Onikinci Bölüm Korelasyon ve Regresyon

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Onikinci Bölüm Korelasyon ve Regresyon"

Transkript

1 OnkncBölüm KorelasyonveRegresyon Hedefler Buünteyçalktansonra; k deken arasnda lk olup olmad arar, lknn anlaml olup olmad belrler, Anlaml br lk varsa lknn modeln formüle eder, Dekenlerden br le dern tahmn eder, Tahmnn bell br olask düzeyne göre srlar çzer, Elde ett sonucu yorumlar. Anahtar Kavramlar Anlamllk Korelasyon Regresyon Serplmegraf Baml-Bamsdeken çndekler 1.Korelesyon 1.1lkkonusuvenedenler lknn Yönü Dereces ve Fonksyonel ekl 1.Korelasyonkatsay 10..1Korelâsyon Katsayn Özellkler 1.3Spermanrakorelasyonu ra Korelâsyonun Kullanld Yerler 1.4Bast(Dorusal)regresyon 1.5Regresyondenklemletahmn

2 Korelasyon ve Regresyon 1. KORELASYON Buraya kadark konularda genel olarak ana kütlenn sadece tek br vasf ele alan statstk yöntemler kullanld. Gözlem yaplan brmlern sahp olduklar k veya daha fazla vasf (deken) arasnda lk olup olmad merak edlen ve skça sorulan br konudur. Brmlern k vasfa göre nasl daldklar gösteren serlere "blek ser" ad verld serler bölümünde bahsedlmt. Blek serlern yaplarna göre tasnf edlmem, tasnf edlm ve gruplarm blek serler olmak üzere üç farkl eklde gösterldn blyoruz. 1.1 KONUSU VE NEDENLER k veya daha çok sayda deken arasnda br lk olup olmad, lk varsa bu lknn derecesnn ne olduu statstk ararmalarda sk karlalan br konudur. statstk anlamda k deken arasndak lk, bunlarn karkl demeler arasndak bak eklnde anlar. Ana kütley meydana brmler üzernde yaplan ölçümlerde, deken deerler derken, buna ba olarak Y dekennn deerler de deyorsa bu k deken arasnda br lknn bulunduu söyleneblr. Örnen; nsanlarda boy uzunluu le rln artmas, üretm mktarn artmasyla brm malyetn azalmas, gelr sevyesnn artmasyla tasarruflarn artmas, br ürünün reklâm masraflar artarken satlarn da artmas gb lkler buna br örnektr. Bu lk yeter kadar kuvvetl se ve matematk br fonksyonla fade edleblrse, dekenlerden brne at deerler blndnde derne at deerler tahmn edeblme mkân doablr. Frmalar Üretm mktar (adet) Brm malyet (TL) A 4 6 B 8 6 C 6 5 D 10 5 E 0 4 F 5 3 G 30 H 35

3 statstk 3 Görülece gb k deken (,Y) arasndak lk, br sebep sonuç lksdr. Fakat bazen dekenler arasnda br sebep sonuç lks olmayablr veya açk bçmde görülemeyeblr. Bu lknn dereces le ölçüleblr. Ksaca k deken arasnda statstksel açdan br sebep sonuç lks aranmamalr. ve Y gb k dekenn aldklar deerlern demeler karlar ve aralarnda br paralellk veya terslk olduu görülürse bu k deken arasnda br lknn olduu söyleneblr. Yan dekenlerden br azalp çoalrken der de azalp çoalyorsa bunlar arasnda br lknn varlndan söz edlemez lknn Yönü Dereces ve Fonksyonel ekl lknn yönü le açklanmak stenen konu, aralarnda br lknn olup olmad aralan k dekenn ayn yönde m yoksa zt yönlerde m detklernn aralmasr. Br azalrken der de azalyorsa veya br artarken der de artyorsa lk poztf, br azalrken der artyorsa veya tersnde lk negatftr. Yukarda verlen örneklerden görüldüü gb, reklam harcamalar le satlar arasnda poztf br lk varken, üretm mktar le brm malyet arasnda negatf br lk vardr. 1. KORELASYON KATSAYISI ve Y aralarnda dorusal statstk br lk bulunmas stedmz k rasgele deken olduuna göre, ayn gözlemde ölçülen, Y deer çftlern -Y düzlemnde brer nokta le aretleyelm. Elde edlen noktalarn br doru çzg çevresnde küçük br yaylma le dalmalar le Y arasnda br lk olduunu gösterr. Ancak k rasgele deken arasnda anlamal br lk bulunup bulunmadna karar vermek çn sadece gözlenm deer çftlern aretlemek yeterl olmaz.. Korelâsyon katsayn sr olmas le Y arasnda dorusal br lknn olmad gösterr. Yne korelasyon katsayn mutlak deernn 1 olmas veya 1'e yaklamas dekenler arasndak lknn kuvvetlendn gösterr. k deken arasndak lknn nasl olduunu anlamak çn eldek verlern ( ve Y deerlernn) serplme dyagram çzmek gerekldr. Serplme dyagram yalnz lknn olup olmad ve fonksyonel ekln göstermekle kalmaz, ayn zamanda lknn derecesn de gösterr. Gerçekten, dyagramda noktalar arasndan br doru veya er geçrldnde noktalarn bu doru veya er etrafndak damlar, uzaklklar ne kadar çoksa lk o kadar zayf, ne kadar az se lk o kadar kuvvetldr. Örnen ekl 1 ve ekl de görülen serplme dyagramlarnda noktalar br doru üzernde sralanmakta, bu se dekenler arasnda tam br lk olduuna aret etmektedr.

4 4 Korelasyon ve Regresyon Noktalarn adan yukarya doru sralanmas dekenler arasndak lknn ayn yönde, yukardan aya doru sralanmas se ters yönde br lknn varlna aret eder. Korelasyon katsay () se olumlu yan ayn yönde br lk, () se olumsuz yan zt yönlü lk var demektr. Grafk üzerndek noktalar, br doru etrafnda dam gösterrse, dekenler arasndak lknn dorusal olduu anlar. Noktalarn da doru etrafnda del, br er etrafnda dzlmler se ersel lk var demektr. Dekenler arasndak lknn dorusal olduu durum dersmzn konusunu oluturacaktr.

5 statstk 5 Noktalarn aral ne kadar dar se, baka br fade le noktalar doruya ne kadar yakn dalm se lk o kadar kuvvetl demektr. Bu durumu adak ekller fade edtmektedr. Dekenler arasnda lk yoksa noktalar oldukça dak br formda görülür.

6 6 Korelasyon ve Regresyon Grafk üzerndek noktalar br doru üzernde sralanm se, dekenler arasnda tam br lk var demektr. Dorunun em lknn yönünü de gösterr. Örnek 1 Br frmann yllar arasndak yapt reklam (100 TL) le gerçekleen sat mktarlar (1000 TL) ada verlmtr. Bu gözlem deerlernden hareketle reklamla sat arasnda br lk olup olmad, varsa bunun yönünü ve derecesn belrlemeye çalalm. Bunun çn gözlem deerlern kullanarak ve Y dekenler çn serplme dyagram çzelm. llar Reklam Sat Y

7 statstk 7 ekl 7 Reklam ve sat çn serplme dyagram Korelâsyon hesabnda, dekenlern ortalamadan sapmalar dkkate alnarak demeler buna göre bulmak da mümkündür. Bu takdrde önce ortalamadan sapmalar hesaplanrsa, Y Y y ve y sapmalarn ayn yönde demeler halnde aretler ayn olacak, aretler t se dekenlern zt yönde detkler sonucuna varlacaktr. Ortalamadan sapmalara göre bulunacak korelasyon katsay se u formül yardyla hesaplanr: r ( ( )( Y ) Y ) ( Y Y ) r y y ve y semboller korelasyon formülünü daha da bastletrr.

8 8 Korelasyon ve Regresyon llar Reklam Sat Y ( ) Y Y ( y ) y y Ortalama 5 0 r y y Bulunan sonuca göre, reklam harcamalar le satlar arasnda poztf (ayn yönde) ve çok kuvvetl br korelasyon (lk) bulunduu r büyüklüündek korelasyon katsayndan anlalmaktadr. Baka br fade le reklam harcamalar artkça buna ba olarak satlarn da artaca söyleneblr Korelâsyon Katsayn Özellkler a) Korelâsyon katsay lknn dorusal olduu kabul edlerek kullanlan br ölçüdür. lk ersel se korelasyon katsay yerne korelasyon ndeks kullanr. b) Serde a deerlern bulunmas, yan deerlern büyük deklkler gösterd durumlarda korelasyon katsay büyük ölçüde etklenr. Bu gb durumlarda bu a deerler düzeltlmel veya sra korelasyon kullanlmalr. c) k deken arasnda mantkl br lknn olup olmad konusu üzernde durulmalr. Zra aralarnda mantkl br lknn bulunmayan serler çn de tesadüfen korelasyon katsay yüksek çkablr.

9 statstk SPERMAN SIRA KORELASYONU ve Y dekenlernn gerçek deerler arasndak korelasyonu hesaplamak yerne her k serdek deerlere büyüklüklerne göre sra numaras verlr. Bu sra numaralar arasnda br korelasyon ararsa buna sra korelasyonu denr. Bazen verler brmlern k özelle göre sralar gösterrler. Bu taktrde korelasyon hesab sadece ra korelasyonuna göre yaplablr. Brmlern k dekene göre ald gerçek deerler blnyorsa, küçükten büyüe veya büyükten küçüe doru sraladktan sonra sra korelasyon hesaplanablr. Sra korelasyon katsayn hesabnda en çok kullanlan yöntem Sperman metodudur ve formülü öyle yazlablr. r s 6 n( n 1 D 1) D : Deerlern sralar arasndak farklar n : Gözlem say ra korelasyonunun deer de korelasyon katsay gb (-1) le (+1) arasnda der. Sonucun (-1) çkmas, k deken arasnda tam negatf br lk, (+1) çkmas, dekenler arasnda tam poztf br lk, sr çkmas halnde se dekenler arasnda hçbr lk bulunmadna karar verlr. Gerçekte karlalan sra korelasyon deer 1 rs 1 dr. llar Reklam Sat Y ralar D Y Toplam Y D

10 10 Korelasyon ve Regresyon ra korelasyonu hesaplanrken her k dekene göre sra numaralar toplamlarn ra et olmas esastr Y 0. Bazen dekenler tekrar eden ayn deerlere sahp olablr. Bu durumda deerlere sra numaras verlrken hangsnn öncek, hangsnn sonrak srada yer alaca bell olmayan k veya daha fazla brm var demektr. Böyle durumlarda bunlara kark gelen sra numaralarn artmetk ortalamas alnarak bu brmlerden her brne sra numaras olarak verlr. Frmann sat ve reklam deerler çn sra korelasyon hesab: r s 6 n( n D ) 10(10 1) Dkkat edlrse, sra korelasyon katsay ayn örnek çn hesaplanan korelasyon katsayna oldukça yakn çkmr Sra Korelâsyonun Kullanld Yerler a) ve Y' nn gerçek deerler yerne sadece sra numaralar blnd taktrde sra korelasyonu kullanmak zorunludur. Bu yüzden sra korelasyonu parametrk olmayan br ölçüdür. b) rann önem gerçek deerden daha fazla olduunda sra korelasyonu kullanr. c) En küçük kareler yöntem le regresyon ve korelasyon hesab noktalarn regresyon dorusu etrafnda normal dald kabulüne dayanr. Oysa, sra korelasyonunda böyle br kabul yoktur. Burada dekenlerden br ble bu normal damdan uzaklayorsa korelasyon katsay yerne sra korelasyon katsay kullanr. d) Serde a br deern varl gerçek deerlerden hesaplanacak olan korelasyon katsayna büyük ölçüde etkled halde, sra korelasyonuna tesr etmez. te böyle hallerde de yne sra korelasyon katsay kullanr. 1.4 BAST (DORUSAL) REGRESYON Regresyon k deken arasndak lknn matematk br fonksyonla fades, korelasyon se lknn derecesn gösterr. Serplme dyagramnda noktalarn durumu ve genel damlar k deken arasnda br lknn olup olmad ve varsa lknn hang fonksyon tpne uyduunu açkça gösterr. ekl 1 le ekl 6 arasndak serplme dyagramlar çetl durumlar ve lk ekllern temsl etmektedr. Bast regresyon modelnde, regresyon denklem

11 statstk 11 Y a b eklnde yazlablr. Burada daha önce de belrttmz gb Y baml, se bamsz dekendr. a ve b se denklemn parametrelerdr ve bunlarn hesaplanmas gerekr. Regresyon denklemndek a parametres dorunun Y eksenn nerede kestn gösterr. Bu durumda 0, Y a dr. b parametres se, regresyon dorusunun emdr ve regresyon katsay olarak da adlandr. Dorunun em olan b, ' tek 1 brm demeye (art veya azal) Y' de beklenen deme mktarr. Regresyon katsayn aret ayn zamanda lknn yönünü de belrler. Dorunun em negatf arete sahp se, dekenler arasnda ters yönde br lk olduu, yan br artarken dernn azald gösterr. aretn poztf olmas se dekenlern ayn yönde detklern gösterr. Regresyon analz çn serplme dyagram sr orjnne göre çzeblecemz gb k sernn de ortalamalarn tayn ett noktay orjn kabul ederek de çzeblrz. Yan koordnat sstemnde orjn ortalamalarn tayn ett noktaya tayablrz. Böyle yapld takdrde her ne kadar noktalarn ve regresyon dorusunun konumu demese de noktalarn yen orjne göre konumlar der. r orjne göre ve Y olan koordnatlar, ortalamalar orjnne göre y Y Y yan ortalamalardan sapmalar halne gelr. ve Bu durumda yen koordnat sstemne göre noktalar ve deerlern ortalamalardan sapmalar toplam sr olduuna göre toplam da sr olur. ( ) 0 y ( Y Y ) 0 b y y eklndedr. Br serde ve y deerler

12 1 Korelasyon ve Regresyon Bu durumda regresyon dorusu koordnatlar dekenlern ortalamalar olan M (, Y ) orjnden geçer ve Y' nn ' e göre regresyon dorusu ad alr. Çünkü Y a b eklndek ' n br fonksyonu olarak elde edlmektedr. b' ye de Y' nn ' e göre regresyon katsay denr ve b y y eklnde yazr. Görüldüü gb ortalamalar orjn kabul edldnde b parametresn ksa yoldan hesaplamak ve orjne göre regresyon denklemn yazmak çok kolay olur. Regresyon katsay b' y bu eklde yazdktan sonra, regresyon dorusunu sr orjne göre yazmak çn a parametresnn hesaplanmas gerekr. Regresyon dorusu M (, Y ) noktasndan geçt çn: Buradan Y a b a Y b y y bulunur.

13 statstk 13 Örnek Ayn endüstr kolunda faalyet yapan 5 frmann üretm mktarlar le brm malyetler da verld gbdr. Üretm mktar le brm malyet arasnda lk olup olmad Fsher'n korelasyon katsay le belrledkten sonra regresyon katsaylar ve regresyon denklemn bulmaya çalalm: Frmalar Üretm mktar (adet) Brm malyet (TL) ( ) Y Y ( y ) y y A B C D E Toplam Ortalama = 5 Y = 3 Tablo 1 Üretm mktarlar ve brm malyetler b y y ,5 r orjnne göre regresyon dorusunu yazablmek çn denklemlern Y eksenn kest noktann ordnat a parametresn hesaplamak gerekr. Gerekl lemler yaprsa: Y a b y a Y b y a 3 ( 0,5)(5) 5,5 Y nn e göre regresyon dorusu Bulunur. Y ' 5,5 0,5

14 14 Korelasyon ve Regresyon 1.5 REGRESYON DENKLEM LE TAHMN Fl deerlern tahmnnde sr orjnne göre hesaplanan regresyon denklemler kullanr. deerlerne göre Y' deerlern tahmn edeblmek çn ada verlen regresyon denklemnde deerlern yerne koyarak Y' deerler tahmn edlr. Y ' 5,5 0,5 Tablo 3 üretm mktar le brm malyet arasndak lk Frmalar Üretm Brm Malyet Y! A 1 5 Y ' 5,5 0,5 (1) 5, 0 B 3 4 Y ' 5,5 0,5 (3) 4, 0 C 5 3 Y ' 5,5 0,5 (5) 3, 0 D 7 Y ' 5,5 0,5 (7), 0 E 9 1 Y ' 5,5 0,5 (9) 1, 0 Toplam Üretm mktar = 10 olursa brm malyet tahmn edelm: Y ' 5,50,5 regresyon denklemnde yerne 10 alrsa: Y ' 5,5 0,5(10) 5,5-5 0,5 Bulunur.

15 statstk 15 DeerlendrmeSorular 1. dak grafk hang ser çn çzlmtr? (a) Bast ser, (b) Blek ser, (c) Gruplanm ser, (d) Tasnf edlm ser, (e) Kümülatf. dak ekle göre dekenler arasndak lk nasldr? (a) Ayn yönde kuvvetl lk vardr, (b) Ters yönde kuvvetl lk vardr, (c) Negatf çok kuvvetl lk vardr, (d) Poztf çok kuvvetl lk vardr, (e) lk yoktur 3. ve Y' nn gerçek deerler yerne sadece sra numaralar blnd takdrde dekenler arasndak lky ölçmek çn adak yöntemlerden hangs kullanr? (a) Fsher korelasyon katsay, (b) Kontenjans katsay, (c) Sperman korelasyon katsay, (d) Durbn lksel korelasyon katsay, (e) Demng korelasyon döngüsü

16 16 Korelasyon ve Regresyon 4. Üretm mktar le brm malyet arasndak lk çok kuvvetl ve ayn yönde se korelasyon katsay deer nasldr? (a) r = - 1 (b) r = - 3 (c) r = 0,85 (d) r = (e) r = 3 5. dak ekle göre, üretm mktar artarsa brm malyette nasl br deme beklenr? (a) Art (b) Azal (c) Deme olmaz (d) Büyüme (e) Hçbr 6. Üretm mktar le brm malyet arasndak r = 1 se lk nasldr? (a) ( + ) ve tam (b) ( - ) ve tam (c) ( + ) ve kuvvetl (d) ( - ) ve kuvvetl (e) ( + ) ve zayf 7. Üretm mktar le brm malyet arasndak lk hang katsay le ölçüleblr? (a) Pearson katsay (b) Determnant katsay (c) Korelasyon katsay (d) Regresyon katsay (e) Heps 8. Üretm mktar le brm malyet arasnda anlaml br lk varsa, baml deken hangs olur? (a) Üretm mktar, (b) Brm malyet, (c) Her ks de olur, (d) Tüketm mktar, (e) Hçbr

17 statstk dak ekle göre reklamla sat arasndak lk nasldr? sat Reklam (a) Poztf tam (b) Negatf kuvvetl (c) Poztf kuvvetl (d) Dalgal kuvvetl (e) Negatf tam 10. dak ekle göre reklamla sat arasndak lk nasldr? sat (a) Poztf (b) Negatf (c) Düzgün (d) Dalgal (e) lk yok Reklam 11. k deken arasnda korelasyon katsayn 1.75 çkmas ne anlama gelr? (a) Ayn yönde çok kuvvetl lk gösterr, (b) Ters yönde çok kuvvetl lk gösterr, (c) Negatf çok kuvvetl lk gösterr, (d) Poztf çok kuvvetl lk gösterr, (e) Hçbr ey fade etmez 1. Korelasyon katsay r = 0.60 se bu nedr? (a) Ayn yönde kuvvetl lk gösterr, (b) Ters yönde kuvvetl lk gösterr, (c) Negatf çok kuvvetl lk gösterr, (d) Poztf çok kuvvetl lk gösterr, (e) Hçbr ey fade etmez

18 18 Korelasyon ve Regresyon Kaynakça Özkan, Ylmaz (008), Uygulamalstatstk II, Sakarya Yaynck, Sakarya.

Onüçüncü Bölüm Zaman Serisi Analizi

Onüçüncü Bölüm Zaman Serisi Analizi OnüçüncüBölüm ZamanSerisiAnalizi Hedefler Buüniteyiçalktansonra; Zaman serisine en uygun tahmin denklemini belirler, Tahmin denklemini kullanarak projeksiyon yapar, Tahminler için yaplan hatay ölçer, Belli

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

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

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

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

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

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

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

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

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

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

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

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

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

3 1 x 2 ( ) 2 = E) f( x) ... Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln göstermek üzere, sigortal saysnn

3 1 x 2 ( ) 2 = E) f( x) ... Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln göstermek üzere, sigortal saysnn SORU : Aada tanm verilen f fonksiyonlarndan hangisi denklemini her R için salar? f + = f t dt integral e A) f = e B) f = e C) f D) f = E) f = e ( ) = e ( ) SORU : Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Fak YNAM stanbul Teknk Ünverstes stanbul Teknk Ünverstes ÖZET Trafk kazaları, ülkemz gündemn sürekl olarak gal eden konularıdan brdr. Üzernde çok

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değşkenl doğrusal olmayan karar modelnn çözümü Hazırlayan Doç. Dr. Nl ARAS Anadolu Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Ders - Öğretm Yılı

Detaylı

Ercan Kahya. Hidrolik. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Bayazıt, Birsen Yayınevi, 2007, İstanbul

Ercan Kahya. Hidrolik. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Bayazıt, Birsen Yayınevi, 2007, İstanbul Ercan Kaha 1 Hdrolk. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Baazıt, Brsen Yaınev, 2007, İstanbul BÖLÜM 12 AÇIK KANALLARDA AKIM: ÜNİFORM OLMAYAN AKIMLAR 12.1 GİRİŞ - --- --.;! Baraj sonrak su üze öncek su üze.. Vnfom

Detaylı

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

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Fizik 101: Ders 19 Gündem

Fizik 101: Ders 19 Gündem Fzk 101: Ders 19 Gündem Açısal Momentum: Tanım & Türetmeler Anlamı nedr? Sabt br eksen etrafında dönme L = I Örnek: 2 dsk Dönen skemlede br öğrenc Serbest hareket eden br csmn açısal momentumu Değneğe

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

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

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

6. NORMAL ALT GRUPLAR

6. NORMAL ALT GRUPLAR 6. ORMAL ALT GRUPLAR G br grup ve olsun. 5. Bölümden çn eştlğnn her zaman doğru olamayacağını blyoruz. Fakat bu özellğ sağlayan gruplar, grup teorsnde öneml rol oynamaktadır. Bu bölümde bu tür grupları

Detaylı

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :

Detaylı

HİPERSTATİK SİSTEMLER

HİPERSTATİK SİSTEMLER HİPERSTATİK SİSTELER Tanım: Bütün kest zorlarını ve bunlara bağlı olarak şekl değştrmelern ve yer değştrmelern hesabı çn denge denklemlernn yeterl olmadığı sstemlere Hperstatk Sstemler denr. Hperstatk

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

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

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

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

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

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

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

Detaylı

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007 Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına

Detaylı

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri .7 Bezer eğrler, B-splne eğrler Bezer eğrler ve B-splne eğrler blgsaar grafklernde ve Blgsaar Destekl Tasarım (CAD) ugulamalarında çok kullanılmaktadır.. B-splne eğrler sadece br grup ver noktası çn tanımlanan

Detaylı

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri 563 VANTİLATÖR TASARIMI Fuat Hakan DOLAY Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Bu çalışmada merkezkaç ve eksenel vantlatör tpler çn gelştrlmş olan matematksel modeln çözümünü sağlayan br blgsayar programı hazırlanmıştır.

Detaylı

Ercan Kahya. Hidrolik. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Bayazıt, Birsen Yayınevi, 2007, İstanbul

Ercan Kahya. Hidrolik. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Bayazıt, Birsen Yayınevi, 2007, İstanbul Ercan Kahya 1 Hdrolk. B.M. Sümer, İ.Ünsal, M. Bayazıt, Brsen Yayınev, 007, İstanbul se se da Brm kanal küçük gen kestl br kanalda, 1.14. KANAL EGIMI TANIMLARI Brm kanal genşlğnden geçen deb q se, bu q

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N 3 Manyetzma Test Çözümler 1 Test 1'n Çözümler 3. 1 2 3 4 5 6 1. X Şekl I M 1 2 Y 3 4 Mıknatıs kutupları Şekl I dek gb se 4 ve 5 numaralı kutuplar zıt şaretl olur. Manyetk alan çzgler kutup şddet le doğru

Detaylı

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

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı

Detaylı

(i) (0,2], (ii) (0,1], (iii) [1,2), (iv) (1,2]

(i) (0,2], (ii) (0,1], (iii) [1,2), (iv) (1,2] Bölüm 5 KOM ULUKLAR 5.1 KOM ULUKLAR Tanm 5.1.1. (X, T ) bir topolojik uzay ve A ile N kümeleri X uzaynn iki alt-kümesi olsun. E er A T N olacak ³ekilde her hangi bir T T varsa, N kümesine A nn bir kom³ulu

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

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

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Enerj Pyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No: 5398-1 Karar Tarh: 30/12/2014 Enerj Pyasası Düzenleme Kurulunun 30/12/2014 tarhl

Detaylı

2. Senkron motorla ayn milde bulunan uyart m dinamosunu motor olarak çal rarak yol vermek.

2. Senkron motorla ayn milde bulunan uyart m dinamosunu motor olarak çal rarak yol vermek. Senkron Motorlara Yol Verme ekilleri Bir asenkron motora gerilim uygulandnda direkt olarak yol alr. Bunun için yardmc bir düzenee ihtiyaç yoktur. Senkron motorlar ise gerilim uygulandnda direkt olarak

Detaylı

Fizik 101: Ders 20. Ajanda

Fizik 101: Ders 20. Ajanda Fzk 101: Ders 20 = I konusunda yorumlar Ajanda Br sstemn açısal momentumu çn genel fade Kayan krş örneğ Açısal momentum vektörü Bsklet teker ve döner skemle Jroskobk hareket Hareketl dönme hakkında yorum

Detaylı

PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE

PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE Dlek PELTL Temmuz 2007 DENZL PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE Pamukkale Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans

Detaylı

Alev Fotometresinin Temel lkelerinin ncelenmesi ve Standart Katma Yöntemi le Verilen Bir Örnekteki Na + ve K + Deriiminin Bulunması

Alev Fotometresinin Temel lkelerinin ncelenmesi ve Standart Katma Yöntemi le Verilen Bir Örnekteki Na + ve K + Deriiminin Bulunması M.Hlm EREN 04-98 3636 www.mhlmeren.cjb.net Enstrümantel Analz II Lab. 9.Deney Grubu DENEY RAPORU DENEY ADI Alev Fotometrs le Na + ve K + Tayn ( No lu deney) DENEY TARH 1 Kasım 003 uma AMAÇ Alev Fotometresnn

Detaylı

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat 8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

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

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

MADEN DEĞERLENDİRME. Ders Notları

MADEN DEĞERLENDİRME. Ders Notları MADEN DEĞERLENDİRME Ders Notları Doç.Dr. Kaan ERARSLAN 008 ĐÇĐNDEKĐLER. GĐRĐŞ... 3. REZERV SINIFLARI VE HESAPLAMALARI... 4. Görünür rezervler...4.. Muhtemel Rezervler...6.3 Mümkün Rezervler...7.4 Belrl

Detaylı

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın... KARMAŞIK SAYILAR Derse grş çn tıklayın A Tanım B nn Kuvvetler C İk Karmaşık Sayının Eştlğ D Br Karmaşık Sayının Eşlenğ E Karmaşık Sayılarda Dört İşlem Toplama - Çıkarma Çarpma Bölme F Karmaşık Dülem ve

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

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

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatstkler Tanımlayıcı İstatstkler Br ver setn tanımak veya brden fazla ver setn karşılaştırmak çn kullanılan ve ayrıca örnek verlernden hareket le frekans dağılışlarını sayısal olarak

Detaylı

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

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes

Detaylı

Çok de i³kenli rasyonel fonksiyonlarn süreklili i

Çok de i³kenli rasyonel fonksiyonlarn süreklili i Çok de ³kenl rasyonel fonksyonlarn sürekll Al Snan Sertöz Çok de ³kenl rasyonel br fonksyonun tekllk noktas etrafndak davran³ çok çe³tllk gösterr. ncelenmes en kolay olan durumda paydann sadece orjnde

Detaylı

Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 1

Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 1 1 Maliyet kontrolü proje bütçelendirmesi çerçevesinde gerçek proje maliyetlerini kontrol etmeyi hedefleyen bir yönetim sürecidir. Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 2 Girdiler: Cost

Detaylı

MINKOWSKI 4-UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER

MINKOWSKI 4-UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MINKOWSKI -UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER YÜKSEK LİSANS TEZİ Smge DAĞLI Anablm Dalı Matematk Anablm Dalı Programı Geometr Tez Danışmanı Yrd. Doç.

Detaylı

Elektrik Akımı Test Çözümleri. Test 1'in Çözümleri 3. 4 Ω. 1. Kolay çözüm için şekli yeniden çizip harflendirelim.

Elektrik Akımı Test Çözümleri. Test 1'in Çözümleri 3. 4 Ω. 1. Kolay çözüm için şekli yeniden çizip harflendirelim. Elektrk kımı Test Çözümler Test 'n Çözümler. 4 Ω voltmetre. olay çözüm çn şekl yenden çzp harflendrelm. 0 Ω Ω Ω 5 Ω Ω oltmetrenn ç drenc sonsuz büyük kabul edlr. u nedenle voltmetrenn bulunduğu koldan

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

11. SINIF KONU ANLATIMLI. 3. ÜNİTE: MANYETİZMA 2. Konu ELEKTROMANYETİK İNDÜKSİYON ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ

11. SINIF KONU ANLATIMLI. 3. ÜNİTE: MANYETİZMA 2. Konu ELEKTROMANYETİK İNDÜKSİYON ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ 11. IIF OU AATIMI 3. ÜİTE: MAYETİZMA 2. onu EETROMAYETİ İDÜİYO ETİİ ve TET ÇÖZÜMERİ 2 3. Ünte 2. onu (Elektromanyetk ndüksyon) A n n Çözümler 1. ster manyetk alan tel boyunca hareket etsn, ster tel manyetk

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

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

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER TEMEL KAVRAMLAR

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suphi Özçomak İÇİNDEKİLER HEDEFLER TEMEL KAVRAMLAR HEDEFLER İÇİNDEKİLER TEMEL KAVRAMLAR İstatstğn Tanımı Anakütle ve Örnek Kavramları Tam Sayım ve Örnekleme Anakütle ve Örnek Hacm Parametre ve İstatstk Kavramları İSTATİSTİĞE GİRİŞ Doç.Dr.Suph Özçomak Bu

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

BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ

BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 89 108. BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ Dr. Mustafa Kemal BEŞER Eskşehr Osmangaz Ünverstes İİBF, İktsat Bölümü mkbeser@ogu.edu.tr ÖZET

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN

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

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

. ÖZEL DAR ARTNAME. Bu bölüm, elektrik özel artnamesinde bulunan tüm alt bölümlere uygulanacak temel prensipleri belirler.

. ÖZEL DAR ARTNAME. Bu bölüm, elektrik özel artnamesinde bulunan tüm alt bölümlere uygulanacak temel prensipleri belirler. ! " # $ % % & & ' . ÖZEL DAR ARTNAME A. N TANIMI,...projelernde gösterlen elektrk lernn özel teknk artnamesnde anlatıldıı eklde, verlen standartlara uygun olarak, kusursuz, eksksz, fen ve sanat kurallarına

Detaylı

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır. OLİGOOLİ Olgopolc pyasa yapısını ncelemek çn ortaya atılmış bell başlı modeller şunlardır.. Drsekl Talep Eğrs Model Swezzy Model: Olgopolstc pyasalardak fyat katılığını açıklamak çn gelştrlmştr. Olgopolcü

Detaylı

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık ölüm 4 Olasılık OLSILIK opulasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp heps mutlaka br hata payı taşımaktadır. u hata payının ortaya çıkmasının sebeb

Detaylı

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları 3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları Basınç çubukları brden fazla profl kullanılarak, bu profller arasında plan düzlemnde bell br mesafe bulunacak şeklde düzenleneblr. Bu teşklde,

Detaylı

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

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

Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm)

Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm) Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm) Birdal eno lu ükrü Acta³ çindekiler 1 Giri³ Giri³ 2 3 4 LS Tahmin Edicilerinin Özellikleri 5 Genel Kareler Toplamnn Parçalan³ ndirgenmi³ Model-Tam Model Yakla³m

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı

2 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir:

2 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir: SORU 1: 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir: (i) Ayla dönütürülebilir yllk nominal %7,8 faiz oran ile her ay eit taksitler halinde

Detaylı

PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER. Prof. Dr. Ali EN ÖLÇEKLER

PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER. Prof. Dr. Ali EN ÖLÇEKLER PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER Prof. Dr. Ali EN 1 Normal dalm artlarn salamayan ve parametrik istatistik tekniklerinin kullanlmasn elverisiz klan durumlarn bulunmas halinde, eldeki verilere bal

Detaylı

Baml deikenin simetrik bulank say olmas durumunda parametre tahmini

Baml deikenin simetrik bulank say olmas durumunda parametre tahmini www.statstkcler.org statstkçler Dergs 3 (00) 54-6 statstkçler Dergs Baml dekenn smetrk bulank say olmas durumunda arametre tahmn Kamle anl Kula Ah Evran Ünverstes, Matematk Bölümü, 4000, Krehr, ürkye sanl004@hotmal.com

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

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

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

Detaylı

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

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

ÖZET. I)t)NYA PROTEİN SORUNU. Mehmet DEMİReİ (x) Genelolarak normal günluk protein tüketimi hafif işte çalışanlarda 1 kg vucu(

ÖZET. I)t)NYA PROTEİN SORUNU. Mehmet DEMİReİ (x) Genelolarak normal günluk protein tüketimi hafif işte çalışanlarda 1 kg vucu( I)t)NYA PROTEİN SORUNU Mehmet DEMİReİ (x) ÖZET Genelolarak normal günluk proten tüketm haff şte çalışanlarda 1 kg vucu(.ağırlığı çn g, bu da 70-80! g proten demektr. Bunun yarısı hayvansal kaynaklı olmalı,

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 FARKLI YÜZEY ÖZELLİKLERİNE SAHİP PLAKALARIN ISIL IŞINIM YAYMA ORANLARININ HESAPLANMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir. Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı