BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN RSM ANALİZİ
|
|
- Meryem Büker
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN RSM ANALİZİ M. Ş. TANYILDIZI *, M. ELİBOL, D. ÖZER ÖZET Bacillus amyloliquefaciens ile alfa amilaz üretim ortamının optimizasyonu response surface metodu (RSM) ile yapılmıştır. Bu yöntemle daha az sayıda deneyle sistem hakkında daha fazla bilgi sahibi olunmaktadır. Ayrıca fermantasyon prosesleri gibi birbirlerini etkileyen paramereleri içeren sistemlerde klasik yöntemin açıklayamadığı bileşenlerin birbirleri arasındaki etkileşim incelenmiştir. Deney planı ve sonuçların istatiksel değerlendirilmesinde Design exper 6.0 yazılımı kullanılmıştır. Yapılan deney sonucunda maksimum enzim üretimi 16 g/l nişasta, g/l ve 7.15 g/l YE içeren fermantasyon ortamında elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler ; RSM, alfa amilaz, B. amyloliquefaciens 1. GİRİŞ α-amilaz (1-4 α-d-glukanohidrolaz,e.c ) α-1, α-4 e bağlı D-glukoz birimli polisakkaritlerde α-1,4 glikozidik bağlarını maltoz yada daha büyük oligosakkaritleri üretmek için hidrolizini katalizleyen bir enzimdir (1). Enzim kullanılan endüstrilerde üretim maliyetini düşürmek için enzim maliyetlerinin düşürülmesi gereklidir. Enzim üretimini artırmak hem genetik manipulasyonla hem de ortam mühendisliğiyle sağlanabilir. Genetik yaklaşımla üretim artışını sağlayan bir çok çalışma vardır. Metabolik ürünlerin salgılanması mikroorganizmaların belirli ortamlarda hayatta kalma stratejilerinin bir kısmıdır. Buna göre rekombinantlar kararlı olmayabilir. Ortam manipülasyonu ile enzim üretiminin artırılmasının daha iyi bir strateji olduğu düşünülebilir (2,3). Enzim üretimini artırmak amacıyla yapılan çalışmalarda ortam bileşenleri ve proses şartları diğer faktörler sabit tutularak tek faktör optimizasyonuyla yapılmaktadır. Tek faktör optimizasyonunda tüm değişkenlerin sonuç değişkeni üzerine kombine etkilerini açıklamak mümkün değildir. Parametrelerin birbiriyle etkileşimini de inceleyen RSM kullanarak optimum değerler elde edilebilir. Bu teknik sistemin optimum cevabını hesaplamak için iki veya daha fazla değişkenlerin lineer, etkileşimli ve quadratik etkilerini belirlemede kullanılabilir. Bu çalışmada RSM ile ortam bileşenlerinin α-amilaz üretimi üzerine olan etkisi belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaçla karbon kaynağı olarak nişasta, azot kaynağı olarak pepton ve yeast ekstrakt kullanılmıştır. Ortamda kullanılan diğer bileşenler daha önceden yapılan klasik yöntemle belirlenen oranlarda fermantasyon ortamına konulmuştur. Elde edilen matematiksel eşitlikten optimum ortam bileşimi elde edilmiştir. Model ile açıklanan varyans oranı R 2, F-test varyans analizi (ANNOVA) ile verilmiştir. 2. KURAMSAL RSM bir veya daha fazla kritere göre ölçülen cevap ve kontrol edilen deneysel faktörler arasında var olan ilişkileri ortaya çıkarır. RSM, matematiksel ve istatiksel yöntemlerden oluşan bir metot olup, bir çok biyoteknolojik prosesi optimize etmek amacıyla kullanılmaktadır (4). Daha gerçekçi bir model oluşturmak için proses ve proses değişkenleri hakkında ön bilgi gereklidir (5,6). Cevap üzerine etkisi olan bağımsız değişenler ve bunların sistemi etkilediği aralığın bilinmesi model için önemlidir. Regresyon eşitliklerinin geliştirilmesinde test değişkenleri aşağıdaki eşitliğe göre kodlandı. * Fırat Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 23119, ELAZIĞ
2 x i = (X i -X t * ) / X i 1 Yapılan çalışmada sonuçlar ikinci mertebe modelle ifade edildi. İkinci mertebe model aşağıdaki şekildedir: 2 Y β ο + β x + β x + β x x 2 3. DENEYSEL İ i ii i İ = ij i j Bacillus amyl. (NRRL B-645) ARS kültür koleksiyonundan temin edildi. Standart aşı ortamının başlangıç ph 7.0 ye ayarlandı. 250 ml lik erlenlerde 50 ml ortama mikroorganizma ekiminden sonra 37 C de 150 rpm çalkalamalı inkübatörde fermente edildi. Enzim üretim ortamında bağımsız değişken olarak nişasta, pepton, yeast extrakt kullanıldı. Diğer ortam bileşenleri daha önceden belirlenen oranlarda katıldı. Hücreler santrifüjle uzaklaştırıldıktan sonra kültür sıvısında aktivite tayini yapıldı. Alfa amilaz aktivitesi iyodun nişasta ile verdiği renk esasına dayanılarak 620 nm de spektrofotometre yardımıyla aktivite belirlendi OD azalması 1 birim internasyonel ünite (IU/ml) olarak tanımlandı ( 7). Deneysel dizayn ve optimizasyon Design Expert (version 6.0, Stat-Ease Inc. Mineapoli, USA) programı kullanılarak gerçekleştirildi. 4. SONUÇLAR Bu teknik uygulanarak değişkenlerin birbiriyle olan etkileşimleri ve ortam optimizasyonu sınırlı sayıda deneyle yapılabilmektedir. Gerçekçi bir model elde edebilmek için çalışılan sistem hakkında ön bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla yapılan çalışmada α-amilaz üretimini etkileyen ortam bileşenleri bunların etkin olduğu aralık klasik yöntemle yapılan çalışmalarla belirlenmiştir. Tablo1 de üç bağımsız değişkenin kodlanmış ve gerçek değerleri ve aktivite değerleri görülmektedir. Fermantasyon ortamında bulunan diğer tüm bileşenler klasik yöntemle belirlenen oranlarında ortama konulmuştur. Tablo 1. İncelenen bağımsız değişkenlerin kodlanmış ve gerçek değerleri Değişkenler Sembol İncelen aralık değerleri Kod Nişasta (g/l) X Pepton (g/l) X YE (g/l) X Merkez kompozit dizaynı her biri beş konsantrasyonda 3 bağımsız değişken ve altı kez tekrarlanan merkez noktası olmak üzere toplam 20 deneyle yapıldı (Tablo 2). Elde edilen verilerin regresyon ve grafiksel analizi için Design Expert yazılımı kullanıldı. Bağımsız üç parametreye bağlı ikinci derece denklem program yardımıyla elde edilmiş ve eşitlik 3 de kodlanmış değişkenler cinsinden verilmiştir. Y = * X * X *X *X * X * X * X 1 * X * X 1 *X * X 2 * X 3 3 İkinci dereceden model eşitliğinin istatistiksel olarak varians analizi (ANOVA) ile kontrol edilmiştir. Çok düşük olasılık değeri (Pmodel>F= 5) modelin önemli olduğunu göstermektedir. Modelin uygunluğu R 2 katsayılarıyla kontrol edilebilir. Bu durumda R 2 = olarak belirlenmesi model tarafından değişimlerin % 92 sinin açıklanabildiğini göstermektedir. Ayrıca varyasyon katsayısı değeri (CV= % 9.65 ) düşük olması yapılan deneylerin güvenilir olduğunu göstermektedir (Tablo 3). Tablo 2. Üç bağımsız değişken için deneysel plan ve gözlenen α-amilaz aktivitesi.
3 Deney sırası Nişasta X 1 Pepton X 2 YE X 3 Aktivite Y gözlenen (UI) Fraksiyonel 2 3 ffaktoriyel dizayn Suç noktalar Merkez noktalar Tablo. 3 Quadratik model için varyans analizi (ANNOVA) SS DF MS F-değeri Prob(p)>F Model 1.916E E Residual (error) 1.608E Lack of Fit 1.582E Pure Error Total 2.077E6 19 R 2 = ; CV= 9.65%; Adj R 2 = P-değeri katsayıların her bir bileşenin sonuç üzerine olan etkisini kontrol etmek için kullanılabilir. Bu katsayılar tarafından bağımsız değişkenler arasındaki etkileşim de belirlenebilir. Düşük olasılık değerlerine sahip değişkenler modele katkıda bulunurken diğerleri modelden çıkarılabilir. Lineer, quadratik ve etkileşimleri terimlerin P-değerleri Tablo 4 te görülmektedir. Tablodan da görüldüğü gibi nişastanın lineer teriminin ve quadratik teriminin etkisi model için en önemli parametredir. Enziminde substratı olan nişastanın enzim üretiminde etkin olması literatürle uyum içerisindedir. Nişasta ve nispeten YE tın sınırlayıcı bileşen olarak enzim üretimini etkilediği görülmektedir. Bu komponentlerin konsantrasyonlarındaki küçük bir değişim enzim üretimini önemli oranda etkilediği görülmektedir. Fermantasyon prosesleri değişkenlerin birbirinden etkilendiği ortamlarda ortam optimizasonu incelenirken bileşenlerin birbirleriyle olan etkileşimlerini belirlemek önemlidir. RSM değişkenler arasında bu etkileşim tabakalı grafikler ve 3 boyutlu grafikler kullanılarak kolaylıkla belirlenebilmektedir. Tabakalı grafikler optimum sınırları gösteren yapıdadır. Çalışmada düşünülen sınırların ötesine uzanan gerçek optimum noktalar ulaşabilir. Grafiklerdeki her bir hat diğer değişkenin optimum tutulduğunda incelenen iki değişkenin sonsuz sayıda kombinasyonunu temsil eder. Bulunan maksimum değer grafik alanında en küçük elipsle gösterilmektedir.
4 Tablo4. Quadratik model için Varyans Analiz Tablosu Model terimleri Katsayılar Standart hata F-oranı P-değeri kayma X < 01 X X X X X X 1 X X 1 X X 2 X Şekil 1 de Nişasta ile pepton arasında çizilen grafik görülmektedir. Şekilden de görüldüğü maksimum enzim üretiminde nişasta konsantrasyonu gr/l,pepton ise 1-2 g/l konsantrasyonlarına karşılık gelen noktalarda ulaşmaktadır. Bu iki bağımsız değişken arasındaki etkileşimin enzim üretimini önemli oranda değiştirmediği görülmektedir Activity (IU) Peptone (g /l) - - Starch (g/l) Şekil.1. Alfa amilaz üretimi üzerine nişasta ve pepton konsantrasyonlarının eşzamanlı etkileşimi.
5 Activity (IU) Starch (g /l) - YE (g /l) Şekil.2. Alfa amilaz üretimi üzerine nişasta ve YE konsantrasyonlarının eşzamanlı etkileşimi Activity (IU) Peptone (g /l) - YE (g /l) Şekil.3. Alfa amilaz üretimi üzerine pepton ve YE konsantrasyonlarının eşzamanlı etkileşimi. Şekil 2 de nişasta ile YE ın biriyle etkileşimini göstermektedir. Grafiklerden de görüldüğü gibi maksimum enzim üretimi 15 g/l nişasta konsantrasyonları civarında ulaşmaktadır. Enzim üretimi maksimuma YE konsantrasyonu üst çalışma sınırına yakınken pepton konsantrasyonu ise alt çalışma sınırına yakın değerlerinde ulaşmaktadır (şekil2,3). Ayrıca pepton ile YE arasındaki etkileşiminin enzim üretimi üzerinde etkiliği olduğu görülmektedir.
6 Maksimum enzim üretimini veren ortam, Myers ve Montgomery tarafından önerilen nümerik metotla eşitlik den hesaplanmıştır. Bulunan optimum değerler kodlanmış değerleri aşağıda verilmiştir. Nişasta =0.55, pepton= -0.69, YE=0.43 Gerçek değerler cinsinden 16 g/l nişasta, g/l ve 7.15 g/l YE optimum değerlerle yapılan deneyde elde edilen aktivite değeri 1722 IU olarak bulunmuştur. Modelin önerdiği aktivite değeriyle (1739 IU) uyum içerisinde olduğu görülmüştür. 5. SEMBOLLER xi,i =Bağımsız değişkenin kodlanmış değeri, Xi,i =Bağımsız değişkenin kodlanmamış gerçek değeri, Xi*,i =Bağımsız değişkeninin merkez noktadaki kodlanmamış değeri Xi = Değişkenin basamak değişkeni. Yi = Tahmin edilen cevap, Enzim aktivitesi xi, xj = Cevap değişkenin etkileyen giriş değişkenleri βo= Kayma terimi βi = i. terimin lineer katsayısı βii= i. terimin quadratik katsayısı βij = i ve j. terimin karşılıklı etkileşim katsayısı R 2 = Regreasyon katsayısı CV= Varyasyon katsayısı SS = Kareler toplamı DF = Serbestlik derecesi; MS = Kareler ortalaması Adj R 2 = Adjoint regreasyon katsayısı 6. KAYNAKLAR 1- Yoo Y.J., Cadman T.,W., Hong J., Hatch R.,T., 1987, Kinetics of α-amylase Synthesis from Bacillus amuloliquefaciens, Biotechnology end Bioengineering, 31, Haki, G.D.,Rakshit S.K, 2003, Developments in industrially important thermostable enzymes:a review Bioresource Technology,89, Dey G., Mitra A., Banerjee R., Maiti B.,R.,2001, Enhanced production of alpha amylase by optimization of nutrional constituent using response surface methodology, Biochemical eng. J., 7, Dasu V.V, Panda T.,2000, Optimization of microbiological parameters for enhanced griseofulvin production using response surface methodology,bioprocess Engineering 22, Elibol M., 2003, Optimization of medium composition for actinorhodin production by Streptomyces coelicolor A3(2) with response surface methodology Process Biochemistry 39 (2004) Sen R., Swaminathan T., 1997, Application of response-surface methodology to evaluate the optimum environmental conditions for the enhanced production of surfactin, Appl Microbiol Biotechnol, 47, Pfueller S.L., Eliot W.H., The extraceluler α-amylase of Bacillus stearotermophillus, J. Biological Chemistry,.1969, 244,
BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ
BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ M. Ş. TANYILDIZI, M. ELİBOL, D. ÖZER Fırat Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 9, ELAZIĞ ÖZET Giderek endüstriyel üretimde payı artan
DetaylıDOĞAL ORTAMLARDA B. AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ ÖZET
DOĞAL ORTAMLARDA B. AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ M. Ş. TANYILDIZI, M. ELİBOL, D. ÖZER Fırat Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 23119, ELAZIĞ ÖZET Son yıllarda endüstriyel
DetaylıAŞAĞI DOĞRU BİRLİKTE AKIŞLI TEMAS REAKTÖRÜNDE BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ
AŞAĞI DOĞRU BİRLİKTE AKIŞLI TEMAS REAKTÖRÜNDE BACILLUS AMYLOLIQUEFACIENS İLE α-amilaz ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ Ramazan ORHAN a, Gülbeyi DURSUN b Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği
DetaylıBacillus Amyloliquefaciens Kullanılarak α-amilaz Üretimine Substrat Partikül Boyutunun Etkisi
Gıda Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 9, No: 1, 2014 (1-5) Electronic Journal of Food Technologies Vol: 9, No: 1, 2014 (1-5) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1306-7648
DetaylıKluyveromyces Lactis Kullanarak Laktik Asit Üretiminin RSM ile Optimizasyonu
Kluyveromyces Lactis Kullanarak Laktik Asit Üretiminin RSM ile Optimizasyonu Vahap Yönten, Nurettin Şahiner, Nahit Aktaş Yüzüncü Yıl Üniversitesi,65100 Vahap Yönten, Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Van, 65100,
DetaylıNOHUT SAMANI HIZLI PİROLİZİNİN DENEY TASARIMI İLE MODELLENMESİ
NOHUT SAMANI HIZLI PİROLİZİNİN DENEY TASARIMI İLE MODELLENMESİ Görkem Değirmen a, Ayşe E. Pütün a, Murat Kılıç a, Ersan Pütün b, * a Anadolu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü,
DetaylıKARİDES ATIKLARINDAN KİTİN VE KİTOSAN ÜRETİMİ: OPTİMİZASYON VE KARAKTERİZASYON
KARİDES ATIKLARINDAN KİTİN VE KİTOSAN ÜRETİMİ: OPTİMİZASYON VE KARAKTERİZASYON Kader TOKATLI Aslıhan DEMİRDÖVEN Gaziosmanpaşa Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Gıda Mühendisliği Bölümü
DetaylıDeneysel Verilerin Değerlendirilmesi. Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR. Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI
Deneysel Verilerin Değerlendirilmesi Dersi Veren Öğretim Üyeleri: Yrd. Doç. Dr. Özge ANDİÇ ÇAKIR Prof. Dr. Murat ELİBOL FİNAL SINAVI Ödevi Hazırlayan: Özge AKBOĞA 91100019124 (Doktora) Güz,2012 İzmir 1
DetaylıKABAK LİFİ (Luffa cylindrica) İLE TUTUKLANMIŞ RHİZOPUS ORYZAE DEN LİPAZ ÜRETİMİ
KABAK LİFİ (Luffa cylindrica) İLE TUTUKLANMIŞ RHİZOPUS ORYZAE DEN LİPAZ ÜRETİMİ Ş. BULUT, M.Ş.TANYILDIZI, V. SELEN, M. ELİBOL, D. ÖZER Fırat Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 23119, Elazığ ÖZET
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıFındık Küspesi Kullanarak Bacillus amyloliquefaciens den -Amilaz Üretiminin İncelenmesi
Selen, Tanyıldızı ve Özer/ AKÜ Fen Bilimleri Dergisi 2010-01 73-82 Fındık Küspesi Kullanarak Bacillus amyloliquefaciens den -Amilaz Üretiminin İncelenmesi Veyis SELEN a, M. Şaban TANYILDIZI a, Dursun ÖZER
DetaylıGıda Mühendisliğinde Optimizasyon ve Modelleme Süreçlerinde Cevap Yüzey Metodu Yaklaşımı
Gıda Mühendisliğinde Optimizasyon ve Modelleme Süreçlerinde Cevap Yüzey Metodu Yaklaşımı Onur Özdikicierler 1, İsmail Eren 2, Yekta Göksungur 1 Fahri Yemişçioğlu 1, Aytaç Saygın Gümüşkesen 1 1 Ege Üniversitesi,
DetaylıREKOMBİNANT E.coli KÜLTÜRLERİ İLE ENZİM ÜRETİMİNİN KİNETİK ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ. Dilek KAZAN, Amable HOKTAÇSU ve Agnes ÇAMURDAN
REKOMBİNANT E.coli KÜLTÜRLERİ İLE ENZİM ÜRETİMİNİN KİNETİK ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ Dilek KAZAN, Amable HOKTAÇSU ve Agnes ÇAMURDAN Boğaziçi Üniversitesi. Mühendislik fakültesukimya Mühendisliği Bolümü
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıOPTİMUM TOLERANSLARIN BELİRLENMESİNDE CEVAP YÜZEYİ YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI ÜZERİNE BİR İNCELEME 1 Cenk ÖZLER 2
D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:1 Sayı:1, Yıl:006, ss: 71-83 OPTİMUM TOLERANSLARIN BELİRLENMESİNDE CEVAP YÜZEYİ YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI ÜZERİNE BİR İNCELEME 1 Cenk ÖZLER ÖZET Bir montajı oluşturan bileşenlerin
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıMeslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıKÜKÜRT DİOKSİT GAZI İLE ÜLEKSİT TEN BORİK ASİT ÜRETİMİ
KÜKÜRT DİOKSİT GAZI İLE ÜLEKSİT TEN BORİK ASİT ÜRETİMİ İbrahim Hakkı Karakaş a*,mehmet Çopur b, M. Muhtar Kocakerim c, Zeynep Karcıoğlu Karakaş d a Bayburt Üniversitesi, Bayburt Meslek Yüksek Okulu, Bayburt
DetaylıBT 42 TİROSİNAZ ENZİMİNİN EKSTRAKSİYONU, SAFLAŞTIRILMASI VE FENOLLERİN GİDERİMİNDE KULLANIMI
BT 42 TİROSİNAZ ENZİMİNİN EKSTRAKSİYONU, SAFLAŞTIRILMASI VE FENOLLERİN GİDERİMİNDE KULLANIMI D.Öztan 1, U.Gündüz Zafer 2 1 Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü,
DetaylıRM26 KOLEMANİTİN CO 2 VE SO 2 İLE DOYURULMUŞ SULU ÇÖZELTİLERDEKİ ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNÜN OPTİMİZASYONU
Yedinci Ulusal Kimya Mühendisliği Kongresi, 5-8 Eylül 006, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir RM6 KOLEMANİTİN CO VE SO İLE DOYURULMUŞ SULU ÇÖZELTİLERDEKİ ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNÜN OPTİMİZASYONU ZAFER EKİNCİ, ENES ŞAYAN,
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
DetaylıTÜPRAŞ HAM PETROL ÜNİTESİNDE ENERJİ ve EKSERJİ ANALİZİ
TÜPRAŞ HAM PETROL ÜNİTESİNDE ENERJİ ve EKSERJİ ANALİZİ Başak BARUTÇU, Nüket YAPII, Zehra ÖZÇELİK Ege Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, Bornova İzmir e-posta: zozcelik@bornova.ege.edu.tr
DetaylıKİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI
KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği
DetaylıYEMEK ATIKLARINDAN BİYOGAZ ÜRETİMİ
YEMEK ATIKLARINDAN BİYOGAZ ÜRETİMİ A. Pınar TÜZÜM DEMİR 1, S. Ferda MUTLU 1 Ege Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 35100, Bornova, İzmir pinar.demir@ege.edu.tr Gazi Üniversitesi, Kimya Mühendisliği
DetaylıKATI-SUBSTRAT FERMANTASYONU KULLANARAK SHIPWORM BAKTERİ (Teredinobacter turnirae) İLE PROTEAZ ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ
KATI-SUBSTRAT FERMANTASYONU KULLANARAK SHIPWORM BAKTERİ (Teredinobacter turnirae) İLE PROTEAZ ÜRETİMİNİN İNCELENMESİ M. ELİBOL, Ş. BULUT, M.Ş. TANYILDIZI, D. ÖZER Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi,
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıEKMEK MAYASI ÜRETİLEN KESİKLİ BİR BİYOREAKTÖRDE KÜTLE AKTARIM KATSAYISININ BELİRLENMESİ
EKMEK MAYASI ÜRETİLEN KESİKLİ BİR BİYOREAKTÖRDE KÜTLE AKTARIM KATSAYISININ BELİRLENMESİ H. BOYACIOĞLU, B. AKAY, S. ERTUNÇ, H. HAPOĞLU, M. ALPBAZ Ankara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Kimya Mühendisliği
DetaylıÜZÜM ÇEKİRDEĞİNDEN FENOLİK BİLEŞİKLERİN EKSTRAKSİYONU ve KÜTLE TRANSFER PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ Göksel TOSUN, Berrin BOZAN*
ÜZÜM ÇEKİRDEĞİNDEN FENOLİK BİLEŞİKLERİN EKSTRAKSİYONU ve KÜTLE TRANSFER PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ Göksel TOSUN, Berrin BOZAN* Anadolu Üniversitesi,Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Kimya Mühendisliği
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıElazığ'daki Hava Şartları ve Güneşlenme Şiddetinin Modellenmesi
Tesisat Mühendisliği Dergisi Sayı: 90, s. 54-61, 2005 Elazığ'daki Hava Şartları ve Güneşlenme Şiddetinin Modellenmesi Yaşar BİÇER* Ebru KAVAK AKPINAR* Fatih OZBEY Özet Bu çalışmada, Elazığ ilindeki sıcaklık,
DetaylıBİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOYMA BASINCI DENEY FÖYÜ 3
BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOYMA BASINCI DENEY FÖYÜ 3 Hazırlayan: Arş. Gör. Gülcan ÖZEL 1. Deney Adı: Doyma çizgisi kavramı 2. Deney Amacı:
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıTepki Yüzeyleri Metodolojisi Optimizasyon Esaslı Çalışmalara İlişkin Teorik Esaslar ve Tarımsal Mekanizasyon Uygulamaları
Tarım Makinaları Bilimi Dergisi 2006, 2 (2), 111-115 Tepki Yüzeyleri Metodolojisi Optimizasyon Esaslı Çalışmalara İlişkin Teorik Esaslar ve Tarımsal Mekanizasyon Uygulamaları Adnan Değirmencioğlu, Arzu
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
DetaylıÇam Kozalağıyla Bazik Mavi 3Adsorpsiyonu
Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi Science and Eng. J of Fırat Univ. 28 (2), 169-174, 2016 28 (2), 169-174, 2016 Çam Kozalağıyla Bazik Mavi 3Adsorpsiyonu M. Şaban TANYILDIZI, M. Ali UYGUT* Fırat Üniversitesi
DetaylıÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
DetaylıAKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI
AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100
DetaylıYEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ
YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ Mehmet Yüceer a*, İlknur Atasoy b, Eda Semizer c, Erdal Karadurmuş d, Kazım Yetik e, Ayla Çalımlı c, Rıdvan Berber c a İnönü Üniversitesi Mühendislik
DetaylıFaktöriyel Tasarımlar
İstatistiksel Deney Tasarımı Birdal Şenoğlu & Şükrü Acıtaş 1 / 99 Kesirli 2 / 99 Fisher (1935) ve Yates (1937) tarafından önerilen Faktöriyel deneyler (factorial experiments) veya bir çok kaynakta belirtildiği
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
DetaylıPROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4]
PROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4] KAYNAKLAR 1. J.M. Coulson, J.F. Richardson ve R.K. Sinnot, 1983. Chemical Engineering V: 6, Design, 1st Ed., Pergamon, Oxford. 2. M.S. Peters ve K.D. Timmerhaus, 1985. Plant
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
DetaylıYatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 5. Hafta
Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 5. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ 1 Dr. Mevlüt Camgöz İçerik Tek Endeks / Pazar Modeli Sistematik Risk Sistematik Olmayan Risk Sermaye Varlıklarını Fiyatlandırma Modeli (SVFM)
DetaylıİSTATİSTİK II MINITAB
İSTATİSTİK II MINITAB 8.5. Veriler k DENEY TASARIMI Treatment Design Factor Combinations A B C Surface Rougness () - - - 9 7 a - - b - - 9 ab - 5 c - - ac - bc - 8 abc 6 Veri Giriş Sayfasının Oluşturulması
DetaylıOLS Klasik Varsayımlar. Çoklu Regresyon. Çoklu Regresyon Modellemesi. Çoklu Regresyon Modeli. Multiple Regression
OLS Klasik Varsayımlar Çoklu Regresyon Multiple Regression. Lineer regresyon modeli. E(e i )=, ortalama hata sıfırdır. E(X i e i )=, bağımsız değişkenlerle hatalar arasında korelasyon mevcut değildir 4.
DetaylıOPEN-END İPLİKÇİLİĞİNDE FARKLI ÇAPTA ROTOR KULLANIMININ İPLİK KALİTESİNE ETKİLERİNİN İNCELENMESİ
Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 9, Sayı 1, 2004 OPEN-END İPLİKÇİLİĞİNDE FARKLI ÇAPTA ROTOR KULLANIMININ İPLİK KALİTESİNE ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Remzi GEMCİ * Ahmet KAPUÇAM
DetaylıYrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi
Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 7- SAYISAL TÜREV Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 GİRİŞ İntegral işlemi gibi türev işlemi de mühendislikte çok fazla kullanılan bir işlemdir. Basit olarak bir fonksiyonun bir noktadaki
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıMELASTAN FERMENTASYON YOLUYLA ETANOL ÜRETİMİNE MONTMORİLLONİTİN ETKİSİ
MELASTAN FERMENTASYON YOLUYLA ETANOL ÜRETİMİNE MONTMORİLLONİTİN ETKİSİ A.TOSUN, M.ERGUN Gazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, Maltepe 06570 ANKARA ÖZET Bu çalışmada,
DetaylıKorelasyon katsayısı (r)
Korelasyon katsayısı (r) Açıklanabilen varyasyonun, açıklanamayan varyasyona oranı, korelasyon katsayısı olarak tanımlanır. N Σ xy Σx Σy r = [[N Σ x 2 (Σx) 2 ] [N Σy 2 (Σy) 2 ]] 1/2 1 Eğer doğrusal eğri,
DetaylıBuğday Kepeğiyle Asidik Boya Gideriminin Cevap Yüzey Yöntemiyle Modellenmesi
Araştırma Makalesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 3 (2015) 21-30 Buğday Kepeğiyle Asidik Boya Gideriminin Cevap Yüzey Yöntemiyle Modellenmesi M. Şaban TANYILDIZI 1, Serhat ELÇİÇEK 1, Yavuz DEMIRCI 2 *,
DetaylıQUANTILE REGRESYON * Quantile Regression
QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression Fikriye KURTOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Olcay ARSLAN İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmada, Lineer Regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine
DetaylıBÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
DetaylıKYM 202 TERMODİNAMİK
KYM 0 ERMODİNAMİK AKIŞ PROSESLERİNİN ERMODİNAMİĞİ Kimya, petrol ve ilgili endüstrilerin bir çoğunda akışkan hareketi vardır. ermodinamiğin akış proseslerine uygulanması, kütlenin korunumu ile termodinamiğin
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıThe International New Issues In SOcial Sciences
Number: 4 pp: 89-95 Winter 2017 SINIRSIZ İYİLEŞMENİN ÖRGÜT PERFORMANSINA ETKİSİ: BİR UYGULAMA Okan AY 1 Giyesiddin NUROV 2 ÖZET Sınırsız iyileşme örgütsel süreçlerin hiç durmaksızın örgüt içi ve örgüt
DetaylıÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)
ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV (KEY) Aşağıda verilen Y zaman sersisi bir ürünle ilgili satışları,aylar itibariyle, gösteren bir seridir. a) Bu serinin garfiğini çizip serinin taşıdığı desenleri (Trend, mevsimsellik
DetaylıŞEFTALİ PULPUNUN SAKLANMASI ESNASINDA RENK DEĞİŞİMLERİ VE AMİNOASİT KAYIPLARI
1 ŞEFTALİ PULPUNUN SAKLANMASI ESNASINDA RENK DEĞİŞİMLERİ VE AMİNOASİT KAYIPLARI Filiz KAR*, F. Naime ARSLANOĞLU *Fırat Üniversitesi Mühendislik Fak. Kimya Müh Bölümü, Elazığ ÖZET Şeftali pulpunun enzimatik
DetaylıTabakalı Kompozit Bir Malzemenin Genetik Algoritma Yöntemiyle Rijitlik Optimizasyonu
th International Adanced Technologies Symposium (IATS ), -8 May 20, Elazığ, Turkey Tabakalı Kompozit Bir Malzemenin Genetik Algoritma Yöntemiyle Rijitlik Optimizasyonu Ö. Soykasap e K. B. Sugözü Afyon
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıKUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıKALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ
FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının
DetaylıPEYNİR ALTI SUYU VE YOĞURT SUYUNDA Zn Ve TOPLAM ANTİOKSİDAN KAPASİTESİ TAYİNİ DANIŞMANLAR. 29 Haziran-08 Temmuz MALATYA
TÜBİTAK -BİDEB Kimya Lisans Öğrencileri Kimyagerlik, Kimya Öğretmenliği, Kimya Mühendisliği- Biyomühendislik Araştırma Projesi Eğitimi Çalıştayı KİMYA-3 (ÇALIŞTAY 2012) PEYNİR ALTI SUYU VE YOĞURT SUYUNDA
DetaylıRM39 SU + PROPİYONİK ASİT + OLEİL ALKOL SİSTEMİ ÇÖZÜNÜRLÜK DENGELERİNİN İNCELENMESİ
Yedinci Ulusal Kimya Mühendisliği Kongresi, 5-8 Eylül 26, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir RM39 SU + PROPİYONİK ASİT + OLEİL ALKOL SİSTEMİ ÇÖZÜNÜRLÜK DENGELERİNİN İNCELENMESİ M. Bilgin 1, Ç. Arısoy 2, Ş.
DetaylıATIKSULARDA BULUNAN KURŞUN (II) İYONLARININ P.putida İLE BİYOSORPSİYONU
ATIKSULARDA BULUNAN KURŞUN (II) İYONLARININ P.putida İLE BİYOSORPSİYONU Mehtap TANYOL a, Gülşad USLU a,* a Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü, Elazığ, 23100 * Fırat Üniversitesi
DetaylıKompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Kompozit Malzemeler ve Mekaniği Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 3 Laminanın Mikromekanik Analizi Kaynak: Kompozit Malzeme Mekaniği, Autar K. Kaw, Çevirenler: B. Okutan Baba, R. Karakuzu. 3 Laminanın Mikromekanik
DetaylıPAMUK / POLİESTER KARIŞIMI OE ROTOR İPLİKLERİNİN TÜYLÜLÜĞÜ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA A STUDY ON THE HAIRINESS OF COTTON / POLYESTER BLENDED OE ROTOR YARNS
PAMUK / POLİESTER KARIŞIMI OE ROTOR İPLİKLERİNİN TÜYLÜLÜĞÜ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Pınar DURU BAYKAL, Osman BABAARSLAN Çukurova Üniversitesi, Tekstil Mühendisliği Bölümü, 0330-Balcalı/Adana Rızvan EROL Çukurova
DetaylıScytalidium thermophilum Fenol Oksidaz Enziminin Tanımlanması ve Biyodönüşüm Reaksiyonlarının İncelenmesi
Scytalidium thermophilum Fenol ksidaz Enziminin Tanımlanması ve Biyodönüşüm Reaksiyonlarının İncelenmesi YNCA YÜZÜGÜLLÜ 1, UFUK BAKIR 2, ZÜMRÜT BEGÜM ÖGEL 3 1 Biyoteknoloji ABD, DTÜ, Ankara; e-mail: yyonca@metu.edu.tr
DetaylıSigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 2006/1 Araştırma Makalesi / Research Article DESIGN OF EXTRACTION PROCESS WITH INTERACTIVE GRAPHICAL PROGRAMMING Umut
DetaylıAltı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır.
ALTI SİGMA NEDİR? Altı Sigma Nedir? 1980 lerin ortasında Motorola tarafından, Japon kalite fikirleri ve kontrol sistemlerinin süreçlerde uygulanması için geliştirilmiştir. Mevcut problemleri çözmek, altı
DetaylıMardin İlinde Üretilen Mısır Nişastasının Spesifikasyon Değerlerine Uygunluğunun Belirlenmesi - doi: 10.17932/ IAU.
Mardin İlinde Üretilen Mısır Nişastasının Spesifikasyon Değerlerine Uygunluğunun Belirlenmesi - doi: 10.17932/ IAU. IAUD.m.13091352.2015.7/25.13-17 Nurten BOZDEMİR 1 Murat ÇİMEN 1* Seyhan AKÇAN 1 Özet
DetaylıCHAPTER 6 SIMPLE LINEAR REGRESSION
CHAPTER 6 SIMPLE LINEAR REGRESSION Bu bölümdeki amacımız değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren en uygun eşitliği kurmaktır. Konuya giriş için şu örnekle başlayalım; Diyelim ki Mr. Bump adındaki birisi
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
DetaylıDİDEM AYKAN ( ) TUĞBA DENİZ ( ) MELİKE ACAR ( ) Gazi Eğitim Fakültesi GAZİ ÜNİVERSİTESİ
DİDEM AYKAN (050559006) TUĞBA DENİZ (050559011) YEKTA ARTUVAN (050559003) MELİKE ACAR (050559001) Doç. Dr. Figen ERKOÇ Gazi Eğitim Fakültesi GAZİ ÜNİVERSİTESİ Amilaz Ca++ gerektiren metalloenzimdir. α-1
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30
DetaylıKukla Değişken Nedir?
Kukla Değişken Nedir? Cinsiyet, eğitim seviyesi, meslek, din, ırk, bölge, tabiiyet, savaşlar, grevler, siyasi karışıklıklar (=darbeler), iktisat politikasındaki değişiklikler, depremler, yangın ve benzeri
DetaylıBAKIRI GİDERİLMİŞ ANOD ÇAMURUNDAN KURŞUNUN LİÇİNGİ
BAKIRI GİDERİLMİŞ ANOD ÇAMURUNDAN KURŞUNUN LİÇİNGİ ÖZET Sabri ÇOLAK, Dilara TOKKAN Atatürk Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, 2520, Erzurum. scolak@atauni.edu.tr, dtokkan@yahoo.com
DetaylıANOVA MÜHENDİSLİK LTD. ŞTİ.
ÇOK KADEMELİ POMPA PERFORMANSININ CFD YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ Ahmet AÇIKGÖZ Mustafa GELİŞLİ Emre ÖZTÜRK ANOVA MÜHENDİSLİK LTD. ŞTİ. KISA ÖZET Bu çalışmada dört kademeli bir pompanın performansı Hesaplamalı
DetaylıŞekil 7.1 Bir tankta sıvı birikimi
6 7. DİFERENSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMLERİ Diferensiyel denklemlerin sayısal integrasyonunda kullanılabilecek bir çok yöntem vardır. Tecrübeler dördüncü mertebe (Runge-Kutta) yönteminin hemen hemen
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıİYONİK ÇEVRENİN ENZİM-ULTRAFİLTRASYON MEMBRAN ARAYÜZEY ETKİLEŞİMLERİNE ETKİSİ
İYONİK ÇEVRENİN ENZİM-ULTRAFİLTRASYON MEMBRAN ARAYÜZEY ETKİLEŞİMLERİNE ETKİSİ Sema SALGIN *, Serpil TAKAÇ **, H.Tunçer ÖZDAMAR ** * Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
DetaylıDeneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD
Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Giriş Yeterli Örneklem Büyüklüğü Neden Önemlidir? Özel
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıHasta Memnuniyetine Yanıt Yüzeyi Yaklaşımı. Response Surface Approach to Patient Satisfaction
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi Cilt. 2, No. 4, S. 128-135, Haziran 2015 Telif hakkı EJOSAT a aittir Araştırma Makalesi www.ejosat.com ISSN:2148-2683 European Journal of Science and Technology Vol. 2,
DetaylıKUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER. Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller)
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıKSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN
Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Yüksek Lisans Programı KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ Doç.Dr. Darçın AKIN UTOWN Hazırlayan Müge GÜRSOY
Detaylı