İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ"

Transkript

1 İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

2 Birth Of a Drug CADD QSAR

3 The R&D Process - 1 CADD QSAR

4 ŞANSESERİ BİYOLOJİK ETKİ TARAMA MEKANİSTİK TASARIM KİMYASAL ÇEŞİTLEME Hastalık Etmenin Tanımı Efektör Hedef Tanımı Tanımı BİLGİSAYAR DESTEKLİ İLAÇ TASARIMI QSAR Teorik İlaç Etken Madde Tasarımı Sentezi YENİ İLAÇ ETKEN MADDESİ Biyolojik Etkinin Gözlenmesi CADD QSAR

5 CADD QSAR

6 Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımının Amaçları Önder Bileşik Geliştirme, Belirleme (Lead Identification) - İstenilen terapötik kategoride güçlü biyolojik etki gösterebilecek yeni bileşiklerin tasarımı ve tanımlanması İdeal Önder Bileşiğe Ulaşma (Lead Optimization) Önder bileşiğin istenilen özelliklerinin artırılması, istenmeyen özelliklerinin azaltılması CADD Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımı nın Amaçları

7 In the recent years, the most effective therapeutically active drugs have been discovered and put into market by using Computer Aided Drug Design (CADD) methods, which cover molecular level mechanistic Structure-Activity Relationships (SAR) analysis studies. SAVE TIME EFFORT MONEY CADD QSAR

8 Computer Aided Drug Design (CADD) To define molecular level mechanistic SAR analysis, different CADD techniques provide complementary types of information, which together can be used to determine how molecules interacts. Two techniques are commonly in use: I. Direct Drug Design II. Indirect Drug Design CADD QSAR

9 The CADD Techniques DIRECT DRUG DESIGN INDIRECT DRUG DESIGN QSAR STRUCTURE BASED DESIGN LIGAND BASED DESIGN Docking Studies 3D-QSAR Pharmacophore Generation CDOCKER CoMFA CoMSIA HypoGen HipHop CADD QSAR LEAD GENERATION LEAD OPTIMIZATION

10 Tarihi ve Gelişim Süreci 1960 lar ler...qsar > İdeal önder bileşiğe ulaşmaya (lead optimization) odaklanma 1980 lerde Moleküler Modelleme > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların başlarında 3D Searching, structure-based design > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların sonunda Combinatorial Chemistry, HTS > Çoklu önder bileşiklerin belirlenmesine odaklanma 2000 li yıllarda virtual HTS, predictive ADME/Tox > Aday Bileşiklerin Değerlendirilmesi (candidate evaluation) CADD QSAR

11

12

13 QSAR ( Quantitative Structure Activity Relationships ) Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR Giriş > QSAR Analizi Tanımı

14 Kimyasal Bileşiklerin Yapısal / Fizikokimyasal Özellikleri (Moleküler Nitelikleri) ile Biyolojik Aktiviteleri Arasındaki İlişkileri Matematiksel Yöntemlerle Nicel Olarak Çözümleme Çalışmalarıdır. CADD QSAR

15 KİMYASAL BİLEŞİKLERİN NİCEL OLARAK SAPTANAN MOLEKÜLER NİTELİKLERİ İLE BİYOLOJİK ETKİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİLERDEN YARARLANILARAK, İDEAL İLAÇ ETKEN MADDESİ OLABİLECEK YENİ ÖNDER BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINI VEYA GELİŞTİRİLMESİNİ SAĞLAMAKTIR. CADD QSAR

16 Bir Bilimsel Çalışmanın Hipotetik İçerik Taşımaması İçin Ölçütlerle Kanıtlanması Gereklidir. LEONARDO DA VİNCİ ( ) QSAR Tarihçe

17 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

18 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

19

20 CADD QSAR

21 CADD QSAR

22 Corvin Hansch ın Çalışmaları Pİ (π) AROMATİK HİDROFOBİK SÜBSTİTÜENT SABİTESİNİN HESAPLANMASI. HANSCH ANALİZ DENKLEMLERİNİN ORTAYA ÇIKIŞI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANIMI. QSAR ANALİZİNDE İNDİKATÖR PARAMETRELERİN KULLANILMASI. QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları Prof. Dr. İsmail Yalçın,.

23 Corvin Hansch ın Çalışmaları PARTİSYON KATSAYISI P NİN OKTANOL/SU İÇERİSİNDE HESAPLANMASI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANILMASI log P = log (C Oktanol / C Su) BA (log 1/C) = a log P + b NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKTEKİ HİDROFOBİK İLİŞKİLERİN NİCEL OLARAK TANIMLANMASI BA (log 1/C) = a (log P) 2 + b log P + c QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

24 BİYOLOJİK SİSTEMDE GÖZLENEN LİPOFİLİK SABİTE (log P) İLE BİYOLOJİK ETKİ (log 1/C) ARASİNDAKİ NONLİNEER (PARABOLİK) İLİŞKİ: log 1/C = a (log P) 2 + b log P + c OPTİMUM LİPOFİLİK ÖZELLİK (log P 0 ) : log P 0 = b / 2a (a ve b değerlerinin difransiyel hesabı) QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

25 QSAR Organizmada Biyolojik Yanıtın Ortaya Çıkışı

26 1963 Corvin Hansch (Pomona College, California) Hansch Analiz Metodu: QSAR Analiz Denklemlerinin ilk ortaya çıkışı. Kimyasal Yapının Fizikokimyasal özellikleri ile Biyolojik etkisi arasındaki lineer ve nonlineer ilişkilerin tanımlanması Spencer M. Free (Smith Kline and French Lab. James W. Wilson (Philadelphia, Pennsylvania) Free-Wilson Analiz Metodu : Yapısal parametrelerin kullanıldığı QSAR analizinin ortaya çıkışı Toshio Fujita (Kyoto Uni., Kyoto, Japonya) Takashi Ban (Kawanishi, Japonya) Fujita-Ban Analiz Metodu: Modifiye Free-Wilson Modeli QSAR analiz yönteminin uygulanışı. QSAR Tarihçe

27 1976 Hugo Kubinyi (Ludwigshafen/Rhein, Almanya) Karışım (Mixed) Analiz Metodu: Hansch ve Fujita-Ban Metodu Analizlerdeki parametrelerin birarada kullanılması sonucu geliştirilen QSAR analizi. Bilineer Analiz Metodu QSAR Tarihçe

28 Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR ( Quantitative Structure Activity Realationships ) CADD QSAR

29 Hansch ın QSAR Analiz Metodolojisi 1868 Crum Brown ve Fraser BA = ƒ (C) 1962 Corvin Hansch : Biyolojik Etki =ƒ(fizikokimyasal Özellikler) + c (sabite) Biyolojik Etki = ƒ(hidrofobik + Elektronik + Sterik Özellikler) + c QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu

30 log 1/C = ƒ h (x) h + ƒ e (x) e + ƒ s (x) s + c ƒ h (x) h ƒ e (x) e ƒ s (x) s c log 1/C HİDROFOBİK (LİPOFİLİK) ÖZELLİKLER (log P, π gibi..) ELEKTRONİK ÖZELLİKLER (σ gibi..) STERİK ÖZELLİKLER (E s gibi..) KORELASYON SABİTESİ KİMYASAL BİLEŞİĞİN [C = MOLAR KONSANTRASYON ŞEKLİNDE AKTİVİTE GÖSTEREN] BİYOLOJİK ETKİ DEĞERİ TERS LOGARİTMA DEĞERLERİ. QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Matematiksel Tanımlama

31 Hansch Analiz Modelinin Tanımı log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 KİMYASAL BİLEŞİĞİN ORGANİZMADAKİ TRANSPORTU VE HEDEF İLE LİDROFOBİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE ELEKTRONİK VE POLAR ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE KONFORMASYONEL UYUMUNU VE STERİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Modelinin Tanımıi

32 Hansch Analiz Model Örnekleri LİNEER (DOĞRUSAL) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = - k 1 (log P) 2 + k 2 log P + k 3 σ + k 4 E s + k 0 QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Model Örnekleri

33 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

34 HANSCH ANALİZ METODU, İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK (LEAD OPTIMIZATION) Veya ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK (LEAD EVOLUTION) AMACIYLA KULLANILAN BİR YÖNTEMDİR. BU AMACA ULAŞMAK İÇİN ANALİZİN YÜRÜTÜLECEĞİ YETERLİ SAYIDA VE NİTELİKTEKİ KAYNAK BİLEŞİĞİN SEÇİMİ ÖNEMLİDİR. ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK İÇİN TÜRDEŞ DİZİN (ANALOG DİZİN), İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK İÇİN BENZEŞ DİZİN (HOMOLOG DİZİN) İÇEREN KAYNAK BİLEŞİKLERİN SEÇİMİ GEREKİR. TÜRDEŞ DİZİN BENZEŞ DİZİN QSAR Hansch Analiz Metodu > Kaynak Bileşiklerin Seçimi

35 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

36 HİDROFOBİK PARAMETRELER Partisyon Katsayısı Pi Sübstitüent Sabitesi Sıvı-Sıvı Kromatografi Dağılım Katsayısı Hidrofobik Fragmant Sabitesi ELEKTRONİK PARAMETRELER Sembolü log P π R M ƒ Sembolü İyonizasyon sabitesi pk a Sigma Aromatik Sübstitüent Sabitesi σ m, σ p Modifiye σ Aromatik Sübstitüent Sabiteleri σ +, σ, σ I, σ R, σ 0 Sigma Alifatik Sübstitüent Sabitesi σ* Sübstitüent Rezonans Etkisi R Sübstitüent Alan Etkisi F QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

37 KUANTUM MEKANİK PARAMETRELER Atomik σ Elektron Ağı Yükü Atomik π Elektron Ağı Yükü Nükleofilik Süperdelokalize Durum Elektrofilik Süperdelokalize Durum Endüşük Boş Moleküler Orbital Enerjisi Enyüksek Dolu Moleküler Orbital Enerjisi Sembolü q σ, Q σ q π, Q π S N r S E r E LEMO E HOMO STERİK PARAMETRELER Sembolü Sterik Sübstitüent Sabitesi E s Molar Volüm MV Molar Refraktivite Sübstitüent Sabitesi MR Moleküler Ağırlık MW Van der Waals Yarıçapı r Sterimol Genişlik ve Uzunluk Parametreleri L, B 1 - B 4 QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

38 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

39 İstatistiksel Verilerin Tanımı HANSCH ANALİZİ DENKLEMİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNDEN TANIMI n: REGRESYON ANALİZİNDE YER ALAN BİLEŞİKLERİN (OBJELERİN) SAYISI BAĞIMLI DEĞİŞKEN BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER r veya R: KORELASYON KATSAYISI (Goodness of Fit) r 2 veya R 2 : KORELASYON KATSAYISI KARESİ (Uyumun yüzde oranını gösteren ölçüt) s : STANDARD HATA ORANI F: (FISHER TESTİ DEĞERİ) HESAPLANAN KORELASYON DENKLEMİNİN %95 VEYA %99 OLASILIK LİMİTLERİ İÇERİSİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNDEN NE KADAR UYUMLU OLDUĞUNU GÖSTEREN ÖLÇÜT log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 REGRESYON KATSAYILARI KORELASYON SABİTESİ n=24, R 2 =0.953, s=0.021, F=89.52, DF=20 DF: MODELİN SERBESTLİK DERECESİ ( DF = n k 1 ) İSTATİSTİKSEL VERİLER QSAR Hansch Analiz Metodu > İstatistiksel Verilerin Tanımı

40 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Hansch analiz modelini tanımlayan denklemin korelasyon katsayı değeri (R veya R2) 0.90 olacak şekilde bulunmalıdır (In vivo deneylerin kullanıldığı biyolojik etkilerin analizlendiği durumlarda bu değer arasında da olabilir). Denkleminin standart sapma veya hatasını belirten s değeri, gözlenen ve hesaplanan biyolojik etki farkını içeren hata değerinden büyük olmamalıdır. Aksi takdirde, istatistiksel açıdan mantıksız bir durum ortaya çıkacağından (overprediction), model reddedilir. Normal şartlarda standart hata değeri s 0.3 civarında bulunacak şekilde ortaya çıkar. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

41 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin genel F testi değeri, elde edilen modelin güvenirlilik sınırını en az p > % 95 olasılık limitleri üzerinde olduğunu gösterir şekilde bulunmalıdır. Bunun için, ele geçen korelasyon denklemi F testi (Fisher Testi) değeri, kıyaslandığı tablo F testi değerinden daha büyük bir değeri içerir durumda olmalıdır. Denklemde yer alan fizikokimyasal parametrelerin modeldeki katkılarını gösteren regresyon katsayı değerlerine ait güvenirlik aralıkları (± hata payları) değerleri, hiçbir şekilde regresyon katsayı değerlerinden daha büyük olacak şekilde bulunmamalıdır. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

42 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin serbestlik derecesi (DF), kabul edilebilir sınırlar içerisinde bulunmalıdır. Serbestlik derecesi ne kadar büyük olursa, elde edilen modelin geçerliliğine o oranda güvenilir ve şans korelasyonu ile karşılaşma olasılığından uzaklaşılmış olunur. QSAR analizi açısından güvenilir bir modelin seçilebilmesi için korelasyon denkleminde yer alan her bağımsız değişkenin (fizikokimyasal parametrenin) analizde kullanılan en az 5 kimyasal bileşik (obje) ile korele edilmiş durumda bulunması istenir. İstatistiksel veriler açısından herşeyin eşit olduğu durumda ele geçen en basit eşitlik (fizikokimyasal parametre sayısını en az içeren regresyon denklemi), kantitatif yapı-etki ilişkilerini tanımlayan en uygun analiz modeli olarak seçilir. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

43 İstatistiksel Verilerin Değerlendirilmesi Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Analiz modeli denklemde yer alan fizikokimyasal parametreler birbirinden bağımsız şekilde hareket etmeleri gerektiğinden, kendi aralarında interkorelasyon ilişkisi oluşturmadıklarından (kolineerite içermediklerinden) emin olunmalıdır. Bu nedenle, modelde yer alan bağımsız değişkenler şeklindeki parametrelerin aralarındaki korelasyon katsayı (R) değerlerinin den daha büyük bir değer içermediği kontrol edilmelidir. Bu durumun tek istisnasını, nonlineer nitelikteki korelasyon denklemlerinde yer alan lineer ve nonlineer nitelikteki parametreler arasındaki ilişkiler oluşturur (Örneğin, log P ve (log P)2 arasındaki ilişki gibi). Böyle bir durumda, sözkonusu iki terim arasında doğal olarak gözlenecek olan interkorelasyon ilişkisi dikkate alınmaz. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

44 Korelasyon Denklemi Seçimi Örneklemesi A B Log 1/C = 1.67( 0.65)π (± 0.23)σ (± 1.08)L+ 0.87(± 0.06)B n=14, R 2 =0.923, s=0.022, F=38.91 (F 1,4,0.05 =3.6) Log 1/C = 1.27( 0.56)log P (± 0.58) π (± 0.88) σ n=18, R 2 =0.961, s=0.032, F=22.19 (F 1,3,0.05 =3.4) C Log 1/C = 1.53( 0.62)π (± 0.74)R (± 0.82) E s n=20, R 2 =0.973, s=0.221, F=02.52 (F 1,3,0.05 =3.3) D Log 1/C = 1.27( 0.26)log P (± 0.38) L (± 0.04) σ n=24, R 2 =0.951, s=0.022, F=26.91 (F 1,3,0.05 =3.1) QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denklemi Seçim Örneklemesi

45 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

46 Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi ANALİZ MODELİNİN ÖNERME GÜCÜNÜN BELİRLENMESİ SAPTANAN ANALİZ MODELİ, TEST SERİSİ ŞEKLİNDE HAZIRLANAN ve ANALİZDE YER ALMAMAMIŞ BİR SERİ BENZER BİLEŞİKLER ÜZERİNDE DENENİR. ANALİZ MODELİNDE KULLANILAN BİLEŞİKLER (Training Set) ÜZERİNDEN, ÇAPRAZ VALİDASYON (CROSS-VALİDATİON) YÖNTEMİ UYGULANIR QSAR Hansch Analiz Metodu > Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi

47 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

48 KANTİTATİF YAPI-ETKİ İLİŞKİLERİ (QSAR) ANALİZLERİ KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOLOJİK SİSTEMDE EMİLİMİ, DAĞILIMI ve HEDEF YÖRESİNE ULAŞIMINDA ROL OYNAYAN ÇÖZÜNÜRLÜK İLİŞKİLERİNİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN HEDEFLE (Reseptör, Enzim ve diğerleri gibi) ETKİLEŞMELERİNDE ROL OYNAYAN İLİŞKİLERDEKİ DİNAMİKLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOTRANSFORMASYONU SIRASINDA ROL OYNAYAN İLİŞKİLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN İSTENMEYEN VEYA TOKSİK ETKİLERİNDEN ARINDIRILMASI ŞEKLİNDEKİ ÇÖZÜMLEMELERE ULAŞILMASINI SAĞLAYARAK, ÖNDER OLABİLECEK YENİ BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINA IŞIK TUTACAK ÖNERMELERİN AÇIĞA ÇIKMASINA YARDIMCI OLUR. QSAR

49 İLK ÇOK PARAMETRELİ QSAR ANALİZİ HANSCH, C., MALONEY, P.P., FUJİTA, T. and MUIR, R.M., Nature (London), 194, 178 (1962). ROBERT MUIR in (Botanikçi, Iowa Üniversitesi, Iowa) ARAŞTIRDIĞI, 3 veya 4 Sübstitüe FENOKSİASETİK ASİT TÜREVİ BİLEŞİKLERİN BİTKİ BÜYÜMESİNİ REGÜLE EDEN AKTİVİTELERİ ÜZERİNE GERÇEKLEŞTİRİLEN QSAR ÇALIŞMASIDIR. R O CH 2 COOH log 1/C = 2.14 π π σ QSAR Tarihçe

Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı. Prof. Dr. Esin AKI

Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı. Prof. Dr. Esin AKI -YALÇIN Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmasötik Kimya Anabilim Dalı 5000 in üzerinde ilaç etken maddesi var. 20000 in üzerinde farmasötik ürün var. ABD de Yaşam süresinin uzaması 2010 Kadınlarda

Detaylı

Prof. Dr. Esin AKI E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr. CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri

Prof. Dr. Esin AKI E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr. CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri E-Mail: esinaki@ankara.edu.tr CADD 3D QSAR > 3D İlaç Tasarımının Uygulanma Yöntemleri MOLEKÜLER ELEKTROSTATİK POTANSİYEL (MEP) HESAPLAMALARI 2 Molekülün belli bir uzaklıkta iken etkileşmesinde ilk önemli

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI İlaç Tasarımında Yeni Yazılımların Geliştirilmesi: Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma Metodu ile Triaminotriazin Bileşiklerinde Farmakofor Belirlenmesi ve Nicel Biyoaktivite Hesabı; ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları

İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları İlaç Tasarımında 4D-QSAR Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma (EC-GA) Metodu: Bilgisayar Destekli Emre Yazılımı ve Uygulamaları Emin Sarıpınar a, Fatih Çopur b, Semiha Köprü a, Sevtap Çağlar a, Yakup

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

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

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

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK ANKARA ÜNİVERSİTESİ ECZACILIK FAKÜLTESİ FARMASÖTİK KİMYA ANABİLİM DALI Prof.Dr.Meral TUNÇBİLEK Yeni İlaç Geliştirme Çalışmaları: Uzun Kompleks Yüksek maliyetli Son derece riskli bir süreçtir. Tek bir yeni

Detaylı

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ 1 KORELASYON ANALİZİ İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü(derecesini) ve yönünü belirlemek için hesaplanan bir sayıdır. Belirli

Detaylı

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD 8. Ulusal Moleküler ve Tanısal Mikrobiyoloji Kongresi 2014 Laboratuvarda

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri. Prof. Dr. Esin AKI-YALÇIN

İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri. Prof. Dr. Esin AKI-YALÇIN İlaç Tasarımında Moleküler Modelleme Yöntemleri -YALÇI Ankara Üniversitesi Eczacılık Fak Farmasötik Kimya ABD esinaki@ankara.edu.tr www.esisresearch.org İLAÇ ETKE MADDESİ TASARIM YÖTEMLERİ EFEKTÖRE DAYALI

Detaylı

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

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

Detaylı

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı R D M A I C S Recognize - Gör Define - Tanımla Measure - Ölç Analyze - Analiz Et Improve - İyileştir Control - Kontrol Et Sustain - Sürdür Altı Sigma DMAIC Metodolojisine

Detaylı

İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL

İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL İlaç Temel Araştırma Merkezi (İTAM) Projesi Toplantısı Çevrimsel Araştırma ve Hedefe Yönelik Tedaviler 19 Eylül 2013 ALPER MAHREBEL 2 Tarihçe Kuruluş yılı 1992 Almanya ve İsviçre den bitmiş ürün ithalatı

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING

Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING Umut

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

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

Detaylı

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I 19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle

Detaylı

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 1. Asal sayılar 2. Bir tam sayının bölenleri 3. Modüler aritmetik 4. Bölünebilme kuralları 5. Lineer modüler aritmetik 6. Euler

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler ft3 Olgu Sunumu / El Yerleşimli Lipomatöz Tümörlerde Eksizyon

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

PARMAKLI VE TAMBURLU ÇAYIR BİÇME MAKİNALARINDA ARIZALANMA VE TAMİRE BAĞLI RİSK KATSAYISININ SİMÜLASYONLA BELİRLENMESİ

PARMAKLI VE TAMBURLU ÇAYIR BİÇME MAKİNALARINDA ARIZALANMA VE TAMİRE BAĞLI RİSK KATSAYISININ SİMÜLASYONLA BELİRLENMESİ Tarımsal Mekanizasyon 8. Ulusal Kongresi Tekirdağ 830 PARMAKLI VE TAMBURLU ÇAYIR BİÇME MAKİNALARINDA ARIZALANMA VE TAMİRE BAĞLI RİSK KATSAYISININ SİMÜLASYONLA BELİRLENMESİ The Simulation of Risk Coefficient

Detaylı

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJE ADI: TÜRKİYE DEKİ GELECEKTEKİ DOKTOR İHTİYACINI YÖNEYLEM ARASTIRMASI İLE BELİRLEMEK MEV KOLEJİ BASINKÖY OKULLARI

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

Erciyes Dağı. Rakım??? Tıbbi Laboratuvarlarda Ölçüm Belirsizliği

Erciyes Dağı. Rakım??? Tıbbi Laboratuvarlarda Ölçüm Belirsizliği Erciyes Dağı. Rakım??? 3916 m?????? Tıbbi Laboratuvarlarda Ölçüm Belirsizliği DOÇ. DR. CEVAT YAZICI ERCİYES ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ BİYOKİMYA A. D. SUNUM PLANI Laboratuvar branşlarının işlevi ve değişimler

Detaylı

5.111 Ders Özeti #12. Konular: I. Oktet kuralından sapmalar

5.111 Ders Özeti #12. Konular: I. Oktet kuralından sapmalar 5.111 Ders Özeti #12 Bugün için okuma: Bölüm 2.9 (3. Baskıda 2.10), Bölüm 2.10 (3. Baskıda 2.11), Bölüm 2.11 (3. Baskıda 2.12), Bölüm 2.3 (3. Baskıda 2.1), Bölüm 2.12 (3. Baskıda 2.13). Ders #13 için okuma:

Detaylı

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) 1 BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI) Hipotez testi konusunda görüldüğü üzere temel betimleme, sayma ve sınıflama işlemlerine dayalı yöntemlerin ötesinde normal dağılım

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı:

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Katılımcılara; klinik mikrobiyoloji laboratuarlarında doğru, geçerli ve

Detaylı

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek Yaklaşık Ağırlığı 1) Sözel Bölüm %50 2) Sayısal Bölüm %50 Sözel akıl yürütme (muhakeme) becerilerini, dil bilgisi ve yazım

Detaylı

SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-240.2013.

SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-240.2013. SUDA ph TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-240.2013.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 6 Ocak 2014 Gebze/KOCAELİ Bu yeterlilik

Detaylı

YEMEK ATIKLARINDAN BİYOGAZ ÜRETİMİ

YEMEK ATIKLARINDAN BİYOGAZ ÜRETİMİ YEMEK ATIKLARINDAN BİYOGAZ ÜRETİMİ A. Pınar TÜZÜM DEMİR 1, S. Ferda MUTLU 1 Ege Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 35100, Bornova, İzmir pinar.demir@ege.edu.tr Gazi Üniversitesi, Kimya Mühendisliği

Detaylı

SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ

SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ Kurs süresince SolidWorks Simulation programının işleyişinin yanında FEA teorisi hakkında bilgi verilecektir. Eğitim süresince CAD modelden başlayarak, matematik modelin oluşturulması,

Detaylı

Altı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır.

Altı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır. ALTI SİGMA NEDİR? Altı Sigma Nedir? 1980 lerin ortasında Motorola tarafından, Japon kalite fikirleri ve kontrol sistemlerinin süreçlerde uygulanması için geliştirilmiştir. Mevcut problemleri çözmek, altı

Detaylı

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ Hazırlayan : Kadir ÖZDEMİR No : 4510910013 Tarih : 25.11.2014 KONULAR 1. ÖZET...2 2. GİRİŞ.........3

Detaylı

I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3 KREDİ)

I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3 KREDİ) T.C. İSTANBUL BİLİM ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOKİMYA ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI DERS İÇERİKLERİ I. YARIYIL TEMEL BİYOKİMYA I (B 601 TEORİK 3, 3

Detaylı

AVRASYA ÜNİVERSİTESİ

AVRASYA ÜNİVERSİTESİ Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ-II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans (X) Yüksek Lisans() Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan Öğretim(

Detaylı

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var : Rasgele Sayı Üretme Rasgele Sayıların Özellikleri İki önemli istaiksel özelliği var : Düzgünlük (Uniformity) Bağımsızlık R i, rasgele sayısı olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olan uniform bir

Detaylı

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi 1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi Raika Durusoy 1 Olgu-kontrol araştırmaları Belli bir hastalığı olan ( olgu ) ve olmayan ( kontrol ) bireyler belirlenir Her iki grubun bir etkene

Detaylı

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER ANKARA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ MECMUASI Cilt 56, Sayı 1, 2003 1-6 KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Yasemin Genç* Durdu Sertkaya** Selda

Detaylı

İtki (APM 304) Ders Detayları

İtki (APM 304) Ders Detayları İtki (APM 304) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İtki APM 304 Güz 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders

Detaylı

MATEMATiKSEL iktisat

MATEMATiKSEL iktisat DİKKAT!... BU ÖZET 8 ÜNİTEDİR BU- RADA İLK ÜNİTE GÖSTERİLMEKTEDİR. MATEMATiKSEL iktisat KISA ÖZET KOLAY AOF Kolayaöf.com 0362 233 8723 Sayfa 2 içindekiler 1.ünite-Türev ve Kuralları..3 2.üniteTek Değişkenli

Detaylı

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek

TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek TABLO-1 KPSS DE UYGULANACAK TESTLERİN KAPSAMLARI Yaklaşık Ağırlığı Genel Yetenek Yaklaşık Ağırlığı 1) Sözel Bölüm 0 2) Sayısal Bölüm 0 Sözel akıl yürütme (muhakeme) becerilerini, dil bilgisi ve yazım kurallarını

Detaylı

AERODİNAMİK KUVVETLER

AERODİNAMİK KUVVETLER AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından

Detaylı

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN 4 Prof. Dr. Mustafa Ergün Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan

Detaylı

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ İYAH ALACA IĞIRLARDA 305 GÜNLÜK ÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ATH ANALİZİ İLE İNCELENMEİ Ö. İşçi 1, Ç. Takma 2 Y. Akbaş 2 ÖZET İncelenen kantitatif bir özellik üzerine çeşitli faktörlerin doğrudan

Detaylı

www.fikretgultekin.com 1

www.fikretgultekin.com 1 KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi

Detaylı

KESİKLİ İŞLETİLEN PİLOT ÖLÇEKLİ DOLGULU DAMITMA KOLONUNDA ÜST ÜRÜN SICAKLIĞININ SET NOKTASI DEĞİŞİMİNDE GERİ BESLEMELİ KONTROLU

KESİKLİ İŞLETİLEN PİLOT ÖLÇEKLİ DOLGULU DAMITMA KOLONUNDA ÜST ÜRÜN SICAKLIĞININ SET NOKTASI DEĞİŞİMİNDE GERİ BESLEMELİ KONTROLU KESİKLİ İŞLETİLEN PİLOT ÖLÇEKLİ DOLGULU DAMITMA KOLONUNDA ÜST ÜRÜN SICAKLIĞININ SET NOKTASI DEĞİŞİMİNDE GERİ BESLEMELİ KONTROLU B. HACIBEKİROĞLU, Y. GÖKÇE, S. ERTUNÇ, B. AKAY Ankara Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

Temel Kimya Eğitim İçeriği

Temel Kimya Eğitim İçeriği Temel Kimya Eğitim İçeriği Konu Alanı KA 1 Malzeme Bilgisi KA 2 Kimyasal Karışımların Ayrılması KA 3 Kimyasal Yapıların Araştırılması ve Özellikleri KA 4 Fotomoketrik ve Kromatografik Analizler KA 5 Preparatif

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 212, Hava Harp Okulu, İstanbul İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ Oğuz Kaan ONAY *, Javid KHALILOV,

Detaylı

ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ

ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ Güven SAĞDIÇ Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

YATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE)

YATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE) YATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE) Yakıt sarfiyatı Ekonomik uçuş Yakıt maliyeti ile zamana bağlı direkt işletme giderleri arasında denge sağlanmalıdır. Özgül Yakıt Sarfiyatı (Specific

Detaylı

MURAT EĞİTİM KURUMLARI

MURAT EĞİTİM KURUMLARI 2013 KPSS de Testlerin Kapsamları Değişti ÖSYM tarafından yapılan açıklamaya göre 2013 KPSS de uygulanacak testlerin içeriğinde bir takım değişiklikler yapıldı. Bu değişikler başta Genel Yetenek - Genel

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 12 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis ELECO '0 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 9 Kasım - 0 Aralık 0, Bursa Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük i Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis Hüseyin

Detaylı

SUDA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-190.2014.

SUDA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-190.2014. SUDA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-190.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 23 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ Bu

Detaylı

Fonksiyon Blokları Açıklamaları

Fonksiyon Blokları Açıklamaları Fonksiyon lokları Açıklamaları A İsim PWM Fonksiyonu Açıklama Sayısal girişi On/Off kontrole çevirir. Kullanım alanı aha çok PI kontrol sonrası çıkışın On/Off olarak yapıldığı proseslerde kullanılır. Kullanımı

Detaylı

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

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

Detaylı

TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-120.2013.02. Koordinatör: Dr.

TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-120.2013.02. Koordinatör: Dr. ATIK SUDA KİMYASAL OKSİJEN İHTİYACI TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-120.2013.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 6 Ocak

Detaylı

Öğrenciler analiz programları hakkında bilgi sahibi olurlar

Öğrenciler analiz programları hakkında bilgi sahibi olurlar Ders Öğretim Planı Dersin Kodu 0000 Dersin Seviyesi Lisans Dersin Adı Bilgisayar Destekli Tasarım ve İmalat Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Seçmeli Dersin Amacı İmalat amaçlı bir endüstriyel tasarımda, tasarım

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak ya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için

Detaylı

Afyonkarahisar da Üretilen Hazır Beton Kalitelerinin Değerlendirilmesi

Afyonkarahisar da Üretilen Hazır Beton Kalitelerinin Değerlendirilmesi Afyonkarahisar da Üretilen Hazır Beton Kalitelerinin Değerlendirilmesi Ali Ergün a, Veli Başaran b a Afyon Kocatepe Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi,Yapı Eğitimi Böl., 03200, Afyonkarahisar b Afyon

Detaylı

REAKTİF GÜÇ İHTİYACININ TESPİTİ. Aktif güç sabit. Şekil 5a ya göre kompanzasyondan önceki reaktif güç. Q 1 = P 1 * tan ø 1 ( a )

REAKTİF GÜÇ İHTİYACININ TESPİTİ. Aktif güç sabit. Şekil 5a ya göre kompanzasyondan önceki reaktif güç. Q 1 = P 1 * tan ø 1 ( a ) REAKTİF GÜÇ İHTİYACININ TESPİTİ Aktif güç sabit Şekil 5a ya göre kompanzasyondan önceki reaktif güç Q 1 = P 1 * tan ø 1 ( a ) kompanzasyondan sonra ise Q = P 1 * tan ø ( b ) dir. Buna göre kondansatör

Detaylı

ATB-TA-014 Yeterlilik Testi Raporu. Adapazarı Ticaret Borsası Özel Gıda Kontrol Laboratuvarı

ATB-TA-014 Yeterlilik Testi Raporu. Adapazarı Ticaret Borsası Özel Gıda Kontrol Laboratuvarı Adapazarı Ticaret Borsası Özel Gıda Kontrol Laboratuvarı ATB-TA-014 FINDIK FÜRESĐ NUMUNESĐNDE AFLATOKSĐN ANALĐZĐ YETERLĐLĐK TESTĐ SONUÇ RAPORU 19/11/2015 ADAPAZARI TĐCARET BORSASI ÖZEL GIDA KONTROL LABORATUVARI

Detaylı

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Giriş Yeterli Örneklem Büyüklüğü Neden Önemlidir? Özel

Detaylı

Şekil 7.1 Bir tankta sıvı birikimi

Şekil 7.1 Bir tankta sıvı birikimi 6 7. DİFERENSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMLERİ Diferensiyel denklemlerin sayısal integrasyonunda kullanılabilecek bir çok yöntem vardır. Tecrübeler dördüncü mertebe (Runge-Kutta) yönteminin hemen hemen

Detaylı

SİBER SUÇLARA KARŞI SİBER ZEKA

SİBER SUÇLARA KARŞI SİBER ZEKA SİBER SUÇLARA KARŞI SİBER ZEKA Aytuğ Çelikbaş Sistem Mühendisi Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved. 1 2 Ajanda Günümüz Tehditleri Güvenlikte Büyük Veri Yaklaşımları Siber İstihbarat Atak

Detaylı

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

3.1 ATOM KÜTLELERİ... 75 3.2 MOL VE MOLEKÜL KAVRAMLARI... 77 3.2.1 Mol Hesapları... 79 SORULAR 3... 84

3.1 ATOM KÜTLELERİ... 75 3.2 MOL VE MOLEKÜL KAVRAMLARI... 77 3.2.1 Mol Hesapları... 79 SORULAR 3... 84 v İçindekiler KİMYA VE MADDE... 1 1.1 KİMYA... 1 1.2 BİRİM SİSTEMİ... 2 1.2.1 SI Uluslararası Birim Sistemi... 2 1.2.2 SI Birimleri Dışında Kalan Birimlerin Kullanılması... 3 1.2.3 Doğal Birimler... 4

Detaylı

Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen

Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen ix xiii xv xvii xix xxi 1. Çevre Kimyasına Giriş 3 1.1. Çevre Kimyasına Genel Bakış ve Önemi

Detaylı

İSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon

İSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon İSTATİSTİK-II Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon ve Regresyon Genel Bakış Korelasyon Regresyon Belirleme katsayısı Varyans analizi Kestirimler için aralık tahminlemesi 2 Genel Bakış İkili veriler aralarında

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı

Detaylı

Koku Ölçüm Yöntemleri

Koku Ölçüm Yöntemleri Orta Doğu Teknik Üniversitesi Çevre Mühendisliği Bölümü Koku Ölçüm Yöntemleri HAZIRLAYANLAR: Prof. Dr. Aysel Atımtay Çevre Müh. Meltem Güvener ODTÜ, 1-2 Nisan 2004 Ankara 1 KOKU ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ Elektronik

Detaylı

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi FMEA Hata Türleri ve Etkileri Analizi 2007 FMEA Tanımı FMEA (HTEA), bir ürün veya prosesin potansiyel hatalarını ve bunların sonucu olabilecek etkilerini tanımlama, değerlendirme, potansiyel hatanın ortaya

Detaylı

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için

Detaylı

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans.. Ölçütleri Sistem Türleri Benzetim Modelleri Statik veya Dinamik Deterministik ( belirli ) & Stokastik ( olasılıklı) Kesikli & Sürekli Sistemin Performans

Detaylı

ÇOKLU DOĞRUSAL ANALİZ YÖNTEMİYLE UÇUCU ORGANİK BİLEŞİKLERİN ATMOSFERDEKİ KONSANTRASYONLARINA ETKİ EDEN METEOROLOJİK FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

ÇOKLU DOĞRUSAL ANALİZ YÖNTEMİYLE UÇUCU ORGANİK BİLEŞİKLERİN ATMOSFERDEKİ KONSANTRASYONLARINA ETKİ EDEN METEOROLOJİK FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ ÇOKLU DOĞRUSAL ANALİZ YÖNTEMİYLE UÇUCU ORGANİK BİLEŞİKLERİN ATMOSFERDEKİ KONSANTRASYONLARINA ETKİ EDEN METEOROLOJİK FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ Sema Yurdakul, Mihriban Civan, Gürdal Tuncel Eylül, 2015 1. Giriş

Detaylı

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ

Detaylı

TÜRKĐYE CUMHURĐYETĐ ANKARA ÜNĐVERSĐTESĐ BĐYOTEKNOLOJĐ ENSTĐTÜSÜ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ

TÜRKĐYE CUMHURĐYETĐ ANKARA ÜNĐVERSĐTESĐ BĐYOTEKNOLOJĐ ENSTĐTÜSÜ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ TÜRKĐYE CUMHURĐYETĐ ANKARA ÜNĐVERSĐTESĐ BĐYTEKNLJĐ ENSTĐTÜSÜ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ BAZI TPĐZMERAZ I ĐNHĐBĐTÖRLERĐ ÜZERĐNDE MLEKÜLER MDELLEME ÇALIŞMALARI Sanaz ATAEĐ Danışman Öğretim Üyesi Prof. Dr. Đlkay

Detaylı

Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların Statik Analizi için Geliştirilen Bir Bilgisayar Programı: YapAn05

Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların Statik Analizi için Geliştirilen Bir Bilgisayar Programı: YapAn05 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların Statik Analizi için Geliştirilen Bir Bilgisayar Programı: YapAn05 Dumlupınar Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1: ADLİ KİMYA...

İÇİNDEKİLER 1: ADLİ KİMYA... İÇİNDEKİLER Bölüm 1: ADLİ KİMYA... 1 1.1. Adli Kimya Tanımı... 1 1.2. Adli Kimyanın Kapsamı... 2 1.3. Adli Düşünce Yapısı... 2 1.4. İş Tanımı... 3 1.5. Kişisel Özellikler... 3 1.6. Adli Kimyanın Tarihi...

Detaylı