Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler"

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 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

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

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

Detaylı

Pareto I Daılımının lk Bozulma Sansürlü Örnekleme Planına Dayalı Parametrelerinin Tahmini ve Beklenen Test Süresi *

Pareto 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

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal 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

Detaylı

BLAST 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

BLAST 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

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

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

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. 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

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric 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

Detaylı

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Yığın 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

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA 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

Detaylı

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TESADÜFİ 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

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek 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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ

HOMOJEN 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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

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

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA 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

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

Detaylı

ANADOLU 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 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

Detaylı

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Yayılma (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

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Gamma 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

Detaylı

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

İstatistik 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

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

Detaylı

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

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

Detaylı

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

TÜREV 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*

Detaylı

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

Fark 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

Detaylı

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

ŞANS 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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

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

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

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

BIRIKIMLI HASAR TEORILERI VE HAREKET ILETIM ELEMANINA UYGULANMASI

BIRIKIMLI 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,

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik 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

Detaylı

Ridge Regresyonda M Tahmin Edicilerinin Kullanımı Üzerine Bir Uygulama 1

Ridge 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

Detaylı

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Meta-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

Detaylı

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

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

Detaylı

BASİT ŞANS ÖRNEKLEMESİ

BASİT 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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

6 (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.

Detaylı

x 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)

x 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

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL 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

Detaylı

Kuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi

Kuzularda 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

Detaylı

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

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

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI 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

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 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

Detaylı

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ

ĐDEAL 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

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

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

Detaylı

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

YAŞAM 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

Detaylı

0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( )

0,1,..., 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

Detaylı

BR 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 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,

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

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

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI 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

Detaylı

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

BİR 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

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz 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

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik 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

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

KUKLA 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,

Detaylı

30 %30iskonto oranı bulunur.

30 %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

( 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

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box 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

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

1. 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

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek 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

Detaylı

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices

Filbert 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

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ 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

Detaylı

Yalıtımlı Duvarlarda Isı Geçişinin Kararlı Periyodik Durum için Analizi

Yalıtımlı 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

Detaylı

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER Yr.Doç.Dr.İstem Köyme KESER Güve Aralıkları Ortalama yaa iki ortalama farkı içi biliiyor bilimiyor 30

Detaylı

Cezalandırılmış Eğrisel Çizgi Regresyonunda Karışık Doğrusal Model Yaklaşımı. Linear Mixed Model Approach in Penalized Spline Regression

Cezalandırılmış 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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA 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

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON 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,

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Bölüm 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

Detaylı

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

12. 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.

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK 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,

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş 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

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Tümevarım_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+...

Tümevarım_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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.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

Detaylı

COMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION

COMPARISON 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

Detaylı

Kesikli Üniform Dağılımı

Kesikli 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

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

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

Detaylı

ANKARA 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. 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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

T.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

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik 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

=... 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

Detaylı

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

6.046J/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

Detaylı

ANKARA 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. 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

Detaylı

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

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

Detaylı

YENİ BİR BORÇ ÖDEME MODELİ A NEW LOAN AMORTIZATION MODEL

YENİ 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

Detaylı

ÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL 8-BİT GİRİŞ 8-BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI

ÜS 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

Detaylı

İşaret Geliş Açısı Kestirim Algoritmaları Estimation of Direction of Arrival Algorithms

İşaret 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

Detaylı

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Doç. 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

Detaylı

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI

T.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

Detaylı

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

RANKI 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,

Detaylı

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

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

Detaylı