Çok Boyutlu Madde Tepki Kuramı 1
|
|
- Duygu Sevim
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 221 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs, Yaz 2012, 3(1), Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı 1 İbrahm Alper KÖSE * Abant İzzet Baysal Ünverstes Özet Eğtm ve pskolojde test alanların verdğ tepklerden en doğru ve kullanışlı sonuçlar elde etmey amaçlamak bu alanlarda çalışanların temel noktası olmuştur. Bu amaca ulaşmak çn brçok kuram gelştrlmştr. Klask test kuramı, madde tepk kuramı.vb örnek olarak verleblr. Madde tepk kuramı breyn performansının altında yatan örtük özellğ açıklamak çn kullanılan güçlü br model olmasına rağmen, tek boyutluluk varsayımının karşılanmadığı durumlarda tek boyutlu model, çok boyutlu test versne uygulamak yetenek ve madde parametreler kestrmlernde geçerlk sorunlarını berabernde getrecek ve model-ver uyumunda öneml problemler ortaya çıkaracaktır. Bunun yanında ölçme araçlarına dayalı olarak verlen çeştl kararların (seçme, yerleştrme, akademk başarının değerlendrlmes vb.) sabetllğ açısından doğru modelleme son derece önemldr. Bu nedenlerle bu çalışmanın amacı, çok boyutlu madde tepk kuramının ayrıntılı olarak tanıtılması, tek boyutlu modeller karşısında alana getrdğ yenlkler ve avantajların tartışılmasıdır. Anahtar Sözcükler: Ölçme Kuramı, Madde Tepk Kuramı, Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı Abstract Provdng the most useful and vald nferences from examnee responses s the basc pont for researchers, who study at the educaton and psychology area. For ths am, many theores have been developed such as classc test theory, tem response theory ect. Item response theory s the robust theory to explan latent ablty on examnee performance but n the case of crcumstances n whch undmensonalty assumpton cannot be met, applcaton of undmensonal models to multdmensonal data matrx, brngs valdty problems on estmaton of ablty and tem parameters and also cause model-data ft problems. Furthermore, correct modelng as a bass for measurement tools s very fundemental for varous decsons (electon, placement, assessment of achevement). For these reasons, the purpose of ths study s to ntroduce multdmensonal tem response theory (MIRT) and to dscuss advantages and nnovatons of MIRT across undmensonal IRT models n the frame of lterature. Keywords: Measurement Theory, Item Response Theory, Multdmensonal Item Response Theory Eğtm ve pskolojde çeştl amaçlarla breyler hakkında kararlar verlmektedr. Bu kararların doğru ve güvenlr olmaları amacıyla eğtm ve pskoloj alanındak araştırmacılar, davranışların daha geçerl ve güvenlr ölçülmelern sağlayacak yen yaklaşımlar gelştrmektedrler. Bu yaklaşımlar gelştrlrken ölçülecek özellğ ncelleştrecek ve ortaya konan ncelğn anlamını yorumlayablecek güçlü ölçme kuramlarına htyaç duyulmuştur. Bu amaçla, araştırmacılar, geçerl ve güvenr sonuçlar veren güçlü ölçme kuramlarını gelştrmektedrler. Tek boyutlu Madde Tepk Kuramı (MTK) pratk test durumlarına Klask Test Kuramı (KTK) ndan daha y br çerçeve sunmasına rağmen, kuramsal ve görgül kanıtlar tepk verlernn çoğunun tek boyutluluk varsayımına tamamen uymadığını göstermektedr. Bunun yanında tek boyutlu MTK da tek br maddenn sadece br örtük özellğ ölçtüğünü varsaymak ver grubu le tek boyutlu modellern uyum sorunlarını da berabernde getrmektedr. Buna ek olarak çok boyutlu ver 1 Bu çalışma Madde Tepk Kuramına Dayalı Tek Boyutlu ve Çok Boyutlu Modellern Test Uzunluğu ve Örneklem Büyüklüğü Açısından Karşılaştırılması sml tez çalışmasından özetlenerek hazırlanmıştır. * Yrd. Doç. Dr., Abant İzzet Baysal Ünverstes Eğtm Fakültes Eğtm Blmler Bölümü,.alper.kose@gmal.com
2 Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı 222 grubu çn tek br özellk boyutunun olduğunun varsaymak, MTK nın değşmezlk özellğn de tehdt etmektedr (Ackerman, 1994). Tek br örtük özellğ ölçmek çn çok boyutlu maddeler kullanmak testn yapı geçerlğn düşürmektedr. Çünkü testn yapı geçerlğ kuramsal yapıya ve teste özgü ölçme aracına veya şlemne bağlıdır. Tek boyutlu modellern kullanılması le tek boyutluluk varsayımının hlal sonucu çok boyutlu örtük uzay le hedeflenen tek boyutlu örtük uzay arasında brebr eşleme yapılamayacaktır. Testn yapı geçerlğnde blşsel süreçlerde tek boyutlu modellemeden çok boyutlu modellemeye geçş le brlkte bu sorunlar ortadan kalkacaktır. Eğtm ve pskolojde test alanların verdğ tepklerden en doğru ve kullanışlı sonuçlar elde etmey amaçlamak bu alanlarda çalışanların temel odak noktası olmuştur. Bunun yanında ölçme araçlarına dayalı olarak verlen çeştl kararların (seçme, yerleştrme, akademk başarının değerlendrlmes vb.) sabetllğ açısından doğru modelleme son derece önemldr. Bu noktadan hareketle bu çalışmanın temel amacı çok boyutlu MTK nın ayrıntılı olarak tanıtılması, tek boyutlu modeller karşısında eğtm ve pskoloj alanına getrdğ yenlkler ve avantajları lgl alanyazın çerçevesnde tartışmaktır. Ölçme tarhnde, br test yanıtlayan breyn performansının altında yatan örtük özellğ açıklamak çn gelştrlen başlıca kuram KTK dır. KTK, testten alınan puanı, gerçek puan ve ölçme hatasının toplamı le açıklayan bast br modeldr. Buna karşın kuram, pratk test durumlarında stenmeyen özellkler de taşımaktadır. Test ve madde özellklernn gruba bağlı olması, breyn performansı hakkında blgnn sadece testn tümü üzernden verlmes ve madde bazında cevaplayıcı performansı hakkındak blgnn se kaybolması kuramın öneml sınırlılıklarındandır (Hambleton, Swamnathan ve Rogers, 1991). Pskolojk ölçme alanında son yüzyılın en öneml gelşmelernden brs MTK dır. MTK, kşnn ölçülen özellktek yern, test maddelerne verdğ yanıtları kullanarak KTK nın zayıf varsayımlarına karşı gelştrdğ güçlü varsayımlarla matematksel br model le açıklayan modern test kuramıdır (Bobcock, 2009). Kuramın öncek ölçme kuramlarına göre en öneml avantajları; madde güçlük değerlernn ve yetenek düzeylernn aynı ölçek düzeynde yer alması (Spencer, 2004), cevaplayıcının yeteneğn daha keskn (precson of measurement) ve daha küçük ölçme hataları le ortaya koyması, elde edlen madde parametrelernn aynı evrenden gelmş farklı örneklemlerde değşmezlk özellğn koruması ve tahmn edlen yetenek düzeylernn farklı alt test maddelernde de değşmez olarak kalmasıdır. Ayrıca MTK da cevaplayıcıların yetenek düzeylernn karşılaştırılması daha keskn ve daha kullanışlıdır. Bunun neden KTK dan farklı olarak, testn tümünden elde edlen ölçme hatasının bütün cevaplayıcılar çn aynı olmadığını varsaymasıdır (Lee, 2007). MTK, gelştrlmesnden günümüze kadar eğtm ve pskoloj alanındak ölçmelerde sıklıkla kullanılmıştır. Bunun yanında MTK, test gelştrme, test puanlarını eştleme, madde yanlılıklarını belrleme, blgsayar ortamında breyselleştrlmş 1 testlerde cevaplayıcının yeteneğnn kestrlmes gb brçok ölçme alanına yenlkler ve uygulanablr çözümler getrmştr. Buna karşın MTK, güçlü matematksel ve statstksel varsayımlara dayanması ve bu varsayımların karşılanması ve model ver uyumunun sağlanması durumunda şlerlk kazanablmektedr (Zhao, 2008). Kısa zaman öncesne kadar en çok kullanılan MTK model olan tek boyutlu MTK, cevaplayıcının br grup test maddes karşındak performansını, tek br yetenek veya özellk le açıklamaktaydı. Farklı türdek testler le yapılan araştırmalar kuramın bu varsayımının tamamen karşılanmasının oldukça güç olduğunu ortaya koymuştur. Özellkle başarı testlernn brden fazla boyutu ölçtüğü artık blnen br gerçektr. Böyle çok boyutlu testlern olması, kuramın tek boyutluluk varsayımının hlallern ortaya çıkarmaktadır (Pomplun, 1988). Tek boyutluluk varsayımının hlal le yapılan kestrmlerde sadece başat boyut kestrlmekte, dğer boyut hakkındak blg se kaybolmaktadır (Kreter, 1993). Bunun yanında Ackerman (1992, 1994a, 1994b), tek boyutluluk varsayımı hlal edldğnde test alanların tek br özellk üzernde sıralanamayacağını belrtmştr. Bunun neden olarak da çok boyutlu örtük uzay le cevaplayıcının tek br yeteneğ le bre br eşleme yapılamayacağını göstermştr. Tek br örtük özellğ ölçen br test gelştrmenn neredeyse mkânsız oluşu (Lee, 2007), blg kaybının en aza ndrlmes ve bunların sonucu olarak daha geçerl ve güvenlr ölçmeler yapablmek amacıyla k veya daha fazla yetenek gerektren testler çn çok boyutlu MTK modeller gelştrlmştr. Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı
3 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs 223 Bast statstksel modeller, karmaşık modellern temeln oluşturmaktadır. Bu durum MTK modeller çn de geçerldr. Tek boyutlu MTK modeller le çok boyutlu MTK modeller arasındak lşk tek boyutluluk varsayımının hlalne dayanır. Örnek olarak br matematk sorusunu alalım. Ayşe le ablasının cevzlernn toplamı 86 dır. Ayşe nn cevzlernn 2 katının 13 fazlası, ablasının cevzlernn 3 katına eşttr. Her brnn kaçar cevz vardır? Bu tür sorularda cevaplayıcıdan önce matematk problemn okuyup anlaması, daha sonra da matematksel şlemlerle bu problem çözmes beklenr. Bu tür problemler, hem okuduğunu anlama hem de şlem yeteneklern beraber gerektrmektedr. Bu gb durumlarda tek boyutluluk varsayımının karşılanması oldukça zordur. Bunun sonucu olarak test versn doğru br şeklde temsl edecek farklı modellere htyaç duyulmaktadır. Tek boyutlu MTK nın bu sınırlılığına karşı gelştrlmş modeller genel olarak çok boyutlu MTK modeller olarak adlandırılır (Smth, 2009). Çok boyutlu MTK, yapılar veya boyutlar olarak kavramsallaştırılan k veya daha fazla örtük değşken le test alanın belrl br test maddesn doğru olarak cevaplama olasılığı arasındak lşky matematksel br model le açıklayan modellerdr. Br başka fade le tek boyutlu MTK modellernn çok boyutluluğa uyarlanmasıdır (Ackerman, Gerl ve Walker, 2003). Çok boyutlu MTK, faktör analznn veya yapısal eştlk modellemesnn özel br durumu veya tek boyutlu madde tepk kuramının br uzantısı olarak da düşünüleblr. Faktör analznn br uzantısı olarak Chrstoffersson (1975, Aktaran; Ackerman, Gerl ve Walker, 2003; McDonald, 2000) br grup örtük değşken, v le, tanımlamış ve bu değşken; v ' f şeklnde fade etmştr. Eştlkte; ',..., 1, 2 n ortak faktör yükler matrsn (common factor loadngsmatrces), f.ortak faktör vektörünü (common factor vector), nc tekl faktörü (unque factor), fade etmektedr. Bu model her maddes çn, maddenn doğru cevaplanmasından sorumlu br örtük değşkenn varlığını varsaymaktadır. Bu örtük değşken sürekl ve normal dağılan br değşkendr. Cevaplayıcının yeterlğ bell br eşk değernn, t, üzernde veya eştse, madde doğru cevaplanır, aks durumlarda cevaplayıcı maddey yanlış yanıtlayacaktır. 1-0 şeklnde puanlanan her maddes çn cevaplayıcının tepks, U 1, eğer v t se veya U 0, eğer v < t şeklnde gösterlr. maddesn doğru yanıtlayan cevaplayıcıların oranı (p değer veya güçlük düzey) normal dağılım eğrsnde eşk değernn, t, üzernde kalan alanın oranı olarak, p N t fade edleblr. Eştlkte N normal ogve fonksyonunu temsl etmektedr. Bu sonuç k-boyutlu normal ogve fonksyonunun gelşmesne neden olmuştur. Fonksyon; ' P U... N N... şeklndedr. Eştlk 6 da; ve k ncı boyut çn; 1 1 k t 0 madde güçlük parametresn, madde ayırıcılık parametresn göstermektedr. k k
4 Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı 224 Burada açıklanan madde varyansını veya ortak faktörün (communalty) 1 den çıkarılmasını fade eder. Eştlk 6 ncelendğnde Lord (1980; Aktaran; Ackerman, Gerl ve Walker, 2003) un tek boyutlu madde parametreler; P U 1 N a b N a a b le lşkl olduğu görülmektedr. Bu eştlkte 0, a b fadesne ve de madde ayırıcılık parametresne (a ) karşılık gelmektedr. Bu k yaklaşımın br uzantısı olarak k boyutlu normal ogve model 1 PU ,7 a1 1 a22 d 1 e (d. Şekl 1. İk Boyutlu Br Maddenn Madde Karakterstk Yüzey (α 1 =2.0, α 2 =0, d=0. 5) Tek boyutlu MTK da madde karakterstk eğrlernn yern çok boyutlu MTK da madde karakterstk yüzeylernn alması, bazı termnolojlern de değşmes anlamına gelmektedr. Bu kavramları Reckase (1985, 1997) çok boyutlu madde güçlüğü-çmg (multdmensonal tem dffculty) ve çok boyutlu madde ayırıcılığı-çma (multdmensonal tem dscrmnaton) olarak fade etmştr. ÇMG ve ÇMA n her ks de çok boyutlu maddeler özetleyen değerlerdr. Şekl 2. Madde Vektör Grafğ ÇMA (Şekl 2.), maksmum ayırıcılık parametres olarak da blnen çok boyutlu madde ayırt edclğ, tek boyutlu MTK da madde ayırt edclğne karşılık gelmektedr. Tek boyutlu modellerdek
5 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs 225 madde ayırt edclğnden farklı olarak çok boyutlu MTK da madde ayırıcılığı vektör ( a ) olarak fade edlr. Bu vektör her k boyut çn ortak madde ayırt edclk gücü olarak tanımlanır (Smth, 2009). Matematksel fades; ÇMA= m a k k 1 veya ÇMA= a a dr Bu vektörel uzunluk maksmum ayırıcılığı temsl eder. İfadedek a 1 ve a 2 her k örtük özellk çn madde ayrıcılık değerlern fade etmektedr (Zhang, 2008). ÇMA, maddenn toplam ayırt edclğn fade eden br vektör olduğuna göre, bu vektörün br açısal yönünün (drecton) de olması gerekldr. Bu açı değer θ 1 eksenne yakın se brncl olarak θ 1 yeteneğn (Şekl 3.-madde 3), θ 2 eksenne yakın maddelern se θ 2 yeteneğn (Şekl 3.-madde 1), brncl olarak ölçtüğü söyleneblr. θ 1 ve θ 2 eksenler arasında 45 0 lk açı yapan maddeler se θ 1 ve θ 2 yeteneklernn her ksn de eşt olarak ölçen maddelerdr (Şekl 3-madde2). Şekl 3. Çok Boyutlu Farklı Örtük Özellk Kompozsyonundak Maddelern Grafksel Gösterm Reckase (1997) ve Zhang (2008), çok boyutlu madde ayırt edclğ vektörünün yönünü a 1 arccos olarak tanımlamıştır. ÇMA Örnek olarak k boyutlu br maddenn ayırıcılık parametreler; a 1 = ve a 2 = olarak hesaplanmış olsun. Hesaplanan a 1 değer brnc boyuta at ayırıcılık parametresn, a 2 se knc boyuta at ayırıcılık parametresn fade etmektedr. Bu maddey temsl eden toplam madde ayırt edclk parametres; ÇMA= se; a a dr ve ÇMA = = olarak hesaplanır. Bu vektörün yönü a 1 0,652 arccos = arccos = 20,4 bulunur. ÇMA 0,696 Hesaplanan bu değer maddey temsl eden madde ayırıcılık parametresnn brnc örtük özellk le 20, 4 derecelk br açı yaptığını göstermektedr. Yan madde büyük oranda brnc örtük özellğ ölçmektedr (Şekl 4).
6 Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı 226 Şekl 4. ÇMA nın Grafk Üzernde Gösterm ÇMG (Şekl 4), tek boyutlu MTK da madde güçlüğüne (b) karşılık gelen, en y ayırıcılık gücünü veren ve orjnden θ uzayına en dk eğm noktasına uzaklıktır. Parametrenn matematksel fades; d ÇMG= ÇMA şeklndedr. Formüldek d, maddesnn yer parametresn temsl etmektedr. Formülden elde edlen ve orjnden p=.50 noktasına olan uzaklığın fades olan ÇMG nün şaret maddenn bağıl güçlüğünü (relatve dffculty) fade eder. Negatf ÇMG değer maddenn bağıl olarak daha kolay olduğunu, poztf ÇMG değer maddenn bağıl olarak daha zor olduğunu fade etmektedr (Kao, 2007). Çok Boyutlu MTK da Blg Fonksyonu Çok boyutlu MTK da blg fonksyonu, tek boyutlu MTK dak blg fonksyonunun br uzantısı olup, fonksyonun matematksel göstermne blgnn doğrultusunun (drecton of nformaton) eklenmes le gösterlmektedr. Çok boyutlu blgnn matematksel fades; Çok Boyutlu Blg= P m 1 k cos k şeklndedr. Formülde; k1 P P(Θ) Θ yetenek düzeyndek cevaplayıcının maddesne doğru cevap verme olasılığını, α k.örtük özellk kompozsyonundak maddesn temsl eden vektördür. Bu vektör Θ 1 eksen le yapılan açı le temsl edlr (Ackerman, 2005). Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı Analzlernde Kullanılan Yazılımlar Artan htyaçlar doğrultusunda, MTK parametre tahmnler çn br çok blgsayar programı gelştrlmştr. Çok boyutlu MTK modellernde kullanılan programlar MIRTE, MAXLOG, TESTFACT ve NOHARM dır. Bu programlar hem tek boyutlu, hem de çok boyutlu modeller çn analz yapablme esneklğne sahptr. Bu programlar da kullandıkları tahmn yöntemler ve yetenek kestrm yapıp yapamamalarına bağlı olarak brbrnden farklılaşmaktadır (Lee, 2007). TESTFACT programı, marjnal en çok olablrlk algortmasını kullanarak tam blg madde faktör analz le madde parametrelern tahmn etmektedr. Program madde güçlük, ayırt edclk ve yetenek parametresn kestreblmekte fakat şans parametresn kestrememektedr. NOHARM programı en küçük kareler ve tetrakork korelasyon algortması le faktör analzne yaklaştırma teknğ le madde parametrelern kestreblmektedr. NOHARM programı sadece madde güçlük ve ayırt edclk parametresn kestreblmekte, şans ve yetenek parametresn se kestrememektedr (Bobcock, 2009). 2 Tek ve Çok Boyutlu MTK nın Karşılaştırmasını Temel Alan Araştırmalar Chang (1992) ın yaptığı araştırmada, Woodcock-Johnson Psycho-Educatonal Battery- Revsed testnn okuma becers ve matematk alt test verler le sun ver kullanılmış ve yetenek
7 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs 227 kestrmler tek ve çok boyutlu madde tepk kuramı modeller altında ncelenmştr. Araştırma sonucunda, çok boyutlu MTK le elde edlen sonuçların kuramsal ve amprk olarak daha büyük ölçme kesknlğne sahp olduğu belrlenmştr. Bunun yanında çok boyutlu kuram altında elde edlen yetenek kestrmlernn, tek boyutlu kuram altında elde edlen yetenek kestrmlerne kıyasla, daha düşük standart hatalarının olduğu ve daha keskn yetenek kestrmlernn elde edldğ vurgulanmıştır. Spencer (2004) sun ver üzernde yapmış olduğu çalışmada, tek ve çok boyutlu madde tepk kuramı modeller altında model ve yetenek parametre kestrmlernn karşılaştırmasını yapmıştır. Bu araştırmada ayrıca kullanılan yazılımlar da karşılaştırılmıştır. Araştırma sonucunda, cevaplayıcıların çok boyutlu örtük özellkler, çok boyutlu ölçme model le tek boyutlu ölçme modelne göre daha hassas ölçümlere ulaşıldığı belrlenmştr. Ayrıca çok boyutlu ver matrsne, çok boyutlu ölçme modelnn daha y uyum gösterdğ belrlenmştr. de la Tore ve Patz (2005), araştırmalarında telafsel tpte 3-parametrel çok boyutlu MTK modelnn, tek boyutlu MTK ya göre daha y kestrmlerde bulunup bulunamayacağını test etmşlerdr. Araştırma sonucunda, örtük özellkler arası lşk büyüklüğü 0.00 olduğunda çok boyutlu MTK nın daha y kestrmlerde bulunduğu, lşk büyüklüğü 1.00 a doğru yaklaştığında se tek boyutlu MTK nın terch edlmes gerektğ vurgulanmıştır. Seungho Yang (2007) yapmış olduğu araştırmada tek boyutluluk varsayımının hlalnn parametre tahmn ve model ver uyumuna olan etksn tek ve çok boyutlu modeller altında ncelemştr. Araştırma sonucunda, yetenek parametres kestrmnde en büyük etky test uzunluğunun yaptığı, örneklem büyüklüğünün se madde güçlük parametres kestrmnde etks olduğu gözlenmştr. Dğer araştırmalardan farklı olarak testlerde örtük özellkler arasındak lşk orta düzeyden yüksek düzeye kadar olan durumlarda çok boyutlu MTK modellernn daha kesn kestrmlerde bulunduğu, ancak örtük özellkler arası lşk 0.0 a yaklaştıkça tek boyutlu Rasch modelnn daha kesn kestrmlerde bulunduğu ortaya konmuştur. Yukarıda kısaca özetlenen araştırmalar ve lgl alanyazın göstermştr k, çok boyutlu MTK le lgl uygulamalar eğtm ve pskoloj alanındak yern gttkçe artırmaktadır. Bunun yanında testlern veya testlerde bulunan maddelern sadece tek br örtük özellğ ölçtüğünü varsaymak ve bu varsayım altında ölçmeler yaparak brey hakkında karar vermek artık daha tartışılır hale gelmştr. Buna karşın tek boyutlu MTK nın bu karşılanması oldukça güç olan varsayımına karşın çok boyutlu MTK modellernn kullanılması durumlarında daha keskn, geçerl ve güvenlr sonuçlar alındığı belrlenmştr. Ancak çok boyutlu MTK da cevaplayıcının maddeye doğru cevap verme olasılığını grafksel olarak gösteren yazılımların hala çalışma aşamasında olması ve araştırmacıların kullanımına hzmet edememes bu konudak çalışmaların temel eksklğ olmaya devam etmektedr. Tartışma Eğtm ve pskoloj alanında tek boyutlu MTK modeller yaygın olarak kullanılmasına rağmen, kuramın tek boyutluluk varsayımının özellkle başarı ve yetenek testlernde tamamıyla karşılanması oldukça güçtür (Hambleton, Swamnathan ve Rogers, 1991; Reckase, 1997). Tek boyutluluk varsayımının karşılanmadığı durumlarda tek boyutlu model, çok boyutlu test versne uygulamak yetenek ve madde parametreler kestrmlernde geçerlk sorunlarını berabernde getrecek ve model-ver uyumunda öneml problemler ortaya çıkaracaktır. Ackerman (1994a-b) ın belrttğ üzere cevaplayıcının performansını etkleyen brden fazla örtük özellk varsa, çok boyutlu MTK modeller kullanılmalıdır. MTK modeller çn yapılan çalışmalarda (Drasgow ve Parsons, 1983, Hambleton, 1969; Aktaran; Kreter, 1993) orta derecede çok boyutlu verlere (moderate degrees of multdmensonalty), tek boyutlu modellern uygulanması güçlü br yapı göstermesne rağmen, ver grubunda çok boyutluluk arttıkça blg kaybına ve yetenek kestrmlernn yanlış yorumlanmasına yol açmaktadır. Tek boyutluluk varsayımının hlal model ver uyumsuzluğunu da berabernde getrmektedr. Tek boyutlu modeller altında yapılan model ver uyumu testlernde ortaya çıkan uyumsuzlukların en büyük neden test versnn çok boyutluluğudur. Yukarıda alanyazında çok boyutlu modellern uygulanması hakkında özetlenen araştırmalar göstermştr k, testlern çok boyutlu olduğu durumlarda yetenek ve madde parametrelernn kestrm daha geçerl ve güvenlr sonuçlar vermştr
8 Çok Boyutlu Madde Tepk Kuramı yılları arasında Amerka Brleşk Devletler Merkez Bankası Başkanı olarak çalışan Alan GREENSPAN 2007 yılında yazmış olduğu Türbülans Çağı (The Age of Turbulance) adlı ktabının br bölümünde, gelştrlen ekonomk modeller tartışmış, daha spesfk ve parametre sayısının fazla olduğu modellern daha geçerl çıkarsamalarda bulunduğunu belrtmştr. Paralel br düşünce le Walker ve Beretvas (2003) tek ve çok boyutlu madde tepk kuramı modellern karşılaştırmış ve daha kompleks modellern daha az hatalı, daha güvenlr ve model ver uyumu daha yüksek olduğunu ortaya koymuştur. Eğtm alanında araştırma yapanların amacı, breyn verdğ tepklerden yararlanarak, brey karakterze eden en geçerl ve en güvenlr sonuçlara ulaşmaktır. Breyn verdğ tepklern en doğru bçmde analz edlmemes, brey hakkında verlecek yanlış kararlara da temel hazırlayacaktır. Pskometr alanındak en büyük gelşmelerden br de MTK ya dayalı çalışmalardır. Kuramın tek boyutlu modeller eğtm araştırmacılarına uzun yıllar hzmet etmş ve etmeye devam etmektedr. Kuramın çok boyutlu uzantısı olan çok boyutlu MTK, elektronk yazılımların lerlemes le alanda hzmet etmeye başlamış, artan blg ve teknoloj le araştırmacıların beklentlern karşısında gelşmeye devam edecektr. Kaynaklar Ackerman, T.A. (1992). Assessng construct valdty usng multdmensonal tem response theory. Paper Presentedat the Annual Meetng of Amercan Educatonal Research Assocaton. San Franssco, CA, USA. Ackerman, T.A.(1994a). Graphcal Representaton of Multdmenson-al Item Response Theory Analyses. PaperPresented at the Annual Meetng of Amercan Educatonal Research Assocaton. New Orleans, LA. Ackerman, T.A. (1994b). Usng multdmensonal tem response theory to understand what tems and tests are measurng. Appled Measurement n Educaton, 7(4), Web: adresnden 5 Eylül 2008 tarhnde alınmıştır. Ackerman, T.A., Gerl, M.J., Walker, C.M. (2003). Usng multdmensonal tem response theory to evaluate educatonal and psychologcal tests. Educatonal Measurement: Issues and Practce: MIRT Instructonal Module. Ackerman, T.A. (2005). Multdmensonal tem response theory modelng. In J.J. McArdle (Ed). Contemporary Psychometrcs (p.3-24). Web: adresnden 13 Mayıs 2009 da alınmştır. Antal, T. (2007). On multdmensonal tem response theory a coordnate free approach. Electronc Journal of Statstcs, 1, Bobcock, B.G.E.(2009). Estmatng a Noncompensatory IRT Model Usng a modfed Metropols algorthm. Unpublshed Doctoral Dssertaton.The Unversty of Mnesota. Bock, R.D. (1997). A bref hstory of tem response theory. Educatonal Measurement: Issues and Practce. Wnter Bock, D.R., Thssen, D. ve Zmowsk, M.F. (1997). IRT estmaton of doman scores. Journal of Educatonal Measurement, 34 (3), Bolt, D.M. ve Lall, V.F. (2003). Estmaton of compensatory and non-compensatory multdmensonal tem response models usng Markov Chan Monte Carlo. Appled Psychologcal Measuement, 27, 395. Web: adresnden 3 Nsan 2008 de alınmıştır. Chang, Y.W. (1992). A comparson of undmensonal and multdmensonal IRT approaches to test nformaton n a test battery. Unpublshed Doctoral Dssertaton. Unversty of Mnnesota. de la Tore, J. ve Patz, R.J. (2005). Makng the most of what we have: A practcal applcaton of multdmensonal tem response theory n test ccorng. Journal of Educatonal and Behavoral Statstcs, 30(3), Web: adresnden 12 Ocak 2009 tarhnde alınmıştır. Drasgow ve Parsons (1983). Applcaton of undmensonal tem response theory models to multdmensonal data. Appled Psychologcal Measurement, 7, Embretson, S.E. ve Rese, S.P. (2000). Item Response Theory For Psychologsts. Lawrence Erlbaum Assocate, Inc. Greenspan, A. (2007). The age of turbulance. The Pengun Pres. New York, Hambleton, R.K. ve Swamnathan, H. (1989). Item Response Theory. Prncples And Applcatons. Kluwer- Njhoff Publshng. Boston-USA. Hambleton, R.K. (1994). Item response theory: A broad psychometrc framework for measurement advances. Pscothema, 6,
9 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs 229 Hambleton, R. K., Swamnathan, H. and Rogers, H. (1991). Fundamentals of Item Response Teory. Newbury Park CA: Sage. Kao, S.C. (2007). The new goodness of ft ndex multdmensonal tem response model. Unpublshed Doctoral Dssertaton. Mchgan State Unversty. Kreter, C.D. (1993). An emprcal Investgaton of compensatory and noncompensatory test tems n smulated and real data. Unpublshed Doctoral Dssertaton. The Unversty of Iowa. Lee, S. H. (2007). Multmensonal tem response theory: A SAS MDIRT MACRO and emprcal study of PIAT MATH Test Unpublshed Doctoral Dssertaton. The Unversty of Oklahoma. L, Y. H. ve Schafer, W.D (2005). Trat parameter recovery usng multdmensonal computerzed adaptve testng n readng and mathematcs. Appled Psychologcal Measurement, 29, Web: adresnden 3 Nsan 2008 tarhnde alınmıştır. McDonald, R.P. (1982). Lnear versus models n tem response theory Appled Psychologcal Measurement, 6, McDonald, R.P. (2000). A bass for multdmensonal tem response theory. Appled Psychologcal Measurement, 24, adresnden 3 Nsan 2008 tarhnde alınmıştır. Pomplun, M.R. (1988). Effecets of local dependence n achevement tests on IRT ablty estmaton. Unpublshed Doctoral Dssertaton. The Florda State Unversty. Reckase, M.D. (1997). Models for multdmensonal tests and herarchcally structured tranng materals. Techncal Report. The Amercan Colage Tesng Program. Iowa Cty, Iowa. Seungho Yang, M. A. (2007). A Comparson of undmensonal and multdmensonal rasch models usng parametrer estmates and ft ndces when assumpton of undmensonalty s volated. Unpublshed Doctoral Dssertaton. The Oho State Unversty Sjtsma, K. ve Junker, B.W. (2006). Item response theory: past performance. Present developments and future expectatons. Behavormetrka, 1, Smth, J. (2009). Some ssues n tem response theory: Dmensonalty assessment and models forgguessng. Unpublshed Doctoral Dssertaton. Unversty of South Calforna. Spencer, G.S. (2004). The strength of multdmensonal tem response theory n explorng consrtuct space that s multdmensonal and corralated. unpublshed doctoral dssertaton. Brgam Young Unversty. Walker, C.M. ve Beretvas, S.N. (2003). Comparng multdmensonal and undmensonal profcency classfcatons: multdmensonal IRT As a dagnostc ad. Journal od Educatonal Measurement, 40 (3), Zhang, B. (2008). Applcaton of undmensonal tem response models to tests wth tems senstve to secondary dmenson. The Journal of Expermental Educaton, 77 (2), Zhao, Y. (2008). Approaches for addressng the ft of Item response theory models to educatonal test data. UnpublshedDoctoral Dssertaton. Unversty of Massachusetts Amberst.
Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests
Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıComparing the Test Information Obtained through Multiple- Choice, Open-Ended and Mixed Item Tests Based on Item Response Theory
Elementary Educaton Onlne, 11(1), 251-263, 2012. İlköğretm Onlne, 11(1), 251-263, 2012. [Onlne]: http://lkogretm-onlne.org.tr Comparng the Test Informaton Obtaned through Multple- Choce, Open-Ended and
Detaylı5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili
5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn
DetaylıObtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests
Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 2006, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıPARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON
HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
DetaylıPÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI
PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser
DetaylıHAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
Detaylı1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ
DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıSEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler
DetaylıALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK
DetaylıSistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :
5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıBÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER
BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıTEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH
TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr
DetaylıBulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi
Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ
DetaylıADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN
SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT
DetaylıKIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM
DetaylıSıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıKİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri
Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.
DetaylıNİTEL TERCİH MODELLERİ
NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:
DetaylıHasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller
www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye
DetaylıFARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ
FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı
DetaylıVEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER
VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :
DetaylıDOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre
1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıÖğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9
Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıPamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği
Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen
DetaylıADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.
ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her
DetaylıDeney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı
SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış
DetaylıKİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI
C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1
DetaylıPARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ
Uygulamalı Yerblmler Sayı: (Mayıs-Hazran ) -9 PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ Estmaton of Sedmentary Basement Depths By Usng Parabolc Densty Functon
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER
Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.
DetaylıSıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data
Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102
DetaylıPROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU
DetaylıGM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi
VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes
DetaylıREGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK
REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞUBAT 014 ANKARA Can DARICA tarafından hazırlanan
DetaylıUYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller
UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.
DetaylıDENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI
A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.
DetaylıJFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)
JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıMuhasebe ve Finansman Dergisi
Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI
DetaylıROBİNSON PROJEKSİYONU
ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
DetaylıYAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE
BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar
DetaylıİÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ
Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara
Detaylı4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ
Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,
DetaylıÜç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü
ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak
DetaylıSEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
DetaylıCalculating the Index of Refraction of Air
Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn
DetaylıYARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ
Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı
DetaylıSinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini
Snrsel Bulanık Sstemler İle Trafk Gürültüsünün Tahmn Ahmet Tortum Yrd. Doç. Dr.,Atatürk Ünverstes,Mühendslk Fakültes,İnşaat Bölümü,Erzurum E-posta : atortum@ataun.edu.tr Yasn Çodur Arş.Gör., Atatürk Ünverstes,Mühendslk
DetaylıYÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI
, EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle
DetaylıYAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS
YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ QUANTILE REGRESYON ve BİR UYGULAMA İlkay ALTINDAĞ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Ağustos-1 KONYA Her Hakkı Saklıdır ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ
DetaylıTÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI
1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi
Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk
DetaylıEMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering
KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk
DetaylıHİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER
İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER
DetaylıFLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ
FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ
DetaylıYapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini
Tarım Blmler Araştırma Dergs 3 (): 45-5, 00 ISSN: 308-3945, E-ISSN: 308-07X, www.nobel.gen.tr Yapay Snr Ağı ve Bulanık-Yapay Snr Ağı Yöntemler Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmn Özgür KIŞI Selcan AFŞA
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler
Ünverste Öğrenclernn Kred Kartı Sahplğn Belrleyen Faktörler H. Dlara KESKİN Yrd. Doç. Dr., Karadenz Teknk Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü dlarakeskn@yahoo.com Emrah KOPARAN Öğr. Gör., Amasya Ünverstes Merzfon
DetaylıAKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES
Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan
DetaylıK-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *
İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ
DetaylıKENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2
Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde
DetaylıAsimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri
Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık
DetaylıTuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ
DetaylıİTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM)
Dersn Adı İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM) Course Name Yapımda Güenlk Yönetm Constructon Safety Management Kodu (Code) PYY512 Lsansüstü Program (Graduate Program) Dersn
DetaylıFARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ
Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK
DetaylıELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ
T SAKAYA ÜNİESİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTİK-ELEKTONİK MÜHENDİSLİĞİ ELM201 ELEKTONİK- DESİ LAOATUA FÖYÜ DENEYİ YAPTAN: DENEYİN AD: DENEY NO: DENEYİ YAPANN AD ve SOYAD: SNF: OKUL NO: DENEY GUP NO: DENEY
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK
DetaylıTürkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini
İstatstkçler Dergs: İstatstk & Aktüerya Journal of Statstcans: Statstcs and Actuaral Scences IDIA 8, 5, -6 Gelş/Receved:6.4.5, Kabul/Accepted: 3.6.5 www.statstkcler.org Türkye dek Đşszlk Oranının Bulanık
Detaylı2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46
2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama
DetaylıCommunication Theory
Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn
DetaylıBitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği
Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn
Detaylı