ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
|
|
- Turgay Ağaoğlu
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ
2 ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik trende sahip serilerdi. Bir çok zaman serisinin trend yapısı rasgele değişebilmektedir. Bu durumda regresyon katsayısı sabit değer değil her t zamanında değişen değerlere sahip rasgele bir değişken olmaktadır. Bu bölümde zaman içinde değişen parametrelere sahip olan ve bir regresyon doğrusu ya da eğrisine dönme eğilimi olmadığından tek bir regresyon doğrusu ya da eğrisiyle açıklanamayan yani kısaca stokastik trende sahip olan serilerin analizi üzerinde durulacaktır. Üstel düzleştirme yöntemi hem deterministik hem de stokastik trende sahip olan tüm serilere uygulanabilmektedir.
3 ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Üstel düzleştirme yöntemi, verilerdeki son değişim ve sıçramaları dikkate alarak tahminlerin ya da öngörülerin devamlı güncelleştirildiği bir yöntemdir. Üstel düzleştirme yönteminde gelecek dönemin ( döneminin) tahminin hesabında son döneme ait tahmin ile bu tahminden elde edilen hatanın bir kısmı kullanılmaktadır. Bu ifade, ( et ) denklemi ile gösterilebilir. : Düzleştirme katsayısıdır.
4 S ( S ) S S : Bir sonraki (gelecek) dönemin, yani () inci dönemin tahmini S - : Son döneme ait tahmin ( bu tahmin (-) inci dönemde yapılır. : Son döneme ait gerçek değer : Düzleştirme katsayısı yada ağırlık ( -S - ): Son döneme ait tahmin hatası S ( ) S Gelecek dönemin tahminiağırlık.(son dönemin gözlem değeri). (-ağırlık).(son döneme ait tahmin)
5 Denklemdeki S - terimin eşitliği yazılarak iç içe bu terimler S 0 terimine kadar açılırsa denklem ( ) ( ) ( ) ( ) S S ( ) j j j S 0 Bu yöntemde tahminler elde edilirken gözlem değerleri ağırlıklarla çarpılmaktadır. Bu ağırlıklar 0 ile arasında sabit bir değer olduğundn geçmiş gözlemlere gidildikçe ağırlıkların büyüklüğü gittikçe küçülmektedir. Serinin tahminleri elde edilirken son döneme ait gözlem değerlerinin etkisi daha önemli olmaktadır.
6 Üstel düzleştirme yönteminde ağırlıkların başka bir deyişle düzleştirme katsayılarının değerlerinin belirlenmesi çok büyük bir önem taşımaktadır. Hata kareler ortalama (HKO) değerini en küçük yapan düzleştirme katsayısı değerini bulmaktadır. Hata kareler ortalaması değerlerinden en küçük olana ait düzleştirme katsayısı değeri seri için en uygun düzleştirme katsayısı olur ve bu değere göre serinin tahminleri elde edilir. Bulunan düzleştirme katsayısı değerine yakın ise son gözlemlerin değerleri doğrudan serinin tahminini etkiler ve bu durum tahmin serisinde aşırı sıçramalara neden olabilir. Düzleştirme katsayısının 0 değerine yakın olması durumunda orijinal serideki değişimler tahmin serisini pek etkileyemez. ahmin serisindeki ilk verilerle son veriler arasında önemli bir fark olmaz. Bu iki durum da tahminlerin güvenilir olması bakımından istenilen bir özellik değildir.
7 BASİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu yöntem trende ve mevsimsel dalgalanmaya sahip olmayan sadece bir ortalama düzey etrafında hareket eden serilerin analizinde uygulanmaktadır. Bu yöntemde serinin tahminin elde edilebilmesi için aşağıdaki formülden yararlanılmaktadır. S ( ) S Burada S 0 başlangıç değeri için serinin ortalaması kullanılmaktadır. Düzleştirme katsayısı ise tahmin hatasını (HKO) en küçük yapan sabit bir değerdir. Üstel düzleştirme yönteminde son döneme ait veri elde edildikten sonra gelecek döneme ait tahmin yapılabildiğinden bu yöntem ile ilgili denklemlerdeki indis t yerine, yani örneklem büyüklüğü olduğuna dikkat edilmelidir. Bu yöntemde örneklem büyüklüğü sabit olarak değil de birer birer büyüyen bir değişkendir.
8 ahminin alt ve üst sınırını bulabilmek için aşağıdaki formül kullanılmaktadır. S ± z 2 HMO d S : Gelecek dönem için öngörü, z /2 :/2 önemlilik düzeyinde normal dağılım tablosu HMO : Son döneme ait hatanın mutlak ortalaması d : Düzeltme katsayısı, (Bir dönemlik öngörü için.25 değerini almaktadır). HMO t z t z t
9 Regresyon denklemi sonucunda regresyon katsayısının anlamlı olmadığı görülmektedir. z t t ε t t < t 2 ; Basit üstel düzleştirme yöntemi kullanılırsa, HK Düzleştirme katsayısı değerini almaktadır. Serinin ortalaması olduğundan başlangıç değerleri S 0 ve 0 da olarak seçilmektedir.
10 Basit üstel düzleştirme yöntemi formülü ( ) S durumunda olacaktır. HMO 23 e t t Bu durumda 997 yılının tahmin sınırları (.96)( 0.626)(.25) 6 ±.53 ( 4.47;7.53) 6 ±
11 HOL ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ rende sahip mevsimsel dalgalanması olmayan serilerin tahmin işleminde Holt üstel düzleştirme yöntemi kullanılmaktadır. F a b ( F ) a b ( )( a b ) t ( a a ) ( γ ) b γ : ortalama düzeyin düzleştirme katsayısı γ: eğimin düzleştirme katsayısı F: öngörünün yapılacağı dönem sayısı Eşitliklerdeki başlangıç değerleri seriye basit regresyon denklemi uygulanarak elde edilmektedir. Regresyon denklemindeki sabit terim (a) a 0 ve regresyon katsayısı (b) b 0 olmaktadır.
12 Eğer ve γ 0 değerlerini alırsa, a b b b 0 b b bb 0 ve b 0 a a z a t e t Birinci farklarının regresyon denklemi dönmektedir. Serinin trendi doğrusal olduğundan serinin birinci farklarında trend olmayacağı açıktır. Sonuç olarak, üstel düzleştirme formüllerinden yola çıkarak özel regresyon denklemlerine ulaşılmak mümkündür.
13 Holt üstel düzleştirme yönteminde tahminin alt ve üst sınırlarının bulunması üstel düzleştirme yönteminde olduğu gibidir. Üstel düzleştirme yönteminde dönem sırasıyla tahminler elde edildiğinden her yeni dönem için tahminlerin güncelleştirilmesi gerekmektedir. Bu güncelleştirme işlemi tahmin değerlerinde yapıldığı gibi hatanın mutlak ortalaması için de yapılabilmektedir. Eğer bir dönem önceki hatanın mutlak ortalaması biliniyorsa, bir dönem sonraki hatanın mutlak ortalaması da HMO. HMO e
14 WINERS ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ rende ve mevsimsel dalgalanmaya sahip serilerin tahmininde Winters üstel düzleştirme yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem önce serinin ortalama düzeyine, eğimine ve sonra mevsimsel bileşenine uygulanmaktadır. oplamsal modele uygun serilerde bu yöntem aşağıda verilen formülleri kullanarak tahminlerin güncelleştirilme işlemini yapmaktadır. Ortalama düzeyinin güncelleştirilmesi a ( M ( s) ) ( )( a b ) a : dönemindeki ortalama düzey (sabit terim) için yeni düzleştirme tahmini : Ortalama düzey için düzleştirme katsayısı - M (-s): dönemindeki mevsimsellikten arındırılmış orijinal veriler a - : (-) döneminde ortalama düzey için yapılan eski düzleştirme tahmini b - : (-) döneminde bulunan eğimin eski düzleştirme tahmini
15 Serinin eğiminin güncelleştirilmesi b ( a a ) ( γ ) b γ b : dönemindeki eğimin yeni düzleştirme tahmini γ: eğim için düzleştirme katsayısı a a - : Ortalama düzeyin yeni tahmini ile eski tahmini arasındaki fark b : (-) döneminde bulunan eğimin eski düzleştirme tahmini
16 M Serinin mevsimsel bileşeninin güncelleştirilmesi ( a ) ( ) M ( s) s ( ) δ δ M s () : dönemindeki mevsimsel bileşen için yeni düzleştirme tahmini δ: Mevsimsel bileşen için düzleştirme katsayısı a : Orijinal verilerden ortalama düzeyin yeni tahmini çıkartılarak elde edilen verilerdeki mevsimsel değişim M ( s) : ( s) döneminde bulunan mevsimsel bileşeninin eski düzleştirme tahmini
17 Gözlemin tahmin değerinin elde edilmesi, a b M ( s) : Bir sonraki dönem () için öngörü a : dönemindeki ortalama düzeyin düzleştirme tahmini b : dönemindeki eğim için düzleştirme tahmini M ( s) : ( - s) döneminde yapılan ( ) dönemi için düzleştirme tahmini
18 Çarpımsal modele uygun seriler için bu güncelleştirme formülleri: ( ) ( )( ) b a s M a ( ) ( ) b a a b γ γ ( ) ( ) s M a M s δ δ ) ( ( ) ( ) s M b a.
19 Winters üstel düzleştirme yönteminde başlangıç değerleri regresyon analizi ya da ayrıştırma yöntemi kullanılarak elde edilir. Regresyon analizi ile başlangıç değerlerini bulabilmek için periyodu 4 olan bir seri olduğu varsayılsın. Bu seriye uygulanan regresyon denklemi: z t a bt cm c2m 2 c3m 3 e t M değişkenleri mevsimsel kukla değişkenleridir. Periyot 4 ise denklemde 3 tane kukla değişken olmalıdır. t M M 2 M Regresyon denklemindeki regresyon katsayısı c birinci mevsim kukla değişkenin başlangıç değeri M (0); c 2 ikinci mevsim kukla değişkenin başlangıç değeri M 2 (0); c 3 üçüncü mevsim kukla değişkenin başlangıç değeri M 3 (0) ve M 4 (0) terimi ise 0 olmaktadır.
20 Başlangıç değeri ayrıştırma yöntemine göre de bulunabilmektedir. Ayrıştırma yöntemine göre elde edilen birinci mevsimsel endeks M (0); ikinci mevsimsel endeks M 2 (0); üçüncü mevsimsel endeks M 3 (0) ve dördüncü mevsimsel endeks M 4 (0) terimlerini oluşturmaktadır. Bu başlangıç değerleri sayısı periyot değeri kadar olmalıdır. ahmin sınırlarının bulunması basit üstel düzleştirme yönteminde olduğu gibidir. Winters yöntemi uygulanana seride trend önemsiz ise ilgili tüm formül ve denklemlerde trende ait terimlerin ihmal edilmesi gerekmektedir. Üstel düzeltme yönteminde minimum HKO değerini veren düzleştirme katsayıları önemlidir. Optimal olarak düşünülen düzleştirme katsayılarının devamlı bir şekilde bu özelliklerini koruyup korumadığını kontrol etme için aşağıdaki Sinyal İzleme Yöntemi kullanılabilir. Sİ t e t HMO t Sİ değeri 4 ile 6 değerleri arasında bir değer alırsa düzleştirme katsayılarının optimallik özelliklerini devam ettirdikleri söylenebilir. Eğer bu değer belirtilen aralığın dışında bir değer alıyorsa bu durumda baştan yeni düzleştirme katsayıları bulunmalıdır.
ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ
ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip
DetaylıZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ
ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman
DetaylıZaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören
Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,
DetaylıDoç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ
I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA
DetaylıZaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.
Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere
DetaylıALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi
ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz
Detaylı2. 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
DetaylıİÇİNDEKİLER. 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
DetaylıTahminleme Yöntemleri
PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü Tahminleme Yöntemleri 2012-2013 Bahar Yarıyılı 1 İçerik 1. Talep Tahmini Kavramı 2. Talep Tahminlerinin Kullanım Yeri 3. Talep Tahmin Modelleri
DetaylıKoşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
DetaylıNedensel Modeller Y X X X
Tahmin Yöntemleri Nedensel Modeller X 1, X 2,...,X n şeklinde tanımlanan n değişkenin Y ile ilgili olmakta; Y=f(X 1, X 2,...,X n ) şeklinde bir Y fonksiyonu tanımlanmaktadır. Fonksiyon genellikle aşağıdaki
DetaylıSürelerine Göre Tahmin Tipleri
Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
DetaylıSOSYAL GÜVENLĐĞĐN ÖNEMLĐ DEĞĐŞKENLERĐNĐN ZAMAN SERĐLERĐ ANALĐZĐ ĐLE ÖNGÖRÜSÜ
T.C. SOSYAL GÜVENLĐK KURUMU BAŞKANLIĞI SOSYAL GÜVENLĐK UZMANLIK TEZĐ SOSYAL GÜVENLĐĞĐN ÖNEMLĐ DEĞĐŞKENLERĐNĐN ZAMAN SERĐLERĐ ANALĐZĐ ĐLE ÖNGÖRÜSÜ HAZIRLAYAN Yasemin Göknur ÜNDEMĐR TEZ DANIŞMANI Doç.Dr.Cem
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
Detaylı3 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
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
Detaylıİstatistik 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
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıHareketli Ortalama ile Mevsimsel Ayrıştırma (Yöntem-2)
Tahmin Yöntemleri Hareketli Ortalama ile Mevsimsel Ayrıştırma (Yöntem-2) Mevsimsel etkenin tahmininde kullanılan diğer bir yöntem de N dönemlik hareketli ortalamaların alınmasıdır. Burada N değeri aynı
DetaylıDers Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon
Ders Planı: - Talep Yapıları - Tahmin Etmede Önemli Kararlar - Yargısal Yöntemler - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon - Zaman Serisi Yöntemleri - Zaman Serisi Yönteminin Seçimi - Çoklu Tekniklerin
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30
DetaylıİÇİNDEKİLER 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
DetaylıEndüstri Mühendisliğine Giriş
Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr
DetaylıSDÜ MMF ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÜRETİM PLANLAMA VE KONTROL. 1. Uygulama: İhtiyaç Hesaplama. İçindekiler. Uygulamalar
SDÜ MMF ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÜRETİM PLANLAMA VE KONTROL 1. Uygulama: İhtiyaç Hesaplama Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
DetaylıTahminleme Yöntemleri-2
PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi
DetaylıMeslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıZAMAN SERİ ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR
ZAMAN SERİ ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR 1 KAVRAMLAR Öngörü: Gelecek olayları ya da koşulları tahmin etmeye öngörü denir. Karar verme sürecinde vazgeçilmez bir unsurdur. Nitel(kalitatif) Yöntemler: Öngörü
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)
ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV (KEY) Aşağıda verilen Y zaman sersisi bir ürünle ilgili satışları,aylar itibariyle, gösteren bir seridir. a) Bu serinin garfiğini çizip serinin taşıdığı desenleri (Trend, mevsimsellik
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
DetaylıKantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN
Kantitatif Tahmin Yöntemleri Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN Tahmin Nedir? Günlük hayatta bilinçli veya bilinçsiz birçok tahminde bulunuruz. Hava durumu, trafik, sınav soruları, kişisel ilişkiler... Peki Firmalar???
DetaylıİSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı
Detaylı7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.
7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan
DetaylıKORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ
KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ 1 KORELASYON ANALİZİ İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü(derecesini) ve yönünü belirlemek için hesaplanan bir sayıdır. Belirli
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
Detaylı8.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
DetaylıCh. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında Ardışık Bağıntı (Serial Correlation) ve Değişen Varyans
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri II Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında
DetaylıCEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.
T C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OTM317 Müh. İstatistik İstatistiği ÖĞRENCİNİN: ADI - SOYADI ÖĞRETİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B
DetaylıARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI
ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI Mehmet KURBAN 1 Ümmühan BAŞARAN FİLİK 2 Sevil ŞENTÜRK 3 1,2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi,
DetaylıEŞANLI DENKLEM MODELLERİ
EŞANLI DENKLEM MODELLERİ Eşanlı denklem modelleri, tek denklemli modeller ile açıklanamayan iktisadi olayları açıklamak için kullanılan model türlerinden birisidir. Çift yönlü neden-sonuç ilişkisi söz
DetaylıALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS
ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS Bu çalışmada Ulusal Sınai Endeks serisiyle ilgili analizler yapılacaktır. Öncelikle seri oluşturulur. Data dan Define Dates e girilir oradan weekly,days(5) işaretlenir ve
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 7- SAYISAL TÜREV Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 GİRİŞ İntegral işlemi gibi türev işlemi de mühendislikte çok fazla kullanılan bir işlemdir. Basit olarak bir fonksiyonun bir noktadaki
DetaylıMekanik Titreşimler ve Kontrolü. Makine Mühendisliği Bölümü
Mekanik Titreşimler ve Kontrolü Makine Mühendisliği Bölümü s.selim@gtu.edu.tr 10.10.018 Titreşim sinyalinin özellikleri Daimi sinyal Daimi olmayan sinyal Herhangi bir sistemden elde edilen titreşim sinyalinin
DetaylıA İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.
. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. Buna göre, n C r + n C r toplamı aşağıdakilerden hangisine eşittir? A) n + C r B)
DetaylıBekleme Hattı Teorisi
Bekleme Hattı Teorisi Sürekli Parametreli Markov Zincirleri Tanım 1. * +, durum uzayı * +olan sürekli parametreli bir süreç olsun. Aşağıdaki özellik geçerli olduğunda bu sürece sürekli parametreli Markov
DetaylıLOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ
LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıSÜT KOYUNCULUĞUNDA LAKTASYON EĞRİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ. Researchıng the Lactatıon Curve Modelles of Producıng Sheep Mılk
SÜT KOYUNCULUĞUNDA LAKTASYON EĞRİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ Researchıng the Lactatıon Curve Modelles of Producıng Sheep Mılk Funda ÇOBAN Zootekni Anabilim Dalı G.Tamer KAYAALP Zootekni
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
Detaylıistatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A
2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır
DetaylıTÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİMİNDE TARIM BÖLGELERİNE AİT ARZ ESNEKLİKLERİNİN TESPİTİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA
TÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİMİNDE TARIM BÖLGELERİNE AİT ARZ ESNEKLİKLERİNİN TESPİTİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA Doç Dr. Fahri YAVUZ 1 Yrd. Doç Dr. Vedat DAĞDEMİR 1 Zir. Yük. Müh. Okan DEMİR 2 1. GİRİŞ Buğday üretimi,
DetaylıİSTATİSTİK-II. Korelasyon ve Regresyon
İSTATİSTİK-II Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon ve Regresyon Genel Bakış Korelasyon Regresyon Belirleme katsayısı Varyans analizi Kestirimler için aralık tahminlemesi 2 Genel Bakış İkili veriler aralarında
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve
DetaylıNokta 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
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 310 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ 20.09.2016 Sayı 55 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK verilerine göre Sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri, esnaf,
Detaylı5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri
Elektrik devrelerinde ölçülebilen büyüklükler olan; 5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri Akım Gerilim Devrede bulunan kaynakların tiplerine göre değişik şekillerde olabilir. Zamana bağlı
DetaylıÇeşitli periyotlar için "Preston-Bennet yöntemi" ile ölüm düzeylerinin hesaplanması ve regresyon modellemesi
Türkiye Hayat Tablosu Çalışmanın hazırlık aşamasında Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırmaları, Türkiye Ulusal Anne Ölümleri Çalışmaları, Sağlık Bakanlığı verileri, Sosyal Güvenlik Kurumu verileri, Türkiye
DetaylıISTATISTIK 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,
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 294 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ xx.04.2017 Sayı 62 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK ve İŞKUR verilerine göre sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri,
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 302 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ xx.01.2017 Sayı 59 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK ve İŞKUR verilerine göre sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri,
Detaylırasgele 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
Detaylıortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k
ÇOKLU REGRESYONDA GÜVEN ARALIKLARI Regresyon Katsayılarının Güven Aralıkları y ( i,,..., n) gözlemlerinin, xi ortalama ve i k ve normal dağıldığı varsayılsın. Herhangi bir ortalamalı ve C varyanslı normal
DetaylıÇift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)
Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının
DetaylıİSTATİSTİK 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
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 308 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ xx.10.2016 Sayı 56 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK ve İŞKUR verilerine göre sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri,
DetaylıFiziksel Sistemlerin Matematik Modeli. Prof. Neil A.Duffie University of Wisconsin-Madison ÇEVİRİ Doç. Dr. Hüseyin BULGURCU 2012
Fiziksel Sistemlerin Matematik Modeli Prof. Neil A.Duffie University of Wisconsin-Madison ÇEVİRİ Doç. Dr. Hüseyin BULGURCU 2012 Matematik Modele Olan İhtiyaç Karmaşık denetim sistemlerini anlamak için
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıSAĞLIK SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİNİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA A FORECASTING APPLICATION IN HEALTHCARE INDUSTRY
İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimleri Dergisi Yıl:14 Sayı:27 Bahar 2015 s. 37-53 SAĞLIK SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİNİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA A. Göksu ÖZÜDOĞRU 1, Ali GÖRENER 2 ÖZET Doğru ve güvenilir
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 294 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ xx.03.2017 Sayı 61 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK ve İŞKUR verilerine göre sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri,
DetaylıKONYA TİCARET ODASI İSTİHDAM İZLEME BÜLTENİ
KONYA DA SİGORTALI ÇALIŞAN SAYISI 296 BİN OLDU: HABER BÜLTENİ xx.12.2016 Sayı 58 Konya İstihdam İzleme Bülteni; SGK ve İŞKUR verilerine göre sigortalı ücretli çalışan sayısı, kadın çalışan sayısı, işyeri,
DetaylıNormallik Varsayımı ve Ençok Olabilirlik Yöntemi
Normallik Varsayımı ve Ençok Olabilirlik Yöntemi EO Açıklayıcı Örnekler Ekonometri 1 Konu 14 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike
DetaylıKukla Değişkenlerle Bağlanım. Ekonometri 1 Konu 30 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
Kukla Değişkenlerle Bağlanım Kukla Değişkenlere İlişkin Konular Ekonometri 1 Konu 30 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0
Detaylı15.433 YATIRIM. Ders 7: CAPM ve APT. Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar
15.433 YATIRIM Ders 7: CAPM ve APT Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar Bahar 2003 Öngörüler ve Uygulamalar Öngörüler: - CAPM: Piyasa dengesinde yatırımcılar sadece piyasa riski taşıdıklarında ödüllendirilir.
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıElektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3
Elektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3 Faz ve Grup Hızı Güç ve Enerji Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Dik Gelişi Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Eğik Gelişi Dik Kutuplama Paralel Kutuplama Faz ve Grup
DetaylıBölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ
Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi
Detaylı17 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: TAHMİN Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 17 Ekim 2012 Ekonometri
DetaylıGerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma
2 13.1 Normal Dağılımın Standartlaştırılması Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma değerleriyle normal
DetaylıRİSK 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
Detaylı8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS
8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış
DetaylıEşanlı Denklem Modelleri
Eşanlı Denklem Modelleri Eşanlı Denklem Yöntemleri Ekonometri 2 Konu 23 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC
DetaylıSEK Tahmincilerinin Türetilmesi. SEK Tahmincilerinin Türetilmesi. Ekonometri 1 Konu 8 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
İki Değişkenli Bağlanım Modeli SEK Tahmincilerinin Türetilmesi Ekonometri 1 Konu 8 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0
DetaylıDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci
DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci Tek Değişkenli Zaman Serisi Modelleri Ekonomik verilerin analizi ile ekonomik değişkenlerin gelecekte alabilecekleri
DetaylıKONULAR. 14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE EK KONULAR Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri
DetaylıYatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta
Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ 1 Dr. Mevlüt CAMGÖZ İçerik Karakteristik Doğru ve Beta Katsayısı Karakteristik Doğrunun Tahmini Beta Katsayısının Hesaplanması Agresif ve
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT352 Ekonometri II, Dönem Sonu Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 5 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların
Detaylı9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?
9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Doğrusal Ara Değer Hesabı Lagrance Polinom İnterpolasyonu
DetaylıAERODİNAMİK KUVVETLER
AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından
Detaylı8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak ya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için
Detaylı