Dinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi
|
|
- Sanaz Demirel
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Dinami Sistem Karaterizasyonunda Averalamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etisi Ç. Koşun * S. Özdemir İzmir Institute of echnology İzmir Institute of echnology İzmir İzmir Özet Sayılabilir veya nitelendirilebilir aış çalışmalarında sınıflandırmada ullanılan tenilerden birisi Hurst üsteli denen bir değişen hesabıdır. Bu değişen sistem dinamiği ile ilgili bir fiir verip detaylı analize olana sağlar. Anca literatürde esi olan bir husus Hurst üstelinin averalama veya R/S analizinde yapılan bölümlere ne adar hassas olduğudur. Bir durum analizi olara verilen trafi aış örneğinde, trafi çalışmalarında olduğu gibi verilerin averalanara verilmesi durumunda bu üstelin nasıl değiştiği araştırılmış, ve aynı çalışma bölünme hususunda da yapılmıştır. Sonuçlar, literatürde arşılaşılan çoğu çalışmanın güvenilirliğinin düşü olması geretiğini göstermetedir. Zira Hurst üsteli hem averalamaya hem de bölüm sayılarına bağlı olara değişimler göstermetedir. Bu ii parametre arasında averalamaya arşı daha hassas olduğu, ve artan averalama değerlerinde Hurst üstelinin büyüme eğilimi gösterdiği görülmüştür. Diğer önemli bir sonuç ise eğer araştırmacıların elinde hazır averalanmış veri varsa tutarlı sonuçlar için bölünmeyi bir minimumda tutmaları gereliliğidir. Anahtar elimeler: averalama, Hurst üsteli, R/S analizi, trafi aışı, veri bölünmesi Abstract In the quantifiable or describable flow studies, one of the techniques used in the classification is a variable calculation called Hurst exponent. he variable proffers an idea about the system dynamics and gives the opportunity for doing a detailed analysis. However, no study is carried out in the literature to determine the extent to which the Hurst exponent is susceptible to averaging and division of data. In this study, the traffic flow is considered as an example and the effects of the averaging and division of the data on the Hurst exponent are investigated. he results show that the reliability of the studies related to the Hurst exponent would be questioned since the Hurst exponent changes depending on the averaging and division. he Hurst exponent is more liable to the averaging than the division and it tends to increase with rising of averaging values. Another important result is that if researchers * cglrsn@gmail.com serhanozdemir@iyte.edu.tr have averaged data, they should hold the division at the minimum level. Keywords: averaging, Hurst exponent, R/S analysis, traffic flow, data division I Giriş Dinami bir sistemde veri averalaması farlı çıarımlara yol açabilmetedir. Bu çalışmada, bir dinami sistemin zaman-serisi verisinde averalama yapılmasının Hurst üsteli değerini ne yönde etileyeceğinin araştırılması yapılmıştır. Yazarlar, araç bazında trafi hızı verisini ullanara sistem dinamiğinin Hurst üsteli açısından nasıl değiştiğini incelemiştir. Veri analizinde çözünürlüğün önemli bir fatör olduğu ve çözünürlüğe bağlı olara sistemin Hurst üsteli ile araterizasyonunun değişebileceği gösterilmeye çalışılmıştır. Literatürde Hurst üsteli üzerinden yapılan çeşitli çalışmalar vardır. Örneğin, finans alanında [] [2], rüzgar hızı dinamiğinde [3], ozon zaman serisinin araterizasyonunda [4], eletri bedellerinin dinamiğinde [5], trafiğin fratal yapısının incelenmesinde [6], trafi dinamiğinin araştırılmasında [7] ve sismi araştırmalar [8] gibi farlı çalışmalarda Hurst üsteli ile ilgili bulgulara yer verilmiştir. Bu çalışmada da farlı averalamalardai trafi hızı verisi ullanılara Hurst üstelinin değişimi üzerine hesaplamalar yapılmıştır. II. Hurst Üsteli ve R/S analizi Hurst üsteli (H) temel olara bir zaman-serisi verisini araterize etmetedir. Hurst üsteli 0 ile arasında ( 0 H ) bir değer almatadır. Hurst üsteli değeri üç sınıfa ayrılabilir. Örneğin H değeri 0.5 ise, difüzyon açısından dinami sistem Brown hareeti göstermetedir. Bu değer 0.5 in üstüne çıarsa sistem uzun menzilli, pozitif orelasyona sahip olma yönünde ısrarcı bir arater sergileyecetir. Eğer sistemin H değeri 0.5 in altında alıyorsa o halde negatif orelasyona sahip bir difüzyon durumu ortaya çıacatır. Bu üç farlı sınıflama sırasıyla normal difüzyon, difüzyon-üstü (superdiffusion) ve difüzyon-altı (subdiffusion) olara adlandırılmıştır. Bu çalışmada, Hurst üsteli değerleri R/S analizi (rescaled range analysis) teniği ile hesaplanmıştır. Bu teniğin temel adımları aşağıda verilmiştir: İl olara verilen periyodunda, 2, 3... veri ümesi için:
2 Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Ortalama değerin hesaplanması, Ortalamadan sapmaların ümülatif değerinin hesaplanması, Aralı değerin bulunması, X(,) ( ) () (2) R() max X(,) min X(,) Ve standart sapma değerinin bulunması, (3) Şeil. 2. <= 55 için log (R/S) ve log () grafiği S() İşlemleri yapılır. ( 2 ) (4) Son adımda R / S) hesaplanır. Daha sonra log (R / S) ve log () grafiğinden eğim yardımıyla Hurst üsteli hesaplanabilir. ( III. Averalama ve Hurst Üsteli Bulguları Bu çalışmada Menemen-İzmir yönündei arayolu parçasından bir günlü sabah 06:00 ve aşam 2:00 saatleri arasında toplanan hız ölçümlerinden yararlanılmıştır. Ölçüm değerlerine sırasıyla 60, 20 ve 240 li averalama yapılmıştır. Elde edilen üç ayrı veri ümesinin farlı bölünme büyülüleri ullanılara Hurst üsteli değerleri hesaplanmıştır. A. 60 li averalama 60 li averalanan veri sırasıyla den 35, 55, 75 ve 95 e adar veri bölünme büyülüleri altında incelenmiştir. Şeil den Şeil 4 e adar görüleceği üzere eğim, bölünme büyülüğünün artmasına bağlı olara artış göstermetedir. Şeil. 3. <= 75 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 4. <= 95 için log (R/S) ve log () grafiği 60 li averalamaya bağlı olara elde grafilerde en düşü eğim 0.923, en yüse eğim ise olara bulunmuştur. Şeil.. <= 35 için log (R/S) ve log () grafiği B. 20 li averalama 20 li averalanan veri sırasıyla den 35, 55, 75 ve 95 e adar veri bölünme büyülüleri altında incelenmiştir. Şeil 5 ten Şeil 8 e adar görüleceği üzere bölünme büyülüğünün artması eğimin artmasına neden olmatadır. 20 li averalamada, en düşü eğim olara bulunuren en yüse eğim olara elde edilmiştir. 2
3 Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 C. 240 li averalama 240 li averalanan veri sırasıyla den 35, 55, 75 ve 95 e adar veri bölünme büyülüleri altında incelenmiştir. 60 ve 20 li averalamalarda olduğu gibi 240 li averalama ile elde edilen veri için bölünme büyülüğünün artmasına bağlı olara eğim de artmatadır. Şeil 9 ila Şeil 2 den görüleceği üzere en düşü eğim ien en yüse eğim olara bulunmuştur. Şeil. 5. <= 35 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 9. <= 35 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 6. <= 55 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 0. <= 55 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 7. <= 75 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil.. <= 75 için log (R/S) ve log () grafiği Şeil. 8. <= 95 için log (R/S) ve log () grafiği 3
4 Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Şeil. 2. <= 95 için log (R/S) ve log () grafiği Yuarıda analizlere dayanara 60, 20 ve 240 li averalamalar ve bölünme büyülüleri için elde edilen Hurst üsteli değerleri ablo de verilmetedir. Averalama Değeri Masimum bölünme büyülüğü ABLO. Averalama ve bölünme büyülüleri ile hesaplanan Hurst üsteli değerleri ablo den anlaşılacağı üzere, sabit bölünme büyülülerinde averalama değerleri artıça Hurst üstelinde de bir artış söz onusudur. Bu artış, yüse bölünmelerde daha açı görülmetedir. Bununla birlite sabit averalama değerlerinde bölünme büyülüğü artıça Hurst üsteli değeri de artmatadır. En düşü eğim, 60 li averalama ve 35 e adar bölünme büyülüğü ile olara bulunmatadır. En yüse eğim ise 240 li averalama ve 95 e adar bölünme büyülüğü ile olara hesaplanmatadır. Şeil. 3. Averalama, bölünme büyülüleri ve Hurst üstelinin gösterimi 4 IV. Sonuçlar Araştırmacılar zaten hazır averalanmış veriyle arşı arşıya iseler ablo in il satırından görüleceği üzere verilerin bölünme büyülüğü bir minimumda tutulursa averalama ne olursa olsun Hurst üsteli yalaşı sabit almatadır. Bu ise veriyi hazır bulmuş ve averalama mitarını değiştirme şansı olmayan araştırmacılara ılavuzlu edece ve araştırma sonuçlarının hassasiyetini artıraca önemli bir bilgidir. Yine ablo den görüleceği üzere iinci bir çıarım da şu olacatır: Maalesef yüse bölünmelerde ve geniş averalama dilimlerinde Hurst üsteli verinin dilimlenmesine göre hızlı bir değişim göstermetedir. Ço mitarda veriye sahip bir araştırmacı verileri daha fazla sayıya bölme isteyebilir. Bu sayede log (R/S) ve log () grafiğinde daha geniş bir spetrumu tarayabilecetir. Anca bu notadan sonra averalama sorun olara arşımıza çımata ve averalama artıça Hurst değerini yüseltmetedir. Bu bildirinin yazarları araştırmacılara bu notada averalamayı tutabileceleri bir minimuma çemeleri tavsiye edilir. Ayrıca, geniş bir hız aralığında heteroen hız dağılımı gösteren herhangi bir arayolu segmentinde bir trafi aışı nispeten üçü R/S değerleri içereceği için log (R/S) ve log () grafilerinde düşü bir eğim verir. Sistem difüzyon-altı bölgesinde düşü Hurst değerleri üretir. Anca, aynı bölgede daha yüse Hurst değerleri elde etmenin yolu homoen bir hız dağılımı içerisine münferit uç hız değerlerinin gözlemlenmesidir. Öyle i, bu trafi dinamiği düşü bir hız standart sapması üretiren aralı (R) değerini yüseltir. Nispeten yüse Hurst üsteli değerleri bu yüzden ortaya çıarlar. Bu daha yüse Hurst üsteli değerlerinde, uç hız değerlerinin münferit olmasının anlamı düşü freansta gerçeleşeceği şelinde yorumlayabiliriz. Bu ise difüzyon-altı bölgeside nispeten yüse Hurst üsteli değerlerinin trafi aışında ço sı gözlemlenmemesi geretiğini göstermetedir. Difüzyon-altı bölgesinde olup nispeten yüse Hurst üsteli değerlerinin gözlemlenmesinin potansiyel sebepleri şunlar olabilmetedir: Çoğunluğun dar bir hız aralığında atığı trafite, münferit aşırı yavaş ya da aşırı hızlı araçların bulunması yüse Hurst değerine yol açar. Sıışı ama dar bir hız aralığında aan bir trafi buna sebep olabilir. Bu durumda uç hızları yaratanlardan bir tanesi trafi urallarını hiçe sayara yüse hızda zigzag yapara ilerleyen araçlar olabilir. rafiğin dar bir hız aralığına sıışmasının ii temel sebebi şunlar olabilir: Hem düşü hem de yüse hız limitlerine harfiyen uyan bir sürücü itlesi ve trafiği o dar hız aralığına zorlayan trafi reimi ya da sıışılığı. Difüzyon-altı bölgesinde olup aynı zaman periyodunda () daha düşü Hurst üsteli değerleri elde edilmesinin potansiyel sebepleri ise trafi hız dağılımının nispeten daha geniş bir aralıta heteroen ve eşit olduğu, hız standart sapmasının nispeten yine büyü olduğu trafi
5 Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 reimleri olabilmetedir. İzin verilen verilen trafi hızının her ii ucunda bulunaca şeilde uygunsuz hızlarda seyretme ve düşünülen reimi çoğunluğun taip etmesi yani urallara uyulmaması standart sapmayı büyütür ve R/S değerini üçültür. Kaynaça [] Carbone A., Castelli G. ve Stanley H. E. ime-dependent Hurst exponent in financial time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 344(-2), , [2] Domino K. he use of the Hurst exponent to investigate the global maximum of the Warsaw Stoc Exchange WIG20 index. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 39(-2), [3] Kavasseri R. G. ve Nagaraan R. A multifractal description of wind speed records. Chaos, Solitons & Fractals, 24(): 65-73, [4] Weng Y. C., Chang N. B. ve Lee. Y. Nonlinear time series analysis of ground-level ozone dynamics in Southern aiwan. Journal of Environmental Management, 87(3), , [5] Weron R. ve Przybyłowicz B. Hurst analysis of electricity price dynamics. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 283(3-4), , [6] Shang P., Wan M. ve Kama S. Fractal nature of highway traffic data. Computers & Mathematics with Applications, 54(), 07-6, [7] Kosun C., Bilgincan. ve Ozdemir S. Subdiffusive dynamics of Istanbul highway traffic flow, he 204 International Conference on Mathematics and Computers in Science and Industry (MCSI 204), Varna, September 204. [8] Martín-Montoya L. A., Aranda-Camacho N. M. ve Quimbay C. J. Long-range correlations and trends in Colombian seismic time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 42, 24-33,
) ile algoritma başlatılır.
GRADYANT YÖNTEMLER Bütün ısıtsız optimizasyon problemlerinde olduğu gibi, bir başlangıç notasından başlayara ardışı bir şeilde en iyi çözüme ulaşılır. Kısıtsız problemlerin çözümü aşağıdai algoritma izlenere
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 KÜÇÜK ÖLÇEKLİ SÖNÜMLEME SÖNÜMLEMENİN MODELLENMESİ İçeri 3 Sönümleme yapısı Sönümlemenin modellenmesi Anara Üniversitesi, Eletri-Eletroni Mühendisliği Sönümleme Yapısı 4 Küçü ölçeli
DetaylıDENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:
DENEY 3. HOOKE YASASI Amaç: ) Herhangi bir uvvet altındai yayın nasıl davrandığını araştırma ve bu davranışın Hooe Yasası ile tam olara açılandığını ispatlama. ) Kütle yay sisteminin salınım hareeti için
DetaylıTremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0
SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.
DetaylıEÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206
99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE
Detaylı28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.
28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ
DetaylıDERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme
DERS ÜRETİM HATLAR ÜRETİM HATLAR Üretim hatları, malzemenin bir seri işlemden geçere ürün haline dönüştürülmesini sağlayan bir maineler ve/veya iş istasyonları dizisidir. Bir üretim hattı üzerinde te bir
DetaylıMalzeme Bağıyla Konstrüksiyon
Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen
DetaylıDers 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri
Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının
DetaylıTekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma
ÖLÇÜM SİSTEMİ ANALİZİ (MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - MSA) Ölçüm Sistemi Varyansının Türleri Ölçüm sistemi hataları beş grupta ele alınır. Sapma Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık,
DetaylıÇok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi
9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş
Detaylıile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε
Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,
DetaylıKollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi
Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif
DetaylıBAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ
Güneş Günü Sempozyumu 99-28 Kayseri, 2-27 Haziran 1999 BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Hüsamettin BULUT Çukurova Üni. Müh.
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıBu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.
Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı
DetaylıTitreşim Hareketi Periyodik hareket
05.01.01 Titreşi Hareeti Periyodi hareet Belirli bir zaan sonra, verilen/belirlenen bir durua düzenli olara geri dönen bir cisin yaptığı hareet. Periyodi hareetin özel bir çeşidi eani sistelerde olur.
DetaylıKuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI
BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI 1. Kuvvet avramı. Newton un 1. yasası ve eylemsiz sistemler 3. Kütle 4. Newton un. yasası 5. Kütle-çeim uvveti ve ağırlı 6. Newton un 3. yasası 7. Newton yasalarının bazı uygulamaları
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıRÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK
4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr
Detaylı2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler
. TRANSFORMATÖRLER. Temel Bilgiler Transformatörlerde hareet olmadığından dolayı sürtünme ve rüzgar ayıpları mevcut değildir. Dolayısıyla transformatörler, verimi en yüse (%99 - %99.5) olan eletri maineleridir.
DetaylıBiyoistatistik (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
DetaylıEN BÜYÜK OLASILIK YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI ANADOLU NUN FARKLI BÖLGELERİNDE ALETSEL DÖNEM İÇİN DEPREM TEHLİKE ANALİZİ
EN BÜYÜK OLASILIK YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI ANADOLU NUN FARKLI BÖLGELERİNDE ALETSEL DÖNEM İÇİN DEPREM TEHLİKE ANALİZİ ÖZET: Y. Bayrak 1, E. Bayrak 2, Ş. Yılmaz 2, T. Türker 2 ve M. Softa 3 1 Doçent Doktor,
DetaylıBasitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi
Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana
DetaylıBİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI:
FOURIER SERİERİ GİRİŞ Elastisite probleminin çözümünde en büyü zorlu sınır şartlarının sağlatılmasındadır. Bu zorluğu gidermenin yollarından biride sınır yülerini Fourier serilerine açmatır. Fourier serilerinin
DetaylıAçık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği
MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)
DetaylıÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI
1. x,y,z pozitif tam sayılardır. 1 11 x + = 8 y + z olduğuna göre, x.y.z açtır? 3 B) 4 C) 6 D)1 3 1 4. {,1,1,1,...,1 } 1 ümesinin en büyü elemanının diğer 1 elemanın toplamına oranı, hangi tam sayıya en
DetaylıRASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.
RASGELE SÜREÇLER Eğer bir büyülüğün her t anında alacağı değeri te bir şeilde belirleyen matematisel bir ifade verilebilirse bu büyülüğün deterministi bir büyülü olduğu söylenebilir. Haberleşmeden habere
DetaylıOCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)
ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE
DetaylıUluslararası Yavuz Tüneli
Uluslararası Yavuz Tüneli (International Yavuz Tunnel) Tünele rüzgar kaynaklı etkiyen aerodinamik kuvvetler ve bu kuvvetlerin oluşturduğu kesme kuvveti ve moment diyagramları (Aerodinamic Forces Acting
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıTÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI İÇİN ENFLASYON DEĞERLERİNİN ANALİZİ
TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI İÇİN ENFLASYON DEĞERLERİNİN ANALİZİ www.perspektifs.com info@perspektifs.com twitter.com/perspektifsa PERSPEKTİF STRATEJİ ARAŞTIRMA RAPOR 2015 TÜRKİYE DE FARKLI GELİR GRUPLARI
Detaylı26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?
26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup
DetaylıBulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti
Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa
DetaylıELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ
ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ Yılmaz Uyaroğlu M. Ali Yalçın Saarya Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü, Esentepe Kampüsü,
DetaylıZaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.
Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere
DetaylıENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri Basit Seriler Elde edilecek ham verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilere basit seri denir ÖRNEK:
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ. Duygu ÖZÇALIK
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ Duygu ÖZÇALIK GAYRİMENKUL GELİŞTİRME VE YÖNETİMİ ANABİLİM DALI ANKARA 2018 Her hakkı saklıdır
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıBOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY
Monthly Magnetic Bulletin May 2015 BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY http://www.koeri.boun.edu.tr/jeomanyetizma/ Magnetic Results from İznik
DetaylıCahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008
Cahit Arf Liseler Arası Matemati Yarışması 2008 İinci Aşama 11 Mayıs 2008 Notlar: Birnci tasla. 1. Tamsayılardan gerçel sayılara tanımlı fonsiyonlar ümesi üzerinde şöyle bir operatörü tanımlayalım: f(x)
DetaylıRentech. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. (Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü
(Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü 1 Anara-2015 Paetleme Listesi 1. Yaylar ve Maaralar Deney Düzeneği 1.1. Farlı Yay Sabitine Sahip Yaylar 1.2. Maaralar (Teli, İili
DetaylıTürk Milleti bir ölür, bin dirilir
Ne x t Le v e l A a d e mi Kaymaaml ı Sı navı nahazı r l ı Tür çeaçı Uçl usor u Banası Tür i ye de Bi ri l Necat i beycd.50.yı li şhanı Apt.no: 19/ 5 Çanaya/ ANKARA 03124189999 Sevgili Kaymaam Adayları,
DetaylıITAP Fizik Olimpiyat Okulu
Ei Aralı Seviyesinde Denee Sınavı. Uzunluğu R/ olan bir zincirin ucu yarıçapı R olan pürüzsüz bir ürenin tepe notasına bağlıdır (şeildei ibi). Bilinen bir anda bu uç serbest bıraılıyor. )Uç serbest bıraıldığı
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıLOGRANK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ VE ÖRNEK GENİŞLİĞİNİN HESAPLANMASI ÖZET
IAAOJ, Scientific Science, 05, 3(), 9-8 LOGRANK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ VE ÖRNEK GENİŞLİĞİNİN HESAPLANMASI Nesrin ALKAN, Yüsel TERZİ, B. Barış ALKAN Sinop Üniversitesi, Fen Edebiyat Faültesi, İstatisti
DetaylıKİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES
KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)
DetaylıAraziye Çıkmadan Önce Mutlaka Bizi Arayınız!
Monthly Magnetic Bulletin March 2014 z BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY http://www.koeri.boun.edu.tr/jeofizik/default.htm Magnetic Results
DetaylıUfuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0156 ENGINEERING SCIENCES Yavuz Ünal Received: October 010 Ufu Eim Accepted: January 011 Murat Kölü Series
DetaylıTeşekkür. BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY
Monthly Magnetic Bulletin October 2015 BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY http://www.koeri.boun.edu.tr/jeomanyetizma/ Magnetic Results from
DetaylıMenemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması
Politeni Dergisi Cilt:3 Sayı: 3 s. 09-3, 00 Journal of Polytechnic Vol: 3 No: 3 pp. 09-3, 00 Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Tevfi GÜLERSOY, Numan
DetaylıÇoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 33, Sayı, 7 Erciyes University Journal of Natural and Applied Sciences Volume 33, Issue, 7 Çolu Unutma Fatörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin
DetaylıAbs tract: Key Words: Can COŞKUN Mustafa ERTÜRK Zuhal OKTAY İbrahim DİNÇER
can coskun:sablon 02.11.2012 15:23 Page 28 Can COŞKUN Mustafa ERTÜRK Zuhal OKTAY İbrahim DİNÇER Aylık Bazda Saatlik Derece-Saat Değerlerinin Tespitini Mümkün Kılan Yeni Bir Yaklaşım Abs tract: In this
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
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
DetaylıUnlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this
ERROR Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this input data may have errors. There are 5 basis source of error: The Source of Error 1. Measuring Errors Data
DetaylıYILLAR 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 ÖSS-YGS
MTEMTĐK ĐM YILLR 00 003 00 005 006 007 008 009 00 0 ÖSS-YGS - - - HREKET PROLEMLERĐ Hız msaa verildiğinden süre de saa olmalıdır lınan yol : x Hız: Zaman : ir araç x yolunu hızıyla sürede alır Yol Hız
DetaylıHIZ DALGALANMALARI BİR ROTOR-PALA SİSTEMİNDE KAOTİK DAVRANIŞLARA YOL AÇABİLİR Mİ? (BASİTLEŞTİRİLMİŞ BİR İNCELEME)
. ULUSAL MAKİNA TEORİSİ SEMPOZYUMU Erciyes Üniversitesi, Kayseri 09 - Haziran 005 HIZ DALGALANMALARI BİR ROTOR-PALA SİSTEMİNDE KAOTİK DAVRANIŞLARA YOL AÇABİLİR Mİ? (BASİTLEŞTİRİLMİŞ BİR İNCELEME) Göhan
DetaylıFİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis
FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis Keziban KOÇAK İstatistik Anabilim Dalı Deniz ÜNAL İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Son yıllarda
DetaylıAşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm
TİMAK-Tasarım İmalat Analiz Kongresi 6-8 Nisan 006 - BALIKESİR RSM TEKNİĞİ UYGULANARAK DERLİN MALZEMESİNİN OPTİMUM AŞINMA DEĞERİNİN TAHMİN EDİLMESİ Aysun SAĞBAŞ 1, F.Bülent YILMAZ ve Fatih ALTINIŞIK 3
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Available online at www.alphanumericournal.com alphanumeric ournal Volume 3, Issue 1, 2015 2015.03.01.OR.02 MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA İLE TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNDE ETKİNLİK PLANLAMASI Murat ATAN * Sibel
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıGüvenlik 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
DetaylıSÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM
SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM Celal YAŞAR 1 Salih FADIL 2 M.Ali TAŞ 3 13 Dumlupınar Üniversitesi Mühendisli
DetaylıELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ
ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ Güven SAĞDIÇ Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik
DetaylıTablo-2: VADELİ İŞLEM UZLAŞMA ŞEKLİ BİST- 30. Nakdi uzlaşma UZLAŞMA ŞEKLİ
BİST- 30 GÜN SONU Son işlem gününde, VİOP-BİST 30 vadeli işlem sözleşmesinde vade sonu uzlaşma fiyatı BİST sürekli müzayede hesaplama periyodu (sürekli müzayedenin son 30 dakikası) ile kapanış seansı emir
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıFARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ
FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ ESRA BOSTANCIOĞLU 1, EMEL DÜZGÜN BİRER 2 ÖZET Bir binanın fonsiyon ve performansının değerlendirilmesinde; diğerlerinin yanında maliyet önemli bir parametredir.
DetaylıDAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ
DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) 1 AMAÇ... Mevcut veri seti için bulunan merkezi eğilim ölçüsünün yorumlamak Birden fazla veri seti için dağılımlar arası kıyaslama yapabilmek amaçlarıyla
DetaylıGIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ VE PROTEİN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU
GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ VE PROTEİN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-500.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR
Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıTOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.
TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 24 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ
DetaylıYaş Doğrulama Metotları
Yaş Doğrulama Metotları Yrd. Doç. Dr. Aysun GÜMÜŞ Ondokuzmayıs Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Biyoloji Bölümü, Samsun Birçok kemikleşmiş yapı günlük ve yıllık periyodik birikimler oluşturmak suretiyle
DetaylıPI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ
PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir
DetaylıKARABÜK İÇİN DERECE-ZAMAN HESAPLAMALARI DEGREE-TIME CALCULATIONS FOR KARABÜK
KARABÜK İÇİN DERECE-ZAMAN HESAPLAMALARI Şaban PUSAT 1, Nuri TUNÇ 2, İsmail EKMEKÇİ 3 ve Yaşar YETİŞKEN 4 *1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Beşiktaş, İstanbul 2 Meteoroloji Genel
DetaylıİŞ, GÜÇ, ENERJİ BÖLÜM 8
İŞ, GÜÇ, EERJİ BÖÜ 8 ODE SORU DE SORUARI ÇÖZÜER 5 Cise eti eden sür- tüne uvveti, IFI0 ür F α F T W (F ür ) (Fcosα (g Fsinα)) düzle Ya pı lan net iş de ğe ri α, ve ütleye bağ lı dır G düzle 00,5 G0 0 I
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
DetaylıArş. Gör. Dr. Mücahit KÖSE
Arş. Gör. Dr. Mücahit KÖSE Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Fakültesi İlköğretim Bölümü Evliya Çelebi Yerleşkesi (3100) KÜTAHYA Doğum Yeri ve Yılı: Isparta/Yalvaç Cep Telefonu: Telefon:765031-58 E-posta:
DetaylıEge Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Kontrol Sistemleri II Dersi Grup Adı: Sıvı Seviye Kontrol Deneyi.../..
Ege Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Kontrol Sistemleri II Dersi Grup Adı: Sıvı Seviye Kontrol Deneyi.../../2015 KP Pompa akış sabiti 3.3 cm3/s/v DO1 Çıkış-1 in ağız çapı 0.635 cm DO2
DetaylıK-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.
İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin
Detaylı= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün.
4.2. çı Modülasyonu Yüse reanslı bir işaret ile bilgi taşıa, işaretin genliğinin, reansının veya azının bir esaj işareti ile odüle edilesi ile gerçeleştirilebilir. Bu üç arlı odülasyon yöntei sırasıyla,
DetaylıDr.Öğr.Üyesi HALİL TANIL
Dr.Öğr.Üyesi HALİL TANIL ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1974 ALAŞEHİR T: 23231117281728 F: halil.tanil@ege.edu.tr
DetaylıBUĞDAY UNUNDA NEM, KÜL, YAĞ, PROTEİN VE SEDİMANTASYON İNDEKSİ TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU
BUĞDAY UNUNDA NEM, KÜL, YAĞ, PROTEİN VE SEDİMANTASYON İNDEKSİ TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-500.2015.01 Koordinatör:
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:-Sayı/No: : -( ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU UNİVERSİTESİ İKİ EYLÜL KAMPUSU
DetaylıDÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ
DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ ABSTRACT Şürü Ertie 1, Deniz Yıldırım 2, Efe Turhan 3, Taha Taner İnal 4 İstanbul Teni Üniversitesi, Eletri Mühendisliği
DetaylıÖABT LİSE MATEMATİK KPSS 2016 ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER. Eğitimde
ÖABT LİSE KPSS 2016 Pegem Aademi Sınav Komisyonu; 2015 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların, 40'ın üzerinde soruyu olaylıla çözebildiğini açıladı. MATEMATİK ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER Eğitimde
DetaylıVII. BÖLÜM İÇME SUYU ŞEBEKELERİ
VII. BÖÜM İÇME SUYU ŞEBEKEERİ İsale hattı ile haznelere getirilen suları sarfiyat yerlerine dağıtan oru sistemine içme suyu şeeesi adı verilir. İçme suyu şeeesi her inada yeteri adar asınçlı suyu ulunduraca
DetaylıÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.
Detaylı8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
DetaylıKONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)
KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR Bir örneklemde mevcut olan tüm veriler hesaba katılır. ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Bir örneklemdeki verilerin bir
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıMAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.
MAK3 MAKİNA EEMANARI I. Yarıyıl içi imtihanı /0/0 Müddet: 90 daia Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Himet Kocabas, Doç.Dr. Cemal Bayara. (0 puan) Sıı geçmelerde sürtünme orozyonu nasıl ve neden meydana gelir? Geçmeye
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıYAPILARDA BURULMA DÜZENSİZLİĞİ
YAPILARDA BURULMA DÜZENSİZLİĞİ M. Sami DÖNDÜREN a Adnan KARADUMAN a M. Tolga ÇÖĞÜRCÜ a Mustafa ALTIN b a Selçuk Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Konya b Selçuk Üniversitesi
DetaylıİSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye
6. Ulusal Kıyı Mühendisliği Sempozyumu 271 İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ Burak AYDOĞAN baydogan@yildiz.edu.tr Berna AYAT bayat@yildiz.edu.tr M. Nuri ÖZTÜRK meozturk@yildiz.edu.tr
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Örnek: Aşağıda 100 yetişkine ilişkin kolesterol değerlerini sınıflandırılarak aritmetik ortalamasını bulunuz (sınıf aralığını 20 alınız). 2 x A fb C 229.5 n 40 20 100 221.5 3 Örnek:.
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıHızlı izleme raporu kılavuzu. Sayfa 1(6)
Sayfa 1(6) Uygulama İzleme raporu, filodaki araçların belirli bir dönem boyunca nasıl sürüldüğünün izlenmesini mümkün kılar. İzleme raporunun üst kısmı filonun toplam yakıt tüketiminin ve karbondioksit
Detaylı