ORTALAMA RÜZGAR HIZI VE GÜÇ YO UNLU UNUN HESAPLANMASI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ORTALAMA RÜZGAR HIZI VE GÜÇ YO UNLU UNUN HESAPLANMASI"

Transkript

1 ORTALAMA RÜZGAR HIZI VE GÜÇ YOUNLUUNUN HESAPLANMASI Mehmet Nur ALMALI Yüzücü Yl Üverstes Müh.-Mm. Fa. Tahs ETE Yüzücü Yl Üverstes Yap ler ve Te. Dare Baal ÖZET Webull dal göstere rüzgar hz verlerde ortalama rüzgar hz ve bua bal olara rüzgar güç youluuu hesaplamas ç Webull dal parametreler doru br elde tahmlemes geremetedr. Yapla çalmada parametrel Webull dal parametre tahmler elde edlmesde e yüse olablrl yötem (Maxmum Lelhood alatlmtr. Yüzücü Yl Üverstes yerleesde stadartlara uygu elde 0 m ve 30 m yüselte ölçülmü rüzgar hz verler ullalmtr. Rüzgar hz verler Nsa-2004 ve Mart-2005 tarhler arasda br yll döemde, 0 ar daa arayla aydedlmtr. Verler tüm yl ve ayl verler olara ele almtr. Yl verler le ayl verler ullalara yapla hesaplamalarda, ayl ortalama rüzgar hz ve güç youlular ortalamas deerler le yll verlerde elde edle ortalama rüzgar hz ve güç youluu deerler brbrlere ço ya olduu gözlemtr. Aahtar elmeler: Webull dal, E yüse olablrl yötem. GR Yapla çalmalar, atmosfer üst tabaalarda rüzgar hz dal ormal er (Gaussa le temsl edleblece göstermtr. Özellle yeryüzüe ya yerlerde rüzgar hz verler Webull dala (WD uyduu mdye adar yaplm brço ver lem çalmalarda ortaya omutur (e, Ortalama rüzgar hz bulma amacyla yapla brço çalmada rüzgar hz verler WD gösterd belrlemtr (Deaves ve Les,997; Garca ve ar., 998; Dorvlo, 2002; Sulama ve ar., 2002; Jacovdes ve ar., 2002; Ülger ve Hepbal, 2002; Özerdem ve Türel, 2003; Karsl ve Geçt, 2003; Bvoa ve ar., 2003; Wesser, Baz çalmalarda ortalama rüzgar hzda hareetle, rüzgar güç youluu le rüzgar eerj potasyel belrlemesde WD ullalmtr (Segura ve Lambert, 2000; Çel, 2003; Karsl ve Geçt, 2003; Wesser Çalmalarda ullala rüzgar hz verler geelde saatl ortalama (Garca ve ar., 998; Ülger ve Hepbal, 2002; Bvoa ve ar., 2003 veya ayl ortalamalar halde zama sers olara verlmtr (Deaves ve Les,997; Dorvlo, 2002; Sulama ve ar., 2002; Jacovdes ve ar., 2002; Özerdem ve Türel, 2003; Karsl ve Geçt, 2003; Wesser, Bvoa ve ar. (2003, rüzgar hzlar saatl ortalamalar WD gösterd; ster ayl, sterse saatl verlerde ortalama rüzgar hz bulma ç Webull model ullalablece göstermlerdr. Webull olasl youlu fosyoua dayadrla br rüzgar güç youluu, 0 3 P A PV f V dv A 3 2 etl le hesaplaablr. Bu etlte A br rüzgar aad süpürdüü ala, aa youluu (Çalmada. 22 olara almtr, Webull dal ölçe (scala, se el (shape parametres ve, Gamma fosyoudur. Ross (996, Webull dal parametre tahmler bulma ç e yüse olablrl le dört farl regresyo yötem hata areler ortalamasa göre arlatrmtr. E yüse olablrl le arll dorusal regresyo yötem bezer souçlar verd göstermtr. Keats ve ar. (997, Log-olablrl etl çözümü ç NR ullamlardr. Newto- Raphso (NR çözümü ç gerel ola 0 ˆ balagç deer Meo etl ullamtr. WD parametre tahmler, ve graf yötem ullaara elde etm ve zama sers elde rüzgar verler ç öermlerdr (Segura ve Lambert, Webull dal gösterd ble rüzgar hz verlerde ortalama rüzgar hz hesaplaablmes ç, öcelle Webull dal parametreler tahmlemes geremetedr. Bu çalmada balca amac, Webull dal gösterd ble rüzgar hz verlerde ortalama rüzgar hz ve gücüü hesaplamas ç, dal parametreler tahmlemes amacyla ullala e yüse olablrl yötem açlamasdr. 97

2 2. WEIBULL DAILIININ GENEL ÖZELLKLER X rasgele br dee olma üzere, üç parametrel (,, br Webull dal (WD elemel olasl fosyou le olasl youlu fosyolar srasyla, x ( F x P( X x exp, x x x f x exp, x (2 eldedr (Heo ve ar., 200. Yuarda etllerde yer (locato, ölçe (scala ve se el (shape parametres olara adladrlr. WD ortalamas ve varyas srasyla, ( (4 eldedr. Yuarda etllerde verle gamma fosyouu göstermetedr. ç WD tepe (m ve ortaca (M deer srasyla aada elde verlr, / / m, M log2 (5 Dal deer ç te tepe deerl (umod, 0 deer ç dal tepe deer yotur ve youlu fosyou x le mooto br elde azalr (Johso ve Kotz, 970. el parametres 3. 6 olduuda dal el heme heme smetr, erl atsays sfr ve dal el ormal dala yadr (Johso ve Kotz, 970. sfra ya deerler ç ar derecede saa yat, 3. 6 deerler ç sola yattr. Pe ço dal WD özel br durumu olara ele alablr. Öre WD de = olduu durumda yapar. f(x,60,44,28,2 0,96 0,80 0,64 0,48 0,32 0,6 0,00 =0.5 =.0 =2.0 =4.0 =.5 0,0 0,5,0,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 X = parametrel üssel dal ve =2 olduu duruma da Raylegh dal elde edlr (Dodso, 994. Logartm döütürme yapldda ar deer dal (Extrem-Value elde edlr. 3. K PARAMETREL WEIBULL DAILIININ PARAMETRELERNN YÖNTEMYLE TAHMN E yüse olablrl yötem ( l ez Edgeworth 908 ullamtr. 92 ylda Fsher, bu yötem le bulua tahm edc varyas ç geel formülüü bulduta sora yötem daha da öem azamtr (al ve Güay, 993. Örete elemalar x,x 2,...,x le gösterelm. Br gözlemde X=x olmas olasl, f(x ;, le oratldr. Bezer elde X=x 2, X=x olaylar meydaa gelme olasllar da f(x 2 ;,,, f(x ;, le oratl olur. Bu olaylar bamsz oldulara göre yapla gözlemde X=x, X=x 2,, X=x olaylar meydaa gelme olasl; LL f ( ;, (6 x le oratl olacatr. Yuarda etlte tamlaa LL ye olablrl fosyou der. da LL fosyouu e yüse yapa ˆ ve ˆ deerlere ve parametreler tahm der. Bua göre ˆ ve ˆ tahmler aada etller çözümü le elde edlr. LL LL... 0 pratte LL y tamlaya (6 etlde çarpmlar, toplam hale getrme ç LL yere lll fosyou le çalma uygu olur. ll, LL arta br fosyou olduu ç LL y e yüse yapa ve deerler lll y de e yüse tahmler olablrl etl salaya ya da olablrl (veya log-olablrl etller masmum yapa ˆ ( ˆ, ˆ deerler olara tamlaablr. X, X 2,..., X Parametrel (, ölçe ve el parametres WD br rasgele öre olara göz öüe alalm. Dal olasl youlu fosyou aada elde tamlaablr. x x f x exp, 0, 0 WD olablrl fosyou; el. Farl deerler ç f(x dem 98

3 x x LL exp elde yazlablr (Zebl,99. Matematsel lemler olaylatrma ç çarpm fades toplam hale döütürme ç LL olablrl fosyouu logartmas alara logolablrl fosyou; L l LL l f ( x;, L l LL l( l( (7 ( l( x ( x elde elde edlr. ve parametreler tahmler elde etme ç log-olablrl fosyouu ve parametrese göre brc derecede sm türev alp sfra etleere, L ( l( l( ( l( x (8 ( x elde edlr. Elde edle bu etlte, / ( x (9 olara buluur. l alaca olursa, l l ( x l (0 elde edlr. Ay elde log-olablrl fosyouu parametrese göre brc türev alp sfra etleece olursa, l L ( l( l( ( ( l( x ( x etl elde edlr. (9 ve (0 umaral etllerde verle le l fadeler, ( umaral etlte yerlere bralp ve düzeleere çelrse, ( x l( x l( x (2 ( x elde edlr. etl Newto Raphso (NR ullalara çözme ç log-olablrl etl c derecede türevler bulumas geremetedr. Köüü bulma ç NR etl g( elde yazlr. Etlte g( ( h h=0,0000 olucaya adar leme devam edlere ˆ buluur. NR ç ullala ˆ 0 balagç deer Meo s (963 etlde hesaplar. Bu etl / 2 2 l x 6 2 l 2 x ˆ o (3 / 2 ( eldedr. Hesaplaa ˆ deer (9 umaral etlte yere bralara ˆ deer olayca hesaplar. Bu hesaplamalar yaplmas ç ullala bast MATLAB odu aada gbdr. clear; % clc; %2 ru Ylverler; %3 Param= wblft(verler %4 [M,V] =wblstat(param(,param(2 %5 Guc_yog=(/2*.226*M^3 %6 Program oduda 3 satrda verle ru omutu le daha öce Yllverler.m dosyasa aydedlm ola verler = [, 2, ]; (, 2, rüzgar hz verler formatda verler sml vetör outulmatadr. 4. satrda bu verlere dayalara Webull dal parametreler tahmler yapa wblft omutu çaltrlara, tahmlee ˆ ve ˆ parametreler Param deee atarlmtr. Param dee Param=[ ˆ, ˆ ] elemal br dzdr. 5. satrda Webull dal ortalamas (M ve varyas (V hesaplaya wblstat fosyou çaltrlmtr. Ortalama deer güç youluuu hesaplamasda ullalmtr. Varyas deer wblstat fosyou ger göderd br deerdr ve hesaplamalarda ullalmamtr. 6. satrda rüzgar hz ortalamas ullalara güç youluu hesaplamtr. 4. BULGULAR Çalmada ullala verler set DPT-MM umaral proje apsamda yapla çalmalarda elde edlmt. Bu çalmada Yüzücü Yl Üverstes yerleese oulmu mrolemc otrollü ölçüm chazlar, stadartlara uygu elde 30 m ve 0 m yüselte ölçülmütür. Rüzgar hz 30 s arallarla ölçülere 0 ar daal ortalamas, stadart sapmas, ar (max ve m deerler ayt edlmtr. Rüzgar hz verler 0 ar daa arayla aydedlm Nsa-2004 le Mart-2005 tarhler arasda br yll döem apsamatadr. Rüzgar hz verler öcelle yötem ullalara hem yll hem de ayl olara deerledrlm ve yll ortalama rüzgar hz ve 99

4 güç youluu hesaplamtr. 30 m yüselte 0 d ara le ölçüle rüzgar hz verlere l freas dalm ve yötem le tahm edle ˆ ve ˆ parametrelere göre çzle WD elemel olasl fosyouu el el 2 de görülmetedr. We(.6757; el 2. 30m 0 d rüzgar hz verler dalm. el 2. de 30 m yüselte ölçüle rüzgar hz verler freas dal görülmetedr. Verler 3 ayr guruba bölümütür. E fazla ver 3-4 m/s aralda ve yala verler %8 de dümetedr. 6 m/s hz üzerde rüzgar eerjs üretmeye yöel verler toplam verler çde %8 oluturmatadr. 0-3 m/s arasda rüger hz verler toplam verler büyü br sm (yala %40 oluturduu görülmetedr. Bu durum rüzgar hz geelde düü hzlarda olduuu göstermetedr. Hesaplaa parametre deerlere göre çzle Webull olasl fosyouu verler temsl ett görülmetedr. 30m yüselte 0 d ortalamayla ölçüle ayl ve tüm yla at rüzgar hz verlerde yötem le hesaplaa parametre deerler le ortalama rüzgar hz ve güç youluu deerler Çzelge de verlmtr. Çzelge. 30m yüselte ölçüle ayl rüzgar hz verlere l WD parametre tahmler, ortalama hz (m/s deerler le güç youluu (W/m2 deerler Aylar 30 m yüsel ˆ (m/s ˆ Ort(m/s P(W/m 2 Ns May Haz Tem Au Eyl E Kas Ara Oca ub Mar Ortalama Yll Verler ,20 0,5f (% 0,0 0,05 Çzelge de görüldüü gb e yüse ortalama rüzgar hz 4.39 m/s le 2005 yl ubat ayda, e düü se 2.94 m/s le 2004 Aostus ayda görülmütür. Güç youluu da bua paralele olara demtr. Aylara göre elde edle rüzgar hz ortalamalar ortalama deer 3.80 m/s ve rügar güç youluu W/m 2 bulumutur. Yll verlerde elde edle ortalama rüzgar hz 3.78 m/s ve rügar güç youluu W/m 2 elde edlmtr. 0 m yüselte 0 d ara le ölçüle rüzgar hz verlere l freas dalm ve yötem le tahm edle ˆ ve ˆ parametrelere göre çzle WD elemel olasl fosyouu el el 3 de görülmetedr. We(.5203; el 3. 0m 0 d rüzgar hz verler dalm. 0,25 0,20f (% 0,0 0,05 el 3. de 0 m yüselte ölçüle rüzgar hz verler freas dal görülmetedr. Verler ayr guruba bölümütür. E fazla ver 2-4 m/s aralda ve yala verler %40 a de dümetedr. 6 m/s hz üzerde rüzgar eerjs üretmeye yöel verler toplam verler çde %5 oluturmatadr. 0-2 m/s arasda rüzgar hz verler toplam verler yala %36 oluturduu görülmetedr. Bu durum rüzgar hz geelde düü hzlarda ve 0-4 m/s olduuu göstermetedr. Hesaplaa parametre deerlere göre çzle Webull olasl fosyouu verler sme temsl ett görülmetedr. 0m yüselte 0 d ortalamayla ölçüle ayl ve tüm yla at rüzgar hz verlerde yötem le hesaplaa parametre deerler le ortalama rüzgar hz ve güç youluu deerler Çzelge 2 de verlmtr. 00

5 Çzelge 2. 0m yüselte ölçüle ayl rüzgar hz verlere l WD parametre tahmler, ortalama hz (m/s deerler le güç youluu (W/m2 deerler 0 m yüsel Aylar ˆ (m/s ˆ Ort(m/s P(W/m 2 Ns May Haz Tem Au Eyl E Kas Ara Oca ub Mar Ortalama Yll Verler Çzelge 2 de görüldüü gb e yüse ortalama rüzgar hz 3.4 m/s le 2005 yl ubat ayda, e düü se 2.67 m/s le 2004 Em ayda görülmütür. Güç youluu da bua paralel olara demtr. Aylara göre elde edle rüzgar hz ortalamalar ortalama deer 3.06 m/s ve rügar güç youluu 7.99 W/m 2 bulumutur. Yll verlerde elde edle ortalama rüzgar hz 3.06 m/s ve rüzgar güç youluu 7.42 W/m 2 elde edlmtr. 5. SONUÇ Yapla çalmada Webull dal göstere 0 d ortalamalarla ölçüle br yll peryoda at rüzgar hz verler ullalmtr. parametrel Webull dal parametreler yötemyle asl hesaplaaca açlamtr. Ayl rüzgar hz verler üzerde yapla çalmalarda hem 30 m hem de 0 m yüselte ölçüle verlere göre, e yüse rüzgar hz ortalamas ve bua bal olara e yüse rüzgar güç youluu ubat ayda olduu görülmetedr. Kurulaca ola br eerj üretm tess, arasal lm ham olduu bölgede e fazla eletr eerjse htyaç duyula ubat ayda, yl der aylara göre daha fazla eerj üreteblece görülmetedr. Rüzgar güç yoululara baldda, 30 m yüselte elde edle rüzgar güç youluuu 0 m yüselte elde edle rüzgar güç youluuu yala at olduu görülmetedr. Bu dürüm yüsel arttça ortalama rüzgar hz da doal olara artt göstermetedr. Ayrca urulaca rüzgar türbler gövde yüseller mümü olduuca yüse olmas geret göstermetedr. Yl verler le ayl verler ullalara yapla hesaplamalarda, yll ortalama rüzgar hz ve güç youluu deerler brbrlere ço ya çt gözlemtr. Ayrca aratrmaclar ullalablmes ç bast MATLAB odu suulmutur. KAYNAKLAR Bvoa, S.,Burlo, R.,Leoe, C., Hourly Wd Speed Aalyss Scly. Reewable Eergy. 28(9: Çel, A. N., Assesg The Sutablty Of Wd Speed Probablty Dstrbuto Fuctos Based O Wd Power Desty. Reewable Eergy. 28(0: Deaves, D.V., Les, I.G., 997. O The Fttg of Low Mea Wdspeed Data to The Webull Dstrbuto. Joural of Wd Eergy Ad Idustral Aerodyamcs. 66: Dodso B., 994. Webull Aalyss. ASQC Press, Wscos. Dorvlo, A. S. S., Estmatg Wd Speed Dstrbuto. Eergy Coverso ad Maagmet. 43: Efro, B Bootstrap Methods: Aother loo at the Jafe. Aalls of statstcs. 7, -6. Garca, A., Torres, J.L., Preto, E., Defracsco, A., 998. Fttg Wd Speed Dstrbutos : A Case Study. Solar Eergy. 62 (2: Heo J.H., Salas J.D., Km K.D., 200. Estmate of cofdece tervals of quatles for the Webull dstrbuto. Stochastc Evrometal Research ad Rs Assessmet, al, C., Güay, S., 993. Olasl ve Matematsel statst. Hacettepe Üverstes Fe Faültes Beytepe Basmev. Aara Jacovdes, C. P, Theophlou, C., Tymvos, F. S., Pashardes, S., (2002. Wd Statstcs for Coastal Statos Cyprus. Theoretcal ad Appled Chlmatology. 72 : Johso N.L., Kotz S., 970. Cotuous Uvarate Dstrbuto-. Hough to Mffl Compay, Bosto. Karsl, V. M., Geçt, C., A Ivestgato o Wd Power Potetal of Nurda- Gazatep, Turey. Reewable Eergy. 28(5: Keats, J.B., Lawrece, F.P., Wag, F.K., 997. Webull maxmum lelhood parameter estmates wth cesored data. Joural of Qualty Techol Maly, B.F.J., 200. Radomzato, Bootsrap ad Mote Carlo Methods Bology. Secod Edto. Chapma & Hall/CRC. 0

6 Meo, M.V., 963. Estmato of the Shape ad Scala Parameter of the Webull Dstrbuto. Techometrcs, 5, Özerdem, B., Turel, M., A Ivestgato of Wd Characterstcs o The Campus of Izmr Isttute of Techology, Turey. Reewable Eergy. 28(7: Ross, R., 996. Bas ad Stadard Devato due to Webull Parameter Estmato for Small Data Sets. IEEE Trasacto o Delectrcs ad Electrcal Isulato. Vol. 3. No. Ross, R, 999. Comparg Lear Regresso ad Maxmum Lelhood Methods to Estmate Webull Dstrbuto o Lmted Data Sets: Systematc ad Radom Errors. IEEE Coferece o Electrcal Isulato ad Delectrc Pheomea. Segura, J.V., Lambert, T.W., Moder Estmato Of The Parameters of The Webull Wd Speed Dstrbuto For Wd Eergy Aalyss. Joural Of Wd Eergy Ad Idustral Aerodyamcs. 85: Se, T., Yoloyama, S., 996. Robust Parameter Estmato Usg the Bootstrap Method for the 2-Parameter Webull Dstrbuto. IEEE Trasactos o Relablty. Vol. 45 No Sulama, M. Y., Aaa, A. M., Wahab, M. A., Zaara, A., Sulama, Z. A., Surad, J., Wd Characterstcs of Oma. Eergy. 27: e, Z., statst Ver leme Yötemler (Hdroloj ve Meteoroloj. Su Vaf Yaylar, stabul s. Ülger, K., Hepbasl, A., Determato of Webull Parameters for Wd Eergy Aalyss of Izmr, Turey. Iteratoal Joural of Eergy Research. 26: Wesser, D., A Wd Eergy Aalyss of Graada: A Estmato Usg the Webull Desty Fucto. Reewable Eergy. 28 (: Zebl, A., 99. Estmato Techgues for A Class of No-regular Dstrbutos: The Webull Case. A. Ph. D. Thess Statstcs Mddle East Techcal Uversty. 02

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:0-Sayı/No: : 455-465 (009) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE İKİ PARAMETRELİ WEIBULL DAĞILIMINDA

Detaylı

Pareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *

Pareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi * S.Ü. e Edebyat aültes e Dergs Sayı 4 (004 9-8 KONYA Pareto I Daılımıı l Bozulma Sasürlü Öreleme Plaıa Dayalı Parametreler Tahm ve Belee Test Süres * Cou KU Mehmet eda KAYA Özet: Bu çalımada l bozulma sasürlü

Detaylı

Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 3(1): 73-78, 2013

Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 3(1): 73-78, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 3(1): 73-78, 2013 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal

Detaylı

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

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

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji

Detaylı

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram

Detaylı

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42 Poltekk Dergs, 015; 18 (1) : 35-4 Joural of Polytechc, 015; 18 (1) : 35-4 Atakya Bölgesde Rüzgâr Gücü Yoğuluğu ve Rüzgâr Hızı Dağılımı Parametreler İstatstksel Aalz İlker Mert *, Cuma Karakuş ** * Dezclk

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP 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

Detaylı

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003. İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI MUSTAFA ÇAĞATAY KORKMAZ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANA BİLİM DALI KONYA, 2

Detaylı

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer. SORU : AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI X raslat deikeii olas l k youluk foksiyou 8x, x f(x) = 0, ö.d olarak verilmitir. Bua göre 0< y içi Y = raslat deikeii X olaslk youluk

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları

Detaylı

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM

Detaylı

ISBN - 978-605-5631-60-4 Sertifika No: 11748

ISBN - 978-605-5631-60-4 Sertifika No: 11748 ISBN - 978-605-563-60-4 Sertifia No: 748 GENEL KOORDİNATÖR: REMZİ ŞAHİN AKSANKUR REDAKTE: REMZİ ŞAHİN AKSANKUR SERDAR DEMİRCİ SABRİ ŞENTÜRK Basm Yeri: EVOS BASIM - ANKARA Bu itab tüm basm ve yay halar

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION Eskşehr Osmagaz Üverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XX, S., 7 Eg&Arch.Fac. Eskşehr Osmagaz Uversty, Vol..XX, No:, 7 Makale Gelş Tarh :.3.6 Makale Kabul Tarh : 3..6 RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun: Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda,

Detaylı

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı

Detaylı

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ Blezl Asero Geeratörü Gerlm ve Freasıı Deetm ç Yapay Sr Ağı Tabalı Br Aıllı Deetleyc Tasarımı ve Uygulaması Araştırma Altyapı Projes Kes Souç Raporu ARAŞTIRMA

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ İ AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 7 Her haı salıdır ÖZET Dotora Tez SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006) ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Sayı/No: : 65-74 (26 DERLEME/REVIEW YAŞAM TESTİNDE KULLANILAN ÜSTEL VE WEİBULL DAĞILIMLARININ

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal Sceces Clt/Vol.:-Sayı/No: : -8 (0 ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ -TOMURCUK FONKSİYONU ve -BEZIER EĞRİLERİ Mele SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 2015 Her haı salıdır ET IK Aara Üverstes Fe Blmler Esttüsü

Detaylı

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERITY JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal ceces Clt/Vol.:-ayı/No: : 57-7 (0) HOMOJEN OLMAYAN VARYAN VARAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN

Detaylı

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon)

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon) Ar Değer Hesbı İterpolso Ardeğer hesbı mühedsl problemlerde sılıl rşılşıl br şlemdr. İterpolso Ble değerlerde blmee rdeğer d değerler bulumsı şlemdr. Geel olr se br osouu 0,,, gb rı otlrd verle 0,,, değerler

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE 1 ölüm maçları İSTTİSTİKSEL THMİLEME VE YORUMLM SÜRECİ ÖREKLEME VE ÖREKLEME DĞILIMLRI u bölümde öğreeceklerz. Örekleme gereksm ve yötemler celemek. Örekleme hatası kavramıı taımlamak Örekleme dağılışı

Detaylı

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 5, No 3, 60-60, 00 Vol 5, No 3, 60-60, 00 ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Özka DEMİREL, Ada KAKİLLİ ve Mehmet TEKTAŞ Elektrk

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2 l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı

Detaylı

0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( )

0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( ) Ç.Ü Fe Blmler Esttüsü Yl:29 Clt:2-1 İNTERPOLASYON VE KALAN TEORİSİ Iterpolto d Remder Theory Fge GÜLTÜRK Mtemt Ablm Dl Yusuf KARAKUŞ Mtemt Ablm Dl ÖZET Bu çlşmd İterpolsyo tmlmş, Lgrge İterpolsyo Formülü

Detaylı

Bat Anadolu Akarsular n n Havza Fizyografik Parametreleri ile Ekstrem Ak m Tahmini

Bat Anadolu Akarsular n n Havza Fizyografik Parametreleri ile Ekstrem Ak m Tahmini Tak ve Heyela Sempozyumu / 4-6 Ekm 013, Trabzo - 69 - Bat Aadolu Akarsular Havza Fzyografk Parametreler le Ekstrem Akm Tahm Doç. Dr. Abdullah Cem Koç Pamukkale Üverstes, aat Mühedsl Bölümü, DENZL, a_c_koc@pau.edu.tr

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

Ridge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1

Ridge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1 Douz Eylül Üverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:0, ss.67-77. Rdge Regresyoda Tahm Edcler Kullaımı Üzere Br Uygulama Hatce ŞAKAR Özlem ALPU 3 Erem ALTAN 4 Özet Bu çalışmada y yöüde

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,

Detaylı

İSKENDERUN BÖLGESİNE AİT RÜZGAR HIZI VE GÜÇ YOĞUNLUĞUNUN ÇEŞİTLİ MODELLER KULLANARAK İSTATİSTİKSEL OLARAK ANALİZİ

İSKENDERUN BÖLGESİNE AİT RÜZGAR HIZI VE GÜÇ YOĞUNLUĞUNUN ÇEŞİTLİ MODELLER KULLANARAK İSTATİSTİKSEL OLARAK ANALİZİ İSKENDEUN BÖLGESİNE AİT ÜZGA HIZI VE GÜÇ YOĞUNLUĞUNUN ÇEŞİTLİ MODELLE KULLANAAK İSTATİSTİKSEL OLAAK ANALİZİ Ali Naci ÇELİK Yrd. Doç. Dr., Mustafa Kemal Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Makine

Detaylı

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış ANKARA ÜNİVERSİTESİ EN BİLİERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ANOVA MODELLERİNDE ÇARPIK DAĞILIAR KULLANILARAK DAYANIKLI İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI VE UYGULAMALARI Nur ÇELİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 0

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

ı ı ı ğ ş ı ı ıı ıı ıı ı ı ıı ıı ıı ıı ııı

ı ı ı ğ ş ı ı ıı ıı ıı ı ı ıı ıı ıı ıı ııı Ş Ü Ğ Ü Ğİ Ö İ Ö öç Ş İ Ğ ç ç ö Ü Ş ö Ö ç ç ö ö ö Ğ Ğ Ü Ş Ü Ş İ İ ö ö ç ç İ Ç İ Ü Ş İ Ç Ç Ü Ş İ İ ö İ Ü İ İ Ü Ü Ü Ü İ Ü ö ç ö Ç İ ç İ İ ç ç ç İ İ İ ö ö İ ö ö ç İ ö ç İ İ İ ç ç ö ç ö ç ç İ ç İ ö ç ç ç ö

Detaylı

Populasyon Hacminin Yakalama-Tekrar Yakalama Yöntemi Kullanılarak Ters Tahmin Yöntemi ile Tahmini (1)

Populasyon Hacminin Yakalama-Tekrar Yakalama Yöntemi Kullanılarak Ters Tahmin Yöntemi ile Tahmini (1) Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc., 003, 3(: 3-8 Gelş Tarh :.0.003 Populasyo Hacm Yakalama-Tekrar Yakalama Yötem Kullaılarak Ters Tahm Yötem le Tahm ( Hamt MİRTAGHIZADEH

Detaylı

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 00 CİLT XXVIII SAYI I S. 549-57 Özet KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK ÖLÇÜMÜ Ömer ÖNALAN * Bu çalışmada fasal kayıları kalı kuyruklu kararlı dağılım zledğ varsayımı

Detaylı

Kaln kuyruklu risk modellerinde iflas olasl

Kaln kuyruklu risk modellerinde iflas olasl www.istatisticiler.org statistiçiler Dergisi 4 (2) 39-56 statistiçiler Dergisi Kal uyrulu ris modelleride iflas olasl Baa Bulut Hacettepe Üiversitesi Atüerya Bilimleri Bölümü 68-Çaaya, Aara, Türiye basabulut@hacettepe.edu.tr

Detaylı

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

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

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box ve Whisker Grafiği www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma

Detaylı

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

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

Detaylı

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM** D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

Cezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression

Cezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression üra S., otamış Ö. Cezaladırılmış Eğrsel Çzg Regresyoda Karışı Doğrsal Model Yalaşımı Semra üra,*, Öz otamış Hacettepe Üverstes, İstatst Bölümü, Beytepe/ANKARA Özet B çalışmada cezaladırılmış eğrsel çzg

Detaylı

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

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

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

Ölçme Hataları, Hata Hesapları. Ölçme Hataları, Hata Hesapları 2/22/2010. Ölçme... Ölçme... Yrd. Doç. Dr. Elif SERTEL sertele@itu.edu.

Ölçme Hataları, Hata Hesapları. Ölçme Hataları, Hata Hesapları 2/22/2010. Ölçme... Ölçme... Yrd. Doç. Dr. Elif SERTEL sertele@itu.edu. //00 Ölçme Hataları, Hata Hesapları Ölçme Hataları, Hata Hesapları Yrd. Doç. Dr. Elif SERTEL sertele@itu.edu.tr Suu, Doç. Dr. Hade Demirel i ders otlarıda ve Ölçme Bilgisi kitabıda düzelemiştir. Ölçme...

Detaylı

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi, . Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.

Detaylı

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

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

Detaylı

WEIBULL PARAMETRELERİ VE YÜZDELİKLERİ İÇİN GÜVEN ARALIĞI TAHMİN ALGORİTMALARI

WEIBULL PARAMETRELERİ VE YÜZDELİKLERİ İÇİN GÜVEN ARALIĞI TAHMİN ALGORİTMALARI Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 4, No 1, 11918, 009 Vol 4, No 1, 11918, 009 WEIBULL PARAMETRELERİ VE YÜZDELİKLERİ İÇİN GÜVEN ARALIĞI TAHMİN ALGORİTMALARI Mehmet Akf DANACI, Burak

Detaylı

6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri. 6.5.1 İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır.

6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri. 6.5.1 İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır. 6.5 Basit Doğrusal Regresyonda Hipotez Testleri 6.5.1 İçin Hipotez Testi: 1. Hipotez kurulur. 2. Test istatistiği hesaplanır. olduğu biliniyor buna göre; hipotezinin doğruluğu altında test istatistiği

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

Mehmet KURBAN, Yeliz MERT KANTAR, Fatih Onur HOCAOĞLU

Mehmet KURBAN, Yeliz MERT KANTAR, Fatih Onur HOCAOĞLU Afyon Kocatepe Üniversitesi 7 (2) Afyon Kocatepe University FEN BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF SCIENCE WEIBULL DAĞILIMI KULLANILARAK RÜZGAR HIZ VE GÜÇ YOĞUNLUKLARININ İSTATİSTİKSEL ANALİZİ Mehmet KURBAN,

Detaylı

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

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

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

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

Detaylı

Kredibilite kuramnda panel veri modelleri ve trafik sigortas için bir uygulama

Kredibilite kuramnda panel veri modelleri ve trafik sigortas için bir uygulama www.saskcler.org saskçler Dergs 3 (00) 7-36 saskçler Dergs Kredble kuramda pael ver modeller ve rafk sgoras ç br uygulama Aslha eürk Haceepe Üverses Fe Faküles Aküerya Blmler Bölümü 06800-Beyepe, Akara,ürkye

Detaylı

Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi. Faaliyet Raporu

Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi. Faaliyet Raporu 09 Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi Faaliyet Raporu İçindekiler Yönetim ve Denetim Kurulu Temettü Politikası Risk Yönetim Politikaları Genel Kurul Tarihine Kadar Meydana

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAFLAR ÜZERİNDE YENİ KIRCHHOFF YAPILARININ TANITILMASI Betül ACAR YÜKSEK LİSANS TEZİ Matemat Aablm Dalı Şubat-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu

Detaylı

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR AGORİTMA VE HESAAMA YÖNTEMİ Nurett Çetkaya Abdullah Ürkmez İsmet Erkme Takut Yalçıöz 4, Selçuk Üverstes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Koya ODTÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n )

5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n ) 5. Ders Yeterlilik Yeterlilik Ilkesi: Bir T(X ; X ; :::; X ) istatisti¼gi, hakk da yeterli bir istatistik olacaksa hakk da herhagi bir souç ç kar m T arac l ¼g ile (X ; X,...,X ) öreklemie ba¼gl olmal

Detaylı

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 15- ( 011),17-134 Çok Aşamalı Sıralı Küme Öreklemes Tasarımlarıı Etklkler Üzere Br Çalışma Nlay AKINCI 1, Yaprak Arzu ÖZDEMİR * 1 TRT Geel Müdürlüğü Reklam

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde

Detaylı

ğ İ Ü Ü İĞ Ğİ İ İ Ü Ü Ü Ü ğ ğ öğ ğ ö Ö ğ ç ğ ş ğ ğ ç ç ğ ğ ö ğ ş ğ ğ ç ö ş ö ş ş ğ İ ş ğ ğ ç Ö ö ö ş ş ğ ğ ğ ğ ö ş ö ş ğ ğ ğ ğ Ü ğ ç Ş ç Ü ğ ş ş ç ş ş ö ö ş ç ş ş ğ ş ş ğ ğ İ ş ğ ç ğ ç ç ö öğ Ü ğ ç ş ğ

Detaylı

ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ

ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ 1 GENEL MÜDÜR SUNUŞU; Gündelik hayatın vazgeçilmez unsuru haline gelen enerji, bireylerin yaşamında ve ülkelerin sosyo-ekonomik

Detaylı

FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI

FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI Erdem ELİBOL Melih AKTAŞ Nedim TUTKUN Özet Bu çalışmada fotovoltaik güneş panellerinin matematiksel eşdeğer devrelerinden

Detaylı

Regresyon Analizi Basit Do rusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler Tekni i Varyans n(v 2 ) Tahmini Basit Do rusal Regresyonda Aral k Tahmini

Regresyon Analizi Basit Do rusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler Tekni i Varyans n(v 2 ) Tahmini Basit Do rusal Regresyonda Aral k Tahmini 5 STAT ST K-II Amaçlar m z Bu ütey tamamlad kta sora; k de flke aras dak lflky aç klaya do rusal model kurablecek, k de flke aras dak lflk dereces belrleyeblecek blg ve becerlere sahp olacaks z. Aahtar

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüeyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüeyt BAYILMIŞ Syısl Alz SAYISAL ANALİZ İNTERPOLASYON Ar Değer Bulm Doç.Dr. Cüeyt BAYILMIŞ Syısl Alz İÇİNDEKİLER Ar Değer Hesbı İterpolsyo Doğrusl Ar Değer

Detaylı

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ 8 Şubat 2015 PAZAR Resmî Gazete Sayı : 29261 YÖNETMELİK Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığından: KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA BİRİNCİ

Detaylı

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

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

Detaylı

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler 3. Ders Parametre Tahmii Tahmi Edicilerde Araa Özellikler Gerçek düyada rasgelelik olgusu içere bir özellik ile ilgili ölçme işlemie karş l k gele X rasgele de¼gişkeii olas l k (yo¼guluk) foksiyou, F ff(;

Detaylı

KÖKLÜ SAYILAR. 1 n n. x a a x say s na a n n n. kuvvetten kökü denir. Köklü say lar n. çözüm. n n. a özelli inden, çözüm. m n n. çözüm. çözüm.

KÖKLÜ SAYILAR. 1 n n. x a a x say s na a n n n. kuvvetten kökü denir. Köklü say lar n. çözüm. n n. a özelli inden, çözüm. m n n. çözüm. çözüm. KÖKLÜ SAYILAR Köklü Sayılar ve doal say olmak üzere, x =a deklemii salaya hepsi ay zamada birer üslü saydr. = ise a a (karekök a) = ise a (küpkök a) = ise a (. kuvvette kök a) : : = ise a (. kuvvette kök

Detaylı