It is symmetrical around the mean The random variable has an in nite theoretical range: 1 to +1
|
|
- Yağmur Yener
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 The Normal Distribution f(x) µ s x It is bell-shaped Mean = Median = Mode It is symmetrical around the mean The random variable has an in nite theoretical range: 1 to +1 1
2 If random variable X has a normal distribution with and variance 2, then it is shown as X N(; 2 ) where the probability density function is f(x) = 1 1 p 2 e 2 (x )2 2
3 The cumulative distribution function is f(x) F (x 0 ) = P (X x 0 ) = Z x0 1 f(x)dx 0 x 0 x 3
4 The total area under the curve is 1.0, and the curve is symmetric, so half is above the mean, half is below f(x) P( < X < μ) = 0.5 P(μ < X < ) = µ P( < X < ) = 1.0 X 4
5 The Standardized Normal (Standart Normal Da¼g l m) Any normal distribution can be transformed into the standardized normal distribution (Z), with mean 0 and variance 1 Z = X and Z N(0; 1) It obtains the following f(z) Z ~ N(01), 0 1 Z 5
6 Note that the distribution is the same, only the scale is standardized a b x f(x) = < < = < < σ μ a F σ μ b F σ μ b Z σ μ a P b) X P(a σ b μ σ a μ Z µ 0 6
7 The Standardized Normal Table gives cumula- 7
8 tive probability for any value of z 8
9 Ex: X N(8; 25) ) P (X < 8:6) =? Z = X = 8:6 8 5 = 0:12, P (Z < 0:12) = 0:5478 µ = 8 s = 10 µ = 0 s = X Z P(X < 8.6) P(Z < 0.12) X rassal de¼gişkeninin alabilece¼gi de¼gerlerin %54.78 i 8.6 n n alt ndad r 9
10 For negative Z-values, use the fact that it is symmetric distribution Ex: P (Z < 2:00) =? = P (Z > 2:00) = 1 P (Z < 2:00) ) P (Z < 2:00) = 1 0:9772 = 0: Z Z 10
11 Ex: Finding the X value for a Known Probability X N(8; 25) ise X in hangi de¼geri X in alabilece¼gi tüm de¼gerlerin %20 sinin üstündedir?.20.80?
12 Z de¼geri için bahsi geçen de¼gerin 0.84 oldu¼gunu standart normal tablosundan biliyoruz. O halde Z = X ) X = + Z = 8 + ( 0:84)5 = 3:8 12
13 Lognormal Distribution If X (= ln Y ) is normally distributed with and, then Y has a log-normal distribution ln(x) N(; 2 ) The lognormal distribution is used to model continuous random quantities when the distribution is believed to be skewed, such as certain income and lifetime variables 13
14 The lognormal is skewed to the right (ln100 = 4:6 ln10 = 2:3) 14
15 DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS Sampling from a Population Örnek: 2, 4, 6, 6, 7, 8 say lar ndan oluşan bir populasyonumuz olsun Bu say lardan 3 elemanl bir örneklem (sample) seçebiliriz. Bu elemanlar da 2, 6, 7 olsun. Bu 3 say n n ortalamas 5 tir. Di¼ger yandan populasyonumuzun ortalamas 5.5 tir. 15
16 Örneklemler seçmeye devam edersek Örneklem Ortalama 2, 6, 7 5 2, 7, , 7, , 4, Burada 3 elemanl örneklemlerin ortalamalar n n ne kadar de¼gişebilece¼gi (4.33, 5,..., 5.66) hakk nda kir sahibi olduk (distribution of sample means) 16
17 Sampling Distribution of Sample Means Central Limit Theorem: As n becomes large, the distribution of X Z = X = X = p n approaches the standard normal distribution regardless of the underlying probability distribution. That is X N(; 2 n ) 17
18 The standard deviation of the distribution of X decreases when sample size, n; increases 18
19 Law of large numbers: Central limit theorem states that X N(; 2 =n). Hence, as n become large, the mean of the samples, X, converges to the population mean, : 19
20 CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULA- TION A point estimator of a population parameter is a function of the sample information that yields a single number An interval estimator of a population parameter is a rule for determining (based on the sample information) a range, or interval, in which the parameter is likely to fall 20
21 Interval Estimation Assume is a random variable P (a < < b) = 1 the quantity 100(1 )% is called the con - dence level of the interval the interval from a to b is called the 100(1 )% con ence interval of 21
22 Con dence Interval Estimation for the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Known Örnek: Ortalamas, standart sapmas olan bir populasyondan n elemanl bir X örneklemi seçip bununla populasyonun ortalamas n aral k tahmini ile bulmak istersek Örne¼gin bu da¼g l m n sadece ortadaki %90 l k bölümüyl ilgilendi¼gimizde, iki kenardan da %5 lik bölümü at yoruz Sa¼g taraftan att ¼g m zda ilgilendi¼gimiz Z de¼gerinin 1:645 oldu¼gunu, sol taraftan att ¼g m zda ise bunun 22
23 simetri¼gi olan 1:645 olaca¼g n bulabiliriz 23
24 %90 güven aral ¼g şu şekilde bulunabilir 0:90 = P ( 1:645 < Z < 1:645) 1:645 < x = p n < 1:645 x 1:645 p < x < 1:645 p n n 1:645 p < < x + 1:645 p n n Örneklem ortalamas ndan standart sapma sa¼ga ve sola gitti¼gimizde populasyon ortalamas için %90 güven aral ¼g n elde etmiş oluyoruz 24
25 Farkl örneklemler kullan ld ¼g nda () için aşa¼g daki gibi güven aral klar elde edilebilecektir Bu güven aral klar n n %90 yü içerecektir 25
26 Güven aral klar n n genel şekli %90 un d ş nda en çok kullan lan güven aral klar %95 ve %99 dur 26
27 Bunlar için de¼gerleri s ras yla %5 ve %1 dir z de¼gerleri ise F (z =2 ) = F (z 0:025 ) = 1:96 F (z =2 ) = F (z 0:005 ) = 2:575 27
28 Con dence Interval Estimation for the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Unknown: The t Distribution For a random sample from a normal pupulation with mean and variance 2, the random variable X has a normal distribution with mean and variance 2 =n; i.e. X Z = = p n has the standard normal distribution. 28
29 But if is unknown, usually sample estimate is used; X t = s x = p n In this case the random variable t follows the Student s t distribution with (n 1) degrees of freedom 29
30 A random variable having the Student s t distribution with degrees of freedom will be denoted t. Then t ; is the number for which P (t > t ; ) = 30
31 31
32 A 100(1 )% con dence interval for the population mean, variance unknown, given by x t n 1;=2 s x p n < < x + t n 1;=2 s x p n 32
33 Örnek: Rassal bir şekilde seçilmiş 6 araban n galon/mil cinsinden yak t tüketimlerişu şekildedir: 18.6, 18.4, 19.2, 20.8, 19.4 ve E¼ger bu arabalar n seçildi¼gi populasyona ait arabalar n yak t tüketimi normal da¼g l yorsa, bu populasyonun ortalama yak t tüketimi için %90 güven aral ¼g n bulunuz Populasyon varyans verilmedi¼ginden önce örneklem varyans n hesaplay p önceki sayfadaki for- 33
34 mülü kullanabiliriz. Örneklem varyans için i x i x 2 i Sums ,282 34
35 Dolay syla örneklem ortalamas np x i i=1 x = n örneklem varyans np (x i x) 2 i=1 s 2 = = n 1 ve standart sapmas = 116:9 6 np i=1 x 2 i x 2 n 1 s x = p :96 = :98 = 19:5 = :5 2 5 = 35
36 Arad ¼g m z güven aral ¼g x t n 1;=2 s x p n < < x + t n 1;=2 s x p n where n = 6 =2 = :10=2 = :05 ) t 5;:05 = 2:015 19:48 2:015 :98 p 6 < < 19:48 + 2:015 :98 p 6 dolay s yla 18:67 < < 20:29 36
37 Farkl güven aral klar n n sonucu ise aşa¼g daki gibidir 37
38 HYPOTHESIS TESTING We test validity of a claim about a population parameter by using a sample data Null Hypothesis: The hypothesis that is maintained unless there is strong evidence against it Alternative Hypothesis: The hypothesis that is accepted when the null hypothesis is rejected Note: If you do not reject the null hypothesis, it does not mean that you accept it. You just fail to reject it 38
39 Simple Hypothesis: A hypothesis that population parameter,, is equal to a speci c value, 0 H 0 : = 0 Composite Hypothesis: A hypothesis that population parameter is equal to a range of values 39
40 Hypothesis Test Decisions: Type I Error: Rejecting a true null hypothesis Type II Error: The failure to reject a false null hypothesis Signi cance Level of a Test: The probability of making Type I error, which is often denoted in percentage and by : Power of a Test: The probability of not making Type II error 40
41 Null is True Null is False Reject Null Type I Error Correct Fail to Reject Null Correct Type II Error Type I and Type II errors are inversely related: As one increases, the other decreases (but not one to one) 41
42 Tests of the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Known A random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean and known variance 2. We know that this sample mean has a standard normal distribution X Z = = p n with mean 0 and variance 1 42
43 A test with signi cance level of the null hypothesis H 0 : = 0 against the alternative H 1 : > 0 is obtained by using the following decision rule x Reject H 0 if : 0 = p n > z or equivalently x > 0 + z = p n 43
44 If we use a gure 44
45 In this case is the signi cance level of the test (Probability of rejecting a true null hypothesis) If it was two-sided test, the signi cance level of the test would had been 2 Yet, the power of the test (The probability of not rejecting a false null hypothesis) is not 1 2: Because, if null hypothesis is wrong, then you hold the alternative hypothesis. It means the underlying distribution is di erent 45
46 Örnek: Bir mal n üretim sistemi do¼gru olarak çal şt ¼g zaman, ürünlerin a¼g rl ¼g n n ortalamas n n 5 kg, standart sapmas n n da 0.1 kg oldu¼gu, ve bu a¼g rl klar n normal bir da¼g l ma sahip oldu¼gu görülmüştür. Üretim müdürü taraf ndan yap lan bir de¼gişiklik sonucunda, ortalama ürün a¼g rl ¼g n n artmas, ama standart sapmas n n de¼gişmemesi amaçlanm şt r. Bu de¼gişiklikten sonra 16 elemanl rassal bir örneklem seçildi¼gi zaman, bu örneklemdeki ürünlerin ortalama a¼g rl ¼g kg olarak bulunmuştur. Son populasyondaki ürün 46
47 a¼g rl ¼g n n 5 kg olmas null hipotezini, alternatif hipotez olan 5 kg dan büyük olmas hipotezine göre %5 ve %10 önem derecesinde (signi cance level) test ediniz Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : = 5 şu alternetif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : > 5 Aşa¼g daki koşul sa¼gland ¼g zaman H 0 H 1 a 47
48 karş reddedebiliriz X = p n > z Soruda verilenler: x = 5:038 0 = 5 n = 16 = :1; dolay s yla X 0 = p n = 5:038 5 :1= p 16 = 1:52 Önem derecesi %5 ise; standart normal tablosundan %5 e denk gelen z de¼geri z 0:05 = 1:645 48
49 dolay s yla 1.52 bu say dan daha büyük olmad ¼g ndan null hipotezini %5 önem seviyesinde reddedemiyoruz (fail to reject) Önem derecesi %10 ise; standart normal tablosundan %10 e denk gelen z de¼geri z 0:1 = 1:28 bu sefer 1.52 bu say dan daha büyük oldu¼gundan null hipotezini %10 önem düzeyinde reddedebiliyoruz 49
50 Probability Value (p-value)*: In the previous example we have seen that we could not reject a test at %5 signi cance level, but at %10. Hence it is possible to nd the smallest signi cance level at which the null hypothesis is rejected, this is called p-value of a test. Formally, if random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean and known variance 2, and if the observed sample mean is x, the null hypothesis H 0 : = 0 50
51 is tested against the alternative H 1 : > 0 The p-value of the test is p value = P ( x = p n z p j H 0 : = 0 ) 51
52 Örnek: Bir önceki örnekte X 0 = p n = 5:038 5 :1= p 16 = 1:52 bulunmuştu. Bu eşitli¼gi sa¼glayan de¼geri standart normal tablosundan olarak bulunabilir, testin p-de¼geridir. Şekille gösterirsek 52
53 Simple Null Against Two-Sided Alternative To test the null hypothesis H 0 : = 0 against the alternative at signi cance level H 1 : 6= 0 use the following decision rule Reject H 0 if : or X 0 = p n < z =2 X 0 = p n > z =2 53
54 Şekille gösterirsek 54
55 Tests of the Mean of a Normal Distribution: Population Variance Unknown We are given a random sample of n observations was obtained from a normally distributed population with mean. Using the sample mean and sample standart deviation, x and s respectively, we can use the following tests with signi cance level 55
56 1. To test the null hypothesis H 0 : = 0 or H 0 : 6 0 against the alternative H 1 : > 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n > t n 1; 56
57 2. To test the null hypothesis H 0 : = 0 or H 0 : > 0 against the alternative H 1 : < 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n < t n 1; 57
58 3. To test the null hypothesis against the alternative H 0 : = 0 H 1 : 6= 0 the decision rule is as follows x Reject H 0 if : 0 s x = p n < t n 1;=2 x or 0 s x = p n > t n 1;=2 58
59 bunu şekille gösterirsek 59
60 Assessing the Power of a Test Determining the Probability of Type II Error Consider the test H 0 : = 0 against the alternative H 1 : > 0 using the decision rule Reject H 0 if : x 0 = p n > z 60
61 Now suppose the null hypothesis is wrong and the population mean,, is in the region of H 1. Type II error is the failure to reject a false null hypothesis. Thus, we consider a = such that > 0. Then the probability of making Type II error is = P (z < x = p n ) therefore the Power of a Test (the probability of not making Type II error) 1 61
62 Örnek: Daha önce verdi¼gimiz örnekte, 16 elemanl rassal bir örneklem seçildi¼gi zaman, bu örneklemdeki ürünlerin ortalama a¼g rl ¼g n n 5 kg olmas null hipotezini, alternatif hipotez olan 5 kg dan büyük olmas hipotezine göre %5 önem derecesinde test etmiştik Biz aşa¼g daki hipotezi H 0 : = 5 şu alternatif hipoteze göre test etmek istiyoruz H 1 : > 5 62
63 Soruda verilenler: 0 = 5 n = 16 2 = :1 z = z :05 = 1:645; dolay s yla H 0 H 1 a karş reddetmek için karar kural (decision rule) x 0 = p n = x 5 :1=4 > 1:645 ya da x > 1:645 (:1=4) + 5 = 5:041 bu da demek oluyor ki örneklem ortalamas den küçük oldu¼gunda null hipotezimizi reddedemiyor olaca¼g z 63
64 Diyelim ki populasyon ortalamas 5.05 olsun (yani alternatif hipotez do¼gru olsun), ve null hipotezimizi reddetmeyerek Type II Error yapma ihtimalimizi bulal m. Yani populasyon ortalamas 5.05 iken örneklem ortalamas n n den küçük olma ihtimalini P ( X 5:041) = P (Z 5:041 = p n ) 5:041 5:05 = P (Z ) = P (Z :36) :1=4 = 1 :64 = 0:36 64
65 dolay s yla testimizin gücü P ower = 1 = :64 65
66 Şekille gösterirsek 66
We test validity of a claim or a conjecture (hypothesis) about a population parameter by using a sample data
CHAPTER 10: HYPOTHESIS TESTS OF A SINGLE POP- ULATION Concepts of Hypothesis Testing We test validity of a claim or a conjecture (hypothesis) about a population parameter by using a sample data 1 Null
DetaylıCHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS. Sampling from a Population
CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS Sampling from a Population Örnek: 2, 4, 6, 6, 7, 8 say lar ndan oluşan bir populasyonumuz olsun Bu say lardan 3 elemanl bir örneklem (sample) seçebiliriz. Bu
DetaylıCHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION
CHAPTER 8: CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATION: ONE POPULATION A point estimator of a population parameter is a function of the sample information that yields a single number An interval estimator of a population
DetaylıIstatistik ( IKT 253) 5. Çal şma Sorular - Cevaplar 10. CHAPTER ( HYPOTHESIS TESTS OF A SINGLE POPULATION) 1 Ozan Eksi, TOBB-ETU
TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 5. Çal şma Sorular - Cevaplar 10. CHAPTER ( HYPOTHESIS TESTS OF A SINGLE POPULATION) 1 Soru 1 (Tests of the Mean of a Normal Distribution: Population Variance
DetaylıIstatistik ( IKT 253) 4. Çal şma Sorular - Cevaplar 7. CHAPTER (DISTRIBUTION OF SAM- PLE STATISTICS) 1 Ozan Eksi, TOBB-ETU
TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 4. Çal şma Sorular - Cevaplar 7. CHAPTER (DISTRIBUTION OF SAM- PLE STATISTICS) 1 Soru 1-(Sampling Distribution of Sample Means): Bir bölgedeki evlerin ortalama
DetaylıWEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.
WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS Lect. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr 2 INTERPOLATION Introduction A census of the population of the United States is taken every 10 years. The following table
DetaylıIstatistik ( IKT 253) Normal Da¼g l m Çal şma Metni
TO-ETÜ, Iktisat ölümü Istatistik ( IKT 253) Normal Da¼g l m Çal şma Metni Ortalamas 0, standart sapmas 1 olan normal da¼g l ma standart normal da¼g l m denir ve bu da¼g l m n de¼gerleri z ile gösterilir.
Detaylı1 I S L U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m
1 I S L 8 0 5 U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m 2 0 1 2 CEVAPLAR 1. Tekelci bir firmanın sabit bir ortalama ve marjinal maliyet ( = =$5) ile ürettiğini ve =53 şeklinde
DetaylıIstatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar
TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 1. Çal şma Sorular - Cevaplar Soru 1: Bir hafta boyunca saat 2-3pm aras nda bir ma¼gazay ziyaret eden insan say s aşa¼g daki gibidir Pzt. Sa. Çar. Per. Cu.
DetaylıImagine that there are 6 red, 3 green and 2 blue balls in a bag. What is the probability of not drawing a blue ball if you draw 4 ball in a row
Örnek Sorular Imagine that there are 6 red, 3 green and 2 blue balls in a bag. What is the probability of not drawing a blue ball if you draw 4 ball in a row without putting them back into the bag? Bir
DetaylıBBM Discrete Structures: Midterm 2 Date: , Time: 16:00-17:30. Question: Total Points: Score:
BBM 205 - Discrete Structures: Midterm 2 Date: 8.12.2016, Time: 16:00-17:30 Ad Soyad / Name: Ögrenci No /Student ID: Question: 1 2 3 4 5 6 7 Total Points: 12 22 10 10 15 16 15 100 Score: 1. (12 points)
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
DetaylıExponential Distribution. diger. Probability Distributions. Sürekli Şans Değişkenleri. 0 diger. SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Probability Distributions Probability Distributions SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Dr. Mehmet AKSARAYLI Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri Bölümü
DetaylıThis is the variable that is used in the Random Experiment
CHAPTER 5 & 6: DISCRETE AND CONTINUOUS PROBABILITY DISTRIBUTIONS New Notation: X: Random variable (Rassal, Rastgele De¼gişken) This is the variable that is used in the Random Experiment X=x is the set
Detaylı1 Ozan Eksi, TOBB-ETU
Ex: S = [1; 2; 3; 4; 5; 6] A = [2; 4; 6] B = [4; 5; 6] Complements: A = [1; 3; 5] B = [1; 2; 3] Intersections: A \ B = [4; 6] A \ B = [5] Unions: A [ B = [2; 4; 5; 6] A [ A = [1; 2; 3; 4; 5; 6] = S 1 Ex:
DetaylıKazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek
T testi Kazanımlar Z puanları yerine T istatistiğini ne 1 zaman kullanacağını bilmek 2 t istatistiği ile hipotez test etmek 3 Cohen ind sini ve etki büyüklüğünü hesaplamak 1 9.1 T İstatistiği: zalternatifi
DetaylıAppendix C: İstatistiksel Çıkarsama
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama Doç.
DetaylıÇan eğrisi biçimindeki simetrik dağılımdır.
Normal Dağılım Çan eğrisi biçimindeki simetrik dağılımdır. Ortalama ve varyans (standart sapma) dağılımın şeklini belirler Ortalama ve varyans normal dağılımın parametreleridir. Ezberlemenize gerek olmayan
DetaylıWEEK 4 BLM323 NUMERIC ANALYSIS. Okt. Yasin ORTAKCI.
WEEK 4 BLM33 NUMERIC ANALYSIS Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi BLM33 NONLINEAR EQUATION SYSTEM Two or more degree polinomial
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
Detaylı4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.
4. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi BLM33 NONLINEAR EQUATION SYSTEM Two or more degree polinomial
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
DetaylıÖrneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı
Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı Ortalama veya korelasyon gibi istatistiklerin dağılımıdır Çıkarımsal istatistikte örneklem dağılımı temel fikirlerden biridir. Çıkarımsal istatistik
DetaylıATILIM UNIVERSITY Department of Computer Engineering
ATILIM UNIVERSITY Department of Computer Engineering COMPE 350 Numerical Methods Fall, 2011 Instructor: Fügen Selbes Assistant: İsmail Onur Kaya Homework: 1 Due date: Nov 14, 2011 You are designing a spherical
DetaylıSürekli Rastsal Değişkenler
Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım
DetaylıFINITE AUTOMATA. Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1
FINITE AUTOMATA Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1 Protocol for e-commerce using e-money Allowed events: P The customer can pay the store (=send the money- File to the store) C The
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
Detaylı12. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. yasinortakci@karabuk.edu.tr
1. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi DIVIDED DIFFERENCE INTERPOLATION Forward Divided Differences
DetaylıNumune Kodu ve parti no
Numune Kodu ve parti no Numune tipi Kimin tarafından üretildiği Numune formu ve şekli Sertifikalandıran Kurum Konsantrasyonlar Elde edilen konsantrasyon değerleri Ortalama Standart Sapmalar % 95 Karbon
DetaylıUYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI
1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
DetaylıT.C. Hitit Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı
T.C. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı X, Y, Z KUŞAĞI TÜKETİCİLERİNİN YENİDEN SATIN ALMA KARARI ÜZERİNDE ALGILANAN MARKA DENKLİĞİ ÖĞELERİNİN ETKİ DÜZEYİ FARKLILIKLARININ
DetaylıMatematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce
Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce Tanım - Definition Tanım nasıl verilmelidir? Tanım tanımlanan ismi veya sıfatı yeterince açıklamalı, gereğinden fazla detaya girmemeli ve açık olmalıdır. Bir
DetaylıISSN: Yıl /Year: 2017 Cilt(Sayı)/Vol.(Issue): 1(Özel) Sayfa/Page: Araştırma Makalesi Research Article
VII. Bahçe Ürünlerinde Muhafaza ve Pazarlama Sempozyumu, 04-07 Ekim 2016 ISSN: 2148-0036 Yıl /Year: 2017 Cilt(Sayı)/Vol.(Issue): 1(Özel) Sayfa/Page: 173-180 Araştırma Makalesi Research Article Akdeniz
DetaylıEco 338 Economic Policy Week 4 Fiscal Policy- I. Prof. Dr. Murat Yulek Istanbul Ticaret University
Eco 338 Economic Policy Week 4 Fiscal Policy- I Prof. Dr. Murat Yulek Istanbul Ticaret University Aggregate Demand Aggregate (domestic) demand (or domestic absorption) is the sum of consumption, investment
DetaylıInterval Estimation for Nonnormal Population Variance with Kurtosis Coefficient Based on Trimmed Mean
ORİJİNAL ARAŞTIRMA ORIGINAL RESEARCH DOI: 10.5336/biostatic.2017-57348 Interval Estimation for Nonnormal Population Variance with Kurtosis Coefficient Based on Trimmed Mean Budanmış Ortalamaya Dayalı Basıklık
DetaylıYüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)
4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama
DetaylıTanı Testlerinin Değerlendirilmesi. ROC Analizi. Prof.Dr. Rian DİŞÇİ
Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi ROC Analizi Prof.Dr. Rian DİŞÇİ İstanbul Üniversitesi, Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi Ve Biyoistatistik Bilim Dalı Tanı Testleri Klinik çalışmalarda, özellikle
DetaylıMerkezi Limit Teoremi
Örnekleme Dağılımı Merkezi Limit Teoremi Şimdiye kadar normal dağılıma uygun olan veriler ile ilgili örnekler incelendi. Çarpıklık gösteren veriler söz konusu olduğunda ne yapılması gerekir? Hala normal
DetaylıGelir Dağılımı ve Yoksulluk
19 Decembre 2014 Gini-coefficient of inequality: This is the most commonly used measure of inequality. The coefficient varies between 0, which reflects complete equality and 1, which indicates complete
Detaylıa, ı ı o, u u e, i i ö, ü ü
Possessive Endings In English, the possession of an object is described by adding an s at the end of the possessor word separated by an apostrophe. If we are talking about a pen belonging to Hakan we would
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
DetaylıPresent continous tense
Present continous tense This tense is mainly used for talking about what is happening now. In English, the verb would be changed by adding the suffix ing, and using it in conjunction with the correct form
DetaylıAR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ
AR. GÖR. SİBEL AL PROF. DR. HÜLYA ÇINGI HACETTPE ÜNİVERSİTESİ İSTATİSTİK BÖLÜMÜ Genel bilgiler Yöntemin tanımı İki safhalı örnekleme yönteminde medyan tahmin edicileri Tahmin edicilerin etkinlikleri Sayısal
DetaylıBİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER
BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü
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
DetaylıAppendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
DetaylıArýza Giderme. Troubleshooting
Arýza Giderme Sorun Olasý Nedenler Giriþ Gerilimi düþük hata mesajý Þebeke giriþ gerilimi alt seviyenin altýnda geliyor Þebeke giriþ gerilimi tehlikeli derecede Yüksek geliyor Regülatör kontrol kartý hatasý
DetaylıBBM Discrete Structures: Final Exam Date: , Time: 15:00-17:00
BBM 205 - Discrete Structures: Final Exam Date: 12.1.2017, Time: 15:00-17:00 Ad Soyad / Name: Ögrenci No /Student ID: Question: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Total Points: 6 16 8 8 10 9 6 8 14 5 10 100 Score:
DetaylıCmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria
CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria General The project was evaluated in terms of the following criteria: Correctness (55 points) See Correctness Evaluation below. Document (15 points)
DetaylıProbability: A measure that assigns real numbers to events (the chance that an uncertain event will occur). It is always between 0 and 1
CHAPTER 4: ELEMENTS OF CHANCE: PROBABILITY METHODS Important Terms Random Experiment: Any process leading to an uncertain outcome Outcome: The result obtained through experiment Sample Space: The set of
DetaylıContext-Free Grammars and Languages
Context-Free Grammars and Languages We have seen that many languages cannot be regular. Thus we need to consider larger classes of langs, called Context- Free Languages (CFL). These langs have a natural,
DetaylıD-Link DSL 500G için ayarları
Celotex 4016 YAZILIM 80-8080-8081 İLDVR HARDWARE YAZILIM 80-4500-4600 DVR2000 25 FPS YAZILIM 5050-5555-1999-80 EX-3004 YAZILIM 5555 DVR 8008--9808 YAZILIM 80-9000-9001-9002 TE-203 VE TE-20316 SVDVR YAZILIM
DetaylıSPSS (Statistical Package for Social Sciences)
SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable
DetaylıEGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY
EGE UNIVERSITY ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING COMMUNICATION SYSTEM LABORATORY INTRODUCTION TO COMMUNICATION SYSTEM EXPERIMENT 4: AMPLITUDE MODULATION Objectives Definition and modulating of Amplitude
DetaylıKULLANILAN MADDE TÜRÜNE GÖRE BAĞIMLILIK PROFİLİ DEĞİŞİKLİK GÖSTERİYOR MU? Kültegin Ögel, Figen Karadağ, Cüneyt Evren, Defne Tamar Gürol
KULLANILAN MADDE TÜRÜNE GÖRE BAĞIMLILIK PROFİLİ DEĞİŞİKLİK GÖSTERİYOR MU? Kültegin Ögel, Figen Karadağ, Cüneyt Evren, Defne Tamar Gürol 1 Acibadem University Medical Faculty 2 Maltepe University Medical
Detaylıise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı
Trend Analizi Eğer zaman serisi i rastgele dağılmış ğ değil ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı yansıtmayacak,
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi
IE 303T Sistem Benzetimi 1 L E C T U R E 5 : O L A S I L I K T E K R A R 2 Review of the Last Lecture Random Variables Beklenen Değer ve Varyans Moment Kesikli Dağılımlar Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı
DetaylıIstatistik ( IKT 253) 3. Çal şma Sorular - Cevaplar 5. CHAPTER (DISCRETE PROBABIL- ITY DISTRIBUTIONS - SÜREKS IZ OLASI- LIK DA ¼GILIMLARI)
TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü Istatistik ( IKT 253) 3. Çal şma Sorular - Cevaplar 5. CHAPTER (DISCRETE PROBABIL- ITY DISTRIBUTIONS - SÜREKS IZ OLASI- LIK DA ¼GILIMLARI) 1 Soru 1 : Bir ma¼gazaya gelen herhangi
DetaylıYrd. Doç.Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi, NEF, Fizik Eğitimi. Hipotez Testine Giriş
Yrd. Doç.Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi, NEF, Fizik Eğitimi 5. ders Hipotez Testine Giriş Yrd. Doç.Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi, NEF, Fizik Eğitimi Hipotez Yazma Popülasyon hakkındaki
DetaylıSÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla
DetaylıProperties of Regular Languages. Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği - TY 1
Properties of Regular Languages Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği - TY 1 Properties of Regular Languages Pumping Lemma. Every regular language satisfies the pumping lemma. If somebody
DetaylıFirst Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences
First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences Zehra Taşkın, Umut Al & Umut Sezen {ztaskin, umutal, u.sezen}@hacettepe.edu.tr - 1 Plan Need for content-based
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R
IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık
DetaylıYarışma Sınavı A ) 60 B ) 80 C ) 90 D ) 110 E ) 120. A ) 4(x + 2) B ) 2(x + 4) C ) 2 + ( x + 4) D ) 2 x + 4 E ) x + 4
1 4 The price of a book is first raised by 20 TL, and then by another 30 TL. In both cases, the rate of increment is the same. What is the final price of the book? 60 80 90 110 120 2 3 5 Tim ate four more
DetaylıÖZET Amaç: Yöntem: Bulgular: Sonuçlar: Anahtar Kelimeler: ABSTRACT Rational Drug Usage Behavior of University Students Objective: Method: Results:
ÖZET Amaç: Bu araştırma, üniversite öğrencilerinin akılcı ilaç kullanma davranışlarını belirlemek amacı ile yapılmıştır. Yöntem: Tanımlayıcı-kesitsel türde planlanan araştırmanın evrenini;; bir kız ve
DetaylıTOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü - Istatistik ( IKT 253) 2. Çal şma Sorular - Cevaplar 4. CHAPTER (PROBABILITY METH- ODS - OLASILIK METODLARI)
TOBB-ETÜ, Iktisat Bölümü - Istatistik ( IKT 253) 2. Çal şma Sorular - Cevaplar 4. CHAPTER (PROBABILITY METH- ODS - OLASILIK METODLARI) 1 Soru 1: Bir torba içinde 4 mavi, 4 tane de k rm z bilye olsun. 4
Detaylı2010 oldu¼gundan x 2 = 2010 ve
) 444400 say s ndaki rakamlar n yerleri de¼giştirilerek 7 basamakl kaç farkl say yaz labilir? Çözüm : Bu rakamlar n bütün farkl 7 li dizilişlerinin say s 7! olacakt r. Bu dizilişlerin 4!! soldan ilk rakam
DetaylıDairesel grafik (veya dilimli pie chart circle graph diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:"pie chart"), istatistik
DAİRESEL GRAFİK Dairesel grafik (veya dilimli diyagram, sektor grafiği) (İngilizce:"pie chart"), istatistik biliminde betimsel istatistik alanında kategorik (ya sırasal ölçekli ya da isimsel ölçekli) verileri
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıYTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
DetaylıDelta Pulse 3 Montaj ve Çalıstırma Kılavuzu. www.teknolojiekibi.com
Delta Pulse 3 Montaj ve Çalıstırma Kılavuzu http:/// Bu kılavuz, montajı eksiksiz olarak yapılmış devrenin kontrolü ve çalıştırılması içindir. İçeriğinde montajı tamamlanmış devrede çalıştırma öncesinde
DetaylıBölüm 6. Diziler (arrays) Temel kavramlar Tek boyutlu diziler Çok boyutlu diziler
Bölüm 6 Diziler (arrays) Temel kavramlar Tek boyutlu diziler Çok boyutlu diziler Chapter 6 Java: an Introduction to Computer Science & Programming - Walter Savitch 1 Genel Bakış Dizi: Hepsi aynı türde
DetaylıSpectrum of PCM signal depends on Bit rate: Correlation of PCM data PCM waveform (pulse shape) Line encoding. For no aliasing:
Spectrum of PCM signal depends on Bit rate: Correlation of PCM data PCM waveform (pulse shape) Line encoding For no aliasing: Bandwidth of PCM waveform: Quantizing noise caused by the M-step quantizer
DetaylıQuarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking
Quarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking E September 2018 E Report Code: DE13 November 2018 Contents Page No. Number of Banks... Number of Employees. Bank Employees by Gender and
DetaylıBağlaç 88 adet P. Phrase 6 adet Toplam 94 adet
ÖNEMLİ BAĞLAÇLAR Bu liste YDS için Önemli özellikle seçilmiş bağlaçları içerir. 88 adet P. Phrase 6 adet Toplam 94 adet Bu doküman, YDS ye hazırlananlar için dinamik olarak oluşturulmuştur. 1. although
DetaylıEXAM CONTENT SINAV İÇERİĞİ
SINAV İÇERİĞİ Uluslararası Öğrenci Sınavı, 45 Genel Yetenek 35 Matematik sorusunu içeren Temel Öğrenme Becerileri Testinden oluşmaktadır. 4 yanlış cevap bir doğru cevabı götürür. Sınav süresi 90 dakikadır.
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
Detaylı10.7442 g Na2HPO4.12H2O alınır, 500mL lik balonjojede hacim tamamlanır.
1-0,12 N 500 ml Na2HPO4 çözeltisi, Na2HPO4.12H2O kullanılarak nasıl hazırlanır? Bu çözeltiden alınan 1 ml lik bir kısım saf su ile 1000 ml ye seyreltiliyor. Son çözelti kaç Normaldir? Kaç ppm dir? % kaçlıktır?
DetaylıCases in the Turkish Language
Fluentinturkish.com Cases in the Turkish Language Grammar Cases Postpositions, circumpositions and prepositions are the words or morphemes that express location to some kind of reference. They are all
DetaylıB a n. Quarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking System. Report Code: DE13 July 2018
B a n Quarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking System H June 2018 T Report Code: DE13 July 2018 Contents Page No. Number of Banks... Number of Employees. Bank Employees by Gender
Detaylıfonksiyonu, her x 6= 1 reel say s için tan ml d r. (x 1)(x+1) = = x + 1 yaz labilir. Bu da; f (x) = L
Limit Bu bölümde, matematik analizde temel bir görevi olan it kavram incelenecektir. Analizdeki bir çok problemin çözümünde it kavram na gereksinim duyulmaktad r. Bunlardan baz lar ; bir noktada bir e¼griye
DetaylıARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmini I 1 ARALIK TAHMİNİ INTERVAL ESTIMATION): Nokta tahmininde ilgilenilen anakütle parametresine ilişkin örneklem bilgisinden hareketle tek bir sayı üretilir. Bir nokta
DetaylıAt home we miss your attention and kindness and every single moment we had here...
At home we miss your attention and kindness and every single moment we had here... Summer Nights in Pine Beach Resort I sincerely believe that if Mr. G le is not a Tourism expert but Mechanical Engineer
DetaylıUBE Machine Learning. Kaya Oguz
UBE 521 - Machine Learning Kaya Oguz Support Vector Machines How to divide up the space with decision boundaries? 1990s - new compared to other methods. How to make the decision rule to use with this boundary?
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
Detaylı"Şirket" Sunucusu ve Başarı Mobile Arasındaki HTTP Veri Aktarımı için Etkileşim Teknik Protokolü
"Şirket" Sunucusu ve Başarı Mobile Arasındaki HTTP Veri Aktarımı için Etkileşim Teknik Protokolü BAŞARI Mobile tarafından desteklenmektedir. 1. Genel Bakış Bu döküman ile Şirket Adı nın ve Basari Mobile
DetaylıÖZET YENİ İLKÖĞRETİM II. KADEME MATEMATİK ÖĞRETİM PROGRAMININ İSTATİSTİK BOYUTUNUN İNCELENMESİ. Yunus KAYNAR
ÖZET YENİ İLKÖĞRETİM II. KADEME MATEMATİK ÖĞRETİM PROGRAMININ İSTATİSTİK BOYUTUNUN İNCELENMESİ Yunus KAYNAR AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EĞİTİM BİLİMLERİ ANA BİLİM DALI Ağustos
DetaylıTEST RESULTS UFED, XRY and SIMCON
TEST RESULTS UFED, XRY and SIMCON Test material : SIM card Tested software : UFED 3.6, XRY 6.5, SIMcon v1.2 Expected results : Proper extraction of SMS messages Date of the test : 02.04.2013 Note : The
DetaylıSöke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi*
91 Söke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi* Hakan Destici (1) Cengiz Özarslan (2) (1) Söke Ziraat Odası, Söke / Aydın (2) ADÜ Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü,
DetaylıQuarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking System
Quarterly Statistics by Banks, Employees and Branches in Banking System March 2018 Report Code: DE13 April 2018 Contents Page No. Number of Banks... Number of Employees. Bank Employees by Gender and Education
Detaylı1) 6 kişilik bir aile yuvarlak bir masa etraf nda, anne ile baban n yan yana oturmamas koşulu ile kaç farkl biçimde oturabilir?
) 6 kişilik bir aile yuvarlak bir masa etraf nda, anne ile baban n yan yana oturmamas koşulu ile kaç farkl biçimde oturabilir? Çözüm: Önce, anne ile baban n yan yana oturma durumunu düşünelim. Anne ile
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Kazanımlar 1 2 3 4 5 6 Değişkenlerin ilişkisini açıklamak ve hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısı Örneklem r ile evren korelasyonu hakkında hipotez testi yapmak Spearman
DetaylıBBM Discrete Structures: Final Exam - ANSWERS Date: , Time: 15:00-17:00
BBM 205 - Discrete Structures: Final Exam - ANSWERS Date: 12.1.2017, Time: 15:00-17:00 Ad Soyad / Name: Ögrenci No /Student ID: Question: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Total Points: 6 16 8 8 10 9 6 8 14 5 10
DetaylıTanrının Varlığının Ontolojik Kanıtı a
Iğd Üniv Sos Bil Der / Igd Univ Jour Soc Sci Sayı / No. 8, Ekim / October 2015: 13-19 Entelekya / Entelecheia Tanrının Varlığının Ontolojik Kanıtı a Çeviren İLYAS ALTUNER b Geliş Tarihi: 01.10.2015 Kabul
DetaylıBÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2
1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle
DetaylıÇalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18
1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30
DetaylıGAZİ İLKÖĞRETİM OKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI YETİŞTİRME KURSU İNGİLİZCE DERSİ 6. SINIF KURSU YILLIK PLANI
GAZİ İLKÖĞRETİM OKULU 2011 2012 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI YETİŞTİRME KURSU İNGİLİZCE İ 6. SINIF KURSU YILLIK PLANI HAFTA KONU KAZANIMLAR ARAÇ 1. HAFTA 14-19 KASIM 2011 Subject Pronouns, Familiy members, Am,
Detaylıİstatistiksel Kavramların Gözden Geçirilmesi
İstatistiksel Kavramların Gözden Geçirilmesi İstatistiksel Çıkarsama Ekonometri 1 Konu 3 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike
Detaylı