Asterosismoloji. Ders 5 Uygulama: DIAMONDS
|
|
- Özgür Dikmen
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Asterosismoloji Ders 5 Uygulama: DIAMONDS
2 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi Güneş-benzeri salınımların alamet-i farikası güç spektrumunda birbirinden düzenli aralıklarla ayrılan piklerin (ing.peak) varlığıdır. Bu pikler basınç (p) modu (akustik) salınımların sonucudur. Evrimleşmiş yıldızlara gidildikçe çekim (g) modları da giderek baskın hale gelir ve her iki modun karakteristiklerini gösteren karışık modlar (mixed modes) da gözlenir. Güç spektrumda bu modlara ilişkin pikler yarı-düzenlidir. Asterosismolojide bir yıldızı tam olarak karakterize edebilmek için her bir modun frekans, genlik ve evresi için hassas tahminlere ihtiyaç duyulur. Bu ancak belirli bir Sinyal / Gürültü nün üzerindeki veri setleri için mümkündür. Üzerinde uygulama yapacağımız Diamonds kodu, Güneş-benzeri salınımlar gözlenen anakol ve dev yıldızların global sismik parametrelerinin güç spektrumlarından elde edilmesi için geliştirlmiştir (Campante 2012, doktora tezi). 1.Salınımların gerçekleştiği frekans aralığı belirlenir, 2.Granülasyon kaynaklı arkaalanı domine eden sinyal parametrize edilir, 3.Ortalama büyük ayrıklık hesap edilir (Δν), 4.En büyük genliğin gerçekleştiği salınımın frekansı elde edilir (ν max ), 5.En büyük genliğin gerçekleştiği salınımdaki genlik elde edilir (A max ),
3 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi Bu şemada ilerlerken öncelikle güç spektrumu w aralığa sahip frekans pencerelerine bölünür. Söz konusu pencerenin genişliği merkezi frkeansına (ν c ) bağlıdır. Bir p-modunun genişliği ν max ile ölçeklendiği için w = (ν c / ν max,güneş ) w Güneş Daha sonra bu şekilde genişliği belirlenen her bir pencerede güç spektrumunun güç spektrumu (PS Ø PS) hesaplanır. Daha sonra Δν / 2, Δν / 4 ve Δν / 6 (yani sırasıyla 1., 2. ve 3. harmoniklerde) belirgin yapıların (piklerin) olup olmadığına bakılır. Bu üç harmonikte gözlenen yapıların gürültü kaynaklı olma ihtimali %1 in altında ise bu pencerede bir salınımın olduğu sonucuna varılır. Salınıma rastlanan tüm pencerelerin bulunduğu frekans aralığı salınımların frekans aralığı olarak belirlenmiş olur. Örnek olarak sağda Güneş-benzeri bir yıldızın frekans spektrumu verilmiştir. Dikey sürekli ve süreksiz doğrular iki ayrı moddan beklediğimiz ve Δν kadar birbirinden ayrılan salınım frekanslarını göstermektedir. ν max civarında elde edilen PS Ø PS Δν / 2 de S/G üzerinde bir pik
4 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi Arkaalan gürültüsü granülasyon kaynaklıdır ve Harvey-benzeri bir profil gösterir (Kallinger vd. 2014). Genellikle bunun üzerine foton gürültüsü (Poisson profili) eklenir. Yandaki grafiklerde üstte 16 Cygni A yıldızının güç spekktrumunu (siyah) ve onun düzleştirilmiş (ing. smoothed) versiyonu (koyu kırmızı) görülüyor. Arkaalan gürültüsüne (background noise) yapılan fit (kırmızı sürekli eğri) ve onun iki bileşeni (granülasyon ve foton gürültüsü) kırmızı süreksiz eğrii ile gösterilmiştir. Biribirinden düzenli aralıklarla ayrılan salınımların bulunduğu bölgeden ellde edilen güç spektrumunun güç spektrumu (PS Ø PS) ise altta görülmektedir. Δν / 2 nin merkezi ortalama büyük ayrıklık değerini verir. Δν / 6 ~ 17 μhz Δν / 4 ~ 26 μhz Δν / 2 ~ 52 μhz
5 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi Maksimum genliğin gerçekleştiği frekansı (ν max ) için arkaalanı çıkardıktan sonra p-modlarındaki gücün 2Δν lük aralıklar dahilinde ortalaması alınır ve radyal mod başına güce (ing. power per radial mode) dönüştürmek üzere Δν / c ile çarpılır. (c: her bir pencere başına düşen mod sayısıdır, Kjeldsen vd. 2008) Bu profilin merkezi (centroid) maksimum genliğin gerçekleştiği frekans (ν max ) olarak belirlenir. Sönümlenen bir salınıcı (ing. damped oscillator) aşağıdaki denklemle tanımlanır. Burada y(t), salınımın genliği, η sönümlenme hızı (ing. damping rate), ω 0 sönümlenmemiş salınıcının frekansı ve f(t) sönümleyici fonksiyon (ing. random forcing function) olarak tanımlanır. Bu denklemin Fourier tanım kümesindeki karşılığı Bu ifade güç spektrumunda Lorentz profilleri yapısındaki piklerin toplamından oluşan bir spektruma karşılık gelir.
6 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi y(t) sınırlı bir zaman aralığında gözlendiğinde güç spektrumu aşağıdaki şekilde oluşur. y(t) nin uzun süre gözlendiğini, sönümlenme hızının da salınımın frekansına göre oldukça küçük olduğu varsayıldığında bu güç spektrumu için limit durum aşağıdaki şekilde elde edilir. Bu ifade daha önce de gördüğümüz, ω 0 merkezi frekansı ile frekansı, η sönümleme hızı ile de genişliği karakterize edilen bir Lorentz profilidir.
7 Global Sismik Parametrelerin Elde Edilmesi Sonuç olarak güç spektrumu Harvey-benzeri bir profile sahip bir arkaalan (background) (B(ν)) ve onun üzerine oturan Lorentz profilleri yapısındaki piklerin (O(ν)) toplamından oluşur. Burada λ model parametreleri setini göstermektedir.aşağıda HD ün 180 günlük CoRoT ışık eğrisi görülmektedir.
8 Piklerin Bulunması (ing. Peak Bagging) j frekans bininde gözlenen güç spektrumunun belirli bir P j değerini alma olasılığı f(p j, λ) onun limit spektrumuna aşağıdaki ifadeyle bağlıdır. {P j } örnekleminin gerçekleşme olasılıklarının dağılım fonksiyonu (frekans binlerinin birbirinden bağımısız olduğu varsayılırsa) aşağıdaki ifadeyle verilir. Bu ifadeye olabilirlik fonksiyonu (ing. likelihood function) adı verilir. Diamonds kodu bu fonksiyonu (piklerin bulunduğu frekannsları) Bayesian İstatistik paradigması çerçevesinde hesaplar ve pik pozisyonlarını verir.
9 Diamonds Kodu İçin Kepler Verisinin Hazırlanması 1. Kepler Uzay Teleskobu verisi yüksek fotometrik hassasisyeti ve (veri aktarımı, güvenli modda çalıştırma zorunluluğunun oluştuğu durumlar gibi aksamalar dışında) kesintisiz veri sağlaması nedeniyle asterosismoloji çalışmaları için ideal bir gözlem aracıdır. 2. Teleskopta kullanılan dedektörde poz süresi kavramı olmamakla birlikte iki ayrı integrasyon zamanında (29.9 dk ve 59.8 saniye) görüntü alınmaktadır. Uzun integrasyon zamanlı görüntüler (long cadence) daha çok gezegen keşfi için kulanılırken, sınırlı sayıda (her bir çeyrekte 256) cisim için elde edilen kısa integrasyon zamanlı görüntüler (short cadence) asterosismoloji amaçlıdır. Bu uygulamada kısa integrasyon zamanlı görüntülerden elde edilen ışık eğrileri kullanılacaktır. 3. Kepler Uzay Teleskobu nun ham ve Kepler veri indirgeme paketlerince düzeltilmiş ışık eğrisi verilerine adresinden erişilebilir. 4. Kepler Asteroseismology Science Consortium (KASOC, çeşitli çalışma grupları altında (1. Güneş Benzeri Salınımlar, 2. Açık Yıldız Kümelerindeki Yıldızlar,..., 8. Kırmızı Dev Yıldızlar gibi) asterosismik veriyi incelemektedir. Bu gruplar kendi ihtiyaçları dahilinde veriyi düzeltmekte ve bu ihtiyaçlara yönelik olarak da düzeltilmiş veriyi sağlamaktadırlar. Veriyi temin edebilmek için öncelikle konsorsiyuma web sayfası aracılığı ile üye olunmalıdır. 5. Güneş benzeri salınımların gözlendiği tipik bir kırmızı dev yıldız olan KIC için KASOC 8. çalışma grubu (WG8) tarafından sağlanan veri aşağıdaki formata sahip bir ASCII dosyasındadır. # Kepler Asteroseismic Data # Working Group 8 Corrected data # KIC number: # Season: Q0 # TRF: 0 # Version: 1.1 # Time is in modified heliocentric julian date # Time (days), Raw Flux, Raw Flux error, Corrected Flux, Corrected Flux error, WG8 Corrected Flux, WG 8 Corrected error #
10 Bu verinin ilk iki sütunu (BJD-TDB ye karşılık ham akı değerleri) grafiğe geçirildiğinde zaman zaman veride boşluklar, özelllikle bu boşluklar sonrası dramatik düzey değişimleri, hızlı parlaklık değişimleri ve genel trendden ayrılmış noktalar (outlier) görülmektedir. Bu problemleri gidermek amacıyla veri 4 segmente ayrılmış ve her bir segmentten 5σ kriterinin dışında kalan aykırı noktalar temizlenmiş ve bir sonraki segmentle arasında düzey farkı olmayacak şeklilde birleştirlmiştir. Veri karakteristiğinin değiştiği boşluklar KIC yıldızınnın Q2 verisi
11 Verinin 3. sütunu her bir ham akı değerinin hatasını, 4 ve 5. sütunları ise ham verinin Kepler veri indirgeme paketlerince düzeltilmiş akı değeri ve hatasını içermektedir. Ancak bu düzeltme işlemi daha çok gezegen keşfi amaçlı bir düzeltmedir. KASOC çalışma grupları kendi ihtiyaçları doğrultusunda bu veriyi ayrıca düzeltmektedir. Örneğin kırmızı dev yıldızların asterosismik analizil üzerine çalışan WG8 kendi düzelttiği veriyi bu ASCII dosyalarının 6. sütununda, hatalarını ise 7. sütununda sağlamaktadır. KIC yıldızınnın WG8 tarafından düzeltimiş Q2 verisi
12 Bu işlem bütün çeyrek verileri için uygulandıktan sonra her bir çeyrek için 6 ve 7. sütunlarda verilen WG8 grubu tarafından Garcia vd. (2011) de anlatıldığı şekliyle düzeltilen akı değerleri ve hataları birleştirilmiş ve aşağıdaki 13 çeyreklik ışık eğrisi elde edilmiştir. KIC yıldızınnın WG8 tarafından düzeltimiş Q0-Q13 ışık eğrisi
13 Bu ışık eğrisinde de hala aykırı noktaların olduğu ve her şeyden önemlisi uzun dönemli ve dedektör karakteristiği değişiminden kaynaklanan lineer bir düşüş trendinin olduğu görülmektedir. Bu trend düzeltilmiş ve aykırı noktalar atılmııştır. Sonuçta elde edilen ışık eğrisi aşağıdaki gibidir. KIC yıldızınnın Q0-Q13 ışık eğrisi
14 KIC yıldızınnın Q0-Q13 ışık eğrisi ile oluşturulan güç spektrumu
15 Diamonds Kodunun Çalıştırılması Öncellikle programın verisinin bir güç spektrumu olduğunu vurgulamak gerekir. Bu güç spektrumunun μhz cinsinden frekansa karşılık ppm 2 / μhz girmek gerekir. (Garcia vd. 2011) Bu veri Kepler numarası ile birlkte KICxxxxxxxx şeklinde programa aşağıdaki şekilde sağlanır. Örneğimizdeki veri KIC yıldızına aittir bu nedenle program aşağıdaki şekilde background klasörünün bir alt klasörü olan build klasöründen çalıştırılır..../background/build$./multirun Yıldızın KIC numarası Kodun çalıştırılma sayısı Bağımsız çalışan kod sayısı multirun dosyasının yapısına bakacak olursak aslında background binary kodunu çağıran bir script ten ibaret olduğunu görürüz. Kod çalıştıktan sonra arkaalan uyumlamasının (ing. background fitting) başarımını gösteren oran parametresi (ing. ratio parameter) 0.01 değerinin altında düşünceye kadar çalışmaya devam eder. Bu koşul gerçekleştiğinde programın çalışması sona erer ve sonuçlar results dizini altında analiz ettiğiniz yıldızınızın adının verildiği bir klasörde oluşur.
16 Sonuçlar Örneğimiz için results/kic klasöründeki dosyaları inceleyelim. Bu dosyalardan birincisi NyquistFrequency.txt dosyasıdır ve içeriğinde tek satır bulunmaktadır: Bu değerin karşılık geldiği dönemi hesaplayacak olursak: 1 / (μhz) * 1e6 (Hz / μhz) = saniye bulunur. Bu dakikaya karşılık gelir ki bu da Kepler in uzun pozlama süresinde (ing. long cadence) 2 nokta aldığı süredir. (Yani veri alınma frekansının 2 katıdır). Şimdi NSMC_configurationParameters.txt dosyasınını içeriğine bakalım. Bu dosyanın içeriğinde Nested Sampling Monte Carlo algoritmasına ilişkin parametrelerin değerleri bulunur
17 Sonuçlar XMeans_configurationParameters.txt birinci satırında kaç parametrenin aynı anda uyumlanacağını (örneğimizde 1) ikinci satırında toplam kaç parametrenin olduğunu belilrler (örneğimizde 10). background_hyperparameters.txt bu 10 parametrenin her bir için alt ve üst limitleri belirlemektedir. # Hyper parameters used for setting up uniform priors. # Each line corresponds to a different free parameter (coordinate). # Column #1: Minima (lower boundaries) # Column #2: Maxima (upper boundaries) 8 22 # Gürültü seviyesi (W) # Harvey-1 genliği (a # Harvey-1 frekansı (b 1 ) # Harvey-2 genliği (a # Harvey-2 frekansı (b 2 ) # Harvey-3 genliği (a # Harvey*3 frekansı (b 3 ) # Salınım şiddeti (yüksekliği, H osc # En yüksek genliğin gerçekleştiği frekans ( ν max ) # Varyans (σ)
18 Sonuçlar Şimdi KICxxxxxxx/00 dizini altındaki dosyalara bakalım. Bu dizinde kodun bu yıldız için 0. çalışması sonucu üretilmiş sonuç dosyalarıı bulunmaktadır. Bu dosyaların büyük çoğunluğu Bayesian istatistik paradigmasının parametrelerini (likelihood function, Bayesian evidence, prior distribution, posterior distribution, marginal distribution gibi) vermektedir. Uyumlama sonrası elde edilen değerler ise background_parametersummary.txt için ortalama (mean), ortanca (median), mod (mode) ve varyans (variance) değerleri ile birlikte +/- 3σ aralığı için değerleri de vermektedir. # Summary of Parameter Estimation from nested sampling # Credible intervals are the shortest credible intervals # according to the usual definition # Credible level: % # Column #1: I Moment (Mean) # Column #2: Median # Column #3: Mode # Column #4: II Moment (Variance if Normal distribution) # Column #5: Lower Credible Limit # Column #6: Upper Credible Limit # Column #7: Skewness (Asymmetry of the distribution, -1 to the left, +1 to the right, 0 if symmetric) e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e-01
19 Sonuçlar Model ve veri plot_background.py Python kodu kullanılarak üstüste çizdirilebilir.
20 Sonuçlar 10 serbest parametrenin her biri için sonuç dağılımları (posterior probability distributions) aşağıdaki gibi elde edilmiştir.
21 Kaynaklar Appourchaux, T., et al. 2012, A&A, 543, A54 Campante, T. L. 2012, PhD thesis, Universidade do Porto Campante, T. L., et al. 2016, ApJ, 819, 85 Corsaro, E. & De Ridder, J. 2014, A&A, 571, A71 Davies, G. R., et al. 2016, MNRAS, 456, 2183 Handberg, R. & Campante, T. L. 2011, A&A, 527, A56
Gezegenli Yıldızların Asterosismik İncelenmesi
Gezegenli Yıldızların Asterosismik İncelenmesi Dr. Cenk KAYHAN Ege Üniversitesi Astronomi ve Uzay Bilimleri İSTEK Belde Okulları Bilim Merkezi 6 Eylül 2018 İçerik Gezegen Keşifleri Titreşim gösteren yıldızlar
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıRADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ DERS. Prof. Dr. Haluk YÜCEL RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ
RADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Haluk YÜCEL 101516 DERS RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ DEDEKTÖRLERİN TEMEL PERFORMANS ÖZELLİKLERİ -Enerji Ayırım Gücü -Uzaysal Ayırma
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıGüç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu
1 Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu Otokorelasyon fonksiyonunun Fourier dönüşümü j f ( ) FR ((τ) ) = R ( (τ ) ) e j π f τ S f R R e d dτ S ( f ) = F j ( f )e j π f ( ) ( ) f τ R S f e df R (τ ) =
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi
IE 303T Sistem Benzetimi 1 L E C T U R E 5 : O L A S I L I K T E K R A R 2 Review of the Last Lecture Random Variables Beklenen Değer ve Varyans Moment Kesikli Dağılımlar Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
DetaylıBÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2
1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle
DetaylıRASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007
RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 007 1 Tekdüze Dağılım Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk
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
DetaylıAST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo
AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II 6. Monte Carlo Bu derste neler öğreneceksiniz? Monte Carlo Yöntemleri Markov Zinciri (Markov Chain) Rastgele Yürüyüş (Random Walk) Markov Chain Monte Carlo, MCMC
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıUYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI
1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki
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
DetaylıTEK FAZLI VE ÜÇ FAZLI KONTROLSÜZ DOĞRULTUCULAR
KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Power Electronic Circuits (Güç Elektroniği Devreleri) TEK FAZLI VE ÜÇ FAZLI KONTROLSÜZ DOĞRULTUCULAR 1. DENEYİN
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıAST404 GÖZLEMSEL ASTRONOMİ HAFTALIK UYGULAMA DÖKÜMANI
AST404 GÖZLEMSEL ASTRONOMİ HAFTALIK UYGULAMA DÖKÜMANI Öğrenci Numarası: I. / II. Öğretim: Adı Soyadı: İmza: HAFTA 08 1. KONU: TAYFSAL GÖZLEM 1 2. İÇERİK Doppler Etkisi Kirchhoff Yasaları Karacisim Işınımı
Detaylı4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti
4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen
Detaylıİletişim Ağları Communication Networks
İletişim Ağları Communication Networks Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Behrouz A. Forouzan, Data Communications and Networking 4/E, McGraw-Hill,
DetaylıRISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:
RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM 2017 SORU 1: Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir: 115 240 325 570 750 Hasarların α = 1 ve λ parametreli Gamma(α, λ) dağılıma
Detaylı801.526 Astrosismoloji. Ders 4 : HR Diyagramı Üzerinde Zonklayan Yıldızlar - III
801.526 Astrosismoloji Ders 4 : HR Diyagramı Üzerinde Zonklayan Yıldızlar - III Anakol Civarı B-Tayf Türü Bölgesinde Değişen Yıldızlar Anakol civarındaki B-tayf türünden yıldızlarda κ-mekanizmasıyla zonklamaların
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıDirenç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop. Teorik Bilgi
DENEY 8: PASİF FİLTRELER Deneyin Amaçları Pasif filtre devrelerinin çalışma mantığını anlamak. Deney Malzemeleri Direnç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop.
DetaylıSürekli Rastsal Değişkenler
Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım
DetaylıAppendix C: İstatistiksel Çıkarsama
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama Doç.
DetaylıGÜÇ KALİTESİ ÖLÇÜM SİSTEMİ
GÜÇ KALİTESİ ÖLÇÜM SİSTEMİ Ölçüm Parametreleri ve Gerekli Ölçüm Doğruluğu Tesis edilecek ölçüm cihazları Tablo 1 de verilen güç kalitesi parametrelerinin aşağıda belirtilen standartlara uygun olarak kesintisiz
DetaylıGÜNEġ BENZERĠ ÇĠFT YILDIZLARIN FOTOMETRĠK ÇÖZÜMÜ
Güneş ve Güneş Benzeri Yıldızlar Sempozyumu - İstanbul GÜNEġ BENZERĠ ÇĠFT YILDIZLARIN FOTOMETRĠK ÇÖZÜMÜ Mehmet TANRIVER Erciyes Üniversitesi, Fen Fakültesi, Astronomi ve Uzay Bilimleri Bölümü mtanriver@erciyes.edu.tr
Detaylıİstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014)
İstatistik Dersi Çalışma Soruları Arasınav(Matematik Müh. Bölümü-2014) S-1) Bir otoyol üzerinde radarla hız kontrolü yapan, polis ekipler tarafından tespit edilen tane aracın hızları aşağıdaki tabloda
DetaylıULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ OTO4003 OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY FÖYÜ LAB. NO:.. DENEY ADI : SES İLETİM KAYBI DENEYİ 2017 BURSA 1) AMAÇ Bir malzemenin
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sınıflandırıcıların Değerlendirilmesi Skorlar Karışıklık matrisi Accuracy Precision Recall
DetaylıALTERNATİF AKIMIN TEMEL ESASLARI
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ DERSİ ALTERNATİF AKIMIN TEMEL ESASLARI Dr. Öğr. Üyesi Ahmet ÇİFCİ Elektrik enerjisi, alternatif akım ve doğru akım olarak
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıSayısal Filtre Tasarımı
Sayısal Filtre Tasarımı Sayısal Filtreler Filtreler ayrık zamanlı sistemlerdir. Filtreler işaretin belirli frekanslarını güçlendirmek veya zayıflatmak, belirli frekanslarını tamamen bastırmak veya belirli
DetaylıENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri Basit Seriler Elde edilecek ham verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilere basit seri denir ÖRNEK:
Detaylı4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME
4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R
IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık
DetaylıYÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU
YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU DENEY NO : DENEYİN ADI : YAPILIŞ TARİHİ: GRUP ÜYELERİ : 1. 2. 3. DERSİN SORUMLU ÖĞRETİM ÜYESİ: Yrd. Doç.
DetaylıÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.
DetaylıElektromanyetik Işıma Electromagnetic Radiation (EMR)
Elektromanyetik Işıma Electromagnetic Radiation (EMR) Elektromanyetik ışıma (ışık) bir enerji şeklidir. Işık, Elektrik (E) ve manyetik (H) alan bileşenlerine sahiptir. Light is a wave, made up of oscillating
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıDENEY 25 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar :
DENEY 5 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar : Doğrusal olmayan (nonlineer) devre elemanlarının nasıl harmonik distorsiyonlara yol açtığını göstermek. Bir yükselteç devresinde toplam harmoniklerin
DetaylıKROMOSFERĠK YARI AKTĠF BĠR BÖLGEDE GÖZLENEN ĠNCE YAPILARDAKĠ PLAZMA HAREKETLERĠ
KROMOSFERĠK YARI AKTĠF BĠR BÖLGEDE GÖZLENEN ĠNCE YAPILARDAKĠ PLAZMA HAREKETLERĠ Asuman GÜLTEKĠN İstanbul Üniversitesi, Fen Fakültesi, Astronomi ve Uzay Bilimleri Bölümü,3119 Üniversite asumang@istanbul.edu.tr
Detaylı1. LİNEER PCM KODLAMA
1. LİNEER PCM KODLAMA 1.1 Amaçlar 4/12 bitlik lineer PCM kodlayıcısı ve kod çözücüsünü incelemek. Kuantalama hatasını incelemek. Kodlama kullanarak ses iletimini gerçekleştirmek. 1.2 Ön Hazırlık 1. Kuantalama
DetaylıÇOKLU SĠSTEM KZ PAV IN DÖNEM ANALĠZĠ VE ASTROMETRĠK ÇÖZÜMÜ
Güneş ve Güneş Benzeri Yıldızlar Sempozyumu - İstanbul ÇOKLU SĠSTEM KZ PAV IN DÖNEM ANALĠZĠ VE ASTROMETRĠK ÇÖZÜMÜ Derya SÜRGĠT 1,, Ahmet ERDEM 1, ve Edwin BUDDĠNG 1,,3 1 ÇOMÜ Astrofizik Araş. ve Uyg. Merkezi
DetaylıHİDROLİK MAKİNALAR YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI
HİDROLİK MAKİNALAR YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI HİDROLİK TÜRBİN ANALİZ VE DİZAYN ESASLARI Hidrolik türbinler, su kaynaklarının yerçekimi potansiyelinden, akan suyun kinetik enerjisinden ya da her ikisinin
Detaylıaltında ilerde ele alınacaktır.
YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini
DetaylıDENEY 4: SERİ VE PARALEL REZONANS DEVRELERİ
Deneyin Amacı DENEY 4: SERİ VE PARALEL REZONANS DEVRELERİ Seri ve paralel RLC devrelerinde rezonans durumunun gözlenmesi, rezonans eğrisinin elde edilmesi ve devrenin karakteristik parametrelerinin ölçülmesi
DetaylıRasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :
Rasgele Sayı Üretme Rasgele Sayıların Özellikleri İki önemli istaiksel özelliği var : Düzgünlük (Uniformity) Bağımsızlık R i, rasgele sayısı olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olan uniform bir
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıHatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5
Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın
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
DetaylıDENEY 7 DALGALI GERİLİM ÖLÇÜMLERİ - OSİLOSKOP
DENEY 7 DALGALI GERİLİM ÖLÇÜMLERİ - OSİLOSKOP Amaç: Bu deneyin amacı, öğrencilerin alternatif akım ve gerilim hakkında bilgi edinmesini sağlamaktır. Deney sonunda öğrencilerin, periyot, frekans, genlik,
DetaylıEksen Mühendislik, 2010 SONLU ELEMANLAR İLE SHOCK RESPONSE SPECTRUM ANALİZİ YAPILMASI
TARİH: 03-12-2010 YAZAN: AYDIN KUNTAY, EKSEN MÜHENDİSLİK SONLU ELEMANLAR İLE SHOCK RESPONSE SPECTRUM ANALİZİ YAPILMASI 1. Giriş Bu doküman yapılarda SRS olarak bilinen Shock Response Spectrum hesaplarının
DetaylıAsterosismoloji. Ders 3 : Asterosismolojide Veri Analizi
801.526 Asterosismoloji Ders 3 : Asterosismolojide Veri Analizi Asterosismik Verinin Zorluğu - I Yıldız salınımları bazı parametrelerin periyodik olarak değişmesine neden olur Bu fiziksel parametrelerin
DetaylıZaman Uzayı Sonlu Farklar Yöntemi
Dr. Serkan Aksoy SAYISAL KARARLILIK Sayısal çözümlerin kararlı olması zorunludur. Buna göre ZUSF çözümleri de uzay ve zamanda ayrıklaştırma kapsamında kararlı olması için kararlılık koşullarını sağlaması
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıDENEY 5: FREKANS CEVABI VE BODE GRAFİĞİ
DENEY 5: FREKANS CEVABI VE BODE GRAFİĞİ 1 AMAÇ Bu deneyin temel amacı; bant geçiren ve alçak geçiren seri RLC filtrelerin cevabını incelemektir. Ayrıca frekans cevabı deneyi neticesinde elde edilen verileri
DetaylıWindows Sürüm 5.0 Standart Raporlarının NDER ile Bütünleşik Çalıştırılması
Windows Sürüm 5.0 Standart Raporlarının NDER ile Bütünleşik Çalıştırılması Ürün Grubu [X] Redcode Enterprise [X] Redcode Standart [X] Entegre.NET Kategori [X] Yeni Fonksiyon Versiyon Önkoşulu 5.0 Uygulama
DetaylıTÜBİTAK TUG RTT150 ve T100 Gaia Gözlemlerindeki Bazı Kataklismik Değişen Adaylarının Işık Eğrileri
TÜBİTAK TUG RTT150 ve T100 Gaia Gözlemlerindeki Bazı Kataklismik Değişen Adaylarının Işık Eğrileri Hasan H. Esenoğlu 1, Almaz Galeev 2, 3, Niyaz Nuryev 3 1 İstanbul Üniversitesi, Fen Fakültesi, Astronomi
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
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu
İşaret ve Sistemler Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu Fourier Serileri Periyodik işaretlerin spektral analizini yapabilmek için periyodik işaretler sinüzoidal işaretlerin toplamına dönüştürülür
DetaylıProgramlama Dilleri 1. Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları
Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları Ders 3 Genel Bakış Giriş Rastgele Sayı Rastgele Sayı Üreteci rand Fonksiyonunun İşlevi srand Fonksiyonunun İşlevi Monte Carlo Yöntemi Uygulama 1: Yazı-Tura
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıAppendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
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
DetaylıMerkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.
Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,
DetaylıMalzemenin Mekanik Özellikleri
Bölüm Amaçları: Gerilme ve şekil değiştirme kavramlarını gördükten sonra, şimdi bu iki büyüklüğün nasıl ilişkilendirildiğini inceleyeceğiz, Bir malzeme için gerilme-şekil değiştirme diyagramlarının deneysel
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
DetaylıDEPREMLERİN KAYIT EDİLMESİ - SİSMOGRAFLAR -
DEPREMLERİN KAYIT EDİLMESİ - SİSMOGRAFLAR - Doç.Dr. Eşref YALÇINKAYA (. Ders) Bu derste ; Sismograf ve bileşenleri Algılayıcı Sinyal koşullandırma birimi Kayıt sistemi Sismometrenin diferansiyel denklemi
DetaylıEME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi
DetaylıBAÜ Müh-Mim Fak. Geoteknik Deprem Mühendisliği Dersi, B. Yağcı Bölüm-5
ZEMİN DAVRANIŞ ANALİZLERİ Geoteknik deprem mühendisliğindeki en önemli problemlerden biri, zemin davranışının değerlendirilmesidir. Zemin davranış analizleri; -Tasarım davranış spektrumlarının geliştirilmesi,
DetaylıDoç. Dr. Sabri KAYA Erciyes Üni. Müh. Fak. Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü. Ders içeriği
ANTENLER Doç. Dr. Sabri KAYA Erciyes Üni. Müh. Fak. Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü Ders içeriği BÖLÜM 1: Antenler BÖLÜM 2: Antenlerin Temel Parametreleri BÖLÜM 3: Lineer Tel Antenler BÖLÜM 4: Halka Antenler
DetaylıCobra3 lü Akuple Sarkaçlar
Dinamik Mekanik Öğrenebilecekleriniz... Spiral yay Yer çekimi sarkacı Yay sabiti Burulma titreşimi Tork Vuruş Açısal sürat Açısal ivme Karakteristik frekans Kural: Belirli bir karakteristik frekansa sahip
DetaylıPetrol fiyatlarının istatistiksel analizi ve örüntüleri
Petrol fiyatlarının istatistiksel analizi ve örüntüleri Barış Sanlı, barissanli2@gmail.com, NOT: Bu yazıdaki 2014-2019 tarihleri arasındaki haftalık petrol fiyat değişim grafiği hatalıydı. Bu düzeltildi.
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. chem.libretexts.org
9. Atomun Elektron Yapısı Elektromanyetik ışıma (EMI) Atom Spektrumları Bohr Atom Modeli Kuantum Kuramı - Dalga Mekaniği Kuantum Sayıları Elektron Orbitalleri Hidrojen Atomu Orbitalleri Elektron Spini
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,
DetaylıELE 301L KONTROL SİSTEMLERİ I LABORATUVARI DENEY 4B: DC MOTOR TRANSFER FONKSİYONU VE PARAMETRELERİNİN ELDE EDİLMESİ
Geç teslim edilen raporlardan gün başına 10 puan kırılır. Raporlarınızı deneyden en geç bir hafta sonra teslim etmeniz gerekmektedir. Raporunuzu yazarken föyde belirtilmeyen ancak önemli gördüğünüz kısımların
DetaylıDY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu
DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ Kullanma Kılavuzu 01 Kasım 2010 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir yazılım
DetaylıDoç. Dr. Sabri KAYA Erciyes Üni. Müh. Fak. Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü. Ders içeriği
ANTENLER Doç. Dr. Sabri KAYA Erciyes Üni. Müh. Fak. Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü Ders içeriği BÖLÜM 1: Antenler BÖLÜM 2: Antenlerin Temel Parametreleri BÖLÜM 3: Lineer Tel Antenler BÖLÜM 4: Halka Antenler
DetaylıADC Devrelerinde Pratik Düşünceler
ADC Devrelerinde Pratik Düşünceler ADC nin belki de en önemli örneği çözünürlüğüdür. Çözünürlük dönüştürücü tarafından elde edilen ikili bitlerin sayısıdır. Çünkü ADC devreleri birçok kesikli adımdan birinin
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler
Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını
DetaylıRİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015
RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015 SORU 2: Motosiklet sigortası pazarlamak isteyen bir şirket, motosiklet kaza istatistiklerine bakarak, poliçe başına yılda ortalama 0,095 kaza olacağını tahmin
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTTİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. slı SUNER KRKÜLH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim D. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 OLSILIK Olasılık; Tablo
DetaylıALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR
ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için
DetaylıAnkara Üniversitesi Fen Fakültesi. Astronomi ve Uzay Bilimleri. AST206 İstatistik Astronomi Dersi OCTAVE GİRİŞ. Öğr. Gör.
Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Astronomi ve Uzay Bilimleri AST206 İstatistik Astronomi Dersi OCTAVE GİRİŞ Öğr. Gör. Yahya DEMİRCAN 2012 İçindekiler Octave:... 3 Dosya indirme ve kurulum:... 3 Linux...
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI Olasılık, ilgilenilen olay/olayların meydana gelme olabilirliğinin ölçülmesidir.
DetaylıVeri Ağlarında Gecikme Modeli
Veri Ağlarında Gecikme Modeli Giriş Veri ağlarındaki en önemli performans ölçütlerinden biri paketlerin ortalama gecikmesidir. Ağdaki iletişim gecikmeleri 4 farklı gecikmeden kaynaklanır: 1. İşleme Gecikmesi:
DetaylıYAPI ZEMİN ETKİLEŞİMİ. Yrd. Doç. Dr Mehmet Alpaslan KÖROĞLU
YAPI ZEMİN ETKİLEŞİMİ Yrd. Doç. Dr Mehmet Alpaslan KÖROĞLU Serbest Titreşim Dinamik yüklemenin pek çok çeşidi, zeminlerde ve yapılarda titreşimli hareket oluşturabilir. Zeminlerin ve yapıların dinamik
DetaylıDY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ
DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ Kullanma Kılavuzu 12 Ocak 2012 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir
DetaylıSİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN
SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ Günümüz simülasyonları gerçek sistem davranışlarını, zamanın bir fonksiyonu olduğu düşüncesine dayanan Monte Carlo yöntemine dayanır. 1.
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
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
DetaylıAKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ Anten Parametrelerinin Temelleri Samet YALÇIN Anten Parametrelerinin Temelleri GİRİŞ: Bir antenin parametrelerini tanımlayabilmek için anten parametreleri gereklidir. Anten performansından
DetaylıMekanik. 1.3.33-00 İp dalgalarının faz hızı. Dinamik. İhtiyacınız Olanlar:
Mekanik Dinamik İp dalgalarının faz hızı Neler öğrenebilirsiniz? Dalgaboyu Faz hızı Grup hızı Dalga denklemi Harmonik dalga İlke: Bir dört köşeli halat (ip) gösterim motoru arasından geçirilir ve bir lineer
Detaylı