Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract"

Transkript

1 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato Process ad a Applcato Example Özet Rekabet ürü kaltes le yapıldığı güümüzde, orgazasyoları rekabet gücüü koruyablmes, ürüü yalızca pazardak fyatıa değl, kaltese de bağlıdır. Projeler yaşam dögüsü boyuca bell oktalarda yapıla ürü gözde geçrmeler amacı, kaltel ürü gelştrlmektr. Kaltel ürü, plalaa zamada, plalaa bütçe le gelştrle ve müşter gereksmler tümüü karşılaya ürüdür. Ürü kaltes artması le daha az hata, daha az ger döüşler ve dolayısıyla da daha düşük malyet gerçekleştrlmş oluur. Proje lerleye safhalarıda ortaya çıka, hata ve ger döüşler çok olduğu kaltesz br ürüü frmaya malyet, ürü gözde geçrme aktvteler malyetde çok daha fazladır. Ürü gözde geçrmelerde, ürüler olguluk ve sorak faza geçş ç yeterllk sevyeler değerledrlr. Bu çalışmada, yazılım projelerdek ürü gözde geçrmeler, bu gözde geçrmeler amaçları, gözde geçrme yötemler, hazırlık sürec ve gözde geçrme değerledrme yötem le lgl br uygulama öreğ verlmştr. Abstract I the recet years whch the competto s based o the product qualty, to mata the compettve power for the orgazatos depeds o ot oly the prce but also the qualty. The am of the product revews at certa pots of the project lfe cycle s, to develop qualty product. The qualty product s the product whch s developed plaed budget ad tme wth provdg the customer eeds. By creasg the qualty of the product, less mstakes ad tur backs ad evetually less costs are esured. The cost of the poor qualty product whch s proved to have lost of mstakes ad returs towards the last stages of producto s more tha the cost of product revews actvtes. The adequacy eeded to pass the ext step ad the maturty of the products s evaluated at the product revews. I ths study, the product revews at the software projects, Tuğba SARAÇ Yük. Edüstr Müheds TAI, Akara the am of these revews, the methods, the preparato process ad a example of a method for evaluato of product revew are preseted.. Grş ama, yöetlmes e zor kayaklarda brsdr. Yeryüzüdek her şey zamaa edeksl tükedğ ç, projeler de zamaa edeksl değerledrlmektedr. Proje yaşam dögüsü boyuca, doğru zamalarda yapıla ürü gözde geçrmeler, hataları erke teşhs le kaltel ürüü plalaa zamada gelştrmey amaçlar. Ürü gözde geçrmeler le hatayı müşterde öce frma çalışalarıı yakalayarak, müşterye kaltel ürü çıkarılması hedefler. Erke tespt edle problemler ç vaktde ölemler alıacağıda, proje lerleye safhalarıda problem büyümes le harcaacak zama ve ş gücü, proje dğer süreçlere kaydırılablr. 2. Gözde Geçrmeler Gözde geçme, belrlee hedeflere ulaşmak amacıyla, bell br ürüüü ya da ürü grubuu olguluğuu ve br sorak faza geçş ç yeterllğ değerledrlmesdr. Yazılım projesde gözde geçrme, yazılım yaşam dögüsüü lgl safhalarıda, belrl br ürüü, taımlı br gözde geçrme ekb tarafıda celeerek ürüü olguluğuu ve br sorak faza geçş ş yeterllğ taımlamış krterlere göre değerledrlmes, varsa hatalarıı tespt edlmes ve gereke ölemler alıması aktvteler çerr. Br ürü ç çok sayıda gözde geçrme yapılablr. Bu çalışmada bahsedle gözde geçrme, lgl ürüü taba çzgs alıa (basele) sürümüü gözde geçrlmesdr. Yazılım ürüler büyüdükçe karmaşıklığı da artacağı ç, çereceğ hatalar da ayı ölçüde büyür ve çözümü zor, hatta mkâsız hale geleblr. Bu hataları gderlmes, olablecek ger döüşler ve hata

2 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) yöetm sürec frmaya malyet, ürü gözde geçrmeler malyetde çok daha fazladır. Bu edele, yazılım yaşam dögüsüü stratejk oktalarıda yapıla, y plalamış ve etk katılımı sağladığı gözde geçrmeler, yazılım ürüüü olguluğuu esel br şeklde değerledrlmes olaak verr. Yazılım Projelerdek gözde geçrmeler yazılım safhalarıa göre dört aşamada ele alıablr. Bular; Yazılım Gereksmler Gözde Geçrmes Yazılım Tasarımı Gözde Geçrmes Kodlama Gözde Geçrmes Yazılım Test Durumu, Prosedürler ve Souçları Gözde Geçrlmesdr. 2.. Yazılım Gereksmler Gözde Geçrmes Yazılım gereksm gözde geçrme amacı, yazılım tarafıda gerçekleştrlecek sstem foksyolarıı taımladığıı, taımlaa gereksmler projede kullaılacak yazılım gereksm stadardıa uyumuu, sstem gereksmler le yazılım gereksmler arasıdak zleeblrlğ, gereksmler açık, alaşılır, tutarlı ve doğrulaablr olduğuu değerledrmektr. Bu gözde geçrme, proje plalama safhasıda hazırlamış ve lgl plaı ekde yayılamış soru lstes üzerde, gözde geçrme ekb tarafıda gerçekleştrlr. Gözde geçrme ekb, gözde geçrle ürüü olguluk sevyes ve sorak faza geçş ç yeterllğ bu soru lstese göre değerledrr Yazılım Tasarımı Gözde Geçrmes Yazılım tasarımı gözde geçrlmes Yazılım Ö Tasarımı Gözde Geçrlmes ve Yazılım Detay Tasarımı Gözde Geçrlmes olmak üzere k bölümde değerledrleblr Yazılım Ö Tasarımı Gözde Geçrmes Bu gözde geçrme amacı, gelştrle ö tasarımı gereksmler ve foksyolarla uyumuu, proje belrlemş tasarım stadardıa uyguluğuu, mmar ve foksyoel yapıladırmasıı değerledrmektr. Bu gözde geçrme, proje plalama safhasıda hazırlamış ve lgl plaı ekde yayılamış soru lstes üzerde, gözde geçrme ekb tarafıda gerçekleştrlr. Gözde geçrme ekb, gözde geçrle ürüü olguluk sevyes ve sorak faza geçş ç yeterllğ bu soru lstese göre değerledrr Yazılım Detay Tasarımı Gözde Geçrmes Bu gözde geçrme amacı, gelştrle detay tasarımı, tasarlaa yazılım mmar brmler arasıdak ara yüzler, yazılımı etegre olacağı dış ara yüzler, tasarım stadardıa uyumuu, tüm yazılım gereksmler doğru ve tam karşıladığıı, mmar doğrulaablrlğ değerledrmektr. Bu gözde geçrme, proje plalama safhasıda hazırlamış ve lgl plaı ekde yayılamış soru lstes üzerde gözde geçrme ekb tarafıda gerçekleştrlr. Gözde geçrme ekb, gözde geçrlecek ürüü olguluk sevyes ve sorak faza geçş ç yeterllğ bu soru lstese göre değerledrr Kodlama Gözde Geçrmes Bu gözde geçrme amacı, gelştrle yazılımı, belrlemş detay tasarıma, proje kodlama stadardıa uyumuu, kayak koduu ver ve kotrol akışıı doğruluğuu, yazılımı doğrulaablrlğ ve gereksmler le kayak kod arasıdak zleeblrlğ değerledrmektr. Bu gözde geçrme, proje plalama safhasıda hazırlamış ve lgl plaı ekde yayılamış soru lstes üzerde ve/veya yazılımı gelştrldğ ortama göre seçle araçlar kullaılarak gerçekleştrlr. Gözde geçrme ekb, gözde geçrle ürüü olguluk sevyes ve sorak faza geçş ç yeterllğ bu soru lstese göre değerledrr Yazılım Test Durumu, Prosedürler ve Souçları Gözde Geçrlmes Bu gözde geçrme amacı, tüm yazılım gereksmler, yazıla test searyoları le test edleceğ, test prosedürler tam, açık ve alaşılır olduğuu ve test souçlarıı doğruluğuu değerledrmektr. Bu gözde geçrme, proje plalama safhasıda hazırlamış ve lgl plaı ekde yayılamış soru lstes üzerde gözde geçrme ekb tarafıda gerçekleştrlr. Gözde geçrme ekb, gözde geçrle ürüü olguluk sevyes ve sorak faza geçş ç yeterllğ bu soru lstese göre değerledrr Verml Br Gözde Geçrme Krtk Noktaları Verml br ürü gözde geçrmes, aşağıdak krterler dkkate alıarak gerçekleştrleblr; Plalama safhasıda, projede yer alacak tüm gözde geçrmeler ç yeterl zama ve kayağı (şgücü, araç, tess vs.) plalaması. Gözde geçrlecek ürüler belrlemes. Gözde geçrmede öce Bölüm 3. de detayları verle blgler gözde geçrme ekbe letlmes.

3 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Her gözde geçrmede öce, gözde geçrme ekbe lgl ürüler celeyeblmes ç yeter kadar zama verlmes. Gözde geçrme ekb, gözde geçrle ürü hakkıda tekk yeterllğ ola kşlerde seçlmes. Gözde geçrmeye, bezer br proje lgl ürüüü gelştre kşler de davet edlmes Gözde geçrmeye projede çalışa ve gözde geçrlecek ürüü kullaacak çalışaları da davet edlmes le tüm ekb lgl ürü üzerde hem fkr olması. Her gözde geçrme ç br soru lstes hazırlamış olması. (İlgl plalarda yer ala aktvtelere, sözleşmeye, uyulması gereke stadartlara, müşter bekletlere, kazaılmış tecrübelere vs. göre ) Gözde geçrme btmde, karşılaşıla mevcut ve potasyel problemler, bu problemler sorumlularıı, mat blgler, kapama ölçütler ve gözde geçrme otlarıı rapor hale getrlmes ve dağıtılması. Tüm gözde geçrmelere, ürüü celeyecek kşler yaı sıra, ürü kalte tematı ve kofgürasyo yöetm aktvteler de gerçekleştrecek kşler katılması. Gözde geçrme ekb, bezer projelerdek bezer ürüler gerçekleştre, alaıda uzma ve ürü le lgl yorum vereblecek yeterllkte kşlerde seçlmes. Gözde geçrme ekb, ürüü gerçekleştre kşler dışıdak kşlerde seçlmes le gözde geçrme aktvtes vermllğ arttırılması Yukarıda sıralaa maddeler, belrl br gözde geçrme verm arttırmak ç göz öüde buludurulması gereke maddelerdr. Verml geçe gözde geçrmeler souçlarıı aalz edlmes, sorak projeler ç daha y alt yapı oluşturularak hem gelştrlecek ürüler kaltes arttırır hem de ayrılacak zama ve kayağı azaltarak şrkete uzu vadede daha fazla katma değer sağlayablr. Buu ç; Gözde geçrme sırasıda karşılaşıla hataları sııfladırılması ve bu hataları düzeltme yötemler kayıt altıa alıması süreç yleştrme çalışmalarıda kullaılablr. Yukarıda alatıla aktvte sstematk hale getrlmes sağlaarak sorak projeler ç alt yapı oluşturulablr. Karşılaşıla hataları ve kazaıla tecrübeler lgl çalışalara suulması le hataları tekrarlama oraı düşürüleblr. Karşılaşıla hataları ve kazaıla tecrübeler tutulduğu br ver tabaıı yapılması ve tüm frma çalışaları ç erşleblr hale getrlmes. 3. Gözde Geçrme Hazırlık Sürec ve Değerledrme Yötem 3.. Gözde Geçrmeye Hazırlık Sürec Br gözde geçrmede öce, Gözde Geçrme Hazırlık Notu adıda br doküma hazırlaır ve lgl proje ekbe göderlr. Bu dokümaı hazırlamak, gözde geçrlecek ürüü sahb sorumluluğudadır. Gözde geçrme hazırlık otu, proje ekbe proje ekb yeterce hazırlaablmese mka vereblecek süre kadar öce göderlmeldr. Bu hazırlık otu e az aşağıdak blgler çermeldr; Amaç Kapsam Güdem Gözde Geçrlecek Ürü Lstes Soru Lstes Gözde Geçrme Ekb Gözde Geçrme Yer / Saat Blgler Gözde Geçrme Değerledrme Yötem Gözde Geçrme Raporu Şablou Amaç: Gözde Geçrme Hazırlık Notu dokümaıı hazırlama amacı alatılır. Kapsam: Gözde Geçrme Hazırlık Notu dokümaıı kapsamı alatılır. Güdem: Gözde Geçrme esasıda gözde geçrlecek kouları, tahm başlagıç ve btş saatler verr. Gözde Geçrlecek Ürü Lstes: Gözde geçrlecek ürüler lstesdr. Soru Lstes: Sözleşmede gele gereksmlerde, müşter bekletlerde, sözleşmede uyulması stee

4 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) stadartlarda, projede uyulması kararlaştırıla stadartlarda, bezer projelerdek tecrübelerde faydalaarak hazırlaır. Gözde geçrlecek yazılım ürüler, bu krterlere göre değerledrlr. Gözde Geçrme Ekb: İlgl ürüü gözde geçrecek ekptr. Bu ekp yazılım projes krtklk sevyese göre değşmekle beraber, bezer projedek bezer ürüü gelştre kşlerde, ala uzmalarıda, ürüe yorum vereblecek yeterllkte ola kşlerde seçlr. Gözde geçrme ekbde, ürü kalte tematı ve kofgürasyo yöetm aktvteler de gerçekleştrecek kşler buluması öemldr. Gözde Geçrme Yer / Saat Blgler: Gözde geçrme gerçekleştrleceğ yer ve saat blgler çerr. Gözde Geçrme Değerledrme Yötem: Gözde geçrle ürüü hazırlamış soru lstese göre gözde geçrme ekb tarafıda pualaarak ürüü başarı durumuu belrlemes yötemdr Gözde Geçrme Değerledrme Yötem Verml br gözde geçrme aktvtesde, gözde geçrle ürüü olguluğuu ve sorak faza geçş ç yeterllğ asıl değerledrleceğ belrlemş olmalıdır. Bu değerledrme ç orgazasyolarda değşk yötemler kullaılmaktadır. Bu çalışmada bu yötemlerde k taes detayladırılmıştır. Bu yötemlerde lk, pualama yötemdr. Gözde geçrme ekb, soru lstesdek her br soru ç gözde geçrle ürüü olguluğua göre belrlemş br skala üzerde br pua verr. Aşağıda üç farklı başarı otu üzerde yapıla pualama öreğ verlmştr; : Yeterszdr. Tespt edle ekskler gderldkte sora ürü tekrar gözde geçrme sürece tab tutulur. 2: Gözde geçrle ürü üzerde ekskler / hatalar vardır, kabul edleblr hale geleblmes ç düzeltmeler yapılmalıdır. (Şartlı kabul) 3: Gözde geçrle ürü herhag br değşklğe htyaç duyulmada kabul edlr. Verle pualara göre gözde geçrle ürü, Başarılı veya Başarısız olarak değerledrleblr. Buu ç, verle pualar arasıda e az br tae (Yetersz) olması halde ürü Başarısız dır dğer durumlarda Başarılı dır şeklde br yaklaşım zleeblr. Gözde geçrme değerledrme yötemlerde brsde, ağırlıklı başarı faktörlere göre değerledrme yötemdr. Bu yötemde, her br soruya ağırlık verldğ ç, yukarıda alatıla yötemde daha doğru souç elde edlr. Soru lstesde yer ala her soru ç, projeye, soruu gerektrdğ aktvte krtklk sevyese ve o aktvte gerçekleştrlememes projeye olacak etkse göre skala üzerde br ağırlık faktörü verlr. Daha sora her br soru, verle cevaplar değerledrlerek pualaır. Bu pualar ağırlık faktörü le çarpılır, bulua değerler toplaır ve ağırlık faktörler toplamıa bölüür. Elde edle değer ağırlıklı başarı değer olup, bu değer deal ağırlıklı başarı değer le kıyaslaarak gözde geçrle ürüü gerçek başarı yüzdes elde edlr. İdeal ağırlıklı başarı değer, her soruu e yüksek puaı alması le hesaplaa değerdr. Tablo dek pua sütuuda yer ala her br P değer, gözde geçrme ekbdek herkes verdğ puaı ortalaması alıarak buluur. Her soruu pua skalası, dğer soruları pua skalasıda farklı olablr. Br dğer kou da, gözde geçrlecek ürüü değerledrleceğ mevcut soru lstes gözde geçrmede öce celemes ve uygulaablr olmaya soruları lstede çıkarılmasıdır. Tablo : Gözde Geçrme Değerledrmes Tablosu Sorular Ağırlık (AF) Pua (P) Soru AF P Soru2 AF2 P2 Soru3 AF3 P3 Soru4 AF4 P4 Soru5 AF5 P Soru AF P Her br aktvte ç ağırlık faktörler le puaları çarpılır ve bulua değerler toplaır. Elde edle değer ağırlık faktörler toplamıa bölüerek gözde geçrle ürüü ağırlıklı başarı değer buluur. = g = AF * P = AF () g :Gözde Geçrle Ürüü Ağırlıklı Başarı Değer AF :. Soruu Ağırlık Faktörü P :. Soru İç, Gözde Geçrme Ekb Verdğ Puaları Ortalaması. : Soru Lstesdek Soru Sayısı

5 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) İdeal ağırlıklı başarı değer ( ), her br soruu, pua skalasıa göre o soruya verleblecek e yüksek pua le ağırlık faktörüü çarpılıp toplaarak ağırlık faktörler toplamıa bölümes le elde edlr. = = GBY = ( AF * P ) = g *00 (2) :Gözde Geçrle Ürüü İdeal Ağırlıklı Başarı Değer P m :. Soruya Verleblecek Maksmum Pua Değer g değer değer le karşılaştırıldığıda gözde geçrle ürüü Geel Başarı Yüzdes (GBY) hesaplaır. GBY: Gerçek Başarı Yüzdes 3.3. Uygulama Öreğ AF m (3) Bu bölümde, Yazılım Gereksm Gözde Geçrmes değerledrlme yötem le lgl br uygulama öreğ verlmştr. Bu gözde geçrme, farklı br projedek bezer ş yapa 2 tasarım gelştrc, 3 kod gelştrc ve 2 test sorumlusuu katılımı le gerçekleştrlmştr. Test sorumlusu ürü kalte tematı ve kofgürasyo aktvteler de gerçekleştrecektr. Tablo 2 dek ağırlık değerler, projeye ve soruda yapılması beklee aktvte yapılmamasıı projeye etks değerledrlerek uzma kşler tarafıda verlmştr. Tabloda yer ala örek yazılım gereksm gözde geçrme soru lstes, proje plalama safhasıda hazırlamış ve gözde geçrmede yeter kadar süre öce Gözde Geçrme Hazırlık Notu dokümaıı Soru Lstes başlığı altıda lgl proje ekbe duyurulmuştur. Soru lsteler ürüü başarı krterler gb değl, ürüü sorak faza geçş ç yeterllğ belrleme krterler olarak düşüülmeldr. Bu edele buradak sorular, süreçte olablecek hataları tespt etmeye yöelk değldr. Süreçte karşılaşıla hatalar, projede uygulaması kararlaştırıla Düzeltc / Öleyc Faalyetler sürece göre kayıt altıa alıarak takp edlr. Tablo 2 de, gözde geçrme örek soru lstes, lstedek her br soru ç ağırlık faktörü ve gözde geçrle ürüü olguluğu ve sorak faz ola ö tasarım fazıa geçş ç yeterllğ değerledrlmes le verle pualar görülmektedr. Pua sütuuda yer ala değerler, 7 kşde oluşa gözde geçrme ekb her br soruya yukarıda belrtle pua skalasıda verdğ değerler ortalaması alıarak elde edlmştr. Sorular Tablo 2: Yazlım Gereksm Gözde Geçrme Değerledrmes Hesap Tablosu Ağırlık (AF) Pua (P) Yazılımı gerçekleştreceğ foksyolar taımlamış mı? 5 2,57 Sstem yazılım tarafıda gerçekleştrlecek şlevler tümü, yazılım gereksmlerde yer alıyor 7,85 mu? Br gereksm brde fazla yerde tekrar etmemes sağlamış mı? 7 2,42 Yazılım gereksmler ked çde tutarlı mı? 5 2,57 Yazılım gereksmler açık mı? 5 3 Yazılım gereksmler doğru ve tam mı? 5 3 Yazılım gereksmler test edleblr m? 5 2,4 Sstem sterler le yazılım sterler arasıdak zleeblrlk sağlamış mı? 7 2,7 İç ve Dış ara yüzler taımlamış mı? 5 2,57 Gereksmler taımlaırke, projede belrlee yazılım gereksm stadardıa uyulmuş 5,57 mu? Gereksmler tasarım detayı çermes egellemş m? 5 2 Kısıtlar gerçekç m? 5 3 Ağırlık Faktörü ç Skala (7) Vazgeçlmez (5) Çok Öeml (3) Öeml () Terch Edlr (0) Değerledrme Dışı Pualama ç Skala (0): Yeterl değl (): Kısmî olarak yeterl Olumsuz (2): Kısmî olarak yeterl Olumlu (3): Yeterl Pua değerler, ağırlık faktörler le çarpılır ve souçlar toplaır. Bu toplam, ağırlık faktörler toplamıa

6 YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) bölüerek gözde geçrle ürüü ağırlıklı başarı değer ( g ) elde edlr. Tablo 2 dek değerler () deklemde yere koyulduğuda; g = 5.49 olarak hesaplaır. Tablo 2 de yer ala ağırlık faktörler, her soruya verleblecek e yüksek pua le çarpılıp toplaarak elde edle değer, ağrılık faktörler toplamıa bölüerek deal ağırlıklı başarı değer hesaplaır. Tablo 2 dek değer (2) deklemde yere koyulduğuda; = 6,97 olarak hesaplaır. Bulua ağırlıklı başarı değer ( g ), deal ağırlıklı başarı değer ( ) le karşılaştırıldığıda, gözde geçrle ürüü gerçek başarı yüzdes (GBY) değer elde edlr. Bulua g ve değer (3) deklemde yere koyulduğuda; GBY = % 78 olarak hesaplaır. 3. Tartışma Bu çalışmada bahsedle ağırlıklı başarı yötemde verle ağırlık değerler ve pualar, her e kadar bell krterlere göre verlyor olsa da, kşler tarafıda verlmş oldukları ç özellk taşırlar. Bu edele orgazasyoları, burada hesaplaa gerçek başarı yüzdes le proje lerleye safhalarıda gözde geçrle ürüü başarı yüzdes kıyaslayarak farkları aalz etmeler, gerekrse ağırlık faktörler, pua skalasıı ve soru lsteler gücellemeler öerlr. Br başka öeml okta da, gözde geçrle ürüü başarı yüzdes, yalızca tekk yeterllğ değl, ayı zamada süreç kaltes ve proje yöetm başarısıı da etkledğdr. olmaktadır. Gerçekleştrle ürüler kaltes arttırmak ç ürüü proje souda değl, proje yaşam dögüsü boyuca bell oktalarda değerledrmek çok daha akılcıdır. Bu edele proje başıda, bu gözde geçrmeler taımlaması, plalaması ve gerekl kayakları tahss edlmes öemldr. Ürü gözde geçrmeler, hem hataları erke teşhs sağlamakta, hem de tekrarıı öleyerek sorak projeler ç daha y br alt yapı sağlamasıa katkıda buluur. Gözde geçrmeler şrkete getrs arttırmak ç, tespt edle hataları sııfladırılması, kayıt altıa alıması, proje ekb le paylaşılması ve buları süreç yleştrme sürece grd olarak verlmes öemldr. Bütü bu olumlu ger döüşler olablmes ç, frmaı gözde geçrme sürec taımlaması, uygulaması ve bu sürec sürekl gelştrmey hedeflemes gerekldr. Uutulmamalıdır k, kaltesz br ürüü malyet, ürü gözde geçrme aktvteler plalaması ve gerçekleştrlmes ç harcaacak malyette çok daha fazladır. 6. Kayaklar [] IEEE/EIA , "Stadard for Iformato Techology-Software Lfe Cycle Processes, 998. [2] IEEE STD , Stadard for Software Revews 997. [3] MIL-STD-52B, Techcal Revews ad Audts for Systems, Equpmets, ad Computer Software, Souç Bu çalışmada, yazılım gözde geçrmeler öem, amaçları, gözde geçrme hazırlık sürec ve değerledrme yötem açıklamış ve br uygulama öreğ verlmştr. amaı para olduğu güümüzde ürüü beklee kaltede çıkarılamaması, yüklec frmaya mal ger döüşte geckmelere, geckmeler ede olduğu ceza ödemelere ve frmaı prestj kaybıa ede

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

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

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

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

Detaylı

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2 Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

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

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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

LABORATUVARIN İŞ HİJYENİ ÖLÇÜM, TEST VE ANALİZ HİZMETLERİ KAPSAMINDA AKREDİTASYON BELGESİ ALMASI ZORUNLULUĞU OLAN PARAMETRE LİSTESİ

LABORATUVARIN İŞ HİJYENİ ÖLÇÜM, TEST VE ANALİZ HİZMETLERİ KAPSAMINDA AKREDİTASYON BELGESİ ALMASI ZORUNLULUĞU OLAN PARAMETRE LİSTESİ LABORATUVARIN İŞ HİJYENİ ÖLÇÜM, TEST VE ANALİZ HİZMETLERİ KAPSAMINDA AKREDİTASYON BELGESİ ALMASI ZORUNLULUĞU OLAN PARAMETRE LİSTESİ Sıra No Parametre 1 Kişisel Soluabilir Tozları Kosatrasyou 2 İşyeri Ortamı

Detaylı

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir: 1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki

Detaylı

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme 5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli

Detaylı

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 5, No 3, 60-60, 00 Vol 5, No 3, 60-60, 00 ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Özka DEMİREL, Ada KAKİLLİ ve Mehmet TEKTAŞ Elektrk

Detaylı

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör. İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

Detaylı

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Öer.C.9.S.. Temmuz 00.-. ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Semra ERPOLAT Mmar Sa Güzel Saatlar Üverstes Fe Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü,

Detaylı

Mühendislik Ekonomisi. Ders Notları. Yrd. Doç. Dr. Önder Halis BETTEMİR

Mühendislik Ekonomisi. Ders Notları. Yrd. Doç. Dr. Önder Halis BETTEMİR Mühedslk Ekooms Ders Notları Yrd. Doç. Dr. Öder Hals BETTEMİR Malatya, 207 . Mühedslk ve Mühedslk Ekooms İsaları htyaç ve stekler doğrultusuda ortaya çıka talepler çözümü mühedslk yaklaşımı le sağlaır.

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

Detaylı

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede

Detaylı

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ Geel olrk 4 tp yötem kullılır.. Düz çzg yötem: Mlı değer zml doğrusl olrk zldığı vrsyılır. Mlı hzmet ömrü boyuc her yıl ç yı mktr mortsm olrk yrılır. V V d = S d:

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve

Detaylı

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için ÖzelKredi İstekleriize daha kolay ulaşmaız içi Yei özgürlükler keşfedi. Sizi içi öemli olaları gerçekleştiri. Hayalleriizi süsleye yei bir arabaya yei mobilyalara kavuşmak mı istiyorsuuz? Veya özel güler

Detaylı

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makie Mühedisliği Bölümü 1 STAJLAR: Makie Mühedisliği Bölümü öğrecileri, öğreim süreleri boyuca 3 ayrı staj yapmakla yükümlüdürler. Bularda ilki üiversite içide e fazla 10 iş güü süreli

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.

Detaylı

DO-178B Sertifikasyonuna Uygun Yazılım Geliştirme Software Development Compatible with DO-178B Certification

DO-178B Sertifikasyonuna Uygun Yazılım Geliştirme Software Development Compatible with DO-178B Certification YKGS2008: Yazılım Kalitesi ve Yazılım Geliştirme Araçları 2008 (9-10 ekim 2008, İstabul) DO-178B Sertifikasyoua Uygu Yazılım Geliştirme Software Developmet Compatible with DO-178B Certificatio Yusuf İbrahim

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

Detaylı

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t) III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı Byomedkal Amaçlı Basınç Ölçüm Chazı Tasarımı Barış Çoruh 1 Onur Koçak 2 Arf Koçoğlu 3 İ. Cengz Koçum 4 1 Ayra Medkal Yatırımlar Ltd. Şt, Ankara 2,4 Byomedkal Mühendslğ Bölümü, Başkent Ünverstes, Ankara,

Detaylı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM 17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,

Detaylı

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM

Detaylı

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ Sayı Konu...12.30 : B.30.2.KHU.0.00.00.00- : Özürlü Öğrencler hk. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ VEDİ L~.10. 20 0 5 Yükseköğretm Kurulu Başkanlığına Ilg: 14.09.2009 tarh 29515 sayılı yazınız. Yükseköğretm

Detaylı

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract SESSION 1 Türkye dek Kout Fyatlarıı Tahmde Hedok Regresyo Yötem le Yapay Sr Ağlarıı Karşılaştırılması Comparso of Hedoc Regresso Method ad Artfcal Neural Networks to Predct Housg Prces Turkey Asst. Prof.

Detaylı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR? İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+... MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ .4.26 5. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ Mekul Kıymet Yatırımlarıı Değerlemesi Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Temel Değerleme Modeli Mekul Kıymet Değerlemesi

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

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

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2015 yılı fo getrs 02/01/2015-04/01/2016 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2015 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

Detaylı

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI 15.09.015 T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL4 İSTATİSTİK II HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ İMAK-asarım İmalat Aalz Kogres 6-8 Nsa 6 - ALIKESİR ÉZIER YAKLAŞIMI İLE İR YÜZEYİN OLUŞURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ ÜREİLMESİ Cha ÖZEL, Erol KILIÇKAP Fırat Üverstes, Maka Mühedslğ ölümü-elaziğ

Detaylı

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.

Detaylı

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Clt 2, Sayı 2, 2010 ISSN: 1309-8020 (Ole) TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Ahmet AYDIN Balıkesr Üverstes Badırma İ.İ.B.F. Kampüsü, Çaakkale Yolu 2.Km. Badırma/Balıkesr E-posta: ahmetayd10@gmal.com

Detaylı

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları 1 8. Ntelksel ( Ölçüleeye Özellkler İç) Kotrol Dyagraları Ürüler taşıası gereke kalte karakterstkler br ya da br kaçı belrlee sesfkasyolara uyayablr. Ntelk olarak adladırıla bu özellk edeyle ürü belrl

Detaylı

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003 ISTANBUL BİLGİ UNİVERSİTY İşletme İstatstğ [Type the documet subttle] Ege Yazga ve Yüce Zerey 1/1/3 [Type the abstract of the documet here. The abstract s typcally a short summary of the cotets of the

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Ders Notları MART 27, 2016 PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

SAYISAL ANALİZ. Ders Notları MART 27, 2016 PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SAYISAL ANALİZ Ders Notları MART 7, 06 PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ PAÜ, Müh. Fak., Make Müh. Böl., Sayısal Aalz Ders Notları, Z.Grg Ösöz Mühedslkte aaltk olarak

Detaylı

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ

ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ ORMAN ENVANTERİ VE MEŞCERE ÖLÇÜMÜ Ormaı e öemli bölümüü, kapitali büyük kısmıı oluştura, ağaç serveti oluşturmaktadır. Ormada ağaç serveti deilice, var ola hacim ve buu faizi durumuda ola hacim artımı

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı