Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences"

Transkript

1 Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Kabul Edlmş Araştırma Makales (Düzelememş Sürüm) Accepted Research Artcle (Ucorrected Verso) Makale Başlığı / Ttle Karayolu trafk kazalarıda kaza aalz kesmler yaklaşım model A ew approach for road traffc accdets: Crash aalyss segmets model Yazarlar / Authors Referas No / Referece No DOI Haka GÜLER PAJES /pajes Bu PDF dosyası yukarıda blgler verle kabul edlmş araştırma makales çermektedr Sayfa düze, dzgleme ve so celeme şlemler heüz tamamlamamış olduğuda, bu düzelememş sürüm bazı üretm ve dzg hataları çereblr Ths PDF fle cotas the accepted research artcle whose formato gve above Sce copyedtg, typesettg ad fal revew processes are ot completed yet, ths ucorrected verso may clude some producto ad typesettg errors

2 Pamukkale Uv Muh Blm Derg, XX(X), XX-XX, 20XX Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Karayolu trafk kazalarıda kaza aalz kesmler yaklaşım model A ew approach for road traffc accdets: Crash aalyss segmets model Haka GÜLER * İşaat Mühedslğ Bölümü, Mühedslk Fakültes, Sakarya Üverstes, Sakarya, Türkye Gelş Tarh/Receved: , Kabul Tarh/Accepted: * Yazışıla yazar/correspodg author do: 05505/pajes Araştırma Makales/Research Artcle Öz Bu çalışmada kaza aalzler kousuda yapıla araştırmaları geş br lteratür taraması yapılarak kaza aalz kesmler adıda ye br yaklaşım model gelştrlmştr Bu modelde, kaza aalz yapılacak ola yolu geometrk ve trafk özellkler dkkate alıarak yol kesm homoje özellkte kaza aalz kesmlere bölümüştür Çalışma bölgesde meydaa gele trafk kazalarıa etk ede faktörler ve bu faktörler sebep olduğu kaza şddetler belrlemştr Her br aalz kesme at geçmş trafk kazaları belrl br zama peryodu ç celemş, kaza şddetlere ve kazaya etk ede faktörlere ağırlık değerler verlmştr Gerçekleştrle aalzlerle her br kaza aalz kesm, kaza açısıda öem derecese göre sıralamıştır Souç olarak gelştrle model verler teork olarak üretle kuramsal br yol kesmde test edlmş, dğer kaza aalz modelleryle karşılaştırılmış ve güvelr souçlar elde edlmştr Aahtar kelmeler: aalz kesmler, aalz, Trafk kazaları Grş Karayolları üzerde araç ve yaya hareketler gerçekleşrke güvelğ tehlkeye sokablecek trafk kazaları olablmektedr Bu kazalar başta yol, sa ve araç faktörler olmak üzere pek çok olumsuz faktörü br araya gelmesde kayaklamaktadır Meydaa gele kazalar, kazaı şddete bağlı olarak madd hasarlı, yaralamalı veya ölümlü olarak souçlamaktadır Yol güvelğ artırmak amacıyla çeştl araştırmacılar tarafıda trafk kazalarıı sebepler ve kara okta olarak smledrle krtk kesmler buluması kousuda çalışmalar yapılmaktadır Karayolu trafk güvelğ, yayaları ve sürücüler karayolu üzerde güvel br şeklde hareketler gerçekleştrmeler ç alıması gereke ölemler kapsamaktadır ları ölemes veya e aza drlmes ç; sürücüler ve yayaları blçledrlmes, yol geometrs mühedslk esaslarıa uygu olarak yapılması, yollarda yeterl ve gerekl trafk kotrol sstemler olması ve motorlu araçları güvelğ artıracak şeklde tasarlamış olması gb pek çok parametre ele alıması gerekmektedr Kamu sağlığı ve yaralamalar kousuda karayolu trafk kazaları tüm düyada e öeml problem olarak görülmektedr Düya Sağlık Örgütü ü (WHO) yapmış olduğu çalışmalarda her yıl yaklaşık 3 mlyoda fazla saı trafk kazalarıda hayatıı kaybettğ ve 20 la 50 mlyo arası saı yaraladığı görülmektedr İstatstklere göre trafk kazalarıda meydaa gele ölümler yaklaşık %90 gb br oraıı düşük ve orta gelrdek ülkelerde olduğu tespt edlmştr [] Al-Haj; araç sahplğ (kş başıa araç), ölüm rsk (kş başıa ölüm) ve trafk rsk (araç başıa ölüm) üzere uluslararası br araştırma yapmıştır Araştırma souçlarıa göre gelşmş ülkelerde araç sahplğ fazla, ölüm ve Abstract I ths study a comprehesve lterature revew was doe o road traffc accdet studes ad a ew approach amed crash aalyss segmets was developed I ths approach, the case area was dvded to homogeous aalyses segmets by cosderg geometrcal ad traffc propertes of the road segmet The traffc accdets ad the accdets factors wth ther crash severtes were defed The weghted ratos were assged to the crash factors ad to the crash severtes after hstorcal traffc accdet records were gathered durg a defed perod for each aalyss segmets Each crash aalyses segmets were raked by cosderg ther prortsato after some aalyses Cosequetly, the developed model was tested for a hypothetcal road segmet wth a data set geerated theoretcally ad compared wth the other crash aalyss models ad relable results were foud Keywords: Crash aalyss segmets, Crash aalyss, Traffc accdets trafk rskler se daha azdır Oysa gelşmekte ola ülkelerde tam ters br durum söz kousudur [2] Bu çalışmada karayolu trafk güvelğ üzere geş br lteratür taraması yapılarak, trafk güvelğ ve kaza aalz çalışmaları celemş ve Aalz Kesmler (KAK) adıda öcek çalışmaları da kapsaya ye br yaklaşım model gelştrlmştr Gelştrle bu modelde aalz yapılacak ola yol kesm homoje özellkler taşıya kaza aalz kesmlere bölümüştür aalz kesmler oluşturulmasıda; yol geometrk özellkler (şert sayısı, eğm, kurba durumu, dever durumu ve mktarı vb) ve trafk verler (trafk hacmler, trafk yoğuluğu, hızlar vb) dkkate alımıştır aalz yapılacak ola yol kesmde meydaa gele kazaları sayısı, trafk kazalarıa etk ede faktörler (yol, araç ve sa) ve bu faktörler sebep olduğu kaza şddetler (ölümlü, yaralamalı ve madd hasarlı) esasıda her br kaza aalz kesm ç ayrı ayrı belrlemştr Gelştrle model, yol geometrk özellkler ve trafk verler kuramsal olarak belrlee örek br yol kesmde test edlerek aalzler gerçekleştrlmş ve güvelr souçlar elde edlmştr 2 Lteratür araştırması aalzlerde lk çalışmalar Smeed RJ tarafıda yapılmıştır Smeed RJ, 949 yılıda 20 farklı ülkeye at trafk verler karşılaştırarak br regresyo model gelştrmştr Bu modelde trafk rsk (araç başıa ölüm) le araç sahplğ (kş başıa araç sayısı) arasıda ters br lşk olduğu bulumuştur [3]-[4] Gelştrle model ve kullaıla değşkeler: F V Vc P ()

3 F : Ülkede karayolu kazalarıda öleler sayısı, V : Ülkede araç sayısı, P : Nüfus, α = 0003 ve β = 2/3 Oppe, ölümlü kaza oralarıı, araç-klometre ve zamaa bağlı olarak egatf br üstel foksyo olarak taımlaableceğ kabul etmştr Gelştrle bağıtı ve kullaıla parametreler aşağıda verlmştr [5]: F t l Vt t Ft : Herhag br t yılıda ülkede trafk kazalarıda öleler sayısı, Vt : Herhag br t yılıa at araç-klometre değer, t : Zama, ve β katsayılar Koorstra, motorlu araç sayısıı zamaa bağlı olarak dkkate almış ve ölümlü kazalarla üfus arasıdak lşk zama sürece dahl edlmes gerektğ belrtmştr Araştırmacı aşağıdak formülü gelştrmştr [6]: F zv V t x t w max tt V tt' y (2) c V ' (3) Ft : Herhag br t yılıda ülkede trafk kazalarıda öleler sayısı, Vt : Herhag br t yılıda araç klometre değer, Vmax : Maksmum araç-klometre değer, t : Yıl olarak zama farkı, x, w, z, y, ve c katsayılar Nav ve dğ, Smeed deklem; trafk rsk, kş rsk ve motorlu araç parametreler alarak üç boyutlu br deklem hale getrmştr Nav ve dğ tarafıda gelştrle bağıtı ve kullaıla parametreler [7]: M M o T T f e (4) M0 : Maksmum kşsel rsk durumuda motorlu araç sayısı, Tf, : Üstel eğr T-ekse le buluştuğu okta, T : Araç başıa ölümlü trafk rsk değer, M : Nüfus başıa motorlu araç sayısı yoğuluğuu fazla olduğu karayolu kesmler belrlemesyle lgl olarak da çok sayıda farklı krter dkkate ala modeller gelştrlmştr Geellkle yüksek kaza yoğuluğua sahp yolları sıralamasıyla lgl olarak üç öeml tekk kullaılmaktadır Bular; a) kesmler bast sıralama tekğ le sıralaması, b) Güvelk aralığı esası, c) Amprk Bayesa yötemlerdr [8]-[9] Bast sıralama tekğde yollarda meydaa gele kazalar kaza sıklığı, kaza oraı gb parametreler dkkate alıarak azala şeklde sıralaır Güvelk aralığı yaklaşımı statstkte kullaıla güve aralıkları esasıa dayamaktadır İcelee kesmde gözlee kaza sayısı, karşılaştırma yapıla bölgede (bezer telktek bölge) gözlee ortalama kaza sayısıı aşarsa bu bölge güvel olmaya bölge olarak taımlaır Her k yötemde; kaza sıklığı, yoğuluk, ora, şddet, kalte kotrol oraı, sıklık-ora ve şddet-ora gb kaza modeller çereblmektedr Araştırmacılar uygulama şekle göre lgl model terch etmektedrler Bu tekklerle lgl açıklamalar aşağıda verlmştr sıklık modelde, yol kesmlere at kaza sayıları azala şeklde sıralaır ve güvel olmaya kesmler mühedslk açısıda değerledrlmek üzere belrler [0]-[] Bu modelde bezer kesmler brbrleryle karşılaştırılır Bu modelle lgl olarak lteratürde çeştl çalışmalar bulmak mümküdür Geelde yolu belrl br oktasıdak güvelk aalzlerde krtk kaza frekası değer kullaılmaktadır Krtk kaza frekası aşağıdak bağıtı le hesaplaır: F CR F S (5) av F CR : Krtk kaza frekası, F av : Ayı özellğe sahp tüm yol kesmlere at ortalama kaza frekası, S F : ayı özellğe sahp tüm yol kesmlere at kaza frekaslarıı stadart sapması yoğuluk modelde de kaza sıklık modele bezer br yaklaşım vardır Bu modelde her br yol kesm ç klometre başıa kaza sayısı belrlemektedr [2]-[3] Bölgeler kaza yoğuluk değerlere göre azala şeklde sıralamakta ve öcede belrlee br değer üzerde ola kesmler yüksek kazalı bölgeler olarak sııfladırılmaktadır Geelde yolu belrl br uzuluğuda güvelk aalz çalışmalarıda krtk kaza yoğuluğu değer kullaılmaktadır Krtk kaza yoğuluğu aşağıdak bağıtı le hesaplaır: D CR av F D S (6) D CR : Krtk kaza yoğuluğu, D av : Ayı özellğe sahp tüm yol kesmlere at ortalama kaza yoğuluğu, S D : Ayı özellğe sahp tüm yol kesmlere at kaza yoğuluğu stadart sapması oraları model, kaza aalzlerde e çok kullaıla ve e bast rsk aalzlerde brsdr oraı, araç-klometre veya yola gre araç başıa meydaa gele kazaları malyet veya kaza sayısıdır ora modelde, trafk hacm le kaza sıklığı değerler kullaılmaktadır [4]-[5] Bu modelde, kaza sayısıı fazla olduğu yol kesmlere at kaza oraları azala şeklde sıralaır ve değerledrme yapılır şddet modelde kazaları şddet dkkate alımaktadır Bu modelde yolu belrl br kesmde yaralama, ölüm veya madd hasarla souçlaa kazalara br ağırlık değer verlmekte ve kazaı madd kayıpları da dkkate alımaktadır [6] Ölümlü ve cdd yaralamalı kazalara, küçük yaralamalı ve sadece madd hasar oluşa kazalara göre daha büyük br ağırlık değer verlmektedr Bu modelde aşağıda belrtle şddet türüe bağlı olarak meydaa gele olaya br ağırlık değer verlr: D Ölümlü: Br veya brde fazla ölümlü (Büyük br ağırlık değer ataır), 2

4 A-düzey yaralama: Normal çalışma hayatıı etkleyecek şeklde yaralama (felç, kırık vb), B-düzey yaralama: Normal çalışma hayatıı etklemeye acak gözle görülür yaralamalar (kırıklar, sıyrıklar, topallama, şşme, morarma vb) C-düzey yaralama: Olası acak gözle görülmeye yaralama (öreğ boyu tutulması) Madd hasarlı kazaları toplam sayısı (PDO): Sadece madd hasar (ölümlü kaza şddete göre daha az br ağırlık değer verlr) Ora kalte kotrol yötem, trafk güvelğ alaıda çok yaygı olarak kullaıla br yötemdr Br karayolu kesmde kaza sayılarıı Posso dağılımıa uyduğu kabul edlr oraı, bezer br kesme at eşdeğer kaza oraı le karşılaştırılır Bu yötemde, kazaları e yüksek ve e büyük değerler tespt edlr Şayet kaza oraı belrlee değerde daha yüksekse bu yol kesm kara okta olarak dkkate alıır Bu yötemde krtk kaza oraı, belrl br yol kesm ç araç trafğ dkkate alıarak ortalama kaza oraıı br foksyou olarak hesaplaır Krtk kaza oraı aşağıdak formül kullaılarak hesaplaır [7],[8]: R C k (7) m 2 m Rc, belrl br yol kesm ç krtk ora (mlyo araç başıa kaza sayısı veya mlyo araç-klometre başıa kazalar),, bezer yol karakterstklere sahp tüm yol kesmlerde ortalama kaza sayısı (mlyo araç başıa kaza sayısı veya mlyo araç-klometre başıa kaza sayısı), m, aalz süresce belrl br yol kesmde geçe araç sayısı (mlyo araç-klometre) veya belrl br kesme gre araç sayısı (mlyo araç), k, ögörüle RC ç statstk alamlılık düzey le belrlee olasılık faktörü İstatstkte alamlılık düzey le belrlee olasılık faktörü k ç aşağıda çeştl değerler verlmştr: k = 3090 (999% güvelrlk düzey), k = 2576 (995% güvelrlk düzey), k = 645 (95% güvelrlk düzey), k = 282 (90% güvelrlk düzey) Sıklık ora modelde, kazaları sıklıkla meydaa geldğ bölgeler kaza sayıları belrler Bu rakamlar kullaılarak kaza oraları belrler ve bu oraa göre bölgeler sıralaır [9] Sıklık oraı (FR) aşağıdak eştlkle hesaplaır: NA V 6 FR x0 (8) FR : Sıklık oraı, NA : Bölgede meydaa gele kaza sayısı, V : Trafk hacm Şddet ora model, kaza şddet ve kaza ora modeller çerr [9] Bu modelde eşdeğer madd hasar (EPDO) rakamsal olarak hesaplaır (kaza etklk modelde olduğu gb) Daha sora her br yol kesmdek şddet oraıı elde etmek ç EPDO değer hacm değere bölüür (mlyo olarak gülük araç sayısı veya mlyo olarak araç-klometre değer) Şddet oraı (EO) aşağıdak eştlkle hesaplaır: EPDO V 6 EO x0 (9) EO : Şddet oraı, EPDO : Eşdeğer madd hasar, V : Trafk hacm Amprk Bayesa yötem, bast sıralama ve güve aralığı yötemlere göre daha çok terch edlmş ve gelştrlerek çeştl uygulamalar yapılmıştır [9] Bu yaklaşım yol güvelğ aalzlerde uzu zamada ber kullaılmaktadır [20]-[2] Bezer kesmlerde geçmş kaza statstkler ve beklee kaza sayıları kullaılarak, Amprk Bayesa yötemler le kaza rsk yüksek ola bölgeler belrlemesde öeml br başarı sağlamıştır Bu yaklaşımda, br bölgedek gerçek kaza oraı, rassal br değşke ve bölgey temsl ede br kaza değer olarak ele alıır ve bölge geçmş kaza verler bölge tehlke olasılığıı tespt ç kullaılır [22] Hauer bu yötemle bezer kesmlere at kaza verler kullaarak, bu kesmlerde olablecek kazaları sayısıı tahm etmştr [23] Hgle ve Wtkowsk de kazaya meyll bölgeler belrlemesde Amprk Bayesa yötem kullamıştır [24] Özetle bu yötem, çalışma bölgesdek kaza sayılarıı tahm edlmesde ve tehlkel yol kesmler belrlemesde kullaılır Amprk Bayesa yötem k öeml kabule dayaır Brc kabulde, br bölgede meydaa gele kazaları Posso dağılımıa uyduğu kabul edlr Posso dağılımı aşağıdak eştlkle fade edlr [24]: p ' e P( p, ) (0) p! P ( p, ) : olasılığı, p : Kayda geçe kaza sayısı, : beklee kaza değer İkc kabulde, λ ı olasılık dağılımıı gama dağılımıa uyduğu kabul edlr g(λ), gama yoğuluk foksyou olarak fade edlr ve değşkeler br foksyou olarak modeller Lteratürde çok boyutlu kaza aalz değerledrmesyle lgl çalışmalar da bulumaktadır Boroujerda ve dğ tarafıda eşt uzuluktak yol kesmlere uygulaa, kaza faktörler ve bu faktörler şddet değerler çere çok boyutlu br değerledrme model gelştrlmştr [9] Murat ve Şekerler tarafıda trafk kaza verler klask ve bulaık kümeleme yötemleryle aalz edlmş, elde edle küme merkezlere yakı bölgelerdek trafk kazalarıı daha yoğu olduğu oktalar kara okta olarak belrlemştr Belrlee kara oktalar detaylı bçmde ele alıarak kazaya ede ola usurlar celemştr [25] Karaşah ve Terz, Isparta-Atalya karayolu üzerde yılları arasıda meydaa gele trafk kazalarıı Coğraf Blg Sstemler ortamıda değerledrerek kara okta aalz yapmışlardır [26] Saplıoğlu ve Karaşah, Isparta ldek trafk kazalarıı yoğu olduğu bölgeler ve kara oktaları coğraf blg sstemler (CBS) kullaarak tespt etmşlerdr Etk br yötem olarak söz edle CBS le tablolar oluşturulmuş ve kazaları değerledrlmes yapılmıştır [27] Emağa tarafıda şehrç aa arterlerde hız le kaza oluşumu arasıdak lşky araştırmak ç CBS tabalı br kaza aalz yötem gelştrlmştr Bu yötemde, zamaa bağlı ortalama kesm hızları le kesm geçmş kaza oraları ve üç güvelk ölçütü le 3

5 hazırlaa tematk kaza hartaları kullaılmıştır [28] Üal, br grup kara oktadak yleştrme alteratfler arasıda br optmzasyo çalışması yapmıştır Bu çalışmada, kaza sayılarıdak azalmayı maksmze edecek ve yapılacak yleştrmeler uygulaması ç gerekl ola projeler malyetler toplamıı mevcut bütçey aşmaması koşuluu sağlayacak şeklde br blgsayar programı gelştrlmştr [29] Oza ve dğ kaza rsk taşıya lkler belrlemes amacıyla tehlke deks metoduu kullamışlardır Yapıla rsk aalz ve dereceledrlmes soucuda tehlke deks metoduu, trafk kaza rsk aalzlerde kullaılableceğ ve bu sayede kaza sayılarıı azaltılablmes yöüde yapılacak çalışmalara temel oluşturableceğ belrlemştr [30] Atalay ve dğ Türkye de yılları arasıda meydaa gele aylık trafk kaza verler kullaarak zama sers aalz yötem le modelleme yapmışlardır Yapıla aalzler soucuda çalışma döemde kullaıla verlere göre e uygu model ARIMA(4,, 4) olduğuu belrlemşler Bu model kullaılarak e fazla ve e az kazaları meydaa geldğ döemler belrleyeblmşlerdr [3] Atalay ve dğ trafk kazalarıı oluşmasıda etkl olableceğ düşüüle sosyo-ekoomk ve ulaşımla lgl 20 farklı değşke belrlemşlerdr Türkye de 8 l ç bu değşkeler statstk değerler elde edlmş ve çalışmaı ver tabaı oluşturulmuştur Bu değşkeler bell gruplar altıda toplamak amacıyla faktör aalz yapılmış, faktör skorlarıa göre ller tematk hartaları oluşturulmuş ve kazaları aalzler yapılmıştır [32] Çodur ve dğ karayolu güvelğ sağlamasıda kazalara ede ola faktörler celeyerek geelleştrlmş leer regresyo tekğ le kaza tahm model gelştrmşlerdr [33] Çodur, yapay sr ağları yötem kullaarak Erzurum l karayolu trafk kazalarıı aalz yapmıştır Yapay sr ağları le yapıla aalzlerde karayolu trafk kazalarıda e etkl parametre düşey kurblar olduğu tespt edlmştr [34] Akgügör ve Doğa; regresyo aalz, yapay sr ağları ve geetk algortma yötemler kullaarak İzmr l ç trafk kaza tahm modeller gelştrmşlerdr Her üç yötemle kaza modeller gelştrlrke değşke olarak üfus, araç ve kaza sayıları kullaılmış ve bu yötemler karşılaştırması yapılmıştır [35] Akgügör ve Doğa; yılları arasıdak üfus, araç, kaza, yaralı ve ölü sayısı verler kullaarak Türkye ç trafk kaza modeller gelştrmşlerdr Bu çalışmada Smeed ve Adreasse modellerde yararlaılmıştır Gelştrle modele Smeed Bezeşm Model adı verlmştr [36]-[37] Irgat ve dğ tarafıda se makroskobk ulaşım plalama tekkler kullaılarak Sakarya l ç br kaza aalz çalışması yapılmıştır Bu çalışmada br ulaşım plalama yazılımıı (Vsum) modülü ola Vsum Safety programı kullaılmıştır [38] 3 Türkye de kaza aalzler Türkye de Karayolları Geel Müdürlüğü br karayoludak kara oktalarıı ortada kaldırılması veya yleştrlmes sürecyle lgl olarak aşağıda belrtle faalyetler yapmaktadır [39]: Kara oktaları belrlemes, karayolu ağıda özellkle tehlkel ola oktaları ve kara oktaları belrlemes sürecdr, Teşhs, belrlemş ola kara oktaları her bre lşk soruları, kazaya yol aça faktörler ve eksklkler eler olduğuu araştırılması sürecdr, Karşı ölemler buluması, gerçek sorular ve eksklklere dayalı olarak her kara oktaya uygu karşı ölemler oluşturulmasıa yöelk ssteml br aalz alamıı taşımaktadır, Etkler tahm edlmes, uygu karşı ölemler güvelk etkler (ve gerektğ takdrde ötek etkler) ve malyetler tahm edlmes sürecdr, Öcelkledrme, bazı taımlamış krterlere, tahm etklere, malyetlere ve bütçe kısıtlamalarıa dayalı olarak e y eylem plaıı (veya yatırım programıı) buluması alamıı taşımaktadır, Uygulama, eylem plaıa (veya yatırım programıa) dahl edlmş ola öcelkledrlmş ölemler fle gerçekleştrlmes alamıı taşımaktadır Türkye de Karayolları Geel Müdürlüğü tarafıda kaza aalzlerde ora kalte kotrol yötem kullaılmaktadır Bu yötemle brlkte ) oraı, ) frekası, ) Şddet deks de kullaılmaktadır Hesaplamalar km uzuluğudak yol kesm ç yapılmaktadır Hesaplaa bu üç değer şayet üst eşk değerler aşarsa bu kesm kara okta olarak dkkate alımaktadır [39] Şddet deks ç k farklı taım kullaılmaktadır İlk şddet deks taımıda (SIA); kazalar üçe ayrılmaktadır: Sadece madd hasarlı (PDO), yaralamalı (I) ve ölümlü (F) ı şddet, meydaa gele toplam kazaları kategorse bağlı olarak öcede taımlaa katsayılar le çarpılması le hesaplamaktadır İkc şddet deks taımıda (SIB); öcede belrlee katsayılar, kesmde meydaa gele yaralamalı ve ölümlü kazaları tümüe doğruda uygulamaktadır [28,[39] Karayolları Geel Müdürlüğü tarafıda SIA hesaplamasıda aşağıdak eştlk kullaılmaktadır [28],[39]: SI A PDO 3xI 9xF () SIA : lk şddet deks, PDO : sadece madd hasarlı kazaları toplam sayısı, I : yaralamalı kazaları sayısı, F : ülkede (bölgede) karayolu trafk kazalarıda öle sa sayısı Şddet deks kc taımıda; kaza sayısı yere ölümlü, yaralamalı ve hasarlı araçlarıı sayısı kullaılmaktadır Bu deks aşağıdak eştlk kullaılarak hesaplamaktadır [28], [39]: SI PDV 3xI 9xF (2) B SIA : İkc şddet deks, PDV : Hasarlı araç sayısı, I : larda yaralaa sa sayısı, Fa : larda öle sa sayısı 4 aalz kesmler yaklaşım model Bu çalışmada kaza aalz kesmler (KAK) adıda ye br yaklaşım model gelştrlmştr Karayolu trafk kazalarıı değerledrlmesyle lgl öerle bu model açıklaması aşağıda ayrıtılı olarak alatılmıştır a 4

6 4 İceleecek yol kesmyle lgl yol geometrk verler tem edlmes Bu aşamada yolu fzksel özellkleryle lgl blgler toplaır Bldğ gb fzksel ve geometrk açıda yetersz ola yollarda kazaları meydaa gelmes kaçıılmazdır Yolu bölümüş ya da bölümemş yol olması, şert sayısı, şert geşlğ, kurba durumu, geçş eğrs durumu, yolu boyua eğm, kavşaklar, saat yapıları (köprü, vyadük, tüel vb), yol yüzey yapısı gb yolu mühedslk alamıda tüm farklı kesmler belrler Homoje aalz kesmler oluşturulablmes ç yolla lgl tüm farklılıkları dkkate alıması gerekmektedr Bu çalışmada farklılıkları fade etmek ç yol geometrs ve trafk verler (değerler) başlıkları altıda k öeml geel fade kullaılmıştır Yol geometrs fadesde yolu fzksel özellkleryle lgl tüm parametreler çerlmektedr Trafk verler fadesde se şletmeyle lgl tüm parametreler çerlmektedr 42 Çalışma bölgese at trafk verler tem edlmes Bu aşamada çalışma bölgese at trafk verler toplaır Yolu yerleşm bölgesde olup olmama durumu, z verle maksmum hız değerler, elektrok deetleme sstem durumu, Yıllık Ortalama Gülük Trafk (YOGT) değerler gb trafk blgler belrler 43 aalz kesmler oluşturulması Bu aşamada yol geometrk yapısı ve trafk verler dkkate alıarak aalz bölges mümkü olduğuca homoje özellğe sahp kaza aalz kesmlere bölüür aalz kesmler oluşturulmasıyla lgl yötem Şekl de gösterlmştr Bu homoje kesmler elde edlmesdek e öeml amaç kaza sebepler kolayca ortaya koymak ve aalz kesmler arasıda statstk çalışmalar yapablmektr Şekl de; şert sayısı, şert geşlğ ve hız gb parametreler dkkate alıarak kaza aalz kesmler oluşturulmuştur Gerek yol geometrs gerekse trafk değerler le lgl ayrıtılı verler olması durumuda çok daha homoje aalz kesmler oluşturmak mümküdür belrlemek, yol geometrsde fzksel alamda br değşklk olmadığı sürece çalışma yapa araştırmacılara bağlıdır 45 statstk blgler grupladırılması Bu aşamada br öcek aşamada toplaa belrl br peryoddak kaza verler, kaza faktörler ve şddet durumua göre grupladırılır Geelde yol kazalarıa etk ede faktörler; yol, sa ve araç olmak üzere üçe ayrılmaktadır Meydaa gele kazaları şddet de; ölümlü, yaralamalı ve madd hasarlı olmak üzere ye üçe ayrılmaktadır Bu çalışmada da bahsedle şeklde br grupladırma yapılmıştır aalz kesmler ayı uzulukta olmadığı durumlarda, kaza frekasları le brlkte kaza yoğulukları da hesaplaır Aalz kesmlerde meydaa gele kazaları matematk bağıtıları aşağıda ayrıtılı olarak gösterlmştr kesmlerde meydaa gele kazalar, kaza frekası brmde ya brm zamada kaza sayıları türüde ( frekası=/zama) aşağıdak matrste gösterlmştr Bu matrste ks, kesmde meydaa gele toplam kaza sayısıı kaza frekası olarak karşılığıı fade etmektedr ks KS ks (3) İceleecek yol kesmde meydaa gele toplam kaza sayısı (KS) se aşağıdak eştlk kullaılarak hesaplaır KS ks (4) aalz kesmler farklı uzuluklarda olmasıda dolayı kaza yoğuluk değerler hesaplaarak şlemlere komuştur yoğulukları kaza sayılarıı aalz kesm uzuluğua bölümes le tespt edlr Aşağıdak deklemde ky, kesmdek kaza yoğuluğuu, d se aalz kesm uzuluğuu göstermektedr ks ky (5) d Her br kaza kesmde kaza faktörlere () ve kaza şddete (j) bağlı kaza yoğuluğu matrs aşağıda gösterlmştr ky ky j KY (6) ky kyj Şekl : aalz kesmler oluşturulması 44 aalz kesmlerde meydaa gele kaza statstk blgler tem edlmes Bu aşamada, br öcek aşamada belrlee kaza aalz kesmlere at geçmşte meydaa gele trafk kaza verler toplaması çalışması yapılır Aalzler doğru souç vermes ç kaza statstklerde belrl br zama peryodu dkkate alımalıdır Dkkate alıa zama peryodu çde çalışma bölgesdek yol geometrsde herhag br değşm olmamalıdır Mevsmsel ya da aylık olarak br aalz yapılması stemes durumda kaza verler lgl zama dlm ç toplaablr ve aalzler gerçekleştrleblr Zama dlm Her br kaza kesmde meydaa gele kazaları kaza faktörler () ve kaza şddetler (j) oraları mevcut kaza statstkler kullaılarak hesaplaablr ve kaza oraları matrs [KO ] aşağıdak gb oluşturulablr ko j; kesmde, kaza faktörlü ve j kaza şddetl kazaı yüzde csde oraıdır KO ko ko ko j ko j (7) Her br kesm ç, kaza faktörler le lgl tüm kaza şddetler oraları toplamı bre (%00) eşttr 5

7 ko ko j j (8) Her br kesm kaza yoğuluğu (ky ) le kaza oraı (ko j) çarpılırsa her br kaza türüü kaza yoğuluğu (kyo j) hesaplaır kyo ky ko (9) j yoğulukları matrs [KYO ] aşağıda gösterlmştr j ky ko ko j KYO (20) ky ko koj Souç olarak her br kaza türüü kaza yoğuluğu matrs [KYO ] aşağıdak gb yazılablr kyo j; kesmde, j kaza şddetl, kaza faktörlü kazaı kaza yoğuluğudur KYO kyo kyo kyo j kyo j (2) 46 Grupladırıla kazalara ağırlık değerler verlmes Bu aşamada, grupladırıla trafk kazalarıa etk ede faktörlere (yol, sa ve araç faktörler gb) ve meydaa gele kaza şddete (ölümlü, yaralamalı ve madd hasarlı) br ağırlık değer verlr Bu ağırlık değerler; aketlerle, uzma görüşleryle ya da trafk kazası rapor souçlarıda belrleeblr Bu çalışmada, trafk kazalarıa etk ede faktörler ağırlık değerler belrlemesde mahkeme souç raporlarıdak kusur dağılımı yüzdeler kullaılması tavsye edlmektedr şddet ağırlık değerler belrlemesde se mevcut çalışmalar kullaılablr (Dek veya 2) Aşağıdak eştlkte kazaı şddet ağırlık değerler verlmştr sfj, j kaza şddetl kazaı ağırlık değerdr sf SF sf j (22) Aşağıdak eştlkte se kaza faktörler ağırlık değerler verlmştr ffj, kaza faktörlü kazaı yüzde csde ağırlık değerdr Daha öcede belrtldğ gb bu değerler mahkeme souç raporlarıda belrleeblr ff FF ff (23) faktörü kaza kusur oralarıı belrledğde ağırlık değerler % csde olup toplamları 00 e eşttr ff 00 (24) 47 Aalz kesmler kaza şddet ve karar matrsler oluşturulması Bu aşamada her br kaza faktörü ç ayrı ayrı kaza şddet matrsler hesaplaır Bu matrsler daha sora brleştrlerek aalz kesme at karar matrs elde edlr şddet matrs, kaza yoğulukları le kaza şddet ağırlık değerler çarpılması le elde edlr Aşağıdak eştlkte kaza şddet matrs [SM ] hesaplamıştır Burada; sm, kesmde, kaza faktörlü kazaı şddet değerdr kyo kyo j sf sm SM kyo kyoj sf j sm (25) Tüm kaza faktörlere at karar matrs [KM] se aşağıdak matrste gösterldğ gb tüm faktörlere at şddet matrsler br araya getrlmes le elde edlmştr sm KM sm sm sm 48 olasılık matrs oluşturulması (26) ları olasılığı, her br kesmde kaza yoğuluğuu trafk hacme bölümesyle buluablr olasılık matrs oluşturulmasıyla lgl bağıtılar aşağıda gösterlmştr Her br kesmde lgl kaza faktörüü (o ) meydaa gelme olasılığı aşağıdak eştlk kullaılarak hesaplaablr sm o : t tr t t (27) Yukarıdak eştlkte trt, kesmde t zama aralığıda geçe araç sayısıı fade etmektedr t zama aralığı br yıl olarak alıırsa, yukarıdak deklem bölüm kısmı YOGT olarak dkkate alıablr Souç olarak, kaza faktörüü meydaa gelme olasılığı YOGT değerler kullaılarak aşağıdak eştlkle hesaplaablr sm o (28) YOGT Herhag br kesmde herhag br faktöre bağlı kaza olma eğlm (ke ) se aşağıdak eştlklerle hesaplaablr: ke o sm (29) 2 ( sm ) ke (30) YOGT Her br kaza faktörü ç kaza eğlm matrs [KE] se aşağıdak gb gösterlr; ke KE ke (3) Tüm faktörler ç kaza eğlm matrs [KE] se aşağıdak gb yazılablr 6

8 ke KE ke ke ke (32) 49 aalz kesmler öem matrs oluşturulması Öem matrsler, kaza aalz matrsler le 6 adımda belrlee trafk kazalarıa etk ede faktörler ağırlık değerler le çarpılması le buluur Aşağıdak eştlklerde öem matrs [OM] hesaplaması gösterlmştr om, kesm kaza öem değer göstermektedr OM KE FF (33) ke ke ff om OM ke ke ff om 40 aalz kesmler sıralaması (34) Br öcek adımda bulua aalz kesmler öem matrs değerler küçükte büyüğe ya da büyükte küçüğe sıralaarak, kaza eğlm düşük ya da yüksek ola bölgeler buluablr 4 Krtk kaza ora değerler belrlemes Öerle model e öeml avatajlarıda brs krtk kaza oraları değerler belrlemesde dğer modellere göre çok daha hassas souçlar vermesdr Çalışma bölges homoje özellkte aalz kesmlere bölüdüğü ç bezer özellkte aalz kesmler le karşılaştırmak daha sağlıklı souçlar verecektr Krtk kaza oralarıı belrlemesde Dek 7 kullaılablr 5 Model test edlmes Öerle model test edlmesyle lgl olarak aşağıda kuramsal olarak gelştrle örek br kesm üzerde aalzler gerçekleştrlmştr aalz kesmler (KAK) uzuluklarıı Bölüm 4 de alatıldığı gb yol geometrs ve trafk blgler dkkate alıarak belrledğ kabul edlmştr yoğulukları klometre başıa kaza sayısı olarak hesaplamıştır Örek kesm özellkler Tablo de verlmştr İcelee yol kesm uzuluğuu 23 km, toplam kaza sayısıı (KS) se 439 kaza/gü olduğu kabul edlmştr (Adım, 2 ve 3) Bu çalışmada, sağlıklı br karşılaştırmaı yapılablmes ç kaza verler kaza aalz kesmler esasıda topladığı kabul edlmştr Örek kesmde meydaa gele trafk kazaları, geçmş kaza statstkler dkkate alıarak öce kaza faktörlere (yol, araç ve sa) göre grupladırılmıştır Tablo 2 de kaza faktörler ve bu çalışma ç kabul edle kusur dağılımları % csde verlmştr Daha sora her br faktöre bağlı kaza şddetlere (ölümlü, yaralamalı ve madd hasarlı) göre br alt grupladırma yapılmış ve kabul edle kaza oraları % csde Tablo 3, 4 ve 5 te gösterlmştr Her br kaza kesmde gerçekleştğ kabul edle kazaları kaza faktörler () ve kaza şddetler (j) oraları (ko j) Tablo 3, 4 ve 5 te gösterlmştr (Dek 7) Kesmler Tablo : Test kesme at özellkler KAK Uzuluğu (km) Frekası (/gü) Yoğuluğu (/gükm) YOGT (Araç/gü) K K K K K K K K K K Kesmler Tablo 2: faktörler ve kusur yüzdeler Yol Faktörü Araç Faktörü İsa Faktörü Toplam K K K K K K K K K K Tablo 3: Yol faktörüe at kaza şddetler ve kusur yüzdeler Yol faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K Tablo 4: Araç faktörüe at kaza şddetler ve kusur yüzdeler Araç faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K

9 Tablo 5: İsa faktörüe at kaza şddetler ve kusur yüzdeler İsa faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K yoğuluğu (kyo j) (kaza/km) değerler Dek 2 kullaılarak hesaplamış ve Tablo 6, 7 ve 8 de gösterlmştr Tablo, 2, 3, 4 ve 5 te gösterle ve bu çalışma ç kabul edle kaza verler kullaılarak her br aalz kesm ç kaza yoğuluğu (kyo j) (kaza/km) değerler Dek 2 kullaılarak hesaplamıştır Hesaplaa değerler Tablo 6, 7 ve 8 de gösterlmştr Tablo 6: Yol faktörü kaza yoğuluk değerler Yol Faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K Tablo 7 Araç faktörü kaza yoğuluk değerler Araç Faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K Tablo 8: İsa faktörü kaza yoğuluk değerler İsa Faktörü Ölümlü Yaralamalı Madd Hasarlı Kesmler K K K K K K K K K K Şddet deks hesaplamalarıda Dek 2 dkkate alımıştır Bu çalışmada kaza ağırlık değerler her br faktör ç eşt kabul edlmştr (%3333) Daha öcede belrtldğ gb celee yol kesmyle lgl elde ayrıtılı verler olması durumuda gerçek durumu yasıta ağırlık değerler kullamak mümküdür Kullaıla ağırlık değerler matrsler Dek 22 ve 23 te belrtldğ gb aşağıda verlmştr: 9 SF 3 (35) 3333 FF 3333 (36) 3333 Tablo 6, 7 ve 8 verler kullaılarak, Adım 7 de alatıldığı gb aalz kesmler kaza şddet matrsler oluşturulmuştur Bu matrsler daha sora brleştrlerek aalz kesmlere at karar matrs elde edlmştr Çalışma bölgese at karar matrs deklem aşağıda verlmştr (Dek 37): KM (37) Karar matrs değerler ve her br kaza aalz kesme at YOGT değerler kullaılarak Dek 30 yardımıyla kaza eğlm matrs hesaplamıştır (Dek 38): KE (38) Dek 33 ve 34 te belrtldğ gb öem matrs, kaza eğlm matrs le trafk kazalarıa etk ede faktörler ağırlık değerler çarpılması le hesaplamıştır (Dek 39) Aalz kesmler öem matrs değerler büyükte küçüğe sıralaarak, kaza eğlm yüksek ola bölgeler bulumuştur (K>K0>K5>K6>K4>K2>K9>K7>K3>K8) Görüldüğü gb e yüksek kaza eğlm ola bölge K bölges, e düşük kaza eğlm ola bölge K8 bölges olarak bulumuştur Gelştrle KAK model dğer kaza aalz modelleryle karşılaştırılması ç kaza aalz kesmlere at verler kullaılarak, her br kesme at kaza frekası, kaza yoğuluğu, sıklık ora ve kaza şddet değerler hesaplamıştır Daha öce de değldğ gb, sağlıklı 8

10 br karşılaştırmaı yapılablmes ç kaza verler tüm kaza aalz modeller ç kaza aalz kesmler esasıda topladığı kabul edlmştr Normal olarak dğer modellerde aalz kesm uzuluğu dkkate alıarak tüm kesm fade ede ortalama değerler hesaplamaktadır Hesap değerler Tablo 9 da gösterlmştr Kesm OM 3333 (39) Tablo 9: aalz modeller karşılaştırılması Frekası Model Yoğuluğu Model Sıklık Ora Model Şddet Model KAK Model K K K K K K K K K K Tablo 9 da hesaplaa her model değer büyükte küçüğe doğru sıralaarak, her br model ç kaza kesmler kaza öem değerler belrlemştr Souçlar Tablo 0 da gösterlmştr Öem dereces Tablo 0: modeller souçları Frekası Model Yoğuluğu Model Sıklık Ora Model Şddet Model KAK Model K K K K0 K 2 K5 K0 K5 K K0 3 K0 K6 K0 K6 K5 4 K7 K5 K7 K5 K6 5 K2 K9 K2 K9 K4 6 K9 K4 K9 K4 K2 7 K3 K2 K3 K2 K9 8 K4 K7 K4 K8 K7 9 K6 K8 K6 K7 K3 0 K8 K3 K8 K3 K8 frekas modelde lk üç sırada: K, K5 ve K0, kaza yoğuluk modelde lk üç sırada: K, K0 ve K6, kaza sıklık modelde lk üç sırada: K, K5 ve K0, kaza şddet modelde lk üç sırada: K0, K ve K6, KAK modelde lk üç sırada: K, K0 ve K6 bulumaktadır Bu bölgeler kaza grafkler aşağıda verlmştr Şekl 2 de görüldüğü gb K ve K0 bölgeler dğer bölgelere göre daha yüksek öem derecese sahptrler şddet değerler ve YOGT değerler dkkate alıdığıda K bölges dğer bölgelere göre daha yüksek br öeme sahptr Bezer şeklde, so üç sırada kaza frekas modelde: K4, K6 ve K8, kaza yoğuluk modelde: K7, K8 ve K3, kaza sıklık modelde: K4, K6 ve K8, kaza şddet modelde: K8, K7 ve K3, KAK modelde se: K7, K3 ve K8 bulumaktadır Şekl 3 te görüldüğü gb K3, K7 ve K8 bölgeler dğer bölgelere göre daha az öem derecese sahptrler E az öem derecese sahp bölge se K3 bölges olduğu görülmektedr Oysa KAK modelde K8 bölges e az öem derecese sahptr K3 ve K8 bölgeler YOGT değerler celedğde sırasıyla 5000 ve 9000 araç/gü olduğu görülmektedr şddet değerler le brlkte YOGT değerler dkkate alıdığıda K8 bölges dğer bölgelere göre daha az br öeme sahptr KAK modelde çoklu br değerledrme şlem yapıldığı ç ortaya çıka souçları daha doğru br sıralama olduğu söyleeblr Şekl 2: öem derecesde lk sırada bulua bölgeler Şekl 3: öem derecesde so sırada bulua bölgeler 6 Souçlar Gelştrle KAK model dğer kaza aalz modellere göre daha sağlıklı souçlar verdğ düşüülmektedr Dğer modellerde sadece tek boyutlu br değerledrme yapılırke KAK modelde çok boyutlu br değerledrme söz kousudur frekası modelde kaza sayıları, kaza yoğuluğu modelde kaza sayıları ve uzuluk değerler, sıklık ora modelde se kaza sayıları ve trafk hacm değerler ağırlıklı olarak dkkate alımaktadır şddet modelde se sadece kazaı şddete bağlı olarak br souç çıkarılmaktadır Gelştrle KAK modelde dğer modeller değerledrme krterler yaıda, kaza kesmlerde kazaya etk ede faktörler ve bu faktörler şddet değerler de aalze dahl edlmştr aalzlerde beklee e öeml fayda kazaya sebep ola faktörü belrlemek ve souç olarak ca ve mal kayıplarıı e aza drmektr KAK model e öeml avatajlarda brs de homoje aalz kesmler oluşturulması ve bu kesmler arasıda yapılacak statstk çalışmalarla her br parametre kazaya ola etks belrleeblmesdr Gelştrle bu model hem şehrç hem de şehrlerarası yollara uygulamak mümküdür Yapılacak korelasyo, regresyo gb 9

11 statstk aalz ve testlerle kazaya etkl parametreler belrleeblr ve gerekl müdahaleler yapılablr Bu çalışmada ağırlık faktörler tüm bleşeler (sa, yol ve araç) ç %3333 ya eşt alımıştır Gerek uzma görüşler gerekse mahkeme souç raporları dkkate alıarak sa, yol ve araç ç mevcut durumu yasıta farklı ağırlık değerler alarak aalzler gerçekleştrmek mümküdür Gelştrle KAK model verler teork olarak üretle kuramsal br yol kesmde test edlmştr KAK model üzere daha ler düzeyde br çalışma yapılarak gelştrleblr Verler tam olarak sağlaa br çalışma bölgesde uygulama yapılarak kazaya etkl parametreler kaza üzere etk dereceler belrleeblr Ayrıca gelştrle kaza aalz model aylık ya da mevsmsel peryotlarda kullaılarak meydaa gele kazalarda zamaı etks de belrleeblr 7 Kayaklar [] World Health Orgazato Global Pla for the Decade of Acto for Road Safety Geeva, Swtzerlad, 200 [2] Al-Haj G Traffc Safety Developg Coutres- New Approaches Techology Trasfer by Usg Dstace Educato Techque, MSc Thess, Lköpg Uversty, Lköpg, Swede, 200 [3] Smeed RJ Some statstcs aspects of road safety research Joural of the Royal Statstcal Socety, Seres A, (Geeral), 2(), -34, 949 [4] Adams J Smeed s Law: Some further thoughts Joural of Traffc Egeerg ad Cotrol, 0(7), 70-73, 987 [5] Oppe S Macroscopc models for traffc ad traffc safety Accdet Aalyss ad Preveto, 2(3), , 989 [6] Koorstra MJ The evoluto of road safety ad moblty IATSS (Iteratoal Assocato of Traffc ad Safety Sceces) Research, 6(2), 29-48, 992 [7] Nav F, Berga A, Q JA Fudametal Relatoshp for Roadway Safety: A Model for Global Comparsos Trasportato Research Board, Trasportato Research Record, Washgto DC, USA, 44, 994 [8] Cheg W, Washgto SP Expermetal evaluato of hotspot detfcato methods Accdet Aalyss ad Preveto, 37(5), , 2005 [9] Boroujerda M, Saffarzadeh M, Abolhasaejad V Developg a model for prortsg hgh crash road segmets Proceedgs of the Isttuto of Cvl Egeers-Trasport, 63(), 9-28, 200 [0] Carey J Arzoa Local Govermet Safety Project Aalyss Model (Fal Report 504) Phoex, Arzoa, USA, 200 [] Q X, Iva JN, Ravshaker N Selectg Exposure Measures Crash Rate Predcto for Two-Lae Hghway Segmets Accdet Aalyss ad Prevetato, 36(2), 83-9, 2003 [2] Pulugurtha SS, Krshakumar VK, Nambsa SS New Methods to Idetfy ad Rak Hgh Pedestra Crash Zoes: Allustrato Accdet Aalyss ad Preveto, 39(4), 800-8, 2007 [3] Hallmark SL, Basavaraju R, Pawlovch M Evaluato of the IOWA DOT s Safety Improvemet Caddate Lst Process Iowa State Uversty, Departmet of Trasportato, Ames IA, USA, 2002 [4] McGuga DRD No-Jucto accdet rates ad ther use black-spot detfcato Traffc Egeerg Cotrol, 23(2), 60-65, 982 [5] Uted States Federal Hghway Admstrato Hghway Safety Improvemet Program (HSIP) Maual US Departmet of Trasportato Washgto DC, USA, 98 [6] Ma J, Kockelma K Crash frequecy ad severty modelg usg clustered data from washgto state Proceedgs of the IEEE ITSC, IEEE Itellget Trasportato Systems Coferece, Toroto, Caada, 7-20 September 2006 [7] Mosere CM, Bosa PG, Bert RL Combg clmate, crash, ad hghway data for mproved rakg of speed ad wter-weather related crash locatos orego Joural of Trasportato Egeerg, 34(7), , 2008 [8] Stokes RW, Mutabaz MI Rate-Qualty cotrol method of detfyg hazardous road locatos Trasportato Research Record, 542, 44-48, 996 [9] Sayed TAA Hghway Safety Expert System: A New Approach to Safety Programs PhD Thess, Uversty of Brtsh Columba, Vacouver, Caada, 995 [20] Elvk R The predctve valdty of emprcal bayes estmates of road safety Accdet Aalyss ad Preveto, 40(6), , 2008 [2] Hauer E O the estmato of the expected umber of accdets Accdet Aalyss ad Preveto, 8(), -2, 986 [22] Bureau of Trasport Ecoomcs Evaluato of the Black Spot Australa Govermet Publshg Servce, Caberra, Australa, 995 [23] Hauer E, Harwood DW, Coucl FM, Grffth MS Estmatg safety by the emprcal Bayes method: A tutoral Trasportato Research Record, Trasportato Research Board, Natoal Research Coucl, Washgto, DC, USA, 784, 2002 [24] Hlge JL, Wtkowsk JM Bayesa detfcato of hazardous locatos Trasportato Research Record, Trasporato Research Board, Natoal Research Coucl, Washgto, DC, USA, 85, 988 [25] Murat YŞ, Şekerler A Trafk kaza verler kümeleme aalz yötem le modellemes İMO Tekk Derg, 20(3), , 2009 [26] Karaşah M, Terz S Coğraf blg sstemler le Isparta- Atalya-Burdur karayoluu kara okta aalz Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs, 9(3), 305-3, 2003 [27] Saplıoğlu M, Karaşah M Coğraf blg sstem yardm le sparta l ketç trafk kaza aalz Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs, 2(3), , 2006 [28] Emağa ZA A Approach to Ivestgate Relatoshp Betwee Speed ad Safety o Urba Arterals MSc Thess, Mdle East Techcal Uversty, Akara, Turkey, 2008 [29] Üal SZ A Optmzg Approach for Hghway Safety Improvemet Programs MSc Thess, Mddle East Techcal Uversty, Akara, Turkey, 2004 [30] Oza C, Başka Ö, Haldeble S, Derc E Trafk kazalar tehlke deks metodu le aalz: dezl öreğ Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs, 6(3), , 200 [3] Atalay A, Tortum A, Gökdağ M Türkye de yılları arasıda meydaa gele aylık trafk kazalarıı zamasal aalz Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs, 8(3), , 202 0

12 [32] Atalay A, Tortum A, Çodur YM Faktör aalz kullalarak trafk kazalar modellemes Uluslararası Trafk ve Ulaşım Güvelğ Dergs, (), 35-54, 204 [33] Çodur MY, Tortum A, Çodur M Geelleştrlmş leer regresyo le erzurum kuzey çevre yolu kaza tahm model Iğdır Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, 3(), 79-84, 203 [34] Çodur MY, Tortum A A artfcal eural etwork model for hghway accdet predcto: A case study of Erzurum Turkey Promet-Traffc & Trasportato, 27(3), , 205 [35] Akgügör AP, Doğa E Farklı yötemler kullaılarak gelştrle trafk kaza tahm modeller ve aalz Iteratoal Joural Egeerg Research & Developmet, 2(), 6-2, 200 [36] Akgügör AP, Doğa E Smeed ve adreasse kaza modeller türkye uygulaması: Farklı searyo aalzler Gaz Üverstes Mühedslk-Mmarlık Fakültes Dergs, 23(4), , 2008 [37] Adreasse DC Lkg deaths wth vehcles ad populato Traffc Egeerg & Cotrol, 26(), , 985 [38] Irgat O, Guler H, Asla A "Traffc safety aalyss usg macroscopc modelg techques a case study for Sakarya rego" Iteratoal Scece ad Techology Coferece, Rome, Italy, Jue 203 [39] Sjolder K Kara Nokta El Ktabı Karayolları Geel Müdürlüğü, Akara, Türkye, 200

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER 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,

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon 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)

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= 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)

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN 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

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ 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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin 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

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki 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

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler 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

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. 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

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME 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

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman 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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA 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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, 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

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom 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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ 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

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba 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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte 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

Detaylı

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Doç. 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

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN 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

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES 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

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE 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

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel 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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal 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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir 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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP 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

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik 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

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı 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.).

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl 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

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

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

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele 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,

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik 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

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY 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

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 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

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 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

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON 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,

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL 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

Detaylı

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Sülema Demrel Üverstes B Türe E Sarııar e Blmler Esttüsü Dergs - (00 - lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Bahr TÜREN E SRIPINR Sülema Demrel Üverstes

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

YILLIK 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 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

Detaylı

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Clt 2, Sayı 2, 2010 ISSN: 1309-8020 (Ole) TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Ahmet AYDIN Balıkesr Üverstes Badırma İ.İ.B.F. Kampüsü, Çaakkale Yolu 2.Km. Badırma/Balıkesr E-posta: ahmetayd10@gmal.com

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK 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,

Detaylı

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

Detaylı

S.Erhan 1 ve M.Dicleli 2

S.Erhan 1 ve M.Dicleli 2 1. Türkye Deprem Mühedslğ ve Ssmoloj Koferası 11-14 Ekm 2011 ODTÜ ANKARA ÖZET: SİSMİK YÜKLERİN İNTEGRAL KÖPRÜ KAZIKLARINDA DÜŞÜK DEVİRLİ YORULMAYA ETKİLERİ S.Erha 1 ve M.Dclel 2 1 Araştırma Görevls, Mühedslk

Detaylı

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : - PERDE ÇERÇEVE

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ

MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ Fırat KAÇAR 1 Ayte KUNTMAN Haka KUNTMAN 3 1, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Mühedslk Fakültes, İstabul Üverstes, 34800,

Detaylı

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Öer.C.9.S.. Temmuz 00.-. ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Semra ERPOLAT Mmar Sa Güzel Saatlar Üverstes Fe Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü,

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine 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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2 Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü

Detaylı

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42 Poltekk Dergs, 015; 18 (1) : 35-4 Joural of Polytechc, 015; 18 (1) : 35-4 Atakya Bölgesde Rüzgâr Gücü Yoğuluğu ve Rüzgâr Hızı Dağılımı Parametreler İstatstksel Aalz İlker Mert *, Cuma Karakuş ** * Dezclk

Detaylı

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI 15.09.015 T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL4 İSTATİSTİK II HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK

Detaylı

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR AGORİTMA VE HESAAMA YÖNTEMİ Nurett Çetkaya Abdullah Ürkmez İsmet Erkme Takut Yalçıöz 4, Selçuk Üverstes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Koya ODTÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME 6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve

Detaylı

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

Sağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama

Sağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:5, Sayı:, Yıl:010, ss.137-148. Sağlam Rdge Regresyo Aalz ve Br Uygulama Özlem ALPU 1 Hatce ŞAMKAR Ekrem ALTAN 3 Özet Çoklu regresyo aalzde

Detaylı

POISSON REGRESYON ANALİZİ

POISSON 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,

Detaylı

AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM PROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM

AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM PROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM ROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM Adem KÖK () Takut YALÇINÖZ () Nğde Tedaş, Nğde, ademkok@yahoo.com Nğde Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, tyalcoz@gde.edu.tr

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ STRES DAYANIKLILIK GÜVENİLİRLİĞİNİN MASKELİ VERİLERE DAYALI TAHMİNİ Demet SEZER DOKTORA TEZİ İstatstkAablm Dalı Aralık-03 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ İMAK-asarım İmalat Aalz Kogres 6-8 Nsa 6 - ALIKESİR ÉZIER YAKLAŞIMI İLE İR YÜZEYİN OLUŞURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ ÜREİLMESİ Cha ÖZEL, Erol KILIÇKAP Fırat Üverstes, Maka Mühedslğ ölümü-elaziğ

Detaylı

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 00 CİLT XXVIII SAYI I S. 549-57 Özet KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK ÖLÇÜMÜ Ömer ÖNALAN * Bu çalışmada fasal kayıları kalı kuyruklu kararlı dağılım zledğ varsayımı

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:0-Sayı/No: : 455-465 (009) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE İKİ PARAMETRELİ WEIBULL DAĞILIMINDA

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 15- ( 011),17-134 Çok Aşamalı Sıralı Küme Öreklemes Tasarımlarıı Etklkler Üzere Br Çalışma Nlay AKINCI 1, Yaprak Arzu ÖZDEMİR * 1 TRT Geel Müdürlüğü Reklam

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003 ISTANBUL BİLGİ UNİVERSİTY İşletme İstatstğ [Type the documet subttle] Ege Yazga ve Yüce Zerey 1/1/3 [Type the abstract of the documet here. The abstract s typcally a short summary of the cotets of the

Detaylı

MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK. Prof. Dr. Hüseyin Çelebi Ders Notları

MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK. Prof. Dr. Hüseyin Çelebi Ders Notları MEÜ. Mühedslk Fakültes Jeoloj Mühedslğ Bölümü MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK YÖNTEMLER VE UYGULAMALAR Prof. Dr. Hüsey Çeleb Ders Notları Mers 007 Prof. Dr.-Ig. Hüsey Çeleb 1 Brkaç ülü sözü İstatstk! Matematğ

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB 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

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI 03 III. ULUSAL HIDROLIK PNÖMATIK KONGRESI VE SERGISI 411 EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI Mehmet YUNT Ark YETIS Koray K. SAFAK Osma S. TÜRKAY ÖZET Pömatk sstemler

Detaylı

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION Eskşehr Osmagaz Üverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XX, S., 7 Eg&Arch.Fac. Eskşehr Osmagaz Uversty, Vol..XX, No:, 7 Makale Gelş Tarh :.3.6 Makale Kabul Tarh : 3..6 RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF 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

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Artırma/Azaltma Lmtl ve Yasak İşletm Bölgel Ekoomk Güç Dağıtımı Problemler Yerçekmsel Arama Algortması le Çözümü

Detaylı