BAŞLAYINIZ DENİLMEDEN SORU KİTAPÇIĞINI AÇMAYINIZ.
|
|
- Aysel Metin
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 KİTAPÇIK TÜRÜ A T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİLİK VE EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme, Değerledrme ve Yerleşrme Grup Başkalığı 3. GRUP İSTATİSTİKÇİ MALİYE BAKANLIĞI PERSONELİNE YÖNELİK UNVAN DEĞİŞİKLİĞİ SINAVI 9/07/0 Adı ve Soyadı :... T.C. Kmlk No :... ALANLAR SORU SAYISI SINAV SÜRESİ (DAKİKA) Aama Yapılacak Görev Nelğ ADAYLARIN DİKKATİNE!. Sıav saa 0.00 da başlayacakır. Sıav başladıka sora lk 30 dakka dolmada dışarı çıkmayıız.. Sıav sırasıda sözlük, hesap cevel veya makes, çağrı chazı, cep elefou, elsz, radyo gb elekrok leşm araçlarıı yaıızda buludurmayıız. Bu araçları kullamaız ve kopya çekmeye eşebbüs emez hâlde sıavıız geçersz sayılacakır. 3. Başvuru şarlarıı aşımadığıız hâlde sıava grmez, kopya çekmez, başka adayı sıav evrakıı kullamaız, geçerl kmlk belgez ve sıav grş belgez braz edemedğz durumlarda sıavıız geçersz sayılacakır. 4. Sıavı değerledrlmes aşamasıda, blgsayar oramıda yapıla kopya aalzde kl veya oplu kopya esp hâlde sıavıız geçersz sayılacakır. CEVAP KÂĞIDI VE SORU KİTAPÇIĞI İLE İLGİLİ AÇIKLAMALAR. Cevap kâğıdıızdak blgler doğruluğuu korol edz ve cevap kâğıdıızı mürekkepl kalemle mzalayıız.. Kapçık ürüüzü cevap kâğıdıızdak lgl alaa kodlayıız. Değerledrme şlemler cevap kâğıdıdak kodlamalara göre yapıldığıda, eksk ya da haalı kodlamalarda sorumluluk sze a olacakır. 3. Cevap kâğıdı üzerde kodlamalarıızı kurşu kalemle yapıız. 4. Değşrmek sedğz br cevabı, yumuşak slgyle cevap kâğıdıı örselemede emzce slz ve ye cevabıızı kodlayıız. 5. Soru kapçığıı sayfalarıı korol edz, baskı haası var se değşrlmes sağlayıız. 6. Soru kapçığıızı ö yüzüdek lgl yerlere ad, soyad ve T.C. kmlk umaraızı yazıız. 7. Her soruu dör seçeeğde sadece br doğrudur. Doğru seçeeğ, cevap kâğıdıızı lgl süuua soru umarasıı dkkae alarak yuvarlağı dışıa aşırmada kodlayıız. Soru kapçığı üzerde yapıla cevapladırmalar dkkae alımayacakır. 8. Yalış cevaplarıız dkkae alımada sadece doğru cevaplarıız üzerde pualama yapılacakır. 9. Soruları ve sorulara verdğz cevapları, yaıızda göürmek amacıyla kaydemeyz; hçbr şeklde dışarı çıkarmayıız. 0. Sıav bmde, soru kapçığı ve cevap kâğıdıı salo görevllere eslm edz. BAŞLAYINIZ DENİLMEDEN SORU KİTAPÇIĞINI AÇMAYINIZ.
2 . Al Sıır (A ) Üs Sıır (Ü s ) Sııf Değer (S ) Frekas (f ) İSTATİSTİKÇİ A 4. Aşağıdaklerde hags E Çok Olablrlk Tahm Edcs (EOTE) br özellğ değldr? A) EOTE, her zama yasızdır. B) EOTE, değşmezlk özellğe sahpr. C) Br paramere ç brde çok EOTE olablr. D) EOTE, yeerl saskler br foksyoudur. Sıklık çzelges yukarıda verle ver kümes armek oralaması kaçır? A),83 B),45 C) 8 D) 0. Sıklık 5. Akara da Nsa ayı boyuca 00 defa karbomooks (CO) ölçümü yapılmış ve oralama CO mkarı 00 mg/m 3 bulumuşur. Ayı aya lşk CO mkarıı varyasıı se 44 olduğu blmekedr. Nsa ayı oralama CO mkarıa lşk % 90 güve düzeyde smerk br aralık ahm aşağıdaklerde hagsdr? ( P_ 0 Z, 6= 0, 450; P_ 0 Z = 0, 475; P_ 0 Z, 3 = 0, 400) A) (97,6 ; 0,4) B) (98,08 ; 0,9) C) (98,44 ; 0,56) D) (80,8 ; 9,) Sıklık dağılımıa lşk grafğ yukarıdak gb ola br ver kümes ç verle sıralamalarda hags doğrudur? X : Tepe Değer; X + : Oraca; X: Oralama A) X + = X = X B) X X + X C) X X + X D) X = X + X 3. Br parameres ç bağımsız ve yasız k ahm edc ve olarak verlyor. ç üçücü br ahm edc, 3 = a + b olarak aımlaıyor. (a ve b, pozf sab sayılardır.) Bu durumda, 3 ahm edcs de yasız olması ç a le b sabler arasıda asıl br bağıı olmalıdır? 6. Parameres m ola br Posso dağılımıda alıa brmlk rasgele öreklem X, X,..., X olsu. $ 3 olduğuda, _ - a güve düzeyde m ç smerk br güve aralığı aşağıdaklerde hagsdr? A) PdX- Z X X Z X a/ / m + a = -a B) PdX- X X X a/ m + a/ = -a C) P X Z m / m X Z m d - a + a/ = -a D) P X Z m / m X Z m d - a + a/ = -a A) a = b B) axb = C) a- b = D) a+ b =
3 İSTATİSTİKÇİ A 7. İk yaırım fouu gerlere lşk varyaslar karşılaşırılmak seyor. Bu edele,. yaırım fou ç so 8 aylık ger durumları celeyor ve varyas 400 buluuyor;. yaırım fou ç se so 6 aylık ger durumları celeyor ve varyas 80 olarak hesaplaıyor. a = 005, yaılma düzeyde aşağıdak hpoeze lşk es sasğ değer ve es soucuu buluuz. H0: v = v H: v v F005, ; 75 ; = 685, ; F0, 05; 57 ; = 5, 9; f p F = 488, ; F = 3, , ; 75 ; 0, 005; 57 ; A) Tes sasğ: F=5; Varyaslar eşr. B) Tes sasğ: F=0,; Varyaslar eşr. C) Tes sasğ: F=5; Varyaslar eş değldr. D) Tes sasğ: F=0,; Varyaslar eş değldr. 8. Ürec br frma ye gelşrdğ 0 farklı ürüü 3 farklı bayde saışa sumayı plalamakadır. I o lu bayye ürü, II o lu bayye 5 ürü ve III o lu bayye de 3 ürü göderleceğe göre, bu 0 farklı ürü 3 farklı bayye kaç değşk bçmde dağıılablr? A) 0 B) 67 C) 084 D) m ve pozf am sayılar olmak üzere, şlem soucu edr? A) mm _ + B) m - m + C) m D) 3 m+ m / = 0 0. A ve B bağımsız k olay olsu. P_ A, B = 09, vep( B) = 05, olmak üzere, PA ( ) = p olasılığı edr? d m. Br şe alım sıavıda adaylara 5 seçeek cevaplı br soru soruluyor. Bu cevapları yalızca br aes doğrudur. Sıava y hazırlaa br adayı doğru cevabı blerek şareleme olasılığı 0,90 dır. Sıava hazırlamaya br aday se 5 seçeek cevapa br aes rasgele olarak şarelyor. İşe başvuru yapa adayları bu sıava y hazırlamış olmaları olasılığı se 0,75 olarak verlyor. Sıava gre adaylarda rasgele olarak belrlee br aes cevap kâğıdı celedğde soruyu doğru yaıladığı görülüyor. Bu adayı y hazırlamamış olma olasılığı edr? A) 9 B) 9 C) 3 9 D) 9 4. Br X keskl raslaı değşke,,...,6 değerler eş olasılıkla alıyor se E( X- ) beklee değer edr? A) 6 B) 36 6 C) 4 6 D) Br X raslaı değşke ç olasılık yoğuluk foksyou fx ( ) =- x + 0, x olarak verlyor. P( 0 x ) - P( x ) =? şlem- soucu edr? A) 0.5 B) 0.40 C) 0.50 D) X ve Y raslaı değşkeler ç bleşk dağılım foksyou xy Fxy (, ) =, 0 # x #, 0 # y # bçmde 4 verlyor. FY ( 0, 5) değer edr? A) 0,5 B) 0,5 C) 0,065 D) 0,05 A) 0.8 B) 0.7 C) 0.5 D) 0.4 3
4 İSTATİSTİKÇİ A 5. N(, 6) dağılımıda brmlk rasgele öreklem alııyor. X, öreklem oralaması olmak üzere P( X- # 04, ) $ 090, eşszlğ sağlaması ç öreklem büyüklüğü () e olmalıdır? A) 00 B) 00 C) 500 D) X, X, X3, X4 sadar ormal dağılıma sahp bağımsız raslaı değşkeler olarak aımlamakadır. Y = / X se, Y raslaı değşke- 4 = olasılık yoğuluk foksyou aşağıdaklerde hagsdr? A) Y + N( 0, ) B) Y + N( 0, ) C) Y + N( 04, ) D) Y + N( 08, ) 7. Oralaması varyası 9 ola 00 brmlk solu br klede yere koymada 33 brmlk 33 br öreklem seçlyor. Y = / X öreklemdek = elemaları oplamıı gösermek üzere Y raslaı değşke varyası V(Y) edr? A) 33 9 B) 67 C) 9 D) 0 8. X, X, X3, X4 raslaı değşkeler N( v, ); Y raslaı değşke se N(0,) dağılımıa sahp bağımsız değşkeler olsu. 4 X - W = / d Y v + raslaı değşke = olasılık yoğuluk foksyou aşağıdaklerde hagsdr? 9. Br kavşaka 9 güde meydaa gele kazaları sayısı aşağıdak gb verlyor. Kaza Sayısı: Bu kavşaka, güde meydaa gele oralama kaza sayısıı 8 olduğu dda edlyor. Bu ddayı es emek ç kullaılacak şare es de es sasğ değer ve a = 005, yaılma düzeyde H0: = 8 H :! 8 hpoez es soucu edr? _ P_ 0 Z, 96= 0475, ; P_ 0 Z 65, = 0, 4500 A) Z=; Ho Kabul B) Z=; Ho Red C) Z=4; Ho Kabul D) Z=4; Ho Red 0. 6 deekl br öreklemde, Wlcoxo İşare Tes le aşağıda verle hpoez a = 005, yaılma düzeyde es edlmek seyor. H0: = 0 H: 0 Öreklemde pozf şarel sıra sayıları oplamı T = 69; egaf şarel sıra sayıları oplamı + - T = 67 olarak hesaplaıyor. Tes sasğ değer ve hpoez es soucu edr? _ P_ 0 Z, 96= 0475, ; P_ 0 Z 65, = 0, 4500 A) Z =- ; Ho Kabul 374 B) Z =- ; Ho Red 374 C) Z = ; Ho Kabul 374 D) Z = ; Ho Red 374 A) N( v, ) B) 5 C) D) N0 (, ) 4
5 İSTATİSTİKÇİ A. Ma Whey U es aşağıdak durumlarda hagsde kullaılır? A) İk değşke arasıdak lşk araşırılmasıda B) Bağımsız k öreklem oralamasıı karşılaşırılmasıda C) İk kle dağılımlarıı bezerlğ araşırılmasıda D) Kle oralamasıı belrl br değere eşlğ araşırılmasıda yılları arasıda özel br elevzyo kaalı, reklam harcamaları le yıllık kârı arasıdak lşky araşırmış ve sasksel olarak alamlı br lşk bulmuşur. Araşırmacıı bu lşk yöü ve mkarı hakkıdak blgy aşağıdak lşk ka sayılarıda hags kullaarak belrlemes uygu olacakır? A) Ph z ka sayısı B) Gamma ka sayısı C) Kedall x a ka sayısı D) Pearso korelasyo ka sayısı 4. Obeze soruu ola erkekler, pyasadak 4 farklı zayıflama lacıa göre verdkler klo mkarı arasıda fark olup olmadığıı araşırmak amacıyla, 64 hasa rasgele olarak 4 gruba ayrılmış ve her br gruba farklı ür laç verlmşr. Dğer üm koşullar sab olduğuda, yapıla ek yölü varyas çözümlemes le laçlar arasıda farklılık olduğu belrlemşr. Aşağıdak abloda her br jj ( = 34,,, ) laç ürü ç deek sayısı ( j ) ve oralama verle klo mkarı ( y.j ) yer almakadır. j: 3 4 j : y.j : 8,53 4,06 9,6 3,95 Bu abloda yararlaarak E Küçük Öeml Fark Tes (Leas Sgfcace Tes) le farklı ola gruplara lşk aşağıdak durumlarda hagler söyleeblr? (E Küçük Öeml Fark Değer=,8) I-. laç ürü le. laç ürü farklıdır. II-. laç ürü le 3. laç ürü farklıdır. III-. laç ürü le 4. laç ürü farklıdır. IV-. laç ürü le 4. laç ürü farklıdır. A) Yalız I B) Yalız III C) I ve II D) I ve IV 3. Br makede ürele vdaları boy uzuluklarıı ormal dağılıma uygu olduğu blyor. Br gü çersde ürele vdalarda 0 aes rasgele seçlyor ve boy uzulukları ölçülerek varyası olarak buluuyor. Vdalara lşk kle varyası ç % 95 güve düzeyde smerk br aralık ahm aşağıdakler hagsde yaklaşık olarak verlmekedr? = 9, 0 = 69, 0, 05; 9 0, 005; 9 = 7, = 333, 0, 975; 9 0, 95; 9 A) , ;, A B) 70, 53;, 70A C) 70, 47;, 70A D) , ;, A 5
6 İSTATİSTİKÇİ A 5. Pyasada saıla 8 farklı dş macuuu çerdğ florür mkarıı, markalara göre farklılık göserp gösermedğ araşırılmak seyor. Bu amaçla bu 8 markada 4 aes rasgele seçlyor. Br saış okası belrleyor ve bu okada 4 markaı her br ç 5 er umue alııyor. Numueler çerdğ florür mkarı ölçülüyor ve ölçüm değerler le aşağıdak varyas çözümleme ablosu oluşuruluyor. Değşm Kayağı Serbeslk Dereces Kareler Toplamı Marka _ x j 3 KTD = 40 Haa _ fj 6 KTH = 60 Toplam 9 KTTop = 400 Ver ormal dağıldığı ve varyaslarıı homoje olduğu blyor. Tablo yardımıyla, H0: vx = 0 H: v x! 0 hpoez a = 005, yaılma düzeyde es edlyor. Tes sasğ ve markalar arasıda farklılık olup olmadığıa lşk doğru blg aşağıdakler hagsde verlmekedr? F005, ; 3; 6 = 3, 39 ; F0, 05; 6; 3 = 873, ; f p F = 4, 080 ; F = 449, 005, ; 3; 6 00, 5; 6; 3 A) F sasğ:.5; Markalar arasıda farklılık yokur. B) F sasğ:.5; Markalar arasıda farklılık yokur. C) F sasğ: 8; Markalar arasıda farklılık vardır. D) F sasğ: 0; Markalar arasıda farklılık vardır. 6. Kaı pıhılaşırmada kullaıla 4 farklı lacı (A, B, C, D) eks araşırmak amacıyla ka değerler brbrde farklı ola 4 göüllü deek alııyor. Sadar La Kare Deey Düze de araşırma yürüülmek seyor. Kurulması gereke deey düze aşağıdakler hagsde doğru olarak verlmekedr? A) A B C D B A C D C C A D D B D A C) A B C D B A D C C D B A D C A B B) A B C D A B C D A B C D A B C D D) A A A A B B B B C C C C D D D D 7. Aşağıdaklerde hags br ver kümese ek yölü varyas çözümlemes (ANOVA) uygulaablmes ç ver kümes sağlaması gereke özellklerde brdr? A) Karşılaşırılacak k ae grubu varyaslarıı eş olması gerekr. B) Karşılaşırılacak k ae grubu oralamasıı brbre eş olması gerekr. C) Ver kümesdek gözlemler ekbçml (uform) dağılıma sahp olması gerekr. D) Ver kümesdek gözlemler 70 ; A aralığıda ekbçml (uform) dağılıma sahp olması gerekr. 8. İk öreklem varyaslarıı eşlğ esde aşağıda verle paramerk olmaya sasksel eslerde hags kullaılamaz? A) Mood Tes B) Davd Baro Tes C) Cramer Vo Mses Tes D) Segel Tukey Tes 6
7 İSTATİSTİKÇİ A 9. Aşağıda, bağımsız değşke (x) le bağımlı değşke (y) arasıdak saçılım grafğ verle ver kümelerde hagse bas doğrusal regresyo çözümlemes uygulaablr? 3. Br bas doğrusal regresyo problemde, bağımsız değşke x, bağımlı değşke y ve öreklem büyüklüğü le göserlmek üzere aşağıdak blg verlyor. A) y B) y 5 5 = = x = y = = 5 / x = 75 / y = 50 x Kareler Toplamı: KT 400 y Kareler Toplamı: KT 00 x ve y Çarpımlar Toplamı: ÇT xy =-00 x x Bua göre, aşağıdaklerde hags bağımlı değşkedek oplam değşm bağımsız değşke arafıda açıklama oraıı verr? C) y D) y A) % 5 B) % 50 C) % 75 D) % Br A malıı ükem mkarıı (y) yıllara göre değşm, bu malı fyaı (x) le açıklamak seyor. Rasgele seçle 5 yıl ç ükem mkarı ve fya değerler üzerde hesaplaa bazı değerler aşağıda verlyor. 5 5 = = / x = 6 / y = 0 x Kareler Toplamı: KTx = 4 y Kareler Toplamı: KTy = x ve y Çarpımlar Toplamı: ÇT 4 x xy =- Bu ver kümes ç elde edle bas doğrusal regresyo deklem aşağıdaklerde hagsdr? x 3. Kamyo yaşı arıkça kamyou koruma malye arığı dda edlyor. Bu ddaı doğruluğuu araşırmak amacıyla seçle 8 brmlk örekleme lşk doğrusal regresyo ahm deklem y = 5, + x (y:kamyou koruma malye, x:kamyo yaşı) olarak elde edlmşr. Bu model ç regresyo kareler oplamı 7, arık kareler oplamı olarak hesaplamışır. Model geçerllğ es emek amacıyla hesaplaa F sasğ değer ve model a = 005, yaılma düzeyde sasksel olarak alamlılığıa lşk blg aşağıdakler hagsde doğru olarak verlmekedr? F f F = 5, 99 ; F = 34; p = 66, ; F = 30, 005, ; ; , ; ; 0005, ; 5 ; 005, ; 5; A) F=6, model alamlıdır. B) F=36, model alamlıdır. C) F=6, model alamlı değldr. D) F=8, model alamlı değldr. A) y = 7, -x B) y = 7, + x C) y = 0, 4 -x D) y = 0, 4+ x 7
8 İSTATİSTİKÇİ A 33. Gözlem sayısı 5, bağımsız değşke sayısı 4 ola br ver kümes ç oluşurula doğrusal regresyo modele lşk varyas çözümleme ablosu aşağıdak gb verlmekedr. Değşm Kayağı Serbeslk Dereces Kareler Toplamı Kareler Oralaması Toplam Regresyo Arık 0 40 Tabloda yararlaarak, modele lşk belrme ka sayısıı (R ) ve model alamlılığıı es emede kullaıla F es sasğ değer aşağıdaklerde hagsdr? A) R 04, ; F 75, B) R 04, ; F 3 C) R 0, 6 ; F 7, 5 D) R = 0, 6 ; F = brmlk br öreklemde elde edle k farklı doğrusal regresyo deklem aşağıdak gb verlyor. I- y = 8, + 3X 3 Arık Kareler Toplamı=75 II- y = +, 4X+ 4, X- 0, 5X3+ 4, 6X4 Arık Kareler Toplamı = b, b ve b 4 paramereler ç aşağıdak hpoez es edlmek seyor. H0: b = b = b4 = 0 H: Eazbr b jfarklıdrj ı( = 4,, ). Eşlk I ve II de yararlaarak yukarıda verle hpoeze lşk F es sasğ değer ve a = 005, yaılma düzeyde es soucu aşağıdaklerde hagsdr? = 435, ;F = 4, ;F = 894, ; F = 609, ) (F 00537,,, 0, 05, 47, 00573,,, 00574,,, A) F = 08, ; H0 kabul B) F = 6 ; H0 red C) F = 357, ; H0 red D) F = 357, ; H0 kabul 34. Gözlem sayısıı 0, bağımsız değşke sayısıı 3 olduğu ver kümes ç elde edle br doğrusal regresyo modele lşk ka sayı ahmler ab j, j = 03,,, k ve bu ahmler sadar sapmaları _ Sb j aşağıdak abloda verlmşr. Bu modelde, a = 005, yaılma düzeyde sasksel olarak öeml ve öemsz ka sayılar aşağıdakler hagsde doğru olarak verlmşr? f j b j _ Sb j 0 6,5 0,0 0,0 0,4 0,6 3, 0,4 = 75, ; =, 74 ; p =, ; =, 0056, ; 0, 05; 7 005, ; 6 005, ; 7 A) b 0 ve b C) b, b ve b 0 B) b ve b D) b ve b Br doğrusal regresyo modele lşk varyas çözümleme ablosu aşağıda verlmşr. Değşm Kayağı Serbeslk dereces Kareler oplamı Kareler oralaması Toplam Regresyo Arık Bu abloya göre, doğrusal regresyo modeldek bağımsız değşke sayısı ve haa varyasıı kesrm edr? A) Bağımsız değşke sayısı: 6 ; Haa varyasıı kesrm: 8 B) Bağımsız değşke sayısı: 5 ; Haa varyasıı kesrm:,34 C) Bağımsız değşke sayısı: 4 ; Haa varyasıı kesrm: 9,3 D) Bağımsız değşke sayısı: 6 ; Haa varyasıı kesrm:,5 F... 8
9 İSTATİSTİKÇİ A 37. Bağımsız değşke sayısıı 4 olduğu br regresyo modelde, bağımsız değşkelere lşk varyas şşme ka sayıları _ VIF, j 34,,, aşağıdak gb verlyor. j = X değşke ç VIF = 40 X değşke ç VIF = 36 X 3 değşke ç VIF3 = 88 X 4 değşke ç VIF 4 = Verle VIF j değerlere göre, çoklu bağlaı soruu hakkıda e söyleeblr? A) Çoklu bağlaı vardır; yalızca X 3 çoklu bağlaıda eklemekedr. B) Çoklu bağlaı vardır; yalızca X 4 çoklu bağlaıda eklemekedr. C) Çoklu bağlaı vardır; X ve X 3 çoklu bağlaıda eklemekedr. D) Çoklu bağlaı vardır; X ve X ve X 3 çoklu bağlaıda eklemekedr. 38. Rdge regresyo, ver kümesde çoklu bağlaıı olması durumuda kullaılır. Bu yöemde, X X mars köşege elemalarıa br k* değer ekleerek regresyo paramereler ç yalı faka E Küçük Kareler kesrclere göre daha küçük varyaslı kesrcler elde edlr. Uygu k* değere rdge z (rdge race) grafğde yararlaılarak karar verlr. Bu grafke, düşey eksede sadarlaşırılmış regresyo ka sayıları ab ) 'lark, yaay eksede se rdge parameres (k*) yer alır. Bağımsız değşke sayısıı 4 olduğu br ver kümese rdge regresyo uygulamış ve rdge z grafğ aşağıdak gb elde edlmşr. Bua göre e uygu k* değer yer aldığı aralık aşağıdakler hagsde verlmşr? gözleml br öreklem üzerde elde edle doğrusal regresyo deklem, y = b 0+ b X+ b X+ b 3X3+ b 4X4 dır. Bu deklem ç Belrme Ka sayısı, ( R ) = 0, 54 Arık Kareler Toplamı (AKT)=0, Kareler Toplamı _ KTy = 00 bulumuşur. 4 bağımsız değşke üm kombasyoları ç oluşurulablecek regresyo modeller aşağıdak abloda verlmşr. İlerye doğru seçm yöemyle belrleecek e uygu model edr? (Tüm esler ç F ablo değer 3 alıız.) Arık Arık Deklemdek Deklemdek Tümel Kareler Tümel F Kareler bağımsız bağımsız F Toplamı Değer Toplamı değşke değşke Değer (AKT) (AKT) X 96 4,6 X, X 3 3 3,5 X 90 0,5 X, X 4 4 6,7 X ,0 X 3, X ,5 X ,7 X, X, X ,6 X, X 66, X, X, X , X, X ,3 X, X 3, X 4 35,5 X, X ,6 X, X 3, X ,6 A) y = b 0+ b X B) y = b 0+ b X+ b X C) y = b 0+ b X+ b 4X4 D) y = b + b X + b X + b X I- Ssem yaklaşımı II- Dspller arası yaklaşım III- Blmsel yöemlerle yaklaşım özellğ Yukarıda verlelerde hagler yöeylem araşırmasıı emel özellkler arasıda yer alır? A) Yalız I B) Yalız III C) II ve III D) I, II ve III A) 0 k 0, 05 B) 005, k 0, C) 0, k 05, D) 05, k 0, 9
10 İSTATİSTİKÇİ A 4. Br e küçükleme (mmzasyo) doğrusal programlama problem, br uygu çözümü ç aşağıdaklerde hags söyleeblr? A) Problem büü kısılarıı ayı ada sağlamalıdır. B) Uygu çözüm bölges br köşe okası olmalıdır. C) Amaç foksyoua, alableceğ e küçük değer vermeldr. D) Problem büü kısılarıı ayı ada sağlaması gerekmez, egaf olmama kısııı sağlamalıdır. 44. Br doğrusal programlama problem smpleks yöem le çözümü soucuda, opmallk sağladığı hâlde, emelde yer ala değşkelerde br değer 0 olarak bulumuşsa, çözüm le lgl olarak aşağıdaklerde hags söyleeblr? A) Sıırsız çözüm vardır. B) Uygu çözümü yokur. C) Bozulmuş opmal çözüm vardır. D) Seçeek (aleraf) çözüm vardır. 4. Doğrusal programlama le lgl aşağıda verle fadelerde hags doğrudur? A) Herhag br e küçükleme doğrusal programlama problem ayı zamada br e büyükleme doğrusal programlama problem olarak düşüüleblr. B) Br doğrusal programlama modelde karar değşke, karar verc arafıda değer öcede ble değşkedr. C) Büyük M yöem kullaılabldğ her durumda k evrel yöem kullaılamaz. D) Herhag br dörge dör boyulu br smpleksr. 45. Aşağıda doğrusal programlama problem ve bu problem opmal çözümüyle lgl smpleks ablo verlmşr. MaksZ = 5x + 4x + x x + x + x 4 3 # 3 4x + 4x + x # x, x, x3 $ 0 c j Temel Çözüm x x x 3 x 4 x 5 x 0 / -/4 x / z j / 3/4 c - z 0 0 -/ - -3/4 j j 43. Doğrusal programlama le lgl aşağıda verle fadelerde hags doğrudur? A) Br doğrusal programlama problemde, fazlalık değşke değer şarel kısıı sol ya değere eşr. B) Br doğrusal programlama problem çözümü sırasıda karşılaşıla çözüm hem opmal hem de bozulmuş çözüm olduğuda, dual smpleks yöem uygulamalıdır. C) Herhag br doğrusal programlama problem ablolarla çözümüde, başlagıç ablosuda aa karar değşkeler değerler dama sıfıra eşr. D) Br doğrusal programlama problem, herhag br yöemle ablolar yardımıyla çözümlerke, kullaıla yapay değşkelerde br emelde br kez çıkarsa, emele br daha gremez. Tabloda, c j değerler, her br değşke kakı ka sayılarıı, x 4 ve x 5 se sırasıyla. ve. kısılara lşk gevşek değşkeler değerler fade emekedr. Bu durumda, x 3 değşke kakı ka sayısı aşağıdak değerlerde hags le değşrlrse mevcu opmal çözüm değşr? A) 3 B) C) - D) - 0
11 İSTATİSTİKÇİ A 46. Aşağıda doğrusal programlama problem ve bu problem opmal çözümüyle lgl smpleks ablo verlmşr. MaksZ = 5x + 0x 5x + 0x 60 # 4x + 4x 40 # x, x, $ 0 c j Temel Çözüm x x x 3 x 4 x 6 / /0 0 x /0 z j c - z j j Tabloda, c j değerler, her br değşke kakı ka sayılarıı, x 3 ve x 4 se sırasıyla. ve. kısılara lşk gevşek değşkeler değerler fade emekedr. Bu durumda, problem çözümü le lgl olarak aşağıdaklerde hags söyleeblr? A) Bozulmuş opmal çözüm vardır. B) Seçeek (aleraf) çözüm vardır. C) Uygu çözümü yokur. D) Sıırsız çözüm vardır. 48. Br kle 3 abakaya ayrılmış ve bu abakalara lşk bazı değerler aşağıdak abloda verlmşr. Bu klede 60 brmlk br öreklem bas rasgele örekleme le seçlecekr. Neyma Dağıımı da yararlaarak her br abakada seçlecek öreklem büyüklüğüü _, h 3,, belrleyz. h = Tabaka (h) Tabaka Tabaka Geşlğ _ N h Varyası _ S h A) = 3 = 3 = 45 B) = 8 = 48 3 = 4 C) = = 36 3 = D) = 0 = 0 = brmlk br klede bas rasgele örekleme le 5 brmlk br öreklem seçlecekr. Kle sadar sapması 6 olarak verldğe göre seçle öreklem oralamasıa lşk varyas kaçır? A) 0,8 B),08 C),44 D),5 47. Br üversede 40 ade bölüm bulumakadır ve bölüm başıa düşe akademk persoel sayısıa lşk varyası 0 olduğu blmekedr. Bölümlerdek akademk persoel sayısıı oralaması ahm edlmek sedğde örekleme kaç bölüm seçlmeldr? (Oralamaı sadar haası üzere koa hoşgörü mkarıı ; ablo değer () alıız.) A) =4 B) =5 C) =8 D) = 50. Br maemak öğreme 50 öğrecs. ara sıav o oralamasıı ahm emek syor. Bu 50 öğrec ç. ara sıav o oralamasıı 66 olduğuu blyor.. ara sıav o oralamasıı ahm emek amacıyla 5 öğrecy bas rasgele örekleme le seçyor. Örekleme alıa bu öğrecler. ve. ara sıav oları aşağıdak abloda verlmşr.. ara sıav ou ara sıav ou Bua göre. ara sıav o oralamasıı orasal ahm kaçır? A) 50 B) 6 C) 68 D) 88 TEST BİTTİ. CEVAPLARINIZI KONTROL EDİNİZ.
12 SINAV SÜRESİNCE UYULACAK KURALLAR. Adaylar, sıav kurallarıa ve salo görevller üm uyarılarıa uymak zorudadırlar. Kurallara ve uyarılara uymaya adayları sıavları geçersz sayılacakır.. Sıav başladıka sora adayları salo görevller ve brbrler le kouşmaları, kalem, slg vb. şeyler semeler yasakır. 3. Adaylar sıav süresce, sıav grş belges le brlke kmlk belgelerde br (üfus cüzdaı, pasapor veya sürücü belges) masalarıı üzerde buludurmak zorudadırlar. 4. Sıav evraklarıı eslm emeye, soru kapçıklarıı sayfalarıda br kısmıı eksk eslm edeler sıavları geçersz sayılacakır. SALON GÖREVLİLERİNCE SINAV BAŞLAMADAN ÖNCE ADAYLARA YAPILACAK SON UYARI Soracağıız br şey var mı? Varsa şmd soruuz. Sıav başladıka sora sorularııza cevap verlmeyecekr. Başlama zl bekleyz. Hepze başarılar dlerz. (Salo başkaı başlama ve bş saa ahaya yazacakır.) Bu kapçığı her hakkı saklıdır. Hag amaçla olursa olsu, kapçığı amamıı veya br kısmıı Mllî Eğm Bakalığı Yelk ve Eğm Tekolojler Geel Müdürlüğüü yazılı z olmada kopya edlmes, fooğraflarıı çeklmes, blgsayar oramıa alıması, herhag br yolla çoğalılması, yayımlaması veya başka br amaçla kullaılması yasakır. Bu yasağa uymayalar, doğablecek ceza sorumluluğu ve kapçığı hazırlamasıdak mal külfe peşe kabullemş sayılır.
13 9 TEMMUZ 0 TARİHİNDE YAPILAN MALİYE BAKANLIĞI PERSONELİNE YÖNELİK UNVAN DEĞİŞİKLİĞİ SINAVI 3. GRUP: İSTATİSTİKÇİ A SORU KİTAPÇIĞI CEVAP ANAHTARI. c. b 3. d 4. a 5. b 6. a 7. c 8. d 9. c 0. a. b. b 3. c 4. a 5. d 6. c 7. d 8. b 9. a 0. c. b. d 3. a 4. d 5. c 6. c 7. a 8. c 9. d 30. a 3. b 3. b 33. c 34. d 35. b 36. a 37. d 38. a 39. c 40. d 4. b 4. a 43. d 44. c 45. a 46. b 47. c 48. c 49. b 50. d
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
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
DetaylıÖRNEKLEME 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
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
DetaylıÖnceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan
III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda
DetaylıYER 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,
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
Detaylı= 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)
DetaylıÖLÇÜM, 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
DetaylıMERKEZİ 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
DetaylıBir 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
DetaylıParametrik 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
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
DetaylıRasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar
www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,
Detaylıİki 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
DetaylıTOBB 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
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıGenelleştirilmiş 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
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
DetaylıTRAFİK 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
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıĐÇI 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=... 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
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıTÜBİTAK TÜRKİYE BİLİMSEL VE TEKNİK ARAŞTIRMA KURUMU BİLİM ADAMI YETİŞTİRME GRUBU ULUSA L İLKÖĞRETİM MA TEMATİK OLİMPİYADI DENEME SINAVI.
TÜBİTAK TÜRKİYE BİLİMSEL VE TEKNİK ARAŞTIRMA KURUMU BİLİM ADAMI YETİŞTİRME GRUBU ULUSA L İLKÖĞRETİM MA TEMATİK OLİMPİYADI DENEME SINAVI Birici Bölüm DENEME-4 Bu sıav iki bölümde oluşmaktadır. * Çokta seçmeli
DetaylıX = 11433, Y = 45237,
A.Ü. SBF, IV Malye EKONOMETRİ I ARA SINAVI 4..006 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
DetaylıTanımlayıcı 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
Detaylı9. Ders. Đstatistikte Monte Carlo Çalışmaları
9. Ders Đstatstkte Mote Carlo Çalışmaları Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve bu modeller geçerllğ sıamada kullaıla bazı blg ve yötemler
Detaylıaofdernotlari.net GÜZ ARA - 1. OTURUM - Cumartesi 09:30 1. YARIYIL
aofderotlar.et aofdersotlar.et ÖĞRENCİNİN ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT, İŞLETME VE AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTELERİ SOYADI :... ADI :... TC KİMLİK NO / ÖĞRENCİ NO :... SINAV SALON NO :... SIRA NO:... Soyadıızı,
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıFinansal Derinleşme, Ekonomik Büyüme ve Türk Finans Sistemi (1990-2010)
Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı 24, ss. 9-8 Selcuk Uversy Joural of Isue of Socal Sceces Dr. Mehme YILDIZ Specal Edo 24, p. 9-8 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk
DetaylıÖzet, yaprak test, deneme sınavı hizmetlerine adresindeki "Beta e-öğrenme" bağlantısından ulaşabilirsiniz.
Özet, yaprak test, deeme sıavı hzmetlere http://eogreme.aadolu.edu.tr adresdek "Beta e-öğreme" bağlatısıda ulaşablrsz. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İKTİSAT VE İŞLETME FAKÜLTELERİ A 431 ÖĞRENCİNİN
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.
06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
DetaylıÖNSÖZ. 2) Evde yapabileceklerinizi yapıp, laboratuar kılavuzundaki yerleri doldurun (!!! işaretli yerler).
ÖNSÖZ Bu laboratuar kılavuzu ĐST 5 Đstatstk Laboratuarı deeyler ç hazırlamıştır. Buradak deeyler ve çalışmaları amacı, şu aa kadar görüle dersler çerçevesde, rasgelelk olgusuu alaşılması ve alatılması
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK DEĞİŞKENLER VE BULANIK YENİLEME SÜREÇLERİ. Yunus KOCATÜRK
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK DEĞİŞKENLER VE BULANIK YENİLEME SÜREÇLERİ Yuus KOCATÜRK İSTATİSTİK ANABİLİMDALI ANKARA 7 Her hakkı saklıdır Yrd. Doç. Dr. Hall AYDOĞDU
Detaylı1. 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
DetaylıYayınlanmış eski sınav soruları htttp://eogrenme.anadolu.edu.tr adresinde yer alann 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, İŞLETME VE AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTELERİ A 3 03 - GÜZ DÖNEM
DetaylıKONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI
1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl
Detaylıİstatistik 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
Detaylı5.1 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
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme
DetaylıKi- 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
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıYayınlanmış 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
DetaylıYayınlanmış eski sınav soruları htttp://eogrenme.anadolu.edu.tr adresinde yer alann 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 13 013
DetaylıREGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.
203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıT.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI
15.09.015 T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL4 İSTATİSTİK II HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK
DetaylıYayınlanmış eski sınav soruları htttp://eogrenme.anadolu.edu.tr adresinde yer alann deneme sınavı hizmetinde öğrencilerimize sunulmaktadır.
Yayılamış esk sıav soruları htttp://eogreme.aadolu.edu.tr adresde yer ala deeme sıavı hzmetde öğreclermze suulmaktadır. NDOLU ÜNİVERSİTESİ İKTİST VE İŞLETME FKÜLTELERİ ÇIKÖĞRETİM FKÜLTESİ 4379 ÖĞRENCİNİN
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
Detaylıçözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.
1 6)Kred değer 19500 TL ola br seet vadese 4 ay kala, yıllık %25 skoto oraı üzerde br bakaya skoto ettrlyor. Hesaplamada ç skoto metodu kullaıldığıa göre, seed skoto tutarı kaç TL dr? C=19500 TL =4 ay
DetaylıDEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER
TAŞINMAZ GELİŞTİRME Üte: DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ Doç. Dr. üksel TERZİ TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ ÜKSEK LİSANS PROGRAMI İÇİNDEKİLER.1. GİRİŞ.. DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ..1. Değşm Geşlğ... Kartller Arası fark... Ortalama
DetaylıÖzet, yaprak test, deneme sınavı hizmetlerine adresindeki "Beta e-öğrenme" bağlantısından ulaşabilirsiniz.
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İKTİSAT VE İŞLETME FAKÜLTELERİ A 4379 ÖĞRENCİNİN SOYADI :... ADI 015-016 - GÜZ ARA - 4. OTURUM Pazar 14:00 :... TC KİMLİK NO / ÖĞRENCİ NO :... SINAV SALON NO
DetaylıSÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ
SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıDiş sayısı tam sayı olması gerekmektedir. p p d. d m = ve
DĐŞLĐLER Diş Boyuları Taba Kavisi (Fille Radius) Diş başı yüksekliği (Addedum) Taba yüksekliği(dededum) Diş yüksekliği (Addedum +Dededum) Taksima (Circular pich) Diş kalılığı (Tooh Thickess) Dişler arasıdaki
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
Detaylı8.SINIF 1. DÖNEM MATEMATİK DERSİ SORUMAT MERKEZİ ORTAK SINAVI SORU SAYISI: 20 SINAV SÜRESİ: 40 DAKİKA
HAZIRLAYAN: MATEMATİK 207 ds DENEME 4 8.SINIF. DÖNEM MATEMATİK DERSİ SORUMAT MERKEZİ ORTAK SINAVI SORU SAYISI: 20 SINAV SÜRESİ: 40 DAKİKA A KİTAPÇIK TÜRÜ Adı ve Soyadı :... Sınıfı :... Öğrenci Numarası
DetaylıMühendislikte 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
DetaylıVeride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?
MEH535 Örünü Tanıma 7. Kümeleme (Cluserng) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü web: hp://akademkpersonel.kocael.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocael.edu.r Verde eke blgs yok Denemsz
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep
GENEEŞTİRİMİŞ UANIK KÜMEER Mehme Şah Gazaep Üverses, Maemak ölümü, 27310, Gazaep ÖZET: u çalışmada öcelkle P ( br al ale olarak buludura bulaık kümeler GF ales br halka olarak yapıladırılmaka ve bu yapıı
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıZaman 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
DetaylıTEZ ONAYI Özgül SUGÜNEŞ arafıda hazırlaa Yazılımda İsasksel Süreç Korolü ve Güverlk Kesrm Modeller adlı ez çalışması 8/04/00 arhde aşağıdak jür arafıd
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ YAZILIMDA İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ VE GÜVENİRLİK KESTİRİM MODELLERİ Özgül SUGÜNEŞ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 00 Her hakkı saklıdır
DetaylıBAHAR DÖNEM SONU - 1. OTURUM - Cumartesi 09:30 2. YARIYIL
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 188 015
DetaylıAÖĞRENCİLERİN DİKKATİNE!
A KİTAPÇIK TÜRÜ T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 8. SINIF MATEMATİK 205 8. SINIF. DÖNEM MATEMATİK DERSİ MERKEZİ ORTAK SINAVI 25 KASIM 205 Saat: 0.0 Adı
DetaylıÇOKLU 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
Detaylıt Dağılımı ve t testi
r. Mehme Akaraylı ağılımı ve ei oç. r. Mehme AKSARAYLI.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehme.akarayli@deu.edu.r Sude ağılımı Küçük öreklerde (
DetaylıQuality Planning and Control
Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618
DetaylıTALEP 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
Detaylı8.SINIF 1. DÖNEM MATEMATİK DERSİ SORUMAT MERKEZİ ORTAK SINAVI SORU SAYISI: 20 SINAV SÜRESİ: 40 DAKİKA
HAZIRLAYAN: MATEMATİK 207 ds DENEME 5 8.SINIF. DÖNEM MATEMATİK DERSİ SORUMAT MERKEZİ ORTAK SINAVI SORU SAYISI: 20 SINAV SÜRESİ: 40 DAKİKA A KİTAPÇIK TÜRÜ Adı ve Soyadı :... Sınıfı :... Öğrenci Numarası
DetaylıREGRESYON 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,
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
DetaylıISF404 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,
DetaylıÖRNEKLEME 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
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıYILLIK 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
DetaylıTahmin 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
DetaylıOlasılık, Rastgele Değişkenler ve İstatistik
Olasılık, Rastgele Değşkeler ve İstatstk Dr. Caht Karakuş Eseyurt Üverstes İçdekler. İSTATİSTİK... 5.. Merkez Eğlm Ölçümler... 5. Olasılık... 5.. Olasılıklarda toplama ve çarpma kuralları... 8.. Koşullu
DetaylıBASAMAK 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
DetaylıAÖĞRENCİLERİN DİKKATİNE!
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BKNLIĞI 8. SINIF I. DÖNEM MTEMTİK DERSİ ORTK (MZERET) SINVI 13 RLIK 2014 Saat: 10.10 KİTPÇIK TÜRÜ 8. SINIF MTEMTİK TESTİ 2014 dı ve Soyadı :... Sınıfı :... Öğrenci Numarası :... ÖĞRENCİLERİN
DetaylıA İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?
. Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de
DetaylıUYUŞUMSUZ ÖLÇÜ ANALİZİNDE ROBUST KESTİRİM VE L1 NORM YÖNTEMLERİ
MMOB Hara ve Kadasro Mühedsler Odası. ürkye Hara Blmsel ve ekk Kurulayı 5 Mayıs 009, Akara UYUŞUMSUZ ÖLÇÜ ANALİZİNDE ROBUS KESİRİM VE L NORM YÖNEMLERİ Y. Şşma, S. Bekaş, Ö. Yıldırım Odokuz Mayıs Üverses
DetaylıPareto Dağılımı Altında Bühlmann-Straub Kredibilite ve Karma Etki Modelinde Prim Tahmini Modellemesi
Süleyma Demrel Üverses Fe Blmler Esüsü Dergs 16- ( 01) 191-03 Pareo Dağılımı Alıda Bühlma- Kredble ve Ek Modelde Prm Tahm Modellemes Meral EBEGİL *1 Fkr GÖKPINAR 1 1 Gaz Üverses Fe Faküles İsask Bölümü
DetaylıTARTIŞMA METNİ 2012/71 http ://www.tek.org.tr İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI
TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU TARTIŞMA METNİ 202/7 hp ://www.ek.org.r İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI Me Alıok ve İsmal Tucer Bu çalışma
DetaylıOperasyonel 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
DetaylıİSTATİSTİK 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
Detaylıaofdersnotlari.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
DetaylıAnadolu 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
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
Detaylıİstatistik 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