İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE"

Transkript

1 İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof. Dr. Necdet TEKİN Prof. Dr. Müevver TURANLI Prof. Dr. Sezg ALSAN Prof. Dr. Oya OĞUZ Prof. Dr. Sera BİRGÜN Edtör Prof. Dr. Sera BİRGÜN Yayı Sekreter Arş. Gör. Elf ÇALOĞLU BÜYÜKSELÇUK İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs hakel br dergdr, yılda k kez; Bahar ve Güz aylarıda yayılaır. Bu dergde yayılaa akaleler telf hakları İstabul Tcaret Üverstes e attr. Bu yayıla lgl olarak Fkr ve Saat Eserler Kauu da doğa her türlü hak saklıdır. Taıtı ç yapılacak alıtılar dışıda Üverste yazılı z olada çoğaltılaaz. Bu dergde yayılaa akalelerdek görüşler yazarlarıa attr. Üverste bu görüşler edeyle herhag br sorululuk kabul etez. Baskı: Sea Ofset Kapak: Medya Atölyes ISSN: Elektrok ortada erş : İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Küçükyalı E-5 Kavşağı İöü Cad. No:4 KÜÇÜKYALI İSTANBUL Tel: (209) e-al: federg@tcu.edu.tr

2 EDİTÖRDEN Sevgl Okurlar, İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs adı altıda yayıladığı 2005 yılı lk sayısıda tbare edtörlüğüü yapış olduğu Dergz, szlere suuş olduğuuz bu 3. sayısıda edtör olarak so kez görev alış buluuyoru. Şdye kadar dergze kıyetl blsel çalışaları le katıla tü yazarlarııza, hakelk sürecde blg ve deeyler le bze destek vere değerl hakelerze ve sz sevgl okurlarııza sevg, saygı ve teşekkürler suuyoru. Dergz yedc sayısıda tbare brlkte çalışış olduğuuz eeğ geçe tü tekk elealarııza, öğrec asstalarııza, araştıra görevllerze, Yayı Sekreterlerze, Kütüphae ve Doküatasyo Dare Başkaııza, Derg Yayı Kurulu ve Üverste Yayı Kosyou üyelerze teşekkür edyoru. Geçe dört yıl çde gttkçe arta lg ve katılıa sahp olduğuuz dergz bu sayısıda, lk davetl olak üzere topla altı değerl akaley szlere gururla suuyor ve dergz başarısıı daha da yükselerek devaıı dlyoru. Sevg ve saygılarıla Prof. Dr. Sera BİRGÜN Edtör

3 HAKEM LİSTESİ ACIBADEM ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. İrfa Güey * AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Ayşe Kuruüzü * BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ * Doç. Dr. Ekre Tatoğlu * BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Bera Degz * Prof. Dr. İdat Kara * Prof. Dr. Tur Karaçay * BEYKENT ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Erol Ere * BİLKENT ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Nes Erkp * BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Işıl Balcıoğlu * Prof. Dr. Cel Gürbüz * Prof. Dr. Öer Oğuz * Prof. Dr. İlha Or * DOĞUŞ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Göül Yeersoy Erdoğa * Prof. Dr. Mtat Uysal * FATİH ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Sel Za * GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Ertuğrul Karsak * Prof. Dr. Ethe Tolga * GAZİ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Sera Erbaş * Prof. Dr. Serpl Erol * GEBZE YÜKSEK TEKNOLOJİ ENSTİTÜSÜ * Yrd. Doç. Dr. Erka Zegeroğlu * HALİÇ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Sa Erca * Prof. Dr. Al Okata * İSTANBUL KÜLTÜR ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Erol Balkaay * Prof. Dr. Behç Çağal * Prof. Dr. Duruş Düdar * Prof. Dr. Güeş Geçyılaz * İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Zeka Celep * Prof. Dr. Murat Dçe * Prof. Dr. M. Bület Duruşoğlu * Doç. Dr. Tje Ertay * Prof. Dr. Sıtkı Gözlü * Prof. Dr. Levet Güveç * Prof. Dr. Orha İce * Prof. Dr. Cegz Kahraa * Prof. Dr. Haka Kuta * Prof. Dr. Gül Koçlar Oral * Prof. Dr. A. Fahr Özok * Prof. Dr. Zerr Şetürk * Doç. Dr. Oktay Taş * İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Ayşe Akpıar * Prof. Dr. Sezg Alsa * Prof. Dr. Sera Brgü * Prof. Dr. Ülbe Eze * Yrd. Doç. Dr. Keal Güve Güle * Prof. Dr. Yase Kahraaer * Prof. Dr. Oya Oğuz * Prof. Dr. Eralp Özl * Prof. Dr. Ekre Savaş * Prof. Dr. Necdet Tek * Prof. Dr. Müevver Turalı * Prof. Dr. Osa Yazıcıoğlu * İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Yusuf Avcı * Prof. Dr. Ahet Gökçe * Prof. Dr. Orha Göker * Doç. Dr. Ahet Köse * Prof. Dr. Naık Keal Öztoru * KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Nura Yeer * KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Zerr Aladağ * Prof. Dr. Levo Çapa * Prof. Dr. Alpasla Fığlalı * Prof. Dr. Nlgü Fığlalı * Prof. Dr. Coşku Özka * Prof. Dr. Sera Öztürk * Prof. Dr. Paşa Yayla * MALTEPE ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. İlha Yavuz * MARMARA ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Işıl Akgül * Prof. Dr. İsal Hakkı Arutlulu * Prof. Dr. Betül Aydı * Prof. Dr. Şahaet Bülbül * Prof. Dr. Yılaz Çaurcu * Prof. Dr. Ahet Derek * Prof. Dr. İbrah Doğa * Prof. Dr. Üt Oktay Fırat * Prof. Dr. Ayla Gürdal * Prof. Dr. Selahatt Gürş * Prof. Dr. Muhs Hesapçıoğlu * Prof. Dr. Ada Kulaksızoğlu * Prof. Dr. Ada Mazaoğlu * MİMAR SİNAN GÜZEL SANATLAR ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Gülay Kıroğlu * OKAN ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Ahet Kaşlı * Prof. Dr. Mehet Tayaş * SELÇUK ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Mahut Tek * UFUK ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Özka Üver * ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Mustafa Aytaç * YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ * Prof. Dr. Galp Casever * Prof. Dr. Eel Çıgı * Prof. Dr. Ferruh Ertürk * Prof. Dr. Olcay Kıcay * Prof. Dr. Turgut Kocatürk * Prof. Dr. Müjga Şerefhaoğlu Söze * Prof. Dr. Füsu Uras

4 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ İÇİNDEKİLER Ger Döüşü Tessler Yer Gustafso-Kessel Algortası-Koveks Progralaa Melez Model Tabalı Sülasyo İle Belrlees Se BÜYÜKSAATÇI, Tarık KÜÇÜKDENİZ, Şakr ESNAF.. Üret Alaıda Tekstl Ve Mar Arasıdak Etkleş Hale GEZER. 2 Bulaık AHP Yaklaşııda Duyarlılık Aalzler: Ye Br Haadde Tedarkçs Çözüe Eklees Aşkı ÖZDAĞOĞLU 5 Doğrusal Hedef Progralaa Yöte Otobüsle Ket İç Toplu Taşıa Sstede Kullaılası Selçuk ALP. 73 Stratej Odaklılık Ve Fra Stratejler Fra Perforasıa Etks Aalz Gülşe AKMAN, Coşku ÖZKAN, Hatce ERİŞ.. 93 Ye Karyere Geçş Daışalığı İç Kavrasal Br Model:FATRA Fath KANBUR, Sera BİRGÜN 7

5 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa le çözüle örek karar vere problelerde geellkle odel katsayıları hazır olarak suulur, acak gerçek şlete problelerde bu değerlere ulaşak kolay olaakla beraber, karar vercler bu katsayı ya da dğer odel değerler e kadar hassas oldukları kousuda blg sahb olak sterler, bu alada duyarlılık aalzler yapılaktadır. Klask ve Bulaık Aaltk Hyerarş Proses geellkle, kaltatf olarak taılaable karar problelerde ve özellkle seç problelerde sıklıkla terch edle ateatk tabalı br yaklaşıdır. Alteratfler kl karşılaştırılarak değerledrles soucuda ağırlıklar elde edlerek öcelk sıralaasıa ulaşılakta olup, bu ağırlık değerler ye br alteratf eklees duruuda hag aralık çde kalacağı, başka br deyşle duyarlılık sıırlarıı e olacağı, bu çalışaı teel aacıı oluşturaktadır. Örek br proble olarak br şlete haadde seç proble ele alıış ve öerle duyarlılık aalz yaklaşıı ayrıtılı olarak söz kousu proble üzerde suuluştur. Aahtar Keleler: Bulaık Aaltk Hyerarş Proses, Duyarlılık Aalzler, Seç Krterler SENSITIVITY ANALYSIS IN THE FUZZY-AHP APPROACH: ADDING A NEW RAW MATERIAL SUPPLIER ABSTRACT Model coeffcets are geerally prepared the decso probles whch are solved wth the atheatcal prograg. Although, gag the odel coeffcets real busess probles s very hard, furtherore decso akers wat to kow the sestvty of these coeffcets ad odel values, ths cocept the sestvty aalyss of Fuzzy Aalytcal Herarchy Process s perfored ad a approach s costructed wth the study. Classc ad fuzzy aalytc herarchy process are the atheatcal based approaches preferred the decso probles whch ca be defed as quattatve ad especally selecto probles. Prorty levels are reached by gag the portace levels after the evaluato of the alteratves through the use of the parwse coparso atrces. Iterval of these portace values case of the addto of the ew alteratve, other words the boudares of the sestvty are the a purpose of ths study. As a exaple, a copay s raw ateral selecto proble s aalyzed ad the proposed sestvty aalyss approach s preseted ths proble detals. Keywords: Fuzzy Aalytc Herarchy Process, Sestvty Aalyss, Selecto Crtera Dokuz Eylül Üverstes, İşlete Fakültes, İzr

6 Aşkı ÖZDAĞOĞLU. GİRİŞ Mateatksel progralaa problelerde katsayılar bldğ halde şleteclk hayatıda katsayılar her zaa kolaylıkla belrleeeyeblr. Yöetcler bu edele çoğu kez ateatksel progralaa probleler bleşelerde eydaa geleblecek değşeler optu çözüe etks blek sterler. Çükü yöetcler sadece proble optal çözüü le lgleeeldrler. Ulaşıla optal çözü, proble katsayıları sabt kaldığı sürece geçerldr. Aslıda karar verc yöetcler, ye br faalyet eklees halde daha öce elde ettğ optal çözüü optallkte çıkarak değşeceğ blr. Bulaık AHP çalışalarıda da karar verc grup, söz kousu seç problelerde lk elde edle öcelk/ağırlık değerler, ye br alteratf eklees duruuda, hag koşullarda değşeceğ, hag aralık çde kalableceğ blek sterler. Bu otvasyoda yola çıkılarak, çalışada, hesaplaa ağırlık değerlere, ateatksel progralaa problelerdek gb br duyarlılık yaklaşıı yapıldığıda, duyarlılık aalzler ç çözüe ye br alteratf eklees duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ celeş, oluşturula yaklaşı, sık karşılaşıla haadde kayağı seç proble üzerde açıklaarak suuluştur. Br gıda frasıda yöet kadeesde bulua kşlerle görüşeler yapılarak üretde kullaılacak haadde seç krterler ve bu krterler öe düzeyler belrlees ardıda, ye br haadde kayağıı ortaya çıkası duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ belrleey aaçlaya bu çalışa ortaya kouştur. Krterler telksel, değşkeler sözel olası, bu özellklere htap ede AHP yöte kullaılableceğ gösterektedr. Bu çalışada Bulaık AHP ye uygu olarak haadde seç krterler belrlep sevyeledrlş ve proses hesaplaasıyla her br krter ç öe düzey buludukta sora üç farklı haadde kayağı ola Akara, Trakya ve İzr tp ular karşılaştırılış ve ye br haadde tedarkç alteratf eklees duruuda alteratfler öe düzeyler asıl değşklk göstereceğ celeştr. 2. LİTERATÜR TARAMASI Bu bölüde bulaık AHP kousuda yapıla çalışalar hakkıda geel blg verldkte sora tedarkç seç ve değerledresde lteratür celeese yer verlecektr. 2.. Bulaık AHP Kousuda Yapıla Çalışalar Bulaık AHP kousuda da çeştl çalışalara rastlaak üküdür. Hüküet tarafıda desteklee Ar-Ge çalışası projeler seçde proje rsk, potasyel yararları, ekook ve sosyal faydaları, tekk ve tcar rskler değerledrek ç Bulaık AHP yöte kullaılıştır (Huag vd., 2008). Stratejk değerler 52

7 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ aktarılası, tekolojye yapıla yatırı ve yapı eseklğ aa ölçütler le güvelrlk, kullaı kolaylığı, yelk gb alt ölçütlere göre seraye göstergeler öcelkledrles şlede bulaık AHP yöte kullaılıştır (Bozbura ve Beşkese, 2007; Bozbura vd., 2007). Blş tekolojs bölüler perforas değerledres ç fasal, üşter, şlete ç ve öğree ve gelşe aa faktörlere göre çeştl perforas göstergeler saptaarak br çalışa yapılıştır (Lee vd., 2006). Topla gelr, dögü zaaı, darboğaz duruu gb faktörler gözöüe alıarak ürü, ekpa verllğ ve fas aa ölçütlere bağlı olarak ürü karası doğru bçde oluşturulaya çalışılıştır (Kag ve Lee, 2007). Tekoloj ögörülee etoduu seçde verye ulaşable, verler doğruluğu, tekoloj gelş tah edleblrlğ, tekoloj bezerlğ, etot uyu sağlaa yeteeğ, şle kolaylığı ve uygulaa alyet ölçütlere bağlı olarak delph etodu, searyo yaza, örek olay çalışası, lşk ağacı ve gelş eğrs yöteler karşılaştırılıştır (Cheg vd, 2008). Blg çerğ, kullaıcı ara yüzü, ste yöet ve satıcı desteğ aa ölçütlere göre blg yöet araçlarıı değerledrek ç üç fra karşılaştırılarak Tayva çelk edüstrse lşk br celee yapılıştır (Kreg ve Wu, 2007). Ye ürü gelştre çalışaları kapsaıda TFT ve LCD televzyolarıda ürü karasıı oluşturarak frada e yüksek perforası sağlaak ç orgazasyo-pazar, alat kapastes ve tekoloj-ühedslk aa ölçütlere göre 2 ürülü çeştl ürü karaları karşılaştırılıştır (Che vd., 2006) Tedarkç Seç ve Değerledrles Burada tedarkç değerledrede gözöüe alıa ölçütler kousuda lteratür celees yapılıştır. Tedarkç seçde kullaıla ölçütler ve bu ölçütlere değle çalışalar aşağıda Tablo de suuluştur (Jharkhara ve Shakar, 2007 de uyarlaıştır). 3. METODOLOJİ Bu bölüde bulaık AHP ve duyarlılık aalzler hakkıda blg verlecektr. 3.. Bulaık AHP Gerçek karar vere problelerde, kes verlere ulaşak her zaa ükü olaaktadır (Kulak ve Kahraa, 2005). Bu tür problelerde aaç ve paraetreler kes olarak bleeektedr (Gu ve Zhu, 2006). Karar verc sayısal tahler yapa kousuda başarısızdır, acak telksel tahleelerde sayısal tahleelere göre daha etkdr (Kulak ve Kahraa, 2005). Klask AHP de karar vercde hyerarş her sevyesde her br telk ç A, A 2, A 3,,., A alt telkler arasıda r j olarak fade edle kl karşılaştıra değerler ta olarak 53

8 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo. Tedarkç Seç Ölçütler Seç Ölçütü Kayaklar Kullaıcılarla uyu çde ola Adersso ve Norra (2002), Lych (2000), Thopso (996), Boyso vd. (999), Mohaty ve Deshukh (993) Hzet alyet Lych (2000), Lagley vd. (2002), Boyso vd. (999), Stock vd. (998), Ta ve Tuala (200) Hzet kaltes Razzaque ve Sheg (998), Thopso (996), Lagley vd. (2002), Stock vd. (998) Fraı taıışlık düzey Lych (2000), Thopso (996), Boyso vd. (999) Uzu döel lşkler Lych (2000), Boyso vd. (999), Maltz (995), Stak ve Daugherty (997) Perforas ölçüü Bhatagar vd. (999), Lych (2000), Lagley vd. (2002) Lojstkte sa gücü kullaa Razzaque ve Sheg (998), Ackera (996) steğ Faturalaa ve ödeede eseklk Bradley (994) Yöet kaltes Adersso ve Norra (2002), Lych (2000), Boyso vd. (999) Blg paylaşıı ve karşılıklı Lych (2000), Stock (998), Bagch ve güve Vru (998) Operasyoel perforas Lagley vd. (2002), Ta ve Tuala (200) Blg tekolojs kapastes Adersso ve Norra (2002), Lych (2000), Lagley vd. (2002), Boyso vd. (999), Lagley vd. (2002), Rabovch vd. (999), Closs vd. (997), Babbar ve Prasad (998) Sabt kıyetler büyüklüğü ve Boyso vd. (999), Hu (2000) kaltes Bezer ürülerdek deey Razzaque ve Sheg (998), Ackera (996), Rchardso (993) Teslat perforası (hız ve Stock vd. (998), Gattora ve Walters (996) güvelrlk) Çalışa euyet Lych (2000), Boyso vd. (999), Lagley vd. (2002) Fasal perforas Adersso ve Norra (2002), Boyso vd. (999), Gattora ve Walters (996) Pazar payı Thopso (996) Coğraf yayılı ve sağlaa Boyso vd. (999), Maltz (995), Bradley hzet (994) Rsk yöet Boyso vd. (999), Aktaş ve Uleg (2005) Tedarkç kapastes Ao (999) Işleler ve teslatta eseklk Stak ve Daugherty (997) 54

9 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ veres steektedr. Bu karşılaştıra oralarıı kes olaya yargıları belrttğ savua pek çok çalışa buluaktadır. Bu duru, grup kararlarıı alıasıda breysel yargılarda değşkelğe ve yargılarda belrszlğe yol açaktadır (Leug ve Cao, 2000). Teel olarak, öcelk yargılarıdak belrszlk, seçeekler sıralaasıda da belrszlğe yol açar (Leug ve Cao, 2000). Bulaık AHP tekğ, sosyal, ekook ve yöet bller gb çeştl alalardak yapıladırılaış probleler odelleede kullaıla y ble br aaltk araç ola Saaty AHP yötede gelştrle ler br aaltk tekk olarak düşüüleblr (Yu, 2002; Sheu, 2004). Çok ölçütlü karar ala problelerde he sayısal he de telksel ölçütler ele alada AHP tutarlılığıa rağe, karar verc yargıları, bulaıklığı ve belrszlğ, geleeksel AHP yötelerde karar verc kes olaya yargılarıı değerledreye kataktadır (Sheu, 2004). AHP aacı uzaları blgs ortaya çıkarak olasıa rağe, geleeksel AHP yöteler sa düşüce tarzıı hala yasıtaaaktadır (Kahraa vd., 2004; Tolga vd., 2005). AHP de öcelkler teel, karar verc algıya dayalı yargıları olduğuda dolayı (k bu duru özellkle fzksel varlığı olaya, elle tutulaaz durular ç keslkle doğrudur), bulaık AHP daha başarılı souçlar üretektedr (Leug ve Cao, 2000). Bu yüzde, pek çok araştıracı, geleeksel AHP tekkler le karşılaştıralı olarak karar vere prosesde daha kes taılaalar sağlaya Bulaık AHP olarak fade edle Saaty gelştrdğ AHP teors bulaık uzatısı le lgleşlerdr (Sheu, 2004). AHP kavraı le karar verc, algıya dayalı yargı aralığı yere deterstk değerledreler yapaaz. Öcelkledredek bu tür br belrszlk bulaık küe teors kullaılarak odelleeblr. Bulaık küe teorsde, karar vercde sağlaa ora ölçeğ değer br üyelk foksyou olarak taılaa br bulaık sayıdır. Burada, üyelk foksyou öcelk setdek yargı aralığıdak eleaları değer taılar (Leug ve Cao, 2000). Uzaları br koudak görüşler kes br sayı yere, daha gerçekç br seçeek ola sözel değerledrelerle vereler daha uygu olacaktır. İşte bu sözel değerledreler, yargı aralığıı göstere üçlü bulaık sayılardır (Gu ve Zhu, 2006). Bulaık AHP hesaplaalarıda kullaıla üçlü bulaık sayı değerler Tablo 2 de gösterldğ gbdr (Tolga vd., 2005 de gelştrlştr) Yöte İşleyş Bulaık AHP yöte çalışa aşaaları şu şeklde fade edleblr (Kahraa vd., 2004; Kulak ve Kahraa, 2005; Tolga vd., 2005). X {x, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6,, x } ese set olsu. Nese; aa aaç açısıda bakıldığıda aa ölçütler; aa ölçütler açısıda bakıldığıda se alt ölçütler fade etektedr. 55

10 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo 2. Üçlü Bulaık Sayı Değerler Duru Üçlü Bulaık Sayılar Keslkle daha öel (satırdak ölçüt sütudake göre) (7/2, 4, 9/2) Daha öel (satırdak ölçüt sütudake göre) (5/2, 3, 7/2) Öel (satırdak ölçüt sütudake göre) (3/2, 2, 5/2) Az öee sahp (satırdak ölçüt sütudake göre) (2/3,, 3/2) Eşt öee sahp (,, ) Az öee sahp (sütudak ölçüt satırdake göre) (2/3,, 3/2) Öel (sütudak ölçüt satırdake göre) (2/5, /2, 2,/3) Daha öel (sütudak ölçüt satırdake göre) (2/7, /3, 2/5) Keslkle daha öel (sütudak ölçüt satırdake göre) (2/9, /4, 2/7) M, M, M, M, M,, M g 2 g 3 g 4 g 5 g g, 2, 3, 4, 5,.., olsu. Buradak tü j M (j, 2, 3, 4, 5,.., ) değerler üçlü bulaık sayılardır. g Adı :. Neseye göre bulaık değerler Eştlk () dek gb taılaır. S j M [ j g M j j ] g () Buradak Eştlk () de yer ala j (2) j M g değer elde etek ç aşağıda gösterle Eştlk (3) tek bulaık şle yapılası gerekektedr. j l j (,, ) (3) M g j j j j j u j 56

11 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ 57 ] [ j j M g (4) Bulaık değerledre atrsde satırdak krter sütudak krtere göre değerledrles ardıda sütudak değer satırdak değere göre fades bulak ç Eştlk (3) ü ters ola Eştlk (4) değer elde edles gerekektedr. Eştlk (4) değer elde edlebles ç j g M (j, 2, 3, 4, 5,.., ) le lgl Eştlk (5) tek bulaık şle yapılalıdır. ),, ( j j u l M g (5) Eştlk (5) şle taaladıkta sora ters alıası Eştlk (6) le fade edleblr. j j l u M g,, ] [ (6) Buradak l, ve u değerler üçlü bulaık sayıları gösterektedr. l e düşük değer e olası değer u e yüksek değer Adı 2. M 2 (l 2, 2, u 2 ) M (l,, u ) olasılığı Eştlk (7) dek gb taılaır. ))] ( ), ( ( [ ) ( 2 2 y M x M eküçük M M V µ µ (7), ) ( ) (, 0,,, ) ( aksdurularda l u u l se u l se M M V (8) M ve M 2 y karşılaştırablek ç he V(M 2 M ) he de V(M M 2 ) değerlere htyaç duyulaktadır. Bu değerler de Eştlk (8) de verle koşullara göre hesaplaır. Adı 3. Dğer bütü bulaık sayılarda M (, 2, 3, 4, 5,, k) büyük ola br bulaık sayıı olasılığı şu şeklde fade edleblr.

12 Aşkı ÖZDAĞOĞLU V(M M, M 2, M 3, M 4, M 5, M 6,.., M k ) V[(M M ) ve (M M 2 ) ve (M M 3 ) ve (M M 4 ) ve.. ve (M M k )] E küçük V(M M ),, 2, 3, 4, 5,, k Her k, 2, 3, 4, 5,, ; k ç d ı (A ) e küçük V(S S k ) olsu. (9) Eştlk (9) da taılaa d ı (A ) değerler her br alteratf ç buluduğuda Eştlk (0) dak ağırlık vektörü oluşur. W ı (d ı (A ), d ı (A 2 ), d ı (A 3 ), d ı (A 4 ), d ı (A 5 ),, d ı (A )) T (0) Adı 4. Ağırlık vektörü toplaları olacak şeklde oralze edlr. Burada elde edle W değer bulaık değl, ta keslk göstere br sayıdır Duyarlılık Aalzler Mateatksel progralaa problelerde katsayılar bldğ halde şleteclk hayatıda katsayılar daa belrl değldr. Burada katsayıları değş aralıkları buluaya çalışılaktadır ve bu şlee duyarlılık aalzler der (Halaç, 983; Lawrece ve Pasterak, 2002). Proble çözüü le elde edle souçları aalz etek çözüü alaıı belrleekle başlar (Reder vd., 2003). Yöetcler bu edele çoğu kez ateatksel progralaa probleler bleşelerde eydaa geleblecek değşeler optu çözüe etks blek sterler. Çükü yöetcler sadece proble optal çözüü le lgleeeldrler. Ulaşıla optal çözü, proble katsayıları sabt kaldığı sürece geçerldr. Halbuk yöetc, ye br faalyet eklees halde daha öce elde ettğ optal çözüü optallkte çıkarak değşeceğ blr. Ayrıca söz kousu değşeler optal çözüü e ölçüde değştreceğ blek sterler (Öztürk, 2002) ve bu aaçla duyarlılık aalzler odel paraetreler üzerde yapılaktadır (Taylor, 2002). Bu sayede, grdlerde herhag brde değşklk eydaa gelrse proble optal çözüüü asıl etkleeceğ sorusua cevap buluuş olur (Lev vd., 992; Hezer ve Reder, 2006). Örek olarak, br şrket daha fazla para kazaablek aacıyla ekstra şçlk saat ç e kadar para ödeeye razı olacağıı bulak ç duyarlılık aalzlerde yararlaır (Wsto, 2004). Kısıtları sağ taraflarıı değş, aaç foksyo katsayılarıı değş, sorua ye br değşke eklees, tekoloj katsayılarıı değş ve sorua ye br kısıtı eklees duyarlılık aalzler le celer (Tütek ve Güüşoğu, 2000). 58

13 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ 3.4. Bulaık AHP Metodolojsde Duyarlılık Aalz Bulaık AHP etodolojs, başlagıçta taılaa proble ç oluşturula krter hyerarşs üzerde çalışır. Dolayısı le proble çözüüde bu krterler gözetlerek alteratfler değerledrlr. Ayı proble set üzerde ye br alteratf eklees duruu ortaya çıktığıda, dğer alteratfler asıl etkleebleceğ görek ç duyarlılık hesapları yapılablektedr. Bu bölüde böyle br duru ç öerle duyarlılık aalz yötee yer verlştr. Bulaık AHP değerledreler ç duyarlılık aalz aşağıdak şeklde odelleeblr. A: Aaç, aa krter veya alt krter C :. Aa krter, alt krter veya alteratf,2,, ve j,2,, C y : Ye aa krter, alt krter veya alteratf l j :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf j. sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e düşük değer j :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf j. sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e olası değer u j :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf j. sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e yüksek değer : Aa krter, alt krter veya alteratf sayısı Yukarıda belrtle sgelere göre bulaık değerledre atrs geel yapısı Tablo 3 te gösterlştr. Tablo 3. Bulaık Değerledre Matrs Mateatksel Göster A açısıda C C 2. C C l 2 2 u 2 l u C 2 /u 2 / 2 /l 2 l 2 2 u 2.. C /u / /l /u 2 / 2 /l 2 Öerle yaklaşıda, değerledreler sırasıda ye alteratfe ataa ağırlıklara göre, dğer alteratfler ltler oluşturuluştur. Bu yapıda oluşa bulaık değerledre atrsler le Bölü.A. da belrtle Bulaık AHP yöte le ağırlık değerler buluaktadır. Bu ağırlık değerler değş aralığıı bulak aacıyla bulaık değerledre atrsler hazırlaışı aşağıda verlştr. W a :. aa krter, alt krter veya alteratf öe düzey alt lt değer W u :. aa krter, alt krter veya alteratf öe düzey üst lt değer Ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratf dğer bütü evcut aa krter, alt krter veya alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya 59

14 Aşkı ÖZDAĞOĞLU alteratfler alt lt değerler verr. Bua lşk bulaık değerledre atrs Tablo 4 te verlştr. Tablo 4. Aaç, Aa Krter veya Alt Krter Açısıda Ye Aa Krter, Alt Krter veya Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs A açısıda C C 2. C C y C l2 2 u2 l u 2/9 /4 2/7 C 2 /u2 /2 /l2 l2 2 u2 2/9 /4 2/7.. 2/9 /4 2/7 C /u / /l /u2 /2 /l2 2/9 /4 2/7 C y 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Bu bulaık değerledre atrsde yararlaarak yapıla Bölü 3.2. de belrtle bulaık hesaplaalar soucu W a elde edlr. Mevcut bütü aa krter, alt krter veya alteratfler ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya alteratfler üst lt değerler verr. Bua lşk bulaık değerledre atrs Tablo 5 te verlştr. Bu bulaık değerledre atrsde yararlaarak yapıla Bölü 3.2 de belrtle bulaık hesaplaalar soucu W u elde edlr. 4. UYGULAMA Çalışada gıda sektörüde faalyet göstere Saek Ulu Maüller Gıda Saay ve Tcaret A.Ş. frasıdak üst düzey yöetde güdee gele br karar sürec ele alııştır. 60

15 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ Tablo 5. Aaç, Aa Krter veya Alt Krter Açısıda Ye Aa Krter, Alt Krter veya Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs A açısıda C C 2. C C y C l2 2 u2 l u 7/2 4 9/2 C 2 /u / 2 2 /l2 l2 2 u2 7/2 4 9/2.. 7/2 4 9/2 C /u / /l /u2 /2 /l2 7/2 4 9/2 C y 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Saek A.Ş. 5 Ek 200 de ulu aüller sektörüde yıllarca söz sahb ola Kapılar, Kareksa, Tarbuşlar, Daa, Ktreller, Özgaz şrketler sadvç ve haburger ekeğ bölüler büyesde toplayarak faalyete başlaıştır. Saek A.Ş, İzr çapıda gıda sektörü le lgl ürü ve hzet sağlaakta ve tekolojye yatırı yaparak üretde kalte, hjye ve uygu fyatı üşterlere suayı teel hzet alayışı hale getrştr. Fraı dört aa üret kale buluaktadır. Bular, haburger ekeğ, büyük haburger ekeğ, sadvç ekeğ ve yarı ekektr. Güde 5 to gb yoğu br haadde akışıı olduğu ve bu haadde %99 uu u olduğu düşüüldüğüde, haadde tedarkçler değerledrles ve ye br tedarkç pyasaya gres duruuda hakkıda blg sahb oluaya ye tedarkç de celeek zoruda olasıı öe daha y alaşılacaktır. Bu aaçla, uygulaa kapsaıda fra le görüşe yapılarak ölçütler belrleştr. Bu ölçütler hyerarşk yapısı Şekl de verlştr. 4.. Krterler ve Hyerarşk Yapı Haadde seçdek etk krterler belrleek üzere yapıla aalzde, br gıda frasıda yöet kadeesde bulua karar vercler le görüşe yapılarak kl karşılaştıra atrsler oluşturuluştur. Yapıla lk görüşe soucuda, karar vercler u seçdek etk krterler öce dört krter altıda toplaış, daha sora bu krterlere göre seç yapıla u tpler karşılaştırılıştır. Bu krterlerde kalte, haadde telkler fade etektedr. Çükü, fraı teel gelr oktası stadart ekek değl, büfelere, 6

16 Aşkı ÖZDAĞOĞLU lokatalara suula haburger ekeğ, büyük haburger ekeğ, sadvç ekeğ, yarı ekek, pzza tabaı gb ürüler le okul katler ve asker brlere hale yolu le belrl br zaa süresce her gü karşılaası taahhüdü verle kek, boğaça gb ürülerdr. Bu edele fraı üretde kulladığı uu kalte bekletler karşılaası rekabet avatajı yarataktadır. Fyat krter, ayı haadde daha düşük br ücret le karşılaası, vade krter se ödees gereke bedele lşk tedarkç tarafıda farklı ödee alteratfler suulasıı fade etektedr. Güve krter se tedarkç le yıllara dayalı br lşk sürdürülesde karşılıklı güve ve alayışı belrtektedr. Akara, Trakya ve İzr u tpler se üç farklı bölge tedarkçs suduğu haadde alteratfler fade etektedr. Aket çalışalarıda aa kütley yasıtacak büyüklükte br örekle oluşturulası gerekrke AHP uygulaasıda karar verle her alada kullaılableceğ ç ve karar vercler sıırlı sayıda kşlerde oluştuğu ç aket gb çok sayıda kşye yapılası br gerekllk değldr. Şekl. E Uygu Haadde Kayağı Seç Hyerarşk Yapısı 62

17 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ 4.2. Alteratfler Ağırlıklarıı Buluası Fradak karar vere yetks ola kşler ortaklaşa karar alarak doldurduğu bulaık değerledre atrsler le dört faktöre göre alteratf kayakları karşılaştırılası soucu elde edle değerler Tablo 6 da verlştr. Tablo 6. Alteratfler Öe Düzeyler Kalte Fyat Vade Güve Akara Trakya İzr Tablo 6 da hesaplaa öe düzeyler celedğde, güve krter açısıda Trakya tp uu öe düzey sıfır olduğu görülektedr. Bu duru Bulaık AHP yöte açısıda karşılaşılablecek doğal br souçtur. Ayı hyerarş yapısıda, ölçütler deterstk değerlerle ve klask yaklaşılar le çözülseyd sıfır çıkayacak acak sıfıra çok yakı, öeseeye ölçütler olarak değerledrlecekt. Bulaık yaklaşıı, AHP dek subjektf değerledrelerdek yaılaları göz öüe alasıı yaıda başka br avatajı da bu oktada ortaya çıkaktadır. Herhag br hyerarş düzeyde yapıla kl karşılaştıralar sırasıda, grubuu çde tü ölçütlere göre öesz kala ölçüt veya ölçütler sıfır çıkarke, asıl üzerde durulası ve göz öüe alıası gereke ölçütü/ölçütler öe düzey artarak karar vere proses başarısıa olulu katkı sağlaaktadır. Bulaıklığı verdğ sapa ktarı ekledğde aslıda kc haadde kayağıı göz öüe alıayacak kadar az öee sahp olduğu ve Akara tp uu güve krter açısıda asıl gözetles gereke seçeek olduğu vurgulaaktadır. Ye Tablo 6 da elde edle verlere göre fraı kulladığı haadde seçeeklerde Akara tp u vade ve güve seçeekler açısıda açık ara le ö sırada buluakta ve kalte açısıda da lk sırada yer alaktadır Model Duyarlılığı: Ye Br Alteratf Eklees Doğrusal progralaa br proble optu çözüüü bulablr. Fakat, yöetcler farklı duruları ve bua uygu ola farklı çözüler de blek sterler. Koşullarda eydaa gelecek değşeler, geçşte elde edle ye tecrübeler ya da problede gözde kaçıp değerledreye alıaya bazı faktörler göz öüe alıalıdır. İşte bu oktada evcut çözüü asıl değşeceğ blek öe kazaaktadır (Walters, 200). Bulaık AHP hesaplaalarıa doğrusal progralaa yaklaşıı yapıldığıda duyarlılık aalzler ç çözüe ye br alteratf eklees duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ kousuda karar vercler blg sahb olak ster. Bu edele, bu çalışada, 63

18 Aşkı ÖZDAĞOĞLU hyerarşk seç yapısıda ye br alteratf ekledğde öe düzeyler hag aralıklarda yer alableceğ celeştr. Modelde evcut bulua üç alteratfe ye br alteratf haadde kayağıı eklees duruuda u seçde etkl ola faktörler öe düzeyler kullaılarak her değerledre tablosua ye br satır ve sütu eklees suretyle ye değerledre yapak ükü olablecektr. Ye alteratfe göre öe düzeylerde oluşacak değş aralıkları hesaplaablr. Bua göre ortaya çıka ye alteratf dğer bütü evcut alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek ve bütü evcut alteratfler ye alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek bulaık hesaplaalar yapılablr. İlk olarak kalte açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve bütü evcut alteratf haadde seçeekler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 7 de gösterlştr. Tablo 7. Kalte Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Kalte açısıda Akara Trakya İzr Ye Alteratf Akara 3/2 2 5/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Trakya 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 7/2 4 9/2 İzr 2/3 3/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 8 dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.399; 0.277; 0.325; 0} olarak elde edlştr. Kalte açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 8 de gösterlştr. Tablo 8. Kalte Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Kalte Açısıda Akara Trakya İzr Ye Alteratf Akara 3/2 2 5/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Trakya 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 İzr 2/3 3/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 8 dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. 64

19 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ Ye alteratf e kötü duru olduğu düşüülerek ye atrs hesapladığıda e y alteratf ola Akara tp uu öe düzeyde br düşe yaşaaktadır. Akara tp u ye duruda da e y alteratf olaktadır. Öe düzey azalasıı br dğer ede de ta puaı üç alteratf yere dört alteratfe dağıtılasıdır. İkc olarak fyat açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve bütü evcut alteratf haaddeler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 9 da gösterlştr. Tablo 9. Fyat Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Fyat Açısıda Akara Trakya İzr Ye Alteratf Akara 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Trakya 3/2 2 5/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 İzr 2/3 3/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Ye Alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 9 dak bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.277; 0.399; 0.325; 0} olarak elde edlştr. Fyat açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 0 da gösterlştr. Tablo 0. Fyat Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Fyat açısıda Akara Trakya İzr Ye alteratf Akara 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Trakya 3/2 2 5/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 İzr 2/3 3/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 0 dak bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. Üçücü olarak vade açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve bütü evcut alteratf haaddeler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo de gösterlştr. 65

20 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo. Vade Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Vade açısıda Akara Trakya İzr Ye alteratf Akara 3/2 2 5/2 3/2 2 5/2 7/2 4 9/2 Trakya 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 7/2 4 9/2 İzr 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.498; 0.25; 0.25; 0} olarak elde edlştr. Vade açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 2 de gösterlştr. Tablo 2. Vade Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Vade açısıda Akara Trakya İzr Ye Alteratf Akara 3/2 2 5/2 3/2 2 5/2 2/9 /4 2/7 Trakya 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 İzr 2/5 /2 2/3 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Ye Alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 2 dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. So olarak vade açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve bütü evcut alteratf haaddeler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 3 te gösterlştr. Tablo 3. Güve Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Güve açısıda Akara Trakya İzr Ye alteratf Akara 5/2 3 7/2 3/2 2 5/2 7/2 4 9/2 Trakya 2/7 /3 2/5 2/5 /2 2/3 7/2 4 9/2 İzr 2/5 /2 2/3 3/2 2 5/2 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 3 tek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.653; 0.08; 0.329; 0} olarak elde edlştr. 66

21 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ Güve açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 4 te gösterlştr. Tablo 4. Güve Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Güve açısıda Akara Trakya İzr Ye alteratf Akara 5/2 3 7/2 3/2 2 5/2 2/9 /4 2/7 Trakya 2/7 /3 2/5 2/5 /2 2/3 2/9 /4 2/7 İzr 2/5 /2 2/3 3/2 2 5/2 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 4 tek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. Yukarıda yapıla şleler soucuda elde edle değş aralıkları Tablo 5 te suuluştur. Tablo 5. Her Faktöre Göre Alteratf Haadde Kayaklarıa İlşk Öe Düzeyler Değş Aralığı Faktör Akara Trakya İzr Ye alteratf Kalte Fyat Vade Güve Çalışaı Soucu Tablo 5, ye br alteratf haadde kayağı eklees duruuda öe düzeyler hag aralıklarda değşeceğ gösterektedr. Tü evcut alteratflere bakıldığıda alt lt değer 0 olaktadır. Bu duru, ye alteratf haadde kayağıı evcut bütü alteratflere barz br şeklde her değerledre krter açısıda üstülük sağlayableceğ olasılığıda dolayı ortaya çıkaktadır. Üst lt değerler celedğde se brbrde farklı değerler buluaktadır. Örek verek gerekrse, Akara tp u kalte krtere göre ye br alteratf eklees duruuda e fazla değer alablecektr. Bua göre, karar verc satı ala şlelerde sadece kalte krter göz öüe alarak karar verek duruuda kalsa d, Akara tp uu öe düzey e olursa olsu sevyes aşaayacağıı blecekt. 67

22 Aşkı ÖZDAĞOĞLU 5. SONUÇ Bulaık AHP etkl ve etk br proble çöze yötedr. Bulaık AHP, proble küçük parçalara ayırır ve hyerarşk br yapıda çözer. Karar proble sosyal, ekook, tekk ve poltk faktörler çereblr. Bulaık AHP kayak dağılıı, fayda-alyet aalz, perforas ölçüü, şe alıacak persoel seç gb koularda kullaılablr. Bulaık AHP dğer br olulu yaı da proble çöze ya da karar alada takı çalışasıa z veresdr. Bulaık AHP kararları, yargıları değerledrede br teel oluşturur. Mateatksel progralaa problelerde katsayılar bldğ halde şleteclk hayatıda katsayılar kolay ve kes ulaşılable değerler olaaktadır. Yöetcler bu edele çoğu kez ateatksel progralaa probleler bleşelerde eydaa geleblecek değşeler optu çözüe etks blek sterler. Çükü yöetcler sadece proble optal çözüü le lgleeeldrler. Ulaşıla optal çözü, proble katsayıları sabt kaldığı sürece geçerldr. Halbuk yöetc, ye br faalyet eklees halde daha öce elde ettğ optal çözüü optallkte çıkarak değşeceğ blr. Bu çalışada, Bulaık AHP hesaplaalarıa ateatksel progralaa yaklaşıı yapıldığıda duyarlılık aalzler ç çözüe ye br alteratf eklees duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ kousuda br yaklaşı ortaya kouştur. Ortaya koa bu duyarlılık aalz yaklaşııda, ye aa krter ç, alt krter veya alteratf dğer bütü evcut aa krter, alt krter veya alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek, oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya alteratfler alt lt değerler verektedr. Mevcut bütü aa krter, alt krter veya alteratfler ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs de bu krterler ağırlıkları açısıda üst lt değerler oluşturuştur. Bu doğrultuda Bulaık AHP adıları uygulaış, evcut aa ve alt krterler ç bulaık değerledre atrs oluşturuluştur. Bu atrs le bulaık hesaplaalar yapılış; Akara, Trakya ve İzr tp ular ç seç krterler ola kalte, fyat, vade ve güve açısıda öe düzey değerler değş aralıkları hesaplaıştır. Örek proble olarak br şletede ortaya çıka haadde htyaçlarıı karşılaak ç ye br tedarkç seç proble seçlştr. Yöet kadeesdek kşler seç yaparke ster steez brçok krter br arada düşüek duruudadır ve bu duru karaşık, çok krterl br karar vere proble olarak ortaya çıkar. Böyles br kararı aaltk olarak odelleebleceğ düşüülerek, bulaık AHP etodolojs le hyerarş oluşturuluş, hesaplaalar le evcut alteratfler arasıda e uygu olaı hasaplaıştır. Br adı sorasıda ye br alteratf ortaya çıkış ve 68

23 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ odel tekrar çalıştırılası yere, hag koşullarda bu alteratf evcut çözüü değştreceğ üzerde br duyarlılık aalz yaklaşıı ortaya kouştur. Bulaık AHP ye uygu olarak haadde seç krterler sevyeledrlş ve proses hesaplaasıyla her br krter ç öe düzey buludukta sora üç farklı haadde alteratf ola Akara, Trakya ve İzr tp ular karşılaştırılış ve ye br tedarkç alteratf eklees duruuda alteratfler öe düzeyler asıl değşklk gösterdğ celeştr. 6. KAYNAKÇA Ackera, K. B., (996), Ptfalls Logstcs Partershps, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 26, 3, Aktaş, E. ve Uleg, F., (2005), Outsourcg Logstcs Actvtes Turkey, The Joural of Eterprse Iforato Maageet, 8, 3, Aderso, D. ve Norra, A., (2002), Procureet of Logstcs Servces-A Mutes Work or A Mult Year Project?, Europea Joural of Purchasg ad Supply Maageet, 8, 3-4. Aoyous, (999), Servce Levels The Thrd Party Logstcs Market. Report Prepared for The Departet of Natoal Defese, Caada, Coveco Lted, Toroto, Ot., Caada. Babbar, S. ve Prasad, S., (998), Iteratoal Purchasg Ivetory Maageet ad Logstcs Research, Iteratoal Joural of Operatos ad Producto Maageet, 8,, Bagch, P. K. ve Vru, H., (998), Logstcal Allaces: Treds ad Prospects Itegrated Europe, Joural of Busess Logstcs, 9,, Bhatagar, R., Sohal, A. S. ve Mlle, R., (999), Thrd Party Logstcs Servces: A Sgapore Perspectve, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 29, 9, Boyso, S., Cors, T., Dreser, M. ve Rabovch, E., (999), Maagg Thrd Party Logstcs Relatoshps: What Does It Take, Joural of Busess Logstcs, 20,, Bozbura, F. T. ve Beşkese, A., (2007), Prortzato of Orgazatoal Captal Measureet Idcators Usg Fuzzy AHP, Iteratoal Joural of Approxate Reasog, 32, 4,

24 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Bozbura, F. T., Beşkese, A. ve Kahraa, C., (2007), Prortzato of Hua Captal Measureet Idcators Usg Fuzzy AHP, Expert Systes Wth Applcatos, 44, 2, Bradley, P., (994), What Really Matters?, Purchasg, 4th July, Che, H., Lee, H., Ay, H. I. ve Tog, Y., (2006), Aalyss of New Product Mx Selecto at TFT-LCD Techologcal Cogloerate Network Uder Ucertaty, Techovato, 26, Cheg, A. C., Che, C. J. ve Che, C. Y., (2008), A Fuzzy Multple Crtera Coparso of Techology Forecastg Methods for Predctg The New Materals Developet, Techologcal Forecastg & Socal Chage, 75,, 3-4. Closs, J. C., Goldsby, T. J. ve Clto, S. R., (997), Iforato Techology Iflueces o World-Class Logstcs Capablty, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 27,, 4 7. Gattora, J. L. ve Walters, D. W., (996), Maagg The Supply Cha: A Strategc Perspectve, Lodo: Maclla. Gu, X. ve Zhu, Q., (2006), Fuzzy Mult-Attrbute Decso-Makg Method Based o Egevector of Fuzzy Attrbute Evaluato Space, Decso Support Systes, 4, 2, Halaç, O., (983), Kattatf Karar Vere Yöteler, Alfa Yayıev, İstabul. Hezer, J. ve Reder, B., (2006), Operatos Maageet, N. J., Pretce Hall. Huag, C. C., Chu, P. Y. ve Chag, Y. H., (2008), A Fuzzy AHP Applcato Goveret-Sposored R&D Project Selecto, Oega, 36, 6, Hu, S. H., (2000), A Hayes Wheelwrght Fraework for Strategc Maageet of Thrd Party Logstcs Servces, Itegrated Maufacturg Systes,, 2, Jharkhara, S. ve Shakar, R., (2007), Selecto of Logstcs Servce Provder: A Aalytc Network Process (ANP) Approach, The Iteratoal Joural of Maageet Scece, 35, 3, Kahraa, C., Cebec, U. ve Da Rua, (2004), Mult-Attrbute Coparso of Caterg Servce Copaes Usg Fuzzy AHP: The Case of Turkey, Iteratoal Joural of Producto Ecoocs, 87, 2,

25 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Bahar 2008/ Kag, He-Yau Lee ve Ay, H. I., (2007), Prorty Mx Plag for Secoductor Fabrcato by Fuzzy AHP Rakg, Expert Systes Wth Applcatos, 32, Kreg, V. B. ve Wu, C. Y., (2007), Decso Support Evaluato of Kowledge Portal Developet Tools Usg A Fuzzy AHP Approach: The Case of Tawaese Stoe Idustry, Europea Joural of Operatoal Research, 76, Kulak, O. ve Kahraa, C., (2005), Fuzzy Mult-Attrbute Selecto Aog Trasportato Copaes Usg Axoatc Desg ad Aalytc Herarchy Process, Iforato Sceces, 70, 2-4, Lagley, C. J., Alle, G. R. ve Tydall, G. R., (2002), Thrd-Party Logstcs Study 2002: Results Ad Fdgs of the Seveth Aual Study, Illos, USA: Coucl of Logstcs Maageet. Lawrece, J. A., ad Pasterak, B. A., (2002), Appled Maageet Scece Modelg, Spreadsheet Aalyss, Ad Coucato For Decso Makg, New York: Joh Wley& Sos Ic. Lee, A. H. I., Che, W. C. ve Chag, C. J., (2006), A Fuzzy AHP ad BSC Approach for Evaluatg Perforace of IT Departet the Maufacturg Idustry Tawa, Expert Systes Wth Applcatos, 34,, Leug, L. C. ve Cao, D., (2000), O Cosstecy ad Rakg of Alteratves Fuzzy AHP, Europea Joural of Operatoal Research, 24,, Lev, R. I., Rub, D. S., Stso, J. P. ve Garder, E. S., (992), Quattatve Approaches to Maageet, New York, Mc-Graw Hll. Lych, C. F., (2000), Logstcs Outsourcg: A Maageet Gude, Illos, USA: Coucl of Logstcs Maageet Publcatos. Maltz, A. B., (995), Why You Outsource Dctates How, Trasportato ad Dstrbuto, March, Mohaty, R. P. ve Deshukh, S. G., (993), Use of Aalytc Herarchy Process for Evaluatg Sources of Supply, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 23, 3, Öztürk, A., (2002), Yöeyle Araştırası, Ek Ktabev, Bursa. Rabovch, E., Wdle, R., Dreser, M. ve Cors, T., (999), Outsourcg of Itegrated Logstcs Fuctos: A Exaato of Idustry Practces, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 29, 6,

26 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Razzaque, M. A. ve Sheg, C. C., (998), Outsourcg of Logstcs Fuctos: A Lterature Survey, Iteratoal Joural of Physcal Dstrbuto ad Logstcs Maageet, 28, 2, Reder, B., Star, R. M. ve Haa, M. E., (2003), Quattatve Aalyss for Maageet, New Jersey, Pretce Hall. Rchardso, H. L., (993), Cotracts Buld Relatoshps, Trasportato ad Dstrbuto, Noveber, Sheu, J. B., (2004), A Hybrd Fuzzy-Based Approach for Idetfyg Global Logstcs Strateges, Trasportato Research, 40,, Stak, T. P. ve Daugherty, P. J., (997), The Ipact of Operatg Evroet o the Forato of Cooperatve Logstcs Relatoshps, Trasportato Research-E (Logstcs ad Trasportato Revew), 33,, Stock, G. N., Gres, N. P. ve Kasarda, J. D., (998), Logstcs Strategy ad Structure - A Coceptual Fraework, Iteratoal Joural of Operatos ad Producto Maageet, 8,, Ta, M. C. Y. ve Tuala, V. M. R., (200), A Applcato of the AHP Vedor Selecto of a Telecoucatos Syste, Oega: Iteratoal Joural of Maageet Scece, 29, 2, Taylor, B. W., (2002), Itroducto to Maageet Scece, N. J., Pretce Hall. Thopso, T. J., (996), A Aalyss Of Thrd Party Logstcs ad Iplcatos for USAF Logstcs, Upublshed Masters Thess, Ar Force Isttute of Techology/GTM/LAL/96S-5, Septeber, Wrght-Patterso Ar Force Base, Oho, subtted. Tolga, E., Derca, M. L. ve Kahraa, C., (2005), Operatg Syste Selecto Usg Fuzzy Replaceet Aalyss ad Aalytc Herarchy Process, Iteratoal Joural of Producto Ecooc, 97,, Tütek, H. ve Güüşoğlu, Ş., (2000), Sayısal Yöteler Yöetsel Yaklaşı, Beta Basıev, İstabul. Walters, D., (200), Quattatve Methods for Busess, Pretce Hall Ic., Harlow. Wsto, W. L., (2004), Operatos Research Applcatos ad Algorths, Lousevlle: Thoso Brooks/Cole. Yu, C. S., (2002), A GP-AHP Method for Solvg Group Decso-Makg Fuzzy AHP Probles, Coputers & Operatos Research, 29, 4,

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Brlk Hava Savua Öcelkler Tespte Bulaık Br Yaklaşı Mehet Kabak Öz Hava savua desteğ belrlees proble savua ssteler verllğde öel br etkye sahp ve karaşık br koudur.

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET

Detaylı

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları 1 8. Ntelksel ( Ölçüleeye Özellkler İç) Kotrol Dyagraları Ürüler taşıası gereke kalte karakterstkler br ya da br kaçı belrlee sesfkasyolara uyayablr. Ntelk olarak adladırıla bu özellk edeyle ürü belrl

Detaylı

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle

Detaylı

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama üleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs uleya Derel Uversty Joural of atural ad Appled ee 7(), 9-7, 0 Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees : Br Uygulaa evl BACALI*, Pıar UÇAR Haettepe

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE. Yıl:7 Sayı: /2 GÜZ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE. Yıl:7 Sayı: /2 GÜZ İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:4 2008/2 GÜZ Sahb İstanbul Tcaret Ünverstes Adına Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayın Kurulu

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

ÜRÜN TASARIM SÜRECİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİ VE BULANIK HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNİN KULLANIMI

ÜRÜN TASARIM SÜRECİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİ VE BULANIK HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNİN KULLANIMI SÜ İİBF Sosyal ve Ekook Araştıralar Dergs 5 ÜRÜN TASARIM SÜRECİNDE BUANIK KAİTE FNKSİYN GÖÇERİMİ VE BUANIK HATA TÜRÜ VE ETKİERİ ANAİZİNİN KUANIMI Esra AYTAÇ * Muhs ÖZDEMİR ** Sel BEKÇİĞU *** ÖZET İşleteler

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ Bu bölüde regresyo odel üzerde gerçekleştrlecek teel kotrol yöteler celeecektr. Bu kısıda açıklaacak ola tekkler sadece doğrusal regresyo ç değl doğrusal olaya

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GÜVENİLİRLİK ANALİZİ ÜZERİNE BİR YAZILIM Volka ETEMAN YÜKSEK LİSANS İstatstk Aabl Dalı 0-04 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdek bütü blgler

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ

BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ Mateatkç Nurda ÇETİN F.B.E.Mateatk Aabl Dalıda Mateatk Prograıda Hazırlaa DOKTORA TEZİ

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir. Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade

Detaylı

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ Gaz Üv. Müh. M. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, -7, 7 Vol, No, -7, 7 ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ İsal Serka ÜNCÜ

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom İnterpolasyonu Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato

Detaylı

Kurumlar Arası Yatay Geçiş Listesi İŞLETME FAKÜLTESİ

Kurumlar Arası Yatay Geçiş Listesi İŞLETME FAKÜLTESİ 2018-2019 Kurular Arası Yatay Geçiş Listesi İŞLETME FAKÜLTESİ Taalaa Taalaa Sıav Yılı Puaı u Prograı Pua Türüde) Traskript ([katkı]= (100'lük) [tra] [trakatkı] Değerledire Yerleştire Puaı Duruu ([katkı]

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Gücellee:3/11/18 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Şeklde verle yüzey gerles duruu ç; (a) Asal düzle açılarıı (b) Asal gerleler (c) Maksu kaya gerles ve bu gerleye karşılık ral gerley buluuz. 5MPa 1MPa y

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda

Detaylı

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun: Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

Oxley modelleme yaklaşımının tahmin doğruluğu ve verimliliğinin arttırılması

Oxley modelleme yaklaşımının tahmin doğruluğu ve verimliliğinin arttırılması Sakarya Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs, 2 (5), ~2, 27 SAKARYA ÜNİVERSİESİ FEN BİLİMLERİ ENSİÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSIY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 247-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

Detaylı

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

Detaylı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'2016, 29 Eylül - 1 Ekim 2016, Eskişehir

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'2016, 29 Eylül - 1 Ekim 2016, Eskişehir Otoatk Kotrol Ulusal oplatısı, OK'2016, 29 Eylül - 1 Ek 2016, Eskşehr Bl Paylaşı Katsayısıı Federe Kala Süzec Perforasıa Etks Effect of Iforato Shar Coeffcet o the Federated Kala Flter Perforace arık Ayabaka

Detaylı

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2 l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı

Detaylı

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Öer.C.9.S.. Temmuz 00.-. ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Semra ERPOLAT Mmar Sa Güzel Saatlar Üverstes Fe Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü,

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm Br Alışverş Merkezde Hzmet Sektörü Đç E Kısa Yol Problem le Br Çözüm Pıar Düdar, Mehmet Al Balcı, Zeyep Örs Yorgacıoğlu Ege Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr Yaşar Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr par.dudar@ege.edu.tr,

Detaylı

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ Ertuğrul AKBAŞ 1 Özle AK 2 1, 2 CBR Yazılı Danışanlık ve Blş steler, 41410, Gebze-Kocael 1 e-posta: ertugrul@cbr.co.tr 2 e-posta: ozle@cbr.co.tr

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve

Detaylı

Üniversite KODU BÖLÜMÜN ADI KON. YER. PUAN EN BAŞARI EN. Üniversitesi) (Tam Burslu) Bilgisayar Mühendisliği (Tam Burslu)

Üniversite KODU BÖLÜMÜN ADI KON. YER. PUAN EN BAŞARI EN. Üniversitesi) (Tam Burslu) Bilgisayar Mühendisliği (Tam Burslu) 2012-2013 Taban Puanları ve Başarı Sıralaması Sıra No Üniversite KODU BÖLÜMÜN ADI KON. YER. PUAN EN BAŞARI EN Genel Devlet Ü. TÜRÜ KÜÇÜK SIRASI* BÜYÜK 1 Koç 203910363 (Tam 6 6 MF-4 535,969 616 539,787

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

KASIM 2009 DA YÖK ÜN 2008 YAYIN SAYILARI VE LİSTEYE YENİ EKLEDİĞİ ÜNİVERSİTELERLE İLGİLİ VERİLER DE KULLANILARAK YENİ SIRALAMA İLAN EDİLECEKTİR

KASIM 2009 DA YÖK ÜN 2008 YAYIN SAYILARI VE LİSTEYE YENİ EKLEDİĞİ ÜNİVERSİTELERLE İLGİLİ VERİLER DE KULLANILARAK YENİ SIRALAMA İLAN EDİLECEKTİR TÜRK ÜNİVERSİTELERİ NİN AKADEMİK PERFORMANSA GÖRE SIRALAMASI TOPLAM PUAN TABLOLARI (HAZİRAN - 2009 ) Tabloların hazırlanmasında kullanılan 9 indikatörle ilgili tüm verilere www.uralalkbulut.com.tr adresindeki

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).

Detaylı

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t) III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

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

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

İçsel Zamanlı Karma Oligopol Piyasaları: Rekabet, Özelleştirme Ve Refah. Murat SARIKAYA 1

İçsel Zamanlı Karma Oligopol Piyasaları: Rekabet, Özelleştirme Ve Refah. Murat SARIKAYA 1 İçsel Zaalı Kara Olgopol Pyasaları: Rekabet, Özelleştre Ve Refah İçsel Zaalı Kara Olgopol Pyasaları: Rekabet, Özelleştre Ve Refah Murat SARIKAYA Özet Bu çalışaı aacı kara olgopol odel teork açıda celeyp

Detaylı

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2 BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ M.Em ÖNCÜ, Yusuf CALAYIR ocume@dcle.edu.tr, ycalayr@frat.edu.tr Öz: Çalışmada, betoarme yapıları Türk Deprem Yöetmelğde (ABYYHY,998) verle talep

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 006, CİLT XXI, SAYI ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI S. Eral DİNÇER ABSTRACT I real worl ecso

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı