SÖZDE RASTSAL SAYI ÜRETĐMĐNĐN KRĐPTOGRAFĐK AÇIDAN ĐNCELENMESĐ
|
|
- Zeki Karabulut
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 SÖZDE RASTSA SAYI ÜRETĐĐNĐN KRĐPTOGRAFĐK AÇIDAN ĐNCEENESĐ Fata BÜYÜKSARAÇOĞU, Erca BUUŞ Trakya Üerstes, ühedslk arlık Fakültes, Blgsayar ühedslğ, EDĐRNE Naık Keal Üerstes, Çorlu ühedslk Fakültes, Blgsayar ühedslğ, Çorlu- TEKĐRDAĞ ÖZET Sözde Rastsal Sayı Üretec (Pseudorado Nuber Geerator-PRNG), öğeler arasıda kolay kolay lşk kurulaayacak br sayı dzs ürete algorta türlerdr. Krptografk Sözde-Rastsal Sayı Üreteçler şfrelee yöteler aahtar üret sürecde öel rol oyaaktadır. So döelerde akış şfrelee algortalarıı da gelşesyle bu üreteçler kullaıı e algortk yapıları üzerde gelşeler sağlaıştır. Çalışaızda bu üreteçler ç kullaıla e yaygı e öel algortk yapı ola FSR (eer Feedback Shft Regster- Doğrusal Ger Besleel Öteleyc Saklayıcı) lara e bu yapıya uygu öreklere yer erlştr. Sayı üreteçler kullaııı gelşes üretle sayıları güelrlğ sorusuu doğuruştur. Şfrelee teel ola güelk kousu uygulaa test yöteleryle gderleye çalışılıştır. Çalışaızda ayrıca üretle sayıları asıl test edleceğ kousuda da öreklere yer erlştr.. GĐRĐŞ Krptografde kullaıla Rastgele Sayı Üreteçlerde aaç krptografk uygulaalar ç öreğ aahtar üret rastgele sayılar üretektr. Krptografk açıda sahte-rastgele (pseudo-rado) sayılar kullaak şfrelee gücüü arttıraktadır. Bu tp sayıları üretek ç sözde rastsal sayı üreteçler (pseudorado uber geerator) kullaılaktadır[9]. Rastgelelk çerek aacıyla geelde (blerce btte oluşa) geş br hauz kullaılır e hauzdak her br bt grş gürültüsüü (put ose) her br bte e hauzdak dğer her bte krptografk olarak güçlü br yolla bağılı yapılır. Öel ola okta, er herhag br dış gözlec ç kestrleez olasıdır. Krptografk Sözde rastsal Sayı Üreteçler tpk olarak, rastgelelk çere geş br hauza ('çekrdek değer') sahptr. Hauzda er alıarak hauza ade edle btler hauzu çerğ ortaya çıkasıı öleek ç (ery seçlk olarak) br şfrelee foksyou üzerde çalıştırırlar. Daha fazla bte htyaç olduğuda hauzdak her br bt dğer her bte bağılı yapa uygu br rastgele aahtarla (hauzu hç kullaılaış tarafıda olablr) hauzu çerğ şfreleyerek hauzu karıştırır. Öcek eya gelecektek kestrler daha da zorlaştırak ç hauz karıştırılada öce ye çeresel gürültüler hauza ekleeldr. Rastgele Sayı Üretec yetersz yapılışsa sste e zayıf oktaları olacaklardır []. Sözde rastsal sayı üreteçler deterstk br blgsayarda çalıştıkları ç detersttk algortalardır e bu tür br algorta le üretle sayı dzs gerçek br rastsal dzde olaya br özellğ olacaktır: peryodklk. Şurası kesdr k, eğer üreteç sabt ktarda hafıza kullaıyorsa yeterl sayıda dögü adııda sora ayı çsel durua kc kez gelecektr e oda sora da sosuza dek tekrar edecektr. Peryodk olaya br üreteç tasarlaablr acak bu tür br sste htyaç duyduğu hafıza ktarı sste çalıştıkça büyüyecektr. Bua ek olarak br sözde rastsal sayı üretec keyf br başlaa oktasıda, ya da çekrdek duruuda, başlatılablr e o ada tbare özdeş br sayı dzs üretr. Peryodklğ pratk öe sıırlıdır. Eklee her br hafıza bt le aksu peryot k katıa çıkar. Herhag br blgsayarı ere beklee yaşa süres boyuca hesaplayaayacağı kadar uzu peryoda sahp sözde rastsal sayı üreteçler şa etek üküdür. Şfre bldek ceaplaaış sorularda br de y tasarlaış br sözde rastsal sayı üretec çıktısıı, çekrdeğ (başlagıç paraetreler) blede, gerçek rastsal gürültüde ayırt ete ükü olup olayacağıdır. Şfre bldek pek çok uygulaa uygu br sözde rastsal sayı üretec çıktısıı gürültüde ayırt edleyeceğ arsayııa dayaır. E bast öreğ akış şfresdr. Bu algorta gzl br esajı, rastsal sayı üretec çıktısı le XOR şlee tab tutar. Bu tür rastsal sayı üreteçler tasarıı br hayl zordur e çoğu progra çok daha bast üreteçler kullaır. Uygulaada, pek çok sözde rastsal sayı üretec statstksel olarak öel testler geçeler egelleye bazı durular sergler. Bularda sadece brkaçıı söyleek gerekrse: Bazı çekrdek (başlagıç) duruları ç bekleede daha kısa peryotlar Kötü boyutsal dağılı Brbr takp ede değerler bağısız olaası Bazı btler dğerlerde 'daha rastsal' olables Tekbçllk eksklğ [9]
2 Şfre blsel olarak uygu ola br sözde rastsal sayı üretec rastsallık testler geçeye ek olarak bazı ek şfre blsel koşulları da sağlaak zorudadır. Bazı şfre blsel olarak güel sözde rastsal sayı üretc algortalar şulardır: Couter (sayıcı) odda eya çıktı beslee oduda çalışa akış eya blok şfreler. Güelk kaıtı ola özel tasarılar. Ör. Blu Blu Shub algortasıı güçlü br koşullu güelk kaıtı ardır acak yaaş çalışaktadır. Şfre blsel olarak güelğe dkkat ederek tasarlaış özel sözde rastsal sayı üreteçler. Ör. ISAAC algortası [],[].. TASARI EKANĐZAARI Bu bölüde çalışaızı teel kapsaya Sözde rastsal Sayı üretde kullaıla FSR (ear Feedback Shft Regsters-Doğrusal Ger Besleel Öteleyc Saklayıcı) ları tasarı e ateatksel yapıları açıklaacaktır. FSR (ear Feedback Shft Regsters-Doğrusal Ger Besleel Öteleyc Saklayıcı) lar brçok aahtar dzs üretecde kullaılaktadır. Buu ede olarak doaısal uygulaalarda uygulukları, geş peryoda sahp olaları, üretle ser y statstksel özellkler gösteres e cebrsel tekklerle kolayca aalz edlebleler gösterleblr. uzuluğuda br FSR (ear Feedback Shft Regster) da e kadar uaralaış her br br bt depolayable yeteeğ ola, br grş e br çıkışa sahp e er hareket kotrol ede br saate sahp ola tae gecke ütes çerr. FSR başlagıçta keyf olarak seçle elea le yükleerek başlagıç fazı elde edlr. Ger beslee katsayıları e başlagıç duruu XOR şlee sokularak FSR ı karakterstk polouu elde edles sağlaır [], [],[8]. : FSR ı boyu Başlagıç fazı: σ a, a +,..., a, a Ger beslee katsayıları: c c,..., c, c Ζ {,}, Bua göre; a c a c σ : a a c a + + +, a c a + a,..., a +... c a, a... c a c a c a Geel olarak: a ca c a +... ca ca Bu recurse bağıtıı polou ayı zaada FSR ı karakterstk poloudur. Bua göre karakterstk polo: ( x) x + c x + cx... + c _x+ c FSR ı bağlayıcı polou: C D + c D+ cd c D + c ( ) D Bağlayıcı polo le karakterstk polo arasıdak bağıtı şu şekldedr: ( x) x C x Br FSR, boyu e bağlayıcı polou C(D) le FSR, C D belrler: ( ) Örek: 4 ( D) + D FSR 4, C + D c, c c3, c4 f x, x, x x x x ( 3, 4) 4 Bu FSR ı çalıştırak ç başlagıç fazı σ ( ) olarak alıırsa, peryodu 5 ola dzs üretlr. FSR ı foksyou doğrusal olduğuda f (,,...,) dır. Dolayısıyla başlagıç fazı ektörü alıırsa ger besler. ektörüde başka faz görülez. da farklı br ektörle başlaırsa ektörü hç görülez. Boyu ola br FSR ı ürettğ dz peryodu e fazla olablr. Çükü FSR da faz olarak uzuluğudak ektörler alıır. uzuluğuda adet ektör ardır. FSR da ektörü görülezse e fazla adet değşk ektör görüleblr. Ya; FSR e fazla adı sora başlagıç oktasıa ger döer., C D FSR ıı ürettğ dz peryodu ( ) C( D) polouu çarpalarıa ayrılablr olup olaasıyla e başlagıç fazıyla lşkldr. Eğer ( ) D C çarpalarıa ayrılablyorsa üretle dz peryodu başlagıç fazıa göre değşr.
3 Örek: 4 ( D) + D, C + D c, c, c3, c4 f x, x, x x x x ( 3, 4) 4 4 ( D) + D + D ( + D D ) C Frekas Test Verle br dzde bulua e 'ler oraıı kotrol eder. Test herhag br paraetres yoktur. Testte kullaıla referas dağılı yarı oral dağılıdır. Test souda elde edle p-değer çok küçük çıkası dzdek ' ler ya da ' ları sayısıı bekleede fazla olduğuu gösterr. Test geçerl olables ç dz uzuluğuu e az bt olası gerekr. Test dekleler kullaılarak üretle değer ola p >. se dz rastsal olarak kabul edlr [], [4], [5]. : Bt dzs boyutu ε: RNG (Rado Nuber Geerator-Rastsal Sayı Üretec) eya PRNG le üretle bt dzs aksu peryotta dz üreteblek ç C ( D) polouu çarpalarıa ayrılaaz olası gerekr. Eğer C ( D) çarpalarıa ayrılaıyorsa dz peryodu başlagıç fazıa bağlı değldr p e C ( D) polouu böldüğü + D pololarıda e küçük derecel olaı dereces üretle dz peryodua eşttr. Buradak p sayısı sayısıı br böledr. Dz peryoduu aksu ya C D polouu böldüğü e Örek: olası ç ( ) küçük derecel polo + D olalıdır. Buu sağlaya C ( D) poloua lkel (prte) polo der [], [],[8]. 3,+ D+ D f ( x3, x, x) x x x x x3 z ( ) 3. SÖZDE-RASTSA SAYI ÜRETEÇERĐNĐN TEST EDĐESĐ Sözde-Rastsal Sayı Üreteçler test etek ç statstksel testler kullaılır. Sayı üreteçler rastsallığıı kotrol etek ç br statstksel test yeterl değldr. Bu kouda brçok test paket üretlştr (FIBS 4 - Queeslad Uersty, DeHard - Florda State Uersty, NIST). NIST paketde seçle bazı testler açıklaası aşağıda erlştr. S obs S erfc:hata foksyou P-değer erfc Örek: S obs erfc( z) π z e u du ε S S. P-değer >. olduğuda dz rastsal kabul edlr. 3.. Blok Frekas Test Verle br dzde bulua e 'ler oraıı btlk bloklar çde kotrol eder. Test tek paraetres blok uzuluğudur (). Blok uzuluğu olarak alıdığıda blok frekas test, frekas teste döüşür. Her br bloktak 'ler beklee oraı 'dr. Testte kullaıla referas dağılıı k-kare dağılııdır. Test souda elde edle p-değer çok küçük çıkası, dzdek bloklarda 'ler e 'ları oraıı 'de fazlasıyla saptığıı gösterr. Test geçerl olables ç blok uzuluğuu e az bt, dz uzuluğuu da e az bt olası gerekr [], [5], [7]. π ε ( ) + j j obs
4 χ ( obs) 4 π N P-değer gac (gaa foksyou) Örek: N N χ, ε π 3 5, π, π 3, π 3 4 5, π 5, π 6 5, π 7, π 8 5, π 3 9 5, π χ ( obs) N χ alue gac, alue gac ( 5,) r() r(6) r() r(6) r() r(6) r(3) r(36) r(4) r(46) r(5) r(56) r(6) r(66) r(7) r(76) r(8) r(86) r(9) r(96) r() r(7) r() r(7) r() r(7) r(3) r(37) r(4) r(47) r(5) r(57) r(6) r(67) r(7) r(77) r(8) r(87) r(9) r(97) r(3) r(8) r(3) r(8) r(3) r(8) r(33) r(38) r(43) r(48) r(53) r(58) r(63) r(68) r(73) r(78) r(83) r(88) r(93) r(98) r(4) r(9) r(4) r(9) r(4) r(9) r(34) r(39) r(44) r(49) r(54) r(59) r(64) r(69) r(74) r(79) r(84) r(89) r(94) r(99) r(5) r() r(5) r() r(5) r(3) r(35) r(4) r(45) r(5) r(55) r(6) r(65) r(7) r(75) r(8) r(85) r(9) r(95) P-değer. olduğuda dz rastsal kabul edlr Akış Test (Rus Test) Bu test bt dzsdek akışları topla sayısıyla lgldr. Akış ardışık ayı bt sıralaasıı fade eder. Böylece lar e ler arasıdak dalgalaaları kotrolü sağlaarak üretle bt dzs yaaş ya da hızlı olableceğ kousuda fkr err [], [5]. V (obs) : Akışları sayısı π :Bt dzsdek ler sayısı j ε j π k π V ( obs) r( k) + k ε k+ τ τ ε se r( k) dğer durularda r( k) olarak kabul edlr. V değ. erfc Örek: ( obs) π ( π ) π ( π ) ε π.5 τ V ( obs).484 P-değer., olduğuda dz rastsal kabul edlr Bloktak E Uzu Brler Test Test, -btlk bloklarda bulua e uzu brler grubu üzerde odaklaşır. Test tek paraetres blok uzuluğudur (). Dz -btlk tae bloğa bölüür e her blok çersdek e uzu brler öbeğ uzuluğua bakılır. Bu değerler frekasları beklee değerlerle kıyaslaır e cdd br sapa olup oladığı kotrol edlr. Testte kullaıla referas dağılı k-kare dağılııdır. Dz uzuluğua göre blok uzuluğu e blok sayısıa karar erlr [], [5]. u P( ) χ ( obs) r K P( r) r ( Nπ ) Nπ
5 Tablo. K e değerler aldığı değere göre hesaplaa olasılık tablosu K5, 8 Sııflar 3 4 Olasılıklar π, 48 π, 367 π, 35 π 3, 875 K5, 8 Sııflar Olasılıklar π, 74 π, 43 π, 493 π 3, 75 π 4, 7 π 5, 4 K5, 5 Sııflar Olasılıklar π, 74 π, 46 π, 53 π 3, 755 π 4, 5 π 5, 77 K5, Sııflar Olasılıklar π, 37 π, 437 π, 45 π 3, 74 π 4, π 5, 88 K6, Sııflar Olasılıklar π, 88 π, 9 π, 483 π 3, 933 π 4, 8 π 5, 675 π 5, 77 Çalışaızda kulladığıız K e değerler ç lgl tablo şu şekldedr: K N K χ ( obs) değ. gac, Örek: K 3 e 8 ε 8 Alt Blok ax-ru Alt Blok ax-ru () () () () (3) () () () () () () (3) () (3) () (), 9, 3, χ P-değer.869. olduğuda dz rastsal kabul edlr Dz Test Bu test bt dzsdek örtüşe -btlk öbekler test eder. ψ ( obs) e ψ ( obs) değerler -btlk öbekler frekasıı hesaplaak ç kullaılır [], [5], [6]. ψ ψ ψ ψ ψ ψ değ. gac değ. gac Örek: ψ (, ψ ) 3 (, ψ ) ψ ψ + ψ ε
6 ψ 3 ψ ψ ( ) ( ) ( 4+ 6) Nuber Geerators ad Pseudo Rado Nuber Geerators for Cryptographc Applcatos,. [6] I. J. Good, The seral test for saplg ubers ad other tests for radoess," Proc. Cabrdge Phlos. Soc. 47, pp , 953. [7] Nck aclare, Cryptographc Pseudo-rado Nubers Sulato, Cabrdge Securty Workshop o Fast Software Ecrypto. Dec [8] P. Ekdahl, O FSR Based Strea Cphers, PHd Thess, Noeber 3. [9] ψ 3.84 ψ değ. gac değ. gac (,.84).39 (, 3.6) P değ.. olduğuda dz rastsal kabul edlez. P değ.. olduğuda dz rastsal kabul edlr. 4. SONUÇ Bu çalışada sözde rastsal sayı üret FSR lar kullaılarak elde edles e üretle sayı dzler test edles üzerde duruluştur. Sözde rastsal sayılar rastsal sayılar üzerdek tartışalara alteratf olarak gelştrle e şfreleede hale öe koruaya dea ede yapılardır. Çalışaızda suduğuuz örekler e tasarı ekazaları sözde rastsallığa yapıla yaklaşılardır. Gerçekleştrş olduğuuz çalışa teel aalzler e tasarı ekazaları üzerde daha öce gerçekleştrle yaklaşılarla paralellk çerektedr. Bu blgler ışığıda krptografk uygulaalarda kullaılak üzere sözde rastsal sayı üret ç ye tasarı ekazaları e yaklaşılar gelştrleye dea edlecektr. KAYNAKAR [] A. eezes, P.. Oorschot, ad S. Vastoe, Hadbook of Appled Cryptography, CRC Press, 997. [] Uygulaalı ateatk Esttüsü Krptograf Bölüü, Krptografye Grş Ders Notları, ODTÜ, 4 [3] Ae Cateaut, Strea Cphers, Ecyclopeda of Cryptography ad Securty, 5. [4] Ka a Chug, Eleetary Probablty Theory wth Stochastc Processes, New York: Sprger- Verlag, 979 [5] Resed NIST Specal Publcato 8-, A Statstcal Test Sute for the Valdato of Rado
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
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
DetaylıBAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET
DetaylıKONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI
1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl
DetaylıÖRNEKLEME 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
DetaylıÖLÇÜM, 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
DetaylıYER 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,
Detaylıİki 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
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
DetaylıBÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)
BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou
DetaylıTahmin 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
DetaylıBÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ
BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ Bu bölüde regresyo odel üzerde gerçekleştrlecek teel kotrol yöteler celeecektr. Bu kısıda açıklaacak ola tekkler sadece doğrusal regresyo ç değl doğrusal olaya
Detaylı8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları
1 8. Ntelksel ( Ölçüleeye Özellkler İç) Kotrol Dyagraları Ürüler taşıası gereke kalte karakterstkler br ya da br kaçı belrlee sesfkasyolara uyayablr. Ntelk olarak adladırıla bu özellk edeyle ürü belrl
DetaylıDİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.
3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek
DetaylıTanımlayıcı 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
Detaylı1. 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
DetaylıHĐPERSTATĐK 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,
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
DetaylıSayısal 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= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıIII.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)
III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
DetaylıTALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ
TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GÜVENİLİRLİK ANALİZİ ÜZERİNE BİR YAZILIM Volka ETEMAN YÜKSEK LİSANS İstatstk Aabl Dalı 0-04 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdek bütü blgler
DetaylıKUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.
İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
DetaylıGenelleştirilmiş 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
DetaylıRANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras
RANKI OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI Reports Of Free Groups Otomorfzm Rak Le Algebras Özge ÖZTEKİN Matematk Aa Blm Dalı Name EKİCİ Matematk Aa Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada,
DetaylıGÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı
GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler
DetaylıGaunt 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
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıZaman 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
DetaylıAES 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
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıAkış Şifrelerinde Tasarım Teknikleri ve Güç İncelemesi
Akademk Blşm 07 - IX. Akademk Blşm Koerası Bldrler Ocak - Şubat 007 Dumlupıar Üverstes, Kütahya Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
Detaylı53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1
Gücellee:3/11/18 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Şeklde verle yüzey gerles duruu ç; (a) Asal düzle açılarıı (b) Asal gerleler (c) Maksu kaya gerles ve bu gerleye karşılık ral gerley buluuz. 5MPa 1MPa y
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ
DetaylıQuality 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
Detaylı1.BÖLÜM LİTERATÜR ÖZETİ
.BÖÜM İTERATÜR ÖZETİ Bu bölüde boacc ucas -boacc dzler le lgl lteratürde yer alış ola bazı çalışalar ve boacc dzler bölüeble özeller odülüe göre -boacc dzler peryodu peryod uzuluğu le lgl yapıla çalışalar
DetaylıÇok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama
üleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs uleya Derel Uversty Joural of atural ad Appled ee 7(), 9-7, 0 Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees : Br Uygulaa evl BACALI*, Pıar UÇAR Haettepe
Detaylıİstatistik 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
DetaylıT.C. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı. AĞ GÜVENLİĞİ Prof. Dr.
.C. İANBL ENİ ÜNİERİEİ Fen Bller Ensttüsü Blgsayar Mühendslğ Anabl Dalı AĞ GÜENLİĞİ Prof. Dr. Bülent ÖRENCİ Mateatksel rptoanalz Müh. Ferhat arakoç 0009 İçndekler Mateatksel rptoanalz... İçndekler... GİRİŞ...
DetaylıÖnceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan
III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
Detaylı6. 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
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
DetaylıSERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*
Ç.Ü Fe Bilileri Estitüsü Yıl:2008 ilt:18-3 SERBEST LİE EBİRLERİNDE ESAPLAMALAR * oputatio I Free Lie Algebras* Ebubekir TOPAK Mateatik Aabili Dalı Ahet TEMİZYÜREK Mateatik Aabili Dalı ÖZET Bu çalışada
DetaylıMODEL SORU - 1 DEKİ SORULARIN ÇÖZÜMLERİ
1. BÖÜM A DAGAARI MDE SRU - 1 DEİ SRUARIN ÇÖZÜMERİ 1. 5. T x x x uvvet vektörüü degede uzaklaşa ucu ile hız vektörüü ları çakışık olalıdır. Bua göre şeklide. Dal ga la rı ge li ği de ge ok ta sı a ola
DetaylıPolinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu
Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede
Detaylıİstatistik 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
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
Detaylı) ( 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
DetaylıGiriş. 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,
DetaylıBULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA
İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
DetaylıBİR 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
DetaylıVektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2
Açıklama Sorusu : V kayışlar, ayı mekaizma büyüklükleride düz kayışlara göre daha yüksek dödürme mometlerii taşıyabildikleri bilimektedir. V kayışları düz kayışlara göre gözlee bu üstülüğü sebebi "kama
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1
ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıDENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI
ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle
DetaylıTanımlayıcı 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.).
DetaylıOperasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri
Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu
Detaylı35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir.
35 Yay Dalgaları 1 Test 1'i Çözümleri 1. dalga üreteci 3. m 1 2m 2 Türdeş bir yayı her tarafıı kalılığı ayıdır. tma türdeş yay üzeride ilerlerke dalga boyu ve hızı değişmez. İlk üretile ı geişliği büyük,
DetaylıTümevarım_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
DetaylıKONSTRUKSİYONDA ŞEKİLLENDİRME
T.C. Uludağ Üverstes Fe Blmler Esttüsü ake ühedslğ Bölümü KOSTRUKSİYODA ŞEKİLLEDİRE PROJE: HASSAS DÖE SAYISI AYAR EKAIZASI TASARII Prof. Dr. Em GÜLLÜ Hazırlaya: ake üh. İlyaz İDRİZOGLU 585 Bursa 9 İÇİDEKİLER
DetaylıARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ
Gaz Üv. Müh. M. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, -7, 7 Vol, No, -7, 7 ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ İsal Serka ÜNCÜ
DetaylıKİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri
Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.
DetaylıMatematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2
Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep
GENEEŞTİRİMİŞ UANIK KÜMEER Mehme Şah Gazaep Üverses, Maemak ölümü, 27310, Gazaep ÖZET: u çalışmada öcelkle P ( br al ale olarak buludura bulaık kümeler GF ales br halka olarak yapıladırılmaka ve bu yapıı
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
DetaylıBileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:
1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki
DetaylıTÜRKİYE 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
DetaylıBir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm
Br Alışverş Merkezde Hzmet Sektörü Đç E Kısa Yol Problem le Br Çözüm Pıar Düdar, Mehmet Al Balcı, Zeyep Örs Yorgacıoğlu Ege Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr Yaşar Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr par.dudar@ege.edu.tr,
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ
4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım
DetaylıBağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği
Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar
DetaylıFİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek
Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıYrd. Doç. Dr. İhsa KARABULUT u daışmalığıda, Begül ARKANT tarafıda hazırlaa bu çalışma 3/07/008 tarhde aşağıdak jür tarafıda oy brlğ le Akara Üverstes
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BAĞIMLI GÖZLEMLERLE BOOTSTRAP YÖNTEMİ Begül ARKANT İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 008 Her hakkı saklıdır Yrd. Doç. Dr. İhsa KARABULUT u daışmalığıda,
DetaylıORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ
ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk
Detaylı