Ölçme Kuram ve Güvenirlik Katsaylar
|
|
- Ilkin Uysal
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Dr. Hall Yurdugül Ölçme Kuram ve Güvenrl Katsaylar Öyü Davran blmlernde ölçme çalmalar 9 yüzyla adar uzanr. Bu onuda l bulgular 860 ylnda Charles Darwn le balamatadr. Elbette Darwn br ölçmec de*ldr ama bu öyü onunla balamatadr. Darwn, ballar üzernde yapt* ncelemede farl dernllerde farl ballarn yaad*n ve zor yaam oullarna ayn türden de olsa her bal*n yaam becers gösteremed* gözlemlemtr. Bu durum do*al selesyon, zea ve problem çözme becers avramlarnn l dayana*n oluturmutur. Bu yalam Darwn, uzen olan Francs Galton a bahseder. Galton se benzer durumlar nsanlar üzernde gözlemlemeye balar. Gerçeten farl oullarda nsanlar farl tepler vermete ve farl çözümler üretmetedrler. Galton bu durumu ve çalmasn en yan arada ve br statstç olan Karl Pearson a bahseder. l, antropometr laboratuar nda yapt* tartmalarda ll davranlar ortaya oyma üzerne onumaya balamlardr. Bu brltel ve etnl sayesnde 904 ylnda orelasyon avram üretlmtr. Bu tarh ayn zamanda modern statst*n de balangc olmutur. Öyünün buraya adar olan sm ngltere de geçmetedr. 904 ylnda Fransa da se Alfred Bnet se çocularda zea avramn ve düzeyn ölçeblece* ddasn omsyona anlatmaya çalmatayd. 905 ylnda se Bnet ve brl* çnde oldu*u Smon le brlte bu ölçe* ölçme lteratürüne azandrmtr. Anca 904 ylnn br d*er önem se br d*er nglz psolog (ve baz aynalara göre psolog ve statstç olan Charles Spearman dr. Spearman, Wundt un br ö*rencs ve ayn zamanda Galton un genel zea ve spesf zea arasnda ba*ntya dayanan savlarndan haberdar olan br yd. Spearman, Pearson dan farl olara orelasyon yöntemn daha da geltrere genel zea fatörünü (g fatör modellemtr. Bu modelleme fatör analt modeln temeldr. ZG+S+H Burada Z, standart puan, G, genel fatör, S, özel fatör ve H se ölçme hatasdr. Anca ölçme genel fatörü bulmaya yönel oldu*u çn özel fatör genellle hata term çnde yer alr. Böylelle fatör analt model; Görüldü*ü gb 904 yl hem ölçme blm hem statst blm ve hem de blsel psolo çn öneml br yldr.
2 Dr. Hall Yurdugül ZG+E elnde fade edlr (ES+H. Bu modeln varyans se; h + elndedr. Burada h orta fatör varyans (communalty olara adlandrlr. Spearman n yapt* çalma fatör analz ve ayn zamanda güvenrl avramn gündeme getrmtr. Orta fatör varyans e ne adar yanda yaplan ölçme o adar güvenlrdr. Anca burada fade edlen güvenrl ç tutarll anlamnda olmasna arn Spearman orelasyona dayal test-terar test güvenrl*n önermtr. Anca Spearman bu formülde esl de*enlern ortalamasna dayal br orelasyon ulland* çn Pearson n tarafndan yo*un br elde eletrye u*ramtr. Bu hata daha sonra Wllam Brown tarafndan düzeltlnce ortaya Spearman-Brown güvenrl formülü çmtr. Spearman-Brown Güvenrl* + ( Burada, ayn ey ölçen test arasnda orelasyon. Tarhte Pearson ve Spearman arasnda nl-çl br l olmasna arn her s de ölçmelern çözümlenmes ve güvenrl avramn lteratüre azandrmlardr. Fatör analt çözümlemeler daha sonra Thurstone, Hotellng tarafndan lerletlmtr. Özellle Thurstone nun ats Spearman n asne orelasyon matrsn ullanara çolu fatör analz 3 ve bast yaplar uram onusunda olmutur. Anca bu çözümlemeler standartlatrlm varyanslar (orelasyon matrs üzernden yaplmatayd ve bu analz model Açlayc fatör analz olara adlandrlmatadr. Lord ve Novc (968 psolo yapnn fatör olara temsl edleblmes çn standartlatrlmam fatör analt modeln l ez anmlar, Jöresog se standartlatrlmam fatör analt modeln geltrmtr. Geltrlen bu yöntem günümüzde Dorulayc fatör analz olara adlandrlmatadr. Güvenrl avram se Wllam Brwon un ede*er yarlara ln orelasyonundan sonra 937 ylnda Kuder ve Rcharson KR-0 ve KR güvenrl atsaylarn geltrmtr. Daha Lteratürde Spearman ve Pearson arasnda l onusunda çell blgler var. Baz aynalar Pearson n Galton le brlte Spearman ödüller verd*n ve övgüler sundu*unu baz aynalar se hç anlaamadlarn fade etmeteler. 3 Spearman, Alfred Bnet n çalmas do*rultusunda zeay genel ve spesf olma üzere br tanm getrren, Thurstone 7 ve Gulford se 0 boyutta ele almtr. Hovard Gardner se tamamyla Thurstone dan etlenere çolu-zea uram avramn ortaya oymutur.
3 Dr. Hall Yurdugül sonra 945 te Guttman, Pearson n güvenrl avramn eletrere güvenrl*n tam olara elde edlemeyece*n ler sürmü ve gerçe güvenrl*n alt snrn vereblece 6 adet (,, 3, 4, 5, 6 güvenrl atsays önermtr. Anca Cronbach 945 ve 95 yllarnda 3 le fade edlen ve maddeler arasnda ovaryans termlernn br fonsyonu olan güvenrl atsaysnn baz durumlarda (e*er maddeler paralel ya da ede*er se gerçe güvenrl* vereblece*n ortaya oymutur. Bu nedenle 3 atsays Guttman-Cronbach Alfa ( güvenrl* olara blnr. Cronbachn bu yalam lerleyen bölümde verlmtr. Burada Cronbach Alfa fonsyonu farl gösterm ve fadeler le verlmtr. Gösterm : 3 Gösterm : + ( Burada ; madde says ve se maddeler aras orelasyon ortalamasn göstermetedr. Gösterm 3: Var( X Var( X Gösterm 4:, Armor se Gösterm le verlen fade çn; açlayc fatör analznde orelasyon matrs ullanld*ndan dolay her br maddenn varyans ve test varyansnn se temel bleenler analznde arl*nn özde*er (egenvalue oldu*u çn Guttman-Cronbach atsaysnn farl br versyonunu önermtr.
4 Dr. Hall Yurdugül 4 Burada, temel bleenler analz le elde edlen enbüyü özde*er göstermetedr. Anca ve maddeler paralel ve ede*er oldu*unda gerçe güvenrl* estreblmetedr. Buna arl 970 te Hese ve Bohrnstedt maddelern paralel ya da ede*er olmad* durumlarda gerçe güvenrl* estrme çn farl br güvenrl atsays ( önermtr. h + a h Burada a, maddeler aras orelasyon toplamn ve h se maddelere ln orta varyans göstermetedr. Orta varyans temel bleenler de*l asne temel fatör analz yöntemler le elde edlmetedr. Yaplan çalmalar göstermtr ; ls söz onusudur. 97 ylnda Jöresog, standartlatrlmam fatör analzn geltrdten sonra 985 ylnda McDonald, atsaysn; ( ( ( + olara göstermtr. Burada, do*rulayc fatör analznden elde edlen standartlatrlmam fatör yülern göstermetedr. Guttman-Cronbach Alfa Katsaysnn Gel#trlmes Güvenrl atsays brle testlerde yer alan maddelern yapsna göre de*l gösterr. Burada Spearman tarafndan ullanlan paralel ve Lord & Lews tarafndan ölçme lteratürüne azandrlan ede*er madde yaplar güvenrl atsaylarnn elde edlmesnde farlllar ortaya oyar. Paralel madde, ayn yapy et büyülüte (T T ve et duyarlta [Var(E Var(E ] ölçen maddelerdr. Ede*er madde fades le de ayn yapy et büyülüte ölçmesne arn et duyarlta ölçüm yapmayan [Var(E RVar(E ] maddeler astedlmetedr. Paralel Maddeler çn:
5 Dr. Hall Yurdugül Güvenrl las test uramnn termler le fade edlr. 5 XT+E Buna göre güvenrl gerçe puanlar varyansnn, gözlenen puanlar varyansna orandr. Güvenrl Var(T Test oluturan ve maddeler paralel se güvenrl her maddeye ln orelasyona ettr. Güvenrl (X (X Kov(T + E,T + E Var(T + E Var(T + E Paralel oldu*u çn. ve. maddeler arasnda ba*ntlar; Var(E Var(E Var(E Var(T Var(T Var(T oldu*u çn bu özelllerden dolay orelasyon de*er ayn zamanda güvenrl de*erne arl gelmetedr. ( X Var( T Var( T + Var( E Edeer Maddeler çn: E*er ve maddeler e*deer se maddeler arasnda ba*ntlar Var(E Var(E ve Var(T olacatr. Bu durumda orelasyon le güvenrl ndes elde edlemeyecetr. Anca maddeler arasnda ovaryanslar güvenrl*n br estrcs olara ullanlablmetedr. Brle testte tane madde oldu*u çn (
6 Dr. Hall Yurdugül adet madde ovaryans elde edlecetr. Bu durumda tüm testn gerçe puan varyans, maddeler aras ovaryans ortalamalarna et olacatr; 6 Var(T ( < ( D*er taraftan madde toplamlar (teste ln üzernden las test uramnn do*rusal model aa*da elde elde edlmetedr. X X X X T + E T + E Bu fade de Güvenrl Var (X Kov (X < Var(T Var(T + < ( ve Var(T yerne Etl onulursa; Güvenrl Var(T ( ( / < ( Güvenrl Elde edlen bu etl ayn zamanda Cronbach Alfa fadesne arl gelmetedr. Güvenrl
7 Dr. Hall Yurdugül Not: fades varyans-ovaryans matrsnn öegen d elemanlarn göstermetedr. se varyans-ovaryans matrsnn öegen elemanlarn göstermetedr. Cronbach Alfa güvenrl atsaysnn d*er göstermler Gösterm 5: 7 Kovaryanslarn ortalamas, varyans-ovaryans matrsnde öegen d elemanlarn ortalamasn, se test varyansn göstermetedr. Gösterm 6: Güvenrl de*erlernn yorumlanmas: Öner Sahb Kullanm Yerler Öner Düzey Kaplan & Saccuzzo (98 Temel Aratrma 0,7-0,8 Uygulama Aratrmalar 0,95 Murphy & Davdshoper Kabul edlemez <0,6 (988 Düü Güvenrl 0,7 Orta Düzey Güvenrl 0,8-0,9 Nunnally (967 Nunnally (978 Yüse Güvenrl >0,9 Plot Çalmalarda 0,5-0,6 Temel Aratrmalarda 0,8 Uygulama Aratrmalarnda 0,9-0,95 Plot Çalmalarda 0,7 Temel Aratrmalarda 0,8 Uygulama Aratrmalarnda 0,9-0,95 Güvenrl Üzerne Braç Yey: Ölçe araçlarnda genellle güvenrl çtutarll anlamnda ullanlr. Anca ç tutarll, tüm maddelern ayn ey ölçtü*ü (teboyutlulu anlamna gelmez.
8 Dr. Hall Yurdugül Cronbach alfa, te boyutlulu durumlarnda ullanlr. Ölçme aracnda brden fazla boyut oldu*u zaman (heterogenous tests gerçe güvenrl*n altnda de*erler üretr. Cronbach alfa nn ullanld* test maddelernn puanlar ayn türden olmaldr. Örne*n 4lü ve 5l derecelenm ölçeler çn dönüümler gereeblr. Örne*n 4lü derecelenm br maddey; 8 X (5 4 3 X (4 3 yöntemyle 5l ölçe de*erlerne, ayn elde 5l derecelenm br maddey se X 3 X 4 (4 (5 + yöntemyle 4lü ölçe de*erne dönütürüleblr. 4 Cronbach alfa ve benzer atsaylar sürel de*en de*erlerne sahp maddeler çn ullanlr çünü bu atsaylar orelasyona dayaldr. Snflanm ategor ölçelern (nomnal categorcal scales güvenrller çn farl yöntemler geltrlmtr. Bu uygulamalar genellle uzman yarglarnn tutarll* onusunda ele alnr. Bu durumlarda yaygn olara ullanlan güvenrller apa statst* olara blnen fade le elde edlr. p p + p + p p + + Burada p fades maddeye yönel ayn ategor düünceye sahp uzmanlarn olasl*n gösterr. Kappa de*erler se aa*da gb yorumlanr. Kappa Deer Açlama <0.00 Ço Zayf Zayf 0,-0,40 Düü Düzeyl Uyum 0,4-0,60 Orta Düzeyl Uyum 0,6-0,80 Uyum Önemldr 0,8-,00 Müemmel Uyum
The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests
Anara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 005, vol: 38, no:, -47 The Congenerc Test Theory and The Congenerc Item Analyss: An Applcaton for Undmensonal Multple Choce Tests Hall YURDUGÜL
DetaylıEn Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları
S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,
DetaylıObtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests
Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıTÜRKYE'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
Detaylı3 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
DetaylıA EKONOM S NDE TEKNOLOJ K ETK LE M MODELLEMES : TÜRK OTOMOT V SANAY Prof.Dr. Recep Kök 1 Dr. Abdulvahap Özcan 2
. Ulusal tsat Kongres / 0- ubat 008 / DEÜ BF tsat Bölümü / zmr -Türe A EKONOM S NDE TEKNOLOJ K ETK LE M MODELLEMES : TÜRK OTOMOT V SANAY ÖRNE Prof.Dr. Recep Kö Dr. Abdulvahap Özcan Özet: Blg toplumuna
DetaylıÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER
Uludağ Ünverstes İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı, 006, s. 41-70 ÜÇ OYUTLU ÇPRZ TLOLRD LOGRİTMİK DOĞRUL NLİZ: ÇOUK İŞGÜÜ DEĞİŞKENLERİ RINDKİ ETKİLEŞİMLER erpl ÜLÜL * Özet Kategor verlerde
DetaylıENDÜSTRİNİN 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
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,
DetaylıMETA ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI
T.C. MERSİN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıHAFTA 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
DetaylıDüşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri
Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,
DetaylıPARÇALI 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
DetaylıTRANSPORT 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
DetaylıHİD 473 Yeraltısuyu Modelleri
HİD 7 Yeraltısuyu Modeller Sayısal Analz Sonlu Farlar Yalaşımı Levent Tezcan - Güz Dönem Modelleme Problemn Tanımlanması Kavramsal Modeln Gelştrlmes Matematsel Modeln Gelştrlmes Hdroeolo Süreçler Sınır
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE KARE TESTLERİ Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıYaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini
Yalaşı İdeal Talep Analz Yöntem le Harcama ve Fyat Esnellernn Tahmn Mehmet Arf ŞAHİNLİ İstatstç, Türye İstatst Kurumu, Ulusal Hesaplar ve Eonom Göstergeler Dare Başanlığı arfsahnl@tu.gov.tr Yalaşı İdeal
DetaylıJFM316 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
DetaylıAnketler ne zaman kullanlr? Ünite 6 Anketlerin Kullanm. Temel Konular. Soru Tipleri. Açk-uçlu ve kapal anketler. Anketler. Anketler de0erlidir, e0er;
Ünite 6 Anketlerin Kullanm Sistem Analiz ve Tasarm Sedat Telçeken Anketler ne zaman kullanlr? Anketler de0erlidir, e0er; Organizasyonun elemanlar geni/ olarak da0lm/sa Birçok eleman projede rol almaktaysa
DetaylıObtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests
Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 2006, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The
DetaylıDoğrusal 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
DetaylıPARAMETRK 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
DetaylıMOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM
Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal
DetaylıStandart 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.
DetaylıDeney 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
Detaylı4.5. 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,
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005
DEÜ MÜHENDİSİK FAKÜTESİ FEN ve MÜHENDİSİK DERGİSİ Clt: 7 Sayı: s. 7-85 Oca 5 ÜÇ BOYUTU BİR ÇERÇEVENİN UZAYSA VE DÜZEMSE STATİK YAPISA DAVRANIŞARININ KIYASANMASI (THE COMPARISON BETWEEN THE SPACE AND PANAR
Detaylı6. 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
DetaylıTek 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
DetaylıUYUM 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
Detaylı16. Dörtgen plak eleman
16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları
DetaylıÇEV 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.),
DetaylıANOVA. CRD (Completely Randomized Design)
ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde
DetaylıSİGALOV YAKLAŞIMI İLE ÇOK KATLI PERDE-ÇERÇEVE SİSTEMLERİN STATİK VE DİNAMİK ANALİZİ
SİGALOV YAKLAŞIMI İLE ÇOK KATLI PERDE-ÇERÇEVE SİSTEMLERİN STATİK VE DİNAMİK ANALİZİ Kanat Bura BOZDOĞAN 1, Duygu ÖZTÜRK 1, Ayhan NUHOĞLU 1 anat@eng.ege.edu.tr, duygu@eng.ege.edu.tr, anuhoglu@eng.ege.edu.tr
DetaylıMerkezi 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
Detaylı5.3. 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
DetaylıYAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA
YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA HATİCE YENİAY PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatst Anablm Dalı İçn Öngördüğü
DetaylıTicari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği (2002-2012 ÖZET
Tcar Banalarının Yerl ve Yabancı Banalar Açısından Performansları ve Performans Sürelllernn Analz: Türye Ölçeğ (2002-202) Selahattn KOÇ* Azz BAĞCI ** Al SÖZDEMİR *** ÖZET Son yıllarda yaşanan üreselleşme
Detaylıç- çe Tasarmlar Birdal eno lu ükrü Acta³ eno lu & Acta³ statistiksel Deney Tasarm Giri³ ki A³amal ç- çe Üç A³amal ç- çe l A³amal ç- çe
lar Birdal eno lu ükrü çindekiler 1 2 3 4 5 A³amal tasarmlar (hierarchical designs) olarak da bilinen iç-içe tasarmlarda (nested designs), ³u ana kadar gördü ümüz tasarmlardan farkl olarak iki veya ikiden
DetaylıA 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
DetaylıCalculating 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
DetaylıYük Yoğunluğu ve Nokta Yük İçeren Elektrik Alan Problemlerinin Sınır Elemanları Yöntemiyle İncelenmesi
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Dergs cence and Eng. J of Fırat Unv. (), 99-, (), 99-, Yü Yoğunluğu ve Nota Yü İçeren Eletr Alan Problemlernn ınır Elemanları Yöntemyle İncelenmes Hüseyn ERİŞTİ ve elçu YILDIRIM
DetaylıSıklık 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.
DetaylıPolynomial Approach to the Response Surfaces
D.Ü.Zya Göalp Eğtm Faültes Dergs 7 79-94 (6) TEPKİ YÜZEYLERİNE POLİNOMAL YAKLAŞIM Polynomal Approach to the Response Surfaces Azz HARMAN Özet Bu çalışmada deneyc veya araştırmacıların ontrolünde vetörü
DetaylıEKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas
EKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas Cengiz Tepe 1 Hatice Sezgin 1, Elektrik Elektronik Mühendislii Bölümü, Ondokuz May#s
DetaylıDavran Bilimlerinde Ölçek Gelitirme Çalmalar için Baz Ayrntlar
Dr. Halil Yurdugül yurdugul@hacettepe.edu.tr 1 Davran Bilimlerinde Ölçek Gelitirme Çalmalar için Baz Ayrntlar Davran bilimlerinde, niceliksel çözümleme modelleri için gerekli olan ölçme i lemi; bir psikolojik
DetaylıÖlçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas.
XIV. Ulusal Eitim ilimleri Kongresi Pamukkale Üniversitesi Eitim Fakültesi 28 30 Eylül 2005 DEN&ZL& Ölçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas. Dr. Halil
DetaylıÖRNEK 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
DetaylıEKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
Detaylı18.702 Cebir II 2008 Bahar
MIT Açk Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.702 Cebir II 2008 Bahar Bu materyallerden alnt yapmak veya Kullanm artlar hakknda bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr
DetaylıENDÜSTRİYEL 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
DetaylıNİTEL 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:
DetaylıPARAMETRİK 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
DetaylıBÖLÜM 1. stanbul Kültür Üniversitesi. Fonksiyonlar - Özellikleri ve Limit Kavram. ³eklinde tanmlanan fonksiyona Dirichlet fonksiyonu ad verilir.
BÖLÜM 1 0, Q 1. f() = 1, R/Q, Fonksiyonlar - Özellikleri ve Limit Kavram ³eklinde tanmlanan fonksiyona Dirichlet fonksiyonu ad verilir. Buna göre a³a da verilen tanm bölgeleri altnda görüntü cümlelerini
DetaylıISI HTYACI KMLK BELGES
ISI HTYACI KMLK BELGES Pafta / Ada / Parsel Proje Tarihi Bina Tan(m( YÖNETM BNALARI l / lçe ZMR Cadde bina numaras( Belediye Kullan(lacak Yak(t Türü FUEL OL Proje Sahibi Müsaade edilen maksimum Hesaplanan
DetaylıKIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ
KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-
DetaylıGENEL DESTEK PROGRAMI. B R NC Amaç, Kapsam, Dayanak ve
LETMELER GEL T RME VE DESTEKLEME DARES BA KANLI I (KOSGEB) GENEL DESTEK PROGRAMI B R NC Amaç, Kapsam, Dayanak ve Amaç MADDE 1 - (1) Bu p kar bçmde gerçekle dares Ba uygulanacak Genel Kapsam MADDE 2 - (1)
DetaylıBÖLÜM 5 İNCE PROFİLLER İÇİN SAYISAL UYGULAMALAR
BÖLÜM 5 İE PROFİLLER İÇİ SAYISAL UYGULAMALAR 5. Grş 5. İne profl teors 5.. Analt çözümler 5.. Kamburlu eğrsne polnom şelnde eğr uydurulması 5.. Fourer ntegrallernn sayısal hesabı 5. Kümelenmş-grdaplar
DetaylıMAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun
1) Br yoğuşturucunun 25,4 çapında nce cdarlı boruları çnden 1.2 /s hızla su aatadır. Boru yüzey sıcalığı 350 K de sabt tutulatadır. Su grş sıcalığı 17 C ve borular 5 uzunlutadır. Buna göre suyun çıış sıcalığı
DetaylıVEKTÖRLER 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 :
DetaylıMIT 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
DetaylıAdi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler
6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç
DetaylıOLASILIK. Temel Tanmlar ve Kavramlar-II. Temel Tanmlar ve Kavramlar-I
OLASILIK Populasyon hakknda blg sahb olmak amac le alnan örneklerden elde edlen blgler bre br doru olmayp heps mutlaka br hata pay tamaktadr. Bu hata paynn ortaya çkmasnn sebeb seçlen örneklern ansa bal
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 8, Say: 3, 2006 OYLAMA YÖNTEMNE DAYALI AIRLIKLANDIRMA LE GRUP KARARININ OLUTURULMASI
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 8, Say: 3, 2006 OYLAMA YÖNTEMNE DAYALI AIRLIKLANDIRMA LE GRUP KARARININ OLUTURULMASI Onur ÖZVER( * ÖZET Organizasyonlarda karar vericiler
Detaylıyurdugul@hacettepe.edu.tr VB de Veri Türleri 1
yurdugul@hacettepe.edu.tr 1 VB de Veri Türleri 1 Byte 1 aretsiz tamsay Integer 2 aretli Tamsay Long 4 aretli Tamsay Single 4 Gerçel say Double 8 Gerçel say Currency 8 Gerçel say Decimal 14 Gerçel say Boolean
DetaylıHAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ
12. ULUSAL MAKNA TEORS SEMPOZYUMU Erciyes Üniversitesi, Kayseri 09-11 Haziran 2005 HAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ Kutlay AKSÖZ, Hira KARAGÜLLE ve Zeki KIRAL Dokuz Eylül Üniversitesi,
DetaylıSnf Öretmenlerinin Kendi Mesleki Yeterliklerine likin Görüleri: Genel Bir Deerlendirme. Dr. Halil Yurdugül Ali Çakrolu Mesude Ayan
Snf Öretmenlerinin Kendi Mesleki Yeterliklerine likin Görüleri: Genel Bir Deerlendirme Dr. Halil Yurdugül Ali Çakrolu Mesude Ayan Öretmen Yeterlikleri Toplumsal geliim için, Eitimin kalitesini artrmak
DetaylıDEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ
SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla
DetaylıÜç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi
Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7():46-468, 017 Karaelmas Fen ve Mühendsl Dergs Derg web sayfası: http://fbd.beun.edu.tr Araştırma Maales Gelş tarh / Receved : 17.01.017 Kabul tarh / Accepted : 07.03.017 Üç
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünte 11: İndeksler Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT İndeks 2 Üntede Ele Alınan Konular 11. İndeksler 11.1. Bast İndeksler 11.1.1. Fyat İndeks 11.1.2. Mktar İndeks 11.1.3. Mekan İndeks 11.2. Bleşk
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
DetaylıÜN TE 2 2. DERECEDEN DENKLEMLER VE
31 0 ZMR 5 8 5 63 8 MECYEKÖY 7 3 3 NSAN KAYNAKLARI MERKEZ BEKTA 7 76 70 KOCAEL DENZL 65 09 90 ÜNTE. DERECEDEN DENKLEMLER VE TSZLKLER 0 31 0 ZMR 5 8 5 63 8 MECYEKÖY 7 3 3 NSAN KAYNAKLARI MERKEZ BEKTA 7
DetaylıOnikinci Bölüm Korelasyon ve Regresyon
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
DetaylıÖznitelik Seçme Yöntemlerinin Karılatırılması ve Baarı Kriteri
C. Ünsalan and A. Erçl, "Comparson of feature selecton algorthms a new performance crtera for feature selecton", Proceedngs of IEEE SIU'98, pp. 60-65, ay 998, Kzlcahamam, Turkey (n Turksh Özntelk Seçme
Detaylı2011 L 2 4 5 6 7 8 10 12 14 16 20 24 47 48 49 50 Y L Y Y L L I 51 54 55 57 58 60 61 61 62 62 63 63 64 75 L L L Y L L L 76 77 80 81 81 82 83 87 193 300 2 Y Y L 3 4 21 03 2012 L L L L 5 LI Y I I Y L Y L
DetaylıMAKROİKTİSAT (İKT209)
MAKROİKTİSAT (İKT29 Ders 6: IS-LM Prof. Dr. Ferda HALICIOĞLU İtsat Bölümü Syasal Blgler Faültes İstanbul Medenyet Ünverstes Derste İncelenen Konular Mal pyasasında denge: IS eğrs Para pyasasında denge:
DetaylıBasel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular
Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek
DetaylıSüleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131.
Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Y.008, C.3, S. s.-3. BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINDA FON YAPILARININ KARMA DENEMELER YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ EXAMINING THE STRUCTURE OF FUNDS BY MIXTURE
DetaylıKare tabanl bir kutunun yükseklii 10 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (2, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr.
SORU : Kare tabanl bir kutunun yükseklii 0 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr. Kutunun hacminin olaslk younluk fonksiyonu g(v) a%adakilerden hangisidir? v
Detaylıkadar ( 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
DetaylıDo u Karadeniz deki iddetli Ya lar ve Ta k n Debilerine Uyan Da l mlar n Analizi
Takn ve Heyelan Sempozyumu / 4-6 Ekim 013, Trabzon - 377 - Dou Karadeniz deki iddetli Yalar ve Takn Debilerine Uyan Dalmlarn Analizi Prof. Dr. Ömer YÜKSEK (1), Ara. Gör. Tuçe ANILAN (), Yük. n. Müh. Uur
DetaylıDALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ
DALGACI DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIARILAN ÖZNİTELİ VETÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİSEL İŞLEMLERİN GERÇELEŞTİRİLMESİ Elf Derya ÜBEYLİ İnan GÜLER TOBB Eonom ve Tenoloj Ünverstes, Mühendsl Faültes, Eletr-Eletron
Detaylı1. 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...
DetaylıBÖLÜM CROSS METODU (HARDY CROSS-1932)
Bölüm Cross Yöntem 5.1. CROSS ETODU (HARDY CROSS-193) BÖÜ 5 Hperstat sstemlern çözümünde ullanılan cross yöntem açı yöntemnn özel br hal olup moment dağıtma (terasyon) metodu olara da ullanılmatadır. Açı
DetaylıBulank kümeleme analizi ile ülkelerin turizm istatistikleri bakmndan snflandrlmas
www.istatistikciler.org statistikçiler Dergisi 4 (011) 31-38 statistikçiler Dergisi Bulank kümeleme analizi ile ülkelerin turizm istatistikleri bakmndan snflandrlmas brahim Klç Afyon Kocatepe Üniversitesi,
DetaylıANKARA UNION OF TRADESMEN AND CRAFTSMEN CHAMBERS
ANKARAESNAFveSANATKARLARODALARBRLö ANKARA UNION OF TRADESMEN AND CRAFTSMEN CHAMBERS onu: : 242/ 801 YETERLLGEDAYAl STHDAM PROJES BIRLIGIMIZ PROJESAHIBIDIR Ankara: 9 Nsan 2009 ((ÖnernC ODALARIMlZA(33) ve
DetaylıL SANS YERLE T RME SINAVI 1
LSANS YERLETRME SINAVI MATEMATK TEST SORU KTAPÇII 9 HAZRAN 00. ( )( + ) + ( )( ) = 0 eitliini salayan gerçel saylarnn toplam kaçtr?. ( )( ) < 0 eitsizliinin gerçel saylardaki çözüm kümesi aadaki açk aralklarn
DetaylıÜç 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
DetaylıMünevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2
Öner.C.9.S.35. Oca 0.07-3. SEMİPARAMETRİK REGRESYON Münevver TURANLI, Seda BAĞDATLI İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Profesör Dr. İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Araştırma Görevls
DetaylıALTERNATİF 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
DetaylıYÜKSEKÖRETM KURULU BAKANLII YÜKSEKÖRETM KURUMLARI FAALYET RAPORU HAZIRLAMA REHBER
YÜKSEKÖRETM KURULU BAKANLII YÜKSEKÖRETM KURUMLARI FAALYET RAPORU HAZIRLAMA REHBER 2007 YILI..ÜNVERSTES FAALYET RAPORU (BRMLER ÇN FAKÜLTE/YO/MYO/ENSTTÜ/DARE BAKANLII/HUKUK MÜAVRL) 2 ÇNDEKLER ÜST YÖNETC
DetaylıSEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler
DetaylıSigortac tazminatn ödedii sigortal maln sahibi olur. Sigortacnn bu ekilde sahip olduu mallarn satndan elde ettii gelire ne ad verilir?
SORU 1: Aadaki sigorta türlerinden hangisi sigorta snflandrmas bakmndan dierlerine göre farkllk arz etmektedir? A) Kasko Sigortas B) Yangn Sigortas C) Nakliyat Sigortas D) Makine Montaj Sigortas E) Trafik
DetaylıKeynesyen makro ekonomik modelin geçerli oldu(u bir ekonomide aa(daki ifadelerden hangisi yanltr?
SORU 31: 3 / 4 Bir ekonomide kii ba üretim fonksiyonu y = 2k biçiminde verilmektedir. Nüfus art hz %2, teknik ilerleme hz %2 ve amortisman oran %6 iken tasarruf oran da %30 ise bu ekonomideki kii ba sermaye
DetaylıFarklı 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
DetaylıENSTTÜ PROGRAMLARINA BAVURABLMEK ÇN GEREKL GENEL KOULLAR
ENSTTÜ PROGRAMLARINA BAVURABLMEK ÇN GEREKL GENEL KOULLAR 1. Salk Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans ve Doktora programlarna bavuracak adaylarn, bavuracaklar programa girebilme önkouluna sahip olmalar gerekir.
Detaylı