Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği"

Transkript

1 S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz Teknk Ünverstes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Harta Mühendslğ Bölümü, 61080, TRABZON. Özet Bu çalışmada, Karadenz Bölges nde farklı konumsal özellklere sahp olan yıllarında 52 tane meteoroloj stasyonundan alınan günlük ortalama sıcaklık verlerne dayanarak 3 tane konumsal enterpolasyon yöntem uygulanmıştır. Çalışmada, lk olarak hem Orjnal Shepard Yöntem le ağırlıklandırma yapılarak Ters Ağırlıklı Mesafe Yöntem (IDW Inverse Dstance Weghted) uygulandı. Bast ve Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntem uygulanıp regresyon katsayıları belrlend. Regresyon modelnn uygunluğunun ve regresyon katsayılarının anlamlılığının hpotez testler le test yapıldı. Regresyon katsayılarının belrleyclk katsayısı le anlamlılığının test le de katsayıların ver grubununu temsl etme oranına bakıldı. Çalışma alanının Karadenz sahl boyunca yayılması nedenyle, meteoroloj stasyonları noktaları arasından seçlen enterpolasyon ve dayanak noktaları arasında enlem, boylam ve yükseklk farkları oluşmuştur. Bu nedenle, enterpolasyon tahmnlernn, farklı mevsmlere at uygulamalarda nasıl değştğ ve hem enterpolasyon noktasının hem de dayanak noktalarının konumlarındak değşmden nasıl etklendğn belrlemek amacıyla hata krterler üzernden değerlendrmeler yapılmıştır. Enterpolasyon tahmn hatalarının aylık mnmum, maksmum değerler, karesel ortalama hataları (KOH) ve mutlak hatalar ortalaması (MHO) gb hata krterlerne bakılarak yöntemlern sonuçları karşılaştırıldı. Anahtar Sözcükler Ters Mesafe Ağırlıklı Yöntem, Shepard Yöntem, Bast Doğrusal Regresyon Yöntem, Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntem 1. Grş Harta mühendslğnn uygulamaları sırasında çeştl ölçmeler ve hesaplarla arazdek br noktanın konumsal blgler elde edlr. Bu ölçümlern planlanması ve gerçekleştrlmes sırasında araz koşulları ya da ölçüm malyetnn öneml faktörler olduğu unutulmamalıdır. Örneğn, çok dağlık br araz koşulunda ölçüm yapablmek her zaman pek mümkün olamamaktadır ya da malyet önemldr. Bu gb durumlarda ölçümü yapılamayan noktalara at blgler, arazdek blnen noktalardan yararlanılarak tahmn edlr. Konumu blnen k nokta arasında kalan blnmeyen noktanın konumunu belrlemek çn yapılan bu tahmnlere, enterpolasyon ya da ara değer kestrm denr. Konumsal enterpolasyon yöntemler çevre, tarım, meteoroloj ve jeodez gb br çok dsplnde kullanılmaktadır. Türkye de ve Dünya da çeştl alanlarda yapılan konumsal enterpolasyon yöntemlernn uygulanması konusunda yapılmış br çok çalışmaya rastlanılablr. Ulusal ve uluslararası lteratürde yapılan çalışmalarda pek çok konumsal enterpolasyon uygulamasına rastlanır(doğru v.d., 2013; Demrcan v.d., 2013; Akyürek v.d., 2013; Doğru v.d., 2011; Başayğt v.d., 2008; Yang v.d., 2011; Luo ve He 2011; Mar ve Fares, 2011; Stahl vd., 2006; Wen Yuan v.d., 2004; Hartkamp v.d., 1999; Cao v.d., 1999; Kurtzman ve Kadmon, 1999; Wang vd., 2014; Xu vd., 2014; Attore vd., 2007; ve Nalder ve Wen, 1998). Meteorolojk verler (sıcaklık, yağış, nem) konumsal enterpolasyon yöntemler uygulamalarında yaygın olarak kullanılan verlerdendr. Bu verlerden yağış ele alınacak olursa, eğer, heyelan olması durumuna karşın rsk hartaları oluşturulablr ve afet durumunda hang bölgelern hızla boşaltılacağına karar verme analznde dar brmlere yardımcı olur. Bu çalışmada da kullanılan sıcaklık verler çn kullanılan sıcaklık verler çn yapılacak konumsal enterpolasyon uygulamaları le çeştl sıcaklık hartaları elde edleblr ve uzun dönemlere at verlerle yapılacak analzlerle klm değşm konusunda yapılan çalışmalara katkı sağlanablr. 1.1.Yöntemler Ters Mesafe Ağırlıklı Yöntem (IDW Inverse Dstance Weghted) Ters mesafe ağırlıklı yöntem en çok kullanılan jeostatstksel olmayan yöntemdr. IDW yöntem sadece komşu noktalardan tahmnler ürettğ çn lokal br ara değer kestrm yöntemdr. IDW yöntem, noktaların brbrne olan mesafelern ağırlık hesabında kullanarak, blnmeyen noktaların tahmnn gerçekleştrr. Ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yöntem enterpole edlecek yüzeyde yakındak noktaların uzaktak noktalara göre daha fazla ağırlığa sahp olması esasına dayandırılır. Bu yöntemn kullanılan ağırlık formülüne göre farklı Shepard yöntemler uygulanablr (Shepard 1968; Lu ve Wong 2008; Franke ve Nelson 1980). Shepard yöntem; orjnal shepard yöntem, kuadratk, kübk ve gelştrlmş Shepard yöntemnn lneer varyasyonları şeklnde sınıflandırılablr.

2 Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık Shepard (1968) ver noktalarının değerlernn ağırlıklı ortalamasına dayalı yüzey üreten br enterpolasyon yöntem ortaya koymuştur. Orjnal Shepard yöntemnn ver noktalarına lşkn ters mesafe fonksyonu; f(x, y) = n = 1 w f (1) şeklnde tanımlanır. Burada n, yüzeydek dayanak nokta sayısını ve f, dayanak noktalarındak blnen ver değerlern (sıcaklık, yükseklk, nem, yağış v.b.) gösterr. w ağırlıkları orjnal Shepard yötemne göre, 1 p (2) d j = n w 1 p = 1 d j şeklnde hesaplanır. Burada p, kullanıcı tarafından 0 la 5 değşen sayılardan seçlen br değer olup power functon (gün fonksyonu) olarak adlandırılır. Shepard yöntemnn lteratürde uygulamalarında p değer genellkle 2 olarak alınmıştır. p=2 olarak uygulanan Shepard Yöntem, Ters Kare Mesafes (Inverse Square Dstance,IDS) olarak da adlandırılmaktadır. d, enterpolasyon noktasından dayanak noktasına olan mesafedr ve üç boyutlu konumlar çn d j = ( x j x ) ( y y ) j ( z j z ) 2 (3) şeklnde hesaplanır Bast Doğrusal Regresyon Analz Br tek bağımsız değşken (x) le bağımlı değşkenn (y) arasındak lşknn doğrusal br fonksyonla fade edldğ regresyon model bast doğrusal regresyon analz olarak tanımlanmaktadır. Bast doğrusal regresyon modelnde (x,y) değşkenler arasındak lşk a 0 1 a y = f ( x ) = + x + (4) şeklnde tanımlanan doğrusal br fonksyonla fade edlr. Burada a 0 değer se x=0 olduğunda bağımlı değşkenn (y) alacağı değer ya da başka br fade le dkey eksenn y le kesştğ yer fade ederken, a 1 değer regresyon katsayısı ya da doğrusal fonksyonun eğm olarak fade edlr. Bağımlı değşkenn gerçek değer (y) le modelden tahmn edlen değer ( ˆ ) y arasındak fark hatadır ( ) Çoklu Doğrusal Regresyon Analz Tek br bağımlı değşken le k veya daha fazla bağımsız değşkenn olduğu ve doğrusal br fonksyonla fade edldğ regresyon model çoklu doğrusal regresyon analz olarak tanımlanmaktadır. Çoklu doğrusal regresyon modelnde bağımlı değşken ve bağımsız değşkenler arasındak lşk y a 0 a 1 x 1 a 2 x 2 a 3 x 3 a k x k = f ( x ) = (5) şeklnde tanımlanır. Burada =1,2,3,,n olmak üzere bağımlı bağımsız değşken gruplarının sayısı, k se. bağımlıbağımsızdeğşken grubundak bağımsız değşkenlern sayısıdır. y,. gruptak bağımlı değşken, x 1,,x k. gruptak bağımsız değşkenler, a 0 bağımsız değşkenler 0 olduğunda y bağımlı değşkenn alacağı değer, 1 a,,a k değer se regresyon katsayılarıdır Kullanılan Verler Meteoroloj stasyonlarında kaydedlen günlük ortalama sıcaklık verler ve bu stasyonların konum blgler, Karadenz Teknk Ünverstes Harta Mühendslğ Bölümü tarafından ver kullanım zn konusunda Meteoroloj Genel Müdürlüğüne yazılan resm zn talebyle tarhnde elde edlmş ve bu çalışmada kullanılmıştır (Şekl 1). Çalışmada öncelkle, Meteoroloj Genel Müdürlüğünden yılları arasında Karadenz bölgesnde k yaklaşık 32 yıllık 52 stasyona at temn edlen günlük ortalama sıcaklık verler ve bu stasyonların ED 50 (European Datum 50)

3 S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI sstemndek enlem, boylam ve yükseklk değerler çalışmanın amacına uygun olacak şeklde MS Excel çalışma ortamı ve MATLAB le yazılan program kodları yardımıyla düzenlenmş ve yen ver dosyaları oluşturulmuştur. Şekl 1. Karadenz Bölges Meteoroloj İstasyonlarının İllere Göre Dağılımı 2. Analz ve Bulgular IDW yöntemnn uygulanmasında Orjnal Shepard le üç farklı krter üzerne rdelemeler yapılması amaçlanmıştır; Güç parametres seçm, Dayanak noktalarının sayısı ve enterpolasyon noktasına göre uzaklığı, Dayanak noktalarının sayısı ve enterpolasyon noktasına uzaklığı, Dayanak noktaları le enterpolasyon noktası arasındak yükseklk farkları. Seçlen enterpolasyon noktası ve dayanak noktaları arası d mesafeler (3) eştlğ yardımıyla belrlenmştr. IDW yöntemnn dayanak noktaları sayısı ve konumu açısından performansını test etmek amacıyla; optmum hang d mesafesndek ve enterpolasyon noktasına göre hang yükseklk farkı aralığındak dayanak noktalarının kullanılması üzerne çeştl testler yapılmıştır. Bu amaçla arama yarıçapı algortmasında öncelkle maxmum 500 km d mesafesndek dayanak noktaları arasından, enterpolasyon noktası le ±400m ve ±550m yükseklk farkı aralığında olanları enterpolasyona katkı sağlayacak noktalar olarak belrlenmş ve buna göre IDW uygulanmıştır. Bu şlem daha sonra maxmum 700 km ve 1000 km lk d mesafes ve ±400m ve ±550m yükseklk farkı aralığı çn tekrarlanmış ve ayrı ayrı IDW uygulanmıştır. Orjnal Shaperd metodunda, güç parametres terchnn enterpolasyon sonuçlarının doğruluğuna etksn test etmek amacıyla farklı güç parametreler seçlerek (0.5, 1, 1.5, 2 ve 3), (2) eştlğnde ağırlıklar hesaplanmıştır. Enterpolasyon le hesaplanan sıcaklık değerlernn duyarlık ölçütler maxmum hata, mnmum hata ve karesel ortalama hata olarak hesaplanmıştır(davs 1987; Song and DePnto 1995). Duyarlık ölçütler çn her br enterpolasyon noktasının 32 yıllık süreçte günlük hesaplanan yen sıcaklık değer le aynı zaman noktasındak ölçülen sıcaklığı (T p ) arasındak fark olarak enterpolasyon hatası e T p T p ( = (j=1,2,3,,..,365*32 (~11686 gün ) (6) ) eştlğnden hesaplanmıştır. Buradan her br stasyon çn aylık ölçekte maxmum hata (max(e )) ve mnmum hata (mn(e )) hesaplanır. Karesel ortalama hata; KOH = [ 2 e ] n 1 (7) eştlğnden hesaplanır. Burada Karadenz Bölges kıyı,orta ve yüksek olmak üzere 3 bölümde ncelenmş olup kıyı kesmnden 7 tane stasyonun karesel ortalama hataları aşağıdak tabloda verlmştr (Zengn Kazancı, 2014) (Tablo 1).

4 Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık Tablo 1. Orjnal Shepard Yöntem le Kıyı kesmnn aylık ortalama sıcaklık değerlernn karesel ortalama hataları Gruplama Krterler Aylık Ortalama Sıcaklık Değerler nn Hata krterler ( 0 C) maks(koh) mn(koh) ± ± ± ± ± Kıyı bölgesnde tüm yıllara at verler bulunan 17040, 17030, 17033, 17624, 17026, ve stasyonlarının Tablo 1 le gösterlen gruplama krterlernden lk sütunda fade edlen 0.5, 1, 1.5, 2 ve 3 güç parametresn knc sütünda yer alan 500, 700 ve 1000 le fade edlen değerler de enterpolasyon yapılacak alana düşecek nokta sayısını belrlemek çn kullanılan arama yarıçapının klomete cnsnden fadesn ve üçüncü sütunda yer alan ±400 ve ±550 le gösterlen se enterpolasyon noktası ve dayanak noktası arasındak yükseklk farkının metre cnsnden fadesdr. En düşük KOH değernn 1000km arama yarıçapı, ±550m yükseklk farkı ve 0.5 güç parametres le olduğu görülmektedr. Şekl 2 le bu krterlere sahp olan kıyı bölgesndek stasyonların 1990, 2002 ve 2011 yıllarına at aylık ortalama mnmum ve

5 S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI maksmum sıcaklıkları gösterlmştr. Karadenz Bölges ndek dğer tüm kıyı, orta ve yüksek gruplara düşen tüm stasyonlara at verlere Kazancı (2014) te ayrıntılı br şeklde fade edlmştr Yılı Mnmum Sıcaklıklar 1990 Yılı Maksmum Sıcaklıklar 2002 Yılı Mnmum Sıcaklıklar 2002 Yılı Maksmum Sıcaklıklar 2011 Yılı Mnmum Sıcaklıklar 2011Yılı Maksmum Sıcaklıklar Şekl 2. Kıyı bölges IDW yöntemnn yıllarına at aylık ortalama mnmum ve maksmum sıcaklıkları

6 Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık Çalışmada, sıcaklığın;yükseklk bağımsız değşkenne bağlı olarak br bağımlı değşken alınması le oluşturulan Bast Doğrusal Regresyon Model nden elde edlen sonuçlar üzernden bulguların rdelemes de yapılmıştır. Bast doğrusal regresyon yöntemnde, günlük verlerden regresyon katsayıları hesaplanırken çalışma bölgesndek 52 stasyon noktaları modele dahl edlmştr. EKK lkesne göre dengelemel olarak elde edlen de a 0 ve a 1 regresyon katsayıları le oluşturulan bast doğrusal regresyon modelnde a 0 ve a 1 katsayılarının kestrmne lşkn dengelemenn ort alama hatasının soncul değer (a posteror) m0 hesaplanır. 1katsayıları a ve 0 a ve 1 a katsayılarının ortalama hataları nın zaman değştrlmş jülyen günü (MJD) ne göre değşmler Şekl 3 ve Şekl 4 de gösterlmektedr. Şekl 3. Bast Regresyon Yöntem 1 akatsayılarının Günlük Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) Şekl 04. Bast Regresyon Yöntem a 1 akatsayılarının Günlük Ortalama Hata Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) Bast regresyon yöntemnn katsayılarının belrleyclk katsayısı grafğnn günlük değşm çzdrlmştr. Buna göre uygulanan regresyon modelnn kış sıcaklıklarındak 0.9 belrleyclk katsayısı le verler % 90 oranında temsl etmektedr. Yaz aylarında se bu oran 0.1 lere nmektedr (Şekl 5).

7 S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Şekl 5. Bast Regresyon Yöntem Günlük R 2 Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) Bast regresyon yöntem le elde edlen sonuçların KOH ve MHO duyarlık ölçütü olarak hesaplanmış ve grafkler sırasıyla Şekl 6. le gösterlmştr. Bu k grafkte de son yıllarda daha fazla ver olmasından dolayı hata oranlarında azalma olduğu görülmüştür. Şekl 6. Bast Regresyon Yöntem KOH ve MHO Günlük Grafğ(01 Ocak Aralık 2012) Çoklu doğrusal regresyon yöntemnde, günlük verlerden regresyon katsayıları hesaplanırken çalışma bölgesndek 52 stasyon noktaları modele dahl edlmştr. EKK lkesne göre dengelemel olarak elde edlen de a 0 a 1 a 2 a 3 regresyon katsayıları le oluşturulan çoklu doğrusal regresyon 0 modelnde a a 1 a 2 a 3 katsayılarının kestrmne lşkn dengelemenn ortalama hatasının soncul değer (a posteror) 0 m hesaplanır.. 0 a katsayısı çn 0.03 la 0.02 arasında, boylamın katsayısı olan a la 150 arasında, enlemn 2 katsayısı olan a 1000 la 500 ve yükseklğn katsayısı olan a 3 se 1 la 0.5 arasında değşen değerler almaktadır.

8 Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık Burada enlemden gelen katsayı değer en büyük değerdr. Bunun sebeb se Karadenz Bölges nde dağlar denze paralel br bçmde uzanmasından dolayı ç kesmlerde az enlem farkına rağmen yükseklk farkında an artışlar olmasıdır. Böylece, enlem e 2 katsayısı göre yükseklğn değşm de fade br fonksyonu eden a halndedr (Şekl 7). Şekl 8 le de bunlara at ortalama hataların günlük dağılım grafğ gösterlmektedr. Şekl 7. Çoklu Regresyon Yöntem Katsayılar Günlük Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) Şekl 8. Çoklu Regresyon Yöntem Katsayıların Günlük Ortalama Hata Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) Çoklu regresyon modelnde sıcaklıktak toplam değşmn yüzde kaçının enlem, boylam ve yükseklk değşm tarafından açıklanabldğnn br ölçütü olarak 2 belrleyclk katsayıları hesaplanmıştır. Çoklu regresyon modelnde kış sıcaklıklarındak 0.9 cvarındak belrleyclk katsayısı le modeln verler % 90 oranında temsl ettğ görülmektedr. Bu oran yaz aylarında 0.1 lere nmektedr (Şekl 9). Bunun sebeb kış aylarındak sıcaklık farklarının yükseklkle brlkte daha az değştrmş olması le açıklanablr.

9 S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Şekl 9. Çoklu Regresyon Yöntem Günlük R 2 Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) KOH ve MHO duyarlık ölçütü olarak hesaplanmış ve grafkler sırasıyla Şekl 10. le gösterlmştr. Bu k grafkte de son yıllarda daha fazla ver olmasından dolayı hata oranlarında azalma olduğu görülmüştür. Şekl 10. Çoklu Regresyon Yöntem Günlük KOH ve MHO Grafğ (01 Ocak Aralık 2012) 3. Sonuçlar Kıyı bölgesndek 1990, 2002 ve 2011 yıllarında elde edlen maksmum ve mnmum enterpolasyon hatalarına göre br değerlendrme yapıldığında güç parametres p=0.5, arama yarıçapı 1000km ve yükseklk farkı ±550m şeklndek parametre seçmnn en y sonuçlar en düşük enterpolasyon hatası le nolu stasyonda elde edlrken en kötü sonuçlar se daha büyük enterpolasyon hataları le nolu stasyonda elde edlmştr. Burada en y sonuçların elde edldğ stasyonun denz sevyesne göre 33 m yükseklkte ve en kötü sonuçların elde edldğ stasyonun se 3 m yükselkte olduğu göz önüne alınırsa; kıyı bölgesnde enterpolasyon hatası se stasyon yükseklğ arasında ters orantının olduğu görülür. Bunu yanısıra enterpolasyon hatası kıyı bölgesnde mevsmlk değşm göstermş olup ve en büyük hatalar yaz aylarında meydana gelmştr. Kullanılan 3 yöntem brbr le kıyaslanırsa;

10 Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık Mnmum tahmn hatalarına göre yöntemler doğru enterpolasyon tahmn sağlaması açısından kıyaslandığında; çoklu doğrusal regresyon model > bast doğrusal regresyon model > IDW Orjnal Shepard metodu Maxmum tahmn hatalarına göre yöntemler doğru enterpolasyon tahmn sağlaması açısından kıyaslandığında; çoklu doğrusal regresyon model > bast doğrusal regresyon model > IDW Orjnal Shepard metodu Kış aylarında doğru enterpolasyon tahmn sağlaması açısından yöntemler kıyaslandığında; alçak noktalarda çoklu doğrusal regresyon model > bast doğrusal regresyon model > IDW Orjnal Shepard metodu Yaz aylarında doğru enterpolasyon tahmn sağlaması açısından yöntemler kıyaslandığında; yüksek noktalarda çoklu doğrusal regresyon model > bast doğrusal regresyon model > IDW Orjnal Shepard metodu, olduğu sonuçları elde edlr. Teşekkür Karadenz Bölges meteoroloj stasyonları günlük ortalama sıcaklık verlernn temn edlmesn sağlayan Meteoroloj Genel Müdürlüğü, Meteoroloj Ver İşlem Dares Başkanlığına ve ver temn sırasında desteklern esrgemeyen sayın harta yüksek mühends Mesut DEMİRCAN a teşekkür ederz. Kaynaklar Akyürek,Ö., Arslan,O., ve Karademr, (2013). A., So2 ve Pm10 Hava Krllğ Parametrelernn Cbs le Konumsal Analz: Kocael Örneğ, TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası Ulusal Coğraf Blg Sstemler Kongres, Ankara. Attorre F, Alfo M, De Sancts M, Francescon F, Bruno F., (2007). Comparson of nterpolaton methods for mappng clmatc and boclmatc varables at regonal scale. Int. J. Clmatol. 27: Başayğt, L., Şenol, H. ve Müjdec, M., (2008). Isparta İl Meyve Yetştrme Potansyel Yüksek Alanların Bazı Toprak Özellklernn Coğraf Blg Sstemler le Hartalanması, Süleyman Demrel Ünverstes Zraat Fakültes Dergs 3(2): Cao, W., Hu, J., Yu, X., (2009). A study on temperature nterpolaton based on GIS, Geonformatcs, th Internatonal Conference on,, 1 5. Davs BM, (1987). Uses and abuses of Cross valdaton n geostatstcs. Math. Geol., 19(3): Demrcan, M., Arabacı, H., Bölük, E., Akçakaya, A. ve Ekc, M. (2013). İklm Normaller: Üç Sıcaklık Normalnn İlşkler Ve Uzamsal Dağılımları, III. Türkye İklm Değşklğ Kongres, TİKDEK, İstanbul. Doğru, A.Ö., Keskn, M., Özdoğu, K., İlev, N.,Uluğtekn, N.N., Bektaş Balçık, F., Göksel, Ç. ve Sözen, S., (2011). Meteorolojk Verlern Değerlendrlmes ve Sunulması çn Enterpolasyon Yöntemlernn Karşılaştırılması, TMMOB Coğraf Blg Sstemler Kongres Antalya. Doğru, A., Okçu, D., Özener, H. ve Solum, Ş., (2013). Coğraf Blg Sstemler İle İklm Karakter Üzerne Çalışmalar, TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası Ulusal Coğraf Blg Sstemler Kongres, Ankara. Franke, R., and Nelson, G. (1980), Smooth nterpolaton of large sets of scattered data. Internatonal Journal of Numercal Methods n Engneerng 15, Hartkamp, A., D., Beurs, K., D., Sten, A. ve Whte, J., W., (1999). Interpolaton Technques for Clmate Varables, Geographc Informaton Systems Seres Kurtzman, D., ve Kadmon, R., (1999)Mappng of Temperature Varables n Israel: A Comparson of Dfferent İnterpolaton Methods, Clmate Research, Lu GY, Wong DW., (2008). An adaptve nverse dstance weghtng spatal nterpolaton technque, Comput. Geosc., Volume 34, Issue 9: Yang, G., Zhang, J., Yang, Y. ve You, Z., (2011). Comparson of Interpolaton Methods for typcal Meteorologcal Factors Based on GIS A case study n Jta Basn,Chna, Geonformatcs, 19th Internatonal Conference on, 1 5. Luo, H. ve He, X.,(2011). An Improved Inverse Dstance Weghted Interpolaton Method for InSAR Tropospherc Delay Error Correctons,Internatonal Conference on Informaton Scence and Technology, Mar, A., ve Fares, A., (2011) Comparson of Ranfall Interpolaton Methods n a Mountanous Regon of a Tropcal Island, Journal of Hydrologc Engneerng, Nalder, I. A., ve Ross, R. W., (1998) Spatal Interpolaton of Clmatc Normals:Test of a New Method n the Canadan Boreal Forest, Agrcultural and Forest Meteorology 92, Shepard, D., (1968). A two dmensonal nterpolaton functon for rregularly spaced data. Proceedngs of the 1968 ACM Natonal Conference. pp Stahl, K., Moore, R.D., Floyer, J.A., Aspln, M.G. ve McKendry I.G. (2006).Comparson of Approaches for Spatal Interpolaton of Daly Ar Temperature n a Large Regon wth Complex Topography and Hghly Varable Staton Densty, Agrcultural and Forest Meteorologhy, Song J, DePnto JV A GIS based Data Query System. Presented at the Internatonal Assocaton for Great Lakes Research (IAGLR) Conference, Wndsor, Ontaro. Wang S, Huang GH, Ln QG, L Z, Zhangand H, Fan YR. (2014). Comparson of nterpolaton methods for estmatng spatal dstrbuton of precptaton n Ontaro, Canada, Int. J. Clmatol. 34: Xu W, Zou Y, Zhang G, Lnderman M. (2014). A comparson among spatal nterpolaton technques for Daly ranfall data n Schuan Provnce, Chna, Int. J. Clmatol. (2014), DOI: /joc Zengn Kazancı, S., (2014). Konumsal Enterpolasyon Yöntemlernn Uygulanması: Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık, Yüksek Lsans Tez, Karadenz Teknk Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, Trabzon, Türkye.

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU 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

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon 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

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI 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

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal 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

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık 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.

Detaylı

UYUM 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. 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

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL 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:

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık 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

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

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

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-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

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale 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

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-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)

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME 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

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney 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

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:135-31X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs (1) 13-1 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Araz Yüzey Tanımlamada Nokta Dağılımının Önem Đk Deneysel Çalışma H.Murat YILMAZ *, Murat

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( 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

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM 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.,

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek 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

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a 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

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli 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

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele 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

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA 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,

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. 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)

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, 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

Detaylı

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Makina Mühendisliği Bölümü Mukavemet I Vize Sınavı (2A)

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Makina Mühendisliği Bölümü Mukavemet I Vize Sınavı (2A) KOCELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk akültes Makna Mühendslğ Bölümü Mukavemet I Vze Sınavı () dı Soyadı : 18 Kasım 013 Sınıfı : No : SORU 1: Şeklde verlen levhalar aralarında açısı 10 o la 0 o arasında olacak

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA 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

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. 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

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. 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,

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN 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

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI 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

Detaylı

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

Yapay 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

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN 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

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi 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

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi 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

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK 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

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir 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

Detaylı

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası 0. Türkye Harta Blmsel ve Teknk Kurultayı 8 Mart - Nsan 00, Ankara POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZONA ETKİSİ M. ılmaz,

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 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

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-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

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. 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

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-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

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ 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.

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek 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

Detaylı

PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ

PARABOLİK 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

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 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

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Syısl Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 7. Hft LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİ (Devm) Syısl Çözümleme İÇİNDEKİLER Doğrusl Denklem Sstemlernn Çözümü İtertf Yöntemler Jcob Yöntem Guss-Sedel Yöntem

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.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

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1 Hayvansal Üretm 54(): 8-3, 03 Araştırma Makales Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmn Yöntemlernn Performanslarının Karşılaştırılması Gazel Ser *, Barış Kak, Abdullah Yeşlova,

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON 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

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 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

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla 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

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK 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

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL 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

Detaylı

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı Sera İklmlendrme Kontrolü İçn Etkn Br Gömülü Sstem Tasarımı Nurullah Öztürk, Selçuk Ökdem, Serkan Öztürk Ercyes Ünverstes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Kayser ozturk.nurullah@yahoo.com.tr,okdem@ercyes.edu.tr,

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS EN KÜÇÜK KARELER, RİDGE REGRESYON VE ROBUST REGRESYON YÖNTEMLERİNDE ANALİZ SONUÇLARINA AYKIRI DEĞERLERİN ETKİLERİNİN BELİRLENMESİ ZOOTEKNİ ANABİLİM

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK 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)

Detaylı

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İsmal ÇÖLKESEN 1, Tahsn YOMRALIOĞLU 2, Taşkın KAVZOĞLU 3 1 Araş. Gör., Gebze Yüksek Teknoloj Ensttüsü,

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT 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

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE 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

Detaylı

REGRESYONDA 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 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

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, 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

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE 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

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 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.

Detaylı

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

Detaylı

Okullarda Coğrafi Bilgi Sistem Destekli Öğrenci Kayıt Otomasyon Sistemi Uygulaması: Trabzon Kenti Örneği

Okullarda Coğrafi Bilgi Sistem Destekli Öğrenci Kayıt Otomasyon Sistemi Uygulaması: Trabzon Kenti Örneği Okullarda Coğraf Blg Sstem Destekl Öğrenc Kayıt Otomasyon Sstem Uygulaması: Trabzon Kent Örneğ Volkan YILDIRIM 1, Recep NİŞANCI 2, Selçuk REİS 3 Özet Ülkemzde öğrenc veller le okul darecler, öğrenc kayıt

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA 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

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA 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

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe 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

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK 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

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE 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:

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A 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

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, 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

Detaylı

Ürdün yağışlarının yarıvaryogram modeli

Ürdün yağışlarının yarıvaryogram modeli tüdergs/d mühendslk Clt:, Sayı:, 8-9 Şubat 3 Ürdün yağışlarının yarıvaryogram model Qassem TARAWNEH *, Zeka ŞEN İTÜ Uçak ve Uzay Blmler Fakültes, Meteoroloj Mühendslğ Bölümü, 34469, Ayazağa, İstanbul Özet

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

İSTANBUL BOĞAZI NIN KARADENİZ ÇIKIŞINDA SWAN DALGA TAHMİNLERİNİN RADAR ÖLÇÜMLERİ İLE KIYASLAMASI

İSTANBUL BOĞAZI NIN KARADENİZ ÇIKIŞINDA SWAN DALGA TAHMİNLERİNİN RADAR ÖLÇÜMLERİ İLE KIYASLAMASI İSTANBUL BOĞAZI NIN KARADENİZ ÇIKIŞINDA SWAN DALGA TAHMİNLERİNİN RADAR ÖLÇÜMLERİ İLE KIYASLAMASI Adem Akpınar a, Recep Emre Çakmak a, Yüksel Yağan b, Raşt Çeleb b a Uludağ Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR wwwteknolojkarastrmalarcom ISSN:1304-4141 Makne eknolojler Elektronk Dergs 00 (4 1-14 EKNOLOJİK ARAŞIRMALAR Makale Klask Eş Eksenl (Merkezl İç İçe Borulu Isı Değştrcsnde Isı ransfer ve Basınç Kaybının

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Savaş OKUR PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN BASİT DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ ZOOTEKNİ ANABİLİM

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL 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

Detaylı

Bir Yerleşkede Enerji Yönetimi ve Enerji Tasarruf Potansiyelinin İncelenmesi

Bir Yerleşkede Enerji Yönetimi ve Enerji Tasarruf Potansiyelinin İncelenmesi 15 TTMD Mayıs Hazran 2013 Makale Artcle Br Yerleşkede Enerj Yönetm ve Enerj Tasarruf Potansyelnn İncelenmes Energy Management and Energy Savngs Potental Study n a Campus Zya SÖĞÜT / İnanç Caht GÜREMEN

Detaylı

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

GM-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

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 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

Detaylı

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri TOBİT MODEL 1 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon Modeller Sınırlı bağımlı değşkenler: sansürlenmş (censored) ve keskl (truncated) regresyon modeller şeklnde k gruba ayrılır. 2 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Unv Muh Blm Derg, 23(6), 707-717, 2017 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences Karayolu trafk kazalarına yen br yaklaşım: analz kesmler model

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya 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

Detaylı

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

Detaylı

Epilepside EEG Tabanlı Entropi Değişimleri

Epilepside EEG Tabanlı Entropi Değişimleri TURKMIA 9 Proceedngs 7 VI. Ulusal Tıp Blşm Kongres Bldrler ENMI Vol V No 1, 9 Eplepsde EEG Tabanlı Entrop Değşmler b c Serap 1 AYDINa,1, H.Melh SARAOĞLU, Sadık KARA a Elektrk-Elektronk Müh Böl, Ondokuz

Detaylı

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI BÖLÜM II D ÖRNEK 0 BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 0 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI 0.1. BİNANIN GENEL ÖZELLİKLERİ...II.0/ 0.. TAŞIYICI

Detaylı

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Aerodnamk Akışların Modellenmesnde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Mehmet Önder Efe, Marco Debas, Peng Yan, Htay Özbay 4, Mohammad Sammy 5 Elektrk ve Elektronk Mühendslğ Bölümü TOBB Ekonom

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating 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

Detaylı