BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ"

Transkript

1 BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ Modeldeki değişken tanımları aşağıdaki gibidir: IS= 1 i.kadının bir işi varsa (ya da iş arıyorsa) 0 Diğer Durumlarda MEDENI= 1 i. Kadın evliyse 0 diğer durumlarda EGITIM = i.kadının yıl olarak aldığı eğitim 1- Önce programa veri girişi sağlanır birey için Workfile Create penceresinden Workfile Structure Type için Unstructered/Undated seçilir. Yanındaki Data Range kısmı için ise 30 bireyin veri girişi için 30 yazılır. 1

2 3- Aşağıdaki pencere elde edilir: 4- Veri girişi Quick menüsünden Empty Group(Edit Series) seçilerek sağlanır. 5- Çıkan Group:Untitled penceresinde kaydırma çubukları en yukarı ve en sola kaydırılarak sırasıyla veri girişi aşağıdaki gibi oluşturulur: 2

3 6- Verileri kaydetmek için verilerin girişi yapılan pencereden Name menüsü tıklanır. Gelen Object Name penceresine isgucu yazılır ve ok e basılır. 7- Verilerin girişi yapılan pencere kapatılır. ardından modeli oluşturmak için QuıcK menüsünden Estımate Equation seçilir. 8- Elde edilen Equation Estimation penceresinde Equation Specification kısmına aşağıdaki gibi önce bağımlı değişken IS ardından sabit terimi ifade eden C ve bağımsız değişkenler MEDENI EGITIM sırasıyla yazılır. Tamam a basılır. 3

4 9- Model aşağıdaki gibi elde edilir. 10- Modelde hata teriminde değişen varyansın olup olmadığını görebilmek için model penceresinden View menüsü, buradan Residual Diagnostics ve Hetereskedasticity Tests seçilir. 11- Heteroskedasticity Tests penceresinde Specification kısmında White seçilir. 4

5 12- Aşağıda White Testi sonucu Obs*R-Squred (n*r 2 ) değeri ve karşılık gelen önem düzeyi değeri 0.05 den büyüktür. H 0 : Hata teriminde eşit varyans vardır varsayımı red edilemez. 13- Modelde eğer hata terimlerinde değişen varyans problemi ile karşılaşılsaydı modelin her iki tarafı değerine bölünecekti. Eğer böyle bir durum olsaydı modelden, önce bağımlı değişkenin tahmini değerlerini aşağıdaki şekilde elde etmemiz gerekecekti. Model penceresinden Proc menüsünden Forecast seçilir. Böylece bağımlı değişkenin tahmini değerleri elde edilir ( ). 14. Aşağıda elde edilen pencerede uygun olan seçimler işaretlenir. 5

6 15. Modelin Workfile kısmına bağımlı değişkenin tahmini değerlerini isf yeni bir değişken olarak eklenir. 16. Bağımlı değişkenin tahmini değerlerinin 0 ve 1 arasında olması istenildiğinden, 0 dan küçük negatif değerler için 0.001; 1 den büyük değerleri için değerleri yazılarak düzeltilir. isf değişkeni yukarıdaki Workfile penceresinden tıklanır. Aşağıdaki gibi bir çıktı elde edilir. Gerekli düzeltmeleri yapmak için bu pencereden Edit + - düğmesi tıklanır. 6

7 17. Gerekli düzeltmelerin yapıldığı isf aşağıdaki gibi olur. Düzeltmeler yapıldıktan sonra tekrar Edit + - düğmesi tıklanır ve bu pencereden çıkılır. 18. Modelde yi elde etmek için komut satırına: genr kvi=sqr(isf*(1-isf)) yazılır. Enter e basılır ve aşağıdaki ekran görüntüsü elde edilir. 7

8 19. Bu aşamada modelin her iki tarafı kvi ( ) değerine bölünebilir. Böylece komut satırına ls is/kvi 1/kvi medeni/kvi egitim/kvi yazılır ve aşağıdaki model çıktısı elde edilir: 8

9 B- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN LOGIT-EYO İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ: 1. Aynı modelin EYO ile LOGIT çözümü aşağıdadır. Equation Estimation penceresinde bağımlı değişken, sabit terim ve bağımsız değişkenler yazılır. Method kısmındaki sağdaki ok tıklanır ve açılan listeden BINARY Binary Choice (Logit, Probit, Extreme Value) seçilir. 2. Aşağıdaki ekran çıktısı elde edilir. Bu pencerede Binary estimation method tercihinden Logit seçilir. 9

10 3- Aşağıdaki model bulunur: 4. Logit modelde katsayılar doğrudan, bağımsız değişkenlerdeki bir değişimin bağımlı değişkenin beklenen değeri üzerindeki etkisi olarak yorumlanamamaktadır. Katsayının işareti bağımsız değişken ile olayın gerçekleşme olasılığı arasındaki ilişkinin yönünü gösterir. Modelimizdeki bağımsız değişkenlerin tümü olayın gerçekleşme olasılığı(kadının çalışması-işgücüne katılmasıolasılığı) ile ters yönlü bir ilişki içerisindedir. Bu modeli yorumlayabilmek için önce MEDENI ve EGITIM değişkeni değerlerinin ortalama değerleri bulunur: 10

11 5. Logit modelde katsayı yorumlarının yapılabilmesi için bağımsız değişkenlerin ortalamaları değerlendirmeye katılarak aşağıda marjinal etkiler hesaplanmıştır: IS = MEDENI EGITIM IS= ( * 0.56) + ( * 11.83)= Z= e -Z = e = f(z) = = Bu durumda, ortalamalar dikkate alındığında elde edilen marjinal etkileri ve yorumları ise : f(z) i = 0.212*( ) = : Evli olan kadınların evli olmayan kadınlara göre çalışma (iş gücüne katılma) olasılığı % 54,82 azdır. f(z) i = 0.212*( ) = : Kadının eğitim seviyesi yükseldikçe çalışma (iş gücüne katılma) olasılığı % artar. Modelde tahmin edilen değerlerin tümü incelendiğinde 0-1 aralığı içinde yer aldığı ve doğrusal olasılık modelindeki sorunun logit model sayesinde ortadan kalktığı görülmektedir. 11

12 B- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN PROBI-EYO İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ: 1. Aynı modelin EYO ile PROBIT çözümü aşağıdadır. Equation Estimation penceresinde bağımlı değişken, sabit terim ve bağımsız değişkenler yazılır. Method kısmındaki sağdaki ok tıklanır ve açılan listeden BINARY Binary Choice (Logit, Probit, Extreme Value) seçilir. 2. Aşağıdaki ekran çıktısı elde edilir. Bu pencerede Binary estimation method tercihinden Probit seçilir. 12

13 3- Probit modeli fayda teorisine ve rasyonel seçim yaklaşımına dayanmaktadır. Rasyonel seçim yaklaşımına göre bireyler karşılaştıkları seçenekler arasından kendileri için en çok fayda sağlayacak olanı seçerler. Probit model parametrelerin doğrusal olmayan bir fonksiyonudur. Model normal birikimli dağılım fonksiyonunu kullanmaktadır. En yüksek olabilirlik yöntemi kullanılarak parametre tahminleri yapılmış ve 5 iterasyon sonucunda parametrelerin en yüksek olabilirlik tahmin edicileri bulunmuştur. Elde edilen model çıktısı aşağıdaki gibidir: Logit modeldeki gibi probit modelin katsayılarını yorumlamak için; bağımsız değişkenlerin ortalamaları değerlendirmeye katılarak marjinal etkiler kullanılmıştır. IS = MEDENI EGITIM IS= ( * 0.56) + ( * 11.83)= Z= değeri fonksiyonda yerine konulduğunda f ( Z) bulunur. Bu durumda, ortalamalar dikkate alındığında elde edilen marjinal etkileri ve yorumları ise aşağıdadır : 1 e Z 2 13

14 f(z) i = *( ) = : Evli olan kadınların evli olmayan kadınlara göre çalışma (iş gücüne katılma) olasılığı % azdır. f(z) i = *( ) = : Kadının eğitim seviyesi yükseldikçe çalışma (iş gücüne katılma) olasılığı % artar. Modelde tahmin edilen değerlerin tümü incelendiğinde 0-1 aralığı içinde yer aldığı ve doğrusal olasılık modelindeki sorunun probit model sayesinde ortadan kalktığı görülmektedir. D- SONUÇ Aşağıda elde edilen 3 modele ait katsayılar ve marjinal etkiler tablo halinde verilmiştir: MEDENI (MARJİNAL ETKİ) EGITIM (MARJİNAL ETKİ) DOM LOGIT PROBIT ( ) ( ) (0.1463) (0.1429) Logit modelin katsayıları ile probit modelin katsayıları aynı olmasa bile marjinal etkilerden elde edilen değerlerin birbirine yakın olduğu söylenebilir. 14

Excel dosyasından verileri aktarmak için Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel menüsüne tıklanır.

Excel dosyasından verileri aktarmak için Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel menüsüne tıklanır. ZAMAN SERİSİ MODEL Aşağıdaki anlatım sadece lisans düzeyindeki temel ekonometri bilgisine göre hazırlanmıştır. Bir akademik çalışmanın gerektirdiği birçok ön ve son testi içermemektedir. Bu dosyalar ilk

Detaylı

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. Değişen Varyans Örnek Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. 1 Aşağıda yer alan denklemi tahmin edelim; y i = β 0 + β 1 x 1i + β 2 x 2i + u i EViews

Detaylı

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ 2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ Bu bölümde; Basit bir Regresyon Analizi EViews çalışma dosyası oluşturma EViews çalışma dosyasına veri girme EViews ta grup oluşturma EViews ta grafik çizme EViews ta yeni değişken

Detaylı

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

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

Detaylı

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ 11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ Bu bölümde; Yapısal denklemleri kullanarak vergiler ve net ihracatın zaman serilerini oluşturma EKK ile CO tahmini EViews TSLS metodu ile iki aşamalı EKK regresyon

Detaylı

Eviews ve Veri Girişi

Eviews ve Veri Girişi Eviews ve Veri Girişi Eviews görsel yollar ile klavyeden yada kayıtlı dosyalardan veri girişi için kolaylıklar sağlamaktadır. Eski serilerden yeni seri oluşturmak, serilerin çıktısını almak yada seriler

Detaylı

3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER

3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER 3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER Bu bölümde; Kilo/Boy Örneği için Basit bir Regresyon EViews Denklem Penceresinin İçeriği Biftek Talebi Örneği için Çalışma Dosyası Oluşturma Beef 2.xls İsimli Çalışma Sayfasından

Detaylı

ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır.

ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır. Uygulama-2 Bir araştırmacı Amerika da yüksek lisans ve doktora programlarını kabul edinilmeyi etkileyen faktörleri incelemek istemektedir. Bu doğrultuda aşağıdaki değişkenleri ele almaktadır. GRE: Üniversitelerin

Detaylı

10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ

10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ 10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ Bu bölümde; Fonksiyonel Form için EViews Tablosu EViews ta Quasi R 2 Hesaplanması EViews ta Doğrusal ve Log-Lin Modeller için Quasi R 2 Hesaplanması EViews

Detaylı

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI

UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI 1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere

Detaylı

Bağımlı Kukla Değişkenler

Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı değişken özünde iki değer alabiliyorsa yani bir özelliğin varlığı ya da yokluğu söz konusu ise bu durumda bağımlı kukla değişkenler söz konusudur. Bu durumdaki modelleri

Detaylı

9. BÖLÜM: MODEL KURMA: BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SEÇİMİ

9. BÖLÜM: MODEL KURMA: BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SEÇİMİ Emrah ER 9. BÖLÜM: MODEL KURMA: BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SEÇİMİ Bu bölümde; EKK Modeline Değişken Ekleme veya Modelden Değişken Çıkarma EKK Modelinde Gecikmeli Değişkenler Ek: İlave Belirleme Kriteri Ramsey Model

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA

GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA 2- Açılan pencereden input Raster File yazan kısımdan sınıflandırma yapacağımız resmi seçeriz. 3-Output kısmından işlem sonunda verimizin kayıtedileceği alanı ve yeni adını gireriz

Detaylı

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU

YARI 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,

Detaylı

ÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1

ÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1 AMAÇ Bilgisayar ve elektronik tablolama yazılımı sağlandığında elektronik tablolama yazılımı çalışma alanı düzenlemelerini yapabileceksiniz. ARAŞTIRMA Güncel olarak

Detaylı

NAZMİYE DEMİREL ORTAOKULU BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ 1. DÖNEM 6. SINIFLAR DERS NOTU EXCEL 2007 DERS NOTLARI

NAZMİYE DEMİREL ORTAOKULU BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ 1. DÖNEM 6. SINIFLAR DERS NOTU EXCEL 2007 DERS NOTLARI EXCEL 2007 DERS NOTLARI Bir hesap tablosu programıdır. Excel, her türlü veriyi (özellikle sayısal verileri) tablolar ya da listeler halinde tutma ve bu verilerle ilgili ihtiyaç duyacağınız tüm hesaplamaları

Detaylı

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI 1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. 1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları

Detaylı

UFRS ANALİZ DOKÜMANI

UFRS ANALİZ DOKÜMANI UFRS ANALİZ DOKÜMANI Versiyon 7.0.7 MatriksMatriksMatriksMatriksMa 25.10.2013 triksmat Bilgi Dağıtım Hizmetleri A.Ş. riksmatriksmatriksmatriksmatriksiksmatr iksmatriksmatriksmatriksmatriksmatriks İÇİNDEKİLER

Detaylı

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME 4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel

Detaylı

BÖLÜM 5 5. TABLO OLUŞTURMAK

BÖLÜM 5 5. TABLO OLUŞTURMAK BÖLÜM 5 5. TABLO OLUŞTURMAK Belli bir düzen içerisinde yan yana ve alt alta sıralanmış veya hizalı şekilde oluşturulması gereken bilgiler word de tablo kullanılarak hazırlanırlar. Örneğin bir sınıfa ait

Detaylı

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20 ABD nin 1966 ile 1985 yılları arasında Y gayri safi milli hasıla, M Para Arazı (M) ve r faiz oranı verileri aşağıda verilmiştir. a) Y= b 1 +b M fonksiyonun spesifikasyon hatası taşıyıp taşımadığını Ramsey

Detaylı

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Diğer Birimden Ders Alma

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Diğer Birimden Ders Alma Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Diğer Birimden Ders Alma Yaz öğretiminde açılacak dersler; enstitülerde anabilim dalının olumlu görüşü üzerine, fakülte, konservatuar ve yüksekokullarda

Detaylı

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Yaz Okulu Ders Açma

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Yaz Okulu Ders Açma Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Yaz Okulu Ders Açma Yaz öğretiminin amacı; güz ve bahar yarıyılları dışında kalan, yaz tatili içerisinde uygulanmak suretiyle Üniversitenin öğretim imkânlarının

Detaylı

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın. KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

MS-OFFICE EXCEL 2003

MS-OFFICE EXCEL 2003 MS-OFFICE EXCEL 2003 İnternetten indirilmiş ders notları düzenlenmiştir. Excel; bir hesap tablosu ve grafik programıdır. Genellikle matematiksel işlemler, tablo ve grafik çizimleri için kullanılır. Microsoft

Detaylı

MS-OFFICE EXCEL 2003 21.05.2014. Formül çubuğu: Yapacağımız hesaplama için kullanacağımız formülü yazdığımız yer.

MS-OFFICE EXCEL 2003 21.05.2014. Formül çubuğu: Yapacağımız hesaplama için kullanacağımız formülü yazdığımız yer. SÜTUN 21.05.2014 MS-OFFICE EXCEL 2003 İnternetten indirilmiş ders notları düzenlenmiştir. Excel; bir hesap tablosu ve grafik programıdır. Genellikle matematiksel işlemler, tablo ve grafik çizimleri için

Detaylı

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1)

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1) EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1) BAŞLANGIÇ Yeni bir dosya (workfile) yaratma Adım 1. Ana menüden File/New/Workfile ı seçin Adım 2. Workfile structure type ne tür veri kullandığınızı gösterir. ÖR1. Zaman serisi

Detaylı

FONKSİYONLARIN TABLO ŞEKLİNDE HESAPLANMASI

FONKSİYONLARIN TABLO ŞEKLİNDE HESAPLANMASI FONKSİYONLARIN TABLO ŞEKLİNDE HESAPLANMASI Bu kısımda bir fonksiyon değerlerinin tablo şeklinde hesaplanması incelenecektir. İncelenecek fonksiyon y=f(x) şeklinde bir değişenli veya z=f(x,y) şeklinde iki

Detaylı

Dövizli Kullanım LOGO KASIM 2011

Dövizli Kullanım LOGO KASIM 2011 Dövizli Kullanım LOGO KASIM 2011 İçindekiler Dövizli Kullanım... 3 Kavramlar... 3 Döviz Türleri... 4 Satır bilgilerinin silinmesi... 4 Tüm tablonun silinmesi... 4 Sistemde yer alan ilk tanımlara ulaşım...

Detaylı

Bağımlı Kukla Değişkenler

Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı değişken özünde iki değer alabiliyorsa yani bir özelliğin varlığı ya da yokluğu söz konusu ise bu durumda bağımlı kukla değişkenler söz konusudur. Bu durumdaki modelleri

Detaylı

Örnek 1 (Kuvvet yöntemi çözümü için Bakınız: Ders Notu Sayfa 52 - Örnek 4)

Örnek 1 (Kuvvet yöntemi çözümü için Bakınız: Ders Notu Sayfa 52 - Örnek 4) Örnek 1 (Kuvvet yöntemi çözümü için Bakınız: Ders Notu Sayfa 52 - Örnek 4) 0.4 cm 0.6 cm 0.2 cm 1/1000 Şekil 1.1. Hiperstatik sistem EA GA 0, EI = 3.10 4 knm 2, E =4.25.10 8, t =10-5 1/, h =50cm (taşıyıcı

Detaylı

E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI

E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI Yardım Formundaki işlem aşamaları kurulum esnasında karşınıza gelecek ekran sıralamasına göre oluşturulmuştur. Ayarları yaparken bilgisayarınızın internete bağlı

Detaylı

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI Programın Açılışı: Başlat Tüm Programlar Microsoft Office Microsoft

Detaylı

EnRoutePlus Format İşlemi Öncesi Yedek Alma Dokümanı Versiyon 5.8 Döküman Güncelleme Tarihi: 13/10/2010

EnRoutePlus Format İşlemi Öncesi Yedek Alma Dokümanı Versiyon 5.8 Döküman Güncelleme Tarihi: 13/10/2010 EnRoutePlus Numil Projesi WMS Depo Entegrasyonu Kurulum ve Kullanım Dokümanı Versiyon 5.2 Döküman Güncelleme Tarihi: 30/10/2008 EnRoutePlus Format İşlemi Öncesi Yedek Alma Dokümanı Versiyon 5.8 Döküman

Detaylı

TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU

TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU İLK YAPILMASI GEREKENLER Web sitenizi çok kısa bir sürede, kendiniz, kolayca düzenleyebilirsiniz. Yönetim Paneline Giriş...2 Tasarım ve Modül Tercihleri...3 Genel Ayarların Yapılması...

Detaylı

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Ekonometri 2 Konu 18 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons

Detaylı

POWER POINT SUNU PROGRAMI

POWER POINT SUNU PROGRAMI POWER POINT SUNU PROGRAMI Power Point bir Sunu (Slayt) programıdır. MS-Office uygulamasıdır ve Office CD sinden yüklenir. Programı çalıştırabilmek için; Başlat/Programlar/Microsoft Office/Microsoft Office

Detaylı

Sekil 1 de plani verilen radye temelin statik analizini yaparak, isletme yükleri için S11 gerilme konturunu çizdiriniz.

Sekil 1 de plani verilen radye temelin statik analizini yaparak, isletme yükleri için S11 gerilme konturunu çizdiriniz. Örnek 3: Sekil 1 de plani verilen radye temelin statik analizini yaparak, isletme yükleri için S11 gerilme konturunu çizdiriniz. Giris Bilgileri Sistem Geometrisi ve Eleman Bilgileri: Sekil 1 Radye temel

Detaylı

SD - Satış ve Dağıtım (SD) Modülü Kullanıcı Eğitim Belgesi - Faturalama İşlemleri

SD - Satış ve Dağıtım (SD) Modülü Kullanıcı Eğitim Belgesi - Faturalama İşlemleri SD - Satış ve Dağıtım (SD) Modülü Kullanıcı Eğitim Belgesi - Faturalama İşlemleri Terimler ve Kısaltmalar Terim / Kısaltma ABAP HR (HCM) OM SAP ASAP O S C P Açıklama Advanced Business Application Programming

Detaylı

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Eş Değer Ders Tanımlama

Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Eş Değer Ders Tanımlama Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Tanımlama Yaz öğretiminde açılacak dersler; enstitülerde anabilim dalının olumlu görüşü üzerine, fakülte, konservatuar ve yüksekokullarda ise ilgili birim

Detaylı

Barkod, Tebligat ve Tebliğ Masrafı Yönetimi

Barkod, Tebligat ve Tebliğ Masrafı Yönetimi Barkod, Tebligat ve Tebliğ Masrafı Yönetimi Barkod, Tebligat ve Tebliğ Masrafı Yönetimi İÇİNDEKİLER BARKOD, TEBLİGAT ve Tebliğ Masrafı YÖNETİMİ... 3 HAZIRLIK... 3 ORTAK SEÇENEKLER... 3 ORTAK MENÜ YETKİLERİ...

Detaylı

İlgili sayfa ulaşmak için metnin üzerine TIKLAYINIZ.

İlgili sayfa ulaşmak için metnin üzerine TIKLAYINIZ. 1 - GİRİŞ 1 2 - PORTAL / ANA SAYFA 1 2.1 Sisteme Giriş Yapılması 2 İlgili sayfa ulaşmak için metnin üzerine TIKLAYINIZ.! SİSTEM YÖNETİMİ 1 - GİRİŞ Bu doküman içerisinde, hizmete sunulan Sistem Yönetiminin

Detaylı

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

MICROSOFT EXCEL 2002

MICROSOFT EXCEL 2002 MICROSOFT EXCEL 2002 Microsoft Excel, verileri hesaplama, yenileme, depolama, grafik hazırlama, sıralama, tablo gibi işlemlerin yapılabilmesini sağlayan bir hesap programıdır.excel dosyalarında verilerin

Detaylı

EKONOMETRİ. GRETL Uygulamaları. Prof. Dr. Bülent Miran

EKONOMETRİ. GRETL Uygulamaları. Prof. Dr. Bülent Miran EKONOMETRİ GRETL Uygulamaları Prof. Dr. Bülent Miran Bornova-2015 İÇİNDEKİLER 1. Gretl da veri dosyasını çağırma:... 3 2. Gretl da Excel veri dosyasını açma:... 4 3. Excel den alınmış verilerin Gretl dosyası

Detaylı

Sihirbaz Kullanarak Sorgu Oluştur : Sihirbaz sorguyu hazırlayan kişiye sorular sorar ve yanıtlarına göre sorgu oluşturur.

Sihirbaz Kullanarak Sorgu Oluştur : Sihirbaz sorguyu hazırlayan kişiye sorular sorar ve yanıtlarına göre sorgu oluşturur. BÖLÜM17 3. SORGULAR Access Veritabanında sorgu; tablolara yazılan bilgilerin hepsinin veya istenilen (belirlenen) şarta uyanlarının bulunmasıdır. Örneğin Tıp Fakültesinde okuyan öğrenciler gibi. Sorguları

Detaylı

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( ) İKİ DEĞİŞKENLİ OLASILIK Rassal bir deneme yapılmakta ve farklı iki olay ile ilgilenilmektedir. A 1, A 2,,A i olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır. B 1, B 2,,B j olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır.

Detaylı

FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ. 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin

FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ. 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin 2- Açılan sayfadan, oluşturulmak istenen sitenin içeriğine göre hazır şablon

Detaylı

Açılan programın pencere görünümü aşağıdaki gibidir. 2. Araç Çubuğundan kaydet düğmesi ile

Açılan programın pencere görünümü aşağıdaki gibidir. 2. Araç Çubuğundan kaydet düğmesi ile POWERPOINT PROGRAMI Powerpoint bir sunu hazırlama programıdır. Belirli bir konu hakkında bilgi vermek için, derslerle ilgili bir etkinlik hazırlamak için, dinleyicilere görsel ortamda sunum yapmak için

Detaylı

Gidilen sayfadan bir önceki sayfaya geçilir. Şekil Git İşlemi diyalog kutusu

Gidilen sayfadan bir önceki sayfaya geçilir. Şekil Git İşlemi diyalog kutusu BÖLÜM 6 6. BELGELER ÜZERİNDE YAPILABİLECEK İŞLEMLER 6.1. Git işlemi Yazılan belgeler rapor, ödev, kitap tez gibi sayfalarca uzunlukta olabilir. Sayfalarca uzunluktaki belgede herhangi bir sayfaya gitmek

Detaylı

MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI

MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI ( 6. sınıflar için hazırlanmıştır. ) Fevzi Başal Bilişim Teknolojileri Öğretmeni İçindekiler 1. KAVRAMLAR... 1 2. DOSYA İŞLEMLERİ... 2 3. EXCEL DE KULLANILAN FARE

Detaylı

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre): DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir

Detaylı

Ana Sayfaya Git. Yukarıdaki adrese tıklayıp, sizlere e-posta ile iletilen, «Kullanıcı adı» ve «Şifre» bilgileriniz ile giriş yapınız.

Ana Sayfaya Git. Yukarıdaki adrese tıklayıp, sizlere e-posta ile iletilen, «Kullanıcı adı» ve «Şifre» bilgileriniz ile giriş yapınız. Yukarıdaki adrese tıklayıp, sizlere e-posta ile iletilen, «Kullanıcı adı» ve «Şifre» bilgileriniz ile giriş yapınız. Sisteme giriş yapıldıktan sonra karşımıza bu ekran gelir. Burada sol üstte bulunan

Detaylı

SLCM - Önkoşul Derslerin Bakımı

SLCM - Önkoşul Derslerin Bakımı 1. Yalnızca bir ön koşulu olan veya VE ilişkisi ile bağlı birden fazla ön koşulu olan dersler: 2. VEYA ilişkisi ile birden fazla ön koşulu olan dersler: 3. Sınıf Önkoşulu Eklenmesi: 4. Tek Yönlü (One-Way)

Detaylı

Seçmeli Ders Değişikliği seçimiyle YKK nın girileceği Yönetim Kurulu Kararları paneli açılır (Ekran 2).

Seçmeli Ders Değişikliği seçimiyle YKK nın girileceği Yönetim Kurulu Kararları paneli açılır (Ekran 2). Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yönetim Kurulu Kararları Menüsü Değişikliği Değişikliği işleminin yapılması için ilgili Yönetim Kurulu Kararının (YKK) sisteme girilmesi gerekir. Bunun için Temel İşlemler

Detaylı

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

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

Detaylı

SLCM - Dönemde Açılan Dersler için Şube Tanımlama

SLCM - Dönemde Açılan Dersler için Şube Tanımlama SLCM - Dönemde Açılan Dersler için Şube Tanımlama Dönem başlangıç işlemlerinden ilgili dönemde açılan derslere ilişkin şubelerin yaratılması için aşağıdaki işlemler gerçekleştirilir. SAP sistemine login

Detaylı

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME SORU 1: Bir hasar sıklığı dağılımının rassal değişken olan ortalaması (0,8) aralığında tekdüze dağılmaktadır. Hasar sıklığı dağılımının Poisson karma dağılıma uyduğu bilindiğine göre 1 ya da daha fazla

Detaylı

Microsoft PowerPoint 2000

Microsoft PowerPoint 2000 Microsoft PowerPoint 2000 PowerPoint yazı, çizim, grafik, ses, video gibi unsurlar ile desteklenebilen sunular hazırlanmasına, slayt gösterileri yapılmasına imkan veren bir programdır. PowerPoint programı

Detaylı

GĐRĐŞ. 1 Nisan 2009 tarihinde BDP programının yeni bir sürümü yayınlanmış ve bu sürümde yapılan değişikliklere

GĐRĐŞ. 1 Nisan 2009 tarihinde BDP programının yeni bir sürümü yayınlanmış ve bu sürümde yapılan değişikliklere e-bildirge Versiyon : Yakamoz 3.6.7.7 ve Genel Muhasebe 3.6.7.8 İlgili Programlar : Yakamoz ve üstü ticari paketler & Genel Muhasebe Tarih : 02.04.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 3 (Tecrübeli Kullanıcı)

Detaylı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek

Detaylı

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ ÇALIŞMA TABLOSU (SAYFASI) İŞLEMLERİ Tablo seçimi: Çalışma kitabında işlemler normal olarak etkin bir çalışma tablosunda yapılır. Bazı hallerde birden fazla çalışma tablosu etkin hale

Detaylı

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1 ÖN SÖZ...iii BÖLÜM 1: Yaşam Çözümlemesine Giriş... 1 1.1. Giriş... 1 1.2. Yaşam Süresi... 2 1.2.1. Yaşam süresi verilerinin çözümlenmesinde kullanılan fonksiyonlar... 3 1.2.1.1. Olasılık yoğunluk fonksiyonu...

Detaylı

SIEMENS STEP 7 SP1 ve SP5 KURULUM KILAVUZU

SIEMENS STEP 7 SP1 ve SP5 KURULUM KILAVUZU SIEMENS STEP 7 SP1 ve SP5 KURULUM KILAVUZU 1. Siemens Step 7 SP1 Kurulumu Siemens in PLC editörü olan Step 7 SP1 i kurmak için aşağıdaki işlemler uygulanmalıdır. Step 7 SP5 programının kurulumu için önce

Detaylı

TAPU VERİ SAYISALLAŞTIRMA YAZILIMI KURULUM DÖKÜMANI. Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü-Bilgi Teknolojileri Daire Başkanlığı Page 1

TAPU VERİ SAYISALLAŞTIRMA YAZILIMI KURULUM DÖKÜMANI. Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü-Bilgi Teknolojileri Daire Başkanlığı Page 1 TAPU VERİ SAYISALLAŞTIRMA YAZILIMI KURULUM DÖKÜMANI Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü-Bilgi Teknolojileri Daire Başkanlığı Page 1 Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü-Bilgi Teknolojileri Daire Başkanlığı Page 2 Bu

Detaylı

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz

Detaylı

UYGULAMALI EKONOMETRİ I. Veri Analizi

UYGULAMALI EKONOMETRİ I. Veri Analizi UYGULAMALI EKONOMETRİ I Veri Analizi Temel Veri Analizi İstatistiksel yada ekonometrik araçları kullanmadan önce veriyi hissetmek için ön analiz oldukça önemlidir. Bu süreç regresyon analizi ve sonuçların

Detaylı

3B Kiriş Analizi. Uygulamanın Adımları

3B Kiriş Analizi. Uygulamanın Adımları Uygulamanın Adımları 3B Kiriş Analizi 1. Parçaya ait geometrinin oluşturulması 2. Malzeme özelliklerinin tanıtılması 3. Modelin bölgelerine ait özelliklerin atanması 4. Parça örneği ve montaj 5. Yapılacak

Detaylı

Bölüm 4 Microsoft Power Point Sunum Hazırlama

Bölüm 4 Microsoft Power Point Sunum Hazırlama Bölüm 4 Microsoft Power Point Sunum Hazırlama 4.1 POWERPOINT Sunu Programı Giriş Power Point sunu hazırlama programı, bir konu hakkında bilgi vermek veya herhangi bir ürünü tanıtmak gibi istenen anlatımları

Detaylı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek

Detaylı

Swansoft Fanuc OiT Kullanımı

Swansoft Fanuc OiT Kullanımı CNC Torna ve Frezede gerçek simülasyon yapılabilir. 50 den fazla farklı Kontrol Sistemi, 150 nin üzerinde ünite. Alt Programlama ve Delik çevrimleri dahil Manuel programlama Değişken parametrelerle Macro

Detaylı

MICROSOFT EXCEL 2000

MICROSOFT EXCEL 2000 MICROSOFT EXCEL 2000 Microsoft Excel, verileri hesaplama, yenileme, depolama, grafik hazırlama, sıralama, tablo gibi işlemlerin yapılabilmesini sağlayan bir hesap programıdır.excel dosyalarında verilerin

Detaylı

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM GENEL TANITIM EDA Tasarım Analiz Mühendislik İÇİNDEKİLER 1. FARE TUŞLARININ GÖSTERİMİ...2 2. CAEeda TM YAZILIMININ GÖRSEL ARAYÜZ YAPISI...3 3. CAEeda TM VARSAYILAN İKON PANELİ TANIMLAMALARI...4

Detaylı

Data View ve Variable View

Data View ve Variable View SPSS i çalıştırma 0 SPSS İlk Açılışı 1 Data View ve Variable View 2 Değişken Tanımlama - 1 3 Değişken Tanımlama - 2 4 Boş Veri Sayfası 5 Veri Girişi - 1 6 Veri Girişi - 2 7 Dosya Kaydetme 1 2 3 8 File

Detaylı

BÖLÜM12. 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM. 2.1. Formüller

BÖLÜM12. 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM. 2.1. Formüller BÖLÜM12 2- FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM 2.1. Formüller Formül, bir sayfadaki verilerin aritmetiksel, mantıksal, istatistiksel vb. işlemleri yapması için kullanılan denklemlerdir ve bize sonuç bildirirler.

Detaylı

Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde. Sayfanın yapısını üst:2, alt:1,5, sol:2, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p)

Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde. Sayfanın yapısını üst:2, alt:1,5, sol:2, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p) Yeni bir belge açınız. Belgeyi Masaüstünde numara_ad_soyad şeklinde kaydediniz.(ör:51_ali_ay)(p) Sayfanın yapısını üst:, alt:1,5, sol:, sağ:1 olarak ayarlayınız(8p) Sayfaya üst bilgi olarak Paket Programlamaları

Detaylı

AYDES PROJESİ DESTEK İL FORMU EĞİTİM DOKÜMANI

AYDES PROJESİ DESTEK İL FORMU EĞİTİM DOKÜMANI AYDES PROJESİ DESTEK İL FORMU 09.03.2015 İÇİNDEKİLER 1. DOKÜMAN SÜRÜMLERİ... 3 2. DESTEK İL FORMU... 4 2.1 Destek İl Formu Ana Ekranı... 4 2.2 Destek İl Bilgileri Listeleme... 4 2.3 Destek İl Bilgisi Tanımlama...

Detaylı

R ile Regresyon Analizi. EM 320 İleri Regresyon Analizi Ders Notları. Dr. Hüseyin GÜLER

R ile Regresyon Analizi. EM 320 İleri Regresyon Analizi Ders Notları. Dr. Hüseyin GÜLER Dr. Hüseyin Güler 27 Şubat 2015 Çukurova Üniversitesi Adana hguler@cu.edu.tr R ile Regresyon Analizi EM 320 İleri Regresyon Analizi Ders Notları Dr. Hüseyin GÜLER Dr. Hüseyin GÜLER / R ile Regresyon Analizi

Detaylı

NetCAD de Yan Nokta Hesabı (Prizmatik Alımla Ölçülen Detayların Haritaya Çizilmesi ve Prizmatik Ölçü Krokisinin Hazırlanması)

NetCAD de Yan Nokta Hesabı (Prizmatik Alımla Ölçülen Detayların Haritaya Çizilmesi ve Prizmatik Ölçü Krokisinin Hazırlanması) NetCAD de Yan Nokta Hesabı (Prizmatik Alımla Ölçülen Detayların Haritaya Çizilmesi ve Prizmatik Ölçü Krokisinin Hazırlanması) Prizmatik Ölçü Yöntemi ile Detay Alımında yapılması gereken işlem, poligon

Detaylı

3DS MAX Ortamında AutoCAD Dosyaları ile Çalışmak

3DS MAX Ortamında AutoCAD Dosyaları ile Çalışmak 3DS MAX Ortamında AutoCAD Dosyaları ile Çalışmak 3DS MAX, başka AutoCAD olmak üzere birçok CAD yazılımına ait modelin daha esnek 3D modelleme, render ve animasyon için transfer edilebileceği bir ortam

Detaylı

Taşınır İşlem Fişi Düzenleme Kılavuzu BAP

Taşınır İşlem Fişi Düzenleme Kılavuzu BAP 150 253-255 Taşınır İşlem Fişi Düzenleme Kılavuzu BAP FİRMA Faturayı keser ve faturayı malzemeyle birlikte ya BAP Birimi Satınalma Ofisine ya da ilgili Proje Yürütücüsüne Teslim eder. BAP Birimi Satınalma

Detaylı

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI İşletim Sisteminde Yapılan Uygulamalar Bir Bilgisayarda Hangi İşletim Sistemi Yüklü Olduğunu

Detaylı

BM 102 Bilgisayar Programlama II. Windows Form Application

BM 102 Bilgisayar Programlama II. Windows Form Application BM 102 Bilgisayar Programlama II Windows Form Application Uygulama 1 İki TextBox girilien sayıların toplamı. Uygulama 1 Windows Form Uygulaması projesi açma Forma iki TextBox ile bir Label ekleme Forma

Detaylı

DATASOFT MUHASEBE PROGRAMI ADEM ŞANLI MESLEK DERSLERİ ÖĞRETMENİ

DATASOFT MUHASEBE PROGRAMI ADEM ŞANLI MESLEK DERSLERİ ÖĞRETMENİ DATASOFT MUHASEBE PROGRAMI ADEM ŞANLI MESLEK DERSLERİ ÖĞRETMENİ KURULUM DEMO KURULUM DOSYALARI: Kurulum dosyası «datasoft_seri2015_kur» tıklandıktan sonra kurulum yukarıdaki pencereyle başlar. Kullanıcı

Detaylı

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ 1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ Yapısal kırılmanın araştırılması için CUSUM, CUSUMSquare ve CHOW testleri bize gerekli bilgileri sağlayabilmektedir. 1.1. CUSUM Testi (Cumulative Sum of the recursive residuals

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ

BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ Microsoft Excel de dosyalar çalışma kitabı olarak isimlendirilir. Bu dosyalar normal belge türüdür. Dosya ismi üzerine fare ile tıklandığında dosya açılır. Excel dosyaları tablolardan

Detaylı

"Her zaman düzeltme öner" seçeneği işaretliyse solda bulunan pencerenin "Öneriler" bölümünde düzeltme önerir.

Her zaman düzeltme öner seçeneği işaretliyse solda bulunan pencerenin Öneriler bölümünde düzeltme önerir. ARAÇLAR: Yazım ve Dilbilgisi (F7): Yazılan belgede bulunan yazım hatalarını bulmak için kullanılır. Microsoft'un hazırladığı Office programı ile birlikte bilgisayara yüklenen sözlük (custom.dic) kullanılanarak

Detaylı

E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI

E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI E-POSTALARA OUTLOOK İLE ERİŞİM AYARLARI Yardım Formundaki işlem aşamaları kurulum esnasında karşınıza gelecek ekran sıralamasına göre oluşturulmuştur. Ayarları yaparken bilgisayarınızın internete bağlı

Detaylı

DESTEK DOKÜMANI. Muhasebe Bağlantı Kodları. Ürün : Go Plus/ Tiger Plus / Tigerenterprise Bölüm : Muhasebe Bağlantı Kodları

DESTEK DOKÜMANI. Muhasebe Bağlantı Kodları. Ürün : Go Plus/ Tiger Plus / Tigerenterprise Bölüm : Muhasebe Bağlantı Kodları Muhasebe Bağlantı Kodları Muhasebe bağlantı kodları bölümü ile muhasebe entegrasyonu için gerekli olan hesap kodlarının ilgili kart ve fişlere otomatik olarak atanması ve muhasebe fişi entegrasyonun kolay

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi Taşınır Yönetim Sistemi Kullanım Kılavuzu. Giriş Sayfası... 1. Menü... 2. Taşınır Mal Girişi... 3

Süleyman Demirel Üniversitesi Taşınır Yönetim Sistemi Kullanım Kılavuzu. Giriş Sayfası... 1. Menü... 2. Taşınır Mal Girişi... 3 Süleyman Demirel Üniversitesi Taşınır Yönetim Sistemi Kullanım Kılavuzu rev: 0.15 İçindekiler Giriş Sayfası... 1 Menü... 2 Taşınır Mal Girişi... 3 Taşınır Mal Çıkışı... 5 Geçici Taşınır Kabulü... 6 İstekler...

Detaylı