Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler
|
|
- Yildiz Gözde Şimşek
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya Yaşam eğrler arşılaştırma ç ullaıla sor ve ağırlılı testler: ayısal öreler Duru Karasoy Hacettepe Üverstes Fe Faültes, İstatst Bölümü 68-Beytepe, Aara, Türye uru@hacettepe.eu.tr Buet Tl Hacettepe Üverstes Fe Faültes, İstatst Bölümü 68-Beytepe, Aara, Türye buetl@gmal.com Özet İ grup arasıa var ola yaşamsal farlılıları araştırmacılar tarafıa tam olara belrleemeğ ya a açılaamaığı urumlar varır. Bu farlılılar tahm ele yaşam fosyouu grafğ çzlere ortaya oablr. Faat bu grafler, ağılımlar arasıa fara ar abaca br fr verğe statstsel br test ullaılması gerer. İ yaşam eğrs eştlğ test etme ç uygu ola çeştl parametr olmaya testler varır. Bu testler, sor ve ağırlılı testler olara ye ayrılmıştır. Bu çalışmaa, ururulmuş gözlem çere ve çermeye verler ç ullaıla bu testler ele alımış ve oratılı tehleler varsayımıı sağlaya ve sağlamaya farlı yaşam verlere uygulamıştır. Aahtar sözcüler: Yaşam eğrler; or ve ağırlılı testler; Dururulmuş gözlemler Abstract core a weghte tests use to compare survval curves: Numercal examples There are may stuatos where vestgators are ot able to specfy avace the specfc type of the survval ffereces that may exst betwee two groups. These ffereces ca be llustrate by rawg graph of the estmate survvorshp fucto. However, the graph gves oly a rough ea of the fferece betwee the strbutos; therefore, a statstcal test s ecessary. There are several strbuto-free methos avalable for testg the equalty of two survval curves. These o-parametrc methos are ve to score a weghte tests. Ths stuy presets these score a weghte tests that ca be use for ata wth a wthout cesore observatos. A these tests are apple to the two fferet survval ata sets whch oe of them satsfes the assumpto of proportoalty, whereas the other oe oes ot.. Keywors: urvval curves; core a weghte tests; Cesore observatos.. Grş Taımlaa br başlagıç otasıa br olayı gerçeleşmese aar geçe süre yaşam süres olara taımlaır. Dururulmuş (cesore) gözlemler çermes eeyle yaşam süres ç las statstsel yötemler uygu eğlr. Dururulmuş gözlem se, çalışma süres soua lglele olay le arşılaşmamış ya a arşılaşıp arşılaşmaığı blmeye gözlemlerr []. Dururmaı a oluğu urumlara yaşam süres ağılımlarıı eştlğ test ç ağılıma bağımsız yötemler mevcuttur. E ço ullaıla test statstler se log-ra statstğ ve geelleştrlmş Wlcoxo statstğr [,,,, 6]. Peto ve Peto (9) sağa ururulmuş bağımsız gözlem grupları arasıa farlılıları belrleme ç log-ra statstğ büyü br güce sahp oluğuu ve bu test statstsel öemllğe e olara fzsel öemll e sergleğ belrtmşlerr. Pretce (98) sağa ururulmuş verlerle
2 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - oğrusal ra testler haıa blg vermş ve varyas tahme permütasyo yalaşımı le lgl özel urumları ele almıştır. Terz ve Cegz (6) sağa ururulmuş verlerle yaşam ağılımıı parametr olmaya yötemlerle arşılaştırmışlar ve verler ururulma bçmler, tehle oralarıı urumu ve grupları gösterler ağılış bçm yöüe e uygu hag test oluğuu araştırmışlarır. Lteratüre oğrusal ra testler brço sııfı öerlmştr. Bu testler hesaplama faeler yeter aar açı eğlr. Testler çoğu, yaşam fosyouu parametr olmaya tahme ayalıır. Yaşam fosyouu tahm l olara Kapla-Meer tarafıa yapılmıştır. Yaşam eğrler arşılaştırma ç ullaıla testler, sor ve ağırlılı testler olma üzere ye ayrılmıştır. or testler varyası permütasyo tahm, ağırlılı testler se varyası hpergeometr ağılıma ayalı tahm ullaır []... Yaşam çözümlemes Yaşam çözümlemes, poztf taımlı rastlatı eğşeler çözümlemes ç ullaıla statstsel teler bütüü olara a taımlaır. Rastlatı eğşe eğer, br mae parçasıı başarısızlı zamaı, byolo br brm (hasta, hayva, hücre) ölüm zamaı olablr. İy taımlamış herhag br olayı gerçeleşme ya a gözleme süres çözümlemes, yaşam çözümlemes teler le yapılablr. öz ousu olayı gerçeleşmes başarısızlı olara taımlaır []. Yaşam çözümlemese temel ola, gözlee başarısızlı süreler celemesr. Bu eele bu eğşe y taımlaması gerer []. Yaşaya br orgazmaı ya a casız br ese belrl br başlagıç zamaı le başarısızlığı arasıa geçe zamaa yaşam süres ya a başarısızlı süres aı verlr ve geellle T le gösterlr. Her br brme at yaşam süres T, taımı gereğ sürel ve poztf br eğere sahptr. Başarısızlı sürese öre olara, mae bleşeler yaşam süreler, şçler grev süreler ya a eoome şszl öemler, psolo br eeye eeğ belrlee görev tamamlama süres ve l br eeye hastaları yaşam süreler gösterleblr [9]. Yaşam çözümlemes ğer çözümleme telere ayıra e öeml özell ururulmuş gözlemler ullaılablmesr []... Yaşam çözümlemese ullaıla fosyolar Yaşam çözümlemese ullaıla üç temel fosyo bulumataır. Bular; yaşam fosyou, olasılı fosyou ve tehle (hazar) fosyouur. Bu fosyolar brbr le lşl ola fosyolarır []. Yaşam süres, T le gösterle rastgele br eğşer. Br brey bell br t zamaıa aha fazla yaşaması olasılığıa yaşam fosyou er ve yaşam fosyou; (t) = P(T > t) = f ( x) x, t t bçme fae elr. Yaşam fosyou mooto azala sola sürel br fosyour ve t= e ()=, t e () = olur.
3 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - T rastlatı eğşe olasılı yoğulu fosyou, üçü br zama aralığıa br brey başarısız olma olasılığıı lmtr. Bu fosyo; P f(t) = lm ( t t bçme fae elr. T t + t), t t Tehle fosyou h(t), t zamaıa aar yaşaya br brm (t+δt) zamaıa aar yaşamıı soa ermes rsr. Brm lglele özell baımıa başarısızlı eğlm br ölçüsüür. h(t), başarısızlı hızı (falure rate), a ölüm hızı (stataeous eath rate) ya a ölümlülü gücü (force of mortalty) olara a fae elr. Tehle fosyou; P h(t) = lm ( t t T t + t T t) t = f ( t ) ( t) bçmer. Tehle fosyou br zama aralığıa var ola başarısızlı rs taımıır ve oşullu başarısızlı oraı olara a taımlamataır. Tehle fosyou br olasılı fosyou eğl br oraır. Olasılı eğerler gb (, ) aralığıa eğl (, ) aralığıa yer almataır. Yaşam fosyouu sahp oluğu ağılıma göre tehle fosyou farlı bçme olablr. Bu fosyo br olasılı fosyou olmaığıa zamaa göre artablr, azalablr veya sabt alablr [,, ]. Yaşam süreler olasılı ağılımıı belrl br bçm olmaığı varsayımı le tehle fosyou, h(t;x)=h (t)exp(x) bçmer. Bu moel Cox regresyo moel olara fae elr. Buraa x açılayıcı eğşeler vetörü, regresyo atsayıları vetörü, h (t) se temel tehle fosyouur [].. Yaşam fosyouu parametr olmaya tahmler Yaşam çözümlemes ç parametr olmaya tahm yötemler ve parametr olmaya test statstler oluça ullaışlıır. Çüü bu tür aalzler ve testler örelemler seçller tleler ağılımıa lş varsayımları sağlamaları geremez. Yaşam süres ç herhag br teor ağılım varsayımı yapılmaığıa, parametr olmaya tahmler oluça etlr. Yaşam fosyouu tahm etmee ullaıla pe ço yötem varır. E yaygı ullaıla yötem se Kapla-Meer yötemr. Bu yötemle yaşam fosyouu tahm ˆ - (t) =, t () t < t (+) bçme taımlaır. Buraa, : t e başarısızlıları sayısıı, : t e rste ola brmler sayısıı, ya t e heme öce ururulmamış ve yaşaya brmler sayısıı, : sıralı gözlem sayısıı, : toplam brm sayısıı
4 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - gösterr. Çzelge e yaşam fosyolarıı tahme ullaıla çeştl parametr olmaya testler verlmştr [, ]. Çzelge. Yaşam fosyouu parametr olmaya tahmler Kapla-Meer (98) Altshuler (9) Pretce (98) Pretce-Mare (99) Harrs-Albert (99) Flemg-Harrgto (99) Moreau et al. (99) - ALT exp PREN FH PREN - exp. Yaşam eğrler arşılaştırılması ç ullaıla parametr olmaya yötemler İ yaşam eğrs eştlğ test etme ç ullaıla çeştl parametr olmaya testler varır. Bu testler, sor ve ağırlılı testler olara ye ayrılmıştır. or testlere ve ağırlılı testlere ullaıla avramlar aşağıa verlmştr: brml G le gösterle ve brml G le gösterle grup olsu ( + =). brm yaşam süreler blmete (ururulmuş ya a eğl) ve ururulmamış brmler ç sıralı yaşam süreler t < t < < t le gösterlmeter. Her br t (=,,, ) zamaıa G e brm, G e brm ( + = ) rste olsu. [t, t + ) aralığıa br ururulmuş ver, t e rste, t + e rste eğl olara alıır. [t, t + ) aralığıa G e ururulmuş gözlemler l, G e ururulmuş gözlemler se l olma üzere l =l +l olur. G e t e başarısızlı sayısı, G e t e başarısızlı sayısı se olma üzere = + olur. Bu uruma + = - -l oluğu açıtır. Dğer termler; D ; =,,, D =, L l ; =,,, L =, l D ; =,,, D =, L ; =,,, L =, D =D +D, L =L +L
5 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - p, p, p, q p bçmer. Her br başarısızlı zamaı ç aşağıa gb x boyutlu tae çapraz tablo oluşturulur []: t e başarısızlıları sayısı t ötese yaşayaları sayısı t öcese rste olaları sayısı G G Toplam Bu testler arasıa ayrım, varyas tahmler le lglr. or testler varyası permütasyo tahm ullaıre, ağırlılı testler hpergeometr ağılıma ayalı tahm ullamataır. Dururma gruplara farlılı gösteryorsa permütasyo varyas uygu eğlr. Permütasyo varyas, gruplar ve ururma arasıa bağımsızlı varsayımıı ullaıre, hpergeometr varyası herhag br varsayımı yotur. Hpergeometr varyas tüm urumlara geçerlr. Dururmaı oluğu ve olmaığı urumlara hpergeometr ve permütasyo varyaslar eşt eğlr. Hpergeometr varyas ama permütasyo varyasta aha üçütür. Bu eele ağırlılı testler, sor testlere aha ço terch elr []. Bu testler aşağıa verlmştr:.. or testler or testler temel yötemler, asmptot olara et testler vere öüşüm fosyou avramıı ullaa Peto-Peto (9) ve yerel olara e güçlü testler vere oğrusal moeller ullaa Pretce (98) tarafıa taımlamıştır. or testler, tüm örelemler brleştrere her br sıralı gözleme sorlar (ururulmamış gözlemler ç c ve ururulmuş gözlemler ç se C ) verr. Bu test statstğ ve özelller aşağıa gb fae eleblr: E()=, c lc c lc, V() ( ) χ ~ χ. V() c l C, Buraa; : t e başarısızlıları sayısıı ve l : t e ururulmuşları sayısıı gösterr. or testler Çzelge e verlğ gb özetleeblr [,, ]. Bu testler ışıa lteratüre arşılaşıla ğer sor testler Cox-Matel, Cox u F ve Matel- Haeszel testlerr.
6 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - 6 Çzelge : or testler () Test c C Geha G -D -D Peto-Peto PP Pretce PREN PREN PREN LR Altshuler LRALT Taroe-Ware TW ALT L ALT L Cox-Matel test aşağıa verlğ gb fae elr: A, E()=, V() ( ) A ( A ), χ ~ χ. V() Buraa; A = / bçmer. Cox u F test se aşağıa gb fae elr:. gözlem belee eğer t le gösterlğe t ; t... (=,,, ) bçmer. Başarısızlılar ç t, t,, t p (p= + ) sorları, ururulmuş gözlemler ç se t (p+),, t q (q= ) sorları ullaılır. İ grup ç t ve t ortalama sorları hesaplaır. Brc grup ç ortalama sor, t t ' ( )t bçme ele elr. Buraa, ortalama soruur. ' ' t : başarısızlıları ortalama soru ve ' t : ururulmuşları İc grup ortalama soru t a bezer bçme ele elr. Bu ortalama sor eğerler ullaılara test statstğ aşağıa gb buluur: t F ~ F. t,
7 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - Matel-Haeszel test se özellle ğer br fatöre göre üzeltme oluğua, grubu arşılaştırmaa ullaılır. Öreğ, alp hastalığı ç sgara çelere ve çmeyelere, yüse olesterolü olalarla olmayaları yaşam eğrler arşılaştırmaa ullaılablr. Matel-Haeszel teste, verler eğşee göre tabaalaırır ve her br tabaa ç aşağıa gb x tablo oluşturulur: Grup Başarısızlıları sayısı Dururulmuşları sayısı Toplam Toplam D - - T p =P(başarısızlı. grup,. tabaa) olma üzere H :p =p ; p =p ; ; p s =p s (s, tabaa sayısı) hpotez test etme ç s χ ~ s s V( ) E( ) test statstğ ullaılır. Buraa; D χ E( ), (=,,, s) T D V( ), (=,,, s) T (T ) bçmer []... Ağırlılı testler Ağırlılı testler oluşturma ç temel alıa esaslar, asmptot olara et testler vere öüşüm fosyou avramıı ullaa Peto-Peto (9) ve Raharsha ı metoolose (asmptot etlğ masmze eer) ayaa Taroe-Ware (9) tarafıa taımlamıştır. Ağırlılı testler, her br ururulmamış gözlem süres ç taımlaa w ağırlılarıa ayaır. Bu testler, gözlee eğerler ( ) le belee eğerler (e ) arasıa farlara ayaır ve aşağıa gb fae eleblr: U E(U)= V(U) w ( e ) w V( ) w w ( v w ) ( ) ( )
8 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - 8 U χ ~ V(U) χ Bazı yazarlar, gözlee ve belee freaslar arasıa farları ağırlılaırma yere, grupta oralar arasıa farları w le ağırlılaırmayı terch etmeterler. w aşağıa gb taımlaır: w w w U ve V(U) faeler U w (p w le yee yazılırsa, p ) V(U) w p q bçme olur. Ağırlılı testlere ullaıla ağırlılar Çzelge e verlğ gb özetleeblr [,, ]: Çzelge : Ağırlılı testler (U) ç ullaıla ağırlılar Test U Geha U G Peto-Peto U PP w Pretce U PREN PREN LR Altshuler U LRALT Taroe-Ware U TW Flemgto-Harrgto U FH p q -..Testler arşılaştırılması Yaşam eğrler arşılaştırmaa ullaıla test oğru seçme oluça öemlr. Farlı test, farlı souca götüreblmeter. or teslere log-ra teste statstğ eğer Cox-Matel teste eğerle heme heme ayıır. Yuvarlamaa olayı üçü farlılılar olablmeter []. Örelem büyülüler üçü oluğua (, ) ve eğer örelem ağılımları üstel ya a webull se Cox u F test Geha teste aha güçlü oluğu belrtlmeter [6]. Örelemler üstel ağılıma örelemler se Cox-Matel ve log-ra testler Geha ve Peto- Peto testlere aha güçlü ve aha etl oluğu belrtlmeter [].
9 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - 9 Tehle oraı sabt olmaığıa (oratılı tehleler varsayımı sağlamaığıa) Geha ve Peto- Peto testler ğer testlere aha güçlü oluğu, log-ra test se böyle urumlara uygu olmaığı, ters uruma se log-ra test e yüse güce sahp oluğu fae elmeter []. Log-ra test tüm başarısızlılara eşt ağırlı verre Geha ve Peto-Peto testler ere görüle başarısızlılara aha fazla ağırlı vermeter. Bu eele, Geha ve Peto-Peto testler yaşam ağılımlarıa ere farlılıları belrlemes aha olası e, log-ra test sağ uyruta farlılılar ç aha uyarlı olmataır [, 9]. İ ağılım farlı, faat oları tehle ya a yaşam fosyoları çaışıyorsa log-ra ve Geha ço güçlü eğlr. Bu uruma Taroe-Ware gb ğer testler celeme geremeter []. Peto-Peto ağırlığı ola belrtlmeter []. le Pretce ağırlığı ola PREN ço bezer souçlar verğ Flemgto-Harrgto test, p ve q eğerlere olayı oluça ese br testtr. p=, q= oluğua log-ra teste, p=, q= oluğua se Peto-Peto teste öüşmeter [, 8]. Bu test, q=, p> oluğua,p=., q=. oluğua ere meyaa gele başarısızlılara, p=, q> oluğua, p=, q= oluğua, p=., q= oluğua geç meyaa gele başarısızlılara aha ço ağırlı vermeter [8, ].. ayısal öreler İl öre ç ullaıla verler Klebaum a (996) alımış ve Çzelge e verlmştr. Bu verler lösem hastasıa at verlerr. Bu hastalara e belrl br teav verlre e placebo verlmştr. İyleşme olmaması başarısızlı olara alımıştır. Buu ışıa verler se ururulmuş olara celemeye alımıştır. Yaşam süres raı le choefel artıları arasıa lş test (p=.9>.) ve log-log yaşam eğrler yötemler ullaılara oratılı tehleler varsayımı celeğe teav eğşe oratılı tehleler varsayımıı sağlaığı görülmüştür. Çzelge : Lösem hastalarıa lş verler Teav (=) 6, 6, 6,,,, 6,,, 6+, 9+, +, +, +, 9+, +, +, +, +, +, + Placebo (=),,,,,,,,, 8, 8, 8, 8,,,,,,,, +; ururulmuş gözlemler Bu verler ç Kapla-Meer yaşam eğrs grafğ Şel e verlmştr. üre hafta olara alımıştır. aylı yaşam olasılığı teav göre grupta. e placebo verle grupta.9; 6 aylı yaşam olasılığı teav göre grupta. e placebo verle grupta. olara ele elmştr. Şel e e görülüğü gb teav göre grupta yaşam olasılığı aha yüsetr. Aca aralarıa alamlı far olup olmaığıı görsel olara söyleme uygu eğlr. Test eere bua arar verlmelr. Bu amaçla sor ve ağırlılı testler uygulamış ve ele ele souçlar Çzelge ve Çzelge 6 a özetlemştr. Çzelge ve Çzelge 6 a testlere ullaıla faelere lş eğerler se Çzelge e verlmştr.
10 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - Şel. Lösem hastalarıa lş Kapla-Meer yaşam eğrs Çzelge : or testler souçları or test V() p Geha Peto-Peto Pretce LR Altshuler Taroe-Ware Cox-Matel Cox u F Matel-Haeszel F= Çzelge 6: Ağırlılı testler souçları Ağırlılı test U V(U) p Geha Peto-Peto Pretce LR Altshuler Taroe-Ware Flemgto-Hargto Çzelge ve Çzelge 6 celeğe tüm testler ç p<. bulumuştur. Buraa, teav göre grupla placebo ala grup arasıa yaşam olasılıları açısıa farlılığı alamlı oluğu %9 güvele söyleeblmeter. Tüm testlere, sor testlere ullaıla permütasyo varyasıı, ağırlılı testlere ullaıla hpergeometr varyasa aha büyü oluğu görülmeter. Teav göre grup referas olara alııp Cox regresyo çözümlemes yapılığıa h(t)=h (t)exp(.9placebo) moel ele elmştr. Buraa placebo ala grubu teav göre grupta. at (exp(.9)=.) aha rsl oluğu soucu ele elmştr. Bu rs. le.9 arasıa oluğu %9 güve üzeye söyleeblmeter. Blgsayar yazılımlarıa tüm sor ve ağırlılı testler mevcut eğlr. E ço test se tata/e 8. a mevcuttur. Lösem verler ç tata/e 8. a test souçları Çzelge 8 e verlmştr. Ele ele eğerlerle Çzelge 6 a verle eğerler arasıa farlılılar yuvarlamalara ayalamataır.
11 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - Çzelge 8: Lösem verler ç tata/e 8. souçları tata/e 8. testler P Log-ra Wlcoxo (Geha) Taroe-Ware Peto-Peto Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Çzelge : Lösem verse lş (=) eğerler t + l l l D D D A L L L e e : başarısızlı sayısı, +: rsteler sayısı, :ururulmuş gözlem sayısı, : brml başarısızlı sayısı, : /, : brml ururulmuş gözlem sayısı, : x /, : x / İc öre ç Eroğa (99) tarafıa ullaıla verler celemştr. Bu verler, TMX ve L-PAM türü laç teavs uygulaa meme aserl hastaya at verlerr. Bu hastalara 9 u ( ölmüş, 8 ururulmuş) TMX, 6 (9 u ölmüş, 6 sı ururulmuş) e L-PAM türü laç le teavye alımıştır. Bu verler ç Kapla-Meer yaşam eğrs grafğ Şel e verlmştr. üre ay olara alımıştır. TMX türü teav grubua ortaca yaşam süres ay, L-PAM türü teav grubua se ortaca yaşam süres 96 ay olara ele elmştr. TMX türü teav grubua yıllı yaşam olasılığı., yıllı yaşam olasılığı se.6 olara, L-PAM türü teav grubua se yıllı yaşam olasılığı.9, yıllı yaşam olasılığı se. olara ele elmştr. Yaşam olasılıları açısıa grup arasıa alamlı far olup olmaığı tata/e 8. ullaılara test elmş ve ele ele souçlar Çzelge 9 a verlmştr. Çzelge 9 celeğe Wlcoxo, Taroe-Ware, Peto-Peto ve Flemgto-Hargto (p=, q=) testler soucua gruplar arası far alamlı buluure (p<.), ğer testlere far alamlı bulumamıştır (p>.). Yaşam süres raı le choefel artıları arasıa lş test (p=.9<.) ve log-log yaşam eğrler yötemler ullaılara oratılı tehleler varsayımı celeğe teav eğşe oratılı tehleler varsayımıı sağlamaığı görülmüştür. Oratısız tehleler ç PREN ALT
12 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - Geha ve Peto-Peto testler ğer testlere aha uygu oluğu lteratüre belrtlğe bu testler souçlarıı yorumlaması oğru olacatır. Bua göre teav türü arasıa farı alamlı oluğu söyleeblmeter. Şel. Meme aser hastalarıa lş Kapla-Meer yaşam eğrs Çzelge 9: Meme aser verler ç tata/e 8. souçları tata/e 8. testler p Log-ra Wlcoxo (Geha) Taroe-Ware Peto-Peto Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Flemgto-Hargto (p=, q=) Tartışma ve souç Yaşam çözümlemese yaşam eğrs arşılaştırma ç ullaıla sor ve ağırlılı testler varyasları farlılı göstermeter. Ağırlılı testler varyası her uruma aha üçü ele elmete, bu eele e ağırlılı testler sor testlere terch elmeter. Yazılımlara, saece tüm brmler ururulmamış oluğu urumlar ç bazı sor testler mevcute, brço ağırlılı testler se yer almataır. İ yaşam eğrs arşılaştırıre oğru test seçlmes oluça öemlr. Bu testler seçere öcelle oratılı tehleler varsayımıı sağlaıp sağlamaığıa at elmelr. Daha sora se testler özelllere göre uygu test seçlmelr. Oysa lteratüre br ço çalışmaa yaşam eğrler arşılaştırmaa oğrua log-ra test yapılmata ve yorumlamata, oratılılı varsayımı celememeter. Oratılılı varsayımı sağlaığı uruma log-ra test oğru br test e bu varsayım sağlamaığıa yalış souçlara götüreblmeter.
13 D. Karasoy, B. Tl / İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - Bu çalışmaa, oratılı tehleler varsayımıı sağlaya ve sağlamaya farlı sayısal öre ullaılara sor ve ağırlılı testler uygulamış ve oğru testler yorumlaması soucua lösem hastalarıa teav göre grupla placebo ala grup arasıa yaşam olasılıları açısıa farlılığı alamlı oluğu ve meme aser hastaları ç teav türü arasıa farı alamlı oluğu souçlarıa varılmıştır. Kayalar [] D. Collett,, Moellg urvval Data Mecal Research, Chapma a Hall, New Yor. [] D. R. Cox, D. Oaes, 98, Aalyss of urvval Data, Chapma a Hall, Loo. [] A. Eroğa, 99, Oratılı hazar moel, Blm Uzmalığı Tez, Hacettepe Üverstes Fe Blmler Esttüsü, Aara. [] T. R. Flemg, D. P. Harrgto, M. O ullva, 98, upremum versos of the log-ra a geeralze Wlcoxo statstcs, Joural of the Amerca tatstcal Assocato, 8(9),. [] T. R. Flemg, D. P. Harrgto, 99, Coutg Processes a urvval Aalyss, Joh Wley, New Yor. [6] E. A. Geha, D. G. Thomas, 969, The performace of some two-sample tests small samples wth a wthout cesorg. Bometra, 6, -. [] D. Karasoy, N. Ata, M. T. özer,, Yaşam çözümlemese zamaa bağlı açılayıcı eğşel Cox regresyo moel, Aara Üverstes Tıp Faültes Mecmuası,, -8. [8] J. P. Kle, M. L. Moeschberger, 99, urvval Aalyss, Techques for Cesore a Trucate Data, prger-verlag, New Yor. [9] D. G. Klebaum, 996, urvval Aalyss, prger-verlag, New Yor. [] J. F. Lawless, tatstcal Moels a Methos for Lfe Tme Data, Joh Wley, New Yor (98). [] E. T. Lee, M. M. Desu, E. A. Geha, 9, A Mote-Carlo stuy of the power of some two-sample tests, Bometra, 6, -. [] J. W. Lee, 996, ome versatle tests base o the smultaeous use of weghte log-ra statstcs, Bometrcs,, -. [] E. T. Lee, J. W. Wag,, tatstcal Methos for urvval Data Aalyss, Joh Wley a os, New Jersey. [] E. Leto, P. Zuluaga,, Equvalece betwee score a weghte tests for survval curves, Commu. tatst. Theory Meth., (), [] N. Matel, 966, Evaluato of survval ata a two ew ra orer statstcs arsg ts coserato, Cacer Chemotherapy Reports, (), 6. [6] T. Moreau, J. Maccaro, J. Lellouch, C. Huber, 99, Weghte log-ra statstcs for comparg two strbutos, Bometra, 9(), [] R. Peto, J. Peto, 9, Asymptotcally effcet ra varat test proceures, J R tat oc er A, (), 8-. [8] R. L. Pretce, 98, Lear ra tests wth rght-cesore ata, Bometra, 6, 6 9. [9] R. L. Pretce, P. Mare, 99, A Quattatve screpacy betwee cesore ata ra tests, Bometrcs,, [] D. chofel, 98, The asymptotc propertes of oparametrc tests for comparg survval strbuto, Bometra, 68, 6-9. [] R. E. Taroe, J. Ware, 9, O strbuto-free tests for equalty of survval strbutos, Bometra, 6(), 6 6. [] Y. Terz, M. A. Cegz, 6, ağa sasürlü sağalım ağılımıı arşılaştırılmasıa ullaıla parametr olmaya yötemler gerçe verlere uygulaması,. İstatst Araştırma empozyumu, Aara, -.
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AZALAN BOZULMA ORANINA SAHİP ÜÇ PARAMETRELİ YENİ BİR YAŞAM ZAMAN DAĞILIMI MUSTAFA ÇAĞATAY KORKMAZ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANA BİLİM DALI KONYA, 2
DetaylıÖRNEKLEME 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
DetaylıÖLÇÜM, 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
DetaylıPareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *
S.Ü. e Edebyat aültes e Dergs Sayı 4 (004 9-8 KONYA Pareto I Daılımıı l Bozulma Sasürlü Öreleme Plaıa Dayalı Parametreler Tahm ve Belee Test Süres * Cou KU Mehmet eda KAYA Özet: Bu çalımada l bozulma sasürlü
DetaylıNormal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım
Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu
DetaylıBLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C
BLS Öcei erste; DN izilerie,,g, bazlarıı izilişi, RN izilerie,,g,u bazlarıı izilişi ve protei izilerie amio asitleri izilişi baımıa, orta bir alfabe ile yazılmış izileri hizalaması üzerie urulu. Hizalamış
DetaylıBEKLENEN 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
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable ole at www.alphaumercjoural.com alphaumerc joural he Joural of Operatos Research, Statstcs, Ecoometrcs ad Maagemet Iformato Systems Volume 4, Issue, 6 6.4..SA. Abstract UNSARED AND SARED FRAILY
DetaylıYığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu
S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı
DetaylıZaman 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
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ ANADOLU UNIVERIT JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOG Clt/Vol.:8-ayı/No: : 93-0 (007) ARAŞTIRMA MAKALEİ /REEARCH ARTICLE TEK ÖNLÜ ÖZEL EÇİMLİ VARAN ÇÖZÜMLEMEİNDE
DetaylıTESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıIII.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
DetaylıYER 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,
DetaylıHOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ
ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERITY JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal ceces Clt/Vol.:-ayı/No: : 57-7 (0) HOMOJEN OLMAYAN VARYAN VARAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN
DetaylıTahmin 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
DetaylıÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ Gül TABAKAN YARI PARAMETRİK REGRESYONDA TAHMİN METODLARI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YARI
Detaylı) ( 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
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Sayı/No: : 65-74 (26 DERLEME/REVIEW YAŞAM TESTİNDE KULLANILAN ÜSTEL VE WEİBULL DAĞILIMLARININ
DetaylıYayılma (Değişkenlik) Ölçüleri
Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda
DetaylıRegresyon 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)
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıGamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım
Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları
Detaylıİstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.
İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ
Detaylı= 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)
DetaylıGaunt 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
DetaylıTÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**
D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*
DetaylıFark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi
Far Delemler Çzümüde Parametreler Değşm Ytem *Hüsey Koama Saarya Üverstes, Fe-Edebyat Faültes, Matemat Blümü, 587, Saarya Özet: İçersde e az br mertebede,,,, E b solu arları buluduğu osyoel delemlere Far
DetaylıŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal Sceces Clt/Vol.:-Sayı/No: : -8 (0 ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN
DetaylıARAŞTIRMA 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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıGiriş. 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,
Detaylıİki 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
DetaylıBIRIKIMLI HASAR TEORILERI VE HAREKET ILETIM ELEMANINA UYGULANMASI
Brml Hasar Teorler ve Hareet Iletm Elemaa Uyulamas HAVACILIK VE UZAY TEKOLOJILERI ERGISI OCAK 00 CILT SAYI (-0) BIRIKIMLI HASAR TEORILERI VE HAREKET ILETIM ELEMAIA UYGULAMASI Göha Er SAATÇI YTÜ Maa Faült,
DetaylıLojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi
Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes
DetaylıRidge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1
Douz Eylül Üverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:0, ss.67-77. Rdge Regresyoda Tahm Edcler Kullaımı Üzere Br Uygulama Hatce ŞAKAR Özlem ALPU 3 Erem ALTAN 4 Özet Bu çalışmada y yöüde
DetaylıMeta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi
İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel
DetaylıOlabilirlik 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
DetaylıBASİT ŞANS ÖRNEKLEMESİ
5 BAİT ŞA ÖREKLEMEİ 5. Artmetk ortalamaı tahm 5... Artmetk ortalamaı varyası 5... Artmetk ortalama ç güve aralığı 5..3. Artmetk ortalamaı tahme örek hacm ve uyarlılık arasıak lşk 5. Toplamı tahm 5... Toplamı
DetaylıTanımlayıcı 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
Detaylı6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e
İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.
Detaylıx 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)
4 ÖRNEKLEME HATASI 4.1 Duyarlılık 4. Güveilirik 4.3 Örek hacmi ve uyarlılık arasıaki ilişki 4.4 Örek hacmi ve göreceli terimler ile uyarlılık arasıaki ilişki 4.5 Hata kareler ortalaması Örekte ele eile
DetaylıWEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji
DetaylıKuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi
33 Uluag Uiv. J. Fac. Vet. Me. (003) --3: 33-37 Kuzulara Büyümei Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi İle Değerleirilmesi İsmet DOĞAN * Geliş Tarihi: 5.07.003 Kabul Tarihi: 09.09.003 Özet: Büyümeyi karakterize
DetaylıBir 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,
DetaylıMERKEZİ 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
DetaylıĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1
ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ
ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark
DetaylıDeğişkenler 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
DetaylıYAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA
YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA HATİCE YENİAY PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatst Anablm Dalı İçn Öngördüğü
Detaylı0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( )
Ç.Ü Fe Blmler Esttüsü Yl:29 Clt:2-1 İNTERPOLASYON VE KALAN TEORİSİ Iterpolto d Remder Theory Fge GÜLTÜRK Mtemt Ablm Dl Yusuf KARAKUŞ Mtemt Ablm Dl ÖZET Bu çlşmd İterpolsyo tmlmş, Lgrge İterpolsyo Formülü
DetaylıBR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR
BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,
DetaylıTanımlayıcı 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.).
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
DetaylıBİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*
BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram
Detaylıtaşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ
3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI
DetaylıGüvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular
Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm
DetaylıKUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ
Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda,
Detaylı30 %30iskonto oranı bulunur.
Örne 9: 900 TL re eğerl ve 80 gün vael br senen peşn eğer, ç soo üzernen 8000 TL olara hesaplanığına göre uygulanan soo oranı ner? çözü:.yol: =900 TL n=80 gün P 8000TL t=? P..900 8000 80t 8000( 80t).900
Detaylı( k) Ayrık Zaman Hopfield Ağı ile Çağrışımlı Bellek Tasarımı. x 1, 1 1. Aşama: Belleğin Oluşturulması. n Aşama: Anımsama
Hatıratma Kaıa Hücre Moe: McCoch-Ptts Örütüer: { } Arı Zama Hoe Ağı e Çağrışımı Bee Tasarımı, { }. Aşama: Beeğ Oştrması s brşe ar!! > 0 < 0 bot, tae ere araraara beeğ oştrma ç ağırıar bereme Her öro çıışı
DetaylıBox ve Whisker Grafiği
www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma
Detaylı1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1
ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıFilbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices
lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Sülema Demrel Üverstes B Türe E Sarııar e Blmler Esttüsü Dergs - (00 - lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Bahr TÜREN E SRIPINR Sülema Demrel Üverstes
DetaylıİKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM
Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler
DetaylıYalıtımlı Duvarlarda Isı Geçişinin Kararlı Periyodik Durum için Analizi
Fırat Üiv. Fe ve Müh. Bil. Der. Sciece a Eg. J of Fırat Uiv. 8 (), 3-3, 006 8 (), 3-3, 006 Yalıtımlı Duvarlara Isı Geçişii Kararlı Periyoi Durum içi Aalizi Meral ÖZEL ve Kâzım PIHILI Fırat Üiversitesi
DetaylıYrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER
Yr.Doç.Dr.İstem Köyme KESER Güve Aralıkları Ortalama yaa iki ortalama farkı içi biliiyor bilimiyor 30
DetaylıCezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression
üra S., otamış Ö. Cezaladırılmış Eğrsel Çzg Regresyoda Karışı Doğrsal Model Yalaşımı Semra üra,*, Öz otamış Hacettepe Üverstes, İstatst Bölümü, Beytepe/ANKARA Özet B çalışmada cezaladırılmış eğrsel çzg
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:8-Sayı/No: : 79-83 (007) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE EN KÜÇÜK KARELER TAHMİN EDİCİSİ
DetaylıREGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,
DetaylıBölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri
0.0.06 Taımlayıcı İstatstler Bölüm 3 Taımlayıcı İstatstler Br ver set taıma veya brde azla ver set arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le reas dağılışlarıı sayısal olara özetleye değerlere
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,
DetaylıWEİBULL 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
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıGenelleştirilmiş 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
DetaylıBağıl 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
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER
DetaylıCOMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION
Iteratoal Egeerg, Scece ad Educato Coferece, December 206 COMPARISO OF PARAMETERIZATIO METHODS USED FOR B- SPLIE CURVE ITERPOLATIO Sıtı ÖZTÜRK Kocael Üverstes, Mühedsl Faültes, Eletro ve Haberleşme Mühedslğ
DetaylıKesikli Üniform Dağılımı
9.. KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Kesili Üniform Dağılımı. Bernoulli Dağılımı 3. Binom Dağılımı 4. Negatif Binom Dağılımı. Geometri Dağılım. Hiergeometri Dağılım 7. Poisson Dağılımı
DetaylıTOBB 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
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ. İnci AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2007
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE TAHMİNİ İ AÇIKGÖZ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 7 Her haı salıdır ÖZET Dotora Tez SONLU KARMA DAĞILIMLARDA PARAMETRE
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ BĠR GRAFIN TERS WIENER ENERJĠSĠ VE TERS WIENER-ESTRADA ĠNDEKSĠ Sez ÇĠZMECĠ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Matemat Aablm Dalı OCAK-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BĠLDĠRĠMĠ
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
Detaylı=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24
İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK
Detaylı6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ -TOMURCUK FONKSİYONU ve -BEZIER EĞRİLERİ Mele SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 2015 Her haı salıdır ET IK Aara Üverstes Fe Blmler Esttüsü
Detaylıdenklemini 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
DetaylıYENİ BİR BORÇ ÖDEME MODELİ A NEW LOAN AMORTIZATION MODEL
Süleyma Demel Üvestes Sosyal Blmle Esttüsü DegsYıl: 203/, Sayı:7 Joal of Süleyma Demel Uvesty Isttte of Socal ScecesYea: 203/, Nme:7 YENİ Bİ BOÇ ÖDEME MODELİ ÖZET Allah EOĞLU Bakala taafıa e çok kllaıla
DetaylıÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL 8-BİT GİRİŞ 8-BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI
ÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL -BİT GİRİŞ -BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI 1 Bora Asla, 2 M.Tolga SAKALLI, 3 Erca BULUŞ 1 Kırklarel Üverstes, Lüleburgaz Meslek Yüksekokulu, Lüleburgaz-Kırklarel
Detaylıİşaret Geliş Açısı Kestirim Algoritmaları Estimation of Direction of Arrival Algorithms
ELECO '2012 Eletri - Eletroi ve Bilgisayar Müheisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralı 2012, Bursa İşaret Geliş Açısı Kestirim Algoritmaları Estimatio of Directio of Arrival Algorithms Tua ORUL 1, Era AFACAN
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıT.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI
15.09.015 T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI ISL4 İSTATİSTİK II HAZIRLAYAN PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK
DetaylıRANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras
RANKI OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI Reports Of Free Groups Otomorfzm Rak Le Algebras Özge ÖZTEKİN Matematk Aa Blm Dalı Name EKİCİ Matematk Aa Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada,
Detaylıdeğerine 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