Ölçme Belirsizliği ve 50 mm Nominal Uzunluktaki Ölçü Bloğuna Uygulanması

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Ölçme Belirsizliği ve 50 mm Nominal Uzunluktaki Ölçü Bloğuna Uygulanması"

Transkript

1 Poltekk Derg Joural of Polytechc Clt:0 Sayı: , 007 Vol: 0 o: 4 pp , 007 Ölçme Belrzlğ ve 50 mm omal Uzuluktak Ölçü Bloğua Uygulamaı Murat DOĞA *, Muammer ALBAT ** * Gaz Üverte, Fe Blmler Ettüü, Maka Eğtm Aablm Dalı, Maltepe, AKARA ** Gaz Üverte, Tekk Eğtm Fakülte, Maka Eğtm Bölümü, Tekkokullar, AKARA ÖZET Ürü ve hzmet kalte güvel ölçümlere bağlıdır. Güümüzde hızla lerleye tekoloj, ölçüm belrzlğ öem daha da artırmıştır. Bu çalışmada; ölçüm belrzlğ tarf yapılmış, ölçme belrzlğ oluşturablecek faktörler araştırılmış, ölçme belrzlğ öem açıklamış, ölçme belrzlğ heaplamaı alatılmış, eçle uzuluk ölçme aletlerde, ölçme belrzlğ uygulamaı yapılmıştır. 50 mm uzuluğa ahp 0 Derece Ölçme (gauge bloğuu (ISO 3650 kalbrayou, br komparatör ve refera tadardı olarak ayı omal uzuluğa ahp ve ayı malzemede yapılmış, kalbre edlmş br Ölçme bloğu kullaarak karşılaştırma le gerçekleştrlmştr. omal 50 mm ölçme bloğuu ölçüle değer e 49, mm ± 73 m olarak heaplamıştır. Aahtar Kelmeler: Ölçme belrzlğ, ölçme, ölçü bloğu Ucertaty Meauremet ad t Applcato the Gauge Block of 50 mm omal Block ABSTRACT The qualty of product ad ervce deped o the relable meauremet. owaday, the fat developmet of techology ha creaed the mportace of ucertaty meauremet. I th tudy; ucertaty meauremet wll be defed ad the factor affectg ucertaty meauremet wll be eplaed. Apart from th, the mportace of ucertaty meauremet wll be focued ad how the calculato are performed wll be eplaed. I the lght of th kowledge, the prcple of ucertaty of meauremet wll be appled o the elected tool of legth meauremet. The calbrato of the grade 0 gauge block (ISO f 50 mm omal legth carred out by comparo ug a comparator ad calbrated gauge block of the ame omal legth ad the ame materal a Referece Stadard. The meaured value of the 50 mm gauge block wa calculated a 49, mm ± 73 m. Key word: Ucertaty meauremet, meauremet, gauge block. GİRİŞ Üretmde kullaıla chazları verml br şeklde kullaılablme, chaz kalte muhafaza edlme, kotrolü ve üreç kotrolü ç ölçmeler yapılmaı şarttır. Ölçmeler olmada otomayo mümkü değldr. Br ölçme oucu rapor edlrke, oucu kalte belrte ayıal br göterge olmalıdır. Bua göre, bu oucu kullaa kşler, oucu güvelrlğ tay edebller. Böyle br göterge olmakızı ölçme ouçları ked aralarıda, ertfkalarda veya tadartlarda verle değerlerle karşılaştırılamaz. Bu edele br ölçme kalte karakterze ede, heme uygulaablr, kolayca alaşılablr ve geel olarak kabul göre br şlem olmaıdır. Ölçmelerdek hatalar ve hataları aalz, ölçme blm veya metrolojde ouçları değerledrlmede uzu üredr kullaılmaktadır (,. Buula beraber ölçme ouçlarıı dağılımıı taımlamaı ç belrzlk heapları, görecel olarak ye br kavramdır. Güümüzde, hataı ke olarak blme ve bütü şüphelele bleşeler heaplaıp ve gereke bütü düzeltmeler yapılmaıda ora ble, hala verle oucu doğruluğu kouuda belrzlğ olduğu yaygı br şeklde kabul edlr. Bu belrzlk, verle oucu ölçüle celğ e kadar teml ettğ kouudak şüphedr. SI brmler kullaılmaıı blm ve tekolojye yaptığı katkılar gb, ölçmelerdek belrzlğ aıl fade edleceğ üzerdek düyada varıla görüş brlğ de blmde, mühedlkte, tcaret, ve edütrde yapıla ölçme ve düzelemeler heme alaşılmaıa ve doğru yorumlamaıa katkıda buluacaktır. Gü geçtkçe küreelleşe düyamızda belrzlğ heaplamaı ve fade edlmede kullaıla yötem bütü düyada ayı olmaıı, farklı ülkelerde yapıla ölçmeler heme karşılaştırılablme açııda öem kar edlemez. Br ölçme oucuu belrzlğ heaplamaı ve fade edlme ç deal br yötem aşağıdak özellkler taşımalıdır (3. Dgtal Object Idetfer 0.339/

2 Murat DOĞA, Muammer ALBAT / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 Evreellk: Yötem her çeşt ölçmeye ve her ölçme ç kullaıla her çeşt verye uygulaablr olmalıdır. Ked çde tutarlılık: Ölçme belrzlğ, belrzlğe katkıda bulua bleşelerde, bleşeler gruplaış şeklde veya alt bleşelere ayrılmış olmaıda bağımız olarak, elde edleblmeldr. Taşıablrlk: Br ölçme oucuu kc br ölçmede kullamak gerektğde brc ölçme belrzlğ doğruda kc ölçmede kullaılablmeldr.. ÖLÇME BELİRSİZLİĞİİ KAYAKLARI Ölçme belrzlğ, ölçüle değerler bell br olaılıkla ortalama değer etrafıda buluduğu aralığı taımlar. Belrzlk geelde br rakam olarak verlrke, mutlak veya görecel olablr. Br ölçme oucuda verle belrzlk, ölçüle değer tam olarak blememede kayaklaır. Ölçme oucu bütü ble tematk hatalar ele alıdıkta ora ble, hala ragele hatalar çerr ve tematk hatalar çde mükemmel olmaya düzeltmeler kullaıldığıda hala ölçüle değer br tahmdr. Pratkte ölçme belrzlğ pek çok muhtemel kayağı vardır. Bular aşağıdak gb ıralaablr (3,4,5. a- Ölçüle değer taımıdak ekklk, b- Ölçüle değer taımıı gerçekleşmedek ekklk, c- Ölçüle değer teml etmeye gözlemler yapmak, d- Çevre koşullarıı ölçüle değere etk blmedek ekklkler veya çevre koşullarıı ölçümüdek ekklkler, e- Aalog chazları okumaıda peroeldek bell yöe eğlm, f- Chazı çözüürlüğüü olu olmaı veya eşğde ayrımcılık, g- Ölçme tadartlarıı ve refera malzemeler değerler tam olarak blmeme, h- Verler değerledrlmede kullaıla ve dış kayaklarda elde edle abt parametreler ve dğer parametreler değerler tam olarak blmeme, - Ölçme yötem ve şlemdek yaklaşımlar, j- Görüürde ayı ola koşullarda tekrarlaa gözlemlerde, ölçüle değer farklılıklar göterme. Yukarıda ıralaa belrzlkler brbrde bağımız değldr ve a da ye ıralaa hata kayakları j de verle belrzlğe katkıda buluur. Belrleemeye br tematk etke belrzlk heaplarıda ele alımadığı halde, ölçme belrzlğe katkıda buluur. 3. ÖLÇME BELİRSİZLİĞİ VE HESAPLAMALARI Adıda da alaşılacağı üzere belrzlk br şüphe kavramıdır. Yapıla ölçmelere at aılır ve güvelrlğ orgulamaıdır. Meela, İzmr de Akara ya gtmek ç yol hazırlığı yaptığıız ırada, kafaıza şöyle br oru takıla Acaba Akara da havalar aıl?, Şemye almam gerekr m? Br de bu arada eşz şemye al e olur e olmaz dee, bu z cdd maada şüpheledrr ve huzuruz eder. Acak lm çalışmalarda şüphe ve ou bertaraf edlme, yapıla çalışmaı emyet açııda vazgeçlmez br olgudur. İşte ölçme şlem de lm br çalışma olup, yapıla ölçmeler güvelrlk derece belrzlk kavramı le açıklaablr. Bu kavram yapıla faalyete poztf katkı ağlaya öeml br huutur. Ululararaı Metroloj özlüğü (VIM de belrzlğ taımı şöyle yapılmaktadır. Belrzlk, gerçek değer çde var olduğu kabul edle br değer aralığıı karakterze eder (6. Hçbr ölçme şlemde, ölçüle değerler, gerçek değerler fade edemezler. Elde edle ouçlar beraberde br kıım muhtemel hataları da çerr. Bu hataları, hep br ada gerçekleşmeyeceğ gb ouç üzerdek etkler ağırlığı da eşdeğer evyede olamaz. Bu edele de elde edle lk değerler, gerçek değerler olmayıp gerçek değer bozucu veya aptırıcı karakter taşırlar. Buu ebeb e; ölçmey etkleye grd değşkelerde olablecek muhtemel bozulma veya kaymalardır. Buu dışıda ölçmey yapa peroel, uygulaa metodu, ölçme yapıldığı meka şartlarıı ve ölçmey yapa peroel yeterzlğ veya tecrübezlğ de ölçme oucuu etkler ve bell br orada belrzlğe ede olur. Dğer tarafta, kullaıla refera teçhzattak kaymalar, uzu kalbrayo üreler, chazı tam olarak taımamaıda kayaklaa belrzlkler de oucu etkleyc karakterdek faktörlerdr. Kıaca öylemek gerekre; belrzlk; ölçmeler kalte katayııdır. Ayrıca şu oruları da cevabı telğdedr. Ölçme değerler tekrar elde edleblme oraı e kadardır? Başka yerlerde veya br referaa karşı karşılaştırılablme yeteeğ var mıdır? Hag oradadır? Bu orular e: Ululararaı tcarette cevabı ke gerekl orulardır. Ölçüp tartarak hraç ettğz br emtaı, yalış ölçmeler oucu ger döme, ya da mktar huuuda alaşmazlıkları çözümü belrzlk kavramıı doğru alaşılıp uygulamaıı tem mecbur kılar. 364

3 ÖLÇME BELİRSİZLİĞİ VE 50 MM OMİAL UZULUKTAKİ ÖLÇÜ BLOĞU / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, Gerçek Değer ve Deeyel Hata Pek çok deey çıktıı ölçmedr. Ölçmeler güvelrlğ, o deey kotrol edleble grdler yaı ıra pek çok kotrol edlemeye, hatta farkıa ble varılamaya faktörlere bağlıdır. Bu faktörlerde bazıları; deey yapa kş, deeyde kullaıla chazlar ve deey yapıldığı ortamdır. Bu şeklde tet edle chazda ve ölçüle celğ abt kalmayışıda kayaklaa hatalar yaıda, yukarıda özü geçe hatalar da ölçme oucuu etkler. Deey yapa kşde ve detek chazlarıda kayaklaa hatalar, farklı kşler ve farklı chazlar kullaılarak azaltılablr veya bu ölçmeler gelşgüzel zamalarda yapılarak hatalar daha da küçültüleblr. Bua radomzayo der. Dğer öeml hataları ölçeblmek ç, kotrollü br şeklde ayı grdler ç bağımız gözlemler yapmak gerekr. Bu olay replcato/tekerrür olarak mledrlr ve tattğ temel oluşturur (7,8. Yukarıda özü edle düşüceler matematkel br dlle alatablmek ç her ölçüle X ç δ hataıı yapıldığı kabul edlre, bu X ± δ ( olarak fade edlr ve X ± δ fade gerçek değer, X ı kapar. Daha öce öyledğ gb, ölçme hataı δ geellkle k bleşede oluşur. Ragele hata α ve tematk hata β dır. Dolayııyla olur. δ α + β = ( 3.. Ratgele ve Stematk Hatalar Eğer ayı ölçmeler tekrar tekrar yapılıra ragele hata α, bu ölçmeler ortalama etrafıda br apmaıı göterr. Sapma, ölçme karaktertğde ve/veya ölçme yapıla celğ abt kalmaıda dolayıdır. Ölçme chazları uygu ayılable bell br ayrımcılık yaptıkları ürece ragele hatalar olacaktır. Kelk term, ragele hataları karakterze etmek ç kullaılır. Kelk, bütü ölçmeler hep gerçek tadart apmaı veya daha çok eldek verler kelk dek (tahm edc olarak verlr. Bu tattkel termler matematkel fade lerdek bölümlerde verlecektr. büyüke verler geş br dağılım göterr, küçüke verler daha kedr. Bütü ölçmelerde ratgele hataları dışıda her zama kabul edle gerçek değerde daha az veya daha fazla br değer elde edlr. Bu hatalar abt hatalar veya tematk hatalar olarak adladırılır ve termoloj olarak ba (eğlm dye karakterze edlr. Stematk hata celk olarak gerçek ba β, veya baı tahm lmt B le belrtlr. Böylece celk olarak bldğde bu değer tüm ölçüle değerlere eklele br düzeltme faktörü gb kullaılır. Sıfır ba gerçek değer X le ölçüle değerler gerçek ortalama değer μ araıda hç br fark yok demektr. Pratkte ıfır balı ölçme eder haldr. Gülük ölçmeler hepde tematk hataları heaplamaıa doğru br eğlm gözler. Stematk hatalar değşk yötemlerle, öreğ ölçme chazıı kalbrayou yapılarak azaltılablr. Geelde kalbrayo tet chazıı tadart chazla karşılaştırılmaı yoluyla gerçekleştrlr. Bu kalbrayolar mükemmel olmadığıda toplam ba belrlemede başarıya ulaşmak zordur, dğer br deyşle ba ragele bleşee ahp olablr, acak bu bleşe abt ve kelk hataı gb ragele olmaya br bleşedr (9, 0,. 3.3.Ölçüle Büyüklüğü Toplam Belrzlğ Ölçme ıraıda ratlaa her k tp hatada (tematk ve ragele hata, ragele hataları tattkel yötemlerle güvelrlk aralığıı heaplamaı açıklamıştır. Ragele hatalar tattkel, tematk hatalar e tattkel olmaya yötemlerle heapladığıda, bu k hata tp brbre batçe ekleemez. Bu edele belrzlkler belrlemede kullaıla yötem, bu hataları ayrı ayrı heaplamak ve böylece beya etmektr (. Ölçmeler çoğuluğuda belrzlğ belrleye tek br rakama htyaç vardır. Bu yüzde tekrar tekrar yapıla herhag br büyüklüğü (öreğ ıcaklık veya baıç ölçmelerde ratlaa ragele ve tematk hatalar bell br yötemle brleştrlerek belrzlğ taımlaya tek br rakam oluşturulur. Hataı eğlm B ve hataı kelğ t 95 X bleşmde oluşa bu rakama belrzlk (U der A-Tp Stadart Belrzlğ Heaplamaı Çoğu kez ratgele değşke q ç tae bağımız gözlem oucuda ayı gözlem koşullarıda elde edle e y ketrm, tae gözlem artmetk ortalamaıdır. q = q k k = X, Böylece grd, celk X ç k gb tae bağımız gözlem yapıldığıda X ç elde edle ortalama = X ölçme oucu y elde etmek ç grd değer olarak kullaılır. Her br gözlem q k, ortam koşullarıdak ratgele değşmlerde ve etk faktörler ratgele değşmlerde dolayı farklılıklar göterr. Burada öemle vurgulaa okta şudur: Metrolojde kelk dek, hata kelğ gb termlerde tamame vazgeçlmş, varya ve apma belrzlk heaplarıda kullaıla te- (3 365

4 Murat DOĞA, Muammer ALBAT / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 rmler olmuştur. Öreğ, grd büyüklüğüdek ratgele hatalarda doğa belrzlğ taımlamaı ç deeyel tadart apma kullaılır. Gözlemler deeyel varyaıı değer, ayı zamada q ç olaılık dağılımıı varyaı dr ve aşağıdak eştlkle belrler. ( qk = ( qk q (4 (4 k = Varyaı bu ketrm ve deeyel tadart apma olarak adladırıla ou poztf karekökü, gözlemlee değerler farklılığıı belrtr veya daha geel olarak oları ortalamada apmalarıı karakterze eder. Dğer br deyşle deeyel varya tüm gözlem ouçlarıı dağılımıa at br değerdr. deeyel tadart apmaı (q, q değer beklee değer μ q u e derece teml ettğ ölçüüdür. Her k de q u çerdğ belrzlğ ölçmek ç kullaılır. X, k Böylece kere tekrarlaa bağımız gözlemler oucuda elde edle, grd değerx ç ketrle değer, belrzlk olarak verlr. = X ç tadart u ( = ( X, u ( = ( X (6 Kolaylık ç, A-tp varya ve A-tp tadart belrzlk olarak adladırılır. Acak, böyle termler kullaılmaıda kaçıılmalıdır. Belrzlğ ve ou heaplamaı ç kullaıla varyaları A-tp veya B- tp değl, adece varyaları belrleme ç kullaıla belrzlk heaplama yötemler A-tp (tekrarlaa ölçme ouçlarıa dayaa tattk yötem veya B-tp (tattk olmaya yötem olduğu öyleeblr (3, 4, 5. otlar:. tae gözlem oucuu güvelr br ketrm q olablme ç gözlem ayııı yeterce büyük olmaı gerekr. Eğer q ormal dağılıma ahp değle, fark t-dağılımı olarak ele alıır. σ ölçme ayııı ouz olduğu durumda ormal dağılıma ahp br değşke tadart apmaıdır. Bu yüzde deeyel tadart apma le tadart apma araıdak farkı oldukça küçük olmaı ç ölçme ayıı büyük olmalıdır. Öreğ, ölçme ayıı 0 da küçük e elde edle deeyel tadart apma t-faktör dye adladırıla değer le çarpılmalıdır. Bu şlemler, ( q le σ (q araıdak farkı belrleme, güvelrlk aralığıı belrtlmede çok öemldr.. ( q daha temel br değer olmaıa rağme kolay olduğu ç (q kullaılır (özellkle (q grd büyüklükler le ayı brm cde fade edlme açııda Gözlemler ortalamaı varyaıı e y ketrm e, 3.5. B-tp Stadart Belrzlğ Heaplamaı Grd değerler X ç ketrle değer ola ( qk ( q = (5 tekrarlamış ölçmeler oucuda (5 elde edlmemşe, ketrlmş varya u ( veya tadart belrzlk eştlğyle verlr. Ortalamaı deeyel varyaı u (, X olablecek bütü farklı değerler göz ( q ve ou poztf kareköküe eşt ola ortalamaı öüe alıarak ve elde ola bütü blgler kullaılarak blmel br şeklde yargıya varılır. Eldek blgler - Daha öce yapıla br ölçmede elde edle verler, - İlgl malzemeler ve kullaıla chazlar kouudak deeym ve daha öce edlmş blgler, - Yapımcıı belrttğ özellkler, - Kalbrayo ve dğer ertfkalarda bulua verler, - El ktaplarıda alıa refera verlere lşk belrzlklerdr. Bu şeklde heaplaa u ( ve u( baze kolaylık açııda B-tp varya ve B-tp tadart belrzlk olarak adladırılır. Eğer ketrm başka br kayakta alımışa ve bu kayakta belrzlk tadart apmaı bell br çarpaı olarak verlyora, tadart belrzlk u ( batçe, öylee değer bu çarpaa bölümü, ketrle varya u ( e bölme şlem oucuda elde edle değer karedr Bleşk Belrzlğ Heaplamaı Bleşk tadart belrzlk aşağıdak fadeyle heaplaa bleşk tadart varyaı poztf karekökü olarak taımlaır. 366

5 ÖLÇME BELİRSİZLİĞİ VE 50 MM OMİAL UZULUKTAKİ ÖLÇÜ BLOĞU / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 u c ( y f = u ( = (7 (7 Buradak f fokyou, daha öce ölçme model belrleye fokyodur. u değerler her ( br (A-tp yötem veya (B-tp yötemde göterle şeklde heaplaır. u c (y bleşk tadart belrzlk olarak kabul edlr ve ölçüle büyüklük Y le lşkl ketrle y değerler dağılımıı ergler Geşletlmş Belrzlğ Belrleme Bleşk belrzlk (y u c, evreel olarak ölçmelerdek belrzlğ taımlamaıa rağme, bu değer ölçüle büyüklüğü dağılımıı göterdğde güvelrlk düzey adece %68,7 dr. Dğer br deyşle, ayı büyüklük hag şart altıda ölçülüre ölçülü ouç %68,7 lk olaılıkla u c (y le belrlee aralıkta olacaktır. Pratkte e, edütryel uygulamalarda daha yükek güvelrlk düzeylere gerekm vardır. Bu durumlarda ölçmelerdek belrzlğ taımlamak ç geşletlmş belrzlk olarak adladırıla br başka term kullaılır. Geşletlmş belrzlk U bleşk tadart belrzlk u c (y le kapam faktörü k ı çarpımı oucuda elde edlr. k değer heabı, kamülatf veya kombe tadart ölçme belrzlğ oluştura kım belrzlkler erbetlk derece (V eff e bağlı br katayıdır. Bular araıdak lşk, Tablo de verlmştr V eff kım belrzlkler erbetlk derece e, çıkış kım belrzlkler dördücü derece kuvvetler (u 4 (y, oları efektf erbetlk derece (V ve tadart belrzlğ dördücü derece kuvvet (u 4 (y araıdak lşkye bağlı br huutur. Bu lşk aşağıda verlmştr. Tablo. Kapam faktörü le erbetlk derece araıdak lşk. V eff k 3,97 4,53 3,3,87,65,5,43,37,8,3,05,00 V eff = = 4 u ( y 4 u ( y V (9 4. ÖLÇME BELİRSİZLİĞİİ HESAPLAMASIDA İZLEECEK YOLLAR Ölçme belrzlğ heaplamaı adım adım aşağıdak gb ıralaablr (9, :. Eğer mümküe, grd değerler le çıktı değer araıdak matematkel lşk belrler, y = f (,,..., gb.. Ölçme koşullarıda ölçüle değere etk ede bütü faktörler belrler, U=k (y Bu durumda ölçme oucu Y=y±u olarak verleblr ve ölçüle değer Y e uygu değer daha yükek br güvelrlk düzeyyle y-u le y+u aralığıda buluduğu öyleeblr. Baze bu aralık olarak da verlr. u c 3. Düzeltmeler (8 ve düzeltlmemş tematk hatalara bağlı belrzlk bleşeler lte yapılır, y U Y y + U (8 Güvelrlk aralığı ve güvelrlk düzey tattk termler olup, bell koşullar ağladığıda ve bleşk belrzlğ oluştura tüm bleşeler A-yötemyle heapladığıda kullaılablr. Bu çalışmada CIPM öerlere uygu olarak çok daha özel br alam taşıya U ölçme ouçlarıı dağılımıı p kımıı kapaya aralığı belrlemştr. Bua göre baze p kapama olaılığı olarak adladırılır. Kapam faktörüü değer, geel olarak le 3 araıda eçlr. Acak metroloj düyaıda kapam faktörü alıarak geşletlmş belrzlk heaplaır ve bu durumda, güvelrlk düzey % 95 tr. Kapam faktörü 3 olarak alıdığıda geşletlmş belrzlk U u güvelrlk düzey % 99 dur. 4. Belrzlğ tematk bleşeler ç, daha öce yapılmış olaı dağılımlarda ve belrzlk çalışmalarıda yararlaılır, 5. Belrzlğ her br tematk bleşe ya dkdörtge dağılım olduğuu varayarak tadart belrzlk; a u ( = (0 3 olarak veya ormal dağılım olduğuu varayarak belrzlk u( = ( k olarak heaplaır, 6. Belrzlğ ratgele bleşeler tematk bleşelerde daha öeml olup olmadığıı alamak ç deeme ölçmeler yapılır, 7. Eğer ratgele bleşe alamlı br rakam e, ortalamayı elde etmek ç tekrarlaa ölçmeler yapılır, 367

6 Murat DOĞA, Muammer ALBAT / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 q = q k k = ( 8. q elde etmek ç ya deeyel tadart ( k apma ( qk = ( qk q k = ve ortalamaı tadart apmaı (3 qk ( q = ( (4 heaplaır, ya da daha öce tekrarlaa ölçmelerde yararlaılır, 9. Belrzlğ ratgele bleşe öeml olmaa ble, ölçmey yapa kş hatalarıı e aza drgemek ç chazı okuduğu değer her defaıda kotrol edlr, 0. Madde 9. da tekrarlaa ölçmeler ç belrzlk, A-tp olarak heaplaır,. Brbrlerde bağımız grd değerler ç bleşk belrzlğ eğer mutlak değerler kullaılmışa c = u ( y = c u ( = u ( y (5 dr., eğer tadart be- f eştlğde ( c kım türev lrzlkler görel değerler e uc ( y = y heaplaır. p = u( = p 4. Geşletlmş belrzlk, ölçme belrzlğ raporlamaı başlıklı bölümde belrtldğ şeklde raporlaır. 5. ÖLÇME BELİRSİZLİĞİİ 50 MM OMİAL UZULUĞA SAHİP BİR ÖLÇME BLOĞUDA UYGULAMASI 50 mm uzuluğa ahp 0 Derece ölçme (gauge bloğuu (ISO 3650 kalbrayou, br komparatör ve refera tadardı olarak ayı omal uzuluğa ahp ve ayı materyalde yapılmış, kalbre edlmş br ölçme bloğu kullaarak karşılaştırma le gerçekleştrlr. Merkez uzuluktak fark, üt ve alt ölçme yüzeylere tema ede k uzuluk göterge kullaılarak k ölçme bloğuu dkey pozyouda belrler. Kalbre edlecek ölçme bloğuu gerçek uzuluğu l, aşağıdak deklemde yer ala refera tadardı gerçek uzuluğu l le lşkldr l = l + δl Burada δl ölçüle uzuluk farkıdır. (9 l ve l ölçme koşulları altıda özellkle laboratuar ıcaklığıı ölçümüdek belrzlk dkkate alııra, uzuluk ölçmeler ç refera ıcaklıkla ayı olmayablecek ola br ıcaklıkta ölçme bloklarıı uzuluklarıdır. Refera ıcaklıkta blmeye ölçme bloğuu uzuluğu l aşağıdak lşkde elde edlr: l = l + δl + δl + δl L( α δt + δα Δt δl (0 D C Burada: l : Kalbrayo ertfkaıa göre refera (6 (6 ıcaklık t 0 = 0 C de refera ölçme bloğuu uzuluğu (µm, eştlğde heaplaır. Burada p fokyoel lşkde δ l D : Kayma edeyle o kalbrayouda poztf veya egatf bleşelerdr. bu yaa refera ölçme bloğuu. Eğer verler araıda lşk olduğu düşüülüyora, grd değerler le lşkl u( uzuluğudak değşklk (µm, ve δ l : Blmeye le refera ölçme bloğu araıda gözlee uzuluk farkı (µm, u ( j varyaları ve u(, j kovaryaı δ l C : Komparatörü leer olmamaı ve kullaılarak ayarlama (degeleme ç düzeltme (µm, u ( y = c u ( + cc ju( u( j r(, j (7 L : Ele alıa (7 ölçme bloklarıı omal = = j= + uzuluğu (µm, bleşk belrzlk heaplaıp kullaılır, α = ( α + α / : blmeye ve refera 3. Geşletlmş belrzlk; ölçme bloklarıı ortalama termal geşleme katayıları, U = kuc (y (8 δ t = ( t t : blmeye ve refera ölçme eştlğde k= (%95 güvelrlk düzeyyle kabul ederek veya deeydek ölçme ayıı az blokları araıdak ıcaklık farkı ( C olduğuda ormal dağılım kullaılmıyora, t- δα = ( α α : blmeye ve refera dağılımıa göre kapam faktörü k eçlerek ölçme blokları araıdak termal geşleme katayılarıdak fark, V 368

7 ÖLÇME BELİRSİZLİĞİ VE 50 MM OMİAL UZULUKTAKİ ÖLÇÜ BLOĞU / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 Δ t = ( t + t / t : blmeye ve refera 0 ölçme bloklarıı ortalama ıcaklıklarıı refera ıcaklıkta apmaı ( C, δ : blmeye ölçme bloğuu ölçme l V yüzeylere merkez olmaya tema ç düzeltme (µm. Refera tadard (l : Beraberdek geşletlmş ölçme belrzlğ le brlkte refera ölçme bloğuu uzuluğu, ölçme bloklarıa at br ayarı kalbrayo ertfkaıda 50,0000 mm ± 30 m olarak (kapama faktörü k = verlmştr. Stadardı drft (kaymaı (δl D : Refera ölçme bloğuu uzuluğuu geçc kaymaıı öcek kalbrayolarda ± 30 m lmt çde ıfır olduğu tahm edlmektedr. Bu tpte ölçme blokları le geel deeym ıfır kaymaı e olaı olduğuu ve üçgeel br olaılık dağılımıı varayılableceğ kabul edleblr. Komparatör (δl C : Komparatörü EAL-G de belrtle özellkler karşıladığı doğrulamıştır. Burada hareketle, ± 0 μm ye kadar D uzuluk farkları ç belrtle uzuluk farkıa düzeltmeler ± (30 m + 0,0 D lmtler çerde olduğu tept edleblr. Kalbre edlecek 0 Derece ölçme bloğuu ve K derece refera ölçme bloğuu toleralarıı dkkate alarak, makmum uzuluk farkı, kullaıla komparatörü leer olmama ve ayarlama düzeltmeler ç ± 3 m lmtlere götüre ± μm çde olacaktır. α, δt, δα, Δt Sıcaklık düzeltmeler ( : Kalbrayoda öce, ölçme bloklarıı ölçme yapıla odadak ortam ıcaklıklarıı almış olduklarıda em olmaya dkkat edlr. Stadart ve kalbre edlecek ölçme bloklarıı araıda kala ıcaklık farkıı ±0,05 K çde olduğu tahm edlmektedr. Refera ölçme bloğuu kalbrayo ertfkaıa ve kalbre edlecek ölçme bloğu ç üretc verlere dayalı olarak, çelk ölçme blokları ç leer termal geşleme katayııı (,5 ±,0 0 C aralığı çde olduğu 6 varayılmaktadır. İk dkdörtge dağılımı brleştrldğde, leer termal geşleme katayııdak fark, 6 ± 0 C ıırları çde üçgeel olarak dağılmıştır. Ortalama ölçme ıcaklığıı, refera ıcaklık t 0 = 0 C de apmaıı ± 0, 5 C çde olduğu tahm edlmektedr. Leer geşleme katayılarıdak farka ve ortalama ıcaklığı refera ıcaklıkta apmaıa at e y tahmler ıfırdır. Bu edele, buları belrzlk katkılarıı değerledrlmede kc düzey termler dkkate alımalıdır, bu da eştlk (0 de δα Δt çarpım term faktörler le lşkl tadart belrzlkler çarpımı le ouçlaır. ha 6 tadart belrzlk u( δα Δt = 0,36 0 buluur. Uzuluktak değşm (δl V : Derece 0 ölçme blokları ç, merkezde ve dört köşede yapıla ölçmelerde belrlee uzuluktak değşm ±0, µm çde olmalıdır (6. 9 mm uzuluktak kıa kear boyuca ölçe yüzeyler üzerde bu varyayou meydaa geldğ ve merkez uzuluğu 0,5 mm yarıçapıdak br dare çerde ölçüldüğü varayılarak, tema ede yüzey merkez yalış hzalamaıa bağlı düzeltme ±6,7 m çde olduğu tahm edlmektedr. Korelayo: Grd celkler hçbr herhag br alamlı düzeyde korelayo götermedğ düşüülmektedr. Ölçümler (δl: Komparatör her okumada öce refera tadart kullaılarak yede ayarlamıştır. Blmeye ölçme bloğu ve refera tadart araıdak fark ç aşağıdak gözlemler yapılmıştır. Ölçme o Ölçme değer -00 m -90 m 3-80 m 4-90 m 5-00 m artmetk ortalama: δ l = -94 m tadart apmaı havuz tahm: p (δl = m (daha öcek değerledrmede elde edlmş tadart belrzlk: m u( δ l = ( δl = = 5, 37m ( 5 Stadart apmaı havuz tahm, EAL-G şartlarıa göre kullaıla komparatörü uyumuu doğrulamak ç yapıla tetlerde alımıştır (7, 8, 9. Belrzlk bütçe ( δ l Büyüklük X l l D Tahm değer 50, mm Stadart belrzlk u( Olaılık dağılımı Duyarlılık katayıı c Geşletlmş belrzlk U = k u( l = 36,4m 73m Belrzlk katkıı u (y 5 m ormal,0 5,0 m δ 0 7,3 mm Üçge,0 7,3 m -0,000 δ l 5,37 m ormal,0 5,37 m 094 mm δ l 0 mm 8,5 m dkdörtge,0 8,5 m C -575 m δ t 0 C 0,089 0 C dkdörtge - -6,6 m C δα Δt 0 0, özel 50 mm -,8 m δ l 0 mm 3,87 m dkdörtge -,0-3,87 m V l 49, mm 36,4 m Rapor edle ouç : omal 50 mm ölçme bloğuu ölçüle değer 49, mm ± 73 m dr. 369

8 Murat DOĞA, Muammer ALBAT / POLİTEKİK DERGİSİ, CİLT 0, SAYI 4, 007 Rapor edle ölçümü geşletlmş belrzlğ, ölçümü tadart belrzlğ kapama faktörü k = le çarpımı olarak belrtlr. Bu da ormal br dağılım ç yaklaşık %95 lk br kapama olaılığıa karşılık gelr. ot: Ölçme blokuu ölçme belrzlğ, EAL- G tadardıa göre kabul edleblr ıır çerdedr. 6. SOUÇ VE DEĞERLEDİRME Gelşe tekoloj, ölçme belrzlğde mükemmel yakalamaya çalışmaktadır. Fakat ölçme belrzlğ hçbr zama ıfır olamaz. Hçbr ölçme şlemde, ölçüle değerler, gerçek değerler fade edemezler. Elde edle ouçlar, beraberde br kıım muhtemel hataları da çerr. Bu hataları hep br ada gerçekleşmeyeceğ gb, ouç üzerdek etkler ağırlığı da eşdeğer evyede olamaz. Bu ebeple de elde edle değerler, gerçek değerler olmayıp gerçek değer bozucu veya aptırıcı karekterler taşırlar. Buu ebeb e; ölçmey etkleye grd değşkelerde olablecek muhtemel bozulma veya kaymalardır. Buu dışıda uygulaa yötem, ölçme yapıldığı meka şartlarıı ve ölçmey yapa peroel yeterzlğ veya tecrübezlğ de ölçme oucuu etkler ve bell br orada belrzlğe ebep olur. Dğer tarafta kullaıla refera teçhzattak kaymalar, uzu kalbrayo üreler, chazı tam olarak taımamaıda kayaklaa belrzlkler de oucu etkleyec karekterdek fakörlerdr. Ölçümü oucu, bütü ble tematk hataları ele aldıkta ora ble, hala ragele hatalar çerr ve tematk hatalar ç mükemmel olmaya düzeltmeler kullaıldığıda dolayı, hala ölçüle değer br tahmdr. 7. KAYAKLAR. Murphy, R.B., Qualty of Obervato, Materal Reearch & Stadard, p Scheder, D.B., Error Aaly of Meauremet Sytem, BS Mcellaeou Publcato 48, Proc. Stad. Lab. Cof., p Sadıkhov, E., Kagı, R., ve Uğur, S. Ölçüm Belrzlğ, UME-95-04, Kaım Epreo of the Ucertaty of Meauremet Calbrato, EA-4/0., Gude to the Epreo of Ucertaty Meauremet, ISO ( Geeva, Swtzerlad, Metrolojde Kullaıla Temel ve Geel termler Sözlüğü (VIM,UME , Beedct, R.P., Fudametal of Temperature, Preure, ad Flow Meauremet, Joh Wley & So, Ic., Detrch, C.F., Ucertaty, Calbrato ad Probablty, Adam Hlger, ISO, 575 Gude to the Epreo of Ucertaty Meauremet, Prep. By İSO Tech. Adv. Gr.4 (TAG 4 Work. Gr. 3 /WG 3, Taylor, B.., Kuyatt, C.E., Gudele for Evaluatg ad Epreg of IST Meauremet Reult, İST Tech. ote 97, The Epreo of Ucertaty ad Cofdece Meauremet, t 3003, Ucertaty ad Cofdece Meauremet, 8th ed., Kalbrayoda Ölçme Belrzlğ fade İç Kılavuz, (WECC Doc ayılı Doküma tercüme, UME Y-5 Şubat, Beedct, R.P., Ucertaty Meauremet, Electro- Techol., Oct. p Iteratoal Vocabulary of Bac ad Geeral Term Metrology, kc baım, ISO( Geeva, Swtzerlad ISO 3534-, Stattc Vocabulary ad ymbol Part I : Probablty ad Geeral Stattcal Term, ISO( Geeva, Swtzerlad ISO 3650 Dmeoal meaurg trumet-gauge block, EAL-G9 Etet of Calbrato for Cyldrcal Dameter Stadard, EAL-G Calbrato of Gauge block (Comparator, Ölçme ve Tet Chazlarıı Ululararaı Stadartlarla İzleeblrlğ, EAL-G,

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

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

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

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

= 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

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

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

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

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

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).

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

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

t Dağılımı ve t testi

t Dağılımı ve t testi t Dağılımı ve t teti Studet t Dağılımı Küçük öreklerde (

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box ve Whisker Grafiği www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - ) 04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun: Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,

Detaylı

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri 7 İTMATİK ÖRKLM 7 Grş 7 Öre eçme Yötem 7 Populayo Ortalamaıı Tahm 74 Populayo Ortalamaıı Varyaı 75 Populayo türler 76 temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler

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

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom İnterpolasyonu Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır

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

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri 8 KÜE ÖREKLEEİ 8.. Grş 8.. Populayo toplaıı tah 8.3. Populayo toplaıı tah varyaı ve tahleyc 8.4. Populayo toplaıı tah varya tah ç heaplaa yolları 8.5. Populayo ortalaaıı tah 8.6. Küe Hacler ve Alt örek

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

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

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

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

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

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir. Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

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

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

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

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

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

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

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel

Detaylı

Fresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1

Fresnel Denklemleri. 2008 HSarı 1 Feel Deklemle 8 HSaı 1 De İçeğ Aa Yüzeyde Mawell Deklemle Feel şlkle Yaıma Kıılma 8 HSaı Kayak(la Oc ugee Hech, Alfed Zajac Addo-Weley,199 Kuaum leko-diamğ (KDİ, Rchad Feyma, (Çev. Ömü Akyuz, NAR Yayılaı,

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

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

KIYI TAHKİMAT YAPILARININ GÜVENİLİRLİĞE DAYALI RİSK MODELİ

KIYI TAHKİMAT YAPILARININ GÜVENİLİRLİĞE DAYALI RİSK MODELİ Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. er. J. Fac. E. Arch. Gaz Uv. Clt 5, No 3, 5-56, 00 Vol 5, No 3, 5-56, 00 IYI TAİMAT YAPILARININ GÜVENİLİRLİĞE AYALI RİS MOELİ Rıfat TÜR* ve Ca Elmar BALAS *İşaat Mühedlğ Bölümü, Mühedlk

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

Kuadratik Programlama Tabanlı Modelleme Yardımı ile. Portföy Optimizasyonu ve İMKB-30 Portföy Oluşturma. Uygulaması

Kuadratik Programlama Tabanlı Modelleme Yardımı ile. Portföy Optimizasyonu ve İMKB-30 Portföy Oluşturma. Uygulaması T.C. İtabul Üverte Soyal Blmler Ettüü İktat Teor Aablm Dalı Yükek La Tez Kuadratk Programlama Tabalı Modelleme Yardımı le Portföy Optmzayou ve İMKB-30 Portföy Oluşturma Uygulamaı Murat Beşer 500070 Tez

Detaylı

ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE

ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE DOKTORA TEZİ Dez UÇAR DANIŞMAN Doç. Dr. Yaşar BOLAT MATEMATİK ANABİLİM DALI TEMMUZ AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama 04.0.03 Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2 l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı

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

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

Temel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar

Temel Yapılar: Kümeler, Fonksiyonlar, Diziler ve Toplamlar Temel Yapılar: Kümeler, Fokyolar, Dzler ve Toplamlar CSC-9 yrık Yapılar Kotat uch - LSU Kümeler Küme, eeler düzez toparlamaıdır İglz alabedek el harler: V { a, e,, o, u} a V bv küçük pozt tek ayılar: Küme

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir.

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir. 43 BÖLÜM 3 ZAMAN CEVABI Sitemi derecei, itemi karakteritik deklemii e ade halide (çarpaız) paydadaki i e yükek dereceidir. Bir Trafer Fokiyouu Kutupları Trafer fokiyou G() N()/N() şeklide ifade edilire,

Detaylı

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı) 3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda

Detaylı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül

Detaylı

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 Đstatistik Teorisi I Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller

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

=... 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

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

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2016 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2016 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 06 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam

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

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

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

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

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği Öğretim Üyesi Mehmet Zeki COŞKUN Y. Doç. Dr. İşaat Fak., Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Ölçme Tekiği Aabilim Dalı (1) 85-6573 coskumeh@itu.edu.tr http://atlas.cc.itu.edu.tr/~cosku Adres Öğreci görüşme saatleri:

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

FZM450 Elektro-Optik. 7.Hafta. Fresnel Eşitlikleri

FZM450 Elektro-Optik. 7.Hafta. Fresnel Eşitlikleri FZM45 leko-ok 7.Hafa Feel şlkle 28 HSaı 1 7. Hafa De İçeğ Feel şlkle Yaıma Kıılma lekomayek dalgaı dalga özellkle kullaaak ışığı faklı kıılma de ah yüzeydek davaışı celeecek 28 HSaı 2 Feel şlkle-1 Şekldek

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri 6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

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

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

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

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II 8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet

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

BULANIK DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNE DE NOVO PROGRAMLAMA YAKLAŞIMININ UYGULANMASI ÖZET

BULANIK DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNE DE NOVO PROGRAMLAMA YAKLAŞIMININ UYGULANMASI ÖZET BULANIK DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNE DE NOVO PROGRAMLAMA YAKLAŞIMININ UYGULANMASI Nurullah UMARUSMAN ve KaaYARALIOĞLU Akaray Üverte Ġktad ve Ġdar Blmler Fakülte ĠĢletme Bölümü, 6800 Akaray urullah.umaruma@akaray.edu.tr

Detaylı

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER TAŞINMAZ GELİŞTİRME Üte: DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ Doç. Dr. üksel TERZİ TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ ÜKSEK LİSANS PROGRAMI İÇİNDEKİLER.1. GİRİŞ.. DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ..1. Değşm Geşlğ... Kartller Arası fark... Ortalama

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERİEİ BİLİM VE EKNOLOJİ DERGİİ ANADOLU UNVERY JOURNAL OF CENCE AND ECHNOLOGY Clt/Vol.:8-aı/No: : 4-5 (7) ARAŞRMA MAKALEİ /REEARCH ARCLE YAR PARAMERİK MODELLERDE PLAYN DÜELME İLE AHMİN VE ÇKARAMALAR

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

Poset Metriği İçin P-Tam Ağırlık Sayacı ve MacWilliams Özdeşliği. Seda Akbıyık, İrfan Şiap *

Poset Metriği İçin P-Tam Ağırlık Sayacı ve MacWilliams Özdeşliği. Seda Akbıyık, İrfan Şiap * Adıyama Üverte Fe Blmler Derg, () (0) 8-39 oet Metrğ İç -Tam Ağırlık Sayacı ve MacWllam Özdeşlğ Seda Akbıyık, İrfa Şap * Yıldız Tekk Üverte, Matematk Bölümü, Eeler, 340 İtabul emal: ap@yldz.edu.tr Özet

Detaylı

t Dağılımı ve t testi

t Dağılımı ve t testi r. Mehme Akaraylı ağılımı ve ei oç. r. Mehme AKSARAYLI.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehme.akarayli@deu.edu.r Sude ağılımı Küçük öreklerde (

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

BÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ

BÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ BÖLÜM OLSILIK TEORİSİ İstatstksel araştırmaları temel koularıda br souu öede kes olarak blmeye bazı şasa bağlı olayları (deemeler) olası tüm mümkü souçlarıı hag sıklıkla ortaya çıktığıı belrleyeblmektr.

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

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

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı