KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ NİN TÜRKİYE DEKİ YAYILIMININ BASS MODELİ İLE İNCELENMESİ *
|
|
- Derya Akyürek
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1
2
3 KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ NİN TÜRKİYE DEKİ YAYILIMININ BASS MODELİ İLE İNCELENMESİ * Ar.Gör. Hakkı Okan YELOĞLU Başkent Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü Bağlıca Kampusu, ANKARA. ÖZET Çalışma, Kalite Güvence Sistemleri nin Türkiye de ki yayılımının Bass Modeli ile incelenmesine yöneliktir. Hedeflenen, bu yayılımın hangi faktörlere bağlı olduğunu tespit etmektedir. Yapılan analiz sonuçlarına ve edinilen bulgulara göre yayılımda taklitçilik etkilerinin baskın olduğu gözlemlenmiştir. Bu gözlemler detaylı bir şekilde tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler : Bass Modeli, Yeniliklerin Yayılımı, Yenilik ve Taklitçilik Katsayıları 1.Giriş Türkiye, 1980 li yılların başından bu yana izlediği dışa açık büyüme ve liberalleşme politikalarıyla, dünya ekonomik sistemi ile bütünleşme yolunu seçmiştir. Bu seçimin bir sonucu olarak, ulusal ve uluslararası düzeyde rekabet artmıştır. Rekabetin artması ve piyasa koşullarındaki değişimlere uyumun gerekliliği sonucu ise Kalite Güvence Sistemleri 1990 lı yıllarda hızlı bir yayılım göstermiştir. Bu çalışmanın amacı da, Kalite Güvence Sistemleri nin Türkiye deki yayılım sürecinin, yenilik yayılımının bir matematiksel modeli olan Bass Modeli ile incelemektir. Bass Modeli, Frank Bass (1960) tarafından geliştirilmiş ve yayılım literatüründe önemli bir yer edinmiştir. Bu model, zaman faktörünün yanı sıra, yeniliğin içsel ve dışsal faktörlerce de yayılabileceğini matematiksel bir fonksiyon olarak açıklar (Rogers, 1995:252). Yeniliğin yayılımını etkileyen içsel ve dışsal faktörler modelin temel parametrelerini oluşturmaktadır. Bass Modeli matematiksel olarak şu fonksiyonla ifade edilir. q n( t) p( m N( t)) ( ) N( t)( m N( t)) m (1) ya da q 2 n( t) pm ( q p) N( t) ( )( N( t)) m (2) Bu fonksiyonda yer alan temel parametrelerin anlamı şu şekildedir. n(t) = t zamanında yeniliği benimseyenlerin sayısı, m = yeniliği tüm benimseyenlerin sayısı, N(t) = yeniliği t zamanına kadar kümülatif olarak benimseyenlerin sayısı, p = Benimseme süreci içerisinde birbirlerinden bağımsız hareket eden yenilikçilerin etkisini temsil eden yenilik katsayısı, q = Benimseme süreci içinde birbirlerinden bağımsız hareket edemeyen, yeniliğin özelliklerinden dolayı birbirlerini taklit etme eğiliminde olan taklitçilerin etkisini temsil eden taklitçilik katsayısı. Bu fonksiyonda, p ve q parametrelerini tahmin etmek, Kalite Güvece Sistemleri nin yayılımının dinamiklerini açıklamak için önemlidir. (2) no lu eşitlikten görüldüğü gibi n(t) ve N(t) arasındaki ilişki, ikinci dereceden bir polinomla verilebilir. Bu ilişkinin elimizdeki veriyi kullanarak kullanılabilirliğini doğrulamak istersek, N(t) yatay eksende, n(t) dikey eksende olmak üzere bir saçılım diagramı verilmesi uygun olur. * Bu makale, Nisan 2003 tarihleri arasında Antalya da III. İstatistik Kongresi nde sunulması önerilen bildiri metnidir.
4 Bu aşamadan sonra p ve q parametrelerinin tahmini için, Kalite Sistemlerini benimseme bağımlı (Y), kümülatif benimseyenler (X1) ve kümülatif benimseyenlerin karesi (X2) bağımsız değişkenler olmak üzere bir regresyon analizi yapılır (Mahajan, Muller, Bass, 1990). Regresyon analizi sonuçları aşağıda tablo halinde verilmiştir. Tahmin Katsayı t p Ediciler Sabit 28 1,50 0,172 Kümülatif benimseyenler (1 0, ,000 yıl gecikmeli) Kümülatif benimseyenlerin karesi (1 yıl -0, ,32 0,000 gecikmeli) R 2 (Düzeltilmiş) 0,97 F 169,42 Fp 0,000 Modelin belirleyicilik katsayısı %97 dir. Bu da bağımlı değişkendeki toplam değişkenliğin %97 sinin bağımsız değişkenler tarafından açıklandığı anlamına gelmektedir. Ayrıca modelin anlamlılığı test edildiğinde modelin de anlamlı olduğu bulunmuştur (p<0,05**). Bu da hem içsel hem de dışsal faktörlerin olduğu varsayımının gerçekleşmesi için önemli bir bulgudur. Tüm bu bulgular sonucu p ve q parametreleri şu şekilde bulunmuştur. p = Sabit katsayı / toplam benimseyenlerin sayısı q = p + X 1 in katsayısı. Bu durumda formüller uygulandığında parametreler p = 27,97/ 3155 = q = = 0.76 değerlerini alacaktır. p ve q parametrelerinin tahmininde üç farklı durumda ortaya çıkmaktadır. 1. Eğer q>p ise, taklitçilik etkileri yenilik etkilerini domine eder. N(t) nin zaman göre aldığı değerler bir saçılım diyagramı üzerinde gösterilirse bu değerlerin oluşturduğu eğri ters U şeklinde olur. 2. Eğer q<p ise, yenilik etkileri taklitçilik etkilerini domine eder. Bu da benimsemelerin ilk zamanlarda en yüksek noktaya ulaşacağını, ancak daha sonra bu benimsemelerin zamanla hızla düşeceği anlamına gelmektedir. 3. p ve q değerleri birbirlerine yakın değerlerse, benimsemelerin bir maksimum noktaya ulaşırken benimsem hızının düşük olacağı ancak bu noktadan sonra hızın aynı oranda düşeceği anlamına gelmektedir.
5 2. Uygulama Sonuç ve Yorumlar Çalışmada Bass Fonksiyonu sayesinde, Kalite Güvence Sistemleri ni benimseyen kuruluşların beklenen değerleri bulunmuştur. p ve q parametreleri ve beklenen ve gözlenen değerlere ilişkin tablo ve grafik aşağıdaki gibidir. p q GozlenenBeklenen (Yenilik (Taklitçilik Yıllar Değerler Değerler katsayısı) katsayısı) ,08 0, , , , , , , , , , ,3 KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİNİN YAYILIM GRAFİĞİ Benimseyen Şirket sayısı Gozlenen Değerler Beklenen Değerler Yıllar Şekilde görüldüğü üzere hem içsel hem de dışsal faktörler göz önünde bulundurulduğunda Kalite Güvence Sistemlerini benimseyenlerin son yıllarda bir doygunluk noktasına ulaşmaya başladığı söylenebilir. Yeniliğin bu doygunluk noktasına ulaşmasının sebebini içsel ve dışsal faktörlere bağlı olarak şu şeklide açıklayabiliriz. Öncelikle Bass modelinde p dışsal faktörün, q ise içsel faktörün katsayısı olarak tanımlanmıştı. Bulunan değerlere bakıldığında p değerinin 0,08, q değerinin ise 0,76 olduğu görülmektedir. q değerinin p değerinden oldukça yüksek çıkmasını, yeniliğin yayılımında içsel faktörlerin (taklit gibi) dışsal faktörlere göre daha etken olduğu şeklinde yorumlanabilir. Yayılımın bir doygunluk noktasına gelmesinde ki etkenler incelendiğinde çok farklı bulgulara rastlanmıştır. Bu bulgular sırasıyla ele alınacaktır. Öncelikle, ISO Kalite Güvence Sistemlerinin bir örgüt tarafından benimsenmesi için, bu sistemin maliyetinin bilinmesi gereklidir. Kavrakoğlu ve Balkır (1996), Eylül 1996 da yaptıkları bir çalışmada örgütlerin ortalama benimseme maliyetlerinin 100,000$ olduğunu belirlemişlerdir. Bu maliyetin büyük çoğunluğunu ise danışmanlık hizmetleri veren firmalara ödenen miktarlar oluşturmaktadır. Ancak bu maliyetin günümüzde bu kadar yüksek olması mümkün değildir çünkü doların günümüzdeki ortalama
6 değeri 1,650,000 TL dir. Bu maliyet yarı yarıya düşse bile bunun karşılanması gittikçe zor bir hal alacaktır. Son yıllardaki ekonomik dengesizlikler dolar kuru üzerinde çok büyük etki yarattığı için örgütlerin zaman içerisinde bu maliyete katlanmaları elbette güçleşecektir. Bu da doygunluk noktasından düşüşe geçmesindeki en önemli nedenlerden biridir. Maliyetlere katlanmanın zor olmasının en büyük nedenlerinden biri ise örgütlerin ISO Kalite Güvence Sistemlerini benimseme süreleridir. Kavrakoğlu ve Balkır a göre (1996) örgütlerin bu benimseme sürelerini ortalama 1,5 yıl olarak belirlemişlerdir. Bu durumda 2002 yılında İSO Kalite Güvence Sistemlerini benimsemek isteyen bir örgüt, 2003 yılının ortalarında benimseme sürecini tamamlayacaktır. Geçen bu zaman zarfı içinde doların seyrinin ne olacağını kestirmek güç olacağından örgütün katlanmak isteyeceği maliyetin de tahmin edilmesi güç olabilir. Bu da örgüt içinde sıkıntı yaratabilir. Bir başka sebep ise ISO Kalite Güvence Sistemi nin esas amacının anlaşılmaması olabilir. Kavrakoğlu ve Balkır ın (1996), yaptığı araştırmada Kalite Güvence Sistemlerini benimsemede karşılaşılan bazı sorunlardan bahseder ve bu sorunları şu maddeler halinde toplarlar. Çalışanların eğitimi Direnç / Uyumsuzluk Üst yönetimin katılımı Yöneticilerin katılımı Çalışanları ISO 9000 kurallarına ikna etmek Tüm birimlerin aktif katılımının sağlanması ISO 9000 in bürokrasi olarak görülmesi Yürütülen bütün faaliyetleri dokümanlarla tanımlamak Dokümantasyon yazımı Sertifikasyonu verecek kuruluşun (TSE) yeterli yönlendiriciliği yapamaması Maddeler dikkatlice incelendiğinde oluşan sorunların büyük bir kısmının örgüt içi sorunlar olduğu görülmektedir. İçsel sorunların giderilmemesi durumu da, bunun dışsal çevreye yansıması tedarikçiler ve müşteriler üzerinde bir olumsuz hava yaratabilir. Bu durumda Kalite Güvence Sistemlerinin etkisi zaman içerisinde kaybolabilir. Bu etkinin kaybolmaması için ISO Kalite Güvenci Sisteminin amacının iyi bilinmesi gerekmektedir. Örgütlerin imaj oluşturma çabaları, kendi aralarında bir rekabet ortamı yaratmaktadır (Abrahamson, 1991). Bu rekabet ortamında örgütlerin birbirlerinin formal ve informal yapılarını taklit etmeleri doğaldır. Ancak taklit eden örgütün yeniliği kendisine aynı şekilde uydurmasının mümkün olmadığı durumlarda ise yenilik kendi amacının dışına çıkarak bir amaç değil, araç haline gelmektedir. Bu yüzden örgütler bir yeniliği benimserken diğer örgütlerin benimseme süreçlerine bağlı kalmamalıdır. Örgüt, yeniliği benimsemede kendi sürecini oluşturmalı ve bu süreç içerisinde yeniliğin faydalarından maksimum düzeyde faydalanmalıdır. Kaynakça: Abrahamson, E., (1991), Managerial Fads and Fashion: The Diffusion and Rejection of Innovatons. Academy of Management Review, 16(3): Kavrakoğlu, İ & Balkır, M. (1996), ISO 9000 Deneyimi; Türkiye, Belçika, İsrail. İstanbul: Kalder Yayınları No:11 Mahajan, V., Muller M., Bass, Frank M (1990), New Product Diffusion Models in Marketing : A Review and Directions for Research. The Journal of Marketing, Vol 14, 1-26 Rogers, Everett M. (1995), Diffusion of Inovations, Free Press, New York.
AFYON KOCA TEPE ÜNİVERSİTESİ YAYIN NO: 57
AFYON KOCA TEPE ÜNİVERSİTESİ YAYIN NO: 57 Copyright Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi AFYON Her hakkı saklıdır. Bu yayının tümü ya da bir bölümü önceden izin alınmaksızın
DetaylıİÇİNDEKİLER. 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
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıİLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLERİNİN İNTERNET VE E-POSTA KULLANIMLARI
İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLERİNİN İNTERNET VE E-POSTA KULLANIMLARI Yasemin Koçak USLUEL, Petek AŞKAR Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü, ANKARA Özet E-posta ve internetin eğitim sisteminde
Detaylıİstatistik 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
DetaylıKorelasyon, 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.
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıQUANTILE REGRESYON * Quantile Regression
QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression Fikriye KURTOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Olcay ARSLAN İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmada, Lineer Regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine
DetaylıÖrnek. 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
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıTALEP YANLI YENİLİK: FARKLI ÖZELLİKLERDEKİ FİRMALAR İÇİN ROLÜNÜN BELİRLENMESİ
TALEP YANLI YENİLİK: FARKLI ÖZELLİKLERDEKİ FİRMALAR İÇİN ROLÜNÜN BELİRLENMESİ Yeşim Üçdoğruk Dokuz Eylül Üniversitesi AYTEP-27.01.2011 Literatür Ar-Ge Harcamaları ~ Yenilik Faaliyetleri Farklı firmaların
Detaylı2. 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
DetaylıYatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta
Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ 1 Dr. Mevlüt CAMGÖZ İçerik Karakteristik Doğru ve Beta Katsayısı Karakteristik Doğrunun Tahmini Beta Katsayısının Hesaplanması Agresif ve
DetaylıÖrgütsel Yenilik Süreci
Örgütsel Yenilik Süreci TEKNOLOJİ VE İNOVASYON YÖNETİMİ -Hafta 5 Örgütsel Yenilikçilik Süreci-Planlaması Dr. Hakan ÇERÇİOĞLU 1 2 1 Örgütsel Yeniliğin Özellikleri Örgütsel bağlamda yenilik, örgütü ve üyelerini
DetaylıANADOLU 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
Detaylı7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.
7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
DetaylıBasit ve Çoklu Doğrusal Regresyon
Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Basit Doğrusal Regresyon Bir yordayıcı değişkene ait değerleri bildiğimizde, sürekli bir yordanan
DetaylıÜSTEL 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
DetaylıKORELASYON 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
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
Detaylı4. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN
4. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 B.3.2. Taban Fiyat Uygulaması Devletin bir malın piyasasında oluşan denge fiyatına müdahalesi,
DetaylıYerli ve / veya yabancı şirket evlilikleri ve beraberinde farklı kültürlere uyum süreci,
Hafta 1: İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ VE UYGULAMALARI 1 1 İnsan Kaynakları Yönetiminin Tanımı, Önemi ve Amacı İnsan kaynakları yönetimi, en üst düzey yöneticiden en alta, tedarik ve satın almadan satış sonrası
DetaylıTürkiye de HIV/AIDS Insidans ve Prevelansının Matematiksel Modelleme ile Tahmini
Türkiye de HIV/AIDS Insidans ve Prevelansının Matematiksel Modelleme ile Tahmini Emine Yaylali a, Zikriye Melisa Erdoğan a a Istanbul Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü HIV/AIDS Kongresi
DetaylıKapasite Belirleme Yöntemleri
Kapasite Belirleme Yöntemleri Kapasite kararlarında karar ağaçlarının kullanımı Belirsiz talep için başarılı kapasite planlama kararları vermek için kullanılan bir teknik karar teorisidir ve karar ağaçlarının
DetaylıMOTORLU KARA TAŞITI, RÖMORK VE YARI-RÖMORK İMALATI Hazırlayan Orkun Levent BOYA Kıdemli Uzman
MOTORLU KARA TAŞITI, RÖMORK VE YARI-RÖMORK İMALATI Hazırlayan Orkun Levent BOYA Kıdemli Uzman 638 1. SEKTÖRÜN TANIMI Motorlu kara taşıtı, römork ve yarı-römork sektör ürünleri imalatı ISIC Revize 3 sınıflandırmasına
DetaylıRastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde
DetaylıDoğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez
Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıYARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU
Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,
DetaylıTOPLAM KALİTE YÖNETİMİ
TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 4.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER Kalite Planlaması Kalite Felsefesi KALİTE PLANLAMASI Planlama, bireylerin sınırsız isteklerini en üst düzeyde karşılamak amacıyla kaynakların en uygun
DetaylıDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci
DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci Tek Değişkenli Zaman Serisi Modelleri Ekonomik verilerin analizi ile ekonomik değişkenlerin gelecekte alabilecekleri
DetaylıTürkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi. Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK
Türkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK Sunu Planı Giriş Bu bölümde İş Sağlığı ve Güvenliği ile ilgili
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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,
DetaylıDış Ticaret Politikasının Amaçları
Dış Ticaret Politikasının Amaçları Dış Ödeme Dengesizliklerinin Giderilmesi Bir ülkede fazla olan döviz talebinin azaltılması için kullanılabilir. Dış rekabetten korunma Uluslararası rekabete dayanacak
DetaylıÜNİTE 4: FAİZ ORANLARININ YAPISI
ÜNİTE 4: FAİZ ORANLARININ YAPISI Faiz oranlarının yapısı; Menkul kıymetlerin sahip olduğu risk, Likidite özelliği, Vergilendirme durumu ve Vade farklarının faiz oranlarını nasıl etkilediğidir. FAİZ ORANLARININ
DetaylıBASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar)
BASEL II RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) Temerrüde düşmemiş krediler için Basel II düzenlemelerinde Korelasyon Katsayısı, Vade ayarlaması, Sermaye Yükümlülüğü oranı, Sermaye yükümlülüğü
DetaylıKontrol Sistemlerinin Analizi
Sistemlerin analizi Kontrol Sistemlerinin Analizi Otomatik kontrol mühendisinin görevi sisteme uygun kontrolör tasarlamaktır. Bunun için öncelikle sistemin analiz edilmesi gerekir. Bunun için test sinyalleri
DetaylıFİNANSAL RİSK YÖNETİMİ
FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ 21. yy risk yönetimi yüzyılıdır. Ulrich Beck Ateşan Aybars (CTA) Neden Risk Yönetimi Başarılı bir şirket aynı zamanda risklerini de iyi yönetebilen bir şirkettir. Bu kapsamda; Firmanızın
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
Detaylı3 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
DetaylıTEKNE FORMUNUN BELİRLENMESİ
TEKNE FORMUNUN ELİRLENMESİ Ön dizaynda gemi büyüklüğünün ve ana boyutların belirlenmesinden sonraki aşamada tekne formunun belirlenmesi gelir. Tekne formu geminin, deplasmanını, kapasitesini, trimini,
DetaylıKarar değişkenlere ilişkin fonksiyonların ve bu fonksiyonlara ilişkin sınırlamaların tanımlanması
İNŞAAT PROJELERİNİN PROGRAMLAMA, TASARIM VE YAPIM SÜRECİNDE OPTİMİZASYON Doğrusal Optimizasyon Optimizasyon Kuramı (Eniyileme Süreci) Doğrusal Olmayan Optimizasyon Optimizasyon en iyi çözümü bulma sürecidir.
DetaylıFinansal Yatırım ve Portföy Yönetimi. Ders 5
Finansal Yatırım ve Portföy Yönetimi Ders 5 FİNANSIN TEMEL SORULARI: Riski nasıl tanımlarız ve ölçeriz? Farklı finansal ürünlerin riskleri birbirleri ile nasıl alakalıdır? Riski nasıl fiyatlarız? RİSK
DetaylıMAK 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
DetaylıVeriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 4 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıİSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon
İSTATİSTİK-II Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon ve Regresyon Genel Bakış Korelasyon Regresyon Belirleme katsayısı Varyans analizi Kestirimler için aralık tahminlemesi 2 Genel Bakış İkili veriler aralarında
DetaylıİNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ
İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ YÖNETİM İşletme amaçlarına etkili ve verimli bir şekilde ulaşmak üzere planlama, örgütleme, yöneltme, koordinasyon ve denetimin yapılması sürecidir. 2 YÖNETİM TEORİLERİ KLASİK
DetaylıUYGULAMALI DAVRANIŞ ANALİZİNDE VERİLERİN GRAFİKSEL ANALİZİ
UYGULAMALI DAVRANIŞ ANALİZİNDE VERİLERİN GRAFİKSEL ANALİZİ Uygulamalı davranış analizinde verilerin gösterilmesi ve yorumlanması için grafikler kullanılır. Grafikler öğrenci performansının merkezi eğilimi,
Detaylı8. 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
Detaylı250 BÜYÜK FİRMA VERİLERİNİN DEĞİŞKEN BAZINDA İNCELENMESİ
250 BÜYÜK FİRMA VERİLERİNİN DEĞİŞKEN BAZINDA İNCELENMESİ Prof. DR. Necmi GÜRSAKAL I. GİRİŞ Çalışmamızın ilk bölümünde 2002 yılına ilişkin 250 büyük firma verilerini değişken bazında inceleyerek bazı yorumlar
DetaylıEğitim Yönetimi ve Denetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı (5 Zorunlu Ders+ 6 Seçmeli Ders)
Eğitim Yönetimi ve Denetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı (5 Zorunlu Ders+ 6 Seçmeli Ders) Eğitim Yönetimi ve Denetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Dersin Kodu Dersin Adı T U/L Kredi ECTS EYD-504 Eğitim
DetaylıÇALIŞMA SORULARI TOPLAM TALEP I: MAL-HİZMET (IS) VE PARA (LM) PİYASALARI
ÇALIŞMA SORULARI TOPLAM TALEP I: MAL-HİZMET (IS) VE PARA (LM) PİYASALARI 1. John Maynard Keynes e göre, konjonktürün daralma dönemlerinde görülen düşük gelir ve yüksek işsizliğin nedeni aşağıdakilerden
DetaylıBir 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL 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
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.
ÇOKLU REGRESYON MODELİ Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir. Y=b 1 + b X + b X + u Y=b 1 + b X + b X +...+ b k X k + u
DetaylıBirinci Mertebeden Adi Diferansiyel Denklemler
Birinci Mertebeden Adi Diferansiyel Denklemler Bir veya daha çok bağımlı değişken, bir veya daha çok bağımsız değişken ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkene göre (diferansiyel) türevlerini içeren bağıntıya
DetaylıSAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE YÖNETİM VE ORGANİZASYON YAPISI NASIL OLMALI? MPHG KALİTE YÖNETİM MODELİ
SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE YÖNETİM VE ORGANİZASYON YAPISI NASIL OLMALI? MPHG KALİTE YÖNETİM MODELİ Nihal KAFALI ÜNLÜTÜRK MPHG Kalite Grup Müdürü 9. Uluslararası Sağlıkta Kalite, Akreditasyon ve Hasta
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
Detaylı11/10/14. Yeni ürün geliştirme stratejisi Yeni ürün geliştirme süreci Yeni ürün geliştirme yönetimi Ürün yaşam döngüsü stratejileri
Yeni ürün geliştirme stratejisi Yeni ürün geliştirme süreci Yeni ürün geliştirme yönetimi Ürün yaşam döngüsü stratejileri Kullanılan Kaynaklar: - Mucuk, İ. (2012). Pazarlama İlkeleri. Türkmen Kitabevi
Detaylı2015 Haziran ENFLASYON RAKAMLARI 3 Temmuz 2015
2015 Haziran ENFLASYON RAKAMLARI 3 Temmuz 2015 Haziran 2015 Tüketici Fiyat Endeksi ne(tüfe) ilişkin veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 3 Temmuz 2015 tarihinde yayımlandı. TÜİK tarafından
Detaylı9. 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.
DetaylıDers Planı - AKTS Kredileri: II. Yarıyıl Ders Planı Kodu Ders Z/S T+U Saat Kredi AKTS Mikro İktisat Zorunlu
Ders Planı - AKTS Kredileri: II. Yarıyıl Ders Planı Kodu Ders Z/S T+U Saat Kredi AKTS Mikro İktisat Zorunlu 3+0 3 4 AKTS Kredisi Toplam 4 DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl Z/S T+U Saat Kredi AKTS Mikro
Detaylı4. 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
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 1- GİRİŞ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 Mühendislikte, herhangi bir fiziksel sistemin matematiksel modellenmesi sonucu elde edilen karmaşık veya analitik çözülemeyen denklemlerin
DetaylıSürelerine Göre Tahmin Tipleri
Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak
DetaylıKONU 1: TÜRKİYE EKONOMİSİNDE ( ) İŞGÜCÜ VERİMLİLİĞİ ve YATIRIMLAR İLİŞKİSİ (DOĞRUSAL BAĞINTI ÇÖZÜMLEMESİ) Dr. Halit Suiçmez(iktisatçı-uzman)
KONU 1: TÜRKİYE EKONOMİSİNDE (1987-2007) İŞGÜCÜ VERİMLİLİĞİ ve YATIRIMLAR İLİŞKİSİ (DOĞRUSAL BAĞINTI ÇÖZÜMLEMESİ) Dr. Halit Suiçmez(iktisatçı-uzman) NE YAPILDI? ÖZET - Bu çalışmada, işgücü verimliliği
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıSanayide Ar-Ge ve Yeni Ürün Geliştirme
Sanayide Ar-Ge ve Yeni Ürün Geliştirme A. Erbil PAYZIN PAYZIN Danışmanlık Ltd. Şti. ÜSİMP 4. Ulusal Kongresi, 2-3 Haziran 2011, İzmir 1 Sunumun içeriği Ar-Ge aşamaları ve geliştirme projeleri sınıfları
DetaylıDış Ticaret Politikası. Temel İki Politika. Dış Ticaret Politikası Araçları Korumacılık / İthal İkameciliği
Dış Ticaret Politikası Temel İki Politika Korumacılık / İthal İkameciliği Genel olarak yurt dışından ithal edilen nihai tüketim mallarının yurt içinde üretilmesini; böylece dışa bağımlılığın azaltılmasını
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
Detaylı= 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz dengenin istikrarlı olup olmadığını tespit ediniz.
Siyasal Bilgiler Fakültesi İktisat Bölümü Matematiksel İktisat Ders Notu Prof. Dr. Hasan Şahin Faz Diyagramı Çizimi Açıklamarı = 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ
3. BASKIYA ÖNSÖZ İleri Panel Veri Analizi kitabının 2012 yılında çıkan ilk baskısının çok hızlı tükenmesi üzerine, 2013 yılında çok daha fazla adetle ikinci baskısı yapılmıştır. Kitabın ikinci baskısı
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıPazar Bölümlendirmesi
Pazar Bölümlendirmesi Umut Al H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü umutal@hacettepe.edu.tr Plan Pazar bölümlendirmesi Pazar araştırması Pazarlama araştırması Bilgi merkezlerinde pazar bölümlendirmesi SWOT
DetaylıMALİ ANALİZ TEKNİKLERİ
1 MALİ ANALİZ TEKNİKLERİ Mali analiz, bir işletmenin mali durumunun ve mali yönden gelişmesinin yeterli olup olmadığını belirlemek için, mali tablo kalemlerindeki değişikliklerin, aralarındaki ilişkilerin,
DetaylıKALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ
KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ Kalite Güvencesi ve Kalite Güvence Sistemleri Ürün kalitesi, gerek ISO tarafından belirlenmiş ölçülere ve gerekse Türkiye de TSE nin ortaya koyduğu standartlara göre belli bir
DetaylıTürkiye ve Brezilya da Beklentilerin Enflasyon Tahminine Etkisi
Türkiye ve Brezilya da Beklentilerin Enflasyon Tahminine Etkisi CEM ÇAKMAKLI K O Ç Ü N İ V E R S İ T E S İ, A M S T E R D A M Ü N İ V E R S İ T E S İ, KU- T U S İ A D E A F Türkiye de Enflasyon Dinamikleri:
DetaylıTaylor Serisi. Şekil 16. HMS Leviathan. Şekil 17. Taylor serisi ana formu
... Taylor Serisi Taylor serisi (,). yüzyılın başlarında David Taylor tarafından yüksek hızlı ve çift pervaneli savaş gemisi formlarında kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Serinin ana formu yılında inşa
DetaylıKPSS LİSANS DA UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI
2012 - LİSANS DA UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI Genel Yetenek 1) Türkçe %50 2) Matematik %50 a) Sözcük bilgisi %5 a) Sayılarla işlem yapma %10 b) Dil bilgisi %10 b) Matematiksel ilişkilerden yararlanma
Detaylı10.390. Güncel BES Verileri. Toplam Fon Büyüklüğü (milyar TL) 46,15. Faizsiz Fon Büyüklüğü (milyar TL) 2,01
KASIM 15 Güncel Ekonomik Yorum Ekim ayı, seçim sonrası döneme bakıldığında esasen geçen sürede dillendirilmeyen tek parti iktidarı ihtimalinin daha fazla olduğu ve hissedildiği bir ay olmakla birlikte
DetaylıTİCARİ LİMANLARDA HESAPVEREBİLİRLİK VE LOJİSTİK PERFORMANSA ETKİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA
TİCARİ LİMANLARDA HESAPVEREBİLİRLİK VE LOJİSTİK PERFORMANSA ETKİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA Prof. Dr. Ramazan KAYNAK Gebze Teknik Üniversitesi, İşletme Fakültesi Şükrü SATILMIŞ Kocaeli Üniversitesi, Karamürsel
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıBursa Yenileşim Ödülü Başvuru Raporu
1- YENİLEŞİM YÖNETİMİ / LİDERLİK Liderler, yenilikçi bir kurum için gerekli olan ihtiyaçlar doğrultusunda; Yenileşim doğrultusunda vizyonu oluştururlar, Strateji ve politikaları tanımlarlar, Farkındalık
DetaylıKarar Verme ve Pazarlama Bilgisi: Yönetim Kurulu Odasına Giden Yol
Karar Verme ve Pazarlama Bilgisi: Yönetim Kurulu Odasına Giden Yol Bilgi pazarındaki sert rekabet ortamı pazarlama araştırması endüstrisinin müşterilerin bilgi ihtiyaçlarına daha fazla yoğunlaşmasını gerektiriyor.
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıEŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER
EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının
DetaylıAERODİNAMİK KUVVETLER
AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından
DetaylıBASIN DUYURUSU ENFLASYONDAKİ GELİŞMELER VE 2001 YILI NA BAKIŞ
5 Şubat 2001 BASIN DUYURUSU Sayı: 5 ENFLASYONDAKİ GELİŞMELER VE 2001 YILI NA BAKIŞ Gazi ERÇEL Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası 5 Şubat 2001 Ankara Çeyrek yüzyıldır uygulanan politika yanlışlıklarının
DetaylıEPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME
EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME Fatih KALECİ 1, Ersen YAZICI 2 1 Konya Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Matematik Eğitimi 2 Adnan Menderes Üniversitesi, Eğitim Fakültesi,
DetaylıKoşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
DetaylıSPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1
SPSS UYGULAMALARI-II 27.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Normal Dağılım Varsayımının İncelenmesi Çarpıklık ve Basıklık Katsayısının İncelenmesi Analyze Descriptive Statistics Descriptives tıklanır. Açılan pencerede,
DetaylıYABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY
DetaylıGözler ve beyin insan için neyse, ihtiyaç belirleme de eğitim için öyle..
Gözler ve beyin insan için neyse, ihtiyaç belirleme de eğitim için öyle.. Yani.. Gözler ve beyin insan için neyse, Vizyon ve muhakeme (doğru karar alma) ihtiyaç belirleme de eğitim için öyle.. Çoğu eğitimden
DetaylıTS EN ISO/IEC 9241-151 Kullanılabilir Arayüz Sertifikası Verilmesi Süreci
TS EN ISO/IEC 9241-151 Kullanılabilir Arayüz Sertifikası Verilmesi Süreci Nihan Ocak 1, Feride Erdal 2, Prof. Dr. Kürşat Çağıltay 3 1 Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Bilişim Sistemleri Bölümü, Ankara 2
Detaylı