CRYSTAL BALL Eğitimi
|
|
- Eser Poçan
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 CRYSTAL BALL Eğitimi İki günlük bu kursun ilk yarısında, Crystal Ball Fusion Edition kullanılarak Excel tablolarına dayalı risk analizi öğretilecektir. Monte Carlo simülasyonu, tornado analizi ve Crystal Ball model geliştirme adımları anlatılacaktır. Simülasyon sonuçlarından kazanılan derinlemesine görüş ve bulguların yönetim kuruluna, yönetime, müşterilere sunmanın en iyi yolları gösterilecektir. İkinci günde, ileri model geliştirme uygulamaları gerçekleştirilecektir. Hızlı model kurma süreci ve Crystal Ball Fusion Edition analitik araçları ele alınacaktır. Optimizasyon ve zaman serileri tahmini, ileri varsayımlar, tahmin seçenekleri ve duyarlılık kontrollarını kapsayan ileri konu başlıkları işlenecektir. Bu kursun ikinci yarısında, Crystal Ball ve OptQuest in birlikte oluşturduğu yeteneği kullanarak optimal karar verme konusu ele alınacaktır. Uygulama örneklerinin ve gerçek alıştırmalar ile kurs boyunca sunulan kavram ve içeriğin anlaşılırlığını arttırılacaktır. Öğrenilecek S mtemel konular a r t A g e Spreadsheet Modelleri kurmak Spreadsheet Modellerini analiz etmek Karar değişkenlerini optimize etmek Predictor ile Tahmin Varsayımları ve tahminleri tanımlama Katılımcılar Risk analiz uzmanları Ekonomik analiz ve modelleme uzmanları Tahmin ve modelleme uzmanları Veri modelleme uzmanları Crystal Ball kullanıcıları Sistem analistleri İş zekası uzmanları İş Analistleri
2 Kurs Hedefleri Olasılık Dağılımlarını Anlamak Crystal Ball Yeteneklerini Keşfetmek Varsayımları ve Tahminleri Yaratmak Veriye dayalı varsayımları yaratmak Uzman fikirlerine dayalı tahminleri yaratmak Simülasyon Sonuçlarını Analiz Etmek Simülasyon Sonuçlarını Sunmak Crystal Ball Araçlarını Kullanarak Analiz Yapmak Simülasyon Kontrollar ile Çalışmak Varsayımlar için İleri Seçenekleri Kurmak Tahminler için İleri Seçenekleri Kurmak OptQuest ile Simülasyon Modellerini Optimize Etmek Optimizasyon Çözümlerini Analiz Etmek Predictor ile Tahmin Modelleme ve Simülasyonu Anlamak
3 Kurs Konu Başlıkları: Modelleme ve Simülasyona Genel Bakış Modelleme Temel Kavram ve Yaklaşımları Simülasyon Temelleri Crystal Ball Hakkında Modelleme ve Simülasyon İncelemeleri Model Geliştirme Süreci Monte Carlo Simülasyonu Hakkında Olasılık Dağılımı Temelleri Olasılık Dağılımlarına Genel Bakış Temel Dağılım İstatistikleri Önceden Tanımlanmış Temel Dağılımlar Crystal Ball ü Keşfetmek Crystal Ball Başlatma Tercihlerini Oluşturmak Çalıştırma Tercihlerini Oluşturmak Temel Terminoloji Crystal Ball Menüleri Ek Kaynaklar Varsayımları ve Tahminleri Yaratmak Varsayımları Yaratma Tahminleri Yaratma Dağılımlar Hakkında Varsayım ve tahmin verileri düzenleme Veriye Dayalı Varsayımları Yaratma Veriye dayalı Varsayımlar Hakkında Dağılıma uygunlukla Varsayımları Yaratma Veriye dayalı Özel Varsayımları Yaratma Varsayımları İlişkilendirme Uzman Fikirlerine Dayalı Varsayım Yaratma Uzmana-Dayalı Varsayımlar Hakkında Bilinen Parametrelerle Normal Dağılımları Kurma Üçgen Dağılımlar Yaratma Özel Dağılımları Kurma Ek Referanslar
4 Simülasyon Sonuçlarının Analizi Simülasyonları Çalıştırma Temel Durum Hakkında Tahminlerin Analizi Varsayım Grafiklerini Görüntüleme Çoklu Tahminlerin Analizi Simülasyon Sonuçlarının Sunumu Rapor Türleri Rapor Yaratma Sonuçların Kaydedilmesi Crystal Ball Araçlarıyla Analiz Crystal Ball Araçları Hakkında Duyarlıklık Analizi Tornado Grafikleri Batch Fit Hakkında S Batch Fit msonuçlarını Yaratma a r t A g e Korelasyon Matrisleri Yaratma Saçılım Grafikleri ile Korelasyonların Analizi Simülasyon Kontrolları ile Çalışma Kesinlik Kontrol Tercihlerinin Kurulması Örnekleme Tercihlerinin Kurulması Çalıştırma Zaman Tercihlerinin Kurulması Simülasyon Çalıştırma Seçeneklerinin Belirlenmesi Simülasyon İstatistiği için Seçeneklerin Kurulması Kesinlik Kontrolunu Çalıştırma Varsayımlar için İleri Seçeneklerin Kurulması Değişik Parametreler ile Çalıştırma Varsayım Dağılımlarını Kesme Dağılım Fonsiyonlarını Yaratma Dağıtımlara Üyelik ve Yayınlama Dağılım Galerisini Özgünleştirme Tahminler için İleri Seçeneklerin Kurulması Tahmin İstatistiğini Otomatik Olarak Çıkarma Tahmin İstatistiklerine İşaret Çizgilerini Ekleme Tahminlere Dağılımları Uygunlaştırma Tahmin Sonuçlarını Filtreleme
5 OptQuest ile Simülasyon Modellerinin Optimizasyonu Optimizasyon Temelleri OptQuest Optimizasyon Kavramları OptQuest Optimizasyon Süreci OptQuest Optimizasyona Genel Bakış Optimizasyon Karar Değişkenleri Optimizasyon Çözümlerinin Analizi OptQuest Çözümlerinin Yönetimi OptQuest Performans En İyi Uygulamaları Efficient Frontier Analizlerini Yürütme Predictor ile Tahmin Zaman Serileri Tahminleri Yaratma Lineer Regresyonları Yürütme
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik
DetaylıBİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ
BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ Özgür ARMANERİ Dokuz Eylül Üniversitesi Özet Bu çalışmada, bir montaj hattı
DetaylıPower BI. Neler Öğreneceksiniz?
Power BI Kendi kendinize iş zekasını keşfedin. Verilerinizi analiz edin, etkileşimli raporlar oluşturun ve bulgularınızı firmanız genelinde paylaşın. Neler Öğreneceksiniz? Bu iki günlük eğitim, güçlü görseller
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan bir tekniktir. Monte Carlo simülasyonu, genellikle
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıKredi Limit Optimizasyonu:
Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri
DetaylıSİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri
SİSTEM SİMÜLASYONU SİMÜLASYON MODELİ TÜRLERİ BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASINDA İZLENECEK ADIMLAR ve SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ Simülasyon Modelleri Üç ana grupta toplanabilir; 1. Statik (Static) veya Dinamik (Dynamic),
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri
EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıSistem Simulasyonu. Ders 8 Laboratuvar. Girdi Analizi
Sistem Simulasyonu Ders 8 Laboratuvar Girdi Analizi Örneklem Verileri durağan olmalıdır. Bu sonuç zaman serisi grafiğinden gözlemlenir. Verilerde zamana bağlı farkedilebilir bir trend (eğilim) olmamalıdır.
DetaylıSistem Simulasyonu. Ders 8 Laboratuvar. Girdi Analizi
Sistem Simulasyonu Ders 8 Laboratuvar Girdi Analizi Örneklem Verileri durağan olmalıdır. Bu sonuç zaman serisi grafiğinden gözlemlenir. Verilerde zamana bağlı farkedilebilir bir trend (eğilim) olmamalıdır.
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
Detaylı8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS
8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış
DetaylıBilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları
Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları Ders Adı Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri Ders Kodu COMPE 107 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 3 0 0 3 3 Ön Koşul
DetaylıAOSB 2017 EĞİTİM PROGRAMI
Eğitimin Konusu : Makro Excel Eğitim Tarihi : 04-05-10-11-12 Mayıs 2017 Eğitim Hedef Kitlesi : Excel kulllanıcıları arasında pratiklik ve hız kazanmış, Excel fonksiyonları, Veri Analizi araçlarını kullanma
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)
DetaylıBu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.
Değişen Varyans Örnek Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. 1 Aşağıda yer alan denklemi tahmin edelim; y i = β 0 + β 1 x 1i + β 2 x 2i + u i EViews
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
Detaylı2018 ÜÇÜNCÜ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI FİNANS, YATIRIM VE RİSK YÖNETİMİ 2 ARALIK 2018
2018 ÜÇÜNCÜ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI FİNANS, YATIRIM VE RİSK YÖNETİMİ 2 ARALIK 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla
DetaylıYrd. Doç. Dr. Nuray Ç. Dedeoğlu İlköğretim Matematik Eğitimi İlkokul Matematik Dersi Öğretim Programı
Yrd. Doç. Dr. Nuray Ç. Dedeoğlu İlköğretim Matematik Eğitimi ndedeoglu@sakarya.edu.tr İlkokul Matematik Dersi Öğretim Programı Güncel Öğretim Programı MEB (2009) İlköğretim ve MEB (2015) İlkokul Matematik
DetaylıSİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN
SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ Günümüz simülasyonları gerçek sistem davranışlarını, zamanın bir fonksiyonu olduğu düşüncesine dayanan Monte Carlo yöntemine dayanır. 1.
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
DetaylıDERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi
ELEKTROMEKANİK KONTROL VE PLC (0860260122) Zorunlu Meslek i Seçmeli (Proje, Ödev, 4 28 22 50 Kredisi 4+1 5 Bu ders ile öğrenci, kumanda elemanlarının montajını ve kumanda devre elemanları kullanılarak
DetaylıRisk Yönetimi ve Primavera Pertmaster
Risk Yönetimi ve Primavera Pertmaster Risk Yönetimi Risk Raporlama Risk Planlama Risklere Karşılık Verme Risk Yönetimi Süreçleri Riskleri Belirleme Risk Değerlendirme 2 Kaynak: PMBOK Chapter 11, APM PRAM
Detaylı4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME
4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki
DetaylıBenzetim 13. Ders. Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş
Benzetim 13. Ders Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş BENZETİM PAKETİNDEN BEKLENEN ÖZELLİKLERİ Genel Özellikler: Modelleme esnekliği (bir modelin değişik parametrelerle yenilenebilmesi), Yeni model
DetaylıYENĐ ÜRÜNLER. Ceren KUZEYYELĐ MINITAB SÜRÜM.13
YENĐ ÜRÜNLER Ceren KUZEYYELĐ MINITAB SÜRÜM.13 Minitab Sürüm 13, veri analizi ve sunumu için kapsamlı ve kullanımı kolay bir istatistiksel yazılım paketi. Birden fazla çalışma sayfasını ve grafiği saklayabilmek,
DetaylıProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders
ProModel ile Modelleme Benzetim 14. Ders ProModel Menüleri ProModel temel olarak iki ayrı alandan oluşur, bu alanlar Main Menüler ve Layout Window udur. File menüsü ProModel Menüleri ProModel Menüleri
DetaylıAdvanced Oracle SQL Tuning
Advanced Oracle SQL Tuning Eğitim Takvimi Tarih Eğitim Süresi Lokasyon 30 Ekim 2018 2 Gün Bilginç IT Academy Eğitim Detayları Eğitim Süresi : 2 Gün Kontenjan : 16 Ön Koşullar : Herhangi bir ön koşul yoktur.
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıSOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ
SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ Kurs süresince SolidWorks Simulation programının işleyişinin yanında FEA teorisi hakkında bilgi verilecektir. Eğitim süresince CAD modelden başlayarak, matematik modelin oluşturulması,
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I /0 İçerik Matematiksel Modelin Kurulması Grafik Çözüm DP Terminolojisi DP Modelinin Standart Formu DP Varsayımları 2/0 Grafik Çözüm İki değişkenli (X, X2) modellerde kullanılabilir,
DetaylıPAZARLAMA YÖNETİMİ Şubat 2018
Şubat 2018 Geçmişten günümüze pazarlama hangi evrelerden geçti? Pazarlama stratejisinin adımları nelerdir? Tüketici çeşitleri ve satın almaya etki eden faktörler nelerdir? Pazarlama yönetiminde trendler
DetaylıDERS BİLGİ FORMU ASENKRON VE SENKRON MAKİNALAR (0860120192-0860170102) ELEKTRİK VE ENERJİ. Okul Eğitimi Süresi
) ASENKRON VE SENKRON MAKİNALAR (0860120192-0860170102) (Proje, İş Yeri ) Kredisi Bu derste, her türlü asenkron ve senkron elektrik makinalarının uçlarının bulunması, devreye bağlanması ve çalıştırılması
DetaylıİNTERNET TARAYICISI ÜZERİNDE ÇALIŞABİLEN ELEKTRİK TALEP TAHMİNİ ANALİZ PROGRAMI
TMMOB TÜRKİYE VI. ENERJİ SEMPOZYUMU - KÜRESEL ENERJİ POLİTİKALARI VE TÜRKİYE GERÇEĞİ İNTERNET TARAYICISI ÜZERİNDE ÇALIŞABİLEN ELEKTRİK TALEP TAHMİNİ ANALİZ PROGRAMI Barış Sanlı Dünya Enerji Konseyi Türk
DetaylıEme Sistem simülasyonu. Giriş. Simulasyonun Kullanım Alanları (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş
Eme 3105 Giriş Sistem simülasyonu Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Sistem Simülasyonuna Giriş Ders 1 Simülasyon, gerçek bir dünya sureci yada sistemindeki
Detaylı9/14/2016 EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Giriş. (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş. Hafta 1. Yrd.Doç.Dr.
EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Hafta 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Giriş Simülasyon, gerçek bir dünya süreci yada sistemindeki işlemlerin zamana bağlı değişimlerinin taklit edilmesidir.
DetaylıKurumsal Proje ve Portföy Yönetimine Microsoft Bakışı. Atalay Aktaş Ürün Pazarlama Müdürü Microsoft Türkiye
Kurumsal Proje ve Portföy Yönetimine Microsoft Bakışı Atalay Aktaş Ürün Pazarlama Müdürü Microsoft Türkiye Microsoft Project in Gelişimi Project 2010 Yatırım Alanları Sizinle Birlikte Gelişebilen Doğru
DetaylıİÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 Bölüm 2 DOĞRUSAL PROGRAMLAMA 21 2.1 Doğrusal Programlamanın
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Ödev 1 Çözümleri 2 1. Bir sonucun
DetaylıEME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Simülasyon Ders 1 Simülasyon, Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan
EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Ders 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Simülasyon, gerçek
DetaylıLOGO İş Zekası çözümü ile kurumsal raporlama ve analizler. Cem Yılmaz Genel Müdür LOGOBI Yazılım
LOGO İş Zekası çözümü ile kurumsal raporlama ve analizler Cem Yılmaz Genel Müdür LOGOBI Yazılım Hakkımızda LOGOBI Yazılım A.Ş. iş zekası alanında faaliyet gösteren, Türkiye de sahip olduğu yüzlerce müşterinin
DetaylıTarih ve Saat Ders İçeriği Eğitmenler
VİOP AKADEMİ Tarih ve Saat Ders İçeriği Eğitmenler 13/9/2014 VİOP Piyasası ve Ürünleri Prof. Dr. Vedat Akgiray, 10:00-11:30 Boğaziçi Üniversitesi 13/9/2014 Vadeli Piyasalarda Fiyatlama Dr. Emrah Şener,
DetaylıÖğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen
Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen ix xiii xv xvii xix xxi 1. Çevre Kimyasına Giriş 3 1.1. Çevre Kimyasına Genel Bakış ve Önemi
Detaylı2012 MATLAB & SIMULINK EĞİTİMLERİ
2012 MATLAB & SIMULINK EĞİTİMLERİ İçindekiler 1. 2012 yılı Eğitim Takvimi Sf:1-2 2. MATLAB & Simulink Eğitim İçerikleri Sf:3-5 3. 2012 yılı Eğitim Ücretleri Sf:6 4. Eğitimler ile ilgili Açıklamalar Sf:7
DetaylıÖnsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1
İÇİNDEKİLER Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1 1.1. Yöneticilik / Komutanlık İşlevi ve Gerektirdiği Nitelikler... 2 1.1.1. Yöneticilik / Komutanlık
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ Fen Fakültesi Dekanlığı İstatistik Bölümü 017-018 Eğitim-Öğretim Yılı Normal Öğretim Güz Ve Bahar Yarıyıllarda Okutulacak Dersler 1. SINIF I.YARIYIL AKTS Adı 7011 Matematik
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıMatLab. Mustafa Coşar mustafacosar@hitit.edu.tr http://web.hitit.edu.tr/mustafacosar
MatLab Mustafa Coşar mustafacosar@hitit.edu.tr http://web.hitit.edu.tr/mustafacosar Sunum Planı MatLab Hakkında Ekran Yapısı Programlama Yapısı Matlab da Programlamaya Giriş Sorular MatLab Hakkında MatLab;
DetaylıİŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI
İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI 2014 İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI Açıklama Staj yapılan işletmelerde
DetaylıOlasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları
Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve Rastgele Süreçler EE213 Güz 3 0 0 3 7 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıİŞARETLİ SIRA İSTATİSTİĞİNİ KULLANAN PARAMETRİK OLMAYAN KONTROL DİYAGRAMIYLA SÜRECİN İZLENMESİ
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 İŞARETLİ SIRA İSTATİSTİĞİNİ KULLANAN PARAMETRİK OLMAYAN KONTROL DİYAGRAMIYLA SÜRECİN İZLENMESİ Metin ÖNER Celal
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıAKT 418 Aktüeryal Sistem Benzetimi
AKT 418 Aktüeryal Sistem Benzetimi Ders 1 Sistem, model, Monte Carlo simülasyonu Dr. Murat BÜYÜKYAZICI muratby@hacettepe.edu.tr Hacettepe Üniversitesi Aktüerya Bilimleri Bölümü Anlamlı bir söz! Sadece
Detaylı2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK
Soru 1 X rassal değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu x x, x> f ( x) = 0, dy. 1 werilmiş ve Y = rassal değişkeni tanımlamış ise, Y değişkenin 0< 1 X 1 y için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki
DetaylıOlasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik II IE 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Olasılık
DetaylıSmart Work ile SüreS. reçlerinizi Daha Verimli Hale Getirin Yeşim MUTLU. WebSphere Ürün Müdürü
Smart Work ile SüreS reçlerinizi Daha Verimli Hale Getirin Yeşim MUTLU IBM Çözümler Zirvesi 2011 WebSphere Ürün Müdürü Đş Süreci Yönetimi Websphere Lombardi Edition Örnek Proje Profili Referanslar Đş Süreci
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U+L Saat Kredi AKTS Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5 Ön Koşul Dersleri - Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu Dersin
DetaylıTeori ve Örneklerle. Doç. Dr. Bülent ORUÇ
Teori ve Örneklerle JEOFİZİKTE MODELLEME Doç. Dr. Bülent ORUÇ Kocaeli-2012 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Sayısal Çözümlemeye Genel Bakış 1 1.2. Matris Gösterimi. 2 1.2. Matris Transpozu. 3 1.3. Matris Toplama ve
Detaylı3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER
3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER Bu bölümde; Kilo/Boy Örneği için Basit bir Regresyon EViews Denklem Penceresinin İçeriği Biftek Talebi Örneği için Çalışma Dosyası Oluşturma Beef 2.xls İsimli Çalışma Sayfasından
DetaylıENCOM DISCOVER & 3D KURS İÇERİĞİ
ENCOM DISCOVER & 3D KURS İÇERİĞİ Başar Bilgisayar Sistemleri Ve İletişim Teknolojileri San. Ve Tic. Ltd. Şti. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: basar@basarsoft.com.tr ODTÜ Teknokent Gümüş
DetaylıSİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN
SİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN Not: Bu sunumda Yrd. Doç. Dr. Yılmaz YÜCEL in Modelleme ve Benzetim dersi notlarından faydalanılmıştır. SİMÜLASYONUN ORTAYA ÇIKIŞI Simülasyonun modern anlamda kullanılışı
DetaylıDoç. Dr. Metin Özdemir Çukurova Üniversitesi
FİZİKTE SAYISAL YÖNTEMLER Doç. Dr. Metin Özdemir Çukurova Üniversitesi Fizik Bölümü 2 ÖNSÖZ Bu ders notları Fizik Bölümünde zaman zaman seçmeli olarak vermekte olduǧum sayısal analiz dersinin hazırlanması
Detaylıentbus pro web tabanlı enerji izleme yazılımı
W Ağustos 2013 entbus pro web tabanlı enerji izleme yazılımı entbus pro kompanzasyon ve enerji kalitesini analiz etmeyi sağlayan bir Enerji Yönetimi yazılımıdır. İşletmelerde yer alan enerji ölçüm cihazlarını
DetaylıBİLGİSAYARLI AYAKKABI MODELLEME DERSİ
BİLGİSAYARLI AYAKKABI MODELLEME DERSİ Dersin Modülleri Çizim Programını Kurma ve Çalıştırma Bilgisayarda Gova Modeli Bilgisayarda Molyer Modeli Bilgisayarda Çizme Modeli Bilgisayarda Rok Modeli Üç Boyutlu
DetaylıT.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Öğretmen Yetiştirme ve Geliştirme Genel Müdürlüğü. Mesleki Gelişim Programı
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Öğretmen Yetiştirme ve Geliştirme Genel Müdürlüğü Mesleki Gelişim Programı ALAN ALT ALAN KODU Spor Beden Eğitimi.0.07.01.004 1. ETKİNLİĞİN ADI Oryantiring Ölçme ve Değerlendirme
Detaylı2) Lineer olmayan denklem çözümlerini bilir 1,2,4 1
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Numerik Analiz BIL222 4 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin
DetaylıNX Motion Simulation:
NX Motion Simulation: Mekanizma Hareket Analizi UNIGRAPHICS NX yazılımının modüllerinden biri olan NX Motion Simulation, NX Dijital Ürün Tasarımı ailesinin mühendislik bileşenlerinden birisidir. Motion
DetaylıİNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU. İşletme Yönetimi Programı. Kredisi AKTS Eğitim Dili Tipi: Zorunlu/ Saat
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU DERSİN KODU VE ADI: 137 GENEL İŞLETME Eğitim-Öğretim Yılı:2017-2018 BÖLÜM/PROGRAM Yönetim ve Organizasyon Bölümü İşletme Yönetimi Programı
DetaylıChronos Yönetim ekranları kullanım Kılavuzu
Chronos Yönetim ekranları kullanım Kılavuzu Döküman Bilgisi Hazırlayan: Burcu Altay Ünvan: Yazılım Geliştirme Danışmanı Döküman versiyonu: 1.1 Versiyon Geçmişi Ver. No. Ver. Tarihi Revize Eden Açıklama
DetaylıENM 316 BENZETİM. Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)
ENM 316 BENZETİM ÖDEV 1: Bir projede A, B, C, D, E ve F olmak üzere 6 faaliyet vardır. Projenin tamamlanması için bu faaliyetlerin sırası ile yapılması gerekmektedir. Her faaliyetin tamamlanması için gereken
DetaylıULUSLARARASI ANTALYA ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KATALOĞU
ULUSLARARASI ANTALYA ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KATALOĞU ZORUNLU DERSLER IE 201 - Operasyon Modelleme Karar vermedeki belirsizlik rolü de dahil olmak üzere işletme kararlarının matematiksel
DetaylıEME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10
EME 35 Girdi Analizi Prosedürü Sistem Simülasyonu Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Dağılıma
DetaylıMühendisler İçin Olasılık ve İstatistik (CE 205) Ders Detayları
Mühendisler İçin Olasılık ve İstatistik (CE 205) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Kodu Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Mühendisler İçin Olasılık ve İstatistik CE 205 Güz 3 0 0
DetaylıİNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU. İşletme Yönetimi Programı. Kredisi AKTS Eğitim Dili Tipi: Zorunlu/ Saat
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU DERSİN KODU VE ADI: 135 GENEL MUHASEBE 1 Eğitim-Öğretim Yılı:2017-2018 BÖLÜM/PROGRAM Yönetim ve Organizasyon Bölümü İşletme Yönetimi Programı
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm
DetaylıAkademik Bilişim Ekibinin Dikkatine;
07.01.2012 Akademik Bilişim Ekibinin Dikkatine; Ege Üniversitesi - Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Tezli Doktora Programı 1. sınıf öğrencisi olarak, Akademik Bilişim 2012 Konferansı nda tüm katılımcılara
DetaylıE-DÖNÜŞÜM ADAPTÖRÜ EL KİTABI
E-DÖNÜŞÜM ADAPTÖRÜ EL KİTABI Referans: Sürüm: Sürüm 2.0 NF/EDONUSUM/001 YAZILIM DANIŞMANLIK LİMİTED ŞİRKETİ 2 Bu sayfa boş bırakılmıştır. İÇİNDEKİLER B Ö L Ü M 1 GENEL BİLGİLER... 3 Uygulamaya Giriş...
DetaylıDAHA HIZLI, DAHA PRATİK. LABORATUVAR İÇ VE DIŞ KALİTE KONTROLLERİNİN UYGULAMASI VE TAKİBİ
DAHA HIZLI, DAHA PRATİK. LABORATUVAR İÇ VE DIŞ KALİTE KONTROLLERİNİN UYGULAMASI VE TAKİBİ %100 web tabanlı İNTERQC, programı ile laboratuarlarınızın kalite kontrollerini istediğiniz yerden ve istediğiniz
DetaylıVeriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan 1 Data! Data! Data! I can t make bricks without clay - Sherlock Holmes,The Adventure of Copper Beeches, Sir Arthur Conan Doyle In God we trust, everyone else
DetaylıOlasılık ve İstatistik nedir? Bilgisayar Mühendisliğindeki yeri
Olasılık ve İstatistik nedir? Bilgisayar Mühendisliğindeki yeri IST 108 Olasılık ve İstatistik Bahar 2016 Yrd. Doç. Dr. Ferhat Dikbıyık Bu sunumun bir kısmı Utah Üniversitesi nden Bilgisayar Bilimleri
DetaylıBÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...
DetaylıÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği
ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği Microsoft WORD 1. PENCERE ELEMANLARI VE GÖRÜNTÜLEME BİÇİMLERİ 1.1. Genel Bilgiler 1.2. Ekran Görünümleri 1.3. Metin Sınırları ve Basımda Çıkmayan
DetaylıTemel Bilgi Teknolojileri - II Ayrıntılı Ders İçerikleri
Temel Bilgi Teknolojileri - II Ayrıntılı Ders İçerikleri Hesap Tabloları(Excel 2007) HAFTA 1 1. Hesap Tablolarına Giriş 1.1. Hesap tablosu tanımı, kullanım amacı ve yerleri 1.2. MS Excel Uygulamasına giriş
DetaylıRobot Yaz Okulu 1. DÖNEM 21 Haziran 9 Temmuz 2010
Robot Yaz Okulu Diğer Dönemler: 2. Dönem : 12 Temmuz- 30 Temmuz 3. Dönem : 2 Ağustos- 20 Ağustos 4. Dönem : 23 Ağustos - 10 Eylül Robot Eğitim Paketleri Eğitim Paketi 1: Başlangıç Eğitim Paketi 2: Temel
DetaylıDr. Ergün AKGÜN Kimdir?
Dr. Ergün AKGÜN Kimdir? Dr. Ergün AKGÜN 1985 yılında Bursa nın İnegöl İlçesinde doğmuştur. Lisans eğitimini Muğla Üniversitesi Sınıf Öğretmenliği bölümünde yapmıştır. Muğla Üniversitesinde Eğitim Programları
DetaylıİSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010)
İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) BİRİNCİ YIL Güz Dönemi (1. Yarıyıl) STAT 101 Temel İstatistik I (3 2 4) İstatistik bilimi. Verilerin görsel sunumu. Frekans tablosu oluşturma. Gövde yaprak
DetaylıKAMU-STK İŞBİRLİĞİ İÇİN AİLE, ÇALIŞMA VE SOSYAL HİZMETLER BAKANLIĞI NIN KAPASİTESİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ İÇİN TEKNİK YARDIM PROJESİ
KAMU-STK İŞBİRLİĞİ İÇİN AİLE, ÇALIŞMA VE SOSYAL HİZMETLER BAKANLIĞI NIN KAPASİTESİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ İÇİN TEKNİK YARDIM PROJESİ Sözleşme No. TR2014/DG/04/A2-01/001 Proje Geliştirme Destek Masası Kullanıcı
Detaylıİş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın
İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın Umut ŞATIR İleri Analitik Çözüm Mimarı 2012 IBM Corporation Netezza and IBM Business Analytics Baştan sona bir İş Analitiği çözümü Performans Kolaylık
DetaylıİNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU. Kredisi AKTS Eğitim Dili Tipi: Zorunlu/ Saat
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU DERSİN KODU VE ADI: 143 OFİS PROGRAMLARI I Eğitim-Öğretim Yılı:2017-2018 BÖLÜM/PROGRAM Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Bölümü Muhasebe Programı
DetaylıBaşarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş.
EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf Kansu Cad. No: 114 Bayraktar Center
DetaylıMicrosoft SQL Server Sorgulama
Microsoft SQL Server Sorgulama Eğitim Takvimi Tarih Eğitim Süresi Lokasyon 26 Kasım 2018 3 Gün Bilginç IT Academy Eğitim Detayları Eğitim Süresi : 3 Gün Kontenjan : 12 Ön Koşullar : Herhangi bir ön koşul
Detaylıİnşaat Mühendisliği Yazılımları Yıl Sonu Kampanyası 2010 yılı sonuna kadar geçerlidir. Yazılım Çözümleri Liste Fiyatı İndirimli Fiyatı
Yazılım Çözümleri Liste Fiyatı İndirimli Fiyatı Staad.Pro Kesit Sihirbazı Staad Foundation Ram Connection ProSteel 2500 ProSteel Professional Power Rebar Dünyada en yaygın kullanılan genel yapı modelleme,
DetaylıAKT201 Matematiksel İstatistik I Yrd. Doç. Dr. Könül Bayramoğlu Kavlak
AKT20 Matematiksel İstatistik I 207-208 Güz Dönemi AKT20 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 Son Teslim Tarihi: 29 Aralık 207 Cuma, Saat: 5:00 (Ödevlerinizi Arş. Gör. Ezgi NEVRUZ a elden teslim ediniz.) (SORU
DetaylıMatematiksel modellerin elemanları
Matematiksel modellerin elemanları Op#mizasyon ve Doğrusal Programlama Maksimizasyon ve Minimizasyon örnekleri, Doğrusal programlama modeli kurma uygulamaları 6. DERS 1. Karar değişkenleri: Bir karar verme
DetaylıHP Yazılım Zirvesi - İstanbul 20 May 2015 - Wyndham Grand Levent Pınar Uğurlu Kirazcı Bulut Tabanlı Servis Masası
HP Yazılım Zirvesi - İstanbul 20 May 2015 - Wyndham Grand Levent Pınar Uğurlu Kirazcı Bulut Tabanlı Servis Masası Yazılım Denetlemeleri DevOps IT performans metrikleri BYOD Zorunluluk Beklentiler değişiyor...
DetaylıÇimento Operatörleri ve Bakım Personeli için Simulatör sistemi: ECS/CEMulator
Çimento Operatörleri ve Bakım Personeli için Simulatör sistemi: ECS/CEMulator ECS/CEMulator, Çimento operatörlerini ve proses mühendislerini, simülatör ortamında eğitmeyi amaçlayan bir sistemdir. Çimento
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıBMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN
BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi
DetaylıEn ZOR Durumlarda nasıl Karar verilir? yorumlamalar PROF.ZERRİN TOPRAK KARAMAN 2014, İZMİR
En ZOR Durumlarda nasıl Karar verilir? yorumlamalar PROF.ZERRİN TOPRAK KARAMAN 2014, İZMİR AMACIMIZ NEDİR? tanımlama İyi karar ALMA, AMACIN NET BİR ŞEKİLDE BELİRTİLMESİNİ GEREKTİRİR Netleştirilmiş, Ölçülebilir,
Detaylı