA RAPORU Dr. Bülent AYDEMİR Cemal VATAN Dr. Haldun DİZDAR 19.09.2014 TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ Kuvvet Laboratuarları İÇİNDEKİLER 1. Giriş...

Detaylı

DENEY 5 RC DEVRELERİ KONDANSATÖRÜN YÜKLENMESİ VE BOŞALMASI

DENEY 5 RC DEVRELERİ KONDANSATÖRÜN YÜKLENMESİ VE BOŞALMASI DENEY 5 R DEVRELERİ KONDANSATÖRÜN YÜKLENMESİ VE BOŞALMAS Amaç: Deneyin amacı yüklenmekte/boşalmakta olan bir kondansatörün ne kadar hızlı (veya ne kadar yavaş) dolmasının/boşalmasının hangi fiziksel büyüklüklere

Detaylı

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi

Detaylı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Örnek: Verilen gruplanmış serinin standart sapmasını bulunuz? Sınıflar f i X X X m i f i. m i m i - (m i - ) f i.(m i - ) 0 den az 3 4 den az 7 4 6 dan az 4 6

Detaylı

Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu

Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu Kuyruk sistemlerinin simülasyonu sonraki adımda ne olacağını belirlemek üzere bir olay listesinin tutulmasını ve bakımını gerektirir. Simülasyonda olaylar genellikle gerçek

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 YÖNTEM Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Veriler ve Toplanması Verilerin Çözümü ve Yorumu 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın

Detaylı

PERSONEL DEVAM KONTROL SİSTEMİ MODÜLÜ

PERSONEL DEVAM KONTROL SİSTEMİ MODÜLÜ PERSONEL DEVAM KONTROL SİSTEMİ MODÜLÜ Personel giriş ve çıkışlarının takip edilmesi, Geç gelenler Erken çıkanlar Mesaiye kalanlar Fazla mesai hesaplamalarının yapılması, Erken işe gelerek yapılan fazla

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde

Detaylı

Araştırma Yöntem ve Teknikleri

Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık

Detaylı

A) 18 B) 19 C) 20 D) 21 A) 1226 B) 1225 C) 1224 D) 1223

A) 18 B) 19 C) 20 D) 21 A) 1226 B) 1225 C) 1224 D) 1223 . İlk 2 pozitif doğal sayıdan oluşan {, 2, 3,,...,, 2} kümesi veriliyor. u kümeden 3 eleman çıkartıldığında geriye kalan elemanların sayı değerleri çarpımı tam kare oluyor. una göre, çıkartılan sayıların

Detaylı

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10 EME 35 Girdi Analizi Prosedürü Sistem Simülasyonu Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Dağılıma

Detaylı

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

MATE211 BİYOİSTATİSTİK MATE211 BİYOİSTATİSTİK ÇALIŞMA SORULARININ ÇÖZÜM VE CEVAPLARI Yapılan bir araştırmada, 136 erişkin kişinin kanlarındaki kolesterol düzeyleri gr/dl cinsinden aşağıda verilmiştir: 180 230 190 186 220 191

Detaylı