KÖPRÜÇAY YILLIK AKIM VERİLERİNE UYGUN OLASILIK DAĞILIM FONKSİYONU VE KURAKLIK ANALİZİ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KÖPRÜÇAY YILLIK AKIM VERİLERİNE UYGUN OLASILIK DAĞILIM FONKSİYONU VE KURAKLIK ANALİZİ"

Transkript

1 KÖPRÜÇAY YILLIK AKIM VERİLERİNE UYGUN OLASILIK DAĞILIM FONKSİYONU VE KURAKLIK ANALİZİ Aslı ÜLKE, Türkay BARAN Dokuz Eylül Üniversitesi,, İnşaat Mühendisliği Bölümü, İZMİR ÖZET Kuraklık, yağışın normal limitler altına düşmesi ile meydana gelen doğal kaynakları olumsuz yönde etkileyen hidrolojik bir olay olarak tanımlanabilir. Kuraklık etkisini azaltmak için alınabilecek önlemlerden biri suyu etkili bir biçimde kullanmaktır. Suyun etkin kullanımı; tüketimi denetlemenin yanı sıra, mevcut su kaynaklarının da verimli değerlendirilmesiyle mümkündür. Bu bağlamda, gözlenmiş akımların, kurak dönem akışlarının ve taşkınların tahmini kısaca hidrolojik verilerin değerlendirilmesi ve analizi büyük önem taşımaktadır. Sunulan çalışmada, Orta Akdeniz Havzası nda bulunan Köprüçay Beşkonak akım gözlem istasyonunda (AGİ) 194- yılları arasında gözlenmiş yıllık ortalama ve yıllık minimum akım gözlemlerinin olasılık dağılımları araştırılmıştır. Anahtar kelimeler: kuraklık analizi, olasılık dağılımı, Köprüçay-Beşkonak ABSTRACT Drought can be defined as a hydrological phenomenon affecting the natural resources negatively, occuring the precipitation decreased to the normal limits. It is essential to use the water in effective manner in order to decrease the harms of the drought. Effective usage of the water is possible not only by taking under control consumption but also by planning to use of current water resources. Therefore, evaluation and analyze of the flows in watery and drought terms shortly hydrologic data, have a great deal of importance in estimation of.

2 In presented study, the probability distribution of the annual mean and annual minimum flow records observed in the Köprüçay- Beşkonak stream gauging station (SGS), (194- ) on the Middle Akdeniz watershed. Keywords: drought analysis, probability distribution, Köprüçay- Beşkonak. 1. GİRİŞ Su kaynaklarından en etkin şekilde yararlanılması, doğanın dengesini bozmadan depolanması, sulama ve su temininin sağlanması gibi pek çok değişik konuda suyun karakteristiklerinin iyi tanınmasına ihtiyaç duyulur. Hidrolojik çalışmaların en önemli ve zor bölümü yağış, akış değerlerine ait ölçümlerin yapılması ve bu verilerin toplanmasıdır. Ölçümlerden elde edilen veriler analiz edilerek bir su kaynağına ait su potansiyeli, kuraklık veya taşkın değerleri ile riskleri hesaplanabilir. Hidrolojik olaylar çok sayıda değişkenin etkisi altında meydana geldikleri için önceden belirlenemeyen bir nitelik, yani rastgelelik unsuru içerirler. Bu nedenle, yağış, akış, buharlaşma, sızma gibi hidrolojik olayların alabileceği değerlerin tahmin edilebilmesi için olasılık ve istatistik yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Kuraklık, hidrolojik çevrimde önemli dengesizliklere ve bunun sonucunda da su kıtlığına, akarsularda akım azalmasına ve yer altı suyu ile toprak neminin tükenmesine yol açar. Buharlaşma ve terleme süreçleri uzun bir dönem boyunca yağıştan fazla olduğunda kuraklık görülür. Başlıca dört tür kuraklık tanımlanmaktadır [1,, 3]; i. En kuru iklimlerin temel özelliği olan sürekli kuraklık ii. Yılın yağmurlu ve kurak mevsimlerinin sınırlarının belirgin olduğu iklimlerdeki mevsimlik kuraklık iii. Beklenmedik biçimde az yağmur düşmesi sonucu ortaya çıkan kestirilemeyen kuraklık iv. Sıcaklığın yükselmesine bağlı olarak terleme ve buharlaşmanın neden olduğu kuraklık. Sunulan çalışmada, Köprüçay-Beşkonak AGİ nunda 194- su yıllarında arasında gözlenen yıllık ortalama ve en düşük akışlar değerlendirilmiştir.. VERİLER Toros Dağları'ndan doğan Köprüçay, Serik'in güneyinden Akdeniz'e dökülür. Köprüçay- Beşkonak istasyonu Antalya ya bağlı Serik ilçesinin 36 km. kuzeyindeki Beşkonak Bucağındadır (Şekil 1). İstasyonun yaklaşık kotu 116 m ve yağış alanı 194,4 km dir. İstasyonda seviye ölçeği olarak eşel ve limnigraf kullanılmıştır. Çalışmada, Beşkonak (9) AGİ nu değerlendirilmiş, yıllık ortalama ve minimum akım değerleri kullanılmıştır [4]. Yıllık ortalama akımların gidişi Şekil de, temel istatistik parametreleri Çizelge 1 de sunulmuştur. Yıllık minimum akımların gidişi Şekil 3 de temel istatistik parametreleri Çizelge de sunulmuştur. Akarsu üzerinde 96 MW kurulu gücünde, yılda 45 GWh enerji üretmesi planlanan Köprüçay- Beşkonak Barajının yapımı kesin proje aşamasındadır [5].

3 BEŞKONAK ANTALYA Zincirli A K D E N İ Z Şekil 1.Köprüçay Havzası ve Beşkonak (9) istasyonun yeri Yıllık ortalama akışlar (m 3 /s) yıllar Şekil. Köprüçay yıllık ortalama akımlarının gidişi

4 Çizelge 1. Yıllık ortalama akımlar ait temel istatistikler Ortalama ( µ ) 84,41 Standart Sapma ( σ ) 19,36 Değişkenlik Katsayısı (C v ),3 Çarpıklık Katsayısı (C s ),483 Sivrilik (C k ) 3,14 X min 5,4 X ma 146,5 X,9 16 X,1 6 X,75 98 X,5 71 Yıllık Minimum Akımlar (m 3 /s) Yıllar Şekil. 3. Köprüçay yıllık minimum akımlarının gidişi Çizelge. Yıllık minimum akımlara ait temel istatistikler Ortalama ( µ ) 31,683 Standart Sapma ( σ ) 4,7 Değişkenlik Katsayısı (C v ),148 Çarpıklık Katsayısı (C s ) -,1 Sivrilik (C k ),46 X min 41,1 X ma 1,

5 3. YÖNTEM 3.1. Olasılık Dağılımları Sunulan çalışmada, Köprüçay-Beşkonak (9) AGİ yıllık ortalama akışları için normal, lognormal- ve lognormal-3 ile gamma- ve gamma-3 dağılımları incelenmiştir. Yıllık minimum akımlarda ise bu dağılımlara Weibull dağılımı da ilave edilmiştir. Normal Dağılım Gauss Dağılımı olarak da bilinen bu dağılımın iki parametresi vardır. Bunlardan ilki rastgele değişkenin ortalaması µ, ikincisi rastgele değişkenin standart sapması σ dir. Bu dağılımın olasılık yoğunluk fonksiyonu ve standart normal değişkeni (z) şu şekildedir [6, 7]; 1 f ( ) = ep[ ( µ ) / σ ] (1) σ π z µ = () σ Lognormal Dağılım Normal dağılımın kolay ve özelliklerinin iyi bilinmesinden dolayı normal dağılmış olmayan dağılımların da uygun bir dönüşümle normal dağılıma uydurulması yoluna gidilir. Bu amaçla logaritmik dönüşüm yaygın olarak kullanılır: y = ln( ) (3) Lognormal dağılımda rastgele değişken sadece pozitif değerler alabildiği ve dağılımın pozitif çarpıklığı olduğu için bu dağılım pratikte karşılaşılan birçok değişkenlere iyi uyar. Lognormal dağılım ile ilgili hesaplarda (y) değişkeni için normal dağılım tablosundan yararlanılır. Bu dağılımda değerinin sıfır olarak alınmasıyla lognormal- dağılımı elde edilir [6, 7]. z = y µ ) / σ (4) ( y 1 y µ y ep ( ) σ y f ( ) = (5) σ ( ) π y Gamma Dağılımı Gamma dağılımının da lognormal dağılım gibi sadece değişkenin pozitif değerleri için tanımlanmış ve pozitif çarpık bir dağılımdır. Ancak sadece bir parametresi olması (β, biçim parametresi), gamma dağılımını gözlenmiş frekans dağılımlarına uydurulmasını güçleştirdiği için ve 3 parametreli gamma dağılımları da tanımlanmıştır. Dağılımın olasılık yoğunluk fonksiyonu ve β, biçim parametresi şöyledir;

6 β 1 ( ) ep ( ) α α f ( ) = (6) αγ( β ) 4 / C s β = (7) 3 parametreli gamma dağılımında değerinin sıfır olarak alınmasıyla parametreli gamma dağılımı elde edilir, bu dağılımda yerine / α konur. Buna göre dağılımın ölçek (α) parametresi ve şu şekilde tanımlanır; α = S / β (8) = µ S β (9) Gamma dağılımını kullanabilmek için Pearson Tip III dağılım tablosundan yararlanılır. Bu tablo C s nin çeşitli değerleri için çeşitli aşılma olasılıklarına karşılık gelen frekans faktörü değerlerini göstermektedir. Frekans faktörü şu şekilde tanımlanır [6, 7]. K T µ = (1) σ Weibull dağılımı Düşük akımların gerçek dağılım fonksiyonları bilinmediği için uygulamada makul fonksiyonel bir dağılım öngörülerek bu dağılımın parametreleri örnek dizisinden tahmin edilir. Kurak akımların analizinde en sık kullanılan dağılımlardan biri de Weibull Dağılımıdır [8]. Bu dağılımın eklenik olasılık fonksiyonu ; α P ( ) = ep (11) β şeklindedir. Burada alt sınır, α ölçek ve β karakteristik kuraklık olarak tanımlanabilir. Çarpıklık katsayısı (C s ) ile ölçek parametresi α arasında şöyle bir ilişki tanımlanır; 3 3 { G ( α) 3G ( α) G ( α) G ( α) } B ( ) C s = + (1) α bu eşitlikteki G fonksiyonu

7 1 G k ( α ) = Γ(1 + ) k = 1,,3 (13) k olup, burada Γ fonksiyonu tam olmayan gamma fonksiyonudur. Alt sınır ( ), ölçek (α) ve karakteristik kuraklık (β) değerlerinin hesabı ise G fonksiyonuna bağlı şu şekilde tanımlanır. = β Bα. S (14) β = µ + A S (15) α. { 1 G1( )} α A α = α. B (16) { G ( α) G ( } 1 / B = α (17) α 1 ) 3.. Olasılık Dağılım Fonksiyonları Uygunluk Testleri χ Testi Bu test, N elemanlı bir örneği m sınıfa ayırarak inceler. Buna göre her bir sınıftaki eleman sayısı (N i ), bu elemanların aynı sınıflarda bulunma olasılıkları p i olmak üzere m ( N i Npi ) χ = (18) Np i= 1 i Serbestlik derecesine göre hesaplanan χ değeri, aşılma olasılığı α olan χ α değerinden küçükse gözlenen dağılımın seçilen teorik dağılıma uygunluğu hipotezi kabul, aksi halde reddedilir [6, 9]. Kolmogorov-Smirnov Testi Gözlenen verilerin eklenik frekans dağılımının teorik bir dağılıma uygunluğunun kontrolünde kullanılan ikinci bir test olan Kolmogorov-Smirnov testinde kullanılan istatistik şöyledir; = ma F( i) F * ( i) (19) burada F * (i), i/n formülüyle hesaplanan eklenik frekans dağılım ordinatlarıdır. F(i) ise seçilen teorik eklenik dağılım fonksiyonun aynı i değerlerine karşı gelen ordinatlarıdır. Buna göre istatistiği, gözlenen ve teorik eklenik dağılımların arasındaki farkların en büyüğüdür. istatistiğinin dağılımı rastgele değişkenin dağılımdan bağımsız olup, sadece örnekteki N eleman sayısına bağlıdır. Hesaplanan istatistiği, Kolmogorov-Smirnov tablosundan okunan N nin çeşitli değerleri için aşılma olasılığı α değerinden küçükse dağılımın uygunluğu hipotezi α anlamlılık düzeyinde kabul, aksi halde reddedilir [6, 9]. Olasılık çizgisi korelasyon testi; Dağılım çizgisinin kontrolü için kullanılabilecek bir diğer test de olasılık çizgisi korelasyon testidir. Bu testte örnekteki her bir elemanın F( i ) küçük kalma olasılılığı hesaplandıktan sonra bu olasılığa karşı gelen standardize normal değişken değeri bulunur bu şekilde belirlenen ( i ; z i ) çiftleri arasındaki korelasyon katsayısı hesaplanır ve bunun

8 için α anlamlılık düzeyine ve örnekteki N eleman sayısına bağlı olarak hazırlanan tablodaki kritik değerle karşılaştırılır. Hesaplanan korelasyon katsayısı kritik korelasyon değerinden büyük olması halinde verilerin dağılıma uyduğu söylenir [6, 9]. Bu çalışmada sadece normal dağılım için olasılık çizgisi korelasyon testi uygulanabilmiştir. 4. UYGULAMA Yıllık ortalama ve minimum akımlar için araştırılan dağılımlara ait parametreler Çizelge 3 ve 4 te, her dağılım için çeşitli olasılıklara karşılık gelen değerler Çizelge 5 ve 6 dadır. Normal dağılım kağıdı üzerinde gözlenmiş değerlerle birlikte teorik dağılımların görünümü Şekil 4 ve 5 te sunulmuştur. Çizelge 3. Yıllık ortalama akımlar için dağılımların parametreleri Dağılımlar Dağılım parametreleri µ σ µ y σ y α β X Normal 84,41 19,36 Ln- 4,41,6 Ln-3 84,41 19,36-36,83 Gamma- 4,44 19, Gamma-3 4,67 17,15 4,3 Çizelge 4. Yıllık minimum akımlar için dağılımların parametreleri Dağılımlar Dağılım parametreleri µ σ µ y σ y α β X Normal 31,68 4,7 Ln- 3,45,153 Ln-3 31,68 4,7 149,36 Gamma-,7 45,65 Gamma-3,8 77,78-46,66 Weibull 4,15 33,43 14,3 Çizelge 5. Çeşitli olasılıklar için yıllık ortalama dağılımların aldığı değerler Dağılımlar P() % (Aşılmama olasılığı) ,9 Normal 41,5 45,4 51,8 59,5 74, 84,4 94,6 19,3 115,1 13,5 18, 143, Ln- 48,6 51,8 56,8 61,5 73,1 8,3 94,7 11,1 119, 13,8 139,3 165, 4 Gamma- 45,69 49,6 54,9 6,78 67,8 8,9 95,3 19,9 118,3 18, 135, 155, 4 Gamma-3 46,6 51,5 55,5 6,87 67,5 8,8 95,1 11, 118,8 19, 136,4 158, Çizelge 6. Çeşitli olasılıklar için yıllık minimum dağılımların aldığı değerler Dağılımlar P() % (Aşılma olasılığı) ,9 Normal 4,4 41, 37,5 36,5 35, 31,3 8,7 5,5 4,3,3,5 17,5 Ln- 45, 41,5 4,5 38,1 35, 31,3 8,9 5,7 4,5 3,,1 19,6 Gamma- 43,6 4,1 39,8 37,9 35,6 31,5 8,9 5,8 4,37 3,4 1,8,4 Weibull 45 41,8 39,7 37,95 35,7 31,8 8,7 5,4 4,3,4 1,,6

9 5. SONUÇ VE ÖNERİLER Yıllık ortalama akımlarda 3 parametreli lognormal dağılımın, aynı şekilde yıllık minimum akımlarda da gamma-3 dağılımının alt sınırını veren değerlerinin negatif çıkması ve yıllık minimum akımlarda Ln-3 dağılımının değerinin de anlamsız kalması neticesinde dağılımların uygun olmadığı testlere gerek kalmaksızın anlaşılmıştır. İncelenen dağılımlardan yıllık ortalama akımlar için tüm dağılımlar χ testinden geçerken, K-S testinden sadece Ln- dağılımı geçememektedir, buna göre en küçük χ değerini veren Gamma-3 dağılımının uygun olduğu görülmektedir. Bununla birlikte Şekil 4 ve Çizelge 7 de görüldüğü gibi, Gamma- dağılımının da yıllık ortalama akımları oldukça iyi tanımladığı görülmektedir. Beşkonak akımlarının %8 inin pınar katkısı olduğu göz önüne alındığında Gamma-3 için bulunmuş değerinin çok anlamlı olmadığı sonucuna varılabilir [11, 1, 13]. Dolayısıyla parametre sayısının azlığı da dikkate alınarak yıllık ortalama akımlar için Gamma- veya Normal dağılımın kullanılması önerilmektedir. Yıllık minimum akımlarda ise Gamma- dışında tüm dağılımlar χ testinden geçerken, K-S testinden sadece normal ve Weibull dağılımının geçtiği görülmektedir (Çizelge 8). En küçük χ değerini veren Weibull dağılımının yıllık minimum akımlar için uygun olduğu görülmektedir (Şekil 5). Dağılımlar Çizelge 7. Yıllık ortalama akım dağılımlarının test sonuçları Testler Chi-kare χ Kolmogorov-Smirnov Olasılık Çizgisi K.T. Dağılımın Kritik Dağılımın Kritik Dağılımın χ,5,5 Korelasyonu χ α ;ν Kritik korelasyon Normal 5,57 7,815,84,176,984,98 Ln- 4,1 7,815,93,176 Gamma-,97 7,815,75,176 Gamma-3,71 5,991,38,176 Çizelge 8. Yıllık minimum akımların dağılımlarının test sonuçları Testler Chi-kare Kolmogorov-Smirnov Olasılık Çizgisi K.T. χ Dağılımlar Dağılımın Kritik Dağılımın Kritik Dağılımın χ,5,5 Korelasyonu χ α ;ν Kritik korelasyon Normal 5,967 7,815,6,176,99,98 Ln- 7,61 7,815,946,176 Gamma- 9,49 7,815,45,176 Weibull 5,45 5,991,65,176

10 Yıllık Ortalama Debi (m 3 /s) Ln- Gamma-3 Gamma- Normal Aşılmama Olasılığı (%) Şekil 4. Yıllık ortalama akımlara ait dağılımların grafiği

11 Yıllık Minimum Debi (m 3 /s) Gamma- Weibull Ln- Normal Aşılma Olasılığı (%) Şekil 5. Yıllık minimum akımlara ait dağılımların grafiği

12 KAYNAKÇA [1] J. D. Salas, 1986, State of the Art of Statistical Techniques for Describing Drought Characterics, International Seminar on Drought Analysis, İtalya [] S. Erinç, 1984, Klimatoloji ve Metodları, İstanbul Üniversitesi Yayınları No.378, İstanbul [3] E. Tümertekin, 1956, Türkiye de Kurak Mevsimler, Türk Coğrafya Dergisi, No.15, s, İstanbul [4] EİE (1956-3), Akım Neticeleri (1935-), Elektrik İşleri Etüt İdaresi, Ankara [5] DSİ, 5, Akdeniz Bölgesi, Planlaması Biten Projeler [6] M. Bayazıt, B. Oğuz, 1994, İstatistik, Birsen Yayınevi, İstanbul, 11s. [7] M. Bayazıt, 1981, Hidrolojide İstatistik Yöntemler, İTÜ Matbaası, 3s. [8] G. W. Kite, 1977, Frequency and Risk Analyses in Hydrology, Water Resources Publications, Fort Collins, Colorado, USA, 3s. [9] M. Bayazıt, 1996, İnşaat Mühendisliğinde Olasılık Yöntemler, İTÜ Matbaası, 45s. [1] T. Baran, 1987, Türkiye'nin güneyindeki akarsu havzalarının brüt su kuvveti potansiyeli, Hidroloji ve Su Yapıları Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Böl., No.15 (Yön.Ü.Öziş), 55 s, İzmir. [11] T. Baran, N. Harmancıoğlu, Ü. Öziş, 1987, Türkiye'nin akarsu havzalarında karst pınar katkıları, İnşaat Mühendisleri Odası, Türkiye İnşaat Mühendisliği IX. Teknik Kongresi, Bildiriler C II: Su Kaynakları Mühendisliği, s , Ankara. [1] T. Baran, N. Harmancıoğlu, Ü. Öziş, 1995, Average Base Flow Rates of Karst Spring Effluents in Turkey, International Symposium and Field Seminar on Karst Waters and Environmental Impacts, Antalya.

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde

Detaylı

AKIM GÖZLEM İSTASYONLARININ TAŞKIN ÖLÇÜMLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI

AKIM GÖZLEM İSTASYONLARININ TAŞKIN ÖLÇÜMLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI AKIM GÖZLEM İSTASYONLARININ TAŞKIN ÖLÇÜMLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI Betül SAF*, Ülker G. BACANLI* Pamukkale Üniversitesi, Müh. Fak. İnş. Müh. Böl., Denizli ÖZET Su yapılarının boyutlandırılması ve taşkınların

Detaylı

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ

Detaylı

HİDROLOJİ Doç.Dr.Emrah DOĞAN

HİDROLOJİ Doç.Dr.Emrah DOĞAN HİDROLOJİ Doç.Dr.Emrah DOĞAN 1-1 YARDIMCI DERS KİTAPLARI VE KAYNAKLAR Kitap Adı Yazarı Yayınevi ve Yılı 1 Hidroloji Mehmetçik Bayazıt İTÜ Matbaası, 1995 2 Hidroloji Uygulamaları Mehmetçik Bayazıt Zekai

Detaylı

ÇORUH HİDROLOJİK HAVZASINDA YILLIK YAĞIŞ VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL MODELLEMESİ

ÇORUH HİDROLOJİK HAVZASINDA YILLIK YAĞIŞ VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL MODELLEMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 3 : 9 : 3 : 33-37 ÇORUH

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

Detaylı

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

GİRESUN AKSU HAVZASI MAKSİMUM AKIMLARININ FREKANS ANALİZİ

GİRESUN AKSU HAVZASI MAKSİMUM AKIMLARININ FREKANS ANALİZİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ, 2006, 19(1), 99-106 GİRESUN AKSU HAVZASI MAKSİMUM AKIMLARININ FREKANS ANALİZİ Alper Serdar ANLI Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama

Detaylı

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5 Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

FIRAT HAVZASI AKIMLARINDA GÖRÜLEN TRENDLERİN NEDENLERİNİN ARAŞTIRILMASI

FIRAT HAVZASI AKIMLARINDA GÖRÜLEN TRENDLERİN NEDENLERİNİN ARAŞTIRILMASI V. ULUSAL HİDROLOJİ KONGRESİ Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara 5 7 Eylül 2007 FIRAT HAVZASI AKIMLARINDA GÖRÜLEN TRENDLERİN NEDENLERİNİN ARAŞTIRILMASI Kasım Yenigün 1, Veysel Gümüş 2 1 Harran Üniversitesi

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm

Detaylı

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM 1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen

Detaylı

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin

Detaylı

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü

Detaylı

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla

Detaylı

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi

Detaylı

Yüzeysel Akış. Havza Özelliklerinin Yüzeysel Akış Üzerindeki Etkileri

Yüzeysel Akış. Havza Özelliklerinin Yüzeysel Akış Üzerindeki Etkileri Oluşumu Yeryüzünde belli bir alan üzerine düşen yağışın, sızma ve evapotranspirasyon kayıpları dışında kalan kısmı yüzeysel akışı meydana getirir. Dere, çay, ırmak, nehir gibi su yollarıyla akışa geçen

Detaylı

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ Barış Yılmaz Celal Bayar Üniversitesi, Manisa baris.yilmaz@bayar.edu.tr Tamer Yılmaz, Celal Bayar Üniversitesi,

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

Ders Kitabı. Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/

Ders Kitabı. Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/ HİDROLOJİ Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/ Ders Kitabı Hidroloji Mehmetçik Bayazıt Birsen Yayınevi 224 sayfa, 3. Baskı, 2004 Yardımcı

Detaylı

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Nokta Tahmini

Detaylı

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION): YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmini I 1 ARALIK TAHMİNİ INTERVAL ESTIMATION): Nokta tahmininde ilgilenilen anakütle parametresine ilişkin örneklem bilgisinden hareketle tek bir sayı üretilir. Bir nokta

Detaylı

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL İYİ UYUM TESTİ Rassal değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunun ve parametresinin bilinmediği, ancak belirli

Detaylı

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA)

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA) MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA) Tunç Emre TOPTAŞ Teknik Hizmetler ve Eğitim Müdürü, Netcad Yazılım A.Ş. Bilkent, Ankara, Öğretim Görevlisi, Gazi Üniversitesi,

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 2. Temel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 2. Temel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II 2. Temel İstatistik Kavramlar ve Dağılımlar Bu derste neler öğreneceksiniz? Sıklık Dağılımı ve Olasılık Dağılımı Olasılık ve Kümüatif Dağılım Fonksiyonları Dağılım

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

HİDROLOJİ DERS NOTLARI

HİDROLOJİ DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr HİDROLOJİ DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Ders Kapsamında Yararlanılabilecek Bazı Kaynaklar Balıkesir

Detaylı

III. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu 10-14 Eylül 2007 Gümüldür/İZMİR HİRFANLI BARAJ HAVZASINDA KURAKLIK FREKANS VE ALANSAL ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ Yrd. Doç. Dr. Osman YILDIZ Kırıkkale Üniversitesi,

Detaylı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi Balıkesir Üniversitesi İnşaat

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 5: Rastgele Değişkenlerin Dağılımları II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Sık Kullanılan Dağılımlar Frekans tablolarına dayalı histogram ve frekans poligonları, verilerin dağılımı hakkında

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I Geçen Ders Sürekli Dağılımlar Uniform dağılımlar Üssel dağılım ve hafızasızlık özelliği (memoryless property) Gamma Dağılımı

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh Ocak 2004

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh Ocak 2004 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh. 99-113 Ocak 2004 KRİTİK DÖNEM YÖNTEMLERİ İLE HAZNE HACMİNİN BELİRLENMESİ (DETERMINATION OF RESERVOIR CAPACITY WITH CRITICAL PERIOD

Detaylı

Hazne Hacminin Belirlenmesinde Farklı Yöntemlerin Değerlendirilmesi: Afyonkarahisar Sandıklı Kızılca Barajı Örneği

Hazne Hacminin Belirlenmesinde Farklı Yöntemlerin Değerlendirilmesi: Afyonkarahisar Sandıklı Kızılca Barajı Örneği Hazne Hacminin Belirlenmesinde Farklı Yöntemlerin Değerlendirilmesi: Afyonkarahisar Sandıklı Kızılca Barajı Örneği Emin TAŞ, Murat KİLİT Afyon Kocatepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi A. N. S. Kampüsü

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com ISSN:1305-631X Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi 2005 (2) 21-28 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Makale Akarçay Havzası Yeraltı Suyu Periyodik Davranışının Modellenmesi Şaban

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com ISSN:1305-631X Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi 2006 (1) 43-50 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Yılmaz İÇAĞA 1, Yalçın BOSTANOĞLU 2, Erhan KAHRAMAN 1 1 Afyon Kocatepe

Detaylı

Su Yapıları I Su Kaynaklarının Geliştirilmesi

Su Yapıları I Su Kaynaklarının Geliştirilmesi Su Yapıları I Su Kaynaklarının Geliştirilmesi Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Yozgat Su, tüm canlılar için bir ihtiyaçtır. Su Kaynaklarının

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi

IE 303T Sistem Benzetimi IE 303T Sistem Benzetimi 1 L E C T U R E 5 : O L A S I L I K T E K R A R 2 Review of the Last Lecture Random Variables Beklenen Değer ve Varyans Moment Kesikli Dağılımlar Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı

Detaylı

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,

Detaylı

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU 1/23 HEDEFLER Mühendislerimiz ve akademisyenlerimiz ile birlikte gelişmiş yöntem ve teknikleri kullanarak; su kaynaklarımızın planlama, inşaat ve işletme aşamalarındaki problemlere çözüm bulmak ve bu alanda

Detaylı

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Hipotez Testleri Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Hipotez Nedir? Gözlemlenebilir (araştırılabilir) bir olay, olgu veya fikri mantıklı ve bilimsel olarak açıklamaya yönelik yapılan tahminlerdir.

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

Türkiye deki En Büyük Taşkınların Zarf Eğrileri *

Türkiye deki En Büyük Taşkınların Zarf Eğrileri * İMO Teknik Dergi, 004 15-10, Yazı 09 Türkiye deki En Büyük Taşkınların Zarf Eğrileri * Mehmetçik BAYAZIT * Bihrat ÖNÖZ ** ÖZ Büyük taşkın debilerinin yağış alanına göre değişimini noktalayarak elde edilen

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1 AMAÇ... 3. 3.1 Su Temini ( Su Potansiyeli )... 3 3.1.1 Barajlarda Su Temini... 3. 3.2 Göletlerde Su Temini... 3

İÇİNDEKİLER 1 AMAÇ... 3. 3.1 Su Temini ( Su Potansiyeli )... 3 3.1.1 Barajlarda Su Temini... 3. 3.2 Göletlerde Su Temini... 3 İÇİNDEKİLER 1 AMAÇ... 3 2 KAPSAM... 3 3 ÇALIŞMA KONULARI... 3 3.1 Su Temini ( Su Potansiyeli )... 3 3.1.1 Barajlarda Su Temini... 3 3.2 Göletlerde Su Temini... 3 3.3 Regülatörlerde Su Temini... 3 3.3.1

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER

Parametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER Parametrik Olmayan İstatistik Prof. Dr. Cenk ÖZLER Not: Beklenen Frekansı 5 in altında olan gruplar varsa, bu gruplar bir önceki veya bir sonraki grupla birleştirilir. Hipotezler χ 2 Dağılışa Uyum Testi

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

Hidrograf. Hiyetograf. Havza. Hidrograf. Havza Çıkışı. Debi (m³/s) Zaman (saat)

Hidrograf. Hiyetograf. Havza. Hidrograf. Havza Çıkışı. Debi (m³/s) Zaman (saat) Hidrograf Analizi Hidrograf Hiyetograf Havza Debi (m³/s) Havza Çıkışı Hidrograf Zaman (saat) Hidrograf Q Hiyetograf Hidrograf t Hidrograf Gecikme zamanı Q Pik Debi Yükselme Eğrisi (kabarma) A B C Alçalma

Detaylı

BÖLÜM-1 HİDROLOJİNİN TANIMI VE ÖNEMİ

BÖLÜM-1 HİDROLOJİNİN TANIMI VE ÖNEMİ BÖLÜM-1 HİDROLOJİNİN TANIMI VE ÖNEMİ 1.1 GİRİŞ Hidrolojinin kelime anlamı su bilimi olup böyle bir bilime ihtiyaç duyulması suyun doğadaki bütün canlıların yaşamını devam ettirebilmesi için gereken çok

Detaylı

3/16/2017 UYGULAMALAR YAĞIŞ

3/16/2017 UYGULAMALAR YAĞIŞ UYGULAMALAR YAĞIŞ 1 PLÜVYOGRAF KAYITLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Plüvyograflı bir yağış istasyonunda 12 Mart 1993 günü kaydedilen, 6 saat süreli yağışın plüvyograf kaydı (toplam yağış eğrisi) şekilde gösterilmiştir.

Detaylı

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu 4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 4.1. Katsayıların Yorumu Y i = β 0 + β 1 X 1i + β X i + + β k X ki + u i gibi çok açıklayıcı değişkene sahip bir modelde, anakütle regresyon fonksiyonu, E(Y i X

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

Biyoistatistik (Ders 4: Bağımsız Gruplarda İki Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 4: Bağımsız Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMSIZ GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

Detaylı

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Metotlar

Mühendislikte İstatistik Metotlar Mühendislikte İstatistik Metotlar Recep YURTAL Çukurova Üniveristesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Referans Kitaplar Türkçe : Mühendisler için İstatistik, Mehmetçik Bayazıt,

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

HİDROJEOLOJİ. Hidrolojik Çevrim Bileşenleri Akış ve süzülme. 3.Hafta. Prof.Dr.N.Nur ÖZYURT

HİDROJEOLOJİ. Hidrolojik Çevrim Bileşenleri Akış ve süzülme. 3.Hafta. Prof.Dr.N.Nur ÖZYURT HİDROJEOLOJİ 3.Hafta Hidrolojik Çevrim Bileşenleri Akış ve süzülme Prof.Dr.N.Nur ÖZYURT nozyurt@hacettepe.edu.tr Hidrolojik Çevrim Bileşenleri Buharlaşma-terleme Yağış Yüzeysel akış Yeraltına süzülme ve

Detaylı

Tablo : Türkiye Su Kaynakları potansiyeli. Ortalama (aritmetik) Yıllık yağış 642,6 mm Ortalama yıllık yağış miktarı 501,0 km3

Tablo : Türkiye Su Kaynakları potansiyeli. Ortalama (aritmetik) Yıllık yağış 642,6 mm Ortalama yıllık yağış miktarı 501,0 km3 Dünyadaki toplam su miktarı 1,4 milyar km3 tür. Bu suyun % 97'si denizlerde ve okyanuslardaki tuzlu sulardan oluşmaktadır. Geriye kalan yalnızca % 2'si tatlı su kaynağı olup çeşitli amaçlar için kullanılabilir

Detaylı

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları Rastgele değişken kavramı Kesikli ve sürekli rastgele değişkenler İki boyutlu rastgele değişkenler Beklenen değer Varyans Örnek uzaydaki her elemanı bir sayıyla

Detaylı

HİDROLOJİ DERS NOTLARI

HİDROLOJİ DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr HİDROLOJİ DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm

Detaylı

BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ

BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ 1 BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ Bir gözlem sonucunda elde edilen ve üzerinde herhangi bir düzenleme yapılmamış ölçme sonuçları 'ham veri' ya da 'ham puan' olarak isimlendirilir. Genellikle ham verilerin anlaşılması

Detaylı

İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ VE KURAKLIK ANALİZİ. Bülent YAĞCI Araştırma ve Bilgi İşlem Dairesi Başkanı

İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ VE KURAKLIK ANALİZİ. Bülent YAĞCI Araştırma ve Bilgi İşlem Dairesi Başkanı T.C. ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI DEVLET METEOROLOJİ İŞLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ VE KURAKLIK ANALİZİ Bülent YAĞCI Araştırma ve Bilgi İşlem Dairesi Başkanı İklim Değişikliği 1. Ulusal Bildirimi,

Detaylı

İstatistiksel Yorumlama

İstatistiksel Yorumlama İstatistiksel Yorumlama Amaç, popülasyon hakkında yorumlamalar yapmaktadır. Populasyon Parametre Karar Vermek Örnek İstatistik Tahmin 1 Tahmin Olaylar hakkında tahminlerde bulunmak ve karar vermek zorundayız

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik Olmayan İstatistik Parametrik Olmayan İstatistik 2 Anakütlenin Karşılaştırılması İki Anakütlenin Karşılaştırılması Bağımsız Örnekler Eşleştirilmiş Örnekler Wilcoxon Mertebe Toplam Testi İşaret Testi Wilcoxon İşaretli Mertebe

Detaylı

Uygun Stokastik Model Seçim Ölçütlerinin Değerlendirilmesi *

Uygun Stokastik Model Seçim Ölçütlerinin Değerlendirilmesi * İMO Teknik Dergi, 006 3987-400, Yazı 64 Uygun Stokastik Model Seçim Ölçütlerinin Değerlendirilmesi * Türkay BARAN * Ülker G. BACANLI ** ÖZ Stokastik hidrolojide karşılaşılan en önemli problemlerden biri,

Detaylı

Türkiye deki karla kaplı alanların uydulardan takibi ve uzun yıllar trend analizi

Türkiye deki karla kaplı alanların uydulardan takibi ve uzun yıllar trend analizi Türkiye deki karla kaplı alanların uydulardan takibi ve uzun yıllar trend analizi İbrahim Sönmez 1, Ahmet Emre Tekeli 2, Erdem Erdi 3 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Meteoroloji Mühendisliği Bölümü, Samsun

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ 1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ

UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ İbrahim SÖNMEZ 1, Ahmet Emre TEKELİ 2, Erdem ERDİ 3 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Meteoroloji Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

KONYA HAVZASI AKARSULARI YILLIK PİK AKIM SERİLERİNİN TAŞKIN FREKANS ANALİZİ

KONYA HAVZASI AKARSULARI YILLIK PİK AKIM SERİLERİNİN TAŞKIN FREKANS ANALİZİ KONYA HAVZASI AKARSULARI YILLIK PİK AKIM SERİLERİNİN TAŞKIN FREKANS ANALİZİ Naci BÜYÜKKARACIĞAN a* Ercan KAHYA b a Selçuk Üniversitesi, Kadınhanı Faik İçil Meslek Yüksek Okulu, Kadınhanı, KONYA b İ.T.Ü

Detaylı

HİDROLOJİ. Buharlaşma. Yr. Doç. Dr. Mehmet B. Ercan. İnönü Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

HİDROLOJİ. Buharlaşma. Yr. Doç. Dr. Mehmet B. Ercan. İnönü Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü HİDROLOJİ Buharlaşma Yr. Doç. Dr. Mehmet B. Ercan İnönü Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü BUHARLAŞMA Suyun sıvı halden gaz haline (su buharı) geçmesine buharlaşma (evaporasyon) denilmektedir. Atmosferden

Detaylı

Su Yapıları II. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversitesi n aat Mühendisli i Bölümü

Su Yapıları II. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversitesi n aat Mühendisli i Bölümü Su Yapıları II Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Yozgat Su, tüm canlılar için bir ihtiyaçtır. 1 Dünya Su Kaynakları Tuzlu Sular; 97,20%

Detaylı

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu, 3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER

BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek

Detaylı

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME SORU 1: Bir hasar sıklığı dağılımının rassal değişken olan ortalaması (0,8) aralığında tekdüze dağılmaktadır. Hasar sıklığı dağılımının Poisson karma dağılıma uyduğu bilindiğine göre 1 ya da daha fazla

Detaylı

Burr Dağılımı Kullanılarak Rüzgar Enerjisi Potansiyeli Tahmini

Burr Dağılımı Kullanılarak Rüzgar Enerjisi Potansiyeli Tahmini Burr Dağılımı Kullanılarak Rüzgar Enerjisi Potansiyeli Tahmini 1 İlker Mert and * 2 Cuma Karakuş 1 Denizcilik Meslek Yüksekokulu Mustafa Kemal University, Turkey * 2 Faculty of Engineering, Department

Detaylı

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ SÜREKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 WEIBULL DAĞILIMI Weibull dağılımı, pek çok farklı sistemlerin bozulana kadar geçen süreleri ile ilgilenir. Dağılımın

Detaylı

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0 YTÜ-İktisat İstatistik II Hipotez Testi 1 HİPOTEZ TESTİ: AMAÇ: Örneklem bilgisinden hareketle anakütleye ilişkin olarak kurulan bir hipotezin (önsavın) geçerliliğinin test edilmesi Genel notasyon: anakütleye

Detaylı

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI Tarih/Saat/Yer: 24.06.16/11:00-12:30/AS010 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin Oğuz

Detaylı

Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı / Fen Bilimleri. ADANA İlinin Sıcaklık Verilerinin Stokastik ve Olasılık Yöntemlerle İncelenmesi

Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı / Fen Bilimleri. ADANA İlinin Sıcaklık Verilerinin Stokastik ve Olasılık Yöntemlerle İncelenmesi ÖZGEÇMİŞ, ESERLER ve FAALİYETLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Ali YÜCEL Doğum Tarihi: 15.08.1966 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Kültürteknik Bölümü / Ziraat Fakültesi Yüksek

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)

Detaylı

Standart Yağış İndisi (SPI) ile Ege Bölgesinde Kuraklık Analizi

Standart Yağış İndisi (SPI) ile Ege Bölgesinde Kuraklık Analizi Ege Üniv. Ziraat Fak. Derg., 2004, 41 (1):99-106 ISSN 1018-8851 Standart Yağış İndisi (SPI) ile Ege Bölgesinde Kuraklık Analizi Gülay PAMUK 1 Mustafa ÖZGÜREL 2 Kıvanç TOPÇUOĞLU 3 Summary Drought Analysis

Detaylı

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2

Detaylı

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri Girdi Analizi 0 Gerçek hayattaki benzetim modeli uygulamalarında, girdi verisinin hangi dağılımdan geldiğini belirlemek oldukça zor ve zaman harcayıcıdır. 0 Yanlış girdi analizi, elde edilen sonuçların

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir.

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME. Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME Örneklem istatistiklerinden hareketle ana kütle parametreleri hakkında genelleme yapmaya istatistiksel tahminleme denir. 1 ŞEKİL: Evren uzay-örneklem uzay İstatistiksel tahmin

Detaylı

Gamma Otoregresif Modeller ve Kızılırmak Havzasına Uygulama *

Gamma Otoregresif Modeller ve Kızılırmak Havzasına Uygulama * İMO Teknik Dergi, 2007 4219-4227, Yazı 278 Gamma Otoregresif Modeller ve Kızılırmak Havzasına Uygulama * Nermin ŞARLAK* A. Ünal ŞORMAN** ÖZ Su kaynakları projelerinde uzun akım verilerinin sentetik olarak

Detaylı

Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi

Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi Ege Üniv. Ziraat. Fak. Derg.,, ():- ISSN - Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi Kıvanç TOPÇUOĞLU Gülay PAMUK Mustafa ÖZGÜREL Summary Stochastic Modelling of Gediz Basin s Precipitation In this

Detaylı

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ Günümüz simülasyonları gerçek sistem davranışlarını, zamanın bir fonksiyonu olduğu düşüncesine dayanan Monte Carlo yöntemine dayanır. 1.

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences EGE BÖLGESİ STANDART SÜRELİ YILLIK MAKSIMUM YAĞIŞLARI İÇİN EN UYGUN DAĞILIMLAR BEST FITTING DISTRIBUTIONS

Detaylı