Summary. Orijinal araştırma (Original article)

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Summary. Orijinal araştırma (Original article)"

Transkript

1 Türk. enomol. derg., 2011, 35 (2): ISSN Orjnal araşırma (Orgnal arcle) Sıfır değer ağırlıklı genelleşrlmş Posson regresyonu yardımıyla Van Gölü nde Nooneca vrds Delcour, 1909 (Hempera: Noonecdae) n populasyon değşm üzernde fzko-kmyasal çevresel koşulların eklernn araşırılması Abdullah YEŞİLOVA 1 Mehme Salh ÖZGÖKÇE 2 * Remz ATLIHAN 2 İsmal KARACA 3 Fevz ÖZGÖKÇE 4 Şükran YILDIZ 5 Yılmaz KAYA 6 Summary Invesgaon of he effecs of physco-chemcal envronmenal condons on populaon flucuaons of Nooneca vrds Delcour, 1909 (Hempera: Noonecdae) n Van Lake by usng Zero-nflaed generalzed Posson regresson In ecologcal sudes, s a common suaon occured ha populaon densy of speces exremly ncreases or decreases n ceran perods dependng on many aboc and boc facors. Because of ecologal facors ha cause hgh level flucuaon n populaon densy, I s possble o ge zero ndvdual a samplngs, and on he oher hand, dfferences beween maxmum and mnmum values obaned n dfferen samplngs nervals can be very hgh. Because hs ype of daa based on counng does no show normal dsrbuon, and shape of he dsrbuon s skewed o he rgh because of he abundance of zero, usng he Zero-nflaed Posson regresson mehod (ZIGP) s requred. Ths sudy was carred ou o oban nformaon on effecs of physco-chemcal envronmenal condons on populaon flucuaon of Nooneca vrds. Samplngs were conduced wh monhly perods along he coasal band of Van Lake n Samples were aken from 20 samplng places where have hree dfferen characers as 1 Yüzüncü Yıl Ünverses, Zraa Faküles, Byomer&Genek Blm Dalı, 65080, Van 2 Yüzüncü Yıl Ünverses, Zraa Faküles, Bk Koruma Bölümü, 65080, Van 3 Süleyman Demrel Ünverses, Zraa Faküles, Bk Koruma Bölümü, 32260, Ispara 4 Yüzüncü Yıl Ünverses, Fen Edebya Faküles, Byoloj, 65080, Van 5 Celal Bayar Ünverses, Fen Edebya Faküles, Byoloj, 45040, Mansa 6 Yüzüncü Yıl Ünverses, Van Meslek Yüksekokulu, Blgsayar Bölümü, 65080, Van Sorumlu yazar (Correspondng auhor) e-mal: msozgokce@yyu.edu.r Alınış (Receved): Kabul edlş (Acceped):

2 sream enrances, selemens and naural coaslnes. Reuls were analysed by usng ZIGP regresson model. Accordng o resuls, Effec of samplng nervals and samplng saons on populaon denses of Nooneca vrds were mporan. On he oher hand, HCO 3 had negave effec on populaon denses n zero-nflaed model whle had possve effec on populaon denses n oher wo models. I was deermned ha Fe effeced he speces populaons n he negave way n he mean regresson model, and Cl and Mg effeced n possve way n he overdsperson regresson. In he resul, was deducved ha Nooneca vrds was found excessve numbers or none n some samplng saons because of he pysco-chemcal srucures of waer. Key words: Overdsperson, Zero-nflaed generalzed Posson regresson, populaon dynamc, Nooneca vrds, Van Lake Anahar sözcükler Aşırı Yayılım, Sıfır değer ağırlıklı genelleşrlmş Posson regresyon, populasyon değşm, Nooneca vrds, Van Gölü Grş Aynı ekossem paylaşan çok sayıdak organzmanın sayısal bolluğu ürden üre çok farklı sevyelerde ve brçok faköre bağlı olarak sürekl br değşm çndedr. Kaynakların ve abok çevrenn heerojen yapısı nedenyle organzmaların yaşam döngüler çnde sayıma dayalı olarak elde edlen populasyon yoğunluklarında aşırı yayılım (overdsperson) ve fazla sayıda sıfır (zeronflaed) değerler görülmekedr. Blndğ gb sayıma dayalı olarak elde edlen verler Posson dağılımı gösermekedr. Bununla brlke Posson dağılımında oralama le varyans brbrlerne eşr (Frome e al., 1973; Agres, 1997; Cameron & Trved, 1998; Sokes e al., 2000; Long & Freese, 2006; SAS, 2010). Eşlğn sağlanamaması durumunda genellkle aşırı yayılım (varyansın oralamadan büyük çıkması) nadrde olsa az yayılım (varyansın oralamadan küçük çıkması) görülmekedr (Frome e al., 1973; Cox, 1983; SAS, 2010). Bununla brlke bu ür verler genellkle normal dağılım gösermezler. Yan, verlern hem sayıma dayalı olarak elde edlmeler hem de sıfır değerlern çok fazla sayıda olmasından dolayı dağılımının sağa doğru çarpık olması normal dağılım varsayımın sağlanamamasına neden olmakadır. Bu nedenle bu ür verlern analznde paramerk eslern kullanılması sapmalı paramere ahmnler ve sandar haaların elde edlmesne neden olablr (Cox, 1983; Agres, 1997; Cameron & Trved, 1998; Sokes e al., 2000). Çok kalabalık küçük organzmaların populasyon yoğunlukları gelşrlen bell örnekleme eknkleryle populasyonu emsl edeblecek örnekleme brmler üsünden ahmn edlmeye çalışılır. Ancak yapılan örneklemelerde ürlern sayısal değşmler bok ve abok fakörlern eksyle örnekleme aralıklarında aşırı yayılımla ve zaman zaman çok sayıda sıfır değerleryle karşılaşılmasını sağlar. Bu ür sayıma dayalı olarak elde edlen ver selernn analznde, aşırı yayılım negaf bnomal regresyon le kısmen azalılablrken (Lawles, 1987; Rdou e al., 2001; Hlbe, 2007), hem aşırı yayılım hem de çok fazla sayıda sıfır gözlemlerden dolayı daha doğru değerlendrmelern yapılması çn sıfır değer 326

3 ağırlıklı regresyon yönemlernn kullanılması gerekmekedr (Lamber, 1992; Böhnng, 1998; Böhnng e al., 1999; Cheung, 2002; Khoshgofaar e al., 2005). Sıfır değerlern çok fazla sayıda olduğu sayıma dayalı verlere brçok alanda sıklıkla karşılaşılmakadır. Bununla brlke, fazla sayıda sıfır değer çeren sayıma dayalı verler le lgl brçok regresyon model gelşrlmşr. Bu yönemler sıfır değer ağırlıklı Posson (ZIP) (Lamber, 1992; Böhnng, 1998; Lee e al., 2001; Yau & Lee, 2001; Jansakul & Hnde, 2002), sıfır değer ağırlıklı Negave Bnomal (ZINB) (Lawles, 1987; Rdou e al., 2001; Jansakul, 2005; Long & Freese, 2006; Hlbe, 2007) ve Hurdle model (Dalrymple e al., 2003; Rose e al., 2006) olarak verleblr. Hurdle model hem Posson hem de negaf bnomal regresyonları le brlke kullanılmakadır ve Posson Hurdle ve Negaf Bnomal Hurdle regresyonları olarak adlandırılmakadırlar. Son zamanlarda aşırı yayılım göseren ve sıfır değerlern çok fazla sayıda olduğu sayıma dayalı ver kümelernn analznde sıfır değer ağırlıklı genelleşrlmş Posson (ZIGP) regresyonu yaygın olarak kullanılmakadır (Consul, 1989; Consul & Famoye, 1992; Famoye & Sngh, 2003; Czado e al., 2007). ZIGP hem az yayılım hem de aşırı yayılım göseren çok fazla sayıda sıfır değerne sahp sayıma dayalı verlere uygulanmakadır. Czado e al. (2007), sadece oralama üzernde değl aynı zamanda aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı gözlemler üzernde de ayrı ayrı regresyonları sağlamışlardır. Başka br fadeyle, ZIGP oralama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı olmak üzere üç farklı regresyon analzn yapmakadır. Böylece hem aşırı yayılım hem de sıfır değer ağırlıklı yayılımın eklern brbrlernden ayrı olarak oraya koymakadır (Czado e al., 2007; Famoye & Sngh, 2003). Bu çalışma, Vangölü sahl şerdnde yıllarında yürüülmüş ve su çnden örneklenen Nooneca vrds (Hempera: Noonecdae) populasyon yoğunluklarının suyun fzko-kmyasal yapısının eks alında farklı örnekleme sasyonlarına göre dağılımları sapanmışır. Farklı örnekleme sasyonlarına göre ürler ve çevresel fakörler arasındak lşklern belrlenmesnde sıfır değer ağırlıklı genelleşrlmş Posson regresyonu kullanılmışır. Maeryal ve Yönem Çalışma alanı ve örnekleme yönemler Verler Van Gölü sahl şerdnde üç farklı karakerde oplam 20 örnekleme sasyonunda yılında yürüülen çalışmadan elde edlmşr. Örneklemeler 2005 yılında emmuz-eylül, 2006 yılında da mayıs-eylül aylarında aylık peryolarda yapılmışır. Örnekleme sasyonları akarsu grş nokaları (6 sasyon), yerleşm alanları (7 sasyon) ve doğal alanlar (7 sasyon) olarak seçlmşr. Sucul böcek örneklemeler 35 cm çaplı sandar ül arap yardımıyla yapılmışır (Souhwood, 1978; Rosenberg, 1997; Hansen e al., 2000). Örneklemeler 3 farklı yönemle yapılmışır. Brnc yönemde 35 cm. çaplı sandar ül 327

4 arap kullanılmışır. Bu yönemde örnekleyc arabı 1 1,5 m dernlke su çersne daldırmış ve kend çevresnde am ur dönerken arap orbasına akılan örnekler sayarak kaydemşr. Arap le yapılan örneklemeler her sasyonda brbrne yakın mesafelerde 5 ekrar halnde amamlanmışır. İknc yönemde 153 mesh açıklıklı plankon kepçeler kullanılmışır. Bu yönemde örnekleyc 1-1,5 m dernlke kıyıya paralel olarak 200 adım mesafe boyunca plankon kepçesn su çnde yukarı aşağı skameler verdrerek sürüklemş ve plankon kepçesnn oplama bölümüne brken örnekler sayıma esas alınmışır. Üçüncü yönemde de plankon kepçes kullanılmış ve her sasyonda 5 farklı nokadan 1-1,5 m dernlke dkey skamelerde abandan yukarı doğru çeklerek oplama bölümüne brken örnekler sayıma esas alınmışır. Toplanan böcekler %70 lk ehanol çnde muhafaza edlmşr. Tür eşhsler Dmry A. GAPON (Zoologcal Insue RAS, Unverseskaya nab., 1, S. Peersburg, Russa) arafından yapılmışır. Suyun kmyasal yapısı ve kalaf özellklernn sapanması Peryodk örneklemelern yapıldığı yukarıda belrlen örnekleme sasyonlarının her brnden kıyıya yakın 5 ayrı nokadan nansen şşes le farklı dernlklerden olmak üzere, yaklaşık 330 ml. su alınarak büyük br kap çnde karışırılmış ve sonra bu karışımdan k farklı kab a 330 ml. su akarılmışır. Göl suyunun anlık sıcaklık değer nansen şşes çndek su ç ölçüm yapmaya elverşl ermomereyle, alınan suyun ph değer se el p ph mere le anlık değerler üsünden ölçülmüş ve kaydedlmşr. Alınan örnek su çndek organzmaların faalyelernn engellenmes çn her kaba 15 ml formaldeh laves yapılmışır. Örnekler buz kabına alınmış ve daha sonra analzler yapılmak üzere laborauarda buzdolabı nda +4-5 ºC de beklelmşr. Alınan örneklerden Klor (Cl - ), Karbona (CO 3-2 ), Bkarbona (HCO - 3), Mağnezyum (Mg +2 ) ve Demr (Fe) değerlerne bakılmışır. Klor, karbona ve bkarbona değerler Gümüş Nra rasyon yönemyle (Gündüz, 1993) belrlenrken ağır mealler Aomk absorbsyon chazı le sapanmışır. Yönem μ (oralama), ϕ (aşırı yayılım parameres) ve ω (sıfır değer ağırlıklı paramere) gb üç paramerel sıfır değer ağırlıklı genelleşrlmş Posson dağılımına sahp Y (bağımlı değşken) Y ZIGP( μ, φω, ) bçmnde göserlmekedr. Dağılımın olasılık yoğunluk fonksyonu, 328

5 P(Y = y μ, ϕ, ω ) = l {y= 0} ω+ (1 ω)e μ ϕ μμ+ ( ( ϕ 1)y) + l {y> 0} (1 ω) ϕ e y! y 1 1 ( μ+ ( ϕ 1)y) y ϕ bçmnde yazılablr (Famoye & Sngh, 2003; Czado e al., 2007). ZIGP( μ, ϕ, ω ) regresyon modelnde bağımlı değşken, = 1 2 p oralama çn, W (1,, 1 2,... r) X (1,x,x,...x ) çn ve üzere Z = (1,z,z,...z ) 1 2 q ZIGP( μ, ϕ, ω) 2007). Bunlar; Şansa bağlı bleşen {Y, 1 n} Y~ ZIGP( μ, ϕ, ω) Ssemak bleşen Y μ η ( β)= x β y = ω ω ω aşırı yayılım sıfır yayılım çn bağımsız değşkenler olmak model üç bleşenden oluşmakadır (Czado ve ark. gözlemler brbrnden bağımsız ve dağılımı göserr. bağımlı değşken üzernde üç doğrusal ahmn edc olan, ϕ ω η ( α ) =ωα, η () γ = zγ β= ( β, β,..., β ), α= ( α, α,..., α), γ= ( γ, γ,..., γ ) blnmeyen 0 1 regresyon Z = ( z,z,..., z ) 1 2 p paramerelern, n 0 1 r X = (x 1,x 2,..., x n), ekl olmakadırlar. Burada 0 1 q,...,w 1 2 n ) =, W (w,w desen marsler olarak adlandırılmakadır. Paramerk bağlanı bleşen μ ( ) ϕ η β, ( ) ω η α, η () γ doğrusal ahmn edcler μ () β, ϕ ( α ), (=1,,n) paramereler le arasındak bağlanılar aşağıda verlmşr. ω() γ Oralama düzey x β x β+ E(Y β ) =μ ( β ) = E e = e log(e ) > 0 η ( β ) = log( μ( β)) log(e ) (loglnk) μ 329

6 Aşırı yayılım düzey ϕ α = + > w α ( ) 1 e 1 η ( α ) = log( ϕ ( α) 1) (shfed log bağlanı) ϕ Sıfır yayılımı düzey z γ e ω () γ = (0,1) z γ 1+ e ω () γ η γ = ω ( ) log( ) (log bağlanı) 1 ω ( γ) ( β, α, γ ) blnmeyen paramereler gösermekedr. bağımlı değşken çn ZIGP regresyonunun log olablrlk Fonksyonu (Famoye ve Sngh 2003; Czado ve ark. 2007), x β n z γ z γ l( δ ) = I(y = 0) log e + exp log(1 + e ) ωα = 1 E.e 1+ e β e z γ ωα I(y > 0) log(1 e ) log(e ) x log(y!) ylog(1 e ) xβ ωα xβ ωα Ee e y + (y 1)log(Ee + e y ) ωα bçmnde yazılablr. ( β, α, γ ) blnmeyen paramereler, olablrlk fonksyonun maksmze edlmes le maksmum olablrlk (maxmum lkelhood=ml) yönem le ahmn edlmekedrler. Verlern değerlendrlmes çn R sask yazılım programı kullanılmışır. R programı alında ZIGP, pscl ve zcoun modüllernden yararlanılmışır. Araşırma Sonuçları ve Tarışma Çalışmada gerekl analzler, hem aşırı yayılımı hem de sıfır değer ağırlıklı durumlarını modelleyen ZIGP regresyonu kullanılarak yapılmışır. ZIGP regresyonu le oralama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağılıklı regresyonlarının performansları ayrı ayrı belrlenmşr. Ver kümesndek değşkenlere a anııcı saskler Çzelge 1 de verlmşr. Modele bağımlı değşken olarak alınan ür yoğunluğuna a 160 gözlem değernn 51 (% 31.9) sıfır olarak elde edlmşr. Tür yoğunluğunda sıfır gözlemlern çokluğu ve gözlem arasında büyük br varyasyon olduğu sapanmışır. Bu nedenle Şekl 1 de verlen ür yoğunluğunun dağılımı sağa doğru çarpık olmuşur. y 330

7 Çzelge 1. Modele alınan değşkenler çn anııcı saskler Değşkenler Oralama (S. haa) En küçük değer En büyük değer PH (0.038) Cl (0.168) CO (78.430) HCO ( ) Mg 7.752(0.120) Fe (0.045) Tür yoğunluğu ( ) Frekans Tür yoğunluğu Şekl 1. Sayıma dayalı olarak elde edlen ür yoğunlunun dağılımı. Farklı modeller çn log-lkelhood ve Akak blg ölçüü (AIC) Çzelge 2 de verlmşr. Model 1 ( PR( μ ) =Posson regresyon) çn elde edlen AIC değer dğer sekz modele göre oldukça yüksek bulunmuşur. En küçük blg ölçü değerlerne sahp model en y model olarak anımlanmakadır (Czado e al., 2007). Bu nedenle en küçük AIC değerne sahp modeln ZIGP( μ, ϕω, ) olduğu sapanmışır. Özellkle model 3 en sonra AIC de oldukça büyük düşüş olduğu görülmüşür. Modellerde kullanılan μ, ϕ ve ω sırasıyla oralama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı paramerelern gösermekedr. Bununla brlke gözlem değerlernn %31,9 unun sıfır değerl ve gözlem değerler arasındak büyük varyasyon olması model 1 n AIC değernn dğer modellere nazaran oldukça yüksek çıkmasına neden olmuşur. Model 1 den model 9 a doğru gdldğnde AIC değernn gderek küçüldüğü sapanmışır. Sab sıfır değer ağırlıklı parameres (ω ) dahl edlen ZIP(μ, ω) modelnde a AIC değernn PR( μ ) 331

8 modelne göre yaklaşık olarak % 79.9 azaldığı sapanmışır. Benzer şeklde, değşkenlk göseren sıfır değer ağırlıklı parameres (ω ) dahl edlen ZIP( μ, ω ) modeln AIC değernn PR( μ ) modelne göre yaklaşık olarak %79.8 azaldığı sapanmışır. Değşkenlk göseren aşırı yayılım ( ϕ ) ve sıfır değer ağırlıklı (ω ) paramerelern çeren ZIGP( μ, ϕ, ω ) modeln AIC değernn PR (μ ) modelne göre yaklaşık olarak %95.5 azaldığı sapanmışır. Çzelge 2. Farklı regresyon modeller çn log olablrlk ve AIC blg ölçüler Model Log-Olablrlk AIC (1) PR( μ) (2) ZIP( μ, ω) (3) ZIP(, (4) GP( μ, ϕ) (5) GP( μ, ϕ (6) ZI GP( μ, ϕω, ) (7) ZI GP(μ, ϕω, ) (8) ZI GP(μ, ϕ, ω ) ZI GP( μ, ϕ, ω ) (9) Sıfır değer ağırlıklı parameresnn modele dahl edlmes durumunda, ZIP( μ, ω) le PR(μ ) karşılaşırıldığında AIC değernn den e düşüğü sapanmış ve Vuong sasğ değer v= 4.37 (p<0.0001) olarak bulunmuşur. Hem AIC hem de Vuong değer ZIP( μ, ω ) regresyonu PR( μ ) regresyonuna erch edlmes gerekğn gösermşr. Aşırı yayılım parameresnn modele dahl edlmes durumunda ve bu paramerenn öneml olup olmadığının belrlenmes çn PR( μ ) le GP( μ, ϕ ) karşılaşırılmışır. AIC değer den 1354 e kadar azaldığı sapanmış ve v= 7.75 (p<0.0001) olarak bulunmuşur. Bu sonuç GP( μ, ϕ) n PR(μ ) ye erch edldğn gösermşr. Sıfır değer ağırlıklı paramere üzernde regresyonu belrlemek çn ZIP( μ, ω) le ZIP(μ, ω) karşılaşırılmışır. AIC değernn den e düşüğü sapanmış ve v= 3.34 (p<0.05) olarak bulunmuşur. AIC ve Vuong es sonucu ZIP( μ, ω modelnn erch edlmes gerekğn gösermşr. Yan, bu ) sonuç ver sende sıfır değer ağırlıklı verlern öneml br ekye sahp olduğunu gösermşr. GP( μ, ϕ Aşırı yayılım paramere üzernde regresyonu ncelemek çn karşılaşırılmışır. AIC değernn 1354 den 1352 ye düşüğü sapanmış ve v= 7.34 (p<0.0001) olarak bulunmuşur. AIC ve Vuong es sonucu GP( μ, ϕ modelnn erch edlmes gerekğn gösermşr. Bundan dolayı ) ) GP(μ, ϕ) le 332

9 aşırı yayılım parameresnn ür yoğunluğu üzernde öneml br ekye sahp olduğu sapanmışır. En küçük AIC blg ölçüü değerne sahp olan ZIGP( μ, ϕ, ω ) model en y model olarak seçlmes nedenyle paramere ahmnlernn bu modele göre yorumlanması gerekmekedr. ZIGP( μ, ϕ, ω) modelne göre paramere ahmnler ve sandar haa değerler Çzelge 3 e verlmşr. Çzelge 3. ZIGP( μ, ϕ, ω) Oralama regresyon Paramere ahmn S. Haa regresyonu çn paramere ahmnler ve sandar haalar Aşırı yayılım Regresyonu Paramere ahmn S. Haa Sıfır değer ağırlıklı regresyon Paramere S. Haa ahmn Inercep Ay *** * İsasyon *** * ** Yıl ** PH Cl * CO HCO *** *** * Mg * Fe ** *** μ ϕ ω ( (oralamanın değşm aralığı) ( (aşırı yayılımın değşm aralığı) (%0-%87(sıfır gözlemlern değşm aralığı) *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001 Çzelge 3 e hem aşırı yayılım hem de sıfır değer ağırlıklı paramereler değşkenlk gösermşr. Aşırı yayılım 6.36 le arasında değşrken sıfır değer ağırlıklı % 0 le % 87 arasında değşmşr. Aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı paramere aralıklarının oldukça yüksek olduğu sapanmışır. Blndğ gb Posson dağılımında oralama le varyans brbrne eş olduğundan dolayı yayılım parameres br (1) değerne eş olur. Çalışmada, yayılım parameres 6.36 le arasında değşmşr. Aralığın br (1) değernden büyük çıkması aşırı yayılımın ne kadar ekl olduğunu gösermşr. Bununla brlke sıfır değer ağırlıklı verlern dağılımı da oldukça yüksek br orana (%87) ulaşmışır. Zaen ver sendek sıfır değer ağırlıklı gözlemler % 31.9 olarak verlmş. Bu değer ahmn edlen aralığın çnde yer almışır. Değerlendrme sonuçları oalama regresyon paramere ahmnlerne göre ncelendğnde ür yoğunluklarını farklı örnekleme aralıklarının ve sasyonların 333

10 negaf yönde ekledğ, suyun kmyasal yapısı çnden de HCO 3 ve Fe nn öneml sevyede ekledğ görülmekedr. Aşırı yayılım dkkae alındığında farklı aylarda yapılan örneklemelern ve farklı örnekleme sasyonların oralama regresyonda olduğu gb ür yoğunlukları üsünde negaf yönde ekl olduğu, suyun kmyasal yapısı çnden HCO 3 ve Fe ye laveen Cl ve negaf yönde Mg nn de ekl olduğu sapanmışır. Bu yönemde ür yoğunluklarının mnmum ve maksmum sevyelerndek aşırı değşm dkkae alındığında çevresel ekenlerden Cl ve Mg nn ür yoğunluklarını değşrebldğ anlaşılmakadır. Sıfır değer ağırlıklı regresyonda se öncek yönemlerde olduğu gb ür yoğunluklarının ay ve sasyonların eksnde olduğu suyun kmyasal yapısı çnden de sadece HCO 3 nun negaf yönde eksnde olduğu bulunmuşur. Sıfır değer ağırlıklı modelde çevresel fakörlerden sadece HCO 3 nun öneml bulunması ve dğer ekenlern önemsz bulunması ür yoğunluklarında görülen sıfır değerlernn dğer çevresel fakörlerle lgl olmadığını ancak HCO 3 nun ür yoğunluğunu olumsuz ekledğn açıklamakadır. Bu yönemde ayların ve sasyonların eksnn öneml bulunması da ür yoğunluklarının bazı aylarda ve sasyonlarda hç bulunmamasının anlamlı olduğunu açıklamakadır. Noonecd ürlernn özellkle kıyıya yakın haff acı ve uzlu suları erch eğ, su dengesnn sağlanmasında doğrudan lşkl organzmalar oldukları ve vücu derlernn geçrgen olması sebebyle alınan amonyum karbonalı suyun mde ve barsak ssemnden geçerek boşalım organından amonyak olarak aıldığı açıklanmakadır (Saddon, 1963). Göl suyunun yüksek bazk özellğe sahp olmasıyla (yaklaşık 9,5 ph) ve oramda bulunan bazk karakerl olan amonyum karbonaı alarak asdk karakerl amonyak olarak orama salıveren N. vrds n bu şeklde göl suyunun as-baz dengesnde düzenleme yapma yönünde br şleve sahp olduğu düşünülmekedr. Özellkle göl suyunun daha berrak ve kıyı krllğnn olmadığı, nsanların yüzmek çn en çok erch eğ sasyonlarda bu ürler ya hç ya da çok az yoğunluklarda görülmüşür (Şekl 2). Buna karşılık akarsu grş nokaları, yerleşm alanları ve görünürde de krl oldukları gözlenen sasyonlarda çok yoğun olarak sapanmışır. Van Gölü sahl şerdnde bazı sasyonlarda çok yoğun bulunmaları buna karşılık bazı sasyonlarda hç bulunmamaları bu ürlern poansyel göserge ürler olarak kullanılableceğn gösermekedr. Her üç regresyonda da ayların ve sasyonların eksnn öneml bulunması ür yoğunluklarının mevsmsel farklılıklar, üreme, göç, besn dağılımı gb nedenlern yanı sıra suyun fzksel ve kmyasal özellklernn aylara, örnekleme sasyonlarına, yağışlara, akarsu grşlerne ve buharlaşmalar gb brçok faköre bağlı olduğunu ve dnamk olarak değşğn gösermekedr. İsasyonların farklı karakerde ve farklı uzaklıklarda olması ür yoğunluğunu ekleyen dğer öneml br fakördür. Özellkle kensel aıkların brçok sasyonda arıılmadan veya sadece kaı aıklar arıılarak göle deşarj edlmes organk aıklarca aşırı br yüklenme sağlamakadır. Ancak bunun yanı sıra kensel aıklar çnde bulunan 334

11 deerjan benzer kmyasal karakerde grdler de canlı organzmaları olumsuz ekleyen dğer br fakördür. İsasyonlardan bazıları akarsu grş nokaları olduğundan buralarda özellkle alı su ve berabernde göle aşıdığı organk ve norgank karakerde brçok grd bu nokalardak örneklemelerden sayılan ürlern populasyon yoğunluğunu ekleyen öneml fakörlerdendr. Bu bölgelerdek ür yoğunluklarının yerleşm alanı ve doğal alan olarak fade edlen örnekleme nokalarından farklı yoğunluklarda olableceğ açıkır. Değerlendrmelerde yılların eksnn önemsz bulunması oramdak ür değşmnn yılın aynı dönemlernde çevresel koşulların ve sasyonların benzer oranlardak eksnde ve benzer yoğunluklarda olduğu sonucunu oraya koymakadır em 2005 ağu 2005 eyl 2006 may 2006 haz 2006 em 2006 ağu 2006 eyl 3500 Brey sayısı Mollakasım ErcşŞ Adlcevaz Ahladere Ahla Kömürlü Haraba Edrem Cank Tavan Çapanak İskele Yolçaı Alınsaç Gevaş Reşadye Ercş Dlkaya Sarıkum Göründü Örnekleme sasyonları Şekl 2. Nooneca vrds Delcour, 1909'n Van Gölü sahl şerdnde yıllarında farklı örnekleme aralıklarında ve örnekleme sasyonlarına göre populasyon yoğunluğu. Öze Ekolojk çalışmalarda ürlern populasyon yoğunluklarının bell peryolarda abok ve bok brçok faköre bağlı olarak aşırı arığı veya azaldığı sık raslanan br durumdur. Bu değşmn sonucu olarak populasyon akb çalışmalarında örneklemelerde brey sayılarında sıklıkla çok fazla sayıda sıfır değer le aşırı arış ve azalış şeklnde dalgalanmalar görüleblr. Bu ür sayıma dayalı olarak elde edlen verlern normal dağılım gösermemes ve sıfır değerl gözlemlern çok fazla sayıda olmasından dolayı dağılımın 335

12 şeklnn sağa doğru çarpık olması, sıfır değer ağırlıklı regresyon yönemlernn uygulanmasını gerekrmekedr. Bu çalışmada yıllarında Van Gölü kıyı şerdnde yerleşm alanları, akarsu grş nokaları ve doğal alanlar olmak üzere brbrnden farklı karakerde 20 farklı örnekleme sasyonundan Nooneca vrds n populasyon yoğunlukları aylık örneklemelerle zlenmşr. Sonuçlar ZIGP regresyon yönemyle değerlendrlmşr. Yapılan değerlendrme sonucunda oralama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı gözlemler dkkae alındığında Nooneca vrds populasyon yoğunlukları üsünde her üç regresyonda da farklı örnekleme aralıkları ve sasyonların eksnn öneml olduğu, çevresel fakörlerden HCO 3 nun sıfır değer ağırlıklı modelde negaf yönde, dğer yönemlerde se pozf yönde ekl olduğu görülmüşür. Oralama regesyonda Fe, aşırı yayılım regresyonunda se bunlara laveen Cl ve Mg nn populasyon yoğunluğunu olumlu yönde ekledğ sapanmışır. Nooneca vrds n bazı sasyonlarda aşırı yoğun bulunması ve bazı sasyonlarda hç bulunmamasının suyun fzko-kmyasal özellkleryle yakından lgl olduğu sonucuna varılmışır. Teşekkür Bu çalışma Tübak-Çaydag arafından deseklenen 102Y089 nolu ve Van Gölü Sahl Şerdnde Sucul ve Karasal Böcek Faunası ve Bksel Floranın Sapanması, Farklı Bölgelerde Göl Krllğnn İndkaör Türler Yardımıyla Belrlenmes sml projenn br kısmıdır. Noonecd ürlern eşhs eden Dr. Dmry A. GAPON a ve projeye madd desek sağlayan Tübak a eşekkür ederz. Yararlanılan Kaynaklar Agres, A., Caegorcal Daa Analyss. John and Wley & Sons, Incorporaon, New Jersey, Canada, 710 pp. Böhnng, D., Zero-Inflaed Posson Models and C.A.MAN: A Tuoral Collecon of Evdence Bomercal Journal, 40 (7): Böhnng, D., E. Dez & P. Schlamann, The Zero-Inflaed Posson Model and he Decayed, Mssng and Flled Teeh Index n Denal Epdemology. Journal of Royal Sascal Socey, A 162: Cameron, A. C. & P. K. Trved, Regresson Analyss of Coun Daa, (Cambrdge Unversy Press, New York) 411 pp. Cheung, Y. B., Zero-Inflaed Models for Regresson Analyss of coun daa, A sudy of growh and developmen. Sascs n Medcne, 21: Consul, P. C.,1989. Generalzed Posson Dsrbuons, Volume 99 of Sascs: Texbooks and Monographs. New York: Marcel Dekker Inc. Properes and Applcaons. Consul, P. C. & F. Famoye, Generalzed Posson regresson model. Communcaons n Sascs, Theory and Mehods, 21(1) Cox, R., Some Remarks on Overdsperson Bomerka, 70:

13 Czado, C., E. Vnzenz, M. Aleksey & W. Sefan, Dsperson and zero-nflaon level appled o paen ousourcng raes Zero-nflaed generalzed Posson models wh regresson effecs on he mean, Sascal Modellng, 7 (2): Dalrymple, M. L, I. L. Hudson & R. P. K. Ford, Fne Mxure, Zero-Inflaed Posson and Hurdle Models wh Applcaon o SIDS, Compuaonal Sascs & Daa Analyss, 41: Famoye, F. & K. P. Sngh, On nflaed generalzed Posson regresson models. Advances and Applcaons n Sascs, 3 (2), Frome, E. D, M. H. Kuner & J.J. Beauchamp, Regresson Analyss of Posson- Dsrbued Daa, Journal of Amercan Sascal Assocaon, 68 (344): Gündüz, T., Kanaf Analz Ders Kabı, Ankara, 478 s. Hansen, J., Mk. Sao, R. Ruedy, A. Lacs & V. Onas, Global warmng n he weny-frs cenury: An alernave scenaro. Proceedngs of he Naonal Academy of Scences, 97, Hlbe, J. M., Negave Bnomal Regresson, (Cambrdge,UK). 322 pp. Jansakul, N. & J. P. Hnde, Score ess for zero-nflaed Posson models. Compuaonal Sascs & Daa Analyss, 40 (1): Jansakul, N., Fng a Zero-nflaed Negave Bnomal Model va R. Proceedngs 20h Inernaonal Workshop on Sascal Modellng. Sdney, Ausrala, p. Khoshgofaar, T. M, K. Gao & R. M. Szabo, Comparng Sofware Faul Predcons of Pure and Zero- nflaed Posson Regresson Models. Inernaonal Journal of Sysems Scence, 36 (11): Lamber, D., Zero-Inflaed Posson Regresson, wh an Applcaon o Defecs n Mnaufacurn. Technomercs, 34 (1): Lawles, J. F., Negave Bnomal and Mxed Posson Regresson. The Canadan Journal of Sascs, 15 (3): Lee, A. H., K. Wang & K. K. W. Yau, Analyss of Zero-Inflaed Posson Daa Incorporang Exen of Exposure. Bomercal Journal, 43 (8): Long, J. S. & J. Freese, Regresson Models for Caegorcal Depenen Varable Usng Saa, (A Saa Pres Publcaon, SaaCorp LD Collage Saon, Texas, USA. 524 pp. Rdou, M., J. Hnde & C.G.B. Demero, A Score Tes for a Zero-Inflaed Posson Regresson Model Agans Zero-Inflaed Negave Bnomal Aleraves. Bomercs, 57: Rose, C. E., S. W. Marn, K. A. Wannemuehler & B. D. Plkays, On he of Zeronflaed and Hurdle Models for Medellng Vaccne Adverse even Coun Daa. Journal of Bopharmaceucal Sascs 16:

14 Rosenberg, D. M., I. J. Daves, D. G. Cobb & A. P. Wens, Proocols For Measurng Bodversy: Benhc Macronverebraes n Fresh Waers, hp:// eman/ ecoools/ proocols/freshwaer/benhcs/nro.hml, (Dae accessed: ). SAS, SAS/Sa Sofware Hagen and Enhanced. (SAS Insue Incorporaon, USA). Saddon, B. W., Waer balance n he aquac bugs Nooneca glauca L. and Nooneca marmorea Fabr. (Hempera: Heeropera). Journal of Expermenal Bology, 40, Souhwood, T. R. E., 1978, Ecologcal Mehods, wh Parcular Reverence o he Sudy of Insec Populaons. 2nd ed., Chapman and Hall, London and New York, 524 pp. Sokes, M. E, C. S. Davs & G. G. Koch, Caegorcal Daa Analyss Usng he SAS Sysem, (John and Wley & Sons Incorporaon, USA), 478 pp. Yau, K. K. W. & A. H. Lee, Zero-Inflaed Posson Regresson wh Random Effecs o Evaluae an Occupaonal Injury Prevenon Programme. Sascs n Medcne, 20:

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir? MEH535 Örünü Tanıma 7. Kümeleme (Cluserng) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü web: hp://akademkpersonel.kocael.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocael.edu.r Verde eke blgs yok Denemsz

Detaylı

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT İsanbul Tcare Ünverses Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 008 s.339-350 İMKB BİLEŞİK 00 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ Ünal H. ÖZDEN ÖZET Fnansal serlerde, aşıdıkları özellkler nedenyle doğrusal

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 onlne a www.alphanumerournal.om alphanumer ournal The Journal of Operaons Researh, Sass, Eonomers and Managemen Informaon Sysems Volume 3, Issue 2, 2015 2015.03.02.STAT.08 Absra OUTLIERS IN SURVIVAL

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

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ DENEY TASARIMI VE ANALİZİ Bundan öncek bölümlerde bell br araşırma sonucu elde edlen verlere dayanılarak populasyonu anıma ve paramere ahmnlerne yönelk yönemlerden söz edld. Burada se sözü edlecek olan,

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ 1 DENEY TASARIMI VE ANALİZİ 1.1. Varyans Analz 1.. Tek Yönlü Varyans Analz Model 1.3. İk Yönlü Varyans Analz Model Prof Dr. Leven ŞENYAY XII-1 İsask II Bundan öncek bölümlerde bell br araşırma sonucu elde

Detaylı

Koşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama

Koşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama Çukurova Ünverses İİBF Dergs Cl:15.Sayı:.Aralık 11 ss.1-18 Koşullu Varyans Modeller: İmkb Serler Üzerne Br Uygulama Condııonal Varıance Models: An Alıcaıon on Isanbul Sock Exchange Serıes H.Alan Çabuk

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

Lineer Olmayan Yapı Sistemlerinin Analizi İçin Yay-Boyu Metodu

Lineer Olmayan Yapı Sistemlerinin Analizi İçin Yay-Boyu Metodu Fıra Ünv. Fen ve Müh. Bl. Dergs Scence and Eng. J of Fıra Unv. 9 (4), 55-530, 007 9 (4), 55-530, 007 Lneer Olmayan Yaı Ssemlernn Analz İçn Yay-Boyu Meodu Cengz OLA ve Yusuf CALAYIR Fıra Ünverses eknk Blmler

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

Seralarda Isıtma Kapasitelerinin Hesaplanmasına Yönelik Bir Bilgisayar Programı

Seralarda Isıtma Kapasitelerinin Hesaplanmasına Yönelik Bir Bilgisayar Programı Seralarda Isıma Kapaselernn Hesaplanmasına Yönelk Br Blgsayar Programı Gürkan Alp Kağan GÜRDİL 1, Kemal Çağaay SELVİ 1, Hasan ÖNDER 2 1 Ondokuz Mayıs Ünverses, Zraa Faküles, Tarım Maknaları Bölümü, Samsun

Detaylı

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama.

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama. Cnsye Değşken Bağlamında Harcama Al Grupları ve Gelr Đlşks: Dumlupınar Ünverses Öğrencler Üzerne Br Uygulama Mahmu ZORTUK * Öze: Đksa blmnn en öneml konuları arasında yer alan gelr le ükem lşks her dönem

Detaylı

AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ

AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ Doç.Dr.Lale BALAS, A. Mehme ŞİRİN Gaz Ünverses, Mühendslk Mmarlık Faküles,İnşaa Mühendslğ Bölümü, Malepe, Ankara Tel:37400/7,

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

Örneklemeli K-ortalama Algoritması Kmeans with Sampling

Örneklemeli K-ortalama Algoritması Kmeans with Sampling Örneklemel K-oralama Algorması Kmeans wh Samplng Mehme Fah Amasyalı Blgsayar Mühendslğ Bölümü Yıldız Teknk Ünverses mfah@ce.yldz.edu.r Öze K-oralama algorması, kümeleme prolemlernn çözümünde en çok kullanılan

Detaylı

BİR BOYUTLU HAREKET FİZİK I. Bir Boyutlu Hareket? 12.10.2011. Hız ve Sürat. 1 boyut (doğru) 2 boyut (düzlem) 3 boyut (hacim) 0 boyut (nokta)

BİR BOYUTLU HAREKET FİZİK I. Bir Boyutlu Hareket? 12.10.2011. Hız ve Sürat. 1 boyut (doğru) 2 boyut (düzlem) 3 boyut (hacim) 0 boyut (nokta) .0.0 r oulu Hareke? İR OYUTLU HREKET FİZİK I bou (doğru bou (düzlem 3 bou (hacm 0 bou (noka u bölümde adece br doğru bounca harekee bakacağız (br boulu. Hareke ler olablr (pozf erdeğşrme ea ger olablr

Detaylı

Avrupa Birliği ve Türkiye de Mali Saydamlığın Panel Veri Yöntemi ile Analizi

Avrupa Birliği ve Türkiye de Mali Saydamlığın Panel Veri Yöntemi ile Analizi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cl: Özel Sayı 0 ss. 59-73 Avrupa Brlğ ve Türkye de Mal Saydamlığın Panel Ver Yönem le Analz Fscal Transparency of he European Unon and Turkey wh Panel Daa Analyss

Detaylı

Mamografide Şüpheli Kitle Adayı Bölgelerin Belirlenmesi

Mamografide Şüpheli Kitle Adayı Bölgelerin Belirlenmesi Mamografde Şüphel Kle Adayı Bölgelern Belrlenmes Burçn KURT a, Vasf V. NABİYEV b, Kemal TURHAN a a Byosas ve Tıp Blşm AD, Karadenz Ten Ünverses, Trabzon b Blgsayar Mühendslğ AD, Karadenz Ten Ünverses,

Detaylı

PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL UN KAPANIŞ FİYATLARI ARASINDAKİ SAKLI İLİŞKİNİN ANALİZİ

PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL UN KAPANIŞ FİYATLARI ARASINDAKİ SAKLI İLİŞKİNİN ANALİZİ Selçuk Ünverses İksad ve İdar Blmler Faküles Sosyal ve Ekonomk Araşırmalar Dergs (The Journal of Socal and Economc Research) ISSN: 1303 8370 / Ekm 2013 / Yıl: 13 / Sayı: 26 PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

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

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

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

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:10-Sayı/No: 2 : 467-475 (2009) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE SIFIR DEĞER AĞIRLIKLI

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

Programı : Elektronik Müh.

Programı : Elektronik Müh. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜZ RESİMLERİNDEN CİNSİYET TAYİNİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Özlem ÖZBUDAK Anablm Dalı : Elekronk e Haberleşme Müh. Programı : Elekronk Müh. OCAK 009 İSTANBUL

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

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

Türk İmalat Sanayinde İstihdam, İhracat ve Kapasite Kullanım Oranı İlişkisi: Panel Koentegrasyon

Türk İmalat Sanayinde İstihdam, İhracat ve Kapasite Kullanım Oranı İlişkisi: Panel Koentegrasyon Türk İmala Sanaynde İshdam, İhraca ve Kapase Kullanım Oranı İlşks: Panel Koenegrasyon Seçkn SUNAL Elçn AYKAÇ Absrac In hs sudy he relaon beween employmen fgures and expors and capacy ulzaon of frms ha

Detaylı

ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ

ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ Kocael Ünverses Sosyal Blmler Ensüsü Dergs () 0 / :-5 ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ SUNA KORKMAZ * Meehan YILGÖR Öze: Enerj fakörü, ürünlern ürem sürecnde kullanılan öneml grdlerden brdr. Enerj

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

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

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

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

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz.

NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz. 8. AÇISAL HIZ, AÇISAL İVME VE TORK Hazırlayan Arş. Grv. M. ERYÜREK NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dnamğ Aygıının Kullanımı İle İlgl Blgler Başlıklı Bölümü okuyunuz. AMAÇ 1. Küle merkez boyunca geçen ab br

Detaylı

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),

Detaylı

Doğrudan Yabancı Yatırım ile Endüstri-içi Ticaret Arası İlişkiler: Türkiye nin Ulaşım Araçları Sektörü Üzerine Bir Analiz

Doğrudan Yabancı Yatırım ile Endüstri-içi Ticaret Arası İlişkiler: Türkiye nin Ulaşım Araçları Sektörü Üzerine Bir Analiz SESSION 1 Doğrudan Yabancı Yaırı le Endüsr-ç Tcare Arası İlşkler: Türkye nn Ulaşı Araçları Sekörü Üzerne Br Analz (2006-2013) Foregn Drec Invesen and Inra-Indusry Trade: Causaly Analyss of Transpor Equpen

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PAEL YÖTEMLERİ 9.. Grş 9.2. Kompleks dülemde poansyel akım problemnn negral formülasyonu 9.3. Doğrusal paneller boyunca sab ekllk dağılımı hal 9.4. Kaynak dağılımını esas alan panel

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

Saklı Markov modelleri kullanılarak Türkiye de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi

Saklı Markov modelleri kullanılarak Türkiye de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi İsanbul Ünverses İşleme Faküles Dergs Isanbul Unversy Journal of he School of Busness Admnsraon Cl/Vol:38, Sayı/o:, 2009, -23 ISS: 303-732 - www.fdergs.org 2009 Saklı Markov modeller kullanılarak ürkye

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

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

İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneği

İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneği Uluslararası Alanya İşleme Faküles Dergs Inernaonal Journal of Alanya Faculy of Busness Yıl:05, C:7, S:, s. 87-94 Year:05, Vol:7, No:, s. 87-94 İhraca, İhala ve Ekonomk Büyüme Arasındak Nedensellk İlşkler:

Detaylı

PARABOLİK KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLER İÇİN İKİ ZAMAN ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Gamze YÜKSEL 1, Mustafa GÜLSU 1, *

PARABOLİK KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLER İÇİN İKİ ZAMAN ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Gamze YÜKSEL 1, Mustafa GÜLSU 1, * Ercyes Ünverses Fen Blmler Ensüsü Dergs 5 - - 45 9 p://fbe.ercyes.ed.r/ ISS -54 PARABOLİK KISMİ DİFERASİYEL DEKLEMLER İÇİ İKİ ZAMA ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİE BİR ÇALIŞMA Gamze YÜKSEL Msafa GÜLS * Mğla Ünverses

Detaylı

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I

ÖRNEK SET 5 - MBM 211 Malzeme Termodinamiği I ÖRNE SE 5 - MBM Malzeme ermdnamğ I 5 ºC de ve sabt basınç altında, metan gazının su buharı le reaksynunun standart Gbbs serbest enerjs değşmn hesaplayın. Çözüm C O( ( ( G S S S g 98 98 98 98 98 98 98 Madde

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

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

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

YÜKSEK PLANLAMA KURULU

YÜKSEK PLANLAMA KURULU YÜKSEK PLANLAMA KURULU Tarh : 4/02/2008 Karar No : 2008/T-5 Konu : Enerj KİT lernn Uygulayacağı Malye Bazlı Fyalandırma Mekanzmasının Usul ve Esasları Yüksek Planlama Kurulu nca; Enerj ve Tab Kaynaklar

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

ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ

ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ önem ve Ekonom Araşırmaları Dergs / Journal of Managemen and Economcs Research Cl/Volume: 5 Sayı/Issue: Ocak/January 207 Do: hp://dx.do.org/0.6/yead.306823 EERJİ TÜKETİMİ VE EKOOMİK BÜÜME: GELİŞMEKTE OLA

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

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

Hataları Değişen Varyanslı ve Otokorelasyonlu Lineer Olmayan Regresyonda Parametre Tahmini

Hataları Değişen Varyanslı ve Otokorelasyonlu Lineer Olmayan Regresyonda Parametre Tahmini S.Ü. Fen-Edeba Faküles Fen Dergs Saı 0 (00) 55-68, KONYA Haaları Değşen Varanslı ve Ookorelasonlu Lneer Olmaan Regresonda Paramere Tahmn İsmal KINACI, Aşır GENÇ Öze: Blndğ gb, gerek lneer gerekse lneer

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

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

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

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

TÜRKİYE HİSSE SENEDİ PİYASASINDA RASYONEL KÖPÜKLER: SAKLI EŞ BÜTÜNLEŞME YAKLAŞIMI

TÜRKİYE HİSSE SENEDİ PİYASASINDA RASYONEL KÖPÜKLER: SAKLI EŞ BÜTÜNLEŞME YAKLAŞIMI TÜRKİYE HİSSE SENEDİ PİYASASINDA RASYONEL KÖPÜKLER: SAKLI EŞ BÜTÜNLEŞME YAKLAŞIMI ÖZ Şeref BOZOKLU * Fama ZEREN ** Bu çalışmada Borsa İsanbul hsse sened pyasasında rasyonel köpüklern varlığı Ocak 1998-Nsan

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

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

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

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

Anlık ve Ortalama Güç

Anlık ve Ortalama Güç ALTERNATİF AK-Dere Analz Bölü-4 AC Güç Anlık Güç Oralaa güç Güç fakörü Akf, reakf güç Kpleks güç Reakf güç düzele (Kpanzasyn aksu akf güç ransfer Anlık Güç, p( (herhang br ank güç p Anlık e Oralaa Güç

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

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Makina Mühendisliği Bölümü Mukavemet I Vize Sınavı (2A)

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Makina Mühendisliği Bölümü Mukavemet I Vize Sınavı (2A) KOCELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk akültes Makna Mühendslğ Bölümü Mukavemet I Vze Sınavı () dı Soyadı : 18 Kasım 013 Sınıfı : No : SORU 1: Şeklde verlen levhalar aralarında açısı 10 o la 0 o arasında olacak

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

Çok Barajlı Sistemde Gerçek Zamanlı Optimal İşletme *

Çok Barajlı Sistemde Gerçek Zamanlı Optimal İşletme * İMO Teknk Derg, 2011 5359-5385, Yazı 347 Çok Barajlı semde Gerçek Zamanlı Opmal İşleme * Mücah OPAN* ÖZ Bu çalışmada, çok amaçlı ve çok barajlı br su kaynakları ssem anımlanmışır. sem üzerne enerj ürem

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

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Naural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 329-339, 2011 PhD Research Arcle / Dokora Çalışması Araşırma Makales A MULTI-STAGE SUPPLY CHAIN MODEL TO DETERMINE OPTIMAL

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

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

FİNANSAL SERBESTLEŞME SÜRECİNDE TÜRKİYE EKONOMİSİNDE FAİZ VE KUR İLİŞKİSİ

FİNANSAL SERBESTLEŞME SÜRECİNDE TÜRKİYE EKONOMİSİNDE FAİZ VE KUR İLİŞKİSİ KMU ĠĠBF Dergs Yıl:10 Sayı:15 Aralık/2008 FİNANSAL SERBESTLEŞME SÜRECİNDE TÜRKİYE EKONOMİSİNDE FAİZ VE KUR İLİŞKİSİ Öze Doğan UYSAL * Mehme MUCUK ** Volkan ALPTEKĠN *** 1989 yılında alınan 32 Sayılı Karar

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

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

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk

Detaylı

Doğal İşsizlik Oranı mı? İşsizlik Histerisi mi? Türkiye İçin Sektörel Panel Birim Kök Sınaması Analizi

Doğal İşsizlik Oranı mı? İşsizlik Histerisi mi? Türkiye İçin Sektörel Panel Birim Kök Sınaması Analizi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cl: Sayı: san 0 ss. 05-5 Doğal İşszlk Oranı mı? İşszlk Hsers m? ürkye İçn Sekörel Panel Brm Kök Sınaması Analz Is aural Rae of Unemploymen or Hyseress? Secor-Specfc

Detaylı

SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI

SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI Hakan Haberdar A Thess n Compuer Engneerng Submed n Paral Fulfllmen of he Requremens for he Degree of Maser of

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ

Detaylı

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

Table 1. Reservoir/Well/Fluid Data Reservoir Thickness, h, Well radius, r w,, 0.328 ft Fluid viscosity, μ, 0.8 cp Formation volume factor, B o,

Table 1. Reservoir/Well/Fluid Data Reservoir Thickness, h, Well radius, r w,, 0.328 ft Fluid viscosity, μ, 0.8 cp Formation volume factor, B o, M. Onur 10.04.2008 PET467E-Analysis of Well Pressure Tess 2008 Spring/İTÜ HW No. 6/SOLUTIONS Due dae: 17.04.2008 Subjec: Analysis of a drawdown es for reservoir limi esing. Table 1 presens relevan daa

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

AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ

AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ Musafa ÖZTÜRK Yrd. Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü Osman Nur ARAS Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü

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

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1

Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması 1 Hayvansal Üretm 54(): 8-3, 03 Araştırma Makales Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmn Yöntemlernn Performanslarının Karşılaştırılması Gazel Ser *, Barış Kak, Abdullah Yeşlova,

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

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM

Detaylı

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞUBAT 014 ANKARA Can DARICA tarafından hazırlanan

Detaylı