TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET
|
|
- Yavuz Kavak
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Fak YNAM stanbul Teknk Ünverstes stanbul Teknk Ünverstes ÖZET Trafk kazaları, ülkemz gündemn sürekl olarak gal eden konularıdan brdr. Üzernde çok tartıılan ve çözüm üretlmeye çalıılan br konu olmasına ramen, kazaların azaltılablmes yönünde stenlen baarının salanamadıı görülmektedr. Bu çalımada, 0 yıllık br süreç ele alınarak, bu süreçte meydana gelen toplam trafk kazalarının ne eklde arttıını göstermek üzere br model çalıması yapılmıtır. Model, zaman serler kullanılarak gerçekletrlmtr..gr Türkye de, trafk kazalarının neden olduu can ve mal kayıpları küçümsenemeyecek boyutlardadır. Ülkemzde yayınlanan statstk verlere göre sadece 997 yılı çnde kaza meydana gelm olup, bu kazalarda 5.34 k hayatını kaybetm,.056 k çetl derecelerde yaralanmılardır. Ülkemzde, kaza sonucu dönem takb yapılmadıı gözönüne alındıında, durumun statstklerde görülenden de vahm olduu açıktır..trafk KAZA VERLER Bu çalımada 977 yılından 996 yılına kadar olan 0 yıllık süreç çnde aylık bazda meydana gelen kaza sayıları esas alınarak, Türkye'de kaza sayılarının ne eklde arttıı modellenmeye çalıılmıtır. Tablo ve ekl 'de yılları arasında Türkye'de, ehr ç ve ehr dıında toplam olarak, meydana gelen trafk kaza sayıları görülmektedr yılları arasında ülkemzde toplam olarak trafk kazası meydana gelmtr. Tablo 'de verlen trafk kaza sayıları arasındak verler "Karayolları Genel Müdürlüü" yılları arasındak verler "Devlet statstk Ensttüsü" kaynaklarından temn edlmr.
2 Tablo : Arasındak Aylık Bazda Trafk Kaza Sayıları Ocak ubat Mart Nsan Mayıs Hazran Temmuz Austos Eylül Ekm Kasım Aralık Toplam
3 Kaza Sayısı Aylar ekl : Arasındak Aylık Bazda Trafk Kaza Sayıları 3. ZAMAN SERSNN BLEENLER Zaman serler le modellemeye balamadan önce verlerde yer alan trend ve peryodk brleenlernn ayrılması gerekmektedr. 3.. Trend Brleen 0 yıllık trafk verlernde trend brleennn olduu hç br test yapmaya gerek duyulmayacak kadar akar görülmektedr (ekl ). Bu yüzden, trafk kazaları verlernden trend brleenn ayırmak çn verlern br öncek ver le arasındak farklar alınarak br "fark sers" oluturulmutur. Fark sersnn formülü aaıda verlmtr. Bundan sonrak aamalarda model çalıması bu fark sers le gerçekletrlmtr. Y = y -y - (3.) Fark sersnde, gerçek verlerden eksk olmak üzere 39 ver bulunmaktadır. Fark sers ekl 'de görülmektedr.
4 Elde edlen fark sersnde trend brleennn olup olmadıı "Kendall's Rank Korelasyon" test le test edlmtr. Kendall's Rank Korelasyon testnde sıfır hpotez H 0 trend olmadıı eklndedr. Bu testte test statst τ (3.) ve Var (τ) (3.3) baıntıları le hesaplanmaktadır. 4p τ = (3.) N(N ) (N + 5) Var( τ ) = (3.3) 9N (N ) τ : Test statst p : Verdek her (x,x) çftnde < çn = > çn = 0 deerlernn toplamı. (=,..,N, =,..,N-) N : Örnek sayısı Fark Sers Kaza Sayısı Aylar ekl : Fark Sers Trafk Kaza Sayıları
5 Fark sers çn p deer 4.93 olarak hesaplanmıtır. Buna göre τ (3.) formülü yardımıyla 0,0494; Var(τ) (3.3) formülü yardımı le 0,0089 olarak hesaplanmıtır. H 0 hpoteznn %5 anlamlılık düzeynde kabulü çn τ Var( τ) deernnn ±,96 aralıına dümes gerekmektedr. Yukarıdak verlerden τ Var( τ) %5 anlamlılık düzeynde fark sersnde trend olmadıı görülmektedr. =,3 <,96 olarak hesaplanmıtır. Buna göre 3.. Peryodk Brleen Türkye'de meydana gelen toplam (ehr ç ve ehr dıı) trafk kazalarında peryodk br brleen olmadıı kabul edlmtr. Yaz aylarında ehr dıı yollarda turstk amaçla trafn younlaması nedenyle kaza sayısı artmakta, kı aylarında se okulların açılması le brlkte trafkte yaanan younluk nedenyle ehr ç yollardak trafk kazalarında artı gözlenmektedr. Bu nedenle toplam trafk kazalarına bakıldıı zaman kaza sayılarında aylara balı mevsmlk deklklern omadıı görülmektedr Belrsz Brleen Trafk kazaları sersnden trend ve peryodk kısım çıkarıldıktan sonra gerye kalan belrsz kısmın modellenmes yapılacaktır. 4. ZAMAN SERLER MODELLER Modelleme yapılırken zaman serlernn oto regresf (AR), hareketl ortalama (MA) ve oto regsresf hareketl ortalama (ARMA) modeller geltrlmtr. 4.. Oto Regresf Modeller (AR) Oto regresf modellerde, bell br anda meydana gelen olay, olayın daha öncek deerler le açıklanmaya çalıılmaktadır. Eer olay, br öncek zaman dlmndek deer le açıklanmaya çalıılıyorsa buna brnc mertebeden oto regresf model adı verlr.
6 Zaman serlernde oto regresf modellern genel baıntısı (4.)'de verlmtr. p y = φ y + ε = φ y + φ y φ y + ε (4.) = p p Burada y,. zamanda meydana gelen olayın sayısal deer; y -, zaman öncesnde aynı olayın sayısal deern; φ, otoregresf model katsayılarını; ε, se hata termlern göstermektedr. Oto regresf modellerde, modeln kaçıncı mertebeye kadar devam edecenn belrlenmes çn "kısm otokorelasyon fonksyonu" yardımcı olur. φ k,k kısm otokorelasyon katsayıları, ρ k otokorelasyon katsayılarına balı olarak (4.), (4.3), (4.4) denklemlernden hesaplanır. φ (4.), = ρ ρ k k = φk,k = k = φ φ k, k, ρ ρ k (4.3) φ k, = φk, φk,kφk,k k (4.4) Burada; ρ k : k aralıklı oto korelasyon katsayısını göstermektedr. φ k,k katsayıları (k=,,...) (4.)-(4.4) denklemler kullanılarak ardıık olarak hesaplandıktan sonra bunların, sıfırdan anlamlı derecede farklı olup olmadıkları kontrol edlr. Var(φ k,k ) /N olduuna göre φ,96 k,k se, φ k,k 'nın sıfırdan farklı olduu %5 anlamlılık düzeynde kabul edlr. N Trafk kazaları fark sers çn hesaplanan kısm otokorelasyon katsayıları Tablo 'de verlmtr. Tablo : Kısm otokorelasyon katsayıları k 3 φ k,k -0,370 0,073-0,059
7 ,96 =,96 = 0,7 olduu çn φ k,k' 'nn 0,7 'den küçük olan deerler sıfır olarak N 39 kabul edleblr. Bu durumda modeln otoregresf kısmı en fazla. mertebeden oluablecektr. 4.. Hareketl Ortalama Modeller (MA) Hareketl ortalama modeller oto regresf modellerden farklı olarak, bell br anda meydana gelen olay, daha öncek hata termler le açıklanmaya çalıılmaktadır. Eer olay, br öncek zaman dlmndek hata termler le açıklanmaya çalıılıyorsa buna brnc mertebeden hareketl ortalama model adı verlr. Zaman serlernde, hareketl ortalama modellernn genel baıntısı (4.5)'de verlmtr. q = ε θε = ε θε θε... = y θ ε (4.5) p p Burada y,. zamanda meydana gelen olayın sayısal deer; ε -, zaman öncesnde aynı olayın hata termn; θ, hareketl ortalama model katsayılarını; q se modeln kaçıncı mertebeden olduunu göstermektedr. Hareketl ortalama modellernde, modeln kaçıncı mertebeye kadar devam edecenn belrlenmes çn k-aralıklı otokorelasyon katsayıları yardımcı olur. Oto korelasyon katsayıları (4.6) baıntısı le hesaplanır. n k (x x) (x x) + k = r k (4.6) n (x x) = r k otokorelasyon katsayıları hesaplandıktan sonra, r,96 k olan r k deerlernn sıfırdan farklı N olduu kabul edleblr. Trafk kazaları fark sers çn hesaplanan otokorelasyon katsayıları Tablo 3'de verlmtr. Tablo 3 : Otokorelasyon katsayıları k
8 r k -0,370 0,0-0,07 0,005-0,047-0, -0,0 0,07-0,063 0,4 0,45,96 =,96 = 0,7 olduundan 0,7'den küçük olan oto korelasyon katsayıları sıfır N 39 olarak deerlendrlr. Bu durumda modeln hareketl ortalama kısmı en fazla. mertebeden oluablecektr Oto Regresf Hareketl Ortalama Modeller (ARMA) Oto regresf hareketl ortalama modeller (ARMA) oto regresf ve hareketl ortalama modellernn toplamı le gerçeklemektedr. Ancak buradak model katsayıları olan φ ve θ'nın formülasyonları farklılık göstermektedr. Zaman serlernde, otoregresf hareketl ortalama modellernn genel baıntısı (4.7)'de verlmtr. y φy + φy φp y p + ε θε θ ε... = θ ε (4.7) p p 5. TRAFK KAZA VERLER ÇN ZAMAN SERLERNN UYGULANMASI Bu bldrde trafk kazaları fark sers çn zaman serlernden AR(), MA() ve ARMA(,) modeller rdelenmtr. 5.. Oto Regresf AR() Model Oto regresf AR() modelnn denklem y = φ y + ε eklndedr. φ katsayısı (5.) denklem le hesaplanır. φ = ρ (5.) (5.) denklem le φ = -0,370 olarak hesaplanmıtır. Buna göre AR() model y = 0,370 + ε olarak hesaplanır. y 5.. Hareketl Ortalama MA() Model Hareketl ortalama MA() modelnn denklem y = ε θε eklndedr.
9 Hareketl ortalama katsayısı θ ; (5.) denklem le hesaplanır. θ θ + + = 0 (5.) ρ (5.) denklem le θ = -0,44 olarak hesaplanır. Buna göre MA() model y ε + 0, 44 = ε olarak hesaplanır Oto Regresf Hareketl Ortalama ARMA() Model Oto regresf hareketl ortalama ARMA() modelnn denklem y = φy + ε θε eklndedr. Model katsayıları (5.3) ve (5.4 ) formüller le hesaplanmaktadır. ( φ θ )( φ θ ) ρ = (5.3) + θ φθ ρ (5.4) = φ ρ (5.3) v3 (5.4) denkelmel yardımı le θ = -0,65; φ = -0,543 olarak hesaplanır. ARMA() model y = 0,543 y + ε + 0, 65 ε eklndedr Model Seçm Uygun modeln seçlmes çn üç model çn σ ε hata termlern varyansları hesaplanmıtır. AR() model çn = ρ = ( 0,37) = 0, 863 σ ε MA() model çn σ ε = = = 0, θ + (44) ARMA(,) model çn σ ( φ ) ε = = 0, 83 ( + θ φ θ ) Elde edlen hata termler varyanslarına göre, trafk kazaları fark sersnn modellenmesnde hareketl ortalama MA() modelnn, "parsmon lkesn" de göz önüne alarak, daha uygun netce verd görülmektedr.
10 6. SONUÇ Bu çalımada trafk kazalarının zaman serler le modellenmes çn AR(), MA() ve ARMA(,) modeller geltrlm ve bunlardan y = ε + 0, 44ε eklnde olan MA() model deer modellere göre gerçe daha y yansıtan model olarak belrlenmtr. KAYNAKLAR. M. BEYAZIT, 996, naat Mühendslnde Olasılık Yöntemler.. Z. EN, 95 Appled tmes Seres Analyss Ders Notları 3. J. WILEY & SONS Stochastc Water Resources Technology
HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
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
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
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
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
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım
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
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
DetaylıEKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
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
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.
DetaylıA İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?
. Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de
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
Detaylı. ÖZEL DAR ARTNAME. Bu bölüm, elektrik özel artnamesinde bulunan tüm alt bölümlere uygulanacak temel prensipleri belirler.
! " # $ % % & & ' . ÖZEL DAR ARTNAME A. N TANIMI,...projelernde gösterlen elektrk lernn özel teknk artnamesnde anlatıldıı eklde, verlen standartlara uygun olarak, kusursuz, eksksz, fen ve sanat kurallarına
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
Detaylıbir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre
Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak
DetaylıBoğaziçi Köprüsü Hareketlerinin Zaman Dizileri Analizi İle Belirlenmesi
hkm Jeodez, Jeonformasyon ve Araz Yönetm Dergs 2009/ Sayı 00 www.hkmo.org.tr Boğazç Köprüsü Hareketlernn Zaman Dzler Analz İle Belrlenmes Hedye ERDOĞAN, Engn GÜLAL 2 Özet Bu makalede; Asya le Avrupa kıtalarını
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
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
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
DetaylıTaıt alımlarının ette tüketim endeksi kapsamında izlenmesi hakkında bilgi notu
Taıt alımlarının ette tüketim endeksi kapsamında izlenmesi hakkında bilgi notu ette tüketim endeksi, ekonomideki tüketim eilimlerini kartla yapılan tüketimi baz alarak incelemektedir. Bu nedenle, endeks
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,
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 FARKLI YÜZEY ÖZELLİKLERİNE SAHİP PLAKALARIN ISIL IŞINIM YAYMA ORANLARININ HESAPLANMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
DetaylıObtaining 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
DetaylıTHOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM
Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,
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
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
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,
DetaylıSabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2
X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne
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
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
DetaylıBasel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular
Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek
DetaylıKONTROL SSTEMLER LABORATUARI
YILDIZ TEKNK ÜNVERSTES ELEKTRK-ELEKTRONK FAKÜLTES KONTROL ve OTOMASYON MÜHENDSL BÖLÜMÜ KONTROL SSTEMLER LABORATUARI Doç.Dr. Haluk GÖRGÜN Ar.Gör. brahim ALIKAN Ar.Gör. Yavuz EREN STANBUL - 2010-1 - DiGiAC
DetaylıTürkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini
Türkyede k ĠĢ Kazalarının Yapay Snr Ağları le 2025 Yılına Kadar Tahmn Hüseyn Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale Meslek Yüksekokulu, Kırıkkale Ünverstes, Kırıkkale, 71450 Türkye. Kaman Meslek Yüksekokulu, Ah
DetaylıBETONARME YAPI TASARIMI
BETONARME YAPI TASARIMI DEPREM HESABI Doç. Dr. Mustafa ZORBOZAN Mart 008 GENEL BİLGİ 18 Mart 007 ve 18 Mart 008 tarhler arasında ülkemzde kaydedlen deprem etknlkler Kaynak: http://www.koer.boun.edu.tr/ssmo/map/tr/oneyear.html
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
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)
DetaylıÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I
ÖRNE SE 5 - MBM Malzeme ermdnamğ I 5 ºC de ve sabt basınç altında, metan gazının su buharı le reaksynunun standart Gbbs serbest enerjs değşmn hesaplayın. Çözüm C O( ( ( G S S S g 98 98 98 98 98 98 98 Madde
DetaylıStandart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.
SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.
DetaylıÖznitelik Seçme Yöntemlerinin Karılatırılması ve Baarı Kriteri
C. Ünsalan and A. Erçl, "Comparson of feature selecton algorthms a new performance crtera for feature selecton", Proceedngs of IEEE SIU'98, pp. 60-65, ay 998, Kzlcahamam, Turkey (n Turksh Özntelk Seçme
DetaylıAdi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler
6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç
DetaylıÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları
ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),
DetaylıÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ
ÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC FREEDOM, DEMOCRACY AND CORRUPTION IN UPPER-MIDDLE INCOME COUNTRIES
DetaylıRastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.
1 Rastgele Süreçler Olasılık taması Rastgele Deney Çıktı Örnek Uzay, S (s) Zamanın Fonksiy onu (t, s) Olayları Tanımla Rastgele süreç konsepti (Ensemble) deney (t,s 1 ) 1 t Örnek Fonksiyonlar (t,s ) t
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
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
DetaylıTRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI
Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm
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
DetaylıFONKSYONLARI FONKSYONLARA GÖTÜREN FONKSYONLAR ÜZERNDE ANT-MONOTONLUK VE DEMPOTENTLK
ÖZEL EGE LSES FONKSYONLARI FONKSYONLARA GÖTÜREN FONKSYONLAR ÜZERNDE ANT-MONOTONLUK VE DEMPOTENTLK HAZIRLAYAN ÖRENC: Kıvanç Ararat (10B) DANIMAN ÖRETMEN: Emel Ergönül ZMR 2011 ÇNDEKLER PROJENN ADI 2 PROJENN
Detaylı2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri
.7 Bezer eğrler, B-splne eğrler Bezer eğrler ve B-splne eğrler blgsaar grafklernde ve Blgsaar Destekl Tasarım (CAD) ugulamalarında çok kullanılmaktadır.. B-splne eğrler sadece br grup ver noktası çn tanımlanan
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
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
DetaylıMAK 311 ISI GEÇİŞİ YARIYIL SONU SINAVI
MK ISI GEÇİŞİ YIYIL SONU SINVI.0.00 Sru (5p Kalınlığı m, yükseklğ 0.5 m ve genşlğ m lan metalk düzlemsel elektrkl br panel ısıtıının güü 750 W lup br tarafına ısı letm katsayısı 0.0 W/mK, kalınlığı m lan
DetaylıKENTÇ TOPLU TAIMA SSTEMLERNN TÜREL DAILIMI
KENTÇ TOPLU TAIMA SSTEMLERNN TÜREL DAILIMI Kemal Selçuk ÖÜT Ara. Gör., stanbul Teknik Üniversitesi, naat Fakültesi, Ulatırma Anabilim Dalı 1. KENTÇ TOPLU TAIMA SSTEMLER Kentiçi toplu taıma sistemleri iki
DetaylıHİDROLİK ÇALIŞMALARDA İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KULLANIMI. İstatistiksel Maddelerin Önemi ve Sınıflandırılması
HİDROLİK ÇALIŞMALARDA İSTATİSTİKSEL YÖTEMLERİ KULLAIMI Grş İstatstksel Maddelern Önem ve Sınıflandırılması Hdrolojk büüklüklern brçoğu fzk asalarıla tam olarak açıklanamaan rastgele değşken ntelğ taşırlar.
Detaylıstatistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -
statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar - Prof.Dr. Erhan Öner eoner@marmara.edu.tr Prof.Dr. Erhan Öner/PK Problemleri/2002-1/34 Kontrol Diyagramları Niceliksel (kantitatif) kalite özellikleri ile oluturulan
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
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
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern
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
DetaylıT.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI DURAĞAN OLMAYAN PANELLER VE BİR UYGULAMA. Ahmet İNAL YÜKSEK LİSANS TEZİ
T.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI DURAĞAN OLMAYAN PANELLER VE BİR UYGULAMA Ahmet İNAL YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 T.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER
DetaylıHİPERSTATİK SİSTEMLER
HİPERSTATİK SİSTELER Tanım: Bütün kest zorlarını ve bunlara bağlı olarak şekl değştrmelern ve yer değştrmelern hesabı çn denge denklemlernn yeterl olmadığı sstemlere Hperstatk Sstemler denr. Hperstatk
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
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:
DetaylıENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007
Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına
DetaylıDENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI
DENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI Dengeleme Hesabı Adımları, En Küçük Kareler İlkesine Giriş, Korelasyon Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Yrd. Doç. Dr. Emine TANIR KAYIKÇI Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita
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
DetaylıSAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar
DetaylıÜNVERSTELERN GÜZEL SANATLAR ETM BÖLÜMÜ MÜZK ETM ANABLM/ANASANAT DALI BRNC SINIF ÖRENCLERNN KSEL PROFLLER *
ÜNVERSTELERN GÜZEL SANATLAR ETM BÖLÜMÜ MÜZK ETM ANABLM/ANASANAT DALI BRNC SINIF ÖRENCLERNN KSEL PROFLLER * Ara.Gör.Ilgım KILIÇ *1924-2004 Musiki Muallim Mektebinden Günümüze Müzik Öretmeni Yetitirme Sempozyumu
DetaylıDairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı
Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunozmen@yahoo.com Dairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı 1. Giriş Zemin taşıma gücü yeter derecede yüksek ya
DetaylıTALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ
TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları
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
DetaylıDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci
DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci Tek Değişkenli Zaman Serisi Modelleri Ekonomik verilerin analizi ile ekonomik değişkenlerin gelecekte alabilecekleri
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
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)
DetaylıSIKI TIRILMI YOL ZEM NLER N N KOMPAKS YON PARAMETRELER N N KONTROLÜ
SIKITIRILMI YOL ZEMNLERNN KOMPAKSYON PARAMETRELERNN KONTROLÜ Selim ALTUN Yrd. Doç. Dr. Ege Üniversitesi naat Müh. Bölümü zmir,türkiye Alper SEZER n.yük.müh. Ege Üniversitesi naat Müh. Bölümü zmir,türkiye
DetaylıMeteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi
KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük
DetaylıTÜRKYE'DE OTOMOBL SAHPLNN MODELLENMES
TÜRKYE'DE OTOMOBL SAHPLNN MODELLENMES Kemal Selçuk ÖÜT 1 SUMMARY Car ownership forecasting plays an important role in both traditional and innovates planning. It is often recognised that the level of car
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
Detaylıi 01 Ekim 2008 tarihinde yurürlüğe.giren 5510 sayılı Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık
. '" ıo:."'. >.. ~. T.C. BAŞBAKANLIK Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Genel Müdürlüğü Sayı, Konu :B.02.ı.SYD.0.08.300.5990/8237 :tılkemz Vatandaşı Olmayan ve Muhtaç Durumda Bulunan Yabancılara S\'D Vakınarından
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
DetaylıAtatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225
Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ
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)
DetaylıPARASAL KRZLERN ÖNCEDEN TAHMN EDLEBLRL ÜZERNE BR NCELEME. Yakup KÜÇÜKKALE *
PARASAL KRZLERN ÖNCEDEN TAHMN EDLEBLRL ÜZERNE BR NCELEME Banka-Mali ve Ekonomik Yorumlar, Sayı: 4, ss: 31-48, 2001 Yakup KÜÇÜKKALE * ÖZET Nakit sıkııklıı eklinde daha spesifik olarak tanımlanabilecek olan
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,
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
DetaylıAntalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
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
DetaylıM. Burak Akgün 1, Bülent Tavlı 1, Kemal Bıçakcı 2. TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi mbakgun@etu.edu.tr, btavli@etu.edu.tr
Kablosuz Algılayıcı Alarda Balantı Sayısının Sınırlandırılmasının A Ömrü Üzerndek Etklernn ncelenmes Number o Connecton Restrcton n Wreless Sensor Networks and Its Inluence on Network Letme M. Burak Akgün
DetaylıOLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI
OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda
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
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
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
DetaylıOTSTK BR OLGUNUN DUYGULARI ANLAMA VE FADE ETME BECERSNN KAZANDIRILMASINA YÖNELK DÜZENLENEN KISA SÜREL BR E TM PROGRAMININ NCELENMES
Bu aratırma 005 yılında 1. Uluslararası zmir Özel Eitim ve Otizm Sempozyumu'nda poster bildiri olarak sunulmutur. OTSTK BR OLGUNUN DUYGULARI ANLAMA VE FADE ETME BECERSNN KAZANDIRILMASINA YÖNELK DÜZENLENEN
DetaylıBANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ
BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların
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
DetaylıMerkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına
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
Detaylı9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?
9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.
DetaylıSRKÜLER NO: POZ - 2005 / 62 ST, 20. 07. 2005 SSK EK GENELGES(16/347) YAYIMLANDI
SRKÜLER NO: POZ - 2005 / 62 ST, 20. 07. 2005 ÖZET: * SSK ek genelgesi yayımlandı. SSK EK GENELGES(16/347) YAYIMLANDI S.S.K.Bakanlıı Sigorta leri Genel Müdürlüü Sigorta Primleri Daire Bakanlıı nın 04.07.2005
Detaylı