Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları
|
|
- Çağatay Ağçay
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Altıncı Bölüm Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; - Kalite çemberi problem çözme yöntemlerini bilecek, - Temel problem çözme yöntemlerini anlayacak, - Temel problem çözme yöntemlerinin nasıl kullanmak gerektiğini göreceksiniz, Anahtar Kavramlar Problem çözme Pareto Akış diyagramı Histogram Kotrol kartı İçindekiler Akış Diyagramı 6.2 Çetele Tablosu 6.3 Histogram Analizi 6.4 Pareto Analizi 6.5 Sebep Sonuç Analizi 6.6 Serpilme Diyagramı 6.7 Kontrol Kartları
2 2 Sakarya Üniversitesi 6. PROBLEM ÇÖZME ARAÇLARI Hedef: Kalite çemberi problem çözme yöntemlerini bilmek Kalite çemberlerinde sorun çözmek için kullanılan yöntemler temel yöntemler ve ileri düzey yöntemler şeklinde iki grupta toplanabilir: Birinci gruptaki yöntemler, çember üyelerinin, çemberin dışında kimseden yardım almadan, çok sık kullanıldıkları temel nitelikteki tekniklerdir. Akış diyagramı, çetele tablosu, Pareto analizi, sebepsonuç diyagramı, histogram analizi, kontrol grafikleri ve serpilme diyagramı temel problem çözme yöntemleridir. Bu teknikler, belirli ilkeler çerçevesinde gerçekleştirildiğinden, temel kalite çemberi çalışma yöntemleri olarak da değerlendirilmektedir. İleri düzey yöntemler ise, derinlemesine araştırma yapmaya yarayan ve daha fazla bilgi gerektiren niteliktedir. Çember üyeleri, bu teknikleri ancak rehberlerin, yöneticilerin ve bu konularda yetişmiş kalite uzmanlarının yardımı ile kullanabilmektedirler. Bu grupta, varyans analizi, Taguchi yöntemi, dağılım diyagramları, kontrol çizelgeleri ve matrisler gibi ileri düzey istatistik teknikler vardır. Bu bölümde temel problem çözme yöntemleri ele alınacaktır. Ishikawa nın Süreç İyileştirme Araçları 1) Akış Diyagramı (Süreç Haritası), 2) Çetele Tablosu 3) Histogram Analizi, 4) Pareto Analizi 5) Sebep-Sonuç Diyagramı 6) Serpilme Diyagramı 7) Kontrol Kartları.
3 3 6.1 Akış Diyagramı Akış diyagramında kullanılan şekillerinin anlamı
4 4 Sakarya Üniversitesi 6.2 Çetele Tablosu Problemin farkına varabilmek ve bu problemlere çözüm arayabilmek için verilerden yaralanılır. Veri toplarken 5N + 1K kuralına göre hareket etmeli, yapılacak yanlışlıkların hatalı kararlara neden olabileceği unutulmamalıdır. Ne toplanacak, Niçin toplanacak, Nerede veya nereden toplanacak, Nasıl toplanacak, Ne zaman toplanacak, Kim toplayacak, Veri toplamak gerçekleri anlamamıza yardım eder. Veri toplamadan önce bilinmesi gereken, bunu neden yaptığımızdır. Bu durum şu amaçlar için gerekebilir: 1) Mevcut durum hakkında bilgi sahibi olmak,
5 5 2) Problemleri ortaya çıkarmak, 3) Problemlere neden olabilecek faktörleri araştırmak, 4) Çalışma şartlarını iyileştirmek, 5) İyileştirme sonrası ile ilk durumu karşılaştırabilmek, 6) Oylama yaparken gerçekçi kararlar verebilmek. Veri Toplama Şekilleri: 1. Ölçerek veri toplama: Uzunluk, ağırlık, sıcaklık, zaman, mukavemet 2. Sayarak veri toplama: Kusurlu birim sayısı, iade ürün sayısı, reddedilen ürün sayısı 3. Sıralayarak veri toplama: 1. vardiya, 2. vardiya, birinci büküm, ikinci büküm, vs. 4. Okuma ile veri toplama: Tablo değerleri, raporlar, talimatlar, Örnek olması bakımından 200 kişinin çalıştığı bir firmada, çalışanların kıdem (yıl) durumları araştırılmış ve sonuçlar aşağıdaki tabloda verilmiş olsun: Tablo adet gözlem değeri (ölçüm sırasına göre)
6 6 Sakarya Üniversitesi Dağınık ve anlamsız sayılar yığınından ibaret olan bu tablonun daha anlaşılır olması için sayılar küçükten büyüğe doğru sıralanır. Tablo 6.2 Gözlem değerleri küçükten büyüğe sıralanmış Gözlem değerlerinin küçükten büyüğe doğru sıralanması sonucunda tablodan da görüleceği gibi daha önce dağınık ve karmaşık biçimde bulunan değerler bir düzene kavuşmuşlardır. Hatta bu tablo yardımıyla en küçük ve en büyük gözlem değerlerini hemen görmek mümkün olur. Böylece gözlem değerlerinin hangi aralıkta dağıldığı da anlaşılır. Çalışanların kıdem durumlarına göre dağılımını görmek için çetele tablosu hazırlanır.
7 7 Tablo 6.3 Çetele Tablosu Kıdem (yıl) Kıdeme Göre Personel Sayısı 1 ///// //// 2 ///// / 3 4 //// 5 / 6 ///// //// 7 8 ///// /// 9 /// Çetele tablosundaki çizgiler sayılır ve frekans (sıklık) tablosuna yazılır, Tablo 6.4 Frekans Tablosu Kıdem (yıl) İşçi Sayısı (frekans) Toplam Histogram Birimler aynı makinede, aynı operatör tarafından üretilmiş olsalar bile, ölçüm değerlerinde az çok bir farklılık vardır.
8 8 Sakarya Üniversitesi Ölçüm değerlerinin birbirlerine ne kadar yakın veya birbirlerindenn ne kadar farklı olduğunu görmek için histogram etkili bir araçtır. Ölçüm değerlerinin birbirlerine olan yakınlığı veya dağılımı, ürünlerin standartlara ne kadar uyup uymadıklarını da gösterir. Histogram, rakamlarla ifade edilebilen uzunluk, ağırlık, sertlik, zaman gibi ölçülebilen verilerin nasıl dağıldığını göstermek için kullanılır. Histogram, aşağıda görüldüğü gibi birbirine bitişik sütunlardan oluşan bir grafiktir. İşçi Sayısı Kıdem Şekil 6.7 Histogram Histogram Nasıl Çizilir? 1. Belirli bir zaman dilimi içinde yapılan ölçümler bir tablo haline getirilir, (Bunun için en azından 100 ölçüm veya gözlem yapılmalıdır) 2. Yapılan ölçümleri sayınız ve bulduğunuz sayıyı N olarak gösteriniz. Tablodaki ölçümlerin sayısı 100 olduğundan, N 100 dür. 3. Tablodaki her satır için ölçümlerin ve en büyük (max.) ve en küçük (mm.) değerlerini bulun, Her satırın en büyük değerini bulun ve max. Sütununa yazın, Aynı şekilde her satırın en küçük değerini bulun ve mm sütununa yazın,
9 9 Tablo adet ölçüm değerleri Örnek Ölçüm Değerleri No Max. Min Toplam Max. sütununda en büyük değeri bulun ve en alttaki satıra yazın Min sütununda en küçük değeri bulun ve en alttaki satıra yazın, Değişim aralığını (R), en büyük max değeri ve en küçük min değerleri arasındaki farkı bularak hesaplayın, R = (max değer - min değer) = ( )= 150
10 10 Sakarya Üniversitesi Tablo 6.7. Max. ve mm. değerlerinin tabloya eklenmesi Örnek Ölçüm Değerleri No Max. Min * * * Histogramda kaç tane sınıf olacağım belirleyin, Sınıf sayısını k ile gösterin, Sınıf sayısının 7 den az 15 den fazla olmamasına dikkat edin, Sınıf sayısını belirlemek için gözlem sayısının karekökünü alın, Gözlem sayısı N=100 olduğundan: k N sınıf sayısı bulunur.
11 11 5. Sınıf aralığını ( s) bulmak için s R k formülü kullanılarak, R 150 s 15 bulunur. k 10 s nin ondalıklı çıkması halinde en yakın tamsayı alınır. 6. İlk sınıfın alt ve üst sınırları belirlenir, En küçük gözlem değeri olan 137 rakamı ilk sınıfın alt sınırı olarak yazılır, Ak sınır değeri ile sınıf aralığı toplanır ve ilk sınıfın üst sınırı olarak yazılır, = 152 Böylece ilk sınıfın alt ve üst sınır değerleri şeklinde bulunur. 7. İkinci sınıfın alt ve üst sınırları belirlenir; Birinci sınıfın üst sınır değeri olan 152 rakamı ikinci sınıfın alt sınırı olarak yazılır, İkinci sınıfın alt sınır değeri ile hesaplanan sınıf aralığı değeri toplanır ve ikinci sınıfın üst sınırı olarak yazılır, Bu şekilde ikinci sınıfın da alt ve üst sınırları şeklinde belirlenmiş olur. 8. Bu işlemler diğer sınıflar için de yapılır ve tablonun 1. Kolonunda gösterilir. 9. Sınıfların orta değerleri hesaplanır ve tablonun 2. kolonunda gösterilir, Birinci sınıfın orta noktasını örnek olsun diye hesaplarsak; ,5 bulunur. 10. Gözlem değerleri, 3. Kolondaki çetele kısmında bulundukları sınıfın hizasında çizgi olarak işaretlenir, Sınıfların üst sınır değerlerine eşit olan gözlemler bir sonraki sınıfta gösterilirler, Son sınıfın üst sınır değerlerine eşit olan gözlemler ise sınıf sayısını artırmamak için bu sınıfta gösterilir. 11. Çetele kısmındaki çizgiler sayılır ve 4. Kolondaki frekans kısmında rakamla gösterilirler. 12. Frekansların toplamı gözlem sayısına (N) eşit çıkar.
12 12 Sakarya Üniversitesi Tablo 6.8 Çetele Tablosu Ölçü Sınıfları Sınıf Ortası Çetele Tablosu Toplam ///// ///// ///// / ///// //// ///// ///// / ///// / //// ///// //// 4 Toplam 100 Ölçüm sınıflan yatay eksende, sınıf değerlerinin frekansları da dikey eksende olmak üzere histogram çizildiğinde aşağıdaki grafik elde edilir. Histogram, ölçüm değerlerinin hangi sınıflarda toplandığını ve dağılmanın şeklini görsel olarak yansıtmaktadır Şekil ölçüm değerinin histogramla gösterilmesi
13 13 Histogram yardımıyla prosesin izlenmesi:
14 14 Sakarya Üniversitesi 6.4 Pareto Analizi Hataların % 80 i bunlara sebep olan faktörlerin %20 sinden kaynaklanır. 1. Iskartaya (şikâyetlere) sebep olan hataların bir listesini yapınız ve daha sonra hata sayısını 5 e indiriniz. 2. Muayyen bir zaman içinde şikâyetler hakkında veri toplayınız. 3. Araştırma sonunda bütün hata (şikâyet) çeşitlerinin adetlerini veya maliyetlerini tespit ediniz ve bunları toplam hata (şikâyet) yüzdesine oranlayınız. 4. Bu yüzdeleri toplayarak bir Pareto diyagramı çiziniz. 1. Adım: Kontrol tablosuna belirli bir zaman aralığında ortaya çıkan hatalar işaretlenir, toplamı alınır.
15 15 Tablo 6.5 Kontrol tablosu ( çizgi diyagramı ile aynı) Çember Adı Kontrol Tablosunun Adı :... Veri Toplama Aralığı :... Hata Türü A B C D E F A y l a r Toplam ///// / ///// ///// ///// ///// // ///// //// ///// ///// ///// /// ///// Toplam Adım: Hatalar tekrar sayılarına göre büyükten küçüğe doğru sıralanır. Hata Tanımları Sayısı HATA Yüzdesi (%) Kümülatif Hata yüzdesi (%) D 175 C 110 F 100 A 50 B 40 E 25 Toplam 500
16 16 Sakarya Üniversitesi 3. Adım: Hata sayılarının yüzdesi hesaplanır ve hata yüzdesi hanesine yazılır 175 D için hata % hesabı: A için hata % hesabı: Hata Tanımları Sayısı HATA Yüzdesi (%) D C F A B 40 8 E 25 5 Toplam Kümülatif Hata yüzdesi (%) 4. Adım: Hata yüzdeler yukardan aşağıya doğru toplanarak yazılır ve kümülatif hata % hanesine yazılır. Hata Tanımları Sayısı HATA Yüzdesi (%) Kümülatif Hata yüzdesi (%) D C F A B E Toplam
17 17 5. Adım: ikinci adımdaki sıraya göre sütun grafiği çizilir. Hata sayısı D C F A B E Hata türleri Şekil 6.2 Pareto diyagramı için ilk hazırlık 6. Adım: Dördüncü sıraya göre sütun grafiğinin sağ ekseni % esasına göre çizilir Toplam hata D C F A B E 0 Şekil 6.3 Pareto diyagramı
18 18 Sakarya Üniversitesi 7. Adım: Hataların % 80 nin D, C ve F hatalarından ileri geldiği anlaşılır. (Buna göre, iyileştirmeye öncelikle bu D, C ve F hatalarından başlanmalıdır) 8. Adım: İyileştirme öncesi ve sonrası durum tablo üzerinde karşılaştırılır. (a) İyileştirme öncesi durum Hatalar Sayısı Hatalar Yüzdesi Kümülatif D C F A B E Toplam b) İyileştirme sonrası durum Hatalar Hatalar Kümülatif Sayısı Yüzdesi D C F A B E Toplam Karşılaştırma yapabilmek için iyileştirme alanı grafik üzerinde gösterilir.
19 19 Şekil 6.4 İyileştirme öncesi- sonrası karşılaştırma 6.5 Sebep - Sonuç Diyagramı (Balık kılçığı veya Ishikawa Diyagramı) Bu diyagram, problemin ortaya çıkmasında etkili olan sebepleri bulmaya yarayan etkili ve oldukça kullanışlı bir yöntemdir. Dikkatli bir şekilde hazırlanmış bir diyagram, problem üzerinde etkili olabilecek tüm sebepleri ve aralarındaki ilişkileri açık bir şekilde gösterebilir. Böyle bir çalışma, probleme nasıl yaklaşılacağını sistematik bir şekilde açıklayabildiği için, probleme çözüm bulmak kolaylaşır. Sebep-sonuç diyagramının görünüşü balık kılçığını andırdığı için balık kılçığı diyagramı olarak da isimlendirilir. Bu yöntem 1943 yılında ilk kez Kaoru Ishikawa tarafından ileri atılıp kullanılmaya başladığı için Ishikawa diyagramı olarak da bilinir. Sebep - Sonuç diyagramını hazırlamak için şu adımların yapılması gerekir: 1. Pareto analizinden elde edilen sonuca göre kalite problemi (sonuç) seçilir, 2. Çözülmesi istenen bu kalite probleminin gruptaki üyeler tarafından anlaşılabilmesi için açık bir şekilde tanımlanır, 3. Sebep - Sonuç diyagramının çizim aşamasındaki adımlara geçilir:
20 20 Sakarya Üniversitesi 1.Adım: Soldan sağa doğru ana çizgi çizilir ve okun ucuna kalite problemi yazılır, 2. Adım 6 M sınıflaması adı verilen (İnsan, Malzeme, Metot, Makine, Yönetim, Çevre) ana sebepleri ana çizgi üzerinde belirtilir. 3. Adım: Ana sebeplerden hangilerinin üzerinde çalışılacağına karar verilir. Sebep-sonuç diyagramında sonucu etkileyen faktörler 6 M nitelendirilen aşağıda görüldüğü gibidir: grubu olarak 1. İnsan (Man), 2. Makine (Machine), 3. Malzeme (Material), 4. Yönetim (Management),
21 21 5. Çevre-ortam (Medium), 6. Metot (Method) Kalite problemlerine çözüm aranırken sebep-sonuç diyagramı sistematik biçimde ve kolaylıkla hazırlanabilir. Hazırlık aşamasında ana sebepleri etkileyen küçük-büyük her türlü sebepler eksiksiz biçimde tanımlanmalıdır. Burada amaç bilinen verilerden hareketle bilinmeyenlere doğru sistematik biçimde yaklaşabilmektir. 4. Adım: Ana sebeplere etki eden faktörlerin belirlenmesine geçilir. Problem için ana sebepler tek tek gözden geçirilir ve beyin fırtınası oturumunu başlatılır. Üyelerden sırayla düşünceleri alınır, NNNNNK uygulanır, Her üye düşüncesinin hangi ana sebep grubuna girdiğini belirtir, Üyeler tarafından ileri sürülen nedenler ana sebeplerin alt sebeplen olarak kılçığın tali dallarına eklenebilir, Beyin fırtınası, fikirler tükeninceye kadar devam eder. 5. Adım: Hangi nedenleri değiştirebiliriz sorusuna cevap aramak için sebep-sonuç diyagramı tamamlanır. Karışıklığı önlemek için sebep-sonuç diyagramını parçalara bölmek problemin sebeplerini daha açık şekilde gösterir.
22 22 Sakarya Üniversitesi 6. Adım: Oylama En önemli problemleri bulabilmek için oylama yapılır, En fazla oy alan faktörler daire içine alınarak önem sırasına göre numaralandırılır. Şekil 6.5 Bulanık çay sorunu için sebep sonuç grafiği 6.6 Serpilme Diyagramı Birimler üzerinde yapılan ölçümlerde, X değişkeninin değerleri değişirken, buna bağlı olarak Y değişkeninin değerleri de değişiyorsa bu iki değişken arasında bir ilişkinin bulunduğu söylenebilir. Üretim miktarının artmasıyla birim maliyetin azalması, gelir seviyesinin artmasıyla tasarrufların artması, bir ürünün reklâm masrafları artarken satışlarının da artması gibi ilişkiler buna örnektir. Bu ilişki yeteri kadar kuvvetli ise ve matematik bir fonksiyonla
23 23 ifade edilebilirse, değişkenlerden birine ait değerler bilindiğinde diğerine ait değerleri tahmin edebilme imkânı doğabilir.
24 24 Sakarya Üniversitesi İki değişken arasındaki ilişkinin nasıl olduğunu anlamak için X ve Y değerlerinin serpilme diyagramını çizmek gereklidir. Serpilme diyagramı yalnız ilişkinin olup olmadığını ve fonksiyonel şeklini göstermekle kalmaz, aynı zamanda ilişkinin derecesini de gösterir. Gerçekten, diyagramda noktalar arasından bir doğru veya eğri geçirildiğinde noktaların bu doğru veya eğri etrafındaki dağılımları, uzaklıkları ne kadar çoksa ilişki o kadar zayıf, ne kadar az ise ilişki o kadar kuvvetlidir. Örneğin şekil 1 ve Şekil 2 de görülen serpilme diyagramlarında noktalar bir doğru üzerinde sıralanmakta, bu ise değişkenler arasında tam bir ilişki olduğuna işaret etmektedir
25 25
26 26 Sakarya Üniversitesi 6.7 Kontrol Kartları Walter Andrew Shewhart ( ) Shewhart, 1920 li yıllarda çalıştığı Bell Telephone Laboratories firmasında kalite geliştirme ve problem çözme konularında istatistik araçları kullanmış, X ve R proses kartlarını geliştirmiştir. Shewhart, kaliteyi objektif kalite ve subjektif kalite diye ikiye ayırır. Kalite esasen subjektifdir ve kişiye göre değişir. Shewhart, kaliteyi müşteri isteklerine uygunluk olarak tanımlar. Kontrol Kartları: - Süreç iyileştirme konusunda kanıtlanmış bir tekniktir, - Etkin bir kusur önleme yöntemidir, - Gereksiz yere sürecin ayarlamasını engelleyebilir, - Proses yeteneği hakkında bilgi verir. Shewhart; Çok sayıda gözlem ve istatistik analizle elde ettiği sonuçlara göre sürecin doğal değişkenliğini hesaplamış, bu değişkenliğin 3 standart sapma sınırlarına ise "Kontrol Limitleri " adını vermiştir.
27 27
28 28 Sakarya Üniversitesi
29 29
30 30 Sakarya Üniversitesi
31 31
32 32 Sakarya Üniversitesi Değerlendirme Soruları 1. Aşağıdakilerden hangisi kalite problemlerini çözmek üzere kullanılan araçlardan biri değildir? a) Pareto analizi b) Yakınlık diyagramı c) Histogram d) Kontrol Kartı e) Çetele tablosu 2. Seksene Yirmi kuralı hangi sorun çözme aracının ilkesidir? a) Pareto analizi b) Yakınlık diyagramı c) Histogram d) Kontrol Kartı
33 33 e) Çetele tablosu 3. Jishu Kanri aşağıdaki ifadelerden hangisine karşılık gelir? a) Kalite çemberi b) Hayat boyu istihdam c) Sürekli gelişme d) Öneri sistemi e) Kıdeme göre ücret 4. Kalite çemberlerinde yaygın biçimde kullanılan 7 sorun çözme yöntemini, biçimsel bir işleyiş ve yapıya kavuşturan bilim adamı kimdir? a) Prof. Dr. Kaoru Ishikawa b) Prof. Dr. E. Deming c) Prof. Dr. Juran d) Masai Imai e) JUSE 5. Aynı birimde çalışan, benzer işleri yapan, kalite yönetimi faaliyetlerini gönüllü olarak yerine getirmeyi üstlenen az sayıda iş görenin bir araya gelerek kalite problemlerini çözebilmek için kullandıkları araçlara ne isim verilir. a) Kalite iyileştirme araçları b) 7 problem çözme aracı c) Deming çözüm araçları d) 7 yönetim aracı e) Altı sigma yöntemleri Kaynakça Özkan, Yılmaz (2008), Toplam Kalite, Sakarya Yayıncılık, Sakarya
KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik
KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik İKİNCİ DÜNYA SAVAŞI SONRASI, KAORU ISHIKAWA, ÜLKESİNE GELEN İKİ A.B.D.Lİ UZMAN JOSEPH JURAN VE EDWARSD DEMING İLE TANIŞIR. KAORU ISHIKAWA, KALİTEYE İLİŞKİN BU
DetaylıKök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması
326 Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması 1 Prof.Dr. Yılmaz ÖZKAN and 2 Abdulkadir ALTINSOY * 1 Prof.Dr. Faculty of Political Science, Sakarya University,
DetaylıKALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME 16.12.2014
KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON ANALİZ VE DEĞERLENDİRME GEÇMİŞ DERSLERDE, KK UN ÇEŞİTLİ AŞAMALARINDA NÜMUNE ALMA UYGULAMALARINI, KABUL VEYA RED ŞEKLİNDE ANLIK KARAR VERME UYGULAMALARINI; ÖLÇME TEKNİKLERİNİ
DetaylıFREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 FREKANS VERİLERİ 3.1. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler
Detaylı5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur.
1. PARETO DİYAGRAMI Nedir? Azalan bir sırada düzenlenmiş ve frekansları gösteren bir çubuk diyagram olup, problem çözme çalışmasının başlangıç noktasını/noktalarını seçmek amacıyla kullanılmaktadır. Pareto
Detaylı8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
DetaylıBÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ
BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği
Detaylıİstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ
İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ KALİTE VE KALİTE KONTROLÜ Kalitenin Tanımı Kalite, kullanıma uygunluktur (Juran). Kalite, bir ürünün gerekliliklere uygunluk
DetaylıÖrnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?
İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin
DetaylıBölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıVERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 VERİLERİ ÖZETLEME 3.. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler
Detaylı4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti
4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168
DetaylıBölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması
Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2
2.SUNUM Belirli bir amaç için toplanmış verileri anlamlı haline getirmenin farklı yolları vardır. Verileri sözel ifadelerle açıklama Verileri tablolar halinde düzenleme Verileri grafiklerle gösterme Veriler
DetaylıDENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı
DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıKALİTE YÖNETİMİ. Hafta 8. Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN SAKARYA ÜNİVERSİTESİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ KALİTE YÖNETİMİ Hafta 8 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
DetaylıKALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER
1 KALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER Prof. Dr. Kaoru Ishikawa bir isletmedeki problemlerin %95 inin kalite kontrolünün yedi tekniği ile (grafik yöntemler) çözülebileceğini
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıGRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-
GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,
DetaylıGRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.
GRAFİKLER Verilerin matematiksel temellere sahip şekiller olarak gösterilmelerine grafik adı verilir. Araştırmalarda elde edilen veriler genellikle düzensiz ham verilerdir. Grafikler gözlem sonuçlarının
DetaylıKalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma
Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak
DetaylıÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıDENEY 1 - SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET
AMAÇ: DENEY 1 - SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET Bir nesnenin sabit hızda, net kuvvetin etkisi altında olmadan, düzgün bir hat üzerinde hareket etmesini doğrulamak ve bu hızı hesaplamaktır. GENEL BİLGİLER:
DetaylıYedi Temel Araç. Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler. 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler
Yedi Temel Araç Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler Histogram Sebep Sonuç Diyagramı Kontrol Çizelgesi Pareto Diyagramı Kontrol Kartları Yayılım (Scatter) Diyagramları 7M Araçları (Yedi
Detaylıİstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014
İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak
DetaylıTEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar
TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla
DetaylıDers 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
DetaylıBASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL
BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ Doç. Dr. Nihal ERGİNEL Problemin ve nedenlerinin araştırılması, problemin doğru tanımlanması en önemli adımdır. Eğer problem doğru tanımlanmaz ise, doğru çözümlere ulaşılamaz.
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıMerkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
DetaylıVERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME
BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik
Detaylıİstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya başlanmıştır. Ders 1 Minitab da
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıVerilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler
Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler Frekans Dağılımları Verilerin Düzenlenmesi Sıralı dizi bir dizi verinin küçükten büyüğe yada büyükten küçüğe göre sıralanması Dağılı
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıTekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma
ÖLÇÜM SİSTEMİ ANALİZİ (MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - MSA) Ölçüm Sistemi Varyansının Türleri Ölçüm sistemi hataları beş grupta ele alınır. Sapma Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık,
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıProjenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması
Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması Projenin Amacı : YGS de başarılı olmak isteyen bir öğrencinin, istatistiksel yöntemler çerçevesinde, sınavda çıkan soru sayısını,
DetaylıENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri Basit Seriler Elde edilecek ham verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilere basit seri denir ÖRNEK:
Detaylıİçindekiler KALİTE KONTROL KALİTE KALİTE GÜVENCESİ MUAYENE KALİTE KONTROL
İçindekiler KALİTE KONTROL... 1 İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL... 2 1. İPK Uygulaması... 3 1.1. Çetele Tablosu/Veri Toplama... 5 1.2. Pareto Analizi... 6 1.3. Sebep-Sonuç/Balık Kılçığı Diyagramları... 8
DetaylıBİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları
BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları Excel ile grafik kullanımı 7.Hafta Microsoft Excel-2 Dr. Onur TUNABOYU 1 Grafiğe bakıldığında her bir verinin anlaşılacağı şekilde; Grafik Başlığı,
Detaylıveriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilmesi ve alternatif çözümler
911-00-TA 004 10.12.22 1/5 1.Amaç Bu talimatin amacı; ürün tedarikinden başlayarak müşteri şikayetlerine kadar olan tüm aşamalarda sağlıklı veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi,
DetaylıVerilerin Düzenlenmesi
Verilerin Düzenlenmesi İstatistiksel verileri anlamlı hale getirmenin 5 ayrı yolu: 1. Sözel ifadelerle açıklama 2. Tablolar halinde düzenleme 3. Seriler halinde düzenleme 4. Grafiklerle gösterme 5. Bu
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
DetaylıKALİTE YÖNETİMİ SİSTEMLERİ
Kalite Yönetimi Sistemleri Posta Hizmetleri Ön Lisans Programı KALİTE YÖNETİMİ SİSTEMLERİ 1 Kalite Yönetimi Sistemleri İçindekiler 1.1. Dersin Amacı... 3 1.2. Öğrenme Çıktıları... 3 1.3. Ders kaynakları...
DetaylıPARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi
İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında Uygulamaları Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi 1 Pareto analizi, değişik sayıdaki önemli nedenleri daha az önemde olan nedenlerden ayırmak için kullanılan
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tablo Hazırlama Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Bir çalışmada elde edilen
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ
ÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ Doç. Dr. Alper Serdar ANLI 5.Hafta ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ Genel bir deyişle herhangi bir arazi parçasının şeklini ve büyüklüğünü belirtecek planın çıkarılabilmesi için gereken
Detaylı3/29/2011. Create PDF files without this message by purchasing novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Problem Çözme Teknikleri: Pareto Prensibi, Tabakalama Analizi, Çeteleler Prof. Dr. Burak BİRGÖREN Endüstri Mühendisliği Bölümü - Kırıkkale Üniversitesi Pareto Prensibi ve Diyagramı Wilfredo Pareto: İtalyan
DetaylıDers 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıToplam Kalite Yönetimi ve Kalite Maliyetleri
A.Ü. SİYASAL BİLGİLER FAKÜLTESİ İŞLETME DOKTORA PROGRAMI Toplam Kalite Yönetimi ve Kalite Maliyetleri Ömer ERDOĞAN Yönetim Muhasebesi Aralık 2014 Kalite Nedir? Kalite en basit tanımıyla, müşteri isteklerine
DetaylıGruplanmış serilerde standart sapma hesabı
Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Örnek: Verilen gruplanmış serinin standart sapmasını bulunuz? Sınıflar f i X X X m i f i. m i m i - (m i - ) f i.(m i - ) 0 den az 3 4 den az 7 4 6 dan az 4 6
DetaylıKAİZEN. Marmara üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İleri Üretim Teknikleri Dersi. Hazırlayan: Mine Bihter ONUR
KAİZEN Marmara üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İleri Üretim Teknikleri Dersi Hazırlayan: Mine Bihter ONUR Kaizen Kavramı Kai Zen İyi Değişim Kaizen :Japonca iyiye doğru değişim anlamına gelir. Kaizen
DetaylıİSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI
İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel
DetaylıÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:
ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO: İMZA: 2011-2012 ÖĞRETİM YILI TIP 1. SINIF TEMEL BİYOİSTATİSTİK DERSİ ARA SINAVI (04.11.2011) Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı Başarılar Temel Biyoistatistik dersi
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Hangi Grafik?Neden? 1. Veri çeşidine
DetaylıBar Diyagramı ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III. Bar Diyagramı İçin Checklist.
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III (Bar-Pareto-Neden Sonuç-Saçılım Diagramları) Sayıları, ortalamaları veya diğer özet istatistiksileri kıyaslamak için
Detaylıİstatistik 1 BÖLÜM 2
İstatistik 1 BÖLÜM 2 VERİ SETLERİNİN ÖZETLENMESİNDE KULLANILAN SIKLIK DAĞILIM TABLOLARI VE GRAFİKSEL YÖNTEMLER 1 İşlenecek Konular VERİ TÜRLERİ VE SAYISAL OLMAYAN İSTATİSTİKSEL ÖZETLEME YÖNTEMLERİ Temel
DetaylıMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
DetaylıHazır Beton Fabrikasında (Adana) İstatistiksel Kalite Kontrol Uygulaması Practice of Statistical Control at Ready Mixed Concrete Plant in Adana
Hazır Beton Fabrikasında (Adana) İstatistiksel Kalite Kontrol Uygulaması Practice of Statistical Control at Ready Mixed Concrete Plant in Adana O. Bayat a, Z. Altınçelep b, B. Kaymakoğlu c, M. Altıner
DetaylıSıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5
Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen
Detaylıb) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:
C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OM317 Müh. İstatistiği İstatistik ÖĞRENCİNİN: ADI - SOADI ÖĞREİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B Soru -
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan
DetaylıSosyal bilimlerde yapılan bilimsel araştırmalarda laboratuar bizzat toplumdur. Çeşitli olaylar kendi doğal ortamında gözlenip sebep-sonuç ilişkileri
1 Sosyal bilimlerde yapılan bilimsel araştırmalarda laboratuar bizzat toplumdur. Çeşitli olaylar kendi doğal ortamında gözlenip sebep-sonuç ilişkileri belirlenmeye çalışılır. Ancak bu gözlemlerden elde
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
DetaylıYAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN
YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN Yapı Sistemleri: İzostatik (Statikçe Belirli) Sistemler : Bir sistemin tüm kesit tesirlerini (iç kuvvetlerini) ve mesnet reaksiyonlarını
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıTOPLAM KALİTE YÖNETİMİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak
DetaylıMETRAJ TANIMI ve ÖZELLİKLERİ
METRAJ TANIMI ve ÖZELLİKLERİ Bir yapıyı meydana getiren bütün bölümlerin ve elemanların ölçülerek birim miktarının bulunmasına metraj denir. Metraj, genel anlamda ölçerek malzeme miktarını belirlemek anlamına
DetaylıKALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI
KALİTE YÖNETİMİ KALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI Hizmet veya üründe kalite kavramı için farklı tanımlar kullanılmaktadır. En genel hâliyle ihtiyaçlara uygunluk (Crosby), ürün veya hizmetin değeri
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç
DetaylıTEKSTİL SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROL TEKNİKLERİ UYGULAMASI ÜZERİNE BİR DENEME
C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı 2, 2003 69 TEKSTİL SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROL TEKNİKLERİ UYGULAMASI ÜZERİNE BİR DENEME Hüdaverdi BİRCAN ve Hasan GEDİK Cumhuriyet Üniversitesi,
DetaylıMerkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.
Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,
DetaylıÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3)
ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME (3) ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERĠNDE ĠSTATĠSTĠKSEL ĠġLEMLER VERĠLERĠN DÜZENLENMESĠ -Herhangi bir test uygulamasından önce verilerin düzenlenmesi için önce bütün puanların büyüklüklerine
DetaylıDENEY 1 SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET
DENEY 1 SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET AMAÇ: Bir nesnenin sabit hızda, net gücün etkisi altında olmadan düzgün bir hat üzerinde hareket etmesini doğrulamak ve bu hızı hesaplanmaktır. GENEL BİLGİLER:
DetaylıKALİTE KONTROLDE İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PROF. DR. AHMET ÇOLAK
KALİTE KONTROLDE İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PROF. DR. AHMET ÇOLAK İstatistik: Sayısal gerçeklerin derlenerek bir düzene sokularak bunlardan anlamlı bazı sonuçlar çıkarmak tekniğidir. Sübjektif ve kanaata
DetaylıSÜRTÜNMELİ EĞİK DÜZLEMDE HAREKETTE SERBEST CİSİM DİYAGRAMI ÇİZME
SÜRTÜNMELİ EĞİK DÜZLEMDE HAREKETTE SERBEST CİSİM DİYAGRAMI ÇİZME Burak Kağan TEMİZ, Hasan Şahin KIZILCIK Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, O.F.M.A. Fizik Eğitimi A.B.D. Özet Bu araştırma öğrencilerin
DetaylıTKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. Saat Hata
Frekans Yüzdelik Üretkenlik Doç. Dr. Kazım Sarı Beykent Üniversitesi 2008 Prentice Hall, Inc. 6 1 Fikir Geliştirme Araçları Kontrol (Çetele) Çizelgesi Yayılım Diyagramı Sebep-Sonuç Sonuç Diyagramı Veri
DetaylıBir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır.
KALİTE KONTROL Kalite: Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır. Kontrol: Mevcut sonuçlarla hedefleri ve amaçları kıyaslama
DetaylıBoru Çaplarının Hesaplanması SIHHİ TESİSAT
Boru Çaplarının Hesaplanması SIHHİ TESİSAT Bir yapıda muslukların aynı anda açılması beklenemez. Bu nedenle toplam debi bulunurken YB ne karşılık gelen debi değerlerinin toplamı alınmaz. Bunun yerine
DetaylıVERİLERİN SINIFLANDIRILMASI
VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr NİTEL VE NİCEL VERİLERİN SINIFLANDIRMASI Sınıflandırma
DetaylıORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH
ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın
DetaylıBÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ
BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin
DetaylıVERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ
Sayfa No 7/1 Hazırlayan İnceleyen Onaylayan Kalite Temsilcisi Kalite Yönetim Direktörü Başhekim 1.Amaç Bu prosedürün amacı;özel Çevre Hastanesi genelinde kalite probleminin tespit edilmesi ile çözümlenmesinde
DetaylıSÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.
Detaylı