MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ
|
|
- Meryem Balcan
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 MOS TRANZİSTORLARDA SICAK TAŞIYICI ETKİSİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ Fırat KAÇAR 1 Ayte KUNTMAN Haka KUNTMAN 3 1, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Mühedslk Fakültes, İstabul Üverstes, 34800, Avcılar, İstabul 3 Elektrok ve Haberleşme Mühedslğ Bölümü Elektrk-Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes, 8066, Maslak, İstabul 1 e-posta: fkacar@stabul.edu.tr e-posta: akutma@stabul.edu.tr 3 e-posta: kutma@ehb.tu.edu.tr Aahtar sözcükler:mos trazstor,sıcak Taşıyıcılar, MOS modeller ABSTRACT Hot-carrer-duced degradato of MOSFET parameters over tme s a mportat relablty cocer moder mcrocrcuts. Hgh eergy carrers also called hot carrers are geerated the MOSFET by the large chael electrc felds ear the dra rego. The electrc felds accelarate the carrers to effectve temperatures well above the lattce temperature. These hot carrers trasfer eergy to the lattce through phoo emsso ad break bods at the S/SO terface. I ths study the degradato the dra curret s observed by operatg the MOSFET uder voltage stress codtos. The lear regresso method s used to estmate the Power,Power-Log-I ad Powerlog-II parameters ad the correlato coeffcet s used to cofrm the results. The observed ad the estmated values of the degradato are compared wth each other. 1. GİRİŞ MOS trazstorlarda sıcak taşıyıcı etks le yorulma akademk br araştırma kousu ke so yıllarda VLSI-MOSFET üretm ve tasarımcıları ç öeml br soru olmaya başlamıştır. Bu edele çok sayıda çalışmalar yapılmaktadır[1-11]. Yapıla çalışmalarda trazstoru yorulması ve faydalı ömrüü belrlemes ç kaal boyu, kaal geçş letkelğ, kaal geşlğ gb büyüklükler gözöüe alımıştır [, 4, 6]. Bazı çalışmalarda se trazstor yorulması ve ömür tahm yük-pompası yötem le belrlemştr[8]. Sıcak taşıyıcı etks le oluşa değşm modellemes çde çeştl çalışmalar yapılmaktır. Buları bazıları tümüyle fzksel büyüklüklere dayadırılmıştır [7]; dğer br grup çalışma se fzksel büyüklüklerle davraış karakterstkler br araya getrmektedr [5]. Bu k tür modelleme yötem de karmaşık ve yorucu şlemler gerektrmekte, kullaıcı açısıda zorluklar göstermektedr. Bzm daha öce yaptığımız çalışmalarda se gözlem soucua dayalı büyüklükler karakterze ede yaklaşımlarda buluulmuştur[8,9]. Bu çalışmada, sıcak taşıyıcıları NMOS trazstorları savak akımı üzerdek etkler statstksel olarak celemş yapıla çalışmalara br alteratf oluşturmak üzere, br yötem öerlmştr. Üç farklı statstksel yötem kullaılarak yorulmaı zamaa ve kaal boyua bağlı fadeler çıkarımıştır. İcelemelerde tekolojler ayı kaal boyları brbrde farklı 5 adet trazstor kullaılmıştır. Kullaıla trazstorları proses parametreler t ox =15m, x j =400m ve boyutları W=10µm, L=1µm, L=1.µm, L=1.5µm, L=µm ve L=3µm şekldedr. Belrl stres gerlmler soucuda elde edle savak akımlarıı zamala de yararlaılarak statstksel aalz soucuda savak akımıı zamala değşm vere foksyolar elde edlmştr. Elde edle foksyoları zamaa ve kaal boyua bağlı olması ve farklı kaal boyları ç tek br foksyola fade edlmes ve ayrıca bast fadesyle kullaıcıya kolaylık getreceğ düşüülmektedr. Öerle yötemde, belrl br proses ç trazstoru sıcak taşıyıcılarda e şeklde etkledğ başta deeysel olarak belrlemekte, bu davraışa br statstksel foksyo at katsayılar üretlmekte, elde
2 edle souçlar ayı proses yardımıyla üretlecek tüm trazstorlara uygulaablmektedr.. SICAK TAŞIYICILARIN MODELLENMESİ Sıcak taşıyıcıları ede olduğu trazstor bozumaları br güvelk soruuu beraberde getrdğ blmekteyz. Bu edele sadece tek br trazstoru sıcak taşıyıcısıı modellemes yeterl olmamaktadır. Ayı zamada tüm devreye ola etks soucuda devre belrl br karekterstğ belrl br değere e kadar zama sora ulaştığı veya belrl br süre souda devre karekterstğ e kadar bozuuma uğradığıı vereblmes gerekmektedr. İk farklı yötemle sıcak taşıyıcılar ve buları devre çıkış karakterstğ üzerdek etks modellemektedr. Bular sırasıyla a) Drekt parametre yötem b) Ye model yötem Drekt parametre yötemde herhag br mevcut MOSFET model kullaılarak sıcak taşıyıcılar modeller. Bu yötemde MOSFET model deklemlere sadece sıcak taşıyıcıları modelleeblmes ç laveler veya değşklkler yapılmaktadır [10,11]. Ye model yöetemde se smülasyo programıa lave br model ekler. Bu lave model le sıcak taşıcılar modeller [1,13]. Bu k model brbre göre üstü ola yaları sırasıyla a) Drekt parametre yötem sadece seçle MOSFET modelde kullaılablrke ye model yötem tüm smülasyo programlarıda kullaılablmektedr. b)drekt parametre yötem mevcut br model üzere kurulduğu ç gelştrlmes ye model oluşturulmasıda daha kolay olmaktadır. Bzm bu çalışmada kullaacağımız yötem ye br yaklaşım olup buu gerçekleştrrke brkaç statstksel yötemde yararlaılmıştır. 3. KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Bu çalışmada tekolojler ayı kaal boyları brbrde farklı 5 adet trazstor kullaılmıştır. Kullaıla trazstorları proses parametreler t ox =15m, x j =400m ve boyutları W=10µm L=1µm L=1.µm L=1.5µm L=µm L=3µm şekldedr. Belrl stres gerlmler soucuda elde edle savak akımlarıı zamala de yararlaılarak statstksel yötemler celemş ve modelleme bu parametreye göre yapılmıştır. Çalışmaı bu bölümüde deeysel bulguları değerledrmek ç kullaıla statstksel yötemler ; Power yötem Power-log-I yötem Power-log-II yötem Her üç yaklaşımda da hesaplamalar leer regrasyo metodua dayamaktadır. Bu amaçla MATLAB programıda yararlaılmıştır. Power Dağılımı F(t)= a.t b (1) t: zama b: şekl parametresdr. Burada a ve b katsayıları leer regresyo yötem le aşağıdak şeklde fade edlr. B (l x l y ) = (l ) ( l ) (l x) (l y ) B (l ) İ = İ = A = 1 1 b B ve a=e A dır. Power-Log-I Dağılımı (l y ) () F(t)= a. l(t) b (4) t: zama b: şekl parametresdr. Burada a ve b katsayıları leer regresyo yötem le aşağıdak şeklde fade edlr. B (l(l x ) l y ) = (l(l )) ( l(l )) (l(l x )) (l y ) B (l(l )) İ = İ = A = 1 1 b B ve a=e A dır. (l y ) (3) (5) (6)
3 Power-Log-II Dağılımı F(t)= a.t b l(t) (7) t: zama b: şekl parametresdr Öcek yötemlerde sözedle leer regresyo metoduda e küçük kareler yötem kullaılarak bezer şeklde a ve b katsayıları buluablr. 4. ELDE EDİLEN SONUÇLAR Elde edle katsayılar arasıda özellkle şekl parametreler arasıda değşm çok az olduğuu bua karşılık ölçekleme parametreler arasıda değşm olduğu görülmüştür. Foksyou daha sade br şeklde fade edeblmek ç şekl parametreler ç ortalama br değer alıarak ölçekleme parametreler yede düzelemştr. Her üç yöteme at elde edle ye katsayılara at tablolar Tablo.1, Tablo. ve Tablo.3 de verlmştr. Tablo-1. Power yötem le farklı kaal boyları ç elde edle foksyo katsayıları Kaal boyu Şekl parametres (b) 1µm 0, ,367 1.µm 0, , µm 0, ,367 µm 0, ,367 3µm 0,0095 0,367 Tablo-1 de verle power yöetmyle elde edle ölçekleme parametres kaal boyu le değşm ye br power foksyou le fade edlmştr. Elde edle bu deklem power foksyouu geel fadesdek ölçekleme parametres yere koularak deklem (8) dek foksyo elde edlmştr. I d (t,l)= 0, L t 0,367 (8) Tablo-. Power-Log-I yötem le farklı kaal boyları ç elde edle foksyo katsayıları Kaal boyu Şekl parametres (b) 1µm 0, ,757 1.µm 0,0085 1, µm 0,0008 1,757 µm 0, ,757 3µm 0, ,757 deklem power-log-i foksyouu geel fadesdek ölçekleme parametres yere koularak deklem (9) dek foksyo elde edlmştr. I d (t,l)= 0, L l(t) 1,757 (9) Tablo-3. Power-Log-II yötem le farklı kaal boyları ç elde edle foksyo katsayıları Kaal boyu Şekl parametres (b) 1µm 0, , µm 0, , µm 0, ,1413 µm 0,0055 0,1413 3µm 0, ,1413 Tablo-3 te verle power-log-ii yöetmyle elde edle ölçekleme parametres kaal boyu le değşm br power foksyou le fade edlmştr. Elde edle bu deklem power-log-ii foksyouu geel fadesdek ölçekleme parametres yere koularak deklem (10) dek foksyo elde edlmştr. I d (t,l)= 0, L t 0,1413. l(t) (10) Böylelkle celee üç yöteme at savak akımı değşm vere foksyolar üç katsayı ve zamaa ve kaal boyua bağlı olarak fade edlmştr. İcelee her üç yötemde 5 trazstor ç zama ve kaal boyua bağlı kullaıcı açısıda kolaylık sağlayacak brer foksyo elde edld ve elde edle foksyolar ve foksyolara at katsayılar tablo-4 de görülmektedr. Tablo-4. İcelee yötemlere at elde edle foksyolar ve foksyo katsayıları İcelee yötem Elde edle foksyolar Foksyo katsayıları Power I d (t,l)= k. L m.t m= -1,175 k=0,01076 = 0,367 Power-Log-I I d (t,l)= k. L m.l(t) m= -1,181 k=0, = 1,757 Power-Log-II I d (t,l)= k. L m.. t.l(t) k=0,00563 m= -1,199 = 0,1413 Tablo- de verle power-log-i yöetmyle elde edle ölçekleme parametres kaal boyu le değşm br power foksyou le fade edlmştr. Elde edle bu
4 İcelee yöetemlerde elde edle foksyoları doğruluğuu göstermek ç elmzde bulua deeysel souçlar le öerle foksyolar kullaılarak hesaplaa souçları göstere grafkler Şekl.1, Şekl. ve Şekl.3 te verlmştr. Grafklerde deeysel souçlar ve hesaplaa değerler arasıda y br uyum olduğu görülmektedr. Ölçüle ve hesaplaa değerler arasıda uyumu göstermek ç korelasyo katsayılarıda hesaplamış oldukça yüksek korelasyo katsayıları elde edlmştr ve elde edle souçlar Tablo.5 te verlmştr. Ayrıca herbr yötem ç hata hesabı yapılmış ve RMS (Root Mea Square) hata hesaplama yötem kullaılarak elde edle souçlar Tablo.6 da verlmş ve hata değerler oldukça küçük olduğu görülmüştür. Grafklere, korelasyo katsayılarıa ve RMS hatalara bakılarak e y yötem Power-Log-II yötem olduğu ve sırasıyla Power-Log-I ve Power yötem olduğuu söyleyeblrz. Tablo.5. Deeysel souçlar ve hesaplaa souçlar arasıdak korelasyo katsayıları Trazstor kaal boyu Power- Log-II Korel. Power-Log-I Korel. Kats Power Korel. Kats Kats. L=1µ 0, , ,99614 L=1.µ 0, , , L=1.5µ 0, , ,99574 L=µ 0, , , L=3µ 0, , ,99840 d % I Şekl-1. Power yötem le farklı kaal boyları ç ölçüle L=1µm( ), L=1.µm ( ), L=1.5µm ( ), L=µm(O), L=3µm( ) ve hesaplaa( ) %Id % Id 0.1 Tablo.6. Elde edle foksyolara at RMS hatalar Trazstor Power- Power- Power kaal boyu Log-II RMS hata Log-I RMS hata L=1µ 0, , ,00707 L=1.µ 0, ,0069 0,00699 L=1.5µ 0, , , L=µ 0, , ,00693 L=3µ 0, , , Toplam hata 0, , , Şekl-. Power-Log-I yötem le farklı kaal boyları ç ölçüle L=1µm( ), L=1.µm ( ), L=1.5µm ( ), L=µm(O), L=3µm( ) ve hesaplaa( ) %Id
5 % Id W. Weber, M. Brox, A.V. Schwer, R.Thewes. Hot Carrer stress effect p- MOSFETs:physcal effects relevat for crcut operato, Elsever Scece Pub.,, 1993, pp: Y. Pa, A physcal-based aalytcal model for the hot carrer duced saturato curret degradato of p-mosfets, IEEE Tras. Electro Devces, Vol. 41, No.1, 1994, pp: R. Thewes, W. Weber, effects of hot Carrer degradato aalog CMOS crcuts, Mcro Elec. Eg., Vol. 36, 1997, pp: Şekl-3. Power-Log-II yötem le farklı kaal boyları ç ölçüle L=1µm( ), L=1.µm ( ), L=1.5µm ( ),L=µm(O), L=3µm( ) ve hesaplaa( ) %Id 5. SONUÇ Bu çalışmada, tekolojler ayı kaal boyları brbrde farklı 5 trazstora at belrl süreler ç uygulaa stress gerlmler soucuda elde edle savak akımlarıdak de yola çıkılarak bu datalar statstksel olarak celemştr. Çalışmada kullaıla statstksel yötemler şulardır; Power, Power-Log -I, Power-Log-II yötemlerdr. Belrte statstksel yötemler kullaılarak ve leer regresyo yötem le foksyo katsayıları elde edlerek herbr dağılıma at foksyolar üretlmştr. Elde edle foksyolar savak akımıı zamaa ve kaal boyua bağlı yüzde vermektedr. Şekl.1, Şekl., Şekl.3 te ve Tablo.5 Tablo.6 da verle korelasyo katsayıları ve RMS hatalarda, hesaplaa değerler ve ölçüm değerler y br uyum çde olduğu açıkça görülmektedr. İcelee dağılımlara at öerle foksyoları karmaşık olmadığı ve doğruluğuu yüksek olması kullaıcı açısıda kolaylık sağlayacağı düşüülmektedr. Öerle bu yötemlere le herhag br t aıdak yorulma soucuda savak akımıdak yüzde değşm buluablmekte ve ayı zamada trazstoru ömrüü tahm etmede kullaılablmektedr. KAYNAKLAR 1. Mtsubsh Electrc Co., Falure Mechasm of Semcoductor Devces, pp: R. Thewes, M. Brox, G.Tempel, Karl Goser. Chael-Legth-Idepedet Hot Carrer Degradato I Aalog p-mos Operato, IEEE Electro Devce Letters, Vol:13, 199, No:11, pp: E. L, S. Prasad, Chael wdth depedece of NMOSFET hot-carrer degradato, IEEE Tras. Electro Devces, Vol.50, No.6, 003, pp: A. Rravax, D. Vullaume, Lfetme predcto methods for p-mosfet s: Acomparatve study of stadart ad chargepumpg lfetme Crtera, Vol.4, No.1, 1995, pp: F. Kaçar, A. Kutma, H. Kutma, "A Smple Approach for Modellg The Ifulece of Hot-Carrer Effect O Threshold Voltage Of MOS Trasstors", Proceedgs of the 13th Iteratoal Coferece o Mcroelectrocs (ICM 001), pp.43-46, Rabat, Morocco. 9. A Kutma, A. Ardalı, H. Kutma, F. Kaçar, A Webull dstrbuto-based ew approach to represet hot carrer degradato threshold voltage of MOS trasstors, Sold-State Electrocs Vol. 48, Issue, pp.17-3, S. Mehae, P. O Sullva, A. Mathewso, B. Maso, Evoluto of BSIM3v3 parameters durg hot-carrers stress, IEEE IRW Fal Report, pp , S. Mehae, S. Healy, P. O Sullva, K McCarty, A. Mathewso, B. Maso, Drect BSIM3v3 parameter extracto of -chael LDD MOSFETs, IEEE IRW Fal Report, pp , H. Wog, M. C. Poo, Smulato of hotcarrers relablty MOS tegrated crcuts, Proc. ICM, pp.65-68, K. N. Quader, C. C. L, R. Tu, E. Rosebaum, P. K. Ko, C. Hu, A bdrectoal NMOSFET curret reducto model for smulato of hot-carrer crcut degradato, IEEE Tras. Electro Devces, Vol. 40, No:1, pp , 1993.
N-MOS TRANZİSTÖRLERDE SICAK TAŞIYICILARIN TABAN AKIMI ÜZERİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ
N-MOS TRANZİSTÖRLERDE SICAK TAŞIYICILARIN TABAN AKIMI ÜZERİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ Fırat KAÇAR 1 Ayten KUNTMAN 2 Hakan KUNTMAN 3 1,2 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi, İstanbul
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
DetaylıYüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi
Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,
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
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
DetaylıTahmin 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
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,
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)
DetaylıGamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım
Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları
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
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
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
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
DetaylıTÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2
l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı
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,
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
DetaylıEKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ
EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR AGORİTMA VE HESAAMA YÖNTEMİ Nurett Çetkaya Abdullah Ürkmez İsmet Erkme Takut Yalçıöz 4, Selçuk Üverstes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Koya ODTÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ
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
Detaylıİleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455
İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj
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
DetaylıWEİBULL 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
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
DetaylıBİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*
BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram
DetaylıOlabilirlik 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
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
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
DetaylıARAŞTIRMA 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
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN
DetaylıCMOS OTA EŞİK ALTI ÇALIŞMA GÜVENİLİRLİĞİ
CMOS OTA EŞİK ALTI ÇALIŞMA ÜVENİLİRLİĞİ Yasin ÖZCELEP 1 Ayten KUNTMAN Hakan KUNTMAN 3 1, İstanbul Üniversitesi,Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü,3430, Avcılar, İstanbul 3 Elektronik ve Haberleşme
DetaylıHĐPERSTATĐK 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,
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
DetaylıETKİN 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
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
DetaylıARAŞTIRMA 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
DetaylıOrkun 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
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,
DetaylıAES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör
AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes
DetaylıBağıl 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
DetaylıELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa
ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Artırma/Azaltma Lmtl ve Yasak İşletm Bölgel Ekoomk Güç Dağıtımı Problemler Yerçekmsel Arama Algortması le Çözümü
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
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
DetaylıBETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2
BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ M.Em ÖNCÜ, Yusuf CALAYIR ocume@dcle.edu.tr, ycalayr@frat.edu.tr Öz: Çalışmada, betoarme yapıları Türk Deprem Yöetmelğde (ABYYHY,998) verle talep
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
DetaylıEMEKLİLİK 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
DetaylıPORTFÖY 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
DetaylıTEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış
ANKARA ÜNİVERSİTESİ EN BİLİERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ANOVA MODELLERİNDE ÇARPIK DAĞILIAR KULLANILARAK DAYANIKLI İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI VE UYGULAMALARI Nur ÇELİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 0
DetaylıYapay Sinir Ağlarını Kullanarak Türkiye İçin Kara Yüzey Sıcaklığının Modellenmesi
Fırat Üv. Müh. Bl. Dergs Scece ad Eg. J of Fırat Uv. 8 (), 143-147, 016 8 (), 143-147, 016 Yapay Sr Ağlarıı Kullaarak Türkye İç Kara Yüzey Sıcaklığıı Modellemes Özet Oza Şekal Çukurova Üverstes, Blgsayar
DetaylıSIMULINK kullanarak güç sistem geçici hal kararlılık analizi. Power system transient stability analysis using SIMULINK
SAÜ Fe Bl Der 9. Clt,. Sayı, s. -, 5 SIMULINK kullaarak güç sstem geçc hal kararlılık aalz Serdar Ekc * ÖZ 9..5 Gelş/Receved, 4.5.5 Kabul/Accepted SIMULINK, damk sstemler modellemes, aalz ve smülasyou
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
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
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.).
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Kabul Edlmş Araştırma Makales (Düzelememş Sürüm) Accepted Research Artcle (Ucorrected Verso) Makale Başlığı / Ttle Karayolu
DetaylıBÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ
İMAK-asarım İmalat Aalz Kogres 6-8 Nsa 6 - ALIKESİR ÉZIER YAKLAŞIMI İLE İR YÜZEYİN OLUŞURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ ÜREİLMESİ Cha ÖZEL, Erol KILIÇKAP Fırat Üverstes, Maka Mühedslğ ölümü-elaziğ
DetaylıPoliteknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42
Poltekk Dergs, 015; 18 (1) : 35-4 Joural of Polytechc, 015; 18 (1) : 35-4 Atakya Bölgesde Rüzgâr Gücü Yoğuluğu ve Rüzgâr Hızı Dağılımı Parametreler İstatstksel Aalz İlker Mert *, Cuma Karakuş ** * Dezclk
DetaylıTuğba 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= 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)
DetaylıEGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI
03 III. ULUSAL HIDROLIK PNÖMATIK KONGRESI VE SERGISI 411 EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI Mehmet YUNT Ark YETIS Koray K. SAFAK Osma S. TÜRKAY ÖZET Pömatk sstemler
DetaylıDEÜ 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*,
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
DetaylıServis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı
Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül
DetaylıĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ
ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ
DetaylıDOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1
ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 265-270 (2001) ARAŞTIRMA MAKALESIRESEARCH ARTICLE DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMN
DetaylıMikro boyuttaki ters basamak geometrisi içindeki akışın KTA yöntemiyle analizi
tüdergs/d mühedslk Clt:5, Sayı:6, 49-60 Aralık 006 Mkro boyuttak ters basamak geometrs çdek akışı KA yötemyle aalz Bayram ÇELİK *, Fırat Oğuz EDİS İÜ Fe Blmler Esttüsü, Uzay Blmler ve ekolojs Programı,
DetaylıErgonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım
Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder
DetaylıANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ
Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 5, No 3, 60-60, 00 Vol 5, No 3, 60-60, 00 ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Özka DEMİREL, Ada KAKİLLİ ve Mehmet TEKTAŞ Elektrk
DetaylıSESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract
SESSION 1 Türkye dek Kout Fyatlarıı Tahmde Hedok Regresyo Yötem le Yapay Sr Ağlarıı Karşılaştırılması Comparso of Hedoc Regresso Method ad Artfcal Neural Networks to Predct Housg Prces Turkey Asst. Prof.
DetaylıT.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
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER
DetaylıÇok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma
Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 15- ( 011),17-134 Çok Aşamalı Sıralı Küme Öreklemes Tasarımlarıı Etklkler Üzere Br Çalışma Nlay AKINCI 1, Yaprak Arzu ÖZDEMİR * 1 TRT Geel Müdürlüğü Reklam
DetaylıTABU ARAŞTIRMASI UYGULANARAK EKONOMİK YÜK DAĞITIMI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ
TABU ARAŞTIRMASI UYGULANARAK EKONOMİK YÜK DAĞITIMI ROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ T. YALÇINÖZ T. YAVUZER H. ALTUN Nğde Üverstes, Mühedslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, Nğde 5200 / Türkye e-posta:
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıNORMAL DAĞILIM İÇİN UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ VE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI. Nurcan YILDIRIM YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK
NORML DĞILIM İÇİN UYUM İYİLİĞİ TETLERİ VE BİR İMÜLYON ÇLIŞMI Nurca YILDIRIM YÜE LİN TEİ İTTİTİ Gİ ÜNİVERİTEİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜÜ ŞUBT 3 NR Nurca YILDIRIM tarafıda hazırlaa NORML DĞILIM İÇİN UYUM İYİLİĞİ
DetaylıİŞLETMELERDE 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
DetaylıMatematik 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
DetaylıPERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : - PERDE ÇERÇEVE
DetaylıWEIBULL PARAMETRELERİ VE YÜZDELİKLERİ İÇİN GÜVEN ARALIĞI TAHMİN ALGORİTMALARI
Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 4, No 1, 11918, 009 Vol 4, No 1, 11918, 009 WEIBULL PARAMETRELERİ VE YÜZDELİKLERİ İÇİN GÜVEN ARALIĞI TAHMİN ALGORİTMALARI Mehmet Akf DANACI, Burak
Detaylıα 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
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Uv Muh Blm Derg, 4(5), 99-933, 8 Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Geetk algortma le sesör kalbrasyou Geetc algorthm based sesor calbrato Ülvye
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
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
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
DetaylıLojistik 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(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü
FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER
DetaylıUYGULAMA 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.
DetaylıAMORTİSMAN 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:
DetaylıGerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper
ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ
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
DetaylıS.Erhan 1 ve M.Dicleli 2
1. Türkye Deprem Mühedslğ ve Ssmoloj Koferası 11-14 Ekm 2011 ODTÜ ANKARA ÖZET: SİSMİK YÜKLERİN İNTEGRAL KÖPRÜ KAZIKLARINDA DÜŞÜK DEVİRLİ YORULMAYA ETKİLERİ S.Erha 1 ve M.Dclel 2 1 Araştırma Görevls, Mühedslk
DetaylıBiyoistatistik (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.
DetaylıRegresyon Analizi Basit Do rusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler Tekni i Varyans n(v 2 ) Tahmini Basit Do rusal Regresyonda Aral k Tahmini
5 STAT ST K-II Amaçlar m z Bu ütey tamamlad kta sora; k de flke aras dak lflky aç klaya do rusal model kurablecek, k de flke aras dak lflk dereces belrleyeblecek blg ve becerlere sahp olacaks z. Aahtar
DetaylıBÖLÜM 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
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
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
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,
DetaylıBAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET
DetaylıOkan Yurduseven 1, Ahmet Serdar Türk 2. Marmara Üniversitesi oyurduseven@marmara.edu.tr. Yıldız Teknik Üniversitesi asturk@yildiz.edu.tr.
Mkrodalga Radar Stemler İç Koekat-Kare Işıma Deel Dışbükey Parabolk Yaıtıcı Ate Taarımı Covex Parabolc Reflector Atea Deg Wth Coecat-Squared Radato Patter For Mcrowave Radar Sytem Oka Yurdueve, Ahmet Serdar
DetaylıFARKLI METALLERİN KAYNAĞINDA GERİLME YIĞILMALARININ İNCELENMESİ
P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D İ S L İ K B İ L İ M L E R İ D E R
DetaylıGaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması
EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları
DetaylıEğitimle İlgili Sapan Değer İçeren Veri Kümelerinde En Küçük Kareler ve Robust M Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması
Eğtmle İlgl Sapa Değer İçere Ver Kümelerde E Küçük Kareler ve Robust M Tahm Edcler Karşılaştırılması Orku COŞKUNTUNCEL * Özet Eğtm araştırmalarıda regresyo katsayılarıı tahm etmek ç e çok kullaıla yötem
Detaylı