X = 11433, Y = 45237,

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "X = 11433, Y = 45237,"

Transkript

1 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI Süre 90 dakkadır..,. ve 3. sorular 0 ar, 4. ve 5. sorular 30 ar pua, ödev 0 pua değerdedr. Tüm formüller ve şlemlerz açıkça gösterz. ) Y = Xβ + u doğrusal model ç (a) EKK tahm edcs elde edlmesde kullaıla krter edr? Gösterz. (b) MO tahm edcs elde edlmesde kullaıla krter edr? Gösterz. ) EKK tahm edcs βˆı β ı sapmasız br tahm edcs olduğuu gösterz. Bu souca ulaşmak ç hag varsayımları yapılması gerektğ açıklayıız. 3) Dyelm k Y = β0 + β log X + β X + u deklem tahm etmek styorsuuz. (a) β ve β katsayılarıı yorumlayıız. (b) Dyelm k yalışlıkla log Y = γ0 + γ log X + γ log X + e deklem tahm edld. Bu deklem tahm souçlarıı kullaarak β değer asıl elde edersz? 4) X ve Y değşkelere at 5 örek vers kullaılarak Y = β + β X + u model tahm edlecektr. Örek verler le lgl aşağıdak blgler mevcuttur. = 5, Y = 4537, Y= 035, X = 59, X = 433, X Y = 5, û Bu blgler kullaarak (a) β ve β EKK tahm edcs hesaplayıız. (b) β varyasıı (Var(β )) hesaplayıız. (c) R değer hesaplayıız ve yorumlayıız. 5) Y t = β + β Xt + β X3t + u t, (t=.5) model tahm aşağıdak souçları vermştr: 5 3 β ˆ = 0.4, Var,Cov(ˆ) β = Şu hpotezler test edz: (a) β = 0 (b) β > (c) β + β 3 = (Not: Soruyu yaıtlarke boş hpotez ve alteratf hpotezler açıkça gösterz.) Not: t = σˆ u Rˆ β r R(X' X) R'

2 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I DÖNEM SONU SINAVI Süre 75 dakkadır. 3. soru 0, dğerler 0 şer pua ve ödev 0 pua değerdedr. Tüm şlemlerz açıkça gösterz. ) Kşler aylık kra gder (K) bağımlı değşke olduğu br model tahm edlmektedr ( = 57). Açıklayıcı değşkeler ve tahm souçları aşağıdak gbdr (paratez çdek değerler t statstklerdr). Y: kş gelr (YTL), A: kş yaşı (YTL), S: okula/şe gtmek ç gereke süre (dakka), I: kş yaşadığı şehr (İstabul da yaşıyorsa, değlse 0 dır), E: kş mede durumudur (evl se, değlse 0 dır). K = Y A.47 S I E 0. (I *Y ) (.63) (7.5) (0.08) (-4.83) (5.87) (8.3) (-.86) a) Evller ç, dğer değşkeler sabtke, okula/şe gtmek ç gereke süre dakka arttığıda aylık kra gder e kadar ve e yöde değşr? b) Gelr etks İstabul da dğer şehrlere göre daha düşük müdür? Test edz. c) Dekleme, kş bekar se, evl se 0 değer ala br ye kukla değşke ekleyecek olursak souçlar asıl etkler? Açıklayıız. d) Kra gder ve gelr YTL yere 000YTL csde hesaplasaydı, Y değşke katsayı tahm ve stadart hatası asıl değşrd? Nede? ) Aşağıda tahm souçları verle modelde R tasarruf mevduatı faz oraı (%), G kamu bütçe açığıı GSMH ya oraı (%) ve M omal para arzıdır (b YTL). Model arası yıllık verler kullaılarak tahm edlmştr. R = G 7.58 log(m) = 8, R = 0.467, DW = 0.735, SSR = (38.3) (.676) (.68) a) Brc sıra çsel bağıtı soruuu test edz. (Boş ve alteratf hpotezler de belrtz.)

3 b) Ayrıca, yukarıdak deklem hata term (E) bağımlı değşke olduğu k yardımcı deklem, arası 6 ver le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr. İçsel bağıtı soruuu test edz. (Boş ve alteratf hpotezler de belrtz.) Varable Coeffcet Std. Error t-statstc Prob. C G LOG(M) R-squared Mea depedet var Sum squared resd Schwarz crtero Log lkelhood F-statstc Durb-Watso stat.4778 Prob(F-statstc) Varable Coeffcet Std. Error t-statstc Prob. C G LOG(M) E(-) R-squared Mea depedet var Sum squared resd Schwarz crtero Log lkelhood F-statstc Durb-Watso stat Prob(F-statstc) ) π = β 0 + β r + β s + u kar foksyouu tahm etmek ç kest vers kullaılmaktadır. Burada π karı, r sektörü tarfe korumasıı br ölçütü ve s frmaı toplam satış mktarıdır. Hata term varyasıı sabt olmadığı ve s değşke le lşkl olduğu düşüülmektedr. a) Goldfeld-Quadt test kullaarak hata term varyasıı sabt olmadığı hpotez asıl test edebleceğz açıklayıız. (Boş ve alteratf hpotezler de belrtz.) b) Eğer hata term varyası /s le oratılı se model asıl tahm edersz?

4 4) Herhag br β j katsayısı ç t statstğ formülüü gösterz. Bu formüle dayaarak aşağıdak durumlarda her brde, t statstğ asıl etkleeceğ açıklayıız. a) Hata termler varyası sabt değldr. b) Hata termler arasıdak kovaryas sıfırda farklıdır. c) Açıklayıcı değşkeler arasıda doğrusal lşk vardır. 5) Balık tüketm açıklamak üzere kurula br model 5 ver le tahm aşağıdak souçları vermştr (paratez çdek değerler t değerlerdr.). L(Fˆ) = l(pf) l(pb) l(yd) R = (4.697) (0.907) (0.030) (0.536) Burada F kş başıa tüketle ortalama balık mktarı (kg), Pf balık fyat deks, Pb bftek fyat deks ve Yd reel kş başı kullaılablr gelrdr (YTL). Ayrıca her br açıklayıcı değşke ayrı ayrı bağımlı değşke olduğu üç yardımcı deklem tahm edlmştr. Bu tahmler determasyo katsayıları aşağıdak gbdr. Bağımlı değşke Açıklayıcı değşeler R L(Pf) l(pb), l(yd) L(Pb) l(pf), l(yd) L(Yd) l(pf), l(pb) Aşağıdak göstergeler kullaarak çoklu bağıtı soruuu araştırıız. a) Katsayılar ç t ve R değerler (t testler le F test souçlarıı) karşılaştırılması. (Boş ve alteratf hpotezler de belrtz.) b) Çoklu korelasyo (determasyo katsayıları).

5 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI Süre 60 dakkadır.. ve. sorular 0 şer, 3. ve 4. sorular 30 ar pua değerdedr. Hesaplamalar ç hesap makes kullamak serbesttr. Acak cep telefou kullaılamaz. Tüm formüller ve şlemlerz açıkça gösterz. ) Aşağıdakler yaıtlayıız. a) Normal dağılımlı br X ktlesde ortalaması X = 6, varyası S = 6 ve öğe sayısı = 5 ola br örek alımıştır. H 0 : µ X 5, H : µ X > 5 hpotez 0.95 alamlılık düzeyde (α = 0.05) test edz. b) Sabt varyas varsayımıı bağımlı değşke varyası (Var(Y )) le lgl souçları elerdr? ) Aşağıdak fadeler doğru mudur? Nede? Açıklayıız ve matematksel gösterm yapıız. a) Örek ortalaması X ktle beklee değer (µ X ) sapmasız br tahm edcsdr. b) Br tahm edc sapmasızlık özellğ sağlamasa ble etklk özellğ sağlayablr. 3) Y = α + βx + u deklem tahm edlmek stemektedr. Y ve X değşkeler ç aşağıdak örek verler mevcuttur. EKK yötem kullaarak katsayıları tahm değerler ve varyaslarıı hesaplayıız. X Y ) log(m t ) = β + β log(y t ) + β 3 R t + u t deklem yıllık verler kullaılarak, 63 gözlemle tahm edlmştr. Burada M reel para arzı (Mlyo YTL), Y reel GSMH (Mlyo YTL) ve R reel faz oraıı göstermektedr. Tahm souçları aşağıdak gbdr: βˆ =.5, βˆ = 0.530, βˆ = -0.89, 3 R = 0.96, a) Katsayıları yorumlayıız. b) R ve R değerler yorumlayıız. c) log(y t ) değşke deklemde çıkarılırsa R = R ve R değerler asıl etkler? Tartışıız.

6 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I Döem Sou Sıavı Süre 90 dakkadır..,. ve 3. sorular 0 şer, 4. ve 5. sorular 5 er pua değerdedr. Not: Tüm hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler belrtz ve α = 0.05 kabul edz. ) log M = β + β log Y + β 3 R + β 4 K +β 5 K*R + u modelde M para mktarıı (YTL), Y ulusal gelr (YTL), R faz oraıı (%) ve K 994 ve sorasıda değer ala kukla değşke göstermektedr. Bu model arası ver le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr (Paratez çdek değerler katsayı stadart hatalarıı gösterr): log M = log Y + 0. R K K*R (.84) (0.) (0.) (0.05) (0.3) a) Katsayıları yorumlayıız. b) 994 sorası sabt term 994 öcesde farklı mıdır? Test edz. ) y t = β + β x + β t 3 y t- + u t model arası yıllık verler kullaılarak 0 ver le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr β ˆ = 0.70, Var Cov(ˆ) β = , σ u =.5, R = 0.95, DW = a) SST(toplam kareler), SSE (açıklaa kareler) ve SSR'y (açıklaamaya kareler) hesaplayıız. b). sıra çsel bağıtı soruuu test edz. 3) Br araştırmacı aşağıdak deklem tahm souçlarıı elde etmştr. Y = X R = 0.79, = 57 û = X X R = 0.84, = 57 (ûbrc deklemde elde edle hata tahmler göstermektedr) a) İkc deklem tahm edlme ede e olablr ve bu tahmlerde e souç çıkarılablr? b) Öcek şıkta araştırıla soruu bu deklemde var olduğu varsayımıyla br çözüm öerz.

7 4) Br araştırmacı ktap ç yapıla harcamaları (B) yıllık gelr (Y) ve eğtm düzey (E) le açıkladığı aşağıdak model 00 kşye at very kullaarak tahm etmektedr. Verler, Y le E arasıda korelasyo katsayısıı 0.86 olduğuu göstermektedr. Araştırmacıı k deklem tahm soucu aşağıdak gbdr (paratez çdek değerler t değerlerdr): B = Y +.0 E R = 0.59 (-3.0) (.6) (.59) B = Y R = 0.57 (-3.79) (6.00) İlk deklemde Y ve E katsayıları ede statstk olarak alamsız çıkıyor olablr? Açıklayıız. Not: Açıklamalarıızı hag göstergelere ve bulgulara dayadırdığıızı mutlaka gösterz. 5) Dyelm k ödevde kulladığıız modelde 'de 'ye kadar çsel bağıtı soruu test edlmek stemektedr. Evews programıı kullaarak bu test yapmaı kaç yötem vardır? Bu yötem(ler) asıl uygulayacağıızı kısaca tarf edz.

8 A.Ü. SBF, IV Malye..009 EKONOMETRİ I ARA SINAVI Süre 60 dakkadır. Sorular eşt ağırlıktadır. Hesaplamalar ç hesap makes kullamak serbesttr. Acak cep telefou kullaılamaz. ) Ortalaması μ, varyası σ ola br aakütlede seçle üç gözleml rassal öreklem X, X ve X 3 olsu. Aşağıda μ'ü 4 farklı tahm edcs yer almaktadır. Hag tahm edc BLUE dur (doğrusal sapmasız e y tahm edc)? Nede? X + X + 3X 3 X + X + X 3 3 X + X + X 3 µ ˆ =, µ ˆ =, µ ˆ =, µ 6 X 6 ) a) Stadart ormal dağılımlı değşke edr? Nasıl elde edlr? b) Ortalaması ve varyasıı kaça eşt olduğuu hesaplayıız. 3) Y = a + b X X = + X 6 X ˆ + u deklem tahm edlmek stemektedr. Y ve X değşkeler ç aşağıdak örek verler mevcuttur. EKK yötem kullaarak katsayıları tahm değerler hesaplayıız. X Y 4 4) X ve Y arasıdak doğrusal lşk 46 ver le tahm edlmş ve şu souçlar elde edlmştr: Y = X + u. Değşkelere at verler aşağıdak gbdr. ΣY = 55; ΣX = 80; ΣY = 78; ΣX = 65; ΣX Y = 3, X' X = Katsayıları varyaslarıı hesaplayıız. 5) Regresyoda aşağıdak fadeler le lgl yapıla deal varsayımları belrtz ve matematksel göstermler yapıız. a) Hata termler beklee değer b) Hata termler varyası c) Hata termler arasıdak lşk d) Hata termler le X değşkeler arasıdak lşk EK BİLGİLER z = (X-µ * )/ (σ/ ) t = (X-µ * )/ (S/ ) ˆ β = (X' X) X' Y û û' û Y' Y ˆ' X' Y, β Var(u ) ˆ = σ u = = =, Var,Cov(ˆ) β = σˆ u (X' X) k k k

9 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I DÖNEM SONU SINAVI Süre 60 dakkadır. Sorular eşt ağırlıktadır. Hesaplamalar ç hesap makes kullamak serbesttr. Acak cep telefou kullaılamaz. ) Türkye de 003 yılı ç 853 çalışaa at verler kullaılarak aşağıdak deklem tahm edlmştr. Deklemde yer ala W kş aylık ücret (b TL), E erkek olması durumuda değer ala kukla, O eğtm yılı, S sedkalı olması durumuda değer ala kukla, Y yaşı ve Y yaşı karesdr. Katsayıları altıda paratez çde yer ala değerler stadart hatalardır. W = E O + 87S + 489Y - 3Y + 584(E *Y ) + u (739) (5584) (63) (87) (369) (5) (7) R = 0.55, R = 0.53 a) Bu modele göre ücretler belrlemesde erkek olmak kadı olmaya göre asıl farklılık(lar) getrmektedr? Bu fark(lar)ı statstk olarak var olup olmadığıı % 5 alamlılık düzeyde test edz. b) O ve S değşkeler katsayılarıı yorumlayıız. ) Brc soruda verle deklem tahme dayaarak aşağıdakler yaıtlayıız. a) R değer yorumlayıız ve H 0 : R = 0 boş hpotez % 5 alamlılık düzeyde test edz. b) Dekleme kş evl olup olmadığıı göstere br kukla değşke açıklayıcı değşke olarak eklep yede tahm edlmes durumuda R ve R asıl etkler? 3) Y t = β 0 + β X t + β X t + u t û = α t 0 + α X t + α X t + α 3 X t + α 4 X t + α 5 (X t *X t ) + e t deklemler 6 ver le tahm edlmş, R değer brcs ç 0.7, kcs ç 0.68 bulumuştur. Burada hag soru test edlmektedr. Boş hpotez de yazarak test uygulayıız ve souçlarıı yorumlayıız. 4) Aşağıdak deklemde M Türkye toplam thalatıı, Y GSMH yı göstermektedr. Deklem 987Q-006Q döem ç 85 ver le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr. (u brc deklem hata term ve paratez çdek değerler stadart hataları göstermektedr) M t = Y t = 85 DW =.35 SSR = (633.5) (0.009) û = Y t t = 8 DW =.3 SSR = (676.9) (0.04) û = Y t t û t 4 = 8 DW =.84 SSR = (594.3) (0.03) (0.56)

10 Boş hpotezler de yazarak a). sıra çsel bağıtı soruuu ve b) 4. sıra çsel bağıtı soruuu % 5 hata payıyla test edz ve souçları yorumlayıız. 5) Br araştırmacı yaptığı br tahm sorasıda aşağıda E-vews çıktı souçları verle br test uygulamıştır. Araştırmacıı ey test ettğ belrtz, boş hptez yazıız ve test soucuu yorumlayıız. F-statstc 0.45 Prob. F(,4) Obs*R-squared Prob. Ch-Square() Test Equato: Depedet Varable: RESID^ Method: Least Squares Sample (adjusted): 998Q4 009Q3 Icluded observatos: 44 after adjustmets Varable Coeffcet Std. Error t-statstc Prob. C.7E+ 5.04E RESID^(-) RESID^(-) R-squared Mea depedet var.49e+ Adjusted R-squared S.D. depedet var.3e+ S.E. of regresso.7e+ Akake fo crtero Sum squared resd.e+4 Schwarz crtero Log lkelhood F-statstc 0.45 Durb-Watso stat Prob(F-statstc) Formüller t βˆ β * j j k =, Sβj SSR û R = =, SST Y Y R /(k ) =, ( R ) /( k) F (û İçsel Bağıtı: t û ) t DW = ( ρ), h = ρ û t Var(ˆ) γ SSR LM: T SSR D / m R D R T / m F = (T., D. yardımcı deklemdr) SSR / k m ( R ) / k m D D SSR Değşe Varyas: Goldfeld-Quadt: /( k) F = SSR /( k) R LM: Y / k + f F ( R Y ) / k f (F yardımcı deklemde bulua fakat asıl deklemde bulumaya değşke sayısıdır)

11 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI 9..0 Burça Kızılırmak Süre 50 dakkadır.. ve. sorular 30 ar, 3. soru 40 pua değerdedr. Not : Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka yazıız. Alamlılık düzey % 5 alıız. ) Y t = β0 + β Xt + u t, (t=.5) model le lgl olarak aşağıdak blgler mevcuttur. Y= 9 X = 66, X = 06, Y = 35, X Y = 90, û 0.7 a) Katsayıları E Küçük Kareler tahm buluuz b) R ve R değerler hesaplayıız ve yorumlayıız c) X t değşke deklemde çıkarılırsa R ve R değerler asıl etkler? Tartışıız. ) 30 şyere at örek vers kullaılarak Y = β + β X + β3 Z + u model tahm edlecektr. Burada Y şyer ödedğ yıllık verg mktarıdak % artış, X şyer toplam gelrdek yıllık % artış ve Z şyerde çalışa kş sayısıdır. Örek verler le lgl aşağıdak blgler mevcuttur. 5 9 ˆβ = 0.4, Var, Orv( ˆ) β = Bu blgler kullaarak (a) β rakamsal değer yorumlayıız. (b) β > hpotez test edz. (c) β + β 3 = hpotez test edz. 3. Türkye İmalat Saayde yılları arası (=0) katma değer (Y), sermaye stoku (K) ve şgücü mktarı (L) verler kullaılarak br Cobb-Douglas üretm foksyou (l(y t ) = β + β l(s t ) + β 3 l(l t ) + u t ) tahm edlmştr (Y ve S b YTL olarak ölçülmüştür). Tahm souçları aşağıdak gbdr. (Paratez çdek değerler p değerlerdr.) l(y t ) = l(S t ) +.40l(L t ) R = 0.79, F= 3.44, KKT = 0.05 (0.0) (0.03) (0.49) (a) β 3 ü rakamsal değer yorumlayıız. (b) β 3 ç alamlılık test yapıız (c) Model açıklama gücü ç F test yapıız ve soucu yorumlayıız Model verler le tahm souçları l(y t ) = l(S t ) +.35l(L t ) R = 0.8, F= 35.4, KKT = 0.00, =8 (0.05) (0.049) (0.5) Model verler le tahm souçları l(y t ) = l(S t ) l(L t ) R = 0.703, F= 5.3, KKT = 0.003, = (0.00) (0.0) (0.0) (d) Yapısal değşklğ test edz.

12 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I DÖNEM SONU SINAVI Burça Kızılırmak Süre 90 dakkadır.. ve. sorular 5 er, 3. ve 4. sorular 0 şer ve 5. soru 0 puadır. Not : Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka yazıız. Alamlılık düzey % 5 alıız. ) E = β 0 + β Y + β Y + β 3 A + β 4 I + β 5 L + β 6 D + u, deklemde E br ülkedek gelr eştszlğ düzey, Y ülke kş başı gelr, Y kş başı gelr kares, A alıa uluslar arası yardımlar, I yabacı doğruda yatırım, L şgücü çde yabacıları payı ve D OECD üyes ülkeler ç, dğer ülkeler ç 0 değer ala kukladır. Model 0 ülkeye at verler kullaılarak E Küçük Kareler le tahm aşağıdak souçları vermştr. (Paratez çdek değerler stadart hatalardır.) E = Y Y A +.03 I L D (9.) (0.0) (0.00) (0.005) (.05) (0.) (.0) R =0.5, SST=30. Aşağıdak fadeler doğruluğuu (gerekrse lgl testler de yürüterek) tartışıız. a) Y le Y arasıda korelasyo yüksek olduğuda dolayı modelde çoklu doğrusallık soruu vardır b) OECD üyes olmak gelr eştszlğ etklemez c) β 0 dışıdak tüm katsayılar sıfıra eşttr ) Br araştırmacı frma verler kullaarak aşağıdak deklem tahm etmek stemektedr. Π = β 0 + β R + β S + u Bu deklemde hata termler varyasıı sabt olmadığı ve açıklayıcı değşkelerde brs le lşkl olableceğde şüphelelmektedr. (a) Değşe varyas soruu olması durumuda hata termler varyas-ortak varyas matrs asıl olması bekler? Gösterz. (b) Değşe varyas soruuu Whte test le asıl sıaableceğ alatıız. (c) Hata term varyasıı /s le oratılı olması durumuda (Var(u )=σ (/s )) soruu çözümü ç tahm edlmes gereke deklem buluuz. Soruu asıl çözdüğüü gösterz.

13 3) I t = β 0 + β K t + β P t + u t deklemde (a) K t le P t yüksek orada lşkl olduğu gözlemlemştr. Bu durum katsayıları ve hpotez testler güvelrlğ etkler m? Etklerse hag yöde etkler? Açıklayıız. (d) Bu deklemde. derece ardışık bağımlılık soruu olduğu ve u t = u t- + ε t lşks geçerl olduğu gözlemlemştr (E(ε t )=0, Var(ε t )=σ, Orv(ε t, ε t- )=0). Soruu çözümü ç br yötem öerz. Soruu asıl çözdüğüü gösterz. 4) Y t = β 0 + β X t + β X t- + u t, deklem E Küçük Kareler le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr. Y t = X t X t- R =0.96, d=., =50 (0.) (0.) (0.0) u t = X t + 0. X t X t- +.0 u t u t u t u t 4 (0.0)(0.) (0.) (0.03) (0.05) (0.0) (0.0005) (0.00) R =0.87, d=0.3 Verle blgler kullaarak uygulayableceğ tüm ardışık bağımlılık tester uygulayıız ve souçları yorumlayıız. 5) Br araştırmacı Evews da (a) hata termler ormal dağılıp dağılmadığıı ve (b) 4. derece ARCH olup olmadığıı test etmek stemektedr. Araştırmacıı Evews ta zleyeceğ yolu açıklayıız. (Not: test keds değl, sadece Evews uygulamasıı açıklamaız yeterldr.) İpucu:

14 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI 6..0 Burça Kızılırmak Süre 70 dakkadır. Sorular eşt ağırlıktadır. Not : Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka yazıız. ) Aşağıdak fadeler doğru mu, yalış mı, belrsz mdr? Nedeleryle açıklayıız. (a) Hata termler ormal dağılıma sahptr varsayımı geçerl değlse E Küçük Kareler yötem etklk özellğ sağlamaz. (b) E Küçük Kareler yötem le bulua hata termler ortalaması 0 dır. ) Y = β 0 + β X + u model ç aşağıdak blgler kullaarak soruları yaıtlayıız. Y X (a) Deklem E Küçük Kareler yötem le tahm ederek ββ =3.84, 0 ββ =.05 olduğuu gösterz. (b) Hata termler sers hesaplayıız. Y = α + βx + u doğrusal model ç E Küçük Kareler tahm edcs elde edlmesde kullaıla krter edr? Gösterz ve bu yötem ormal deklemler buluuz. 3) Y = β 0 + β X + u model ve E Küçük Kareler yötem le tahm le lgl olarak aşağıdak blgler mevcuttur. ββ =86.66, 0 ββ =-.45, σσ uu =9.3, =5 ΣΣX=3, ΣΣY=355, ΣΣX =4, ΣΣY =555, ΣΣXY=8 (a) β > hpotez %0 alamlılık düzeyde test edz. (b) r y hesaplayıız ve yorumlayıız. 4) l(m t ) = β 0 + β l(y t ) + u t deklemde M para arzı, Y GSMH dır (ks de Mlyo TL csde hesaplamıştır). Deklem E Küçük Kareler yötem le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr. (Paratez çdek değerler p değerlerdr.) l(m t ) = l(y t ) (0.0) (0.04) (a) Katsayıları rakamsal değerler yorumlayıız. (b) β =0 hpotez %5 alamlılık düzeyde test edz.

15 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I DÖNEM SONU SINAVI.0.03 Burça Kızılırmak Süre 70 dakkadır. Sorular eşt ağırlıktadır. Not : Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka yazıız. Alamlılık düzey %5 alıız. 5) Hata termler varyaslarıı aşağıdak gb olması durumuda br ekoometrk soru var mıdır? Eğer varsa e tür br ekoometrk sorula karşı karşıya olacağımızı belrtz. Yaıtıızı ede mutlaka açıklayıız. (a) σσ σσ σσ (b) ρρ ρρ σσ ρρ εε ρρ ρρ ρρ ρρ 6) Y = β 0 + β X + β X + u model üç farklı döem ç tahm aşağıdak souçları vermştr. Paratez çdek değerler t değerlerdr. Döem Souç RR RR KKT Y = X (5.87) (7.9) Y = X X (5.85) (7.5) (0.76) Y = X X (.64) (.63) (0.69) Y = X X (0.08) (4.03) (.4) (c) İlk k deklem açıklama güçler karşılaştırmak ç hag gösterge kullaılmalıdır? Nede? (d) Souçları kullaarak 994 öces ve sorası yapısal farklılık olup olmadığıı test edz. 7) E t = β 0 + β D + β t K + u t t modelde E yıllık TEFE eflasyo oraı (%), D dövz kurudak yüzde değşme ve K 000 öces sorası değer ala kukla değşkedr. Deklem Türkye ç yılları arası tahm aşağıdak souçları vermştr. 4.5 ββ =8.65, 0 ββ =.45, ββ =-5.45, VVVVVV CCCCCC(ββ) =, =6 (c) Katsayıları yorumlayıız. (d) β 0 + β =0 hpotez test edz

16 8) Y t = β 0 + β X t + u t deklem tahm edlmş, elde edle hata termler (uu ) le de aşağıdak yardımcı deklemler tahm edlmştr. Aşağıdak soruları test edz. Y t = X t = 90 DW =.40 R =0. 8 (6.5) (0.008) û = X t t X t = 90 DW =.05 R = 0.83 (66.9) (0.04) û = X t t û t 4 = 86 DW =.84 R = 0.63 (4.3) (0.0) (0.65) (a) Değşe varyas (b) Brc sıra çsel bağıtı (ardışık bağımlılık) 9) ly = β 0 + β ls + β ll deklem EVews le tahm edlmştr. Açıklayıcı değşkeler arası korelasyolar celeecektr. (a) Hag soru araştırılmaktadır? (b) Evews ta zlemes gereke yolu açıklayıız.

17 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI Burça Kızılırmak Süre 60 dakkadır... ve 3. sorular 0 şer, 4. soru 40 pua değerdedr. Hesaplamalar ç hesap makes kullamak serbesttr. Acak cep telefou kullaılamaz. Not: Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka yazıız. Alamlılık düzey % 5 alıız. ) Y = β 0 + β X + u model ç EKK tahm edcs elde edlmesde kullaıla krter edr? Gösterz. Bu krter kullaarak β 0 ç EKK formülüü buluuz. ) Y = β 0 + β (X /X ) + u deklem tahm edlmek stemektedr. Y ve X değşkeler ç aşağıdak örek verler mevcuttur. EKK yötem kullaarak aşağıdak soruları yaıtlayıız. Y X X a) β 0 = ve β = 0.5 olduğuu gösterz b) σσ uu yu hesaplayıız. 3) ) Y = α + βx model 8 ver le tahm edlmş ve aşağıdak souçlar elde edlmştr (Paratez çdek değerler t değerlerdr). Y = X R =0.95 (4.) (.5) a) X katsayısı ç alamlılık test yapıız ve yorumlayıız b) R değer yorumlayıız 4) U t = β 0 + β Y t + β P t + u t deklemde U br ülkedek şsz sayısıı (b kş), Y ulusal gelr (mlyar TL) ve P yurtç üretc fyat edeks göstermektedr. Deklem Türkye verler le tahm aşağıdak souçları vermştr. (Paratez çdek değerler t değerlerdr) U t = Y t + 6.P t R =0.5 (.98) (-.0) (.3) a) Ulusal gelr mlyar TL arttığıda şsz sayısı e yöde, e mktarda değşr? b) β varyası kaçtır? c) Ulusal gelr 00 mlyar TL ve fyat edeks 50 olduğu br yılda şsz sayısıı kaç kş olması bekler? d) Model açıklama gücü ç F test yapıız ve yorumlayıız.

18 A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I DÖNEM SONU SINAVI Burça Kızılırmak Süre 50 dakkadır.. ve. sorular 40 ar, 3. soru 0 pua değerdedr. Tüm formüller ve şlemlerz açıkça gösterz. Hpotez testlerde boş ve alteratf hpotezler mutlaka belrtz. Aks belrtlmedkçe alamlılık düzey 0.05 alıız. Hesap makes kullaımı serbesttr acak cep telefou kullaılamaz. ) W = β 0 + β Y + β E + β 3 K + u deklem tahm soucu aşağıdak gbdr. Burada W kş ücret (b TL), Y kş çalıştığı yıl sayısı, E kş eğtm yılı sayısı ve K kş kadısa erkekse 0 değer ala kukla değşkedr. (Paratez çdek değerler stadart hatalardır.) W = Y E.5 K R = 0.7, = 4, S = 0.0, K =.40 (0.) (0.) (0.) (0.3) a) β 3 katsayısıı yorumlayıız. b) H 0 : β boş hpotez test edz. c) Hata termler ormal dağıldığı hpotez test edz. d) Var ola bulgular ışığıda bu tahmde çoklu doğrusallıkta şüpheler msz? Nede? ) Aşağıdak deklem tahm, yıllık 50 ver kullaılarak elde edlmştr. Y t = X t W t R = 0.75 Tahm hata termler (u t ) kullaılarak aşağıdak ek regresyolar elde edlmştr. u t = X t +.5 W t X t +.5 W t - 0. X t W t R = 0.5 u t =. -.03u t u t- R = 0.5 u t = X t.35 W t u t u t- R = 0.55 Aşağıdaklerde uygu olaları test edz. a) Yapısal değşklk b) Değşe varyas c) ARCH d) Ardışık bağımlılık

19 3) Aşağıdak Evews çıktısıda yer ala M M para arzıı (B TL), Y reel GSYİH yı (998 Fyatlarla, B TL), R faz oraıı (bakalarca açıla mevduatlara uygulaa ağırlıklı ortalama faz oraları, %) ve P fyat edeks (topta eşya, 968=00, İTO) göstermektedr. Souçlara göre aşağıdak fadeler doğru mu, yalış mı, belrsz mdr? Nede belrterek açıklayıız. İfade yalışsa doğrusuu belrtz. a) Tüm açıklayıcı değşkeler, bağımlı değşkedek değşmeler yaklaşık %95.5 açıklamaktadır. b) % hata payıyla R statstk olarak sıfırda farklıdır. Formüller R =- KKT BKT =- u Y - ( Y ), R = -(-RR ) k = - u /( k) ( Y - ( Y ) )/( ) t h = β j β j R /(k ), F s h = βj ( R )/( k), Yapısal farklılaşma: F h = (KKKKKK KKKKKK KKKKKK )/kk (KKKKKK + KKKKKK )/( kk) JJJJ = SS 6 (KK 3) ~χ (), 4 ARCH LM: R Y χ (p) KKT Değşe Varyas: Goldfeld-Quadt: /( k) F =,Whte: R Y χ (k+f-) KKT /( k) Ardışık bağımlılık: DW = (u t u t ) ( ρ ), h = ρ (u t ) Var (γ ), LM: (-p)r Y χ (p) (f yardımcı deklemde fazlada bulua değşke sayısı, p geckme sayısıdır )

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

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

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

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

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

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

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

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

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

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

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

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

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

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

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

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

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

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

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

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

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

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

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

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE 1 ölüm maçları İSTTİSTİKSEL THMİLEME VE YORUMLM SÜRECİ ÖREKLEME VE ÖREKLEME DĞILIMLRI u bölümde öğreeceklerz. Örekleme gereksm ve yötemler celemek. Örekleme hatası kavramıı taımlamak Örekleme dağılışı

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

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

=... 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

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

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

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

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ 1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ Yapısal kırılmanın araştırılması için CUSUM, CUSUMSquare ve CHOW testleri bize gerekli bilgileri sağlayabilmektedir. 1.1. CUSUM Testi (Cumulative Sum of the recursive residuals

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

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

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör. İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest

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

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

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi)

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi) KORELASYON ve REGRESYON ANALİZLERİ Yrd. Doç. Dr. Üal ERKORKMAZ Sakarya Üverstes Tıp Fakültes Byostatstk Aablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr SİSTEM, ALT SİSTEM ve SİSTEM DİNAMİKLERİ Doğa br aa sstemdr.

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

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? 9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.

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

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

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

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

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

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

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Pel İYİ GENETİK ALGORİTMA UYGULANARAK VE BİLGİ KRİTERLERİ KULLANILARAK ÇOKLU REGRESYONDA MODEL SEÇİMİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 006

Detaylı

Bir tahmin edicinin sapması, beklenen değeriyle gerçek parametre arasındaki fark olarak tanımlanır.

Bir tahmin edicinin sapması, beklenen değeriyle gerçek parametre arasındaki fark olarak tanımlanır. 6. EN KÜÇÜK KARELER TAHMİNLERİNİN ÖZELLİKLERİ 6. TAHMİN EDİCİLERDE ARANAN ÖZELLİKLER Geellkle br tahm aa kütle parametres gerçek değere yakı olmasıı ve b gerçek parametre yakılarıda dar br aralıkta değşmes

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

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

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

T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR:

T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR: T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR: 2120703360 KÜBRA İNAN 2120703321 EDA ZEYNEP KAYA EDİRNE

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

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ Geel olrk 4 tp yötem kullılır.. Düz çzg yötem: Mlı değer zml doğrusl olrk zldığı vrsyılır. Mlı hzmet ömrü boyuc her yıl ç yı mktr mortsm olrk yrılır. V V d = S d:

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

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 2015 yılı fo getrs 02/01/2015-04/01/2016 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2015 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

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

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

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

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

Ölçme Hataları ve Normal Dağılım

Ölçme Hataları ve Normal Dağılım Ölçme Hataları ve Normal Dağılım Yıl 967. Fzk ders mekak laoratuarıda rc laoratuar. Kousu: Ölçme ve çft kefel terazler hassasyet. Mesaj: ey ölçerse ölç, ölçmek stedğ şey ulamazsı, ölçü alet hassasyet sıırları

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

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı

aofdersnotlari.net GÜZ DÖNEM SONU - 4. OTURUM - Pazar 14:00 3. YARIYIL

aofdersnotlari.net GÜZ DÖNEM SONU - 4. OTURUM - Pazar 14:00 3. YARIYIL ÖĞRENCİNİN ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT, İŞLETME VE AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTELERİ SOYADI :... ADI :... TC KİMLİK NO / ÖĞRENCİ NO :... SINAV SALON NO :... SIRA NO:... Soyadıızı, adıızı, umaraızı ve salo umaraızı

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

TÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi

Detaylı

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır? Korelasyon analz Korelasyon analz Sınava hazırlanma süres le sınavdan alınan başarı arasında lşk var mıdır? q N sayıda öğrencnn sınava hazırlanma süreler le sınavdan aldıkları puanlar tespt edlr. Reklam

Detaylı

Orkun COŞKUNTUNCEL a Mersin Üniversitesi

Orkun COŞKUNTUNCEL a Mersin Üniversitesi Kuram ve Uygulamada Eğtm Blmler Educatoal Sceces: Theory & Practce - 3(4) 39-58 03 Eğtm Daışmalığı ve Araştırmaları İletşm Hzmetler Tc. Ltd. Şt. www.edam.com.tr/kuyeb DOI: 0.738/estp.03.4.867 Sosyal Blmlerde

Detaylı

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

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

Detaylı

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

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme

Detaylı

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma Kocael Üerstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs (4) 27 / 2 : 5-77 Açık Artırma Teors Üzere Br Çalışma Şeket Alper Koç Özet: Bu çalışmada haleler üzere teork r araştırma yapılacaktır. Belrl arsayımlar altıda

Detaylı

Uyum Analizinin Teorik Esasları ve Regresyon Analizi Đle Benzerliğinin Grafiksel Boyutta Karşılaştırılması

Uyum Analizinin Teorik Esasları ve Regresyon Analizi Đle Benzerliğinin Grafiksel Boyutta Karşılaştırılması Uyum Aalz Teork Esasları ve Regresyo Aalz Đle Bezerlğ Grafksel Boyutta Karşılaştırılması Nev UZGÖREN * Özet: Đstatstğ temel amaçlarıda brs değşkeler arasıdak lşky celemektr. Bu amaçla kullaıla yötemlerde

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri 6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme

Detaylı

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1)

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1) EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1) BAŞLANGIÇ Yeni bir dosya (workfile) yaratma Adım 1. Ana menüden File/New/Workfile ı seçin Adım 2. Workfile structure type ne tür veri kullandığınızı gösterir. ÖR1. Zaman serisi

Detaylı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

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

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04 İşaat projelerii içi fiasal ve ekoomik aaliz yötemleri İşaat projeleri içi temel maliyet kavramları Yaşam boyu maliyet: Projei kafamızda şekillemeye başladığı ada itibare başlayıp kullaım ömrüü tamamlayaa

Detaylı

Yayınlanmış eski sınav soruları htttp://eogrenme.anadolu.edu.tr adresinde yer alan deneme sınavı hizmetinde öğrencilerimize sunulmaktadır.

Yayınlanmış eski sınav soruları htttp://eogrenme.anadolu.edu.tr adresinde yer alan deneme sınavı hizmetinde öğrencilerimize sunulmaktadır. Yayılamış esk sıav soruları htttp://eogreme.aadolu.edu.tr adresde yer ala deeme sıavı hzmetde öğreclermze suulmaktadır. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT VE İŞLETME FAKÜLTELERİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ A 4379

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

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

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - ) 04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklama ve uyarılar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 6 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız. + + + + olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız. Sayılar Teorisi Kouları Geel Sıavları www.sbelia.wordpress.com SINAV I(IDENTITIES WITH SQUARES) 4 4. a 4b (Sopphie Germai Deklemi) çarpalarıa ayırıız.. 4 4 = A ise A ı sadece = durumuda asal olduğuu ispatlayıız..

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

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

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

Tahmin teorisinde amaç örneklem (sample) bilgisine dayanarak anakütleye. (population) ilişkin çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar örneklem

Tahmin teorisinde amaç örneklem (sample) bilgisine dayanarak anakütleye. (population) ilişkin çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar örneklem YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmii 1 Tahmi teoriside amaç öreklem (sample) bilgisie dayaarak aakütleye (populatio) ilişki çıkarsamalar yapmaktır. Bu çıkarsamalar aakütlei dağılımıı belirleye bilimeye

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre

Detaylı

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.

AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer. SORU : AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI X raslat deikeii olas l k youluk foksiyou 8x, x f(x) = 0, ö.d olarak verilmitir. Bua göre 0< y içi Y = raslat deikeii X olaslk youluk

Detaylı

Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi

Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi Yayılamış esk sıav soruları htttp://eogreme.aadolu.edu.tr adresde yer ala deeme sıavı hzmetde öğreclermze suulmaktadır. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT VE İŞLETME FAKÜLTELERİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ A 13 ÖĞRENCİNİN

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20 ABD nin 1966 ile 1985 yllar arasnda Y gayri safi milli hasla, M Para Araz (M) ve r faiz oran verileri a#a$da verilmi#tir. a) Y= b 1 +b M fonksiyonun spesifikasyon hatas ta#yp ta#mad$n Ramsey RESET testi

Detaylı