Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi"

Transkript

1 Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 7():46-468, 017 Karaelmas Fen ve Mühendsl Dergs Derg web sayfası: Araştırma Maales Gelş tarh / Receved : Kabul tarh / Accepted : Üç Yönlü Kontenans Tablolarında Log-Lneer Model le İş Kazası Verlernn İncelenmes Investgaton of Wor Accdent Data usng a Log-Lnear Model for Three Way Contngency Tables Funda Erdugan 1*, Ayça Hatce Türan 1 İstatst Bölümü, Fen Edebyat Faültes, Kırıale Ünverstes, Kırıale, Türye İstatst Bölümü, Fen Edebyat Faültes, Afyon Kocatepe Ünverstes, Afyonarahsar, Türye Öz İş azaları temelde çalışanların sağlığını ve daha ler boyutta hayatını etleyen durumlar gb algılanmataysa da ço boyutlu olara etler ortaya oymata, frmaların ş sürellğn, vermllğn ve atma değer üretmn de seteye uğratmatadır. İş azaları ve ortaya oyduğu etler nhayet üle eonomsnde hem ş gücü hem üretm hem de atma değer aybına sebebyet vermetedr. Bu çalışmanın amacı, 015 yılında ülemzde ayıt altına alınmış ş azalarını, log-lneer analz yöntemn ullanara setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenleryle nceleme, değşenlern ategorler arasında bağımlılı yapılarını en y açılayan statstsel olara anlamlı br model önermetr. Araştırma sonucunda üç değşenn de ş azası sılığını açıladığı saptanmıştır. Cnsyet değşen çn ere çalışanlar, setör değşen çn nşaat setörü, ş göremezl değşen çn se 1 gün ategors ş azası sılılarını belrleyc nteltedr. Madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde azalar ere çalışanlarla, nşaat setörü 0-4 gün ş göremezl süreleryle, ş göremezl sürelernn 0-4 gün ategorler ere çalışanlarla ön plana çımatadır. Anahtar Kelmeler: İş azaları, İş sağlığı ve güvenlğ, Kaza statstler, Log-lneer analz Abstract Although wor accdents are perceved as stuatons affectng employees health and ther lves at a more advanced level, they cause multdmensonal effects and nterrupt the busness contnuty of frms, productvty and value-added producton. Wor accdents and ther effects fnally cause loss of busness power, producton, and value-added. The am of ths study s to examne the wor accdents recorded n our country n 015 n terms of varables ncludng sector, gender and ncapacty duraton usng a log-lnear analyss method and to suggest a statstcally sgnfcant model that explans the dependences among the categores of varables best. As a result of the study, t s determned that the frequency of wor accdent s explaned by the three varables. The ndcators of the frequency of wor accdent are determned as male employees for the varable gender, constructon sector for the varable sector and 1 day category for the varable ncapacty duraton. In respect of varables and categores, accdents n mnng and quarryng, electrcty, gas, steam, water, sewage and constructon sectors are remarly seen among male employees, constructon sector wthn 0-4 day categores of ncapacty duraton, and 0-4 day categores of ncapacty duraton among male employees. Keywords: Wor accdents, Occupatonal health and safety, Accdent statstcs, Log-lnear analyss 1. Grş Kalte avramı her alanda sağlanması gereen açınılmaz br olgudur. Son yıllarda ülemzde ş sağlığı ve güvenlğ (İSG) onusunda da altey artırma adına br farındalı yaratılmaya başlanmıştır. 01 de getrlen 6331 sayılı İSG anunu le şartları sağlama veya mevcut şartları yleştrme adına somut adımlar atılmıştır. İş azasının çeştl tanımları *Sorumlu yazarın e-posta adres: ferdugan@gmal.com Funda Erdugan orcd.org/ Ayça Hatce Türan orcd.org/ mevcut olmala brlte 5510 sayılı sosyal sgortalar ve genel sağlı sgortası anununun 13. maddesnde bu avramın tanımı açı olara yapılmıştır. Bu maddeye göre sgortalı çalışanı yürütmete olduğu ş nedenyle hemen veya sonrasında bedenen veya ruhen engell hale getren olay ş azası olara tanımlanablr. İş azalarının nedenler, bçm, sılığı, başa ülelerle ıyaslanması vs. çeştl araştırmaların temel onusu olmuştur. Lteratürde yer alan çalışmalardan bazıları şunlardır. Aybe vd. (003) çalışmasında, ten personeln ş azası geçrme nedenler le azaların önlenmesne yönel görüşlern

2 ncelemş ve azalarda üç öneml fatör olara çalışanların eğtm yeterszlğ, ş yernn düzenszlğ ve çalışanların şne özen göstermemesn belrlemştr. Baradan (006) çalışmasında Türye nşaat setörünün şç sağlığı ve ş güvenlğ açısından bulunduğu durum, yürürlüte olan yönetmeller, lgl urumlar ve yapılan uygulamaları ncelemştr. İlhan vd. (006) br büyü şehrde çalışan temzl şçlernn sosyodemograf özelller ve çalışma oşulları le ş azaları ve mesle hastalıları sılığının belrlenmesne yönel çalışmıştır. Özan ve Emroğlu (006) hastane sağlı çalışanlarına hzmet veren hastane sağlı ve güvenl omtesnn şlevlern, hastanelerde tehle ve rsler de aydınlataca bçmde ncelemştr. Camurt (007) ş azalarının başlıca nedenler olara gösterlen şyer çalışma sstemn, ergonom yapıyı ve şyer fzsel fatörlern açılamıştır. Yılmaz (009) üreselleşmenn ş azası ve mesle hastalılarına etsn ncelemş, olumsuz etlern azaltma çn önerler getrmştr. Kormaz (011) çalışmasında mya sanaynde görülen ş azaları ve mesle hastalılarının nedenlern belrlemeye yönel çalışmıştır. Kapaste ullanım oranı le mya sanaynde ş azaları arasında lşy regresyon analz le ncelemş bu değşen arasında %10 anlamlılı düzeynde poztf yönlü br lş olduğunu belrlemştr. Ceylan (011) çalışmasında Türye genelnde meydana gelen azaları genel aza sılı değer, sürel ş göremezl aza sılı değer, ölümlü aza sılı değer gb çeştl ıyaslama ölçütlern ullanara Türye le çeştl gelşmş üleler arşılaştırmıştır. Karadenz (01) Dünya da ve Türye de ş azaları ve mesle hastalılarını sosyal oruma yönüyle brlte değerlendrmştr. Yuarıda bazı örneler verlen lgl lteratürün çoğunda onunun daha ço tanımlayıcı statstlerle değerlendrldğ görülmetedr. Bu çalışmanın amacı, setör değşen, cnsyet değşen ve ş göremezl süres değşen çn üç yönlü ontenans tablolarını oluşturup ler statstsel yöntemlerden log-lneer analz yöntemn ullanara ele alınan değşenler le statstsel açıdan anlamlı br model oluşturma ve yorumlamatır. Bu amaç doğrultusunda öncelle log-lneer analz yöntem ele alınmış, sonrasında se modeln ullanımı SGK (Sosyal Güvenl Kurumu) statst yıllılarından elde edlen verlerle br uygulama le detaylı olara açılanmıştır.. Gereç ve Yöntem Belrl br amaç doğrultusunda çersnde rasgelel barındıran canlı, nesne, süreç veya olaylardan gözlem, deney, anet vs. yolu le elde edlen değerlere statstsel ver denr. Elde edlen ver le beraber ullanılan ölçeğn şel, uygulanması düşünülen statstsel analze yön veren temel öğelern başında gelr. Ver ncel (quanttatve) ve ntel (qualtatve) olara ye ayrılır. Kesl ncel veya ntel değşenler ategor değşen olara sınıflandırılır. Kategor değşen nomnal veya ordnal ölçme düzeyne sahptr. Ölçüm değerler nomnal ölçe türüne sahp olan değşen düzeyler, düzeylern arasında brbrne göre br sıralama, üstünlü veya belrl br düzenn olmadığı ategorler çerr. Ordnal ölçe türüne sahp değşenn düzeylernde se bazı çsel sıralamalara sahp ategorler mevcuttur. Kategorlerne ayrılmış değşenlere göre toplanan verlerde, her br hücreye (gözeye) aç tane gözlemn düştüğü sayım yoluyla belrlenr. Bu nedenle ategor ver, freans vers olara da smlendrlr (Özdl 009, Howell 010, Öztür 011, Çlan 013). Ölçümü yapılaca olan onu veya daha fazla ategor değşen üzernde çapraz sınıflandırıldığında, ategorlern çeştl ombnasyonları çn sılı tabloları ontenans tablosu (olumsallı tablosu) olara adlandırılır. Bu tablolar genellle ategor değşenler arasında lşlern ortaya çıarılmasında ullanılır (Agrest 1990, Çlan 013). Br başa fade le br değşenn dğer br değşenn her br sevyesnde dağılımını gösteren br ontenans tablosu oluşturma yoluyla, lglenlen değşenn dağılımının başa değşenlere bağlı olup olmadığının belrlenmesnde ullanılır (Howell 010). Bnom, Posson, Multnomnal ve Çarpım- Multnomnal dağılımları ontenans tablolarının analznde en sı ullanılan dağılımlardır (Chrstensen 1997). Loglneer modeller ço yönlü ontenans tablolarında bağımlılı yapılarının analznde ullanılan br araçtır (Brzeznsa 013). Bu modeller hücrelerde freansların değşenlern ategorlerne ne adar bağlı oldularını ortaya oyan modeller olup Posson ve Multnomnal dağılımlı ver yapısına uygundur. Kontenans tablolarında sayım verlernn Posson dağıldığı durumda hücrelerde freansların brbrnden bağımsız olduğu abul edlren, Multnomnal dağılım durumunda se hücrelern brbrnden bağımsız olmadığı abul edlmetedr (Çlan 013). Log-lneer modeller Posson dağılımına sahp ver çn genelleştrlmş doğrusal modellern özel br durumudur. Log-lneer analz veya daha fazla değşen arasında oşullu lşnn, ontenans tablosu çnde hücre freanslarının doğal logartması alınara analz edldğ yönlü ontenans tablolarının gelştrlmş haldr. Bu modellerle ncelenen tüm değşenler yanıt değşenler olara ele alınmatadır. Başa br deyşle, bağımsız ve bağımlı değşen ayrımı yapılmamatadır. Bu nedenle, loglneer modeller yalnızca değşenler arasında lş yapısını ortaya oyar ( Jeansonne 017). Log-lneer analzde, I# J# K boyutlu üç yönlü ontenans tablosunda üç değşen çn doymuş model çarpım bçmn- Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():

3 de olası tüm etler m = hx A xxx B C AB x AC x BC x = 1,..., I; = 1,..., J; = 1,..., K şelnde çerr. Burada m belenen hücre freanslarıdır. (1) le verlen eştlğn her taraftan doğal logartması alındığında B log m AB AC BC ^ h = m+ m A C + m + m + m + m + m + m () bçmnde toplamsal eştl elde edlr. Burada log^m h A belenen hücre freansının logartmasını, m genel ety, m A değşennn. düzeynn etsn, m B B değşennn. C düzeynn etsn, m C değşennn. düzeynn etsn, AB m. düzeyde A ve. düzeyde B değşenlernn etleşmn, AC m. düzeyde A ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn, BC m. düzeyde B ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn, m se. düzeyde A,. düzeyde B ve. düzeyde C değşenlernn etleşmn göstermetedr. Ayrıca model çn A / m / / B C = m = m = 0 / / / / / / / / / (1) AB AB AC AC BC BC m = m = m = m = m = m = 0 (3) m = m = m = 0 ısıtları sağlanmatadır (Agrest 1990, Olmuş ve Erbaş 01, Brzeznsa 013). yönlü ontenans tablosu çn ana et ve etleşm termlernn sayısı ( -1) değerne eşttr. Bu fade se lglenlen değşen sayısı arttığında verye uyablece olası model sayısının da hızla artacağına şaret etmetedr. Üç yönlü br ontenans tablosu çn se 8 farlı olası model mevcuttur (Lawal 003). Verye uygun olan model belrleren amaç olası tüm modeller çersnden daha az parametreye, etleşm termne sahp yan doymuş modelden daha sade br model belrlemetr. Çünü doymuş model çn gözlenen hücre freansları le belenen hücre freansları tam br uyum çnde olacatır. Log-lneer modeln uyum ylğ genellle Pearson test I J K f statstğ veya G = / // f Inc m F şelnde G = 1 = 1 = 1 olablrl oran statstğ ullanılara belrlenr. f üç yönlü ontenans tablosu çn gözlenen hücre sayılarını, F se E^f h şelnde belenen hücre freanslarını göstermetedr. Büyü G değerler, modeln verye ço y uymadığını ve dolayısıyla modeln reddedlmes geretğn göstermetedr. K-are bağımsızlı testnde, değşenlern bağımsız olduğunun öne sürüldüğü H 0 hpoteznn reddedlmes statstsel olara anlamlılığa şaret eder. Anca, çapraz tabloyu açılayan veryle en y uyuma sahp log-lneer model bulmaya çalışıren, hpotezde ler sürülen model abul etmey belerz. Dolayısıyla log-lneer modelde ullanılan strate K-are bağımsızlı testnden farlıdır (Brzeznsa 013). ve G test statstler değerler genellle yaındır. Daha ço üçü hücre sayıları varlığında farlılı gösterrler (Fenberg ve Manrque Valler 01). Mevcut serbestl derecelerne göre G değer daha büyüse, belenen freanslar gerçe hücre değerlernden o adar uzalaşır ( Jeansonne 017). Model ıyaslamalarında Atn n (1979) önerdğ fatörlü modele arşı ( - l) fatörlü model etlernn önemnn test edldğ yöntem ullanılablr (Lawal 003). Bu yöntemde sd serbestl dereces olma üzere T sd = sd- sd1 çn T G = Gmod el1 - Gmod el farı ncelenr. G mod el daha yüse dereceye sahp modele at olablrl oran test statstğnn değern, G mod el 1 se ç çe geçmş modele at olablrl oran test statstğnn değern göstermetedr. T G statstsel anlamda öneml bulunmadığı tadrde ç çe geçmş model doymuş modelden daha ötü değldr ( Jeansonne 017). Uyum ylğ ncelemesnde ullanılan başa br rter de Aae nn (1974) önerdğ Aae blg rterdr (Aae s Informaton Crteron, AIC) ve AIC = G - sd şelnde fade edlr. Başa br blg ölçümü se BIC = G - sd ln(n) eştlğ le verlen Bayes blg rter (Bayesan Informaton Crteron, BIC) dr. En üçü AIC ve BIC değerl model en y model olara belrlenr (Lawal 003, Brzeznsa 013). Varyans analz ve regresyon analznde R ve R ad değerler modellern uyumunu ncelemede sılıla ullanılan avramlardır. Bu ölçümler log-lneer modellerde de model uyumunda ullanılır (Chrstensen 1997). R değer G R = 1 - eştlğ le tanımlanır. Burada G G lgl model 0 çn olablrl test statstğ, G 0 se bağımsız model çn olablrl test statstğ değerdr. Düzeltlmş R ad değer G / ^ q- rh Rad = 1 - eştlğ le elde edlr. Burada q G 0/( q- r0 ontenans tablosunda hücre sayısı, r ve r 0 lgl modellern serbestl derecelern göstermetedr (Aşan 1999). 3. Uygulama Log-lneer analz le verye uyan model seçm yöntemnn ele alındığı bu çalışmanın uygulaması olara 015 yılında sgortalı çalışanların geçrdğ ş azası verler ullanılmıştır. Bu verler Sosyal Güvenl Kurumu nun yayınladığı 015 yılına at statst yıllılarından temn edlmştr (SGK 015). Çzelge 1 de çalışmada ullanılan değşenler ve ategorler yer almatadır. TÜİK (Türye İstatst Kurumu) tarafından sunulan 013 yılına at İş Kazası ve Mesle Hastalıları İstatstlerne göre azaların setörel bazda dağılımı ncelendğnde en büyü payı %10,4 le madencl 464 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468

4 ve taş ocaçılığı setörü, %5, le eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü, %4,3 le nşaat setörü ve %3,3 le malat sanay setörü almıştır (TÜİK 013). Setörel bazda bu dağılım date alınara, 015 yılına at verlern ncelenmesnde eonom faalyet sınıflandırması çn yalnızca bu dört ategor ele alınmıştır. İl aşamada ncelenen ver çn tanımlayıcı statstler elde edlmştr. Cnsyete göre setörlerde ş azaları ncelendğnde, madencl ve taş ocaçılığı setöründe gerçeleşen ş azalarının %98,9 una, eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setöründe azaların 97,6% sına, nşaat setöründe azaların %99,3 üne ve malat sanay setöründe azaların %85,5 ne ere çalışanlar maruz almıştır. Setörlere göre ş göremezl süreler ncelendğnde, 1 gün strahatın en ço alındığı setör malat setörüdür (%73,5), malat setörünü sırasıyla madencl ve taş ocaçılığı (%16,), nşaat (%7,9) ve eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü (%,4) tap etmetedr. Bu sıralama ş göremezl süresnn, 3 ve 4 gün olduğu durumlarda da aynıdır. Anca 5 gün strahatın en ço alındığı setör malat setörüdür (%61,9), malat setörünü sırasıyla nşaat (%18,), madencl ve taş ocaçılığı (%16,9) ve eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü (%3) tap etmetedr. Cnsyete göre ş göremezl süreler ncelendğnde, ş azası maruzyet yaşayan ere çalışanların %45 5 gün, % s 4 gün, %7 s 3 gün, %5,1 gün, %3,1 1 gün strahat almata, %37,8 strahat almamatadır. İş azası maruzyet yaşayan adın çalışanların %36 sı 5 gün, %, s 4 gün, %8,3 ü 3 gün, %6,1 gün, %4,4 ü 1 gün strahat almata, %43 ü strahat almamatadır. Çzelge de, ş azalarının, setör (S), cnsyet (C) ve ş göremezl süres (İ) değşenlerne göre dağılımını açılama amacıyla oluşturulan olası log-lneer modeller yer almatadır. Tüm ana etler ve etleşm termlern çeren doymuş model tabloda [SCİ] adıyla bulunmatadır. Doymuş modelde, gözlenen freanslar le arşılı gelen belenen freanslar eşt olacağından modele lşn olablrl oranı G değer 0,000 olara elde edlmş ve modeln verye müemmel uyduğu görülmüştür. Bu durum belenen br durumdur. İl olara elde edlen doymuş model, anlamlı olmayan etler ortaya çıarara, verye ends adar y uyan daha bast modellern belrlenmesnde ılavuz rolü üstlenr (Howell 010). Bu yüzden brnc adımda modelden SCİ üçlü etleşm term çıartılara, [SC][Sİ][Cİ] l etleşm termlern çeren model elde edlmştr. [SC][Sİ][Cİ] model le doymuş model çn T G = G6SC@ 6SIo@ 6CIo@ farı ncelenere olablrl oranı G değerler arşılaştırıldığında, T G =18,15-0,00 = 18,15 (15-0 = 15 serbestl derecel) değer elde edlr. 18, , ; =4,996 olduğundan G değernde düşüşün anlamlı olmadığı görülmetedr. Verye Çzelge 1. Değşenler ve ategorler. Değşen Düzey Değşen Düzey Değşen Düzey Madencl ve taş ocaçılığı=1 0 gün=1 Ere=1 1 gün = Setör Eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon= Cnsyet İş göremezl gün=3 (S) İnşaat=3 (C) süres (İ) 3 gün=4 Kadın= 4 gün=5 İmalat=4 5+ gün=6 Çzelge. Olası tüm modellere at sonuçlar. Model SD Lelhood Oranı p Pearson K-Kare p AIC BIC R R ad [S][C][İ] ,70 0, ,9 0, , , [SC][İ] ,84 0, ,14 0, ,84 495,01 0,670 0,7463 [Sİ][C] ,6 0, ,5 0, , ,73 0,965 0,7186 [S][Cİ] ,4 0, ,46 0, , ,58 0,098 0,353 [SC][Cİ] ,56 0, ,91 0,00 486,56 456,706 0,7 0,8333 [SC][Sİ] 0 54,76 0,00 540,6 0,00 50,76 30,857 0,9667 0,9881 [Sİ][Cİ] ,34 0,00 835,31 0, , ,43 0,363 0,7754 [SC][Sİ][Cİ] 15 18,15 0,6 17,37 0,30-11,85-161,777 0,9989 0,9997 [SCİ] 0 0,00-0, Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():

5 y uyan modelde SCİ üçlü etleşm termne geresnm yotur. Bu durum da en y modelmz, tüm ana etler ve yönlü etleşm termlern çeren [SC][Sİ][Cİ] model olara güncellememz sağlar. Bundan sonra, tüm yönlü etleşm termler modelden çıartılara arşılaştırmalara devam edlmetedr. SC, Sİ ve Cİ yönlü etleşm termlernn her brnn çıarılmasının modelde anlamlı farlılı yarattığı gözlenmetedr. Bu nedenle bu termlern modelden çıartılmaması gerer. Model arşılaştırmaları çn olablrl oranı G değerlernn elde edlmesnn yanı sıra Çzelge de AIC, BIC, R ve R ad değerlerne de yer verlmştr. [SC][Sİ][Cİ] model çn sunulan AIC, BIC değerlernn en üçü, R ve R ad değerlernn se en büyü olduğu görülmetedr. Gözlenen freanslar le uygun görülen modele at elde edlen belenen freanslar arasında far yan model artıları modeln ne adar y br model olduğunu göstermetedr (Çlan 013). [SC][Sİ][Cİ] modelnn artılarına baıldığında mutla değerce en büyü standartlaştırılmış artı 3,163 olara bulunmuştur. Bu değer de ontenans tablosunun hücre sayısına göre maul sınırlarda almatadır. Şel 1 de düzeltlmş artılara lşn normal olasılı grafğ verlmştr. Bu graften artıların normal dağılımdan sapma göstermedğ görülmetedr. Dolayısıyla model artıları da [SC][Sİ][Cİ] modeln destelemetedr. Sonuç olara çalışılan ver grubu çn en y model log(m ) = Sabt + Cnsyet+Setör + İş göremezl süres + (Cnsyet *Setör) + (Cnsyet *İş göremezl süres) + (Setör *İş göremezl süres) şelnde bulunmuştur. Olası tüm modellern çnde ver le en y uyuma sahp model [SC][Sİ][Cİ] olara belrlendten sonra, parametrelere at tahmnler Çzelge 3 te sunulmatadır. Çzelge 3 ten görüldüğü üzere, oyu ren le gösterlen değerler p < 0,05 oşulunu sağladığından bu lş termler önemldr ve oluşturulan log-lneer modelde yer almalıdır. Standartlaştırılmış parametre tahmnler, değşenlern düzeyler arasında bağımlılı yapısını gösteren öneml br ölçüttür (Çlan 013). Tabloda her br ana et çn sahp olduğu düzey sayısının 1 esğ, etleşm termlernde se lgl değşen düzeylernn 1 eslernn çarpım sayısı adar parametre tahmn değerlernn dolayısıyla standartlaştırılmış parametre tahmnlernn yer aldığı görülmetedr. Hesaplanmayan parametre tahmn değerler, parametrelern toplamının 0 olması ısıtından yararlanılara bulunablmetedr (Öncel ve Erdugan 015). Buna göre ana etlerden setör değşennn malat ategors çn parametre tahmn değer 13,143 olara bulunmuştur. Cnsyet*ş göremezl süres l etleşmler ncelenrse ere*5+ gün ş göremezl süres parametre tahmn değer 1,707 olara, adın*0 gün ş göremezl süres parametre tahmn değer 0,439 olara hesaplanablr. Standartlaştırılmış parametre tahmnler date alınara ana etler arasında en büyü değern cnsyet değşennn ere ategorsne at olduğu görülmetedr. Yan üç değşen arasında cnsyet değşen hücre freanslarını belrleyen en öneml fatördür. İstatstsel açıdan anlamlı l etleşm termlernn standartlaştırılmış parametre tahmnlerne baıldığında nşaat setöründe gerçeleşen azaların yne cnsyetn ere ategorsne bağımlı olduğu; nşaat setöründen sonra cnsyet değşennn ere ategorsne bağımlılığının en fazla madencl ve taş ocaçılığı setöründe olduğu söyleneblr. İş azasına maruz aldığı gün çalışmaya devam edenler genelde ere çalışanlardır. Bu durumun en fazla rastlandığı setörler se sırasıyla nşaat, madencl ve taş ocaçılığı setörlerdr. 4. Sonuç ve Tartışma Güvenl olmayan oşullar ve davranışlar her yıl bnlerce çalışanın yaralanma, saatlanma, hastalanma gb ş göremezl haller ya da ölümüyle sonuçlanmatadır. Bu yüzden yasalar oluşturma, ş güvenlğ eğtmlerne verlen önem artırma, ş yerlernn/çalışanların denetmlern yapma, şyerlernde yasalara uyulmasını sağlama, uymayanlara yönel yaptırımları artırma onuları önemldr. Bu çalışmada ş azası sılığının setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenlernn ategorlerne bağımlılığı araştırılara bu onulara fayda sağlanması amaçlanmatadır. 015 yılında, ülemzde ayıt altına alınmış, setör, cnsyet ve ş göremezl süres değşenlerne göre sınıflandırılmış Şel 1. Düzeltlmş artılar çn normal olasılı grafğ. 466 Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468

6 Çzelge 3. [SC][Sİ][Cİ] model çn parametre tahmnler. Parametre Tahmn Standart 95% GüvenAralığı Z P Hata Alt Sınır Üst Sınır Constant 8,565 0,014 67,940 0,000 8,538 8,591 [Cnsyet = 1],009 0, ,553 0,000 1,981,038 [IsGoremez = 1] 0,170 0,018 9,39 0,000 0,134 0,06 [IsGoremez = ] -,090 0,041-50,930 0,000 -,170 -,009 [IsGoremez = 3] -1,771 0,036-49,76 0,000-1,841-1,701 [IsGoremez = 4] -1,457 0,031-46,646 0,000-1,518-1,396 [IsGoremez = 5] -,794 0,057-49,41 0,000 -,905 -,683 [Setor = 1] -3,849 0,064-60,59 0,000-3,974-3,73 [Setor = ] -4,901 0,088-55,954 0,000-5,073-4,730 [Setor = 3] -4,393 0,069-63,864 0,000-4,58-4,58 [Setor = 1] * [Cnsyet = 1],668 0,064 41,831 0,000,543,79 [Setor = ] * [Cnsyet = 1] 1,980 0,086,916 0,000 1,810,149 [Setor = 3] * [Cnsyet = 1] 3,86 0,068 47,985 0,000 3,15 3,40 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 1] -0,439 0,00 -,171 0,000-0,478-0,400 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = ] -0,410 0,045-9,171 0,000-0,498-0,33 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 3] -0,303 0,038-7,86 0,000-0,378-0,7 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 4] -0,311 0,034-9,7 0,000-0,377-0,45 [Cnsyet = 1] * [IsGoremez = 5] -0,44 0,061-4,001 0,000-0,363-0,14 [Setor = 1] * [IsGoremez = 1] -0,46 0,017-4,408 0,000 -,460-0,39 [Setor = 1] * [IsGoremez = ] -0,163 0,040-4,08 0,000 -,41-0,085 [Setor = 1] * [IsGoremez = 3] -0,188 0,033-5,677 0,000 -,53-0,13 [Setor = 1] * [IsGoremez = 4] -0,190 0,09-6,566 0,000 -,47-0,133 [Setor = 1] * [IsGoremez = 5] -0,01 0,049-0,53 0,800 -,108 0,083 [Setor = ] * [IsGoremez = 1] 0,518 0,030 17,431 0,000 0,460 0,576 [Setor = ] * [IsGoremez = ] -0,38 0,093-3,53 0,000-0,509-0,146 [Setor = ] * [IsGoremez = 3] 0,104 0,063 1,644 0,100-0,00 0,8 [Setor = ] * [IsGoremez = 4] 0,09 0,057 0,504 0,614-0,083 0,141 [Setor = ] * [IsGoremez = 5] -0,053 0,106-0,497 0,619-0,60 0,155 [Setor = 3] * [IsGoremez = 1] 0,535 0,014 38,415 0,000 0,508 0,56 [Setor = 3] * [IsGoremez = ] -0,944 0,053-17,808 0,000-1,048-0,840 [Setor = 3] * [IsGoremez = 3] -0,480 0,036-13,360 0,000-0,550-0,409 [Setor = 3] * [IsGoremez = 4] -0,336 0,030-11,30 0,000-0,394-0,78 [Setor = 3] * [IsGoremez = 5] -0,581 0,059-9,89 0,000-0,697-0,465 ş azası sayıları log-lneer analz yardımıyla ncelendğnde, setör*cnsyet, setör*ş göremezl süres, cnsyet*ş göremezl süres etleşmler öneml bulunmuştur. Dğer br deyşle, ş azası sılı dağılımında cnsyet, ş göremezl süres ve setör değşenlernn her br dğerleryle lşldr. Bu durumda, ş azaları, bell br setörde bell br cnsyette ya da bell br ş göremezl süresyle ön plana çımata, bell br ş göremezl süres bell br cnsyetle ön plana çımatadır. Madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde ş azalarının ere çalışanlarla lgl olduğu görülmetedr. Betmleyc statstler ncelendğnde de, madencl ve taş ocaçılığı, eletr, gaz, buhar, su, analzasyon ve nşaat setörlernde ere çalışanlarda, ş azasına maruzyetn daha fazla olduğu görülmetedr. Bu durum, bu setörlern büyü br ısmının Çalışma ve Sosyal Güvenl Baanlığı tarafından belrlenen adınların çalıştırılamayacağı ağır ve tehlel şler çermesyle açılanablr. Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():

7 Ayrıca, ş göremezl süres değşennn 0-4 gün ategorler le ere çalışanlar arasında da bağımlılı olduğu görülmetedr. Setör ve ş göremezl süres değşenlernn ategorler arasında bağımlılı ncelendğnde, madencl ve taş ocaçılığı setörü 0-3 gün ş göremezl süreleryle, eletr, gaz, buhar, su ve analzasyon setörü 0-1 gün ş göremezl süreleryle, nşaat setörü 0-4 gün ş göremezl süreleryle ön plana çımatadır. Dahası değşenlern her brnn te başına dağılımı da önemldr. Çalışanların cnsyetler, ş göremezl sürelernde ve setörlernde farlılılar ş azası sılığını açılamatadır. Cnsyet değşen çn ere çalışanlar, setör değşen çn nşaat setörü, ş göremezl değşen çn se 1 gün ategors ş azası sılılarında belrleyc olmatadır. İş azaları oldutan sonra çözüm arama yerne alınaca oruyucu önlemlerle azaların önüne geçlmes hem breysel çıar hem de ülemz eonoms çıarı açısından faydalı olacatır. Özellle nşaat setörü ş sağlığı ve güvenlğ onusunda daha ço blglendrlmel, alınaca oruyucu önlemlerle çalışanın sağlığının yanı sıra şverenn de yüünün öneml ölçüde azalacağı onusunda blnçlenme sağlanmalıdır. 5. Kaynalar Agrest, A Categorcal data analyss, John Wley, NY, 691 pp. Atn, M A smultaneous test procedure for contngency tables. App. Stat., 8: Aae, H A new loo at the statstcal model dentfcaton. IEEE Trans. Autom. Contr. 19(6): Aşan, Z Ço boyutlu ontenans tablolarında log lnear ve correspondence analznn brlte ullanımı ve br uygulama. Dotora Tez, Osmangaz Ünverstes 113 s. Aybe, A., Güvercn, Ö., Hurştoğlu, Ç Ten personeln ş azalarının nedenler ve önlenmesne yönel görüşlernn belrlenmes üzerne br araştırma. KSÜ Fen ve Müh. Derg., 6(): Baradan, S Türye nşaat setöründe ş güvenlğnn yer ve gelşmş ülelerle ıyaslanması. DEÜ Müh. Fa. Fen ve Müh. Derg., 8(1): Brzeznsa, J., 013. Model selecton methods n log-lnear analyss, Acta Unverstats Lodzenss Fola Oeconom., 85: Camurt, MZ İşyer çalışma sstem ve şyer fzsel fatörlernn ş azaları üzernde ets. TÜHİS İş Huuu ve İtsat Derg., 0(6): Ceylan, H Türye de ş azalarının genel görünümü ve gelşmş ülelerle ıyaslanması. Int. J. Eng. Res. Dev., 3(): Chrstensen, R Log-lnear models and logstc regresson, NY, Sprnger, 484 pp. Çlan, A Sosyal Blmlerde Kategor Verlerle İlş Analz, Pegem Aadem, 199 s. Fenberg, SE., Manrque-Valler, D. 01. Log lnear model methods, In: Keneth, R., Saln S. [eds.], Modern Analyss of Customer Surveys. UK: John Wley & Sons, Howell, DC Statstcal methods for psychology. Cengage Learnng, 768 pp. İlhan MN., Kurtcebe AÖ., Duruan E., Koşar L Temzl şçlernn sosyodemograf özelller ve çalışma oşulları le ş azası ve mesle hastalığı sılığı. Fırat Ünv. Sağ. Bl. Derg., 0(6): Jeansonne, A Loglnear Models, efc/classes/bol710/loglnear/log%0lnear%0models.pdf (Erşm tarh Oca 017) Karadenz, O. 01. Dünya da ve Türye de İş Kazaları ve Mesle Hastalıları ve Sosyal Koruma Yeterszlğ. Çalışma ve Toplum, 3(34): Kormaz, O Türye mya sanaynde şç sağlığı ve ş güvenlğ. ZKÜ Sosyal Bl. Derg., 7(14): Lawal, B Categorcal data analyss wth SAS and SPSS applcatons, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Assocates, 561 pp. Olmuş, H., Erbaş, S. 01. Analyss of traffc accdents caused by drvers by usng Log-lnear models. PROMET-Traffc Trans., 4(6): Öncel, SY., Erdugan, F Kontenans tablolarının analznde log-lneer modellern ullanımı ve sgara bağımlılığı üzerne br uygulama. Saarya Ünv. Fen Bl. Ens. Derg., 19(): Özdl, Ö Kurum ültürü şlevlernn ço yönlü ontenans tabloları le ncelenmes. Yüse Lsans Tez, İstanbul Ünverstes 17 s. Özan, Ö., Emroğlu, N Hastane sağlı çalışanlarına yönel şç sağlığı ve ş güvenlğ hzmetler. CU Hemşrel Y.O. Derg., 10(3): Öztür, F Olasılı ve İstatstğe Grş I. Gaz Ktabev, Anara 45 s. SGK statst/sg_statst_ylllar TÜİK Yılmaz, F Küreselleşme Sürecnde Gelşmete Olan Ülelerde ve Türye de İş Sağlığı ve Güvenlğ. Uluslararası İnsan Blm. Derg., 6(1): Karaelmas Fen Müh. Derg., 017; 7():46-468

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

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

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE KARE TESTLERİ Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER Uludağ Ünverstes İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı, 006, s. 41-70 ÜÇ OYUTLU ÇPRZ TLOLRD LOGRİTMİK DOĞRUL NLİZ: ÇOUK İŞGÜÜ DEĞİŞKENLERİ RINDKİ ETKİLEŞİMLER erpl ÜLÜL * Özet Kategor verlerde

Detaylı

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression BİLİŞİM TENOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 4, SAYI: 3, EYLÜL 2011 53 İ Durumlu arışımlı Lojst Regresyona İlşn Br Uygulama Yılmaz AYA 1, Abdullah YEŞİLOVA 2 1 Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Srt Ünverstes, Srt, Türye

Detaylı

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

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

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

Detaylı

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜZERĠNE BĠR UYGULAMA*

KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜZERĠNE BĠR UYGULAMA* KATEGORĠK VERĠLER ĠÇĠN LOGARĠTMĠK DOĞRUSAL MODELLER VE GÖÇ ĠSTATĠSTĠKLERĠ ÜERĠNE BĠR UGULAMA* ÖET Snan METE ** Aydın ÜNSAL *** İ yönlü olumsallı tablolarında statst çıarsamalar çn Pearson un -are statstğ

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon 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

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini Yalaşı İdeal Talep Analz Yöntem le Harcama ve Fyat Esnellernn Tahmn Mehmet Arf ŞAHİNLİ İstatstç, Türye İstatst Kurumu, Ulusal Hesaplar ve Eonom Göstergeler Dare Başanlığı arfsahnl@tu.gov.tr Yalaşı İdeal

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA HATİCE YENİAY PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatst Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı www.statstcler.org İstatstçler Dergs (008) 75-8 İstatstçler Dergs Te yönlü VA çn seçene br test yöntem ve gelştrlen blgsayar yazılımı Engn Yıldıztepe Douz Eylül Ünverstes Fen-Edebyat Faültes İstatst Bölümü

Detaylı

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla

Detaylı

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI T.C. MERSİN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

MAKROİKTİSAT (İKT209)

MAKROİKTİSAT (İKT209) MAKROİKTİSAT (İKT29 Ders 6: IS-LM Prof. Dr. Ferda HALICIOĞLU İtsat Bölümü Syasal Blgler Faültes İstanbul Medenyet Ünverstes Derste İncelenen Konular Mal pyasasında denge: IS eğrs Para pyasasında denge:

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen. Biyoistatisti (Ders : Ki Kare Testleri) Kİ KARE TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr Kİ-KARE TESTLERİ 1. Ki-are testleri

Detaylı

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME SABİ-KUUP YAKLAŞIMI KULLAILARAK ELEKOFERASA ODA AKUSİK EKO YOK EME uğba Özge ÖZDİÇ Rıfat HACIOĞLU Eletr-Eletron Mühendslğ Bölümü Mühendsl Faültes Zongulda Karaelmas Ünverstes, 671, Zongulda ozdnc_ozge@hotmal.com

Detaylı

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

Detaylı

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği (2002-2012 ÖZET

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği (2002-2012 ÖZET Tcar Banalarının Yerl ve Yabancı Banalar Açısından Performansları ve Performans Sürelllernn Analz: Türye Ölçeğ (2002-202) Selahattn KOÇ* Azz BAĞCI ** Al SÖZDEMİR *** ÖZET Son yıllarda yaşanan üreselleşme

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

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

Detaylı

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL3 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK

Detaylı

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

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

Detaylı

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2

Münevver TURANLI 1, Seda BAĞDATLI 2 Öner.C.9.S.35. Oca 0.07-3. SEMİPARAMETRİK REGRESYON Münevver TURANLI, Seda BAĞDATLI İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Profesör Dr. İstanbul Tcaret Ünverstes, İstatst Bölümü, Araştırma Görevls

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),

Detaylı

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi Süleyman Demrel Ünverstes Raylegh Fen Blmler ve Webull Ensttüsü Dağılımları Dergs Kullanılara Osmanye Bölgesnde Rüzgar Enerjsnn Değerlendrlmes Clt 20, Sayı 1, 62-71, 2016 Süleyman Demrel Unversty Journal

Detaylı

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ DALGACI DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIARILAN ÖZNİTELİ VETÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİSEL İŞLEMLERİN GERÇELEŞTİRİLMESİ Elf Derya ÜBEYLİ İnan GÜLER TOBB Eonom ve Tenoloj Ünverstes, Mühendsl Faültes, Eletr-Eletron

Detaylı

ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ *

ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ * Hacettepe Ünverstes Eğtm Faültes Dergs (H. U. Journal of Educaton) 35: 227-239 [28] ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ * SCRUTINIZATION

Detaylı

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279 SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme 279 Türkye de Hanehalkı Tüketm Harcamaları: Pseudo Panel Ver le Talep Sstemnn Tahmn The Consumpton Expendture of Households n Turkey: Demand System Estmaton wth Pseudo Panel

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ

ASİMETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ SAÜ 7. BÖLÜ ASİETRİ (ÇARPIKLIK) VE BASIKLIK ÖLÇÜLERİ PROF. DR. USTAFA AKAL İÇİNDEKİLER. ÇARPIKLIK VE BASIKLIK. ORTALAALAR YARDIIYLA ÇARPIKLIĞIN (ASİETRİ, SKEWNESS) HESAPLANASI.. erez Eğlm Ölçüler Yardımıyla

Detaylı

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

Polynomial Approach to the Response Surfaces

Polynomial Approach to the Response Surfaces D.Ü.Zya Göalp Eğtm Faültes Dergs 7 79-94 (6) TEPKİ YÜZEYLERİNE POLİNOMAL YAKLAŞIM Polynomal Approach to the Response Surfaces Azz HARMAN Özet Bu çalışmada deneyc veya araştırmacıların ontrolünde vetörü

Detaylı

1 Araştırma Makalesi. Meta Analizi ve Tarımsal Uygulamalar*

1 Araştırma Makalesi. Meta Analizi ve Tarımsal Uygulamalar* KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 Araştırma Maales Research Artcle Meta Analz ve Tarımsal Uygulamalar* Hande KÜÇÜKÖNDER **, Ercan EFE 2 Bartın Ünverstes, İ.İ.B.F, İşletme Bölümü, BARTIN

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005 DEÜ MÜHENDİSİK FAKÜTESİ FEN ve MÜHENDİSİK DERGİSİ Clt: 7 Sayı: s. 7-85 Oca 5 ÜÇ BOYUTU BİR ÇERÇEVENİN UZAYSA VE DÜZEMSE STATİK YAPISA DAVRANIŞARININ KIYASANMASI (THE COMPARISON BETWEEN THE SPACE AND PANAR

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.statstcler.org İstatstçler Dergs (2008 23-32 İstatstçler Dergs YOL AZA ORANLARININ BAYESCİ YALAŞIMLA ANALİZİ Uğur ARABEY Hacettepe Ünverstes Atüerya Bller Bölüü 06800-Beytepe, Anara, Türye uarabey@hacettepe.edu.tr

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

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

Detaylı

TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM

TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM Canan GÜNEŞ Danışman Prof. Dr. Şenay ÜÇDOĞRUK

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri) ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini İstatstkçler Dergs: İstatstk & Aktüerya Journal of Statstcans: Statstcs and Actuaral Scences IDIA 8, 5, -6 Gelş/Receved:6.4.5, Kabul/Accepted: 3.6.5 www.statstkcler.org Türkye dek Đşszlk Oranının Bulanık

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. 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)

Detaylı

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma ERS- Raw Datası çn Dönüşüme Dayalı Sııştırma. Göhan. KASAPOĞLU, İrahm. PAPİLA, Bngül YAZGA, Sedef KET İstanul Ten Ünverstes, Eletr-Eletron Faültes, Eletron ve Haerleşme Mühendslğ, 066, Masla, İstanul Tel:

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

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

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

HİDROJEN-METAN KARIŞIM YANMASINDA YANMA MODEL SABİTİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

HİDROJEN-METAN KARIŞIM YANMASINDA YANMA MODEL SABİTİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Isı Blm ve Tenğ Dergs, 3, 1, 45-57, 21 J. of Thermal Scence and Technology 21 TIBTD Prnted n Turey ISSN 13-3615 HİDROJEN-METAN KARIŞIM YANMASINDA YANMA MODEL SABİTİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ İler YILMAZ *,

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik Analizi: 2008-2014

Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik Analizi: 2008-2014 Uluslararası Aya İşletme Faültes Dergs Yıl:26, C:8, S:, s.-2 Internatonal Journal of Aya Faulty of Busness Year:26, Vol:8, No: s.-2 Tür Baılı Setöründe Etnl Analz: 28-24 Effeny Analyss n Tursh Bng Setor:

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

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

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

Detaylı

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests Anara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 005, vol: 38, no:, -47 The Congenerc Test Theory and The Congenerc Item Analyss: An Applcaton for Undmensonal Multple Choce Tests Hall YURDUGÜL

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ Yednc lusal Kmya Mühendslğ Kngres, 5-8 ylül 26, Anadlu Ünverstes, skşehr 6 OZ DRJAN ÜRİM SİSİNDKİ PÜSKÜRMLİ KRMA ÜNİSİND KSRJİ ANALİZİ GÜLSÜN BKAŞ*, FİRZ BALKAN ge Ünverstes Kmya Mühendslğ Bölümü, 351,

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 5, Sayı 2, CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ FAKÜLTELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 5, Sayı 2, CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ FAKÜLTELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ C.Ü. İtsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 5, Sayı 2, 2004 137 CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ FAKÜLTELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ Azz KUTLAR, Aslan GÜLCÜ ve Yalçın KARAGÖZ ÖZET Bu çalışmada Cumhuryet Ünverstesnn

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI AJANDA İSTANBUL DAKİ HASTANELERDEN TIBBİ ATIKLARIN TOPLANMASI İÇİN ARA TESİSE UĞRAMALI BİR ARAÇ ROTALAMA MODELİ Denz Asen Koç Ünverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Müge Güçlü Koç Ünverstes Endüstr Mühendslğ

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini

Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini Türkyede k ĠĢ Kazalarının Yapay Snr Ağları le 2025 Yılına Kadar Tahmn Hüseyn Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale Meslek Yüksekokulu, Kırıkkale Ünverstes, Kırıkkale, 71450 Türkye. Kaman Meslek Yüksekokulu, Ah

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ ARKI SES KAYNAKARINDAN ÜRETİEN TEME TANIM DİZİERİ İE KONUŞMA İŞARETERİNİN MODEENMESİ Rafet AKDENİZ Ümt GÜZ 2 Haan GÜRKAN 2 B. Sıddı YARMAN 2 Traya Ünverstes, Çorlu Mühendsl aültes, Eletron ve Haberleşme

Detaylı

ÇOKLU KALİTE BAŞARIM ÖZELLİKLERİNİN HEDEF PROGRAMLAMA VE TAGUCHİ YÖNTEMİ KULLANILARAK ENİYİLENMESİ

ÇOKLU KALİTE BAŞARIM ÖZELLİKLERİNİN HEDEF PROGRAMLAMA VE TAGUCHİ YÖNTEMİ KULLANILARAK ENİYİLENMESİ V Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 57 Kasım 005 ÇOKLU KALİTE BAŞARIM ÖZELLİKLERİNİN HEDEF PROGRAMLAMA VE TAGUCHİ YÖNTEMİ KULLANILARAK ENİYİLENMESİ Kasım BAYNAL Kocael Ünverstes

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı