KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ
|
|
- Aylin Çınar
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda, br gözlem ayırı gözlem outler olara tespt edleblme ç bu gözlem ula değşe le temsl edlmete ve ula değşe statstsel olara alamlı olup olmadığıa baılmatadır. Br gözlem ayırı gözlem olması ç ula değşe t-statstğ statstsel olara alamlı olma tez ullaılmatadır. Bu çalışma, bast bağlaşım model ullaara, bu tez doğru olmadığıı uramsal olara spatlamata ve br arşı örele bu tez çürütmetedr. Bu çalışma ç türetlmş örete, dreçl robust bağlaşım yötem le ayırı gözlem olara tespt edle br gözlem, ula değşe t-statstğ le tespt edlemedğ gösterlmetedr. Bua lavete, ula değşe eleme öeml bağlaşım statstler asıl etledğ de rdelemetedr. Aahtar Kelmeler: Dreçl bağlaşım, t-statstğ, ula değşe, ayırı gözlem, tez çürütme, bast bağlaşım model, tespt soruu, öre Jel Sııflaması: C, C3, C5, C5 Abstract I the curret lterature, order to be able to detect a sgle observato as a outler observato, ths observato s represeted by a dummy varable ad the dummy varable s checed for statstcal sgfcace. For a observato to be a outler observato, the thess of sgfcat t-statstcs of dummy varable s used. Ths paper proves usg a theoretc proof for smple regresso model that ths thess s wrog ad refutes ths thess usg a coutereample. The eample derved for ths paper llustrates that a outler observato detected by robust regresso methods caot be detected by the t-statstcs of dummy varable. I addto, the effect of addg a dummy varable to regresso o mportat regresso statstcs s vestgated. Keywords: Robust Regresso, t-statstcs, dummy varable, outler, refute the thess, smple regresso model, detecto problem, eample Jel Classfcato: C, C3, C5, C5 * Yrd. Doç. Dr., Başet Üverstes, İİBF Eoom Bölümü B09, 0680 Bağlıca Aara, Tel: / 74, E-Mal: arzdar@baset.edu.tr
2 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez. GİRİŞ Ayırı gözlemler, modelde yer almaya etl değşeler devreye grmes soucu yüse hata çere ve bu sebeple ver ümesde dğer gözlemler sahp olduğu doğrusal davraışa ayırı br davraış sergleye gözlem olara taımlaablr. E üçü areler EKK tahm edcs ya da ver tamamıı date ala başa br tahm edc böyle br durumda çömete Rousseeuw ve Leroy, 987 ve ayırı gözlem mtarıa göre EKKler hem yasızlı hem de tutarlılı özellğ aybetmetedr. Verde tedbr almada ayırı gözlem bıraılması durumuda, dğer gözlemler le ulaşılaca blmsel çıarsama souçlarıı tam ters souçlara ulaşılmasıa sebep olablmetedr Rousseeuw ve Va Aelst, 999. Bu durum büyü br tehle yaratmatadır, çüü EKK tahmler ço yaygı olara ullaılmata ve uzu zamada berdr e altel verler ble ayırı gözlem çerdğ, bua lavete altel tsad ver olmaya ço az sayıda aday ver olduğu blmetedr Zama vd., 00. Gözlemler çde ayırı gözlem buluması şüphesde, şüphel gözlemlere ula değşeler atayara ayırı gözlem olup olmadığıı sıama, e olay ayırı tespt yötemdr. Buu sebeb, maale tap ede bölümlerde gösterlebleceğ gb, br gözleme ula değşe atama, o gözlem ets bağlaşım tahmlerde Greee, 00 ve değşrlte varyasta, o ver slmes Studemud, 00 le ayı ety yaratmatadır. Kula değşe atamış gözlemler souçlar üzerde ets bu şelde elere ula değşe tarafıda ets elemeye br tae ble ayırı gözlem, EKKler ye çömes sağlayacatır. Böyle br şüphe durumuda ula değşe ullaılmada dreçl robust bağlaşım yötemler le bütü ayırı gözlemler eş-alı tespt zoruludur. Blmsel edesler taradığıda, 000 yılıda sora yapılmış ço sayıda çalışmada, hale bağlaşım aalzde br gözlem ayırı gözlem olduğuda şüpheleldğde o gözlem ç br ula değşe atamatadır. Br gözlem ayırı gözlem olduğua se t-statstğe baara arar verlmetedr. Bu çalışma, eğer br eoom şo, teoloj buluş, doğal afet veya yalış br ayıt soucu oluşmuş br ayırı gözlem varsa es ola değşe ula değşeler tarafıda temsl edleblrlğ tez rdelemetedr. Bua lavete bast bağlaşım model ç EKK yötem ullaıldığıda statstler ula değşe ullaımıda asıl
3 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0 3 etlemete olduğu uramsal olara celemetedr. Bu çalışmada t-statstğ her zama bu ouda başarılı olmadığı uramsal olara spatlamata ve bu çalışma ç hazırlamış örelerde gösterlmetedr. Bu sayede bağlaşımda şüphel gözlemler ayırı gözlem olup olmayacağı daha güvelr br bçmde tespt edleblecetr. Bu maale c bölümü, ula değşelerle t-statstğ brlte ullaılması soucuda statstler asıl etledğ uramsal olara göstermetedr. Bu teor bulgularla, br ayırı gözlem ver ümesde çıarma ya da ula değşele bırama ousuda da yorum yapılmatadır. Tap ede üçücü bölüm uramsal bulgularda çıarsama yapmata ve dreçl bağlaşım yazııda ayırı gözlem tespt etme ç ullaıla yötemler bağlaşım souçlarıda asıl elde edleceğ gösterlmetedr. Ye bu bölümde br örele t-statstğ yetersz aldığı gösterlmetedr. Br tez çürütme ç br arşı br tez ya da öre yeterl olmatadır, bu çalışma bu çürütme blmsel atısıı sağlamatadır. So bölüm souçları özetlemetedr.. KUKLA DEĞİŞKEN MODELİ Br tez çürütme ç bast br öre ble yeterl olableceğde, souçları olay türetleblmes ç y = β + β + β + u =,..., bast bağlaşım model ullaılmatadır. Bu modelde β aaütle bağlaşım parametreler, y bağımlı değşe gözlemler, bağımsız değşe gözlemler, u Normal dağılımda gele hata term, ula değşe değerler, b EKK tahm edcler parametreler, b b b y u ˆ alıtı değerler ve gözlem sayısıı temsl etmetedr. Bu çalışmada ayırı gözlem so gözlem olduğu varsayılmata, bu sebeple so ayırı gözlem ç = değer almata, dğer gözlemler ç =0 =,...,- değer almatadır. Bu model ç EKK tahm edcler aşağıda gb çımatadır. y y b y y b
4 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez s y b b = y -b -b 3 b uˆ 3 Ayırı gözlem ula değşele temsl edldğde ve tahmler celedğde, ayırı gözlem ets sadece delem de yer ala ula değşe tahm edle parametre atsayısıda olduğu görülmetedr, çüü. gözlemle lgl blg sadece bu delemde yer almatadır. Tahm edcler, daha öce çalışmalarda belrtldğ gb, br gözlem ç ula değşe ullaıldığıda Greee 00:7 EKK parametreler, bu gözlem slp bağlaşım yapıldığıda elde edle parametreler le ayı olduğu, bua lavete Studemud 00:4 değşrlğ s de ayı özellğ gösterdğ soucuu destelemetedr. ^u y b b b 0 ˆ Öeml br özell, ula değşe le temsl edle gözlem alıtı değer delem de gösterldğ gb sıfır çımasıdır. Bu özell çolu bağlaşım model ç de geçerl olmatadır, çüü yapısı gereğ ula değşe sadece atadığı gözlem tarafıda etlemetedr. EKK amaç fosyouda drgeme yapıldığıda, EKKler yötem ula değşe alıtısıı sıfır yapara hem lgl alıtıyı hem de geel toplamı drgemetedr. Pe burada ala gelece br soru ayırı gözlem sahp olduğu yüse hata mtarıı ereye gttğ olacatır. Delem celedğde ula değşe atsayısıı aslıda hataı heps temsl ettğ görülecetr.. Kula Değşe Katsayısı Br Kalıtıdır Delem celedğde. ayırı gözlem ets çermeye ve sadece dğer gözlemler yaptığı b ve b tahmler ullaılara br alıtı hesaplamatadır. Kısaca, ula değşe atsayısı ayırı gözlem sahp olduğu yüse hata mtarı temsl ede br alıtıdır. Dreçl bağlaşım aalzde ayırı gözlemler tespt etme ç değş yötemler mevcuttur. Geel olara şüphel gözlemler ver ümesde çıarılıp EKK veya başa br 4
5 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0 yötemle parametreler hesaplamata ve bu parametreler soucuda şüphel gözlemler alıtıları celemetedr. Eğer şüphel gözlemler bu tahmde ço sapma gösterrse o zama ayırı gözlem olara tespt edlmetedr. Bu sebeple, ula değşe atsayısı şüphel gözlem dğer gözlemler göstermş olduğu doğrusallıta uzalığı göstereceğ ç, bu yötem ayırı değerler tespt etme ç ullaılablr. Faat braz sora bölümlerde gösterleceğ gb t-statstğ bu ş ç ullaılamaz.. Kula Değşe Bağlaşım Souçlarıa Ets Tahm edcler ve değşrl açısıda ayırı gözlem olduğuda şüphelele gözlem verde çıarmala ou ula değşele temsl etme açısıda br far yotur, faat dğer öeml statstler ola belrleme atsayısı R bu durumda etlemetedr. Eğer ula değşel bağlaşımı belrleme atsayısı R ve ayırı gözlem olmada bağlaşımı belrleme atsayısı, R le gösterlece olursa o zama altta lş oluşmatadır: y uˆ y R R y uˆ y 3 Delem 3 celedğde belrll atsayısı arasıda far y y 0 termde ayalamatadır. Ver ümesde yer ala br ayırı gözlem y değer stsa durumlar dışıda, dğer gözlemler ortalamasıa eşt olma olasılığıı sıfıra yaı olduğu düşüülece olursa o zama delem 3 eştl sağlamayacatır. Burada çıa öeml br souç bağlaşıma elemş ula değşeler belrll atsayılarıı arttırıcı yöde et yaratablecelerdr. Ne adar ço ula değşe ullaılaca olursa o adar yüse belrll atsayıları elde edlecetr. Bu durum çolu bağlaşım model ç de geçerl olacatır, çüü R alıtıları ve bağımlı değşe date ala br statsttr. Kalıtılar ço sayıda bağımsız değşe ets çerdğ ç R olaylıla hesaplaablmetedr. Bast bağlaşım model ç F-statstğ ullaılamamatadır, faat ula değşeler alıtıları ullaılara çolu bağlaşım model ç F-statstğ davraışı belrleeblr. 5
6 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez Kula değşel bağlaşımda ayırı gözlem ola gözlem alıtısı delem ullaılara u = 0 bulumatadır. Buu alamı ula değşeler alıtılarıı değşrl çözümleme ANOVA aalzde ets olmamasıdır. Bu sebeple bağlaşımda e adar değşe olursa olsu ANOVA yötemde etl olaca statstler ula değşeler tarafıda temsl edlmeye gözlemler tarafıda belrleecetr. Yapılaca F-test se ula değşe atsayısı dışıda atsayıları eşalı olara sıfır olma ösavı olacatır. Delem de gösterldğ gb her ula değşele R artacatır, eğer l bağlaşımda ula değşe sayısı se o zama dr /dl > 0 olacatır. Bua lavete, d term bağlaşımda ula değşe dışıda değşe sayısıı verece olursa, çolu bağlaşım aalzde aşağıda F-statstğ formülü ve R ullaılara altta yorum yapılablr. df dl dr R R d l d l dl 4 d l R Delem 4 te çıa term ç es br şaret belrleme mümü değldr, dolayısıyla bağlaşıma elee ula değşe sayısı arttıça F-statstğ artablr ya da azalablr. Faat gözlem sayısı fazla >> d, l se bu delem 4 altta delem bçmde yazılablr: df dl dr [ d l R R ] dl d l R Bu delem celedğde mar R 0. 5olmata çüü 0<R < ve büyü htmalle d l dr / dl term eğer ula değşe ayırı term temsl edyorsa dr / dl büyü br değer olacağı ç daha büyü olacatır. Bua lavete çolu bağlaşım modelde d> olacağı ç df/dl > 0 çıma olasılığı ço uvvetldr. Bu durum tap ede örete de gösterlmştr. dr dl dr d l R dl 5 d l 6
7 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0 Ayı durum ayarlamış belrll atsayısı R = / d l R ç de geçerldr. Delem 5 ç es hüüm verme mâsızdır, faat gözlem sayısı fazla se >> d, l delem 5 altta delem bçmde yazılablr: d R dr R dl dl Bu delemde R term ets gözlem arttıça azalmata ve altta delemde gösterldğ gb ayarlamış belrll atsayısı R, belrll atsayısı le ayı davraışı göstermetedr. Bu sebeple gözlem sayısı fazla se d R /dl > 0 olacatır. lm dr dl dr dl 0 Modele ula değşe eleme öeml statstler üzerde etl olduğu görülmetedr. Özellle model urma sürecde etl ola R değer artması yaıltıcı souçlar doğuracatır. Bua lavete, ayırı değer bağlaşımda ula değşele bıramalı mı yosa ayırı gözlemler ver ümesde çıarmalı mı sorusua bu şelde yaıt buluablmetedr. Bu yaıt, ula değşeler model yleştrmede öeml statstler yleştrmes sebeb le ayırı gözlemlerle ula değşeler çıarmaı daha blmsel olacağıdır. 3. KUKLA DEĞİŞKEN İLE AYKIRI GÖZLEM TESPİTİ Bölüm. de belrtldğ gb ula değşeler atsayısı dğer gözlemler oluşturduğu doğrusallığa uzalığı ölçe dreçl br alıtıdır. Bua lavete, daha öce belrtldğ gb ula değşel bağlaşımda bağlaşım değşrlğ ayırı gözlemlerde etlememetedr. Bu blgler braraya getrldğde altta yer ala statst dreçl bağlaşımda ayırı gözlem tespt etme ç ullaıla stadardze edlmş dreçl alıtı SDK değer olmatadır. Bu değer veya.5 te büyü olması durumuda br gözlem dreçl bağlaşım yötemler tarafıda ayırı değer olara tespt edlmetedr Rousseeuw ve Leroy,
8 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez 8 s b s b SDK 6 Bast bağlaşım model ç delem 6 ve ula değşe t-değer arşılaştırılaca olursa s arasıda far ortaya çımatadır. SDK t 7 Öer: Kula değşe t-statstğ yöüde aşırı değer ala ayırı değerler tespt edemez. İspat: Delem 7 celeece olursa EKKde ula değşe t-değer hem SDK değerde farlı olmata, hem de ayırı gözlemde etlemetedr. Kareö çde term, ayırı gözlem değere göre ço üçü değerler alablmete, böylece t-değer SDK değer altıa dreblmete ve bu durumda bu statst güvelmez olmatadır. Krt t c değer ç t tablosu celedğde %5 alamlılı düzeyde ço sayıda gözlem ç rt değer e düşü değer ola.96 olmatadır. Böylece t <.96 = t c ola faat SK >.5 ola ayırı değer gözlem mümü olmatadır. Delem 7 ullaılara tap ede eştszlğ sağlaya ayırı değer mevcuttur t
9 Eoometr ve İstatst Sayı: ] [ ] 0.669[ ] } [{ Bu c derecede,, ayırı gözlem değere bağlı br polomdur. Bu polomu atsayısı poztf olduğu ç >, ± yöüde büyü değerler aldığıda, o zama bu polom hep poztf olablmetedr. Kısaca t-stattğ.96 da üçü olure SKD.5ta büyü olablmetedr. Faat so eştszl yöüde büyü değerler almada da sağlaablmetedr. Eğer bu eştszlte ver sebeb le dscrmat hep egatf çıarsa o zama herhag br ayırı değerde bu eştszl sağlaaca ve t-statstğ le tespt edlemeyecetr. Bua lavete bu spat, ayırı gözlem tespt ç rt br değer tespt aca ayırı gözlem dağılımı blrse mümü olacağıı söylemete bu durum her ver ç ayrı rt değer hesaplamasıı geretrmetedr. Tap ede bölümde br örele bu durumlar gösterlmetedr.
10 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez 3. Öre Tablo : Bast bağlaşım model vers y Şel : Tablo de yer ala gözlemler gösterm Tablo, y = u u ~N0,0. model ç rastgele üretlmş ve uramı desteleyece şelde ayırı gözlem lave edlmş bast bağlaşım model vers çermetedr. Soucu. gözlem, bağlaşımı ula değşe t-değer alamsız olacağı br ayırı gözlemdr. Şel de gözlemler çoğuu sahp olduğu doğrusallıta EKK tahm edcs sapması gösterlmştr. Tablo ayırı gözlemle brlte, tablo 3 ayırı gözlem ula değşele temsl edldğde ve tablo 4 ayırı gözlemsz bağlaşım souçlarıı sumatadır. 0
11 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0 Tablo celedğde, bağımsız değşe ayırı gözlemle brlte statstsel olara alamlı çıtığı ve model urma hatası olup olmadığıa bama ç Durb-Watso statstğ hesapladığıda.90 değer le böyle br durumu söz ousu olmadığı görülmetedr. Ayırı gözlem, EKK statstler ed lehe çevrmes sebeb le tahmler gerçe aaütle parametres ç yapılaca ösavları red etmetedr. Tablo de yer ala bağlaşım soucua tablo 3 te yer ala ula değşe t-değer sebep olablmetedr. Bu tabloda ula değşe t-değer statstsel olara alamsız çımata, faat SDK değer statstsel olara ço alamlı çımatadır. Dreçl bağlaşımda SDK değer ya da.5te büyü gözlemler ayırı gözlem olara taımlamatadır. Tablo : Ayırı gözlemle brlte bağlaşım souçları. R Düzeltlmş R Stadart Hata DW d Gözlem F Katsayılar Stadart Hata t-st. p-değer Kesşm E Tablo 3: Ayırı gözlem ula değşele temsl edldğ souçlar. R Düzeltlmş R Stadart Hata SDK Gözlem F Katsayılar Stadart Hata t-st. p-değer Kesşm
12 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez Tablo 4: Ayırı gözlem olmada bağlaşım souçları. R Düzeltlmş R Stadart Hata Gözlem 0 F Katsayılar Stadart Hata t-st. p-değer Kesşm Tablo 3 ve tablo 4 arşılaştırıldığıda, beledğ gb atsayılar ve bağlaşımı değşrlğ değşmemetedr. Kula değşel bağlaşımda beledğ gb her R değer ve F-değer de artmatadır. Katsayılar alamlı olmamalarıa rağme aaütle parametrelere ço yaı çımata ve aaütle parametres ç yapılaca ösav testler abul görmetedr. 4. SONUÇ Bu çalışma, urula bağlaşım model le ula değşe ve ayırı gözlem mevcudyetde, bağlaşım tahmler, değşrl, t-statstğ, belrll atsayısı R, F- statstğ hesaplamata ve teor olara ayırı gözlem tespt ç t-statstğ ullaılması durumuda bu yötem bazı durumlarda yetersz aldığı spatlamatadır. Bu çalışma bulgularıa göre, ula değşeler le ayırı gözlemler tespt edere dat etme geretğ ortaya çımatadır. Örele de gösterldğ gb hale sılıla yazıda ullaıla t- statstğ bu ouda yetersz alablmetedr. Çıa souçlarda date alıaca otalarda brs ula değşe ullamala, ula değşe temsl ettğ gözlem ver ümesde atmaı, bağlaşım atsayı tahm ve değşrl açısıda br farıı olmadığıdır. Faat, doğru model arayışıda R statstler celeere bu şlem yapılaca olursa ula değşel modeller R değerler daha fazla olacağı date alımalıdır. Kısaca ayırı gözlemler ula değşele modelde tutma modele atı yapmadığı halde bazı statstler yleştrmetedr. Bu sebeple ayırı gözlemler ve ula değşeler modelde çıarma daha blmsel olacatır.
13 Eoometr ve İstatst Sayı:5 0 Kula değşelerle ayırı değer tespt olay olmata ve ayı matıla şüphel gözlemler ç ullaıla Coo mesafes Coo, 985, DFFITS Bllgsley vd, 980, DFBETAS Bllgsley vd, 980 statstlerde daha olay hesaplaablmetedr. Faat bu tespt yapılıre bu çalışmada çıa souçlar date alımalıdır. Bua lavete, her ver ayırı gözlem tespt ç ayrı br rt t-değer tablosu hazırlaması geretğ çalışmada çıa başa souçlarda brdr. Br uyarı olara, ula değşe le ayırı gözlem tespt e olay dreçl bağlaşım yötem olmala brlte, bütü ayırı gözlemler ula değşeler le temsl edlmemes durumuda souçları güvelmez olacağı vurgulamalıdır. Souçlarda şüphe duyulması durumuda dreçl bağlaşım yötemler le verler ayırı gözlem ç taramalıdır. Ayırı gözlemler blmsel souç çıarmaya darbe vurmatadır, çüü ayırı gözlem mevcudyetde souçlar blmsel teoremler destelemeyeblmetedr. Bua arşı tedbr alımaması durumuda ösav aşamasıda bulua br ço teorem veya au, abul edlmede eleeblr. Bütü bu sebeplerde ötürü, blmsel ösavları ya da teoremler savuduğu frler dreçl bağlaşım sıamasıda geçmş verler le sıamadıça abul görmeler masız olacatır, çüü souçlar yaıltıcı olmatadır. AÇIKLAMA NOTLARI Bu çalışmada ullaıla eoometr termler Tür Dl Kurumu Eletro Eoometr Termler Sözlüğü de yararlaılara yazılmıştır. KAYNAKÇA Bllgsley, P., Belsley, D. A., Kuh, E., Welsch, R. E. 980 Regresso dagostcs: detfyg fluetal data ad sources of collearty. Wley Seres Probablty ad Mathematcal Statstcs; Wley, New Yor-Chchester-Brsbae. MR Coo, R. D Detecto of fluetal observato lear regresso. Techometrcs 9:5 8. MR Greee, W. H. 00. Ecoometrc Aalyss 5; Pretce Hall, NJ. Rousseeuw, P. J., ve Leroy, A. M Robust regresso ad outler detecto. Joh Wley & Sos, Ic., New Yor. MR
14 Kula Değ. T İst. le Ayırı Gözlemler Tespt Edlemez Rousseeuw, P. J., ve Va Aelst, S Postve-breadow robust methods computer vso. Computg Scece ad Statstcs 3: Studemud, A. H. 00. Usg Ecoometrcs: A Practcal Gude. Addso Wesley, Lodo. Zama, A., Rousseeuw, P. J., ve Orha, M. 00. Ecoometrc Applcatos of Hgh- Breadow Robust Regresso Techques. Ecoomcs Letters, 7: 8. 4
6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
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)
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
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
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
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
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
DetaylıRidge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1
Douz Eylül Üverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:0, ss.67-77. Rdge Regresyoda Tahm Edcler Kullaımı Üzere Br Uygulama Hatce ŞAKAR Özlem ALPU 3 Erem ALTAN 4 Özet Bu çalışmada y yöüde
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
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI MUSTAFA ÇAĞATAY KORKMAZ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANA BİLİM DALI KONYA, 2
Detaylı1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1
ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm
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
DetaylıREGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,
Detaylı6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e
İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
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
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
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
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,
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
DetaylıBÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.
BÖLÜM II Asal Sayılar Taım. p > tam sayısıı de ve ediside başa bölei yosa bu sayıya asal sayı deir. de büyü asal olmaya sayılara da bileşi sayı deir. Teorem. Eğer p bir asal sayı ve p ab ise p a veya p
DetaylıExplanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.
http://oeis.org/a - (,,) Origial wor by Ata Aydi Uslu Hamdi Gota Ozmeese.. Explaatio: Number of bracelets made with blue, idetical red ad idetical blac beads. Usage: Chemistry: CROSSRES: A85 A989 A989
DetaylıNormal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım
Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu
DetaylıYayılma (Değişkenlik) Ölçüleri
Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda
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
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
DetaylıBÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve
BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre
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
DetaylıFark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi
Far Delemler Çzümüde Parametreler Değşm Ytem *Hüsey Koama Saarya Üverstes, Fe-Edebyat Faültes, Matemat Blümü, 587, Saarya Özet: İçersde e az br mertebede,,,, E b solu arları buluduğu osyoel delemlere Far
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
DetaylıWEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji
DetaylıPareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *
S.Ü. e Edebyat aültes e Dergs Sayı 4 (004 9-8 KONYA Pareto I Daılımıı l Bozulma Sasürlü Öreleme Plaıa Dayalı Parametreler Tahm ve Belee Test Süres * Cou KU Mehmet eda KAYA Özet: Bu çalımada l bozulma sasürlü
DetaylıOlabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN
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
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
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
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıTÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**
D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre
DetaylıEle Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)
5..5 Ele Alıaca Aa Koular Ayrı-zama işaretleri impuls dizisi ciside ifade edilmesi Ayrı-zama LTI sistemleri ovolüsyo toplamı gösterilimi Hafta 3: Doğrusal ve Zamala Değişmeye Sistemler (Liear Time Ivariat
DetaylıTÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)
TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu
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
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,
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
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
DetaylıREGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ
REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ.. Doğrusal İlşler.. Yalı (ast) Regreso... E Küçü Kareler Metodu a) Normal Delemler Çözümü ) Determat metodu c) Orj Kadırma... Regresou Stadart Sapması..3. Regresou Duarlılığı..4.
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
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,
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ -TOMURCUK FONKSİYONU ve -BEZIER EĞRİLERİ Mele SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 2015 Her haı salıdır ET IK Aara Üverstes Fe Blmler Esttüsü
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıBox ve Whisker Grafiği
www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma
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
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
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
DetaylıMOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM
Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal
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
DetaylıParçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama
Parçacı Sürü Optmzasyou le DW-SVD abalı Resm Damgalama Veysel Aslataş, Abdullatf Doğa, Rfat Kurba Özet Multmedya eseler ç telf haı ve erşm otrolü amacıyla çeştl damgalama teler gelştrlmştr. Bu çalışmada
DetaylıDOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1
ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 265-270 (2001) ARAŞTIRMA MAKALESIRESEARCH ARTICLE DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMN
DetaylıDeğişkenlik (Yayılım) Ölçüleri
Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa
Detaylı0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( )
Ç.Ü Fe Blmler Esttüsü Yl:29 Clt:2-1 İNTERPOLASYON VE KALAN TEORİSİ Iterpolto d Remder Theory Fge GÜLTÜRK Mtemt Ablm Dl Yusuf KARAKUŞ Mtemt Ablm Dl ÖZET Bu çlşmd İterpolsyo tmlmş, Lgrge İterpolsyo Formülü
DetaylıYaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler
www.statstcler.org İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya Yaşam eğrler arşılaştırma ç ullaıla sor ve ağırlılı testler: ayısal öreler Duru Karasoy Hacettepe Üverstes
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.).
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
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
DetaylıAra Değer Hesabı (İnterpolasyon)
Ar Değer Hesbı İterpolso Ardeğer hesbı mühedsl problemlerde sılıl rşılşıl br şlemdr. İterpolso Ble değerlerde blmee rdeğer d değerler bulumsı şlemdr. Geel olr se br osouu 0,,, gb rı otlrd verle 0,,, değerler
DetaylıTMOZ TMOZ. Pólya nın Sayma Teorisi. 1. Isınma Problemleri. Eylül 2006 Saygın Dinçer
/ Türye Matemat Öğretmeler Zümres Eylül 006 Saygı Dçer saygdcer@gmal.com Bazı ombator problemlerde çözümler sayısı, problem sahp olduğu smetrde dolayı, drger. Pólya ı sayma teors bu tür ombator problemler
DetaylıGüvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular
Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm
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)
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
Detaylı6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri
DetaylıPORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI
Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY
DetaylıElektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2
Ayrı Sistemler Eletri&Eletroi Mü. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deey 2 Prof. Dr. Aydı Aa Dr. Erol Öe Baatti Karaaya Koray Sistemleri Özellileri 1. Doğrusallı Liearity: y a ay Ölçeleme scalig, a armaşı
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıANOVA. 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
DetaylıSABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME
SABİ-KUUP YAKLAŞIMI KULLAILARAK ELEKOFERASA ODA AKUSİK EKO YOK EME uğba Özge ÖZDİÇ Rıfat HACIOĞLU Eletr-Eletron Mühendslğ Bölümü Mühendsl Faültes Zongulda Karaelmas Ünverstes, 671, Zongulda ozdnc_ozge@hotmal.com
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
DetaylıSağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:5, Sayı:, Yıl:010, ss.137-148. Sağlam Rdge Regresyo Aalz ve Br Uygulama Özlem ALPU 1 Hatce ŞAMKAR Ekrem ALTAN 3 Özet Çoklu regresyo aalzde
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Sayı/No: : 65-74 (26 DERLEME/REVIEW YAŞAM TESTİNDE KULLANILAN ÜSTEL VE WEİBULL DAĞILIMLARININ
DetaylıBR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR
BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ BĠR GRAFIN TERS WIENER ENERJĠSĠ VE TERS WIENER-ESTRADA ĠNDEKSĠ Sez ÇĠZMECĠ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Matemat Aablm Dalı OCAK-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BĠLDĠRĠMĠ
DetaylıDüşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri
Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,
DetaylıOrkun COŞKUNTUNCEL a Mersin Üniversitesi
Kuram ve Uygulamada Eğtm Blmler Educatoal Sceces: Theory & Practce - 3(4) 39-58 03 Eğtm Daışmalığı ve Araştırmaları İletşm Hzmetler Tc. Ltd. Şt. www.edam.com.tr/kuyeb DOI: 0.738/estp.03.4.867 Sosyal Blmlerde
DetaylıYığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu
S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II
8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet
DetaylıD( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2
3 BÖLÜM KAALI SİSEMLEDE EMODİNAMİĞİN I KANUNU I Yasaya giriş Birii bölümde eerjii edilide var veya yo edilemeyeeği vurgulamış, sadee biçim değiştirebileeği belirtilmişti Bu ile deeysel souçlara dayaır
Detaylı3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.
0..006 MAT3 AYRIK MATEMATİK ARASINAV SORULARI Numarası :..................................... Adı Soyadı :...................................... F,. Fiboacci sayısıı gösterme üzere, ( 0 P.) (a) F + = F
DetaylıGamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım
Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları
DetaylıMühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.
İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
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
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable ole at www.alphaumercjoural.com alphaumerc joural he Joural of Operatos Research, Statstcs, Ecoometrcs ad Maagemet Iformato Systems Volume 4, Issue, 6 6.4..SA. Abstract UNSARED AND SARED FRAILY
DetaylıCezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression
üra S., otamış Ö. Cezaladırılmış Eğrsel Çzg Regresyoda Karışı Doğrsal Model Yalaşımı Semra üra,*, Öz otamış Hacettepe Üverstes, İstatst Bölümü, Beytepe/ANKARA Özet B çalışmada cezaladırılmış eğrsel çzg
DetaylıMeta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi
İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
Detaylı