KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ"

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:

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

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

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

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik 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

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

1. 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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

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

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir 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

Detaylı

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

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

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

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal 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

Detaylı

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

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

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

Fark 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

Detaylı

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Yayılma (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

Detaylı

Explanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.

Explanation: 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

Detaylı

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

BÖLÜM 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

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ 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

Detaylı

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

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

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK 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,

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

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

Detaylı

YILLIK 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 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

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

İSTATİSTİKSEL 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

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 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,

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ 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

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama

Parçacık 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

Detaylı

TMOZ TMOZ. Pólya nın Sayma Teorisi. 1. Isınma Problemleri. Eylül 2006 Saygın Dinçer

TMOZ 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

Detaylı

Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler

Yaşam 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

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (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

Detaylı

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

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

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= 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)

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

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

Detaylı

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

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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

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

Detaylı

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

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- 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

Detaylı

Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2

Elektrik&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

Detaylı

Orkun COŞKUNTUNCEL a Mersin Üniversitesi

Orkun 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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

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

Detaylı

Sağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama

Sağlam 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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

T.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

Detaylı

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

SABİT-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

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY 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

Detaylı

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.

3. 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

Detaylı

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

D( 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

Detaylı

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

Düşük 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,

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte 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

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

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

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik 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

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Meta-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

Detaylı

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

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

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric 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

Detaylı

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ DALGACI DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIARILAN ÖZNİTELİ VETÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİSEL İŞLEMLERİN GERÇELEŞTİRİLMESİ Elf Derya ÜBEYLİ İnan GÜLER TOBB Eonom ve Tenoloj Ünverstes, Mühendsl Faültes, Eletr-Eletron

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK 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

Detaylı

ISO 45001. M. Görkem Erdoğan. Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına www.gorkemerdogan.com adresinden erişilebilir.

ISO 45001. M. Görkem Erdoğan. Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına www.gorkemerdogan.com adresinden erişilebilir. ISO 45001 M. Gör Erğa Bu suuya ve ouu pdf syasıa adreside işilebilir. 1 Giriş ISO 45001 e Nede İhtiyaç Duyuldu? Farlılılar Souç 2 Giriş ILO ya göre, h yıl 2.2 milyo çalışa iş azası veya mesle hastalığıda

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK 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

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

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

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Pel İYİ GENETİK ALGORİTMA UYGULANARAK VE BİLGİ KRİTERLERİ KULLANILARAK ÇOKLU REGRESYONDA MODEL SEÇİMİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 006

Detaylı

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Doç.D. Suat ŞAHİNLE Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Olasılık: Eşit saşla meydaa gele tae olayda A taesi A olayı olsu. Bu duumda A olayıı meydaa gelme olasılığı;

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

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

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

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

Detaylı

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C BLS Öcei erste; DN izilerie,,g, bazlarıı izilişi, RN izilerie,,g,u bazlarıı izilişi ve protei izilerie amio asitleri izilişi baımıa, orta bir alfabe ile yazılmış izileri hizalaması üzerie urulu. Hizalamış

Detaylı

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ; KULLANILACAK SOFTWARE: AVRA a) Geel Açılama Uzmaları özel değerledirmeleri ve firmaları prestijleri temel olmala beraber, dereceledirme çalışmalarımızda, eoomi ve matemati bilimlerii birlite ürettiği teorilerde

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

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

Detaylı

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için ÖzelKredi İstekleriize daha kolay ulaşmaız içi Yei özgürlükler keşfedi. Sizi içi öemli olaları gerçekleştiri. Hayalleriizi süsleye yei bir arabaya yei mobilyalara kavuşmak mı istiyorsuuz? Veya özel güler

Detaylı

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

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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstler Taımlayıcı İstatstler Br veya brde azla dağılışı arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere taımlayıcı statstler der.

Detaylı

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

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

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

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

Detaylı

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde SAYILAR DÜNYASINDA GEZİNTİLER H. Turgay Kaptaoğlu Bu yazıda deri teorilere imede sayıları çoğulula da tamsayıları ilgiç özellileride bahsedeceğiz. Bu özellileri hiçbiri yei değil; yüzyıllar, hatta biyıllar

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

Analiz II Çalışma Soruları-2

Analiz II Çalışma Soruları-2 Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

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

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

Detaylı

ÇÖZÜM.1. S.1. Uyarılmış bir hidrojen atomunda Balmer serisinin H β çizgisi gözlenmiştir. Buna göre,bunun dışında hangi serilerin çizgileri gözlenir?

ÇÖZÜM.1. S.1. Uyarılmış bir hidrojen atomunda Balmer serisinin H β çizgisi gözlenmiştir. Buna göre,bunun dışında hangi serilerin çizgileri gözlenir? KONU:ATOM FİĞİ ebuyukfizikci@otmail.com HAIRLAYAN ve SORU ÇÖÜMLERİ:Amet Selami AKSU Fizik Öğretmei www.fizikvefe.com S.1. Uyarılmış bir idroje atomuda Balmer serisii H β çizgisi gözlemiştir. Bua göre,buu

Detaylı

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators * MIXED EGESYON TAHMİN EDİCİLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI The Comparisions o Mixed egression Estimators * Sevgi AKGÜNEŞ KESTİ Ç.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü Matemati Anabilim Dalı Selahattin KAÇIANLA Ç.Ü.Fen Edebiyat

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

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik 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

Detaylı

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme 5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli

Detaylı

v = ise v ye spacelike vektör,

v = ise v ye spacelike vektör, D.P.Ü. Fe Bilimleri Estitüsü 1. ayı Mayıs 6 emi-pozitif Ortogoal Matrisler içi Alteratif İi Yötem WO ALERNAIVE MEHOD FOR EMI-POIIVE OROGONAL MARICE B. BÜKCÜ* *Gaziosmapaşa Üiversitesi, Fe-Edebiyat Faültesi,

Detaylı

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ

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

Detaylı

TÜME 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

Detaylı

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

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

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel 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

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı