UYUŞUMSUZ ÖLÇÜ ANALİZİNDE ROBUST KESTİRİM VE L1 NORM YÖNTEMLERİ
|
|
- Bercu Eren
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 MMOB Hara ve Kadasro Mühedsler Odası. ürkye Hara Blmsel ve ekk Kurulayı 5 Mayıs 009, Akara UYUŞUMSUZ ÖLÇÜ ANALİZİNDE ROBUS KESİRİM VE L NORM YÖNEMLERİ Y. Şşma, S. Bekaş, Ö. Yıldırım Odokuz Mayıs Üverses Müh. Fak. Jeodez ve Foogramer Mühedslğ, Samsu. yssma@omu.edu.r, sbekas@omu.edu.r apu ve Kadasro Geel Müdürlüğü, Geodesy ve Foogramer Dares, Akara, omeryldrm00@mye.com ÖZE Uygulamalı blmlerde çözüm ç kullaıla ölçü grubuda uyuşumlu ve uyuşumsuz ölçüler br arada buluur. Gerçeğe e yakı çözümü bulmak ç yapıla degeleme hesabı le ayı zamada ölçüler de uyuşumlu ve uyuşumsuz olarak ayrılablmeldr. Ölçü grubudak uyuşumsuz ölçüler belrlemek ç çeşl yöemler kullaılmakadır. Geleeksel çözüm yöemler uyuşumsuz ölçüler belrlemeke bazı dezavaajları vardır. Bu dezavaajlar her adımda brde fazla uyuşumsuz ölçüyü belrleyememes, ölçü haalarıı dğer ölçüler düzelmelere yayması ve uyuşumsuz olarak belrlee ölçüyü ölçü grubuda çıkarmasıdır. Geleeksel çözüm yöem bu dezavaajları, uyuşumsuz ölçü gruplarıı belrlemes ç başka yöemler arayışıı oraya çıkarmışır. Robus kesrm yöem ölçü ağırlıklarıı değşrerek ölçü haalarıda daha az eklee br çözüm yöem sumakadır. Robus kesrm yöem de E Küçük Kareler yöeme göre eraf çözümde ölçü ağırlıklarıı yede belrler. Ölçü ağırlıklarıı yede belrlemesde brkaç farklı kesrm yöem kullaılmakadır. E Küçük Mulak oplam yöem (L orm) de ölçü ağırlıklarıı kesrmde kullaılablr. Bu çalışmada uyuşumsuz ölçüler aalzde robus kesrm yöemler kullaılması gerekçeler belrlerek L orm yöem le ölçüler ağırlılarıı yede belrlemes açıklamışır. 0 bazlı br GPS ağıı gerçek verler kullaılarak br uygulama yapılmış ve yöemler karşılaşırılmışır. Aahar Kelmeler :Jeodezk Ağlar, Haa Aalz, Robus Kesrm, L orm ABSRAC ROBUS ESIMAION AND L NORM MEHODS FOR OULIER DEECION here are boh cosse ad ouler measureme group used for soluo applcao sceces. he adjusme calculus, s made o obaed he eares soluo for real, s deached measuremes as cosula or ouler. Coveoal soluo mehods used deermg of ouler measureme groups have some egave characerscs, such as, hese mehods are faled deermg of more ha oe ouler measureme, dsrbue a measureme s error o he oher measuremes correcos ad elmae he measureme deermed as ouler from measureme group. herefore, dffere soluo ways for deermg ouler measureme groups have bee requred. Aoher mehod s he robus esmao mehod, whch s cosdered o be less suscepble o he measureme errors by chaged measuremes wegh. he wegh of measuremes deermed eravely as he soluo of Leas Mea Square mehods for robus esmao mehods. here are several esmao fucos for deermed measuremes wegh. a Leas Absolue Devaos (L orm) s used for re weghed measuremes. I hs sudy, afer he reasos, used robus esmao mehods for ouler deeco, have bee roduced, a explaao has bee made wh L Norm mehod for re weghed measureme. he, a applcao s made a real work case, a GPS ework wh 0 baseles ad o be compared of hese mehods has bee doe. Keywords: Geodec Neworks, Deeco of Error, Robus Esmao, L orm. GİRİŞ Mühedslk çalışmalarıda ölçüler ve ölçülerde elde edle souçları doğruluğuu arırmak ve güverlğ sağlamak ç gerekl ölçüde fazla sayıda ölçü yapmak emel lkedr. Gereğde fazla yapıla ölçülerde ek alamlı souç elde emek ç bu ölçüler br amaç foksyoua göre değerledrlerek degeleme hesabı yapılır. Seçle amaç foksyou geelde Gauss u E Küçük Kareler Yöem (EKKY) dr. EKKY dğer kesrm yöemlere göre daha bas, karmaşık saksel blg gerekrmeye br yöem ve sadece ölçüler oralaması le varyas kovaryasları gerekl olduğu ç uygulamalarda yaygı olarak kullaılma mkaı bulmuşur (Aya, 99; Dlaver, 996) Çeşl şekllerde elde edle jeodezk ölçüler; kaba, ssemak ve rasgele olarak sııfladırılable haalarla yüklüdürler. Kaba ve ssemak haalar ölçü grubuda çeşl şeklde kısme ya da amame arıdırılablrler faka ölçü grubudak rasgele haalarıa yakı büyüklükek kaba ve ssemak haaları belrlemes ve ölçü grubuda arıdırılması çok güçür. Faka bu haalar ç; ölçü sayısı sosuz oluca, pozf olalarıı sayısı egaf olalarıa eş olması, ormal dağılıma uymaları ve küçük değerl olaları sayıları büyük değerl olaları sayılarıda çok olduğu ç ölçüler dağılımıı büyük br orada eklemezler. Kaba ve ssemak haalarda rasgele haa büyüklüğüde ola haalar se ek yalı haalar oldukları ç bu haaları çere ölçüler ölçü grubudak büülüğü bozar ve
2 Uyuşumsuz Ölçü Aalzde Robus Kesrm ve L Norm Yöemler uyuşumsuzluklar oraya çıkmasıa ede olur. Ölçü kümes dağılımda farklı br dağılımda ola ölçüler uyuşumsuz ölçü olarak adladırılır (Hekmoğlu, 995). Degeleme maemak model ölçülerle blmeyeler arasıdak lşky yasıacak şeklde foksyoel ve sokask modelde oluşur. Doğrusallaşırıla foksyoel modelde gerekl düzelme deklemler yazılırsa, λλ λλ = A x λ ; x = ( A Q A ) A Q λ () eşlkler elde edlr. v düzelmeler ölçüü raslaı haaları yaıda foksyoel modele bağlı olarak dğer ölçüler haalarıyla oluşur ve gerçek le farkları göserr. Bu alamda v vekörüe ölçü düzelmeler yere degeleme arıkları (resdual) der. v vekörü özel es yöemleryle aalz edlerek ölçüler hakkıda blgler alıablr ve uyuşumsuz ölçüler belrleeblr.. MODEL HAALARI VE GLOBAL MODEL HİPOEZİNİN ESİ Yapıla degeleme hesabıı geçerllğ maemak model am ve doğru olarak gerçekleşmese bağlıdır. Foksyoel ve sokask model, ölçülerle blmeyeler arasıdak geomerk lşklere ve fzksel gerçeklere uygu olup olmadıkları, gözlemler arasıdak duyarlık lşkler am olarak yasııp yasımadıkları model hpoez es le deeler (Ereoğlu, 003). Bu edele her degeleme şlemde sora model hpoez es yapılır ve varsa model haaları gderlerek degeleme şlem yeler. Model hpoez es ç, ayı koşullarda yapıla bezer ürde ölçüler değerledrlmes soucuda degelemede öce elde edle ve gözlemler ağırlıklarıı belrlemesde kullaıla brm ölçüü karesel oralama haasıı öcül değer σ 0 ve degeleme hesabı soucuda hesaplaa brm ölçüü karesel oralama haası m 0 kullaılır. Bu k değer, kuramsal sadar sapma σ ı uygulamada elde edle değerlerdr. Uygulamada Global es olarak da adladırıla model hpoez es ç degeleme öces varyas m 0 le degeleme sorası bulua varyas karşılaşırılır. Model hpoez es ç hpoez olarak maemaksel model geomerk ve fzksel lşkler ve ölçüler sokask özellkler doğru ve oksasız br bçmde aımladığı ler sürülür ve { } Ε { m } = σ H :Ε{ σ } Ε { m } H = S () 0 :Ε σ 0 0 ; 0 0 σ şeklde sıfır ve seçeek hpoez kurulur. H 0 hpoez geçerllğ esp ç lgl dağılımda hesaplaa sıır değerlerle karşılaşırmak ç es büyüklüğü hesaplaır. m 0 = ; q = F (3) f, f, α σ 0 σ 0 es büyüklüğü, degeleme sorası ve öces serbeslk dereceler f, f le abloda alıa q değer le karşılaşırılarak, q durumuda degeleme ç kurula maemak model, ölçülerle blmeyeler arasıdak geomerk ve fzksel lşkler ve ölçüler duyarlıkları le aralarıdak korelasyou yeerce sağlamakadır. > q durumuda degeleme ç kurula maemak model geçerl değldr. Maemak model geçerszlğe, ölçülerde br veya brkaçıda kaba haa olması, ölçüler ağırlıklarıı y belrlememş (sokask model doğru kurulmamış) olması ya da ölçülerle blmeyeler arasıdak geomerk ve fzksel lşk y belrlememş (foksyoel model doğru kurulmamış) olması ede olur. (Koak, 994) Bu durumda öce ölçülerdek λ ssemak haasıı varlığı alayablmek ç foksyoel model es edlr. Foksyoel model esde geşlelmş model le doğrusal hpoez eslere göre çözüm yapılır. Foksyoel model geşlelmesyle düzelme değerler küçülür faka blmeyeler çoğalır. Bu durumda degeleme fazla ölçü sayısı ya serbeslk dereces ve sask güve azalır.bu edele ssemak haa olarak ahm edle blmeyeler öcede aı degelemeleryle belrlemeye çalışılır. Daha sora drgemş ölçülerle degeleme hesabı gerçekleşrlr (Özürk ve Şerbeç, 99). Foksyoel model esde sora sokask model es edlr. Bu şeklde degeleme hesabıda kullaıla ölçülerde kaba haa olup olmadığıı ya da ölçüler ağırlıklarıı y belrlep belrleemedğ uyuşumsuz ölçüler aalz le es edlr. Uyuşumsuz ölçüler aalzde k yaklaşım kullaılır. Buları lk ölçüler ağırlık değerler sab alıp degeleme şlemler soucuda e büyük düzelmeye sahp ölçüyü ölçü plaıda çıkarmak ve bu şleme uyuşumsuz ölçü kalmayıcaya kadar devam emekr. Bu yaklaşıma geleeksel çözüm der. Uyuşumsuz ölçüler esde kc yaklaşım ölçüler ve foksyoel model sab uularak ölçüler ağırlıklarıı değşrlmesdr. Bu çözümde, ağırlık mars yede hesaplaarak degeleme şlemler yeler. Bu çözüme yede ağırlıkladırmalı çözüm der (Yavuz, Coşku ve Baykal, 00)
3 Şşma ve dğerler 3. UYUŞUMSUZ ÖLÇÜLERİN BELİRLENMESİ Yapıla ölçülerde çeşl haalar soucuda kaba veya uyuşumsuz ölçüler oluşablr. Uyuşumsuz ölçüler, çeşl amaçlarla yapıla ölçüler arasıda ölçü kümes dağılımıa uymaya ölçüler olarak aımlayablrz. Uyuşumsuz ölçüler ümü kaba haalarda kayaklaa köü verler değldr, bazı durumlarda bu ölçüler ver grubu ç çok öeml olablr. Uyuşumsuz ölçüler güvelr ve hızlı br şeklde belrlemedek davraış şekl de br sorudur. Kaba haaları sadece sıklığı ve boyuları, verler güverlğ le lgl blglerde değerledrleblr. Model y kurulmuşsa ve verler çoğuluk eğlm le lglelyorsa ayrıca değerledrlme yapılmada uyuşumsuz ölçüler drek ver grubuda çıkarılablr faka bu durumda bu ölçüler çerdğ blglerde de vazgeçlr (Hampel,Roche,Rousseeuw ve Sahel, 986) Uyuşumsuz ölçüler belrlemes ç bugüe kadar brkaç yaklaşım kullaılmışır. Uzu yıllardır jeodezk çalışmalarda çok yaygı br şeklde kullaıla yöem EKKY e dayalı geleeksel uyuşumsuz ölçü es yöemdr. Bu yöem bazı dezavaajları edeyle so yıllarda robus kesrm yöem le uyuşumsuz ölçüler belrlemes çalışmaları başlamışır. EKKY yöem paramerk br yöemdr. EKKY le geleeksel çözüm yöemler kolay uygulaablrlğ ve maemak model çözüm soua kadar ayı kalması edeyle üm uygulamalı blmler gb jeodezde de yaygı olarak kullaılmakadır. EKKY kullaılırke sadece rasgele haaları çere ölçü grubuu ormal dağılıma uyduğu kabuller yapılmakadır. Gerçek ölçülerde bu kabuller sağlaya durumu elde emek çok zordur. EKKY le çözümde kurula maemak model gereğ; çözüm soucuda elde edle düzelmeler foksyoel modele bağlı olarak üm ölçüler haalarıda eklerler. Bu durumda ked ölçü haası le uyuşumsuz olmaya br ölçü dğer ölçüler haalarıda uyuşumsuz olarak görüebleceğ gb uyuşumsuz br ölçüde uyuşumlu olarak görüeblr, (Dlaver, Koak ve Çep, 998). Uyuşumsuz ölçüler belrlemes ve ayıklamasıda aleraf br yöem robus (sağlam) sask ve robus kesrm yöemdr. Robus kesrm, ölçüler dağılım foksyolarıdak küçük değşmlerde ve kaba haalarda eklemeye yaklaşık paramerk br yöemdr. Robus sask lk olarak Huber arafıda 964 de açıklamışır. Daha sora brçok araşırmacıı çalışmalarıyla çeşl yöem ve kesrcler gelşrlmşr. Bu sask yöem ölçülerdek kaba haaları varlığı ve bu kaba haaları belrlemes gerekllğ edeleryle gelşrlmş ve kullaılmakadır. 3.. Geleeksel Çözüm Yöemler İsaske paramerk modeller kullaımı oldukça basr. Buu ede elk blgler ve oldukça az sayıda gözlemle ver grubuu amamıı yaklaşık arf sağlaablmesdr. Ayrıca paramere değerler le brlke gözlee verler geelleşrlmes ve dğer gözlemler sokask model kolayca arf edeblmey ve amamlamayı sağlar. Ver yoğulaşırılması yada azalılması olarak adladırıla sasğ aa amaçlarıda br yere gerr ve üm ver grubuu amame arfde muhemel eor meolarıı uygulamasıa z verr (Akaş, 993) Yalızca gerçeğe br yaklaşım ola paramerk model, ormal dağılımdak verler aalz ç belrleecek sıırlar hakkıda blg verr faka verler bu sıırlara e kadar uzak oluduğu ya da ahmler başarısı kousuda blg vermez. Jeodezk çalışmalar ç yapıla ölçüler değerledrlmesde kaba haaları ve uyuşumsuz ölçüler esp güverlk ve kale açısıda öemldr. Ölçüler e kadar dkkal yapılırsa yapılsı uyuşumsuzluklar çermes kaçıılmazdır. Jeodezk çalışmalarda uzu yıllardır EKKY le çözüme dayalı Uyuşumsuz ölçüler es kullaılmakadır. Geleeksel çözüm yöemlerde uyuşumsuz ölçüler belrlemes şlemde her şlem adımıda sadece br uyuşumsuz (düzelmes e büyük) ölçü belrleeblr. Ölçü kümesde bu ölçü çıkarılır ve degeleme şlem ekrarlaır. Degeleme hesabı soucu ölçülerde kaba haa olup olmadığıı aalz ç, H { } = 0 ; H : Ε { λ } = λ 0 0 : Ε S λ (4) şeklde sıfır ve seçeek hpoez kurulur. Hpoez es aalz ç ölçüler düzelme değerler kullaılarak her ölçü ç es değer hesaplaır. Bu değer ölçüler dağılımıı uyduğu abloda serbeslk dereces f = u ya göre belrlee sıır değer le karşılaşırılır. Sıır değer üsüde es değerler varsa bu değerler e büyüğüe sahp ola ölçü uyuşumsuz olarak kabul edlr ve ölçü grubuda çıkarılır. Ye ölçü grubu le degeleme hesabı ve uyuşumsuz ölçü aalz şlemler ekrarlaır. Bu şleme es değerler ümü sıır değer alıda kalıcaya kadar devam edlr. ablo de; α 0 alamlılık, f serbeslk sevyes N, τ, se ormal, au ve sude dağılımlarıı gösermekedr. Geleeksel çözüm yöemlerde üç farklı yaklaşım kullaılmakadır. Bu yaklaşımlar Daa Soopg (Baarda), au ve (sude) esdr. Bu yöemler üçü de ayı lkelere göre çözüm yapmakadır, farklılıkları se çözümde kulladıkları varyas değerler ve bu değerlere bağlı olarak ölçüler dağılım ablolarıdır (Özürk ve Şerbeç, 99).
4 Uyuşumsuz Ölçü Aalzde Robus Kesrm ve L Norm Yöemler ablo. Geleeksel Uyuşumsuz Ölçüler Aalz Yöemler Yöem Daa Soopg au es es es Değer W = σ 0 v Q v v = es Dağılımı N( 0, ) τ f, ( α 0 / ) f (, α ) 0 / Sıır Değer N ( α 0 / ) τ f, ( α ) 0 / m 0 v Q v v = m 0 v f (, α 0 / ) Q v v 3.. Robus İsask ve Robus Kesrm Yöem Robus sask, sask blmde yaygı olarak kullaıla ormallk, doğrusallık gb varsayımları ahmleryle lglee br blm dalıdır. Ölçü grubuu ormal dağılımda olduğu ve kaba ve ssemak haalarda arıdırıldığı kabulleryle çözüm yapa EKKY e dayalı klask sask yöemler, yalızca bu yaklaşımı doğru olması durumuda alamlı souç verrler. Bu modeller özellkle ölçü grubu dağılımıı küçük sapmalarıa karşı oldukça zayıf kalırlar (Akaş, 993, Hampel, Roche, Rousseeuw, ad Sahel, 986). Robus sask yöem, deal durum varsayımlarda sapmaları ve lşkl modeller gösere paramerk model sasğe robusluk görüşüü ekleyerek paramerk modellerde daha geş şeklde komşuluk lşkler celeye yaklaşık paramerk yöemdr. Robus sask, saske yaygı olarak kullaıla brçok dağılım modele göre gerçeğe e yakı yaklaşım olması ve uyuşumsuz ölçüler aalz ç kullaıla dğer brçok yöem deeysel olması edeleryle, uyuşumsuz ölçüler belrlemesde ekl br şeklde kullaılable br yöemdr. Robus kesrm yöem le çözümde, ölçüler ked haalarıda ve dğer ölçüler haalarıda eklememeke, ölçü haalarıı souçlar üzerdek bozucu ekler azalılmaka, haa yok edlmekedr. Ölçü grubuda kaçıılmaz ola uyuşumsuz ölçüler yapıla degeleme hesabı souçlarıa göre yapıla sask esler dolaylı olarak bu haalarda eklerler. Robus sask lk olarak Huber arafıda 964 de açıklamışır. Huber e göre uyuşumsuz ölçüler, uyuşumlu ölçülerde ayrı dağılıma sahp ola br ölçü grubudur ve uyuşumlu ve uyuşumsuz ölçüler dağılım foksyoları, oralamaları ve öcül varyasları brbrde farklıdır (Huber, 964) Robus Kesrm Yöem İle Uyuşumsuz Ölçüler Belrlemes Robus kesrm, EKKY ağırlıklı eraf çözümüde kullaılarak ekl souçlar elde edleblr. Bu çözümde; ağırlıklı kareler oplamıı e küçük (mmum) ( P = m.) amaç foksyou yere, düzelmeler haalarda daha az eklee başka br foksyou amaç foksyou ρ ( ) çözüm araır. Amaç foksyou ρ ( ) P olarak seçlerek bu amaç foksyou e küçük yapıla = alıırsa EKKY çözümüü elde edlr. Robus kesrmdek amaç foksyouyla elde edle eşlk EKKY e göre çözülürse robus kesrm algorması EKKY algormasıa drgeerek çözüm yapılmış olur. ψ ek Robus kesrmde; ρ ( ) amaç foksyouu ye göre ürev le ψ ( ) ek (kesrm) foksyou; ( ) foksyouu ye göre ürev le W ( ) ağırlık foksyou elde edlr. Robus souç elde emek ç bu foksyoları ümüü sürekl ve sıırları belrl olmalıdır. Bu foksyolarda yalızca br belrlemes dğerler belrlemes ve çözüm ç yeerl olmakadır. (Plgrm, 996; Kara, 998; Yag, 999). Robus kesrm foksyoları ç sağlamlılık delce akla el sağlamlılık gelmeldr. Eğer br kesrc amaç foksyouu ρ ( ) değldr, çükü amaç foksyou kareseldr ve ürev doğrusal ve sıırsızdır. ürev ψ ( ) ürev sıırladırılmış se o kesrcye el sağlam kesrc der. Öreğ EKK yöem sağlam doğrusal olmaya sıırladırılmış br foksyo seçlerek el sağlam br kesrc oluşurulablr. Böylece gözlemlerdek uyuşumsuz ölçüler kesrle değerlere ola bozucu ekler azalılablr (Kara, 998). Robus kesrc foksyolarıda M kesrcler sasksel aalzlerde kullaılmakadır. Ölçüler ve blmeyeler arasıda doğrusal foksyoel br lşk ola ölçü grubuu olasılık foksyou ( x λ, ) olarak alıırsa M kesrm, çarpımları maksmum yapa X değerler olarak aımlaır ve ( x ) = ρ = = = L F ( x λ, ) ; LogL ( x ) = Log F ( x λ, ) = ( x λ, ) (5) eşlğyle verlr. Burada oplam olasılık foksyouu maksmum, amaç foksyouu mmum, yapa çözüm araır ( Aa,995; Kara, 998). Geelleşrlmş M kesrcs, EKKY le çözümde kurula foksyo dkkae alıarak (6) eşlğe göre, F
5 ( ) Şşma ve dğerler M = ρ ρ ( x, ) = = λ ψ ( ) a j = 0 (6) = = j = şeklde yazılablr. Bu eşlğ çözümüde, ( ) = A ψ ( A x λ ) = A W ( A x λ ) = 0 A ψ (7) eşlğ yazılablr (Yag, 999). (7) eşlğ çeşl şekllerde çözümü yapılablr. Uygulamada e çok kullaıla eraf çözüm ç (7) eşlğ düzelerse, EKKY ormal deklemler gb X blmeyeler ç, ( A W A ) A W λ x = (8) çözüm yapılablr. Bu şeklde EKKY le eraf ve yede ağırlıkladırılmalı çözüm, x = ( A W A ) A W λ ; = A ( A W A ) W = P W =,,... ; W ( ) = E ( ) 0 A W E λ (9) eşlkleryle yapılır. Burada erasyo sayısı, W seçle ağırlık foksyouu gösermekedr. Başlagıç ç W = E brm marsr ve çözüm; EKKY le yapıla çözümde sora düzelme vekörüde W ağırlık mars belrlep yede eraf olarak çözüm yapılması olarak özeleeblr. Burada EKKY le (6) eşlğde verle M kesrm koşulu sağlaarak çözüm yapılmışır. (9) eşlğde yede ağırlıkladırılmalı EKKY kesrm le çözümü bulua Robus M kesrmde her ölçü ç uygu ağırlıklar belrlemş ve robus br çözüm elde edlmşr. Bu şekldek EKKY algorması robus kesrm algormasıı oluşurmakadır. Bu şeklde yapıla br çözüm soucuda (9) da verle eşlklerde uyuşumlu ola ölçüler x blmeyeler ve W + ağırlıklarıı değşmedğ, uyuşumsuz sayıla ölçüler W + ağırlıklarıısa gderek küçüldüğü ve haa sıfıra yaklaşığı görülür. Bu durum uyuşumsuz ölçüler blmeyeler üzerdek bozucu ekler de gderek azalmakır. Bu robus kesrm e öeml özellklerde brsdr ve özellkle uyuşumsuz olup olmadığı kararı verlemeye ölçüler aalzde öemldr (Caspary ad Barua, 987; Hekmoğlu, Aya ve Akaş, 993) E Küçük Mulak oplam Yöem (L Norm) L orm yöem lk olarak asroomk koum belrleme amacıyla yapıla gözlemler değerledrlmesde Galle arafıda 63 yılıda kullaılmışır. EKKY de olduğu gb EKM yöemde amaç foksyou el sağlam değldr. Ya amaç foksyouu ürev ürev doğrusal ve sıırsızdır. L orm yöem, bazı hesaplama zorlukları ve sadece gerekl ölçüler ç haa araşırması yaparke, fazla ölçüler hmal emes gb edelerde dolayı EKKY kadar çok kullaılmamışır. Ayrıca L orm yöem degelemes souçlarıı sasksel aalzler de so yıllara kadar yapılamamışır. Bazı çalışmalarda, L orm yöem le EKKY brleşre br çözümler ürelmşr. Bularda br de robus kesrme göre yede ağırlık belrleerek yapıla eraf uyuşumsuz ölçüler aalzde yede ağırlık belrlerke L orm yöem kullamakır. üm bu çalışmalarda da alaşılableceğ gb L orm yöem, klask EKKY degelemes amamlayacak ek br yöem olarak verlmşr. Jeodezk ver gruplarıı aalzde L orm yöem, çözüm ç gerekl ola koordaları yaklaşık değerler belrlemek ç ve EKKY çözümler rak bozukluğuda dolayı karşılaşablecek zorlukları çözülmese ve açıklamasıa yardımcı olmak amacıyla kullaılablr. Aralarıda doğrusal foksyoel br lşk bulua ver grupları ç L orm yöem foksyoel model, = = m. (0) = şeklde verlr. Bugüe kadar mühedslk blmlerde ver gruplarıı aalzde bu yöem kullaılmamış olmasıı ede ek br algormasıı ve lgl sask kuramları gelşrlmemş olmasıdır. 950 lı yıllarda bu yöem çözümü ç smpleks yöem ve daha sora Barrodale Robers (973) de verle düzelemş yöem gelşrlmes le blgsayar çalışmasıa uygu br algorma bulumuşur. Maemaksel olarak L orm yöem = m. şeklde aımlaır ve = A x λ eşlğ le verle sadar doğrusal programlama probleme kolayca döüşürüleblr. Çözüm düzelemş smpleks yöem kullaılır. Blmeyeler ç e uygu çözüm, λ ; λ ölçü vekörüde seçlmş u ade ölçü ve A 'de bu ölçülere karşılık gele kasayılar mars olmak üzere, ( ) λ x = A ()
6 Uyuşumsuz Ölçü Aalzde Robus Kesrm ve L Norm Yöemler eşlğyle yapılır. Burada. Bu durumda blmeye olarak seçle ölçüler haa çermedğ ve düzelmeler sıfır olduğu varsayılır. Uyuşumsuz ölçüler gerye kala ( u) ade ölçüü çersde buluduğu varsayılır ve bu ölçüler düzelmeler, bu düzelmeler kovaryası hesaplaır. Bu çözümde sora uyuşumsuz ölçüler belrlemek ç sask esler yapılır (Bekaş,005; Kara,998). Sözü edle smpleks algorması çözüm ç EKKY çözümüde daha çok zama gerekrr. Oysa k, yede ağırlıkladırmalı EKKY kullaılarak çok daha kolay ve az zamada çözüm elde edleblmekedr Robus Kesrmde Kullaıla Kesrc Foksyolar Robus kesrmde kullaıla brçok yöem vardır. ablo de robus kesrmde kullaıla yöemler ağırlık foksyoları verlmşr (Hekmoğlu, 995; Kara, 998,,Aa, 995; Gökalp, Gügör, Boz, 008). ablo. Robus kesrm Yöemde Ağırlık Foksyoları Yöem Sıır Değer Ağırlık Foksyou Yöem Sıır Değer Ağırlık Foksyou Huber Adrews Beao ukey v c v > c c v v c ( v c ) s ( v c ) v > c 0 v c ( v c ) v > c 0 4. SAYISAL UYGULAMA ( ) Damarka Yag II V c V > c e c 0 c 0 < c c c 0 L orm Yok Yapıla eork açıklamaları ışığıda uyuşumsuz ölçüler belrlemesde yöemler avaaj ve dezavaajlarıı belrlemek ç 0 bazı ölçülmüş ola br GPS ağıı gerçek verler kullaılarak çözüm yapılmışır. İlk olarak geleeksel çözüm yöemler ç uyuşumsuz ölçüler aalz yapılmışır. Geleeksel çözüm yöemlerde es kullaılmışır. Yapıla çözümde uyuşumlu ölçü grubua 0. erasyo adımıda ulaşılmış ve 9 ae ölçü, ölçü grubuda çıkarılmışır. (ablo 3)
7 Şşma ve dğerler ablo 3. Geleeksel Çözüm Yöemler İle Uyuşumsuz Ölçüler Aalz İerasyo es Ölçü No Sıır Değer Karar ΔZ ΔZ ΔX ΔZ ΔY ΔY ΔX ΔX ΔY ΔX Robus kesrm yöemler ç uyuşumsuz ölçüler aalz yapılırke L orm yöem, Damarka yöem, Yag II yöem ağırlık foksyoları kullaılarak ölçülere yede ağırlık belrlemşr. Yapıla çözüme ölçü ağırlıklarıda alamlı br değşklk olmayıcaya kadar devam edlmşr. Bu çözüme 3. erasyoda ulaşılmışır. (ablo 4)
8 Uyuşumsuz Ölçü Aalzde Robus Kesrm ve L Norm Yöemler ablo 4. Robus Kesrm Yöemler İle Uyuşumsuz Ölçüler Aalz ÖLÇÜ NO L orm Yöem Damar ka Yöem Yag II ÖLÇÜ L orm Yöem Damar ka Yöem Yag II İerasyo I. II. III. Karar I. II. III. Karar I. II. III. Karar I. II. III. Karar I. II. III. Karar I. II. III. Karar ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔY ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ ΔX ΔX ΔY ΔY ΔZ ΔZ
9 Şşma ve dğerler 5. İRDELEME VE SONUÇ Yapıla uygulama le uyuşumsuz ölçü aalz ç seçle GPS ağıdak baz ölçüler kullaılarak degeleme hesabı yapılmışır. Elde edle düzelme değerler le geleeksel yöemlerde es kullaılarak uyuşumsuz ölçüler belrlemşr. Geleeksel çözüm yöemyle uyuşumlu ölçü grubua 0. erasyoda ulaşılmışır ve uyuşumsuz bulua 9 ölçü, ölçü grubuda çıkarılmışır. Ayı souçlar kullaılarak Robus kesrm yöemlerde L orm yöem, Damarka yöem ve Yag II kesrm foksyoları le uyuşumsuz ölçüler grubu belrlemşr. Robus kesrm yöemde ağırlıklar kesrm foksyou le yede belrleerek uyuşumsuz ölçüler ölçü grubuda çıkarılmamış, souçlara yapıkları ekler azalılmışır. Robus kesrm ç yapıla çözümde Damarka ve Yag II yöemlerde uyuşumsuz bulua ölçüler ağırlıkları azalarak sıfıra yaklaşmışır. L orm yöemde se uyuşumsuz ölçüler ağırlıkları değşmemş dğer ölçüler ağırlıkları se büyümüşür. Her 3 yöemde yaklaşık ayı souçları bulmuşur. Robus kesrm yöemler le uyuşumsuz bulua ölçüler, geleeksel çözüm yöemler le bulua ölçüler de çermekedr ve ayrıca başka ölçülerde uyuşumsuz ölçü olarak bulumuşur. Uyuşumsuz bulua bu ölçüler k kısımda ele alıablr. Br kısım ölçüler geleeksel çözüm yöemlerdek ölçülere ek olarak amame uyuşumsuz olarak belrledğ görülmüşür. Bu ölçüler ağırlığıı Damarka ve Yag II yöemde sıfır olduğu, L yöemde se az mkar değşğ belrlemşr. Uyuşumsuz olarak belrlee ölçüler bulua dğer kısmıda se ölçü ağırlıkları başlagıçakde farklı olduğu faka amame uyuşumsuz olarak belrleyemedğ, şüphel bırakığı görülmüşür. Bu ölçüler ağırlığı Damarka ve Yag II yöemde amame sıfır olmamış, L orm yöemde se dğer okalara orala daha az değşm gösermşr. Robus kesrm yöemlerde L orm yöem uyuşumsuz, 0 şüphel, 38 uyuşumlu ölçü; Damarka yöem 0 uyuşumsuz, 5 şüphel, 45 uyuşumlu ölçü; Yag II yöem 5 uyuşumsuz, 5 şüphel, 40 uyuşumlu ölçü bulmuşur. Yapıla bu çözüm soucuda robus kesrm yöemler uyuşumsuz ölçüler belrleme kousuda çok başarılı olduğu görülmüşür. Bu yöem ölçüler ölçü grubuda çıkarmadığı bazı ölçüler ağırlığıı sıfır yaparak çözümdek ekler yok ederke dğer ölçüler ağırlıklarıı ölçekledrdğ görülmüşür. Bu souçlara dayaarak uyuşumsuz ölçüler aalzde sadece geleeksel yöemler kullaılmasıı çok doğru br yaklaşım olmadığı, bu yöem yaıda desekleyc olarak robus kesrm yöem de kullaılması gerekğ görülmüşür. Robus kesrm yöemler arasıda yapıla rdelemede L orm yöem de uyuşumsuz ölçüler belrlemeke dğer yöemlerle yaklaşık ayı souçları verdğ ve başarılı olduğu soucua varılmışır. KAYNAKLAR Akaş, O. A., 993, Robus Kesrm ve Nreg Ağlarıa Uyarlaması, Yüksek Lsas ez, Yıldız ekk Üverses Fe Blmler Esüsü, İsabul,. Aa, M., 995, Uyuşumsuz Ölçüler Belrlemesde Klask E Küçük Kareler Yöem İle Değşk Robus Kesrm Yöemler Uygulaması ve Karşılaşırılması, Yüksek Lsas ez, Yıldız ekk Üverses Fe Blmler Esüsü, İsabul, Aya,., 99 Uyuşumsuz Ölçüler es, Hara ve Kadasro Mühedslğ Dergs, 7, Barrodale, I.. ad Robers, F.D.K., 973, A mproved algorhm for dscree l lear approxmao. SIAM J. Numer. Aal. 0, 5, Bekaş, S. 005, Degeleme Hesabı, Odokuz Mayıs Üverses Yayıları, Samsu. Caspary ad Barua, 987, Robus Esmao Deformao Models, Survey Revew, 9, 333, Dlaver, A., 996, Jeodezk Ağlarda Kaba Haalı Ölçüler Ayıklaması ve Güve Ölçüler, Karadez ekk Üverses Mühedslk Mmarlık Faküles Jeodez ve Foogramer Mühedslğ Bölümü Araşırma Raporları, 996/, rabzo,. Dlaver, A., Koak, H. ve Çep M. S., 998, Jeodezk Ağlarda Uyuşumsuz Ölçüler Yerelleşrlmesde Kullaıla Yöemler Davraışları, Hara ve Kadasro Mühedslğ Dergs, 84, 7 3. Ereoğlu, R. C., 003. Jeodezk Ağlarda Uyuşumsuz Ölçüler Robus Yöemlerle Belrlemes, Yüksek Lsas ez, Y..Ü., Fe Blmler Esüsü, İsabul. Gökalp, E., Gügör, O., Boz, Y., 008, Evaluao of Dffere Ouler Deeco Mehods for GPS Neworks, Sesors, 8(), Hampel, F., Roche, E. M., Rousseeuw, P. J. ad Sahel, W. A., 986, Robus Sascs he Approach Based o Ifluece Fucos, A Wley Ierscece Publcao Joh Wley & Sos, New York. Hekmoğlu, Ş., 995, Relably of he Coveoal Ierave Ouler Deeco es Procedures, Frs urksch Germa Jo Geodec Days, Hekmoğlu, Ş., Aya,. ve Akaş, O. A., 993, Brde Fazla Uyuşumsuz Ölçüü Robus Kesrm Yöemler İle aısı ve Uyuşumsuz Ölçü esler İle Belrlemes, Prof. Dr. H. Wolf Jeodez Sempozyumu, İsabul, Huber, P.J.; 964, Robus Esmao of a Locao Parameer, A. Mah. Sascs, 35():73 0. Kara, H. H., 998, Ölçüler İeraf Çözüm Yöemler İle Belrlemesde Geleeksel E Küçük Kareler Yöem İle Değşk Robus Kesrm Yöemler Uygulaması ve Karşılaşırılması, Yüksek Lsas ez, Karadez ekk Üverses Fe Blmler Esüsü, rabzo. Koak, H., 994. Yüzey Ağlarıı Opmzasyou, Dokora ez, K..Ü., Fe Blmler Esüsü, rabzo. Özürk, E. ve Şerbeç, M., 99, Degeleme Hesabı Cl III, Karadez ekk Üverses Basımev, rabzo. Plgrm, L., 996, Robus Esmao Appled o Surface Machg, ISPRS Joural of Phoogrammery Ad Remoe Sesg, 5, Yag, Y., 999, Robus Esmao of Geodec Daum rasformao, Joural of Geodesy, 73, Yavuz, E., Coşku, Z. ve Baykal, O., 00, Yaay Korol Ağlarıı Degelemesde Kullaıla Sokask Modeller Karşılaşırılmasıa İlşk Krerler, ürkye 8. Blmsel ve ekk Hara Kurulayı, Akara,
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
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
DetaylıÖnceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan
III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
DetaylıRasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar
www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,
DetaylıÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ
03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak
DetaylıÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep
GENEEŞTİRİMİŞ UANIK KÜMEER Mehme Şah Gazaep Üverses, Maemak ölümü, 27310, Gazaep ÖZET: u çalışmada öcelkle P ( br al ale olarak buludura bulaık kümeler GF ales br halka olarak yapıladırılmaka ve bu yapıı
DetaylıTRAFİK 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= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
Detaylıİki veri setinin yapısının karşılaştırılması
İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu
DetaylıBAŞLAYINIZ DENİLMEDEN SORU KİTAPÇIĞINI AÇMAYINIZ.
KİTAPÇIK TÜRÜ A T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİLİK VE EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme, Değerledrme ve Yerleşrme Grup Başkalığı 3. GRUP İSTATİSTİKÇİ MALİYE BAKANLIĞI PERSONELİNE YÖNELİK UNVAN
DetaylıYATAY YÜZEYE GELEN GLOBAL GÜNEŞ IŞINIMININ TAHMİNİ ESTIMATION OF GLOBAL SOLAR RADIATION ON HORIZONTAL SURFACE
Isı Blm ve Tekğ Ders, 7,, 7-, 007 J. f Thermal Scece ad Techly 007 TIBTD Pred Turkey ISSN 00-65 YATAY YÜZEYE GELEN GLOBAL GÜNEŞ IŞINIMININ TAMİNİ Kadr BAKIRCI Aaürk Üverses Mühedslk Faküles Maka Mühedslğ
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
Detaylı1. GAZLARIN DAVRANI I
. GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak
DetaylıTahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması
. Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve
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
DetaylıMühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.
İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK DEĞİŞKENLER VE BULANIK YENİLEME SÜREÇLERİ. Yunus KOCATÜRK
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK DEĞİŞKENLER VE BULANIK YENİLEME SÜREÇLERİ Yuus KOCATÜRK İSTATİSTİK ANABİLİMDALI ANKARA 7 Her hakkı saklıdır Yrd. Doç. Dr. Hall AYDOĞDU
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
DetaylıDEPREM HASARLARININ İZLENMESİ AMACIYLA UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN ELDE EDİLEN KONUMSAL VERİ YIĞINLARININ İYİLEŞTİRİLMESİ
DEPREM HASARLARININ İZLENMESİ AMACIYLA UYDU GÖRÜNÜLERİNDEN ELDE EDİLEN KONUMSAL VERİ YIĞINLARININ İYİLEŞİRİLMESİ IMPROVING OF SPAIAL DAA OBAINED FROM REMOE SENSING IMAGES FOR MONIORING OF EARHQUAKE DAMAGES
DetaylıPareto Dağılımı Altında Bühlmann-Straub Kredibilite ve Karma Etki Modelinde Prim Tahmini Modellemesi
Süleyma Demrel Üverses Fe Blmler Esüsü Dergs 16- ( 01) 191-03 Pareo Dağılımı Alıda Bühlma- Kredble ve Ek Modelde Prm Tahm Modellemes Meral EBEGİL *1 Fkr GÖKPINAR 1 1 Gaz Üverses Fe Faküles İsask Bölümü
DetaylıC L A S S N O T E S. Sinyaller & Sistemler - Sinyaller VEKTÖRLER
Syaller & Ssemler - Syaller VEKTÖRLER Veörler belrl yö, doğrl e büyülüe zl doğr parçalarıdır. Yöledrlmş doğr parçaları yalış değl, aca es br aımlamadır. Doğrl e yö aramlarıda dolayı eörler belrl oordalara
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıZaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term
Detaylı5.2. Tekne Form Eğrilerinin Temsilinde Kullanılan Spline Teknikleri
5.. eke Form Eğrler emslde Kullaıla ple ekkler Geelde polomları dereces verle ofse okası saısıa bağlı olduğu ç çok saıda oka le aımlı ola eke form eğrler dereces de üksek olmakadır. Yüksek derecede polomlarda
DetaylıTALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ
TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıDENEY 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
DetaylıQuality Planning and Control
Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıOperasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri
Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu
DetaylıBağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği
Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar
Detaylı) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit
Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıSÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ
SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN
DetaylıETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01
DetaylıTEZ ONAYI Özgül SUGÜNEŞ arafıda hazırlaa Yazılımda İsasksel Süreç Korolü ve Güverlk Kesrm Modeller adlı ez çalışması 8/04/00 arhde aşağıdak jür arafıd
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ YAZILIMDA İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ VE GÜVENİRLİK KESTİRİM MODELLERİ Özgül SUGÜNEŞ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 00 Her hakkı saklıdır
DetaylıFinansal Derinleşme, Ekonomik Büyüme ve Türk Finans Sistemi (1990-2010)
Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı 24, ss. 9-8 Selcuk Uversy Joural of Isue of Socal Sceces Dr. Mehme YILDIZ Specal Edo 24, p. 9-8 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk
DetaylıDENEY 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,
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıKredibilite kuramnda panel veri modelleri ve trafik sigortas için bir uygulama
www.saskcler.org saskçler Dergs 3 (00) 7-36 saskçler Dergs Kredble kuramda pael ver modeller ve rafk sgoras ç br uygulama Aslha eürk Haceepe Üverses Fe Faküles Aküerya Blmler Bölümü 06800-Beyepe, Akara,ürkye
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede
DetaylıREGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,
DetaylıIII.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)
III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak
DetaylıEğitimle İlgili Sapan Değer İçeren Veri Kümelerinde En Küçük Kareler ve Robust M Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması
Eğtmle İlgl Sapa Değer İçere Ver Kümelerde E Küçük Kareler ve Robust M Tahm Edcler Karşılaştırılması Orku COŞKUNTUNCEL * Özet Eğtm araştırmalarıda regresyo katsayılarıı tahm etmek ç e çok kullaıla yötem
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
DetaylıZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE
ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE DOKTORA TEZİ Dez UÇAR DANIŞMAN Doç. Dr. Yaşar BOLAT MATEMATİK ANABİLİM DALI TEMMUZ AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıPORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI
Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY
DetaylıBölüm 4. Görüntü Bölütleme. 4.1. Giriş
Bölüm 4 Görüü Bölüleme 4.. Giriş Görüü iyileşirme ve görüü oarmada arklı olarak görüü bölüleme görüü aalizi ile ilgili bir problem olup görüü işlemei göserim ve aılama aşamalarıa görüüyü hazırlama işlemidir.
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
DetaylıHĐPERSTATĐK SĐSTEMLER
HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,
DetaylıOlabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
DetaylıServis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı
Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ZEMİNLERDE SİSMİK DALGA SÖNÜMÜNÜN KESİRSEL TÜREV YAKLAŞIMI İLE MODELLENMESİ.
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ZEMİNLERDE SİSMİK DALGA SÖNÜMÜNÜN KESİRSEL TÜREV YAKLAŞIMI İLE MODELLENMESİ Üal DİKMEN JEOFİZİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 004 Her hakkı
DetaylıEtki odaklı harekâtın bulanık bilişsel harita ve simülasyon ile modellenmesi
üdergs/d mühedslk Cl:6, Sayı:2, 7-82 Nsa 2007 Ek odaklı harekâı bulaık blşsel hara ve smülasyo le modellemes Osma Dlek YAMAN Alla ARIKAN *, Seçk * POLAT, İzze ÖZTÜRK İTÜ Fe Blmler Esüsü, Mühedslk Çevre
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
Detaylı=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24
İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN
DetaylıOTOKORELASYON OTOKORELASYON
OTOKORELASYON OTOKORELASYON Y = α + βx + u Cov (u,u s ) 0 u = ρ u -1 + ε -1 < ρ < +1 Birinci dereceden Ookorelasyon Birinci Dereceden Ooregressif Süreç; A R(1) e = ρ e -1 + ε Σe e ˆ ρ = Σ 1 e KARŞILA ILAŞILAN
DetaylıLineer 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
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıBilgisayar Destekli Fen Bilgisi Öğretiminin Öğrencilerin Fen Ve Bilgisayar Tutumlarına Etkisi
The Turkish Olie Joural of Educaioal Techology TOJET Ocober 2003 ISSN: 1303-6521 volume 2 Issue 4 Aricle 12 Bilgisayar Desekli Fe Bilgisi Öğreimii leri Fe Ve Bilgisayar Tuumlarıa Ekisi Yrd. Doç.Dr. Nilgü
DetaylıTÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2
l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı
DetaylıWhite ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini
Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini
DetaylıVeride 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
DetaylıKONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI
1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl
DetaylıTARTIŞMA METNİ 2012/71 http ://www.tek.org.tr İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI
TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU TARTIŞMA METNİ 202/7 hp ://www.ek.org.r İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI Me Alıok ve İsmal Tucer Bu çalışma
DetaylıThe Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation
D.Ü.Ziya Gökalp Eğiim Fakülesi Dergisi 5,17-113 5 ÖLÇÜM HATALI LiNEER OLMAAN MODELLER ve EN KÜÇÜK KARELER KESTİRİMİ The Nonlinear Models wih Measuremen Error and Leas Squares Esimaion Öze : u çalışmada,
DetaylıVakumlu Ortamda Doymuş Buharla Đplik Kondisyonlama Đşleminde Kütle Transferi Analizi
Teksil Tekolojileri Elekroik Dergisi Cil: 3, No: 1, 009 (31-37) Elecroic Joural o Texile Techologies Vol: 3, No: 1, 009 (31-37) TEK OLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.ekolojikarasirmalar.com e-issn:- Makale (Paper)
DetaylıTuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract
YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato
DetaylıTEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış
ANKARA ÜNİVERSİTESİ EN BİLİERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ANOVA MODELLERİNDE ÇARPIK DAĞILIAR KULLANILARAK DAYANIKLI İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI VE UYGULAMALARI Nur ÇELİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 0
DetaylıDirect Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *
BİR ESAS İDEAL BÖLGESİ ÜZERİNDEKİ SONLU DOĞURULMUŞ BİR MODÜLÜN DİREK PARÇALANIŞI * Drec Decompoon of A Fnely-Generaed Module Over a Prncpal Ideal Doman * Zeynep YAPTI Fen Blmler Enüü Maemak Anablm Dalı
DetaylıPOISSON REGRESYON ANALİZİ
İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl:4 Sayı:7 Bahar 005/ s. 59-7 POISSON REGRESYON ANALİZİ Özlem DENİZ * ÖZET Herhag br olayı belrlee br süreç çersde yaıla deemeler soucuda meydaa gelme sayısı,
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıIŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.
BÖÜ ŞĞ RAS AŞTRAAR ÇÖZÜER ŞĞ RAS Ortamları kırılma dsler,, arasıdak lşk aşağıdak gbdr 9 > > > > > > 6 0 > > > > > > 7 > > > > > > 0 7 0 0 > > > > > 76 OPTİ 7 0 0 > > > > > > 0 θ θ > > > > > > 9 0 O > >
DetaylıÇSD SİSTEMLERİN ZORLANMIŞ TİTREŞİMİ
ÇSD SİSELERİN ZORLANIŞ İREŞİİ u u u u bşlgıç koşullrı eksdek br N serbeslk derecel ssem hreke deklem mrs formd; u C u u şeklde yzılblr. Bu mrs formdk hreke deklem, u ve ürevler çere brbre bğlı N de deklem
DetaylıAES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör
AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes
DetaylıKONYA 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
DetaylıBAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı
TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve
Detaylı