AN ALTERNATIVE RANK CORRELATION COEFFICIENT WİTH GRAPHICAL APPROXIMATION GRAFİKSEL YAKLAŞIMLA ALTERNATİF BİR SIRA KORELASYON KATSAYISI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "AN ALTERNATIVE RANK CORRELATION COEFFICIENT WİTH GRAPHICAL APPROXIMATION GRAFİKSEL YAKLAŞIMLA ALTERNATİF BİR SIRA KORELASYON KATSAYISI"

Transkript

1 G.Ü. Fen Blmler Dergs 8(): (005) ISSN G.U. Journal of Scence 8(): (005) AN ALTERNATIVE RANK CORRELATION COEFFICIENT WİTH GRAPHICAL APPROXIMATION (Rew) Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ G.Ü.Fen Edebyat Faültes İstatst Bölümü 0500 Beşeler,Anara e-mal: ABSTRACT In ths study, a ran correlaton coeffcent () proposed by Blest(000), whch does not requre normalty assumpton n hypothess testng of correlaton coeffcent for nteral lel or rato scaled measured arables, s ntroduced. Ths ran correlaton coeffcent, whch s examned based on graphcal presentaton ther comments, has a structure, whch consders the nterchanges n the early ranng of the data. When the sample sze s f ths ntroduced ran correlaton coeffcent s consdered t has showed that t s more adantageous compared to other ran correlaton coeffcents snce t gs dfferent results en f for small changes n ranng. Furthermore, the crtcal alues of correlaton coeffcent are obtaned for dfferent sgnfcance lels these alues are presented n a table. Key Words: Rans, Kendall s τ ran correlaton coeffcent, Spearman s ρ ran correlaton coeffcent. GRAFİKSEL YAKLAŞIMLA ALTERNATİF BİR SIRA KORELASYON KATSAYISI (Derleme) ÖZET Bu çalışmada, değşenn eşt aralılı yada oranlama düzeynde ölçüldüğü durumda, orelasyon atsayısına lşn hpotez testlernde normal dağılım arsayımına htyaç duymayan Blest(000) n önerdğ sıra orelasyon atsayısı() tanıtılmıştır. Bu atsayı, grafsel gösterme bu grafğn yorumlanmasına dayalı olup, sıralamalarda l yer değşllern önemseyen br yapıya sahptr. Tanıtılan sıra orelasyon atsayısı, örne çapı 5 en ncelenmş mecut sıra orelasyon atsayıları le arşılaştırılara, sıralamalarda üçü yer değşllernde ble farlı sonuçlar rmes sebebyle, daha aantajlı olduğu gösterlmştr. Ayrıca farlı anlamlılı düzeyler çn atsayısına lşn rt değerler bulunara tablo halnde rlmştr. Anahtar Kelmeler: Sıra Sayıları, Kendall ın τ sıra orelasyon atsayısı, Spearman ın ρ sıra orelasyon atsayısı. GİRİŞ Eşt aralılı yada oranlama düzeynde ölçülen değşen arasında lşnn, hpotez testnde normal dağılım arsayımına htyaç duyulmayan sıra orelasyon atsayıları Kendall ın Tau ( τ ) Spearman ın Ro (ρ ) dur(). Blndğ üzere, bu sıra orelasyon atsayılarının elde edlmesnde temel sıralama üzernedr. Korelasyon atsayısının genelleştrlmş bçm ; Γ =. INTRODUCTION The ran correlaton coeffcents whch don t requre normal dstrbuton n hypothess testng for correlaton of two arables that are measured nteral lel or rato scale are Kendall s Tau ( τ ) Spearman s Rho (ρ ) (). It s nown that, the bass of obtanng these ran correlaton coeffcents are on orderng. If the generalzed form of the correlaton coeffcent wrtng as, cjdj, j cj dj, j, j [.]

2 30 G.U. J. Sc., 8(): (005)/ Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ olara yazıldığında c j d j nn tanımlamalarına bağlı olara bu statst farlı orelasyon atsayılarına dönüşür()., j {,,..., n} olma üzere, X değşen baımından gözlenen değerlere atanan sıra sayıları p, Y değşen baımından gözlenen değerlere atanan sıra sayıları se q olsun. Hem X hem de Y değşen baımından aynı sıra değerl gözlemlern olmadığı arsayımı altında, yan orta sıra sayısı atanması söz onusu değlen; cj = - dj = - ths statstc changes to dfferent correlaton coeffcents whch depends on the defntons of c j d j (). Tang, j {,,..., n}, let p be the assgned ran scores for obserd alues of arable X q be assgned ran scores for obserd alues of arable Y. Assumng that both X Y arables don t ha ted obseratons, n other words there s no common ran scores for any two obseratons, the equaton [.] gs Kendall s τ ran correlaton coeffcent when c j d j are defned as, p p j p p j q q j q qj olara tanımlanırsa [.] eştszlğ Kendall ın τ sıra orelasyon atsayısını rr. Burada ayrıca cj = cj, c = 0, dj = dj d = 0 özelllern taşır. Spearman ın ρ sıra orelasyon atsayısına se, cj = pj p Where c j d j ha the followng propertes, cj = cj, c = 0, dj = dj d = 0. The ran correlaton coeffcent of Spearman s ρ can be obtaned when dj = qj q en ulaşılır(). Bu durumda, [.] eştszlğnde Γ statstğ, g = p q olma üzere, (). In ths case, Γ statstc n equaton [.], when g = p q, can be wrtten as follows (); g ρ = [. ] 3 n n şelnde fade edlr(). Buz paten aya gb bazı spor dallarında, l üç sıralamaya rlen önem son sıralamalara göre ço daha fazladır. Bu nedenle, l sıralamalarda yer değşllern daha y yansıtan yen br sıra orelasyon atsayısına htyaç duyulablr. Bu çalışmada Blest(000) tarafından gelştrlmş olup, grafsel gösterme de açı olan, mecut sıra orelasyon atsayılarına alternatf br sıra orelasyon atsayısı tanıtılmıştır. Tanıtılan sıra orelasyon atsayısının temel özellğ se, sıralamalarda l yer değşllerne daha fazla önem rmesdr. Bu özell tüm n durumları çn geçerldr(3). Tanıtılan orelasyon atsayısının yapısını daha ayrıntılı br bçmde görme amacıyla, maul sayıda mümün sıralamaya man tanıdığından sadece n = 5 durumu ele alınmıştır. n = 5 çn, gözlemlern mümün sıralamalarında yer değşllernn ncelenmes sonucunda, sıra orelasyon atsayısının, sıralamalarda üçü yer değşllernde ble farlı sonuçlar rdğ bu nedenle sıralamalarda yer değşllern ρ τ ya göre daha y yansıttığı gösterlmştr. In some sport acttes as ce satng sng the gn mportance of the frst three place ranng s much more than the last place ranng. For ths reason, a ran correlaton coeffcent that more reflects the nterchanges n the frst places ranng may be requred. In ths wor, the ran correlaton coeffcent whch s an alternat to exstng ran correlaton coeffcents also sutable to graphcal presentaton s ntroduced, deloped by Blest(000). The basc property of the presented ran correlaton coeffcent s gng more mportance to the frst places of orderng. Ths property s ald n all stuatons for n (3). To see the structure of presented ran correlaton coeffcent n more detal, only the stuaton of n=5 s consdered because the reasonable number of stuatons arse to deal wth. In the result of nstgaton for the nterchanges n possble orderngs of the obseratons for the case n=5, t has been obserd that ran correlaton coeffcent gs dfferent results en though n small nterchanges n the orderngs occurs for ths reason t reflects the nterchanges n the orderngs much better than ρ τ.

3 An Alternat Ran Correlaton Coeffcent / Grafsel Yalaşımla Alternatf br Sıra Korelasyon Katsayısı 305.SIRALANMIŞ VERİ İÇİN GRAFİKSEL GÖSTERİM VE S İSTATİSTİĞİ Brnc bölümde tanıtılan Kendall ın τ Spearman ın ρ sıra orelasyon atsayılarının hesaplanmasında temel fr, brmlern gözlem değerlernn üçüten büyüğe sıralığı (doğal sıralama) durumdan sapmalarının belrlenmesdr. Bu sapmaları görme çn S statstğnn ullanılmasına dayanan grafsel br yalaşımdan faydalanılablr. S statstğnn hesaplanmasında, öncell olara hem X hem de Y değşenler baımından gözlenen örne brmlerne ayrı ayrı sıra sayıları atanır. Daha sonra X değşenne atanan sıra sayıları doğal sıralamada olaca şelde düzenlenr bunlara arşılı gelen Y de sıra sayıları ullanılır. Böylece p ( =,..., n) le gösterlen X n sıra sayıları artı le fade edleblr. Y çn atanan sıra sayıları q olsun. Bu sıralama çn sıra sayılarının ümülatf değerler bulunur. X n doğal sırasına bağlı alma üzere, her brm çn sırasıyla, Y gözlem brmne arşılı gelen ümülatf sıra sayısı değernden, X gözlem brmnn ümülatf sıra sayısı değer çıartılır. n örneğe çıan brmlern toplam sayısını gösterme üzere,. gözlem brm çn ümülatf sıra sayılarının far statstğ,. GRAPHICAL PRESENTATION AND STATISTIC S FOR RANKED DATA The basc dea of calculate Kendall s τ Spearman s ρ ran correlaton coeffcents whch s presented n the frst secton s to determne the deatons of the obserd alues of unts from the state that they are raned from smallest to largest. For see ths deatons, a graphcal presentaton whch s based on the use of S statstc can be benefted. For the calculaton of the statstc S, frst the ran scores are assgned for obseraton unts separately for arable X Y. Then the barate obseratons ordered by the assgned ran scores of arable X are arranged n natural order the nterrelated ran scores of Y are used. Thus the ran scores of X s p ( =,..., n) could be renamed by. Let q be the scores of Y. The cumulat ran alues for ths orderng are found. Dependng on the natural order of X, respectly for ery unt, dffer the cumulat ran score alue of obserd unt Y, from the cumulat ran score alue of obserd unt X. The summaton of the unts n the sample are presented as n so the statstc of ran dfferences of cumulat ran scores for -th unt s defned as, = q = ( q ),,..., = n [.] bçmnde tanımlanır. [.] eştlğnde, q ; Y değşen baımından. brmn ümülatf sıra sayısı değer se doğal sıralama durumunda X değşen baımından. brmn ümülatf sıra sayısı değerdr. Far statstlernn toplamı, In equaton [.], = alue of -th unt of arable Y q s the cumulat ran score s the cumulat ran score alue of the -th unt of naturally ordered arable X. The summaton of dfference statstcs gs the statstc, statstğn rr. Bu statst örneğe çıan brmlern, doğal sıralamadan olan farlılığını gösteren br ölçüdür. Örneğe çıan brmler, doğal sıralamada olma özellğne sahpse, yan tüm ler çn q= se S statstğ alableceğ mnmum değer alır S mn = 0 olur. Dolayısıyla, bu statstğn alableceğ masmum değer, n n S = = ( q ) = = [.] Ths statstc s a measure whch denotes the dfference n the obseraton unts from the natural order. Ths statstc s a measure whch denotes the dfference n the sample unts from the natural order. When the unts n the sample are n the natural order n other words f q=, for all, then S taes the mnmum alue, S = mn 0. From ths, the maxmum alue of ths statstc can be found by, ( ) n n n n Sma = = n+ = = = ( ) [.3] le bulunur. Burada ; X n sıralaması doğal sıralamanın ters en,. brme at sıra sayılarının ümülatf farlarını gösterr. S statstğnden yararlanara örne brmlernn doğal sıralamadan sapmaları grafsel olara görüleblr. Bunun çn sıra sayılarının ümülatf farlarını gösteren Here s the cumulat dfference of ran scores for -th unt whle X s n nrse natural order. By utlzng from the S statstc, the deatons of the sample unts from natural order can be dentfy graphcally. For ths, the

4 30 G.U. J. Sc., 8(): (005)/ Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ lar, doğal sıralamanın ters olması durumunda alableceğ masmum arşılaştırılır. ( )lar le grafsel olara n = 5 çn grafsel arşılaştırma yapıldığında,. X n 3 5 doğal sıralamasına arşın Y de örne brmlernn sıralaması, 3 5 olur. Bu durumda, S S ma statstlernn hesaplanmasında, Tablo de oluşturulan değerler ullanılmıştır. Böylece [.] eştlğnden S= [.3] eştlğnden de S ma =0 değerler hesaplanır. cumulat dfferences of ran scores are compared graphcally wth ts maxmum ( ), when t s n nrse natural order. Mang a graphcal comparson for n=5 accordng to the natural order of ran scores of X; 3 5, let the obserd ran scores of Y be 3 5. In ths state the alues n Table are used for calculate the statstcs S S ma. Thus from equaton [.] S= from equaton [.3] S ma =0 alues are calculated. Table. An example for n=5. Tablo. n = 5 çn br örne q q = ( q ) ( n+ ) ( n + ) = [( n + ) ] = Tablo den yararlanara, ümülatf From usng the Table the graphcal presentaton of farlarının ya göre grafsel gösterm Şel de cumulat dfference rlmştr. wth respect to s gn n Fgure Fgure. alues for the sample sze n=5 Şel. n = 5 çaplı örne çn S Sma statstlerne dayalı [-,] aralığında değer alan γ sıra orelasyon atsayısı değerler (=,,...,5) γ Based on statstcs S Sma tang alues n the range of [-,] the correlaton coeffcent γ s defned as, S S = = V nn ( ) ma [.] olara tanımlanır(3). Burada S statstğ, (3). Here the statstc S can be ntroduced as,

5 An Alternat Ran Correlaton Coeffcent / Grafsel Yalaşımla Alternatf br Sıra Korelasyon Katsayısı 307 bçmnde tanımlanablr. Bu sonucun [.] de yerne yazılmasıyla Spearman ın ρ sıra orelasyon atsayısı elde edlr. [.5] eştlğ aynı zama, le gösterleblr(3). n n S = q = n+ q = d ( - ) ( - )( - ) [.5] = = From wrtng ths result n [.] Spearman s ρ correlaton coeffcent s obtaned. The equaton [.5] can also be shown as, n( n+ ) ( n+ ) ( ) q [.] S = n+ 3. SIRA KORELASYON KATSAYISI Tablo de rlen n = 5 çaplı örne çn, ların ye göre çzlen grafğ Şel de rlmştr. Bu grafte ortaya çıan I II III IV V alanları doğal sıralamadan sapmaları fade etmetedr.ayrıca bu grafsel göstermde de görüldüğü gb V alanı I alanından daha büyütür.yan, Y nn sıralamasında son sıralarda meydana gelen doğal sıralamadan sapmalar, l sıralarda meydana gelen doğal sıralamadan sapmalara göre daha büyü alanları fade eder. 3. RANK CORRELATION COEFFICIENT For the gn example n Table, wth sample sze n=5 the lned graph of wth respect to s gn. The areas I, II, III, IV V whch occur n ths graph expresses the deatons from the natural orderng. Furthermore as be shown n the graphcal representaton the area V s much bgger than area I. In other words, n the orderng of Y the deatons of the natural orderng occur n tal end of the ranng, expresses much bgger areas wth respect to early ranngs I II III IV V Σ Fgure. Cumulat dfferences of Şel. değerlerne göre wth respect to ümülatf farları değerlerne göre ümülatf farları çzldğnde, oluşan alanların büyülüğü doğal sıralamadan olan sapmaların ne denl öneml olduğunu gösterr. Örneğn; n = 5 en Y nn yalnızca l sırası yer değştğnde oluşan 3 5 sıralamasına lşn ümülatf farların grafğ çzldğnde, alan büyülüğü.5 olara hesaplanıren, son sırası yer değştğnde oluşan 3 5 sıralamasına lşn alan.5 olur. Bu alanlar hesaplanıren blnen üçgen alanı hesaplama If the cumulat dfferences of wth respect to s gong to lne, the bgness of the occurred areas represents how much mportant the deaton from natural orderng s. For example when n = 5, the sze of the area s.5 when the frst two ran scores of Y s nterchanged relat to natural order namely 3 5 t s.5 when the last two ran scores of Y s nterchanged namely 3 5. For the calculaton of the areas, the

6 308 G.U. J. Sc., 8(): (005)/ Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ formüllernden yararlanılır. Örneten de görüldüğü gb l sıralarda meydana gelen yer değşlğ, son sıralarda meydana gelen yer değşlğne göre daha üçü br alana sahptr. Faat bazı spor dallarında ( Buz paten, jmnast, dalma.b.) fnal sıralaması br dz farlı ategorlere göre sıralamaya dayanır.anca farlı ategorlerde l üç sıralama, fnal sıralamasını belrleyeblece özellğe sahp olduğundan, l sıralamalarda yer değşller daha öneml olacatır. n nn büyü değerler çn puanlamalar yapılıren, l sıralamaların daha özenl belrlenmes mümünen, daha sonra sıralamalara rlen önemn onsantrasyon dat eslğnden dolayı azaldığı görüleblr (). Bu durumda, l sıralamalarda yer değşllern daha ço önemseyen yen br sıra orelasyon atsayısına htyaç duyulablr. Tanıtılan sıra orelasyon atsayısı se, doğal sıralamanın ümülatf yerne, doğal sıralamanın tersnn ümülatf ( n+ ) ullanılara ümülatf farlarının grafsel olara ncelenmesne dayanır. Böylece oluşaca alanlar l sıralamaya önem ren alternatf br sıra orelasyon atsayısının oluşumuna zn rr. Bu durum nc bölümde rlen 3 5 örneğnden görüleblr(şel3). nown trangle area calculaton formulzatons are used. As t can be seen n the example the nterchanges occur n the early ranngs has much more a smaller area than n the last ranng. Hower n some sport acttes (ce satng, gymnastc, dng, e.g.) the fnal ranng s based on a set of dfferent categores of ranng. Especally, because of the frst three ranng n dfferent categores has a property that t can be determne the fnal ranng, nterchanges n the frst ranng s much more mportant. Mang scores for larger alues of n, whle t s possble to perform the frst ranng more carefully, the gn mportance to the rans afterwards s reduced because of defcency of concentratons attenton(). In ths case, a new ran correlaton coeffcent whch gs much more mportance to nterchanges n the early ranng may be requred. The ntroduced correlaton coeffcent, whch uses the cumulat of nrse natural order ( n+ ), nstead of the cumulat of natural order, s based on graphcal nstgaton of cumulat dfferences of. From ths the appearng areas gs a permsson to form an alternat ran correlaton coeffcent whch gs mportance to the early ranng. Ths case can be seen from the example 3 5 gn n the second secton (Fgure 3) I II III IV V Σ(n+-) Fgure 3. cumulat dfference wth respect to Şel 3. ( n+ ) değerlerne göre Herhang br n değer çn, ( n+ ). ümülatf farları ( n+ ) ye ümülatf far statstlerne göre oluşan grafğn toplam alanı; For any alue of n, the summaton of the graph areas whch occurs for the cumulat dfference statstcs, wth respect to ( n+ ) can be found wth,

7 An Alternat Ran Correlaton Coeffcent / Grafsel Yalaşımla Alternatf br Sıra Korelasyon Katsayısı 309 n nn ( + ) ( n+ ) W = ( n+ ) q [3.] le bulunur. Y değşen doğal sıralamada olduğunda, W alableceğ en üçü değer almış olur. Yan W mn =0 dır. Doğal sıralamanın ters durumunda se, W nn alableceğ en büyü değer When arable Y s n natural order W taes as mnmum alue as t can be tae. In other words W mn =0. If n the state of nrse natural order the bggest alue whch W wll be tae s obtaned from, Wma nn ( + ) ( n ) = [3.] den elde edlr. Tablo de r ullanılara, Şel 3 çn W= 37 W ma = 0 olur. Y değşennn herhang br sıralamasının doğal sıralamadan olan sapmasını, W W ma alanlarına dayalı olara belrleme mümündür. Bu alanları ullanara sıra orelasyon atsayısı, For Fgure 3, usng the sample gn n Table W=37 W max =0 s obtaned. The deaton of any orderng of arable Y from the natural orderng wll be expressed from the areas W W ma. After usng ths areas the ran correlaton coeffcent s calculated from, W W = = W max nn ( + ) ( n ) [3.3] le hesaplanır. Bu atsayının Spearman ın ρ Kendall ın τ sıra orelasyon atsayılarına göre daha güçlü ayırt edc özellğe sahp olduğu görülmüştür(3). Yan Y değşen çn oluşan mümün dzlşlerde, ρ τ da terar eden değerlern sıra orelasyon atsayısından daha fazla olduğu gözlenmştr. n=5 en Y değşen baımından oluşturulablece tüm mümün 0 farlı sıralama çn ρ, τ sıra orelasyon atsayılarının değerler E de rlmştr. Ayrıca n n üçü değerler çn bu atsayı değerlernden faydalanılara ν ρ yada ν τ arasında çarpım orelasyon atsayılarının hesaplanması mümünen, n n y aştığı durumlarda mümün sıralamaların sayısı ço fazla olacağından dolayı hesaplama zorluğu ortaya çıar. Spearman ın ρ tanıtılan sıra orelasyon atsayısı arasında çarpım moment orelasyon atsayısını hesaplama çn [.] [3.] formüllernden yararlanılablr. Anca sabt termler önemsz olacağından ρ atsayısı çn sırasıyla, It has seen that, ths ran correlaton coeffcent ha more dstngushable property compared to Spearman s ρ Kendall s τ ran correlaton coeffcents (3). In other words, t s obserd that n the possble orderngs for arable Y, there are more repeatable alues for ρ τ than the ran correlaton coeffcent. In Appendx, ρ, τ correlaton coeffcents are gn for ery 0 possble order to be formed by arable of Y when n=5. Moreor, whle for small alues of n, ρ or τ product moment correlaton coeffcents can be calculated usng coeffcent alues easly, hower because of the possble orderngs much more n the case of n greater than, there s a calculaton problem appear. To calculate moment product correlaton coeffcent between Spearman s ρ Blest s, equaton [.] equaton [3.] can be used. Snce the constant terms are tral, usng n u = ( n+ ) q [3.] n w = ( n+ ) q [3.5] termlern ullanma yeterl olacatır. Böylece terms are enough for ρ coeffcents respectly.hence, r ρ= r uw = Euw ( ) EuEw ( ) ( ) ( Eu ( ) Eu ( ) )( Ew ( ) Ew ( ) ) [3.] olma üzere, [3.] eştlğ s rewrtten as rρ = ( n + ) 5 (n+ )(8n+ )

8 30 G.U. J. Sc., 8(): (005)/ Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ şelnde elde edlr. Burada, Where ( ) n n n+ E(u)=E ( n+ ) q = ( ) ( 9 9 8) n n n+ n + n+ E(u )=E ( n+ ) = n n( n ) ( n ) ( n+ ) q = [3.7] + + E(w)=E ( ) ( )( ) 3 n n n+ n+ n + n + n+ E(w )=E 0 ( n ) q + = [3.8] dır(3). Ayrıca, olma üzere, 3 ( + ) ( ) n n n n n n E(uw)=E ( n+ ) q ( n+ ) q = (3). Moreor when ( n + ) r τρ = n ( n+ 5) r τ r τρ r ρ olara fade edldğnden, τ atsayısı arasında çarpım moment orelasyon atsayısı r τ çn yalaşı br çözüm, an approxmate soluton of product moment correlaton coeffcent r τν between Kendall s τ Blest s s obtaned as follow, r τ 5( n + ) ( + )( + )( + ) n n n 5 8n şelnde bulunur. n=() olma üzere, r ρ, r ρ r τ orelasyon atsayılarına lşn değerler Tablo de rlmştr. For n=(), product moment correlaton coeffcents r ρτ, r ρ r τ are gn n Table. Table: The product moment correlaton coeffcent alues among ran correlaton coeffcents. Tablo: Sıra orelasyon atsayıları arasında çarpım moment orelasyon değerler n r ρτ r ρ r τ Tablo den de görüldüğü gb, üç sıra orelasyon atsayısı arasında çarpım moment orelasyon atsayıları e yaın değerler almıştır. Bu yüzden de, genel anlamda değerlendrldğnde, atsayılar arasında güçlü br lş olduğu söyleneblr. Ayrıca r ρν değerlernn n arttıça azaldığı gözlenmştr. As t can be seen n Table, the alues of three product moment correlaton coeffcents are closed to one. For ths reason, n general, t can be sad that there s a strong correlaton between these coeffcents. Furthermore, t s obserd that r ρ ncreases as n decreases.

9 An Alternat Ran Correlaton Coeffcent / Grafsel Yalaşımla Alternatf br Sıra Korelasyon Katsayısı 3. İSTATİSTİĞİNİN DAĞILIM ÖZELLİKLERİ Üçüncü bölümde [3.7] eştlğnde belenen değer fades ullanılara [3.3] eştlğnde tanımlanan atsayısının belenen değer. DISTRIBUTION PROPERTIES OF STATISTIC Usng equaton [3.7] gn n the thrd secton, expected alue of the statstc n equaton [3.3] can be obtaned as, nn ( + ) ( n ) E() = = 0 nn ( + ) ( n ) [.] olara elde edlr. [3.7] [3.8] eştllernn When substtutng equaton [3.7] equaton [3.8] n the followng formulaton of arance, Var(w)=E(w )-[E(w)] aryans formülünde yerne yazılmasıyla, sıra orelasyon atsayısı çn aryans fades then the arance of ran correlaton coeffcent s obtaned as, 57(n+ )(8n+ ) Var() = 80( n+ ) ( n ) [.3] olacatır.n=5 çn, E de rlen nn örneleme dağılımı ullanılara oluşturulan olasılı dağılımı ncelendğnde, bu statstğn 0 ortalama etrafında smetr dağıldığı gözlenmştr. Yan, statstğnn hesaplanmasında yer alan q sıra sayıları yerne n+-q değerlernn ullanılması le oluşan değerler arasında, =- lşs ardır. Buna göre tüm n değerler çn statstğ smetr dağılıma sahp olacatır. Ayrıca n örne çapının den büyü değerler çn statstğ normal dağılıma yalaşır(3). Böylece statstğnn belenen değer 0 aryansı da 57(n + )(8n + ) olma üzere hpotez testlernde, 80( n + ) ( n ) Instgatng the probablty dstrbuton whch s obtaned from usng samplng dstrbuton of the example gn n Appendx, for n=5, t s seen that ths statstc has a symmetrc dstrbuton around zero mean. In other words there s a = - relatonshp between whch s occurred from the calculaton of statstc usng n+-q nstead of q. Thus, statstc has a symmetrc dstrbuton for all alue of n. In addton, statstc approxmates to normal dstrbuton for the sample sze n greater than. Snce has zero mean 57(n )(8n ) arance, the followng test statstc used ( n + ) ( n ) n hypothess testng z = 0 57(n+ )(8n+ ) 80( n+ ) ( n ) N(0,) test statstğnden yararlanılır. statstğne lşn hpotez testlernn gerçeleştrlmes amacıyla, farlı α anlamlılı düzeylernde n=,5,, çn rt değerler, Blest n w ye lşn rt değerlernden yararlanılara hesaplanmıştır(3). Hesaplanan bu değerler Tablo 3 de rlmştr. For the realzaton of hypothess testng about the statstc, the crtcal alues are calculated by usng the crtcal alues of Blest s w for dfferent α sgnfcance lels when n=,5,, (3). These calculated alues are gn n Table 3. Table 3. The crtcal alues satsfyng Pr( )=α Tablo 3. Pr( )=α yı sağlayan rt değerler n α Sgnfcance Lels α Anlamlılı Düzeyler

10 3 G.U. J. Sc., 8(): (005)/ Yapra Arzu ÖZDEMİR Meltem EKİZ 5. SONUÇ İ değşen arası lşnn belrlenmesnde, test şlemler çn normal dağılım arsayımına htyaç duymayan sıra orelasyon atsayıları Kendall ın τ Spearman ın ρ sudur. Örneğe çıan brmlern sıralanmasına dayalı bu statstler, sıralamada üçü yer değşllern y yansıtmazlar. Anca bazı spor dallarında l üç sıralamanın, fnal sıralamasını etleyeblece özellğe sahp olması nedenyle, sıralamalarda yer değşllern daha ço önemseyen alternatf br sıra orelasyon atsayısına htyaç duyulablr. Bu atsayı, doğal sıranın tersnn ümülatf olan ( n+ ) y temel alara, ümülatf farlarının grafsel olara ncelenmesne dayanır. Bu çalışmada, n=5 en tüm mümün sıralamalar üzernden τ, ρ sıra orelasyon atsayıları hesaplanara tanıtılan statstğnn, sıralamalarda üçü yer değşllernde ble daha az terar eden sonuçlar rdğ gözlenmştr (E ). Bu durum n en oluşturulaca tüm mümün sıralamalar çn de geçerldr. Ayrıca bu statstğn 0 ortalama etrafında smetr dağıldığı görülmüş n=,5,, çn farlı anlamlılı düzeylerne arşılı gelen rt değerler elde edlmştr. 5. CONCLUSION The correlaton coeffcents whch don t requre normalty assumpton for determnng the correlaton between two arables are Kendall s τ Spearman s ρ. These statstcs based on orderng the sample alues does not reflect the nterchanges n the orderngs well. Snce n some of the sport acttes frst three places ha an mportance n the fnal ranng, an alternat ran correlaton coeffcent whch gs more emphasze to nterchanges n the ranng can be requred. Ths coeffcent s based on the graphcal nstgaton of cumulat dfferences on the bass of cumulat for nrse natural order ( n+ ). In ths study, for the all possble ran score orderngs, τ, ρ alues are calculated t s obserd that statstc gs less repeatable results than τ ρ for the nterchanges of orderngs (appendx ). Ths stuaton s also ald for consttutng of all possble orderngs when n. Moreor t s seen that ths statstc has a symmetrc dstrbuton around zero mean crtcal alues are obtaned correspondng to dfferent α sgnfcance lels for n=, 5,,. KAYNAKLAR/ REFERENCES. Conor, W.J., Practcal Nonparametrc Statstcs, John Wley & Sons, 50-3, (980).. Kendall, M.G., Gbbons, J.D., Ran Correlaton Methods, 5th edn.london: Edward Arnold, 5-7, (990). 3. Blest, D. Ran Correlaton-An Alternat Measure,Austral. New Zeal J.Statst.,():0-, (000).. Mller, G.A. The Magcal Number Sen, Plus or Mnuse Two: Some Lmts on Our Capacty for Processng İnformaton,The Psychologcal Rew,3:8-97, (95). Reced/ Gelş Tarh: 3.03.,00 Accepted/Kabul Tarh:

11 An Alternat Ran Correlaton Coeffcent / Grafsel Yalaşımla Alternatf br Sıra Korelasyon Katsayısı 33 EK : n=5 çn sıra orelasyon atsayıları APPENDIX I: Ran correlaton coeffcents for n=5. Ran Scores/ Sıra Sayıları τ ρ ν Ran Scores/ Sıra Sayıları τ ρ ν

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE KARE TESTLERİ Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı www.statstcler.org İstatstçler Dergs (008) 75-8 İstatstçler Dergs Te yönlü VA çn seçene br test yöntem ve gelştrlen blgsayar yazılımı Engn Yıldıztepe Douz Eylül Ünverstes Fen-Edebyat Faültes İstatst Bölümü

Detaylı

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,

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

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI T.C. MERSİN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT

Detaylı

Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this

Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this ERROR Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this input data may have errors. There are 5 basis source of error: The Source of Error 1. Measuring Errors Data

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER Uludağ Ünverstes İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı, 006, s. 41-70 ÜÇ OYUTLU ÇPRZ TLOLRD LOGRİTMİK DOĞRUL NLİZ: ÇOUK İŞGÜÜ DEĞİŞKENLERİ RINDKİ ETKİLEŞİMLER erpl ÜLÜL * Özet Kategor verlerde

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA HATİCE YENİAY PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatst Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal

Detaylı

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests Anara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 005, vol: 38, no:, -47 The Congenerc Test Theory and The Congenerc Item Analyss: An Applcaton for Undmensonal Multple Choce Tests Hall YURDUGÜL

Detaylı

MAKROİKTİSAT (İKT209)

MAKROİKTİSAT (İKT209) MAKROİKTİSAT (İKT29 Ders 6: IS-LM Prof. Dr. Ferda HALICIOĞLU İtsat Bölümü Syasal Blgler Faültes İstanbul Medenyet Ünverstes Derste İncelenen Konular Mal pyasasında denge: IS eğrs Para pyasasında denge:

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.

WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI. WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS Lect. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr 2 INTERPOLATION Introduction A census of the population of the United States is taken every 10 years. The following table

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

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

Polynomial Approach to the Response Surfaces

Polynomial Approach to the Response Surfaces D.Ü.Zya Göalp Eğtm Faültes Dergs 7 79-94 (6) TEPKİ YÜZEYLERİNE POLİNOMAL YAKLAŞIM Polynomal Approach to the Response Surfaces Azz HARMAN Özet Bu çalışmada deneyc veya araştırmacıların ontrolünde vetörü

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME SABİ-KUUP YAKLAŞIMI KULLAILARAK ELEKOFERASA ODA AKUSİK EKO YOK EME uğba Özge ÖZDİÇ Rıfat HACIOĞLU Eletr-Eletron Mühendslğ Bölümü Mühendsl Faültes Zongulda Karaelmas Ünverstes, 671, Zongulda ozdnc_ozge@hotmal.com

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEMMUZ 2007 ANKARA

Detaylı

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ ARKI SES KAYNAKARINDAN ÜRETİEN TEME TANIM DİZİERİ İE KONUŞMA İŞARETERİNİN MODEENMESİ Rafet AKDENİZ Ümt GÜZ 2 Haan GÜRKAN 2 B. Sıddı YARMAN 2 Traya Ünverstes, Çorlu Mühendsl aültes, Eletron ve Haberleşme

Detaylı

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

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

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

Delta Pulse 3 Montaj ve Çalıstırma Kılavuzu. www.teknolojiekibi.com

Delta Pulse 3 Montaj ve Çalıstırma Kılavuzu. www.teknolojiekibi.com Delta Pulse 3 Montaj ve Çalıstırma Kılavuzu http:/// Bu kılavuz, montajı eksiksiz olarak yapılmış devrenin kontrolü ve çalıştırılması içindir. İçeriğinde montajı tamamlanmış devrede çalıştırma öncesinde

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 FARKLI YÜZEY ÖZELLİKLERİNE SAHİP PLAKALARIN ISIL IŞINIM YAYMA ORANLARININ HESAPLANMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ SAÜ 7. BÖLÜ ASİETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ PROF. DR. USTAFA AKAL İÇİNDEKİLER. ÇARPIKLIK VE BASIKLIK. ORTALAALAR YARDIIYLA ÇARPIKLIĞIN (ASİETRİ, SKEWNESS) HESAPLANASI.. erez Eğlm Ölçüler Yardımıyla

Detaylı

THE IMPACT OF AUTONOMOUS LEARNING ON GRADUATE STUDENTS PROFICIENCY LEVEL IN FOREIGN LANGUAGE LEARNING ABSTRACT

THE IMPACT OF AUTONOMOUS LEARNING ON GRADUATE STUDENTS PROFICIENCY LEVEL IN FOREIGN LANGUAGE LEARNING ABSTRACT THE IMPACT OF AUTONOMOUS LEARNING ON GRADUATE STUDENTS PROFICIENCY LEVEL IN FOREIGN LANGUAGE LEARNING ABSTRACT The purpose of the study is to investigate the impact of autonomous learning on graduate students

Detaylı

First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences

First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences Zehra Taşkın, Umut Al & Umut Sezen {ztaskin, umutal, u.sezen}@hacettepe.edu.tr - 1 Plan Need for content-based

Detaylı

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),

Detaylı

Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce

Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce Tanım - Definition Tanım nasıl verilmelidir? Tanım tanımlanan ismi veya sıfatı yeterince açıklamalı, gereğinden fazla detaya girmemeli ve açık olmalıdır. Bir

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? Cebr Ntları Karmaşık Sayılar Test. + se Re() + Im()?. ( x y) + + ( x+ y ) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x ) ve se y kaçtır?. ve se y x kaçtır?. sayısı kaça eşttr?. sayısı kaça eşttr? 7. x+ + ( y ) y

Detaylı

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 48, Haziran 2017, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 48, Haziran 2017, s Akademk Sosyal Araştırmalar Dergs, Yıl: 5, Sayı: 48, Hazran 2017, s. 223-231 Yayın Gelş Tarh / Artcle Arrval Date Yayınlanma Tarh / The Publcaton Date 03.04.2017 25.06.2017 Okt. Dr. İrfan MARANGOZ Kahramanmaraş

Detaylı

3. Telin kesit alanı, 4. lsıtılan telin diren ci, R = R o. 5. Devreden geçen proton sayısı, q = (N e. 6. X ve Y ilet ken le ri nin di renç le ri,

3. Telin kesit alanı, 4. lsıtılan telin diren ci, R = R o. 5. Devreden geçen proton sayısı, q = (N e. 6. X ve Y ilet ken le ri nin di renç le ri, . ÖÜ EETİ ODE SOU - DEİ SOUN ÇÖZÜEİ. Teln kest alanı, 400 mm 4.0 4 m. a a a a n boyu,, a n kest alanı, a.a a a a Teln drenc se, ρ., 500 4.0 6. 4 5 Ω dur. 40. Telden geçen akım, ohm kanunundan, 40 48 amper

Detaylı

12. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. yasinortakci@karabuk.edu.tr

12. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. yasinortakci@karabuk.edu.tr 1. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi DIVIDED DIFFERENCE INTERPOLATION Forward Divided Differences

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

Detaylı

matlab programlama dili ile hesaplanmas

matlab programlama dili ile hesaplanmas dergs ühendslkdergs Dcle Ünerstes Mühendslk Fakültes Clt: 4,, 3-9 asenkron otor analz e otor oentnn atlab progralaa dl le hesaplanas ecan AYTAÇ KORKMAZ 1*, Hasan KÜRÜM 1 Maden MYO, rstes, Elektrk- Özet

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2 Öner.C.9.S.35. Oca 0.07-3. SEMİPARAMETRİK REGRESYON Münevver TURANLI, Seda BAĞDATLI İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Profesör Dr. İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Araştırma Görevls

Detaylı

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15. GD. + se Re() + Im()? www.gkhandemr.rg, 007 Cebr Ntları Gökhan DEMĐR, gdemr@yah.cm.tr Karmaşık sayılar 9. + + sayısı kaça eşttr? 7 890. ( x y) + + ( x + y) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x) ve se y kaçtır?.

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Statistical evaluation of the wind loads as proposed by the Turkish standard TS 498

Statistical evaluation of the wind loads as proposed by the Turkish standard TS 498 146 Fırat ve Yücemen, Ercyes Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs, 8():146-15 Statstcal evaluaton of the wnd loads as proposed by the Turksh stdard TS 498 *Fath Kürşat FIRAT 1, M. Semh YÜCEMEN 1 Aksaray

Detaylı

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators * MIXED EGESYON TAHMİN EDİCİLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI The Comparisions o Mixed egression Estimators * Sevgi AKGÜNEŞ KESTİ Ç.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü Matemati Anabilim Dalı Selahattin KAÇIANLA Ç.Ü.Fen Edebiyat

Detaylı

ELEKTR K AKIMI BÖLÜM 19

ELEKTR K AKIMI BÖLÜM 19 EET II BÖÜ 9 ODE SOU DE SOUIN ÇÖZÜE ODE SOU DE SOUIN ÇÖZÜE. letken tel Teln kestnden geçen yük mktarı; q N elektron.q elektron T. - gra fğ nn eğ m y ve rr. T Bu na gö re;. ara lık ta, sa bt. ara lık ta,

Detaylı

Doğru Önermeler, Yanlış Önermeler 1 Ali Nesin

Doğru Önermeler, Yanlış Önermeler 1 Ali Nesin Doğru Önermeler, Yanlış Önermeler Al Nesn Bu yazıda 6 mantık sorusu sorup yanıtlayacağız. Brnc Blmece. Yargıç karar recek. Mahkeme tutanaklarından şu blgler çıkıyor: Eğer A suçsuzsa, hem B hem C suçlu.

Detaylı

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008

Detaylı

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v 1. Temel Form: Brnc temel form geometrk olarak yüzeyn çnde blndğ zayına gtmeden yüzey üzernde ölçme yamamızı sağlar. (Eğrlern znlğ, teğet ektörlern açıları, bölgelern alanları gb) S üzerndek ç çarım, br

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA l!l KEÇÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI KEÇöREN BELeDYES SA YI : M.06.6.KEç.O-31/2009KONU: Yetk Devr bo f.!200fd 6.1. BAŞKANLIK MAKAMINA Blndğ üzere O 1.01.2006 tarhnden tbaren tüm yerel yönetmlerde 31.12.2005

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini Yalaşı İdeal Talep Analz Yöntem le Harcama ve Fyat Esnellernn Tahmn Mehmet Arf ŞAHİNLİ İstatstç, Türye İstatst Kurumu, Ulusal Hesaplar ve Eonom Göstergeler Dare Başanlığı arfsahnl@tu.gov.tr Yalaşı İdeal

Detaylı

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet) 4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama

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

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

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

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

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

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları 3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları Basınç çubukları brden fazla profl kullanılarak, bu profller arasında plan düzlemnde bell br mesafe bulunacak şeklde düzenleneblr. Bu teşklde,

Detaylı

Dairesel grafik (veya dilimli pie chart circle graph diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:"pie chart"), istatistik

Dairesel grafik (veya dilimli pie chart circle graph diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:pie chart), istatistik DAİRESEL GRAFİK Dairesel grafik (veya dilimli diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:"pie chart"), istatistik biliminde betimsel istatistik alanında kategorik (ya sırasal ölçekli ya da isimsel ölçekli) verileri

Detaylı

CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria

CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria General The project was evaluated in terms of the following criteria: Correctness (55 points) See Correctness Evaluation below. Document (15 points)

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi Süleyman Demrel Ünverstes Raylegh Fen Blmler ve Webull Ensttüsü Dağılımları Dergs Kullanılara Osmanye Bölgesnde Rüzgar Enerjsnn Değerlendrlmes Clt 20, Sayı 1, 62-71, 2016 Süleyman Demrel Unversty Journal

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS. Sampling from a Population

CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS. Sampling from a Population CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS Sampling from a Population Örnek: 2, 4, 6, 6, 7, 8 say lar ndan oluşan bir populasyonumuz olsun Bu say lardan 3 elemanl bir örneklem (sample) seçebiliriz. Bu

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman

Detaylı

basit cebirsel denkleminin geçerli olduğunu varsayalım. denklemine ait İAD. çıkış düğümüne olan ve kazancı a

basit cebirsel denkleminin geçerli olduğunu varsayalım. denklemine ait İAD. çıkış düğümüne olan ve kazancı a İşret Aış Drmlrı: İşret Aış Drmlrı (İAD), blo drmlrın bstleştrlmş hl olr örüleblr. Ft, İAD fzsel örünüş ve mtemtsel urllr bğlılı ısındn zım urllrı dh serbest oln blo drmlrındn frlıdır. Blo drmlrı, rmşı

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education. Eğitimde İstatistiksel Yazılım Seçimine Çok Kriterli Bir Yaklaşım

A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education. Eğitimde İstatistiksel Yazılım Seçimine Çok Kriterli Bir Yaklaşım Hacettepe Ünverstes Eğtm Fakültes Dergs H. U. Journal of Educaton 292, 129-143 [Nsan 2014] A Mult Crtera Approach For Statstcal Software Selecton n Educaton Eğtmde İstatstksel Yazılım Seçmne Çok Krterl

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

ÖNEMLİ PREPOSİTİONAL PHRASES

ÖNEMLİ PREPOSİTİONAL PHRASES ÖNEMLİ PREPOSİTİONAL PHRASES Bu liste YDS için Önemli özellikle seçilmiş prepositional phrase leri içerir. 74 adet Toplam 74 adet İngilizce Türkçe Tür 1. with the help -ın yardımıyla with the aid -ın yardımıyla

Detaylı

EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY

EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY INTRODUCTION TO COMMUNICATION SYSTEM EXPERIMENT 4: AMPLITUDE MODULATION Objectives Definition and modulating of Amplitude

Detaylı

ABSTRACT. customer's demands when representing a product. used by manufacturers in order to assess the various designs. That is the reason which

ABSTRACT. customer's demands when representing a product. used by manufacturers in order to assess the various designs. That is the reason which ABSTRACT Producng new products and representng the outstandng ones n a rght tme n a compettve market s consdered to be a vtal factor for each frm. To gan the customer's confdence n a specfc product, each

Detaylı

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın... KARMAŞIK SAYILAR Derse grş çn tıklayın A Tanım B nn Kuvvetler C İk Karmaşık Sayının Eştlğ D Br Karmaşık Sayının Eşlenğ E Karmaşık Sayılarda Dört İşlem Toplama - Çıkarma Çarpma Bölme F Karmaşık Dülem ve

Detaylı