DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh Ocak 2003

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 55-71 Ocak 2003"

Transkript

1 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: sh Ocak 2003 PROJELERİN SEÇİMİNDE METODOLOJİK BİR YAKLAŞIMIN DPT PROJELERİNE UYGULANMASI (AN APPLICATION OF METHODOLOGICAL APPROACH FOR SELECTION OF PROJECT TO THE SPO S PROJECTS) Cevriye GENCER*, Yusuf DOĞAN* ÖZET/ABSTRACT Bu çalışmada; projeleri değerledirilmesi ve seçimie yöelik metodolojik bir yaklaşımı uygulaması yapılmıştır. Güümüzde bu kou; büyük firmalar ve orgaizasyolar içi oldukça karmaşık işlemlerdir. Çükü; birbiri ile rekabet halideki alteratifleri belirli kısıtlar altıda değerledirerek kullaım amaçlarıa da uygu olarak seçe, bir çok risk ala kişi ve risk yöeticisi vardır. Çalışmada kullaıla, proje değerledirme ve seçme metodolojisi üç aa modülde oluşmaktadır: ) Projeleri kedi kedie değerledirilmesie göre kurula modül, 2) Projeleri çapraz olarak değerledirilmesie göre kurula modül, 3) Projeleri seçimi ve üzerleride fikir birliği kurulmasıı içere modül. Örek çalışma, Devlet Plalama Teşkilatı (DPT) da Doğu Aadolu Bölgesideki 28 adet imalat sektörüe ait aday projeler içi uygulamıştır. Her proje içi yukarıdaki üç aşama ayrı ayrı değerledirilip seçim yapılmış ve DPT souçları ile karşılaştırılmıştır. I this study; a methodology for collective evaluatio ad selectio of projects was used. Today, the project evaluatio ad selectio are usually complex processes i large orgaizatios, for they ivolve several stakeholders who are to evaluate competig alteratives with respect to a certai set of criteria ad the make a choise as to which projects are to be implemeted. The project evaluatio ad selectio costitutes with three mai modules. ) The self-ratig module, 2) The cross-ratig module, 3) The model of project selectio ad cosesus formatio. The sample was applied for 28 maufacturig cadidate projects which belog to East Aatolia Regio i State Plaig Orgaizatio (SPO). Each project was evaluated ad selected optimal results, ad the the selectio was compared with SPO results. ANAHTAR KELİMELER/KEYWORDS Proje seçimi, Modelleme, Çok kriterli aaliz, Matematiksel programlama Projects selectio, Modellig, Multiple criteria aalysis, Mathematical programmig Gazi Üiversitesi, Müh-Mim. Fak., Edüstri Müh. Böl., Maltepe, ANKARA

2 Sayfa No: 56 C. GENCER, Y. DOĞAN. GİRİŞ Ekoomik faaliyetleri küreselleşmesi, kolektif kararları demokratikleşmesi ve iş ağlarıı geişlemesi; karar verme sistemii geleekselliğii altüst etmiştir. İlk ada bu küresellik; şirketleri, düyaı değişik bölgeleride politik, ekoomik ve sosyal sistemleri karmaşıklığı ile karşılaştırmıştır. Kolektif faaliyetleri demokratikleşmesi, karar verme prosesideki grup ve bireysel katkıları artmasıa yol açmıştır. Rekabeti zorulu hale gelmesi ve souçta ortaya çıka mecburi ilişkiler; faaliyetleri haricileşme stratejilerii daha iyi gözde geçirilmesie ede olmuştur. Souç olarak; iş ağları, basit proje tabalı ortaklıkta gerçek şirketlere kadar, kedi değer sistemie sahip ortaklarıı sayısıda patlamaya yol açmış, belirli sıırlamalara yöelmiş ve değişik amaçları takip etmişlerdir (Byre, 993). Bu değişik faktörleri souçlarıı sıralaması; bir yada şirketleri yada orgaizasyoları, birlikte iş yapmak zoruda olduğu karar merkezlerii artışıa, diğer yada da aralarıdaki ilişki ve bağlarda daha açık, demokratik ve ayı amaç içide olmayı gerekli hale getirmiştir (Riggis vd., 994). Çok sayıda karar mekaizmasıı buluması, karar proseslerii daha da karmaşık hale getirmiştir. Bu karmaşıklıkla baş etmeye yeteri kadar hazır olmaya şirket veya orgaizasyolar şebekeleşme ve globalleşmei suduğu fırsatlarda tamame yararlamalarıı egelleye kaçamak bir davraış şekli geliştirebilirler. Diğer bütü stratejilere bezer olarak, bireysel kazaçlar sadece özel amaçlara yada oyuu kurallarıa bağlı değil, ayı zamada bu oyuu özelliklerie ve çevrei karmaşıklığıa adapte olma yeteeklerie bağlı olarak oyucuları idrak düzeylerie, oyuu kurallarıı alamalarıa, diğer oyucuları davraışlarıı tahmi etmelerie ve işbirliğii suduğu fırsatlarda yararlamaya da bağlıdır. Bir şebekedeki ortaklar, sürekli olarak şebekei derlemesi, kayakları ortak kullaımı, operasyoel veya stratejik kararları paylaşılması gibi, kollektif kararları alıması içi toplaırlar. Bu, bezer sektördeki projeleri gelişimi içi öemli bir avatajdır. Bu şekilde projeleri başarısı, göz öüe alıa kriterlerde, takip edile prosesi bütüüde ve kullaıla proses ile kabul edilmiş bütçe tahsiside ortaklar arası oybirliği derecesii büyük çapta olmasıa dayaır. Literatürde; grup kararları ile projeleri değerledirilmesi ve elemesi koularıda çalışmalar bulumaktadır (Keeey ve Buttler, 993; Stewart, 99). Acak bezer sektördeki projeleri belli kriterlerle; belli bütçe tahsiside; uzma görüşleriyle; projeleri hem kedi hem de ikili karşılaştırarak değerledirilmesi kousuda çalışmalara pek fazla rastlamamaktadır. Alaşma prosesideki karmaşıklık; işadamları ve akademisyeleri, çok sayıda risk alıcıları ve zıt amaçları varlığıı göz öüde buludurmayı ve kolektif karar vermede bir fikir birliğie ulaşılmasıı sağlayacak bir model tasarlamada karşı karşıya getirmiştir. Oral vd. i 200 yılıda yaptıkları çalışmada, değişik risk alıcılar arasıda maksimum oybirliğii sağlamak ola ihai amacı yaı sıra, projeleri değerledirilmesi ve seçimi içi bir metodoloji öermektedirler (Oral vd., 200). Öerile metodoloji, kolektif karar verme içi çok kriterli aalize dayamaktadır. Oral vd. i metodolojisi pek çok alada uygulaabilir. Özellikle araştırma-geliştirme projeleri, yatırım projeleri gibi tercih sebepleri pek çok kritere dayaa alalarda tam ve doğru bir şekilde uygulaırsa seçile projeler içi bir çok tarafı tatmi edici souçlar alıabilir. Buu yaı sıra gerçek hayatta bir çok projeyi kısıtlı bütçeler altıda öcül bir sıralamaya sokabilmek içi de, kullaışlı ola bilimsel bir metottur. Projeler içi oluşturula kriterler, her bir proje içi spesifik olarak uygu olmaya kriterler olabilir. Öreği bir deizaltı projesi ile bir uçak projesie hitap edecek bazı kriterler uygu düşmeyebilir. Acak verile skorları derecesi, her projei o kriter içi e kadar alakalı

3 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 57 olduğuu göstergesidir. Dolayısıyla burada yapılması gerekli iki öemli aşama söz kousudur. Biricisi; projeleri, e iyi şekilde temsil edebilecek kriterleri tespit etmek; ikicisi bu kriterlere göre uzma kişiler tarafıda her proje içi skorları atamasıı sağlamaktır. Skorları atamasıda delphi metodu da kullaılabilir. Delphi metoduda skor atama işlemleri, belli bir çalışma grubuu tartışarak üzeride oybirliği sağlaacak şekilde skorları belirleme işlemidir. Kriterleri çoğu kalitatif itelikte olduğu içi souçta her durumda olaya subjektiflik girmektedir. Bilidiği gibi subjektif metotlar, geçmiş verilere göre bir tahmi yürütmemektedir. Acak skor belirleye kişiler geçmişte gele deeyimleri ve bilgileri eticeside teorik alamda objektife e yakı değerler üretecek kişilerdir. Skor belirlerke 0-00 arası ölçek kullaılabilir. Burada öemli ola; her kriterde projeleri alacağı skorlar, birbirleri ile kıyaslaması alamıa geleceği içi kullaıla sayı aralığıı pek öemli olmadığıdır. Ayı zamada her proje ayı ölçek üzeride değerledirileceği içi değerledirme soucua belirlee ölçek aralığıı hiçbir etkisi olmayacaktır. Projeleri değerledirmesi ve seçimide öemli bir etke de projeleri maliyetidir. Yai; kısıtlı bütçe imkaları çerçeveside, projeleri kedi bütçeleri de gerekli bir girdidir. Bu kouda objektiflik so derece kolaydır. Her projei maliyeti kimsei itiraz edemeyeceği düzeyde rahat ve kolayca hesaplaabilir. 2. METODOLOJİ Proje değerledirme ve seçme metodolojisi birbiri ile ilişkili üç modülde oluşmaktadır: i. proje self-oralama modülü; projeleri kedilerie e iyi oralamaları verdikleri modül, ii. proje cross-oralama modülü; projeleri başka bir projei oralaması maksimum ike alabileceği e iyi oraı oluştura model yai bir proje'yi başka projei bakış açısı ile değerledirme, iii. proje seçim ve oybirliği modülü; üzeride e yüksek oybirliğii sağladığı bütçe imkaları çerçeveside oluşturula model. Bu üç modül sıralı olarak çözülür. Her çözümde seçile projeleri bütçeleri, geel bütçede çıkarılır. Bu işlem geel bütçei geçildiği aa kadar devam eder. 2.. Self-Oralama Modeli Self-oralama ilk defa Farrell tarafıda öerile veri sarma aalizi ile yapılır. Modelde projeleri bütçeleri ve uzmalar tarafıda belirlee skorlar girdi olarak kullaılır (Farrell, 957). Belirlee skorları, projeleri bütçeleri ile ilişkiledirilerek alamladırılması gerekir. Skorları bütçelere oralaması ile stadart skorlar aşağıdaki gibi elde edilir. S = s / b () k Burada S, k projesii p kriterie göre uzmalar tarafıda atamış skoru, bk ise k projesi içi gerekli yatırım miktarıı göstermektedir. ise, değerledirme altıda ola toplam proje sayısıdır. Elde edile stadart skorları, tek bir skora döüştürülmesi gerekmektedir. Bu şekilde ilgileile projei oraları oluşturulur. Self-oralamadaki amaç; her projei bu düşüce altıda kedii maksimize edecek bir oraa ulaşmasıa olaak sağlamaktır. Geleeksel çok kriterli aalizi ögörüsü altıda; bir projei toplam oraı her kriter içi atamış skorlar ile ağırlıklarıı çarpımıı toplamıdır. Matematiksel ifade olarak k projesii toplam oraı Eşitlik 2 ile ifade edilebilir.

4 Sayfa No: 58 C. GENCER, Y. DOĞAN R k = m W p * S (2) Burada W p p kriterii ağırlığı; m ise toplam kriter sayısıı göstermektedir. Bu matematiksel gösterimde p kriterii, her proje içi ayı ağılıkta olduğu görülür. Yai, projeler arasıda ilgileile kriterleri farklılıklar gösterebileceğii ihmal ede bir durum söz kousudur. Bu durumda kurtulmak içi, W kullaılır ise kriterleri her proje içi ayı olabileceğii kapsayacağı gibi farklı olabileceği durumları da içie alır. Gerçekte de; p kriterii, bir proje içi ağırlığı yüksek olabileceği gibi diğer bir proje içi oldukça düşük olabileceği çok defa karşılaşılacak bir durumdur. Amaç bu oktayı da modele katmak ise, bu şartlar altıda k projesii toplam oraı şu aşağıdaki biçimde olacaktır. R kk W = m * S W p kriterii k projesi içi ağırlığı; S ise p kriterie göre k projesi içi elde edile stadart skordur. Model şu a isteile her durumu içie alacak şekilde ifade edilebilir. Amaç R kk 'yı maksimize edecek ağırlıkları (W ) bulumasıdır. Bu özelliği ile her aday proje içi belirlee skorlar bazıda, kedi ağırlığıı oluşturmasıa olaak sağlamıştır. Dolayısıyla aday projeleri kedilerie ait skorları, aşağıdaki model sayeside belirlemektedir. Maksimize m W * S (4) (3) Kısıtlar W : 0 m W * S jp j =,2,..., p =,2,..., m Modelde k projesi kedisi içi optimal ağırlıkları bulurke bu ağırlıkları diğer proje skorları ile de ilişkiledirilmesi gerekir. Bu da karşımıza kısıt olarak çıkmaktadır. K projesii oraıı maksimum yapa optimal ağırlıklar ile diğer projeleri skorlarıı çarpımı 'i geçemez. Diğer bir deyişle self-oralama model projeleri oraları içi üst limit olarak vermektedir. Geleeksel çok kriterli aalizde çoğu zama bu şekilde ağırlıkları sıırladırıldığı görülmektedir. Self-oralama model gerçekte de her proje içi kedisii e iyileme imkaı taımaktadır. Bu da modeli çözümü eticesi elde edile optimal ağırlıklar ile sağlamaktadır. Çalışmaı ilk aşaması ola self-oralama modülü her proje içi uygulaır Cross-Oralama Modeli Demokratik ortamlarda bir durum kedi bakış açısıı yaı sıra diğerlerii bakış açıları ile de değerledirilir. Doğal olarak self-oralama ile projeleri kedi kedie değerledirilmesii ardıda diğerleri ile de ikili olarak değerledirilmesi gerekir. Selforalamadaki düşüceye paralel olarak, W 'leri buluması gerekir. Acak yie k projesi, diğer projeleri ayı orada etkiliyorsa değerleri içi gösterilmiştir). Bu durumda k projesi bakış açısı ile j projesii oraı W gösterimi doğru olur ( W ifadesi optimal

5 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 59 R = m W * S (5) jp Self-oralamadaki ayı matık çerçeveside bir k projesi kedii maksimum ediyor ike diğer projeleri de muhtemele farklı orada etkileyeceği içi W ağırlığıı W p olarak göstermek daha doğru olacaktır. Bu durum altıda model aşağıda gibi olacaktır. Maksimize m W p * S jp (6) Kısıtlar m W p * S m = R W kk p * S ip i =,2,..., W p 0 p =,2,..., m R m = W p * S jp j =,2,..., ve j k Modelde de görüldüğü gibi self-oralamada elde edile optimal R kk lar kısıt olarak kullaılmaktadır. Yai k projesi amacıı gerçekleştirdiği a herhagi bir j projesii alabileceği e yüksek oraı buluması amaçlamaktadır. Bu durum da kısa bir örek ile gösterilirse: R kk ve R oraları self-oralama model ve cross-oralama modelde bir dizi doğrusal programı çözümü ile elde edilirler. Bu değerler R=[R ] şeklide bir kare matrise çevrilir. Oluşturula bu kare matris proje seçimi aşamasıda kullaılır Proje Seçme ve Oybirliği Formasyou Bu modeli amacı; hiçbir alaşmazlığa yol açmada, aday projelerde mümkü ola e yüksek oybirliği derecesi ile proje alt kümesi oluşturmaktır. Modelde bütçe kısıtı öemli bir faktör olarak karşımıza çıkmaktadır. Oluşturula R kare matriside i=,2,..., içi R ji >=R ki olduğu varsayılsı. Bu durumda tek tek her proje bazıda, j projesii k projesie göre %00'lük bir derece ile üstü olduğu söyleebilir. Gerçekte ise bu gibi üstülük derecesi kusursuz düzeyde ola durumlar ile karşılaşmak çok az görülür. Geelde bazı i değerleri içi R ji >=R ki olurke, diğer i değerleri içi R ji <R ki olur. Bütü projeleri bakış açılarıı ayı öem ve uyguluğa sahip olduğu düşüülürse uyguluk düzeyi C şu şekilde taımlaabilir. j projesii k projesi üzeride üstülüğüe ilişki uyguluk düzeyi C C = ( / ) * φ (7) i= i R ji Rki ise φ i = 0 R ji Rki ise Bu taımlamaya göre, R ji >=R ki sayısıı aday projeler sayısıa oraıı göstermektedir. R matrisi verildiği a C matrisii oluşturulması so derece kolaydır. C leri oluşturduğu

6 Sayfa No: 60 C. GENCER, Y. DOĞAN matrise uyguluk matrise deilirse (C=[C ]), bu matris projeleri çiftli olarak karşılaştırılmasıı sağlar. Bu şekilde projeler, direk alamda değerli olup olmadıklarıı tam olarak yasıtamazlar. Buda dolayı, bazı detaylı oybirliği bilgileride daha global bir karşılaştırma türetilmelidir. Yapılacak ilk adım; hagi uyguluk düzeyii öemli olduğuu öteside, açık bir başlagıç taımlamaktır. C >=θ ise j projesi k projesi üzeride θ seviyeside üstülük sağlar. Taıma göre projeler arasıda ki üstülük ilişkisi θ düzeyideki bir oybirliğii foksiyou halie gelir. Oybirliği seviyesii yüksek olması üstülük sayısıı düşmesie ede olacaktır. Hatta θ düzeyide ola bazı üstülükleri geçerliliği sağlaamayabilecektir. Mesela j projesii k projesie üstülüğü ve k projesii i projesie üstülüğü; j projesii i projesie üstülüğüü gerektirmez. Bu yüzde elemei dayadırılabileceği basit bir sırlama olmamaktadır. Hiçbir proje seçimii kusursuz derecede rasyoel olması bekleemez. Bir takım alaşmazlıkları olması kaçıılmaz bir durumdur. Bu alaşmazlıklarda kaçımak içi bazı presiplere gerek vardır. Bu presipler baskı ve baskı olmama presipleridir. Kullaılacak ola baskılık presibi ile baskı olmama presibi doğabilecek alaşmazlıkları yok edecektir Baskılık Presibi Bu presibe göre, reddedile projeler kümeside bulua projelerde her birie, seçilmiş ola projelerde e az birii üstülük sağlamış olması gerekmektedir. Bu presip; Roy u çalışmalarıda graph teorisi kosepti içeriğide dış uyumluluk olarak yer almaktadır (Roy, 985). Örek olarak 6 (A,B,C,D,E,F) projemizi olduğuu varsayalım. θ düzeyide ki üstülük ilişkileri şöyle olsu: A projesi D projeside üstü, B projesi D ve E projeside üstü, E projesi D projeside üstü, D projesi C projeside üstü. Proje A Proje B Proje C Proje E Proje D Proje F Şekil. Baskılık presibie göre ortaya çıka alaşmazlık Bu ilişkiler çerçeveside A ve B projelerii fiase edildiği, diğerlerii ise ret edildiği düşüülür. Bu durum ormal olarak baskılık presibie aykırılık doğuracaktır. O zama

7 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 6 elee projeleri pozisyoları e olacaktır? D ve E projeleri içi söyleecek pek bir şeyi olamayacak çükü kedilerie seçilmiş ola e az bir proje tarafıda üstülük sağlamaktadır. C ve F projeleri içi alaşmazlık çıkması ise olağadır. C projesi haklı olarak kedisie seçilmiş ola hiçbir proje tarafıda üstülük sağlamadığıı öe sürecektir. Ret edile D projesi tarafıda kedisie üstülük sağlamasıa rağme, proje sahibi C projesii seçilmiş ola (A,B) projelerle kıyaslayacaktır. F projesii sahibide ise C projesi sahibie göre daha katı bir eleştiri gelecektir. Çükü F projesie e seçile e de elee projeler tarafıda üstülük sağlamıştır. Bu tarzda bir alaşmazlığı olmaması içi baskılık presibii tam gözlemii yapılması şarttır Baskı Olmama Presibi Bu presibe göre seçile projeler kümesi içide bulua bir projeye yie seçile herhagi bir proje tarafıda üstülük sağlamamalıdır. Yie bu kavram, ilk defa Roy tarafıda çok kriterli aalizde iç uyum olarak yer almaktadır (Roy, 985). Öreği belli bir oybirliği dereceside projeler arasıdaki üstülük ilişkileri aşağıda verile şekilde 5 (A,B,C,D,E) proje olsu; A projesi B,D ve E projeleride üstü, B projesi C ve D projeleride üstü, Proje A Proje B Proje C Proje E Proje D Şekil 2.Baskı olmama presibie göre ortaya çıka alaşmazlık A ve B projelerii fiase edildiğii diğerleri ise ret edildiğii varsayalım. Burada açıkça baskı olmama presibii ihlali söz kousudur. Seçile projelerde birisie yai B projesie, yie seçile projelerde A projesi üstülük sağlamaktadır. Bu durumda ret edile projeleri pozisyoları e olacaktır? D projesii sahibii söyleyecek çok şeyi olamayacaktır. Çükü projesie seçile iki proje tarafıda da üstülük sağlamıştır. C projesi sahibi de yapıla seçimde ötürü eleştiri getiremeyecektir. C projesi, her e kadar A projesi tarafıda dışlamamış ise de B projesi oa üstülük sağlamıştır. Acak durum E projesi sahibie göre ayı şekilde olmayacaktır. E projesi kedisii seçilmiş ola B projesi ile kıyaslayacaktır. Gerçekte de E ve B projesii pozisyou ayıdır. İkisie de seçilmiş ola üstelik ayı proje ola A projesi tarafıda üstülük sağlamıştır. Souç olarak E projesi ede kedisii elediğii soracaktır. Şüphesiz ki bu durumu açıklayıcı tatmikar ölçüde bir cevap olamayacağı içi alaşmazlık doğması kaçıılmazdır.

8 Sayfa No: 62 C. GENCER, Y. DOĞAN Bu gibi durumlarda herhagi bir projei eleştirisi olmaması içi yie baskı olmama presibii tam gözlemlemesi gerekmektedir. Baskı olma ve baskı olmama presipleri şu kabul ile birlikte sağlaabilir: "Bir projeye sadece ve sadece seçilmiş ola bir proje tarafıda üstülük sağlaırsa o proje elee projeler kümesie girer". Bu kural, çalışmadaki proje sayısı düşük ise oldukça kolay bir şekilde kullaılabilir. Proje sayısı arttıkça bu kullaımı geçerliliği de zorlaşır. Bu yüzde, uygulamayı presipler doğrultusuda matematiksel olarak ifade edilmesi gerekmektedir. Amaç doğrultusuda öcelikle verile bir oybirliği seviyeside bir üstülük göstergesii matematiksel olarak formüle edilmesi gerekmektedir. α = 0 C C θ θ ise ise Bu taımlamaya göre j projesi k projesie e az θ düzeyide üstülük sağlıyor ise α j ya ataır. Bu, θ düzeyide projeler arasıda çiftli olarak üstülük ilişkisii göstermektedir. Yai belirlee bir θ oybirliği düzeyie göre α lar projeler arasıdaki üstülükleri ifade etmektedir. Bu üstülük ilişkileri doğrusal olarak aşağıdaki gibi ifade edilir. α = 0 veya ve j k içi (9) (8) θ + α + j, k C ve j k içi θ + α + ε j, k C ve j k içi ε eşitliği sağlamak üzere yeterli derecede pozitif küçük bir sayıdır. C 'ları tae proje sayısı altıda alabileceği değerleri 0,/,2/,3/,..., gibi olacağı düşüülürse; ε içi (0,/) aralığı uygu olabilir. Baskılık ve baskı olmama presibii matematiksel olarak formüle edilmesi gerekir ise; öcelikle seçilmiş projeler kümesii P olduğu düşüüldüğüde, β k = eğer k projesi P kümesii elemaı ise β k =0 diğer durumlar içi olsu. Burada hareketle baskılık ve baskı olmama presipleri ile birlikte aşağıdaki eşitlik elde edilir. j= α * β j + β k k =,2,..., (0) α * β j + ( ) β k k =,2,..., j= β k = 0 veya k =,2,..., Buradaki ilk iki kısıt proje seçimii ile - proje sayısı arasıda olabileceğii gösterir. Yai tüm projeleri ret etme ya da tüm projeleri seçmek gibi bir pozisyou olamayacağıı göstermektedir. Bu aşamada sora proje seçme ve oybirliği formasyouu oluşturmaı matematiksel modeli şu şekilde olacaktır. Maksimize θ () Kisitlar : θ + α + j, k C ve j k içi θ + α + ε j, k C ve j k içi

9 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 63 j= α * β j + β k k =,2,..., α * β j + ( ) β k k =,2,..., j= j= bk * β k B k =,2,..., β k = 0 veya k =,2,..., θ 0 3. UYGULAMA Öerile metodoloji, DPT ıda imalat sektörüe ait 28 adet aday projeye uygulamıştır. Projeleri ayı sektörde olması ortak kriterleri seçimii kolaylaştırmaktadır. Ayrıca bu projeler, Doğu Aadolu Projeleri adı altıda DPT tarafıda fizibiliteleri oluşturulup özel sektöre teşvik amaçlı oluşturula projelerdir. Çalışmada proje seçimi içi kriterler; ekoomik katkı, e direkt ekoomik katkı, sosyal katkı ve bilimsel/tekik katkı olarak koordieli olarak belirlemiştir. 3.. Projelere Skor Ataması Belirlemiş ola kriterler bazıda ihtiyaç duyula skorlar, DPT da projelere hakim iki adet uzma tarafıda atamıştır. Daha sora bu atamaları ortalaması alıarak, her projei kriterlere göre ortalama skorları tayi edilmiştir. Ataa skorları proje bütçelerie oralaması ile stadart skorlar elde edilmelidir. Amaç, her projei birim bütçesie karşılık gele skoruu tayi etmektir. Acak uygulama aşamasıda skorlar projeleri birim bütçesi dikkate alıarak atadığı içi, bu kısım direkt işleme dahil edilmiştir. Dolayısıyla skorlar başlagıçta zate stadart haldedir. Çizelge de aday projeler, kriterler, projeleri bütçeleri ve kriterlere ataa skor değerleri verilmiştir. Çizelge de belirlee kriterler ataa; Ekoomik katkı skoru: Katma değeri ifade etmekte ve objektif rakamlar referas alıarak subjektif olarak; Edirekt ekoomik katkı skoru: İleri-geri bağlatı etkileri soucu uzmaı subjektif değerledirmesi ile; Sosyal katkı skoru: Projeleri istihdam ve gelir dağılımıa etkisi dikkate alıarak; istihdama katkı, hesaplamış değerlere dayamakta, gelir dağılıma etki ise uzmaı subjektif değerledirmesi soucu oluşturulmuştur. Nihai skor ise bu iki faktörü subjektif ortalaması ile; Bilimsel-tekik katkı skoru: Tekoloji, üiversite-saayi işbirliği gibi usurlar bazıda subjektif olarak belirlemiştir Projelere Ait Self-oralama Doğrusal Modelleri Kurulması Metodolojide kısmıda da belirtildiği gibi her projeye belirli kısıtlar altıda kedii e iyileme şası verilmiştir. Dikkat edilecek okta, hiçbir projei amaç değeri i geçmemelidir. Bu durum modele kısıt olarak ekleir ve her proje içi ayrı ayrı modelleme

10 Sayfa No: 64 C. GENCER, Y. DOĞAN yapılır. Dolayısı ile 28 adet aday proje olduğua göre 28 adet model kurulup Lido paket program yardımıyla çözülmüştür..projei self-oralama modeli ve çözümü Ek de verilmektedir. Çizelge. DAP kapsamıda 28 adet imalat sektörüe ait projelerle ilgili veriler Proje Adı Ekoomik Katkı Skoru Edirekt Ekoomik Katkı Skoru Sosyal Katkı Skoru Bilimsel- Tekik Katkı Skoru Bütçe (Bi $) İç Karlılık (%) Net H/S Oraı (%) Erzica Viol Muş PVC Tab. Ayakkabı Tuceli Trikotaj Erzica Sabu Iğdır Ayakkabı ve Bot Gümüşhae Dut İşleme Ağrı T. Alet ve Makieleri Muş A. Yağı Fabrikası Bitlis Yü Çorap Malatya Vetrifiye Bigöl Bal Paketleme Elazığ Meyve Suyu Iğdır Meyve Suyu Muş Bakliyat Paketleme Tuceli Çivi ve Tel Elazığ Salça Iğdır Koserve Va Lastik Kaplama Erzurum Rafie Tuz Kars Yem Malatya Tıbbi Tekstil Ardaha Makara Hakkari Su Şişeleme Tuceli Süt Ürüleri Ağrı Yü İplik Tesisi Ardaha Ham Deri İşleme Bigöl Kraft Torba Malatya Prefabrik Yapı El Projelere Ait Cross-oralama Doğrusal Modelleri Kurulması Self-oralama modülde bulua optimum değerler kısıt olarak kullaılarak-yai herhagi bir proje kedisie ait optimum değeri yakaladığı aki bakış açısı ile- diğer projeleri alacağı optimum değerler buluur. 28 adet aday proje olması ve her birii bakış açısı ile diğer projeleri değerledirilmesi söz kousu olduğuda cross-oralama modülde toplam (28 * 27) 756 adet model kurulmuş ve Lido paket program yardımı ile çözülmüştür. 2. projeye.proje bakış açısı ile oluşturula model ve çözümü Ek 2 de verilmektedir.

11 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: R Matrisii Oluşturulması ve C Matrisie Geçiş R matrisii köşege elemaları self-oralama modülde alıa değerlerle; diğer elemaları cross-oralama modülde alıa değerler ile oluşturulur. R matrisi Çizelge 2 de verilmektedir. (28x28) boyutuda oluşturula matriste satırlar projeleri kedilerii, sütular ise projeleri bakış açılarıı temsil etmektedir. Yai matrisi (3,7) elemaı proje 7 bakış açısı ile proje 3 ü aldığı değeri ifade etmektedir. Diğer bir ifadeyle proje 7 kısıtı altıda proje 3 ü optimum değeridir. C matrisi ise üstülük matrisii göstermektedir. Burada öemli ola okta, projeleri çiftli olarak karşılaştırılmaları eticesi birbirlerie göre üstülük durumlarıı bulumasıdır. C matrisi Çizelge 3 de verilmektedir Optimal Projeleri Seçilmesi Öcelikle; bu modülde C matrisi ile isteile seviyede üstülük ilişkisi belirlemelidir. θ olarak kabul edile bu değer örek uygulama içi alımıştır. Yai bir projei diğer bir projeye tam olarak üstülük sağlama durumu dikkate alımıştır. Bu duruma göre α değerleri buluup modeller kurulmuştur. Geel bütçei kısıt olarak yer aldığı bu modülde adet doğrusal model kurulup oa göre çözüm yapılır. Seçim souda hala eldeki bütçe, kala aday proje bütçelerii herhagi biride büyük ise, kala projeler içi self-oralama, cross-oralama ve proje seçme modülleri ile modeller kurularak tekrar çözülür ve mevcut bütçe kala aday projeleri bütçeleride küçük olucaya kadar bu dögü devam eder. Uygulamada 39 milyo dolar geel bütçe yer almış ve kurula modelleri çözümüde sırasıyla., 6., 9., 0., 3., 2., 24., 25. ve 28.projeler çözüm kümesii teşkil etmiştir. Bu projeleri toplam bütçesi 38,835 milyo dolardır. Geel bütçede bu miktarı farkı 65 bi dolar olmaktadır. Eldeki bütçe, kala aday projeleri herhagi biriside büyük olmadığı içi çözüm optimal çözümdür. Ayrıca modelde amaç foksiyou teşkil ede θ ı maksimizasyou soucu bu değer olmuştur. Yai seçimdeki üstülük derecesi olarak bulumuştur. 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Uygulama DPT ı Doğu Aadolu Projeleri kapsamıda yapılmıştır. Bu edele bulua souçları uzmaları karar yötemleriyle karşılaştırması da mümkü olabilmektedir. DPT deki uygulamaya göre proje seçimi, mevcut aday projeleri iç karlılık oralarıı büyükte küçüğe sıralaması ve eldeki bütçeye göre sırasıyla ataması ile yapılmaktadır. Bua göre ayı projeler iç karlılık sıralaması yötemie göre seçildiği durumda., 4.,.,8., 3., 9., 9., 8., 7., 2., 24., 0., 2., 26., 5. ve 6. projeleri optimal kümeyi oluşturduğu ve bütçei 38,544 milyo dolarıı kullaıldığı görülür. Çalışmadaki metodoloji ile DPT yaklaşımıı ortak olarak seçtiği projeler, 6, 9, 0 ve 24 projeleridir. Projeleri değerledirilmesi ve seçimide DPT i dikkate aldığı bir gösterge de Projeleri katma değere etkileri başlığı altıda, hasıla/sermaye oraıdır. Bu ora toplam yatırım tutarı baz alımasıyla yada yıllık tutarlar baz alımasıyla da yapılabilir. Yie bu ora et ve brüt rakamları kullaılması durumua göre et H/S ya da brüt H/S oraı olarak da adladırılabilir. Aday projeleri seçimie yöelik H/S oraıı yıllık ortalama et H/S şeklide kullaılması daha duyarlı olacaktır. Bua göre tespit edile oralar Çizelge de yer almaktadır. Oraları bütçe kısıtı altıda büyükte küçüğe sıralaması ile seçile projeler.,

12 Sayfa No: 66 C. GENCER, Y. DOĞAN 3., 2., 4., 8.,., 9., 8., 4., 5., 6., 2., 0. ve 24. projelerdir. Toplam bütçei ise 38,202 milyo $ ı kullaılmaktadır. Çalışmadaki metodoloji ile DPT i bu yaklaşımıı ortak olarak seçtiği projeler., 6., 9., 0. ve 24. projelerdir. Ortak projeleri DPT i ilk yaklaşımıa göre yapıla seçim soucu çıka ortak projeleri ayı olduğu görülmektedir. Durumlar karşılaştırıldığıda; çalışmadaki metotla 9 proje seçilmekte ve 65 bi dolar kayak artmakta; DPT i ilk yaklaşımı ile 6 proje seçilmekte ve 456 bi dolar kayak artmakta; DPT i ikici yaklaşımı ile ise 5 proje seçilmekte ve 798 bi dolar kayak artmaktadır. DPT yaklaşımlarıyla seçile proje sayılarıı yaklaşık iki kat olduğu görülmektedir. Bu fark metotlar arasıdaki seçim şeklide kayaklamaktadır. DPT i ilk ve ikici yaklaşımlarıda kullaıla yötemlerde oralar büyükte küçüğe sıralaarak, geelde de küçük bütçeli projeleri iç karlılık oralarıı ve yıllık ortalama et H/S oralarıı yüksek olması edeiyle, çalışmada seçile yüksek bütçeli projeleri yerii olara göre daha fazla sayıda ola düşük bütçeli projeler almıştır. Bu edele de seçile proje sayısı ve düşük bütçeli projeler öcelikle seçildiği içi kala kayak miktarı fazla olmaktadır. Çalışmada suula metodolojide ise projeleri iç karlılık ve yıllık ortalama et H/S durumlarıı yaı sıra, ekoomik katkı, e direkt ekoomik katkı, sosyal katkı, bilimseltekik katkı gibi farklı kriterlerde de dikkate alımıştır. Dolayısıyla projeler çok boyutlu bir mekaizmayla icelemiştir. Şayet projelerde iç karlılık ve yıllık ortalama et H/S gibi somut katkıları yaı sıra, sosyal katkı gibi soyut katkılar da bekleiyorsa, suula metodolojii kullaılması öerilmektedir. Bir toplumu yaşayışıı, yatırımcıları ve devleti hayata geçirdiği projeler so derece etkilediği içi kayak kısıtları altıda mevcut alteratifler arasıda e iyi projeleri seçilmesi çok öemlidir. İsaları yaşam stadartlarıı sadece somut temellere dayalı çalışmalar yöledirmiş olsaydı bu seçim çok daha basit olurdu. Acak isa duygularıı ve ruhsal ihtiyaçlarıı da tatmi etmesi gereke bir varlık olduğuda, yapılacak yatırımlarda isa ihtiyaçları iyi aaliz edilip uygu kriterleri seçilmesi soucu, çok kriterli seçimleri yapılması daha iyi olacaktır. KAYNAKLAR Byre J.A. (993): The Virtual Corporatio, Busiess Week, 3304, Farrell M.J. (957): The Measuremet of Productive Efficiecy, Joural of the Royal Statistical Society Series, A 20, Keeey R.L., Buttler T.W. (993): A Group Preferece Axiomatisatio with Cardial Utility, Maagemet Sciece, 22(4), Oral M., Kettai O., Çıar Ü. (200): Project Evaluatio ad Selectio i a Network of Collaboratio: A Cosesual Disaggregatio Multi-Criterio Approach, Europea Joural Of Operatioal Research, 30, Riggis F.J., Kriebel C.H., Mulkhopadhyay T. (994): The Growth of Iterorgaizatioal System i the Presece of Network Exteralities, Maagemet Sciece, 40 (8), Roy B. (985): A Methodology for Multi-Criterio Decisio Aalysis, Ecoomica, Paris. Stewart T.J. (99): A Multi-Criteria Decisio Support for R&D Project Selectio, Joural of Operatio Research Society, 42(), 7-26.

13 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 67 Ek..projei self-oralama modeli ve çözümü MAX 85w+75w2+85w3+50w4 S.T. 85w+75w2+85w3+50w4<= 80w+70w2+87w3+60w4<= 74w+65w2+95w3+55w4<= 74w+7w2+87w3+50w4<= 79w+70w2+84w3+60w4<= 8w+80w2+98w3+58w4<= 65w+75w2+78w3+75w4<= 75w+80w2+88w3+65w4<= 78w+78w2+90w3+70w4<= 77w+8w2+75w3+83w4<= 83w+76w2+83w3+55w4<= 80w+78w2+85w3+70w4<= 80w+8w2+89w3+70w4<= 83w+70w2+83w3+58w4<= 68w+68w2+75w3+63w4<= 75w+75w2+79w3+68w4<= 78w+79w2+80w3+68w4<= 77w+68w2+70w3+58w4<= 75w+78w2+69w3+73w4<= 66w+80w2+73w3+58w4<= 76w+80w2+68w3+90w4<= 66w+70w2+7w3+60w4<= 60w+73w2+65w3+55w4<= 77w+83w2+75w3+65w4<= 75w+82w2+78w3+65w4<= 70w+75w2+58w3+68w4<= 7w+75w2+57w3+68w4<= 8w+83w2+58w3+88w4<= END LP OPTIMUM FOUND AT STEP OBJECTIVE FUNCTION VALUE ) VARIABLE VALUE REDUCED COST W W W W ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) NO. ITERATIONS= LP OPTIMUM FOUND AT STEP OBJECTIVE FUNCTION VALUE ) VARIABLE VALUE REDUCED COST W W W W ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES

14 Sayfa No: 68 C. GENCER, Y. DOĞAN 2) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) NO. ITERATIONS= Ek 2. 2.projeye.proje bakış açısı ile oluşturula model ve çözümü MAX 80w2+70w22+87w23+60w24 S.T. 85w2+75w22+85w23+50w24<= 80w2+70w22+87w23+60w24<= 74w2+65w22+95w23+55w24<= 74w2+7w22+87w23+50w24<= 79w2+70w22+84w23+60w24<= 8w2+80w22+98w23+58w24<= 65w2+75w22+78w23+75w24<= 75w2+80w22+88w23+65w24<= 78w2+78w22+90w23+70w24<= 77w2+8w22+75w23+83w24<= 83w2+76w22+83w23+55w24<= 80w2+78w22+85w23+70w24<= 80w2+8w22+89w23+70w24<= 83w2+70w22+83w23+58w24<= 68w2+68w22+75w23+63w24<= 75w2+75w22+79w23+68w24<= 78w2+79w22+80w23+68w24<= 77w2+68w22+70w23+58w24<= 75w2+78w22+69w23+73w24<= 66w2+80w22+73w23+58w24<= 76w2+80w22+68w23+90w24<=

15 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 69 66w2+70w22+7w23+60w24<= 60w2+73w22+65w23+55w24<= 77w2+83w22+75w23+65w24<= 75w2+82w22+78w23+65w24<= 70w2+75w22+58w23+68w24<= 7w2+75w22+57w23+68w24<= 8w2+83w22+58w23+88w24<= 85w2+75w22+85w23+50w24= END LP OPTIMUM FOUND AT STEP 3 OBJECTIVE FUNCTION VALUE ) VARIABLE VALUE REDUCED COST W W W W ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) NO. ITERATIONS= 3

16 Sayfa No: 70 C. GENCER, Y. DOĞAN Çizelge 2. R matrisi (k projesi bakış açısı ile j projeleri) ,000,000 0,867,000,000,000 0,838 0,927 0,906 0,924,000,000,000, ,977 0,977 0,888 0,96 0,977 0,977 0,96 0,879 0,946 0,925 0,94 0,977 0,977 0, ,929 0,926 0,969 0,929 0,924 0,969 0,93 0,836 0,963 0,90 0,877 0,924 0,952 0, ,907 0,904 0,888 0,907 0,904 0,907 0,850 0,887 0,887 0,874 0,903 0,902 0,904 0, ,964 0,964 0,857 0,943 0,964 0,964 0,898 0,874 0,927 0,95 0,933 0,964 0,964 0,964 6,000,000,000,000,000,000 0,969,000,000 0,985,000 0,998,000 0, ,858 0,857 0,796 0,80 0,857 0,944 0,96 0,922 0,96 0,957 0,854 0,857 0,960 0, ,953 0,944 0,898 0,98 0,857 0,987 0,955 0,987 0,970 0,98 0,953 0,943 0,987 0, ,984 0,984 0,98 0,95 0,983,000,000 0,970,000 0,997 0,966 0,983,000 0, ,978 0,976 0,765 0,900 0,978 0,982 0,996 0,982 0,999,000 0,968 0,978,000 0,978 0,990 0,988 0,847 0,976 0,989 0,990 0,859 0,935 0,9 0,932 0,990 0,989 0,989 0, ,994 0,994 0,867 0,955 0,994 0,994 0,970 0,962 0,98 0,98 0,979 0,994 0,994 0,994 3,000,000 0,908 0,966,000,000 0,994,000,000,000 0,994,000,000, ,995 0,994 0,847 0,976 0,995 0,994 0,879 0,872 0,924 0,92 0,96 0,995 0,995 0, ,856 0,994 0,765 0,89 0,856 0,862 0,864 0,84 0,866 0,863 0,84 0,856 0,866 0, ,936 0,935 0,806 0,893 0,936 0,935 0,92 0,922 0,929 0,932 0,926 0,936 0,936 0, ,967 0,964 0,86 0,923 0,965 0,97 0,927 0,965 0,94 0,964 0,967 0,965 0,97 0, ,92 0,99 0,74 0,887 0,92 0,99 0,80 0,833 0,837 0,863 0,904 0,92 0,92 0,92 9 0,937 0,929 0,704 0,866 0,93 0,946 0,894 0,940 0,909 0,946 0,937 0,93 0,948 0, ,883 0,825 0,745 0,796 0,825 0,965 0,89 0,964 0,850 0,945 0,883 0,825 0,964 0, ,973 0,969 0,694 0,872 0,973 0,969,000 0,963,000,000 0,953 0,973,000 0, ,835 0,826 0,724 0,790 0,826 0,856 0,820 0,856 0,830 0,854 0,835 0,826 0,857 0, ,804 0,752 0,663 0,720 0,752 0,878 0,75 0,878 0,776 0,864 0,804 0,752 0,878 0, ,977 0,94 0,765 0,900 0,942,000 0,877,000 0,902 0,988 0,977 0,942,000 0, ,959 0,928 0,796 0,89 0,928 0,994 0,895 0,994 0,96 0,983 0,959 0,928 0,994 0, ,883 0,857 0,592 0,790 0,860 0,898 0,795 0,89 0,87 0,893 0,883 0,860 0,900 0, ,890 0,864 0,582 0,797 0,867 0,900 0,789 0,890 0,85 0,89 0,890 0,867 0,900 0,867 28,000 0,995 0,592 0,889,000,000 0,927 0,980 0,953,000,000,000,000, ,883 0,945 0,959,000 0,96 0,928 0,945 0,96 0,904 0,958 0,927 0,904 0,904, ,936 0,957 0,902 0,977 0,876 0,877 0,957 0,876 0,843 0,90 0,879 0,843 0,843 0, ,932 0,98 0,846 0,924 0,829 0,834 0,932 0,829 0,783 0,846 0,836 0,783 0,783 0, ,866 0,880 0,894 0,902 0,877 0,888 0,880 0,877 0,855 0,893 0,887 0,855 0,855 0, ,99 0,943 0,897 0,964 0,872 0,873 0,943 0,872 0,843 0,897 0,874 0,843 0,843 0, ,979 0,982,000 0,998 0,990,000 0,982 0,990 0,964,000,000 0,964 0,964, ,939 0,896 0,897 0,857 0,930 0,98 0,96 0,930 0,904 0,930 0,922 0,904 0,904 0, ,956 0,946 0,976 0,943 0,984 0,986 0,967 0,984 0,964 0,987 0,987 0,964 0,964 0,984 9,000 0,990 0,968 0,983 0,970 0,967,000 0,970 0,940 0,970 0,970 0,940 0,940 0, ,997 0,997 0,982 0,978 0,995 0,978,000 0,995 0,976 0,995 0,982 0,976 0,976,000 0,896 0,947 0,96 0,989 0,928 0,936 0,947 0,928 0,96 0,960 0,935 0,96 0,96 0, ,98 0,990 0,97 0,994 0,964 0,960 0,990 0,964 0,940 0,97 0,962 0,940 0,940 0,994 3,000,000,000,000,000 0,998,000,000 0,976,000,000 0,976 0,976, ,93 0,958 0,907 0,995 0,869 0,87 0,958 0,869 0,843 0,907 0,872 0,843 0,843 0, ,866 0,862 0,842 0,856 0,843 0,838 0,866 0,843 0,89 0,843 0,84 0,89 0,89 0, ,929 0,936 0,926 0,936 0,925 0,99 0,936 0,925 0,904 0,926 0,922 0,904 0,904 0, ,94 0,958 0,97 0,965 0,967 0,964 0,959 0,967 0,952 0,97 0,965 0,952 0,952 0,97 8 0,836 0,888 0,864 0,92 0,833 0,83 0,888 0,833 0,89 0,864 0,833 0,89 0,89 0,92 9 0,909 0,93 0,946 0,93 0,948 0,938 0,937 0,948 0,940 0,948 0,940 0,940 0,940 0, ,824 0,825 0,94 0,825 0,96 0,965 0,97 0,96 0,964 0,965 0,964 0,964 0,964 0,964 2,000,000 0,966 0,973 0,982 0,958,000 0,982 0,964 0,982 0,963 0,964 0,964, ,826 0,828 0,85 0,826 0,857 0,854 0,84 0,857 0,843 0,857 0,856 0,843 0,843 0, ,755 0,755 0,857 0,752 0,877 0,878 0,840 0,877 0,880 0,880 0,878 0,880 0,880 0, ,899 0,927,000 0,942,000,000 0,964,000,000,000,000,000,000, ,908 0,922 0,987 0,928 0,993 0,993 0,96 0,993 0,988 0,994 0,994 0,988 0,988 0, ,87 0,852 0,898 0,860 0,900 0,890 0,880 0,900 0,904 0,904 0,89 0,904 0,904 0, ,85 0,856 0,900 0,867 0,899 0,888 0,879 0,899 0,904 0,904 0,890 0,904 0,904 0, ,953,000,000,000,000 0,976,000,000,000,000 0,980,000,000,000

17 Fe ve Mühedislik Dergisi Cilt : 5 Sayı : Sayfa No: 7 Çizelge 3. C matrisi (j projesii k projesie üstülük derecesi) * 0,750 0,857 0,929 0,893 0,393 0,750 0,393 0,393 0,429 0,429 0,429 0,393 0,82 2 0,250 * 0,893 0,74,000 0,000 0,500 0,286 0,036 0,07 0,24 0,07 0,000 0, ,43 0,07 * 0,607 0,79 0,000 0,429 0,07 0,07 0,07 0,43 0,036 0,036 0,43 4 0,07 0,357 0,393 * 0,32 0,000 0,32 0,036 0,000 0,07 0,036 0,036 0,000 0,32 5 0,07 0,07 0,82 0,679 * 0,000 0,500 0,250 0,000 0,07 0,07 0,000 0,000 0, ,893,000,000,000,000 *,000,000 0,82 0,643,000 0,857 0,500, ,32 0,500 0,57 0,679 0,536 0,000 * 0,07 0,000 0,036 0,250 0,000 0,000 0, ,607 0,74 0,893 0,964 0,750 0,07 0,964 * 0,32 0,24 0,536 0,429 0,000 0,57 9 0,679 0,964 0,893,000,000 0,250,000 0,679 * 0,500 0,74 0,607 0,250 0,74 0 0,643 0,893 0,929 0,929 0,929 0,429 0,964 0,786 0,57 * 0,643 0,643 0,286 0,679 0,57 0,786 0,857 0,964 0,893 0,000 0,750 0,464 0,32 0,357 * 0,07 0,036 0, ,607 0,929 0,964 0,964,000 0,43,000 0,607 0,536 0,357 0,929 * 0,000 0,74 3 0,929,000 0,964,000,000 0,857,000,000 0,929 0,964 0,964,000 * 0, ,79 0,643 0,857 0,679 0,679 0,000 0,500 0,429 0,286 0,32 0,57 0,357 0,036 * 5 0,036 0,036 0,32 0,07 0,036 0,000 0,07 0,000 0,036 0,036 0,07 0,036 0,000 0, ,32 0,429 0,750 0,929 0,036 0,000 0,643 0,036 0,000 0,036 0,43 0,000 0,000 0, ,57 0,57 0,857 0,964 0,929 0,000 0,893 0,32 0,24 0,07 0,57 0,357 0,000 0, ,000 0,000 0,32 0,429 0,000 0,000 0,286 0,036 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,429 0,393 0,750 0,929 0,464 0,000 0,74 0,036 0,07 0,000 0,393 0,07 0,000 0, ,357 0,393 0,500 0,500 0,500 0,07 0,536 0,43 0,07 0,000 0,357 0,250 0,000 0, ,643 0,679 0,929 0,964 0,929 0,393 0,964 0,679 0,500 0,286 0,643 0,57 0,286 0, ,000 0,07 0,357 0,000 0,07 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,24 0,357 0,79 0,286 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,607 0,607 0,82 0,929 0,643 0,500 0,857 0,607 0,500 0,57 0,607 0,500 0,464 0, ,536 0,57 0,82 0,929 0,57 0,79 0,893 0,607 0,393 0,32 0,643 0,464 0,07 0, ,07 0,32 0,429 0,464 0,393 0,000 0,500 0,036 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,07 0,357 0,393 0,429 0,357 0,000 0,393 0,036 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,893 0,929 0,857 0,929 0,929 0,679 0,893 0,74 0,82 0,74 0,929 0,82 0,679 0, ,964 0,786 0,429,000 0,57 0,643 0,429,000,000 0,500 0,464,000,000 0, ,964 0,57 0,429,000 0,607 0,607 0,32,000 0,786 0,429 0,429 0,679 0,643 0,07 3 0,679 0,250 0,43 0,679 0,250 0,500 0,07 0,643 0,643 0,79 0,79 0,57 0,607 0,43 4 0,929 0,07 0,036 0,57 0,07 0,500 0,036,000 0,893 0,07 0,07 0,57 0,607 0,07 5 0,964 0,500 0,07,000 0,536 0,536 0,07,000 0,74 0,357 0,429 0,607 0,643 0,07 6,000,000,000,000,000,000 0,82,000,000 0,786 0,82,000,000 0, ,929 0,57 0,07 0,74 0,286 0,464 0,036,000,000 0,43 0,79 0,643 0,74 0,07 8,000 0,964 0,679 0,964 0,964 0,964 0,464,000,000 0,393 0,393 0,964 0,964 0, ,964,000 0,786,000,000 0,893 0,679,000,000 0,57 0,607,000,000 0,286 0,000 0,964 0,929,000,000,000 0,857,000,000 0,57 0,679,000,000 0,393 0,929 0,893 0,429,000 0,607 0,643 0,357,000,000 0,393 0,357,000,000 0,07 2,000,000 0,74,000,000 0,750 0,429,000,000 0,500 0,607,000,000 0,79 3,000,000,000,000,000,000 0,964,000,000 0,857 0,893,000,000 0,857 4,000 0,500 0,429,000 0,57 0,607 0,357,000 0,74 0,429 0,536 0,74 0,74 0,07 5 * 0,036 0,036 0,500 0,07 0,393 0,07 0,607 0,500 0,07 0,036 0,250 0,250 0, ,250 * 0,000,000 0,393 0,464 0,07,000,000 0,79 0,393,000,000 0,07 7 0,964,000 *,000,000 0,857 0,286,000,000 0,393 0,464,000,000 0,07 8 0,643 0,000 0,000 * 0,07 0,357 0,07 0,643 0,643 0,000 0,000 0,607 0,893 0, ,929 0,607 0,000 0,929 * 0,536 0,036,000,000 0,43 0,250,000,000 0, ,607 0,536 0,43 0,643 0,464 * 0,250 0,679,000 0,000 0,000 0,786 0,679 0, ,929 0,929 0,74 0,929 0,964 0,857 * 0,964,000 0,464 0,500 0,964,000 0, ,393 0,000 0,000 0,357 0,000 0,32 0,036 * 0,500 0,000 0,000 0,79 0,43 0, ,500 0,000 0,000 0,357 0,000 0,000 0,000 0,500 * 0,000 0,000 0,036 0,036 0, ,964 0,82 0,607,000 0,857,000 0,607,000,000 * 0,857,000,000 0, ,964 0,607 0,536,000 0,750,000 0,500,000,000 0,43 *,000,000 0, ,750 0,000 0,000 0,393 0,000 0,286 0,036 0,857 0,964 0,000 0,000 * 0,607 0, ,750 0,000 0,000 0,07 0,000 0,32 0,000 0,857 0,964 0,000 0,000 0,607 * 0, ,964 0,929 0,929 0,964 0,964 0,964 0,857 0,964,000 0,750 0,82,000,000 *

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

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

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

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

Detaylı

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak Ve Şeması ile lt Kümeleri Saymak Osma Ekiz Bu çalışmada verile bir kümei çeşitli özellikleri sağlaya alt küme veya alt kümlerii ve şeması yardımıyla saymaya çalışacağız. Temel presibimiz aradığımız alt

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü

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

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

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

Detaylı

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

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

Detaylı

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz. Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6. Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

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

Detaylı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

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

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

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

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

Detaylı

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS) T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ (IDEAL PRODUCTS) 070216013 TUĞBA ÖZMEN 080216038 AYŞE MUTLU 080216064 SEVİLAY HOROZ Nil ehri, Düyaı e uzu ehridir (6.650

Detaylı

SU KAYNAKLARI EKONOMİSİ TEMEL KAVRAMLARI Su kaynakları geliştirmesinin planlanmasında çeşitli alternatif projelerin ekonomik yönden birbirleriyle

SU KAYNAKLARI EKONOMİSİ TEMEL KAVRAMLARI Su kaynakları geliştirmesinin planlanmasında çeşitli alternatif projelerin ekonomik yönden birbirleriyle SU KYNKLRI EKONOMİSİ TEMEL KVRMLRI Su kayakları geliştirmesii plalamasıda çeşitli alteratif projeleri ekoomik yöde birbirleriyle karşılaştırılmaları esastır. Mühedis öerdiği projei tekik yöde tutarlı olduğu

Detaylı

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

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

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir. 203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem

Detaylı

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı

Detaylı

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

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

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ Marmara Üiversitesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 2008, CİLT XXIV, SAYI 1 ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN * ÖZET Aalitik hiyerarşi yötemi (AHY) karar almada, bir kişii veya

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI

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

Detaylı

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) Prof. Dr. Meti OLGUN Akara Üiversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü HAFTA KONU 1 Giriş, temel kavramlar, statiği temel ilkeleri 2-3 Düzlem kuvvetler

Detaylı

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

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

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 2013, Sayfalar 76-80 Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Uiversity Joural of Egieerig Scieces TEK MAKİNELİ

Detaylı

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük

Detaylı

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

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

Detaylı

MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ MADENCİLİK, Cilt 42, Sayı 3, Sayfa 25-30, Eylül 2003 Vol. 42, No. 3, pp 25-30, September 2003 MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Appraisal of Miig Ivestmet Projects

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

Detaylı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2 LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık

Detaylı

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

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

Detaylı

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:134-4141 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 28 (3) 41-48 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Düşük Sıcak Kayaklı Isı Pompaları Eerji Maliyet Aalizi Özet Murat KAYA Hitit

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

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

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

Kırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK

Kırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK KAPAK KONUSU Kırsal Kalkıma içi IPARD Programı da Sektöre BÜYÜK DESTEK Kırsal Kalkıma (IPARD) Programı Kırmızı Et Üretimi ve Et Ürülerii İşlemesi ve Pazarlaması alalarıda gerçekleştirilecek yatırımları

Detaylı

14. Kümelerin Niceliklerinin Kıyaslanışı ve Sonsuzluğun Mertebeleri

14. Kümelerin Niceliklerinin Kıyaslanışı ve Sonsuzluğun Mertebeleri =2. Kısmı Başı= 14. Kümeleri Niceliklerii Kıyaslaışı ve Sosuzluğu Mertebeleri Sosuz kümeleri iceliklerii kıyaslamak içi, öğe sayısı yaklaşımı yetersizdir. Farklı bir yaklaşım gereklidir. İki küme A, B

Detaylı

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisa 2010 LİSE - PROBLEMLERİ c Copyright Titu Adreescu ad Joatha Kae Çeviri. Sibel Kılıçarsla Casu ve Fatih Kürşat Casu Problem 1 m ve aralarıda asal pozitif tam sayılar

Detaylı

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

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

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı

Detaylı

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

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

Detaylı

BAĞINTI VE FONKSİYON

BAĞINTI VE FONKSİYON BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

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

Detaylı

A dan Z ye FOREX. Invest-AZ 2014

A dan Z ye FOREX. Invest-AZ 2014 A da Z ye FOREX Ivest-AZ 2014 Adres Telefo E-mail Url : Büyükdere Caddesi, Özseze ş Merkezi, C Blok No:126 Esetepe, Şişli, stabul : 0212 238 88 88 (Pbx) : bilgi@ivestaz.com.tr : www.ivestaz.com.tr Yap

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

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

Detaylı

TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ

TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 3, Sayı 5, 2007, ss. 7-87. TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ Doç.Dr. Gülsüm AKALIN Marmara Üiversitesi İİBF İktisat Bölümü gulsum@marmara.edu.tr Öğr.Gör.

Detaylı

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

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

Detaylı

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,

n, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere, KÖKLÜ SAYILAR, de üyük ir sayma sayısı olmak üzere, x = α deklemii sağlaya x sayısıa α ı yici derecede kökü deir. x m = x m O halde tersi düşüülürse, ir üslü sayıı üssü kesirli ise, o sayı köklü sayı içimide

Detaylı

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Hipotez Testleri. Parametrik Testler Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde

Detaylı

TÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi

Detaylı

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

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

Detaylı

MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Evaluation of Marble Extraction Methods By Using Fuzzy Topsis Method

MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Evaluation of Marble Extraction Methods By Using Fuzzy Topsis Method Madecilik, Cilt 46, Sayı 3, Sayfa 9-, Eylül 007 Vol.46, No.3, pp 9-, September 007 MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Evaluatio of Marble Extractio Methods By Usig

Detaylı

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz. YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp

Detaylı

PSİKİYATRİ POLİKLİNİĞİNDE KONTROL SÜREKLİLİĞİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI

PSİKİYATRİ POLİKLİNİĞİNDE KONTROL SÜREKLİLİĞİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI Kriz Dergisi 3 (1-2): 133-137 PSİKİYATRİ POLİKLİNİĞİNDE KONTROL SÜREKLİLİĞİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI Ayça GÜRDAL*, Hasa MIRSAL" GİRİŞ VE AMAÇ Ayakta tedavi sürekliliği, diğer tıp dallarıda

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr. SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER - Döemi Ders Notları Pro. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 ..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II

Detaylı

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Ders 2: üme Teorisi, Örek Uzay, Permütasyolar ve ombiasyolar üme avramı üme İşlemleri Deey, Örek Uzay, Örek Nokta ve Olay avramları Örek Noktaları Sayma Permütasyolar ombiasyolar Parçalamalar (Partitio)

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı, 3 97 ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ Yalçı KARAGÖZ Cumhuriyet Üiversitesi

Detaylı

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr. SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER 9- Döemi Karma Eğitim Ders Notları Doç. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri

Detaylı

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

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

Detaylı

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

Detaylı

MATEMATıciN ESTETiCi ÜZERINE ON AESTHETICS OF MATHEMATICS

MATEMATıciN ESTETiCi ÜZERINE ON AESTHETICS OF MATHEMATICS Hacettepe Üiversitesi Eğitim Fakültesi ergisi 22: 130-134 {2002} J. of [ Ed 22 MATEMATıciN ESTETiCi ÜZERINE ON AESTHETICS OF MATHEMATICS Cahit PESEN* ÖZET: Matematik, diziliş ve iç uyum ile karakterize

Detaylı

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ LİNEER CEBİR DERS NOTLARI Aye KOÇ I MATRİSLER I.1. Taım F bir cisim olmak üzere her i = 1,2,..., m, j = 1,2,..., içi aij F ike a11 a12... a1 a21 a22... a 2 M M... M am1 am2... am (1) şeklide dikdörgesel

Detaylı

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ Yatırım Aalizi ve Portföy Yöetimi 4. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ İçerik Çeşitledirme Riski Kayakları ve Risk Türleri Portföyü Risk ve Getirisi Riskli Varlık Portföyüü Belirlemesi Markowitz Portföy Teorisi

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet

Detaylı

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

Detaylı

2.2. Fonksiyon Serileri

2.2. Fonksiyon Serileri 2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m

Detaylı

Çanakkale İli Belediye Sınırları İçerisindeki Peyzaj Alanlarında Sulama Sistemlerinin Projelenmesi ve İşletilmesindeki Hatalar

Çanakkale İli Belediye Sınırları İçerisindeki Peyzaj Alanlarında Sulama Sistemlerinin Projelenmesi ve İşletilmesindeki Hatalar Atatürk Üiv. Ziraat Fak. Derg. 37 (1), 81-90, 2006 ISSN 1300-9036 Çaakkale İli Belediye Sıırları İçerisideki Peyzaj Alalarıda Sulama Sistemlerii Projelemesi ve İşletilmesideki Hatalar Kürşad DEMİREL Murat

Detaylı

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Ergu Karaağaoğlu H.Ü. Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI

Detaylı

Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008

Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008 Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008 Aalitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Yötemiyle Tedarikçi Seçimii Etkileye Faktörleri Öem Düzeylerii Belirlemesi: Otel İşletmeleride Bir Araştırma Lütfi ATAY*

Detaylı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK

Detaylı

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04 İşaat projelerii içi fiasal ve ekoomik aaliz yötemleri İşaat projeleri içi temel maliyet kavramları Yaşam boyu maliyet: Projei kafamızda şekillemeye başladığı ada itibare başlayıp kullaım ömrüü tamamlayaa

Detaylı

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik

Detaylı

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI The Turkish Olie Joural of Educatioal Techology TOJET July 2005 ISSN: 106521 volume Issue Article 16 BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI Yard. Doç. Dr. Bahadti RÜZGAR Marmara

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir.

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir. 2. DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (DP) 2.1. DP i Taımı ve Bazı Temel Kavramlar Model: Bir sistemi değişe koşullar altıdaki davraışlarıı icelemek, kotrol etmek ve geleceği hakkıda varsayımlarda bulumak amacı ile

Detaylı

GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI. İstanbul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü

GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI. İstanbul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI İstabul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü SINIFLANDIRMA Sııfladırma Türk Gümrük Tarife Cetvelide eşyaı yer aldığı Gümrük Tarife İstatistik Pozisyouu tespit edilme işlemi olarak

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

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

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Filiz KARDİYEN (*) Özet: Portföy seçim problemi içi klasik bir yaklaşım ola karesel programlama yötemi,

Detaylı

Sevdiğiniz her şey güvence altında

Sevdiğiniz her şey güvence altında HAKKINDA Sevdiğiiz her şey güvece altıda Baksaş Sigorta 1994 yılıda Türkiye i öemli saayi şirketleri arasıda yer ala Bakioğlu Holdig büyeside kurulmuştur. Bakioğlu Holdig; Ambalaj Grup Şirketleri yaıda;

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler... İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı

Detaylı

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I 1) I. Bia türü II. Bia yaşı III. Bia sııfı IV. İşaat evi V. Yıprama oraı Türkiye de bia metrekare ormal işaat maliyet bedelleri yukarıdakilerde hagilerie göre belirleir? A) Yalız II B) Yalız III C) II

Detaylı

Bölüm 5: Hareket Kanunları

Bölüm 5: Hareket Kanunları Bölüm 5: Hareket Kauları Kavrama Soruları 1- Bir cismi kütlesi ile ağırlığı ayımıdır? 2- Ne zama bir cismi kütlesi sayısal değerce ağırlığıa eşit olur? 3- Eşit kollu terazi kütleyi mi yoksa ağırlığı mı

Detaylı