Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama"

Transkript

1 üleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs uleya Derel Uversty Joural of atural ad Appled ee 7(), 9-7, 0 Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees : Br Uygulaa evl BACALI*, Pıar UÇAR Haettepe Üverstes, Fe Fakültes, İstatstk Bölüü-Beytepe/AARA atar İstatstk uruu, Ekoo İstatstkler Bölüü-Doha/atar (Alıış Tarh: , abul Tarh: 0..0) Aahtar eleler İk aşaalı öreklee üe öreklees Üç aşaalı öreklee Örekle büyüklüğü. Özet: Bu çalışada, k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yöteler hakkıda kısaa blg verlş ve yötelere lşk örekle büyüklüğüü belrlees aaçlaıştır. Türkye 7 oğraf bölge, 78 l ve topla 88 lçesde elde edle 997 yılı buğday üret ktarlarıa at verler kullaılarak bast rasgele, tabakalı rasgele, k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yöteler ç uygulaa yapılıştır. Uygulaa souua göre, tabakalı rasgele öreklee le daha duyarlı tah souçları elde edlese karşı, aşaalı öreklee yöteler kullaıldığıda daha az örekle br le çalışıldığı ç; eek, alyet ve zaa açısıda avataj sağladığı söyleeblr. aple ze Deterato ult-tage aplg ethods: A Applato eywords Two stage saplg Cluster saplg Three stage saplg aple sze. Abstrat: I ths study, two stage, two stage luster, three stage saplg are etoed brefly ad deterato of saple sze these tehques are exaed. Applatos of sple rado, stratfed rado, two stage, two stage luster ad three stage saplg were utlzed o data of wheat produto aouts fro 88 tows of 78 tes of 7 geographal regos of Turkey 997. Aordg to ths applato, although ore prese estato results were obtaed by stratfed rado saplg, a be stated that ultstage saplg ethods are advatageous of effort, ost, ad te due to lower saplg uts..grş Öreklee yöteler, örekle brler öreklee alıa aşaasıa göre tek ve çok aşaalı yöteler olak üzere k gruba ayrılaktadır. Çok aşaalı öreklee yötelerde, ktle brler öreklee alıası brde çok aşaada gerçekleşektedr (gh, 00). Çok aşaalı öreklee yöte, ö brlere lşk br çerçeve buluası duruuda yaygı olarak kullaılaktadır. Çok aşaalı öreklee yöte statstk olarak etklğ, bast rasgele örekleeye göre daa daha düşüktür. Aak, küelerdek örekle brler arasıda kıs korelasyo buluaktadır ve bast rasgele örekleede olduğu gb bular brbrde bağısız kabul edlezler. Dolayısıyla, küelerdek brler alyet düşes, statstk etklğ düşese karşılık gelyorsa, çok aşaalı öreklee yatırıla br alyet başıa daha çok doğruluk sağlaaktadır. Çok aşaalı öreklee, özellkle hoojelğe etkl ola faktörler, doğal olarak küeleebles edeyle, geş ölçekl çalışalar ç uygu br yötedr. Öreğ ssspp Alluval Vadsde sobaharı so döelerde, su kuşlarıı yeek olarak kulladığı ekl alalardak prç taeler tah edles ç yapılış çok aşaalı öreklee tasarııda elde edle souçlar, sülasyo verler le elde edlş bast rasgele öreklee souçlarıyla karşılaştırılış ve çok aşaalı öreklee bast rasgele örekleeye göre statstk etklğ. le 9 kat arasıda değştğ ve çok aşaalı öreklee brler küelees souuda alyet azalasıyla, bast rasgele öreklee tasarııa haraa araştıra alyet çok aşaalı örekleeye göre ortalaada.4 kat daha fazla olduğu tespt edlştr. Aak, çok aşaalı öreklee yöte görel etklğ, alyet ve varyas bleşelerdek değşlere karşı hassas olası edeyle bast rasgele öreklee yötee göre * İlgl yazar: sevl@haettepe.edu.tr

2 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa avatajları belrtldğde bu değşlere dkkat etek gerekr (tafford vd., 006). ala j. alt br değerdr. varyası, Ortalaa tah Güüüzde yapıla büyük ölçekl araştıralarda, çok aşaalı öreklee yöte yaygı olarak kullaıldığı söyleeblr. Bu edele,çalışada, çok aşaalı öreklee yötelerde k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yöteler ve bu yötelerde uygu örekle büyüklükler belrlees eleştr. Çalışaı uygulaa bölüüde se 997 yılıda Türkye dek 88 lçeye at buğday üret ktarıa at verler kullaılarak; k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yöteler ç gerekl örekle büyüklükler belrleş ve tahler verlştr. Ayrıa bast ve tabakalı rasgele öreklee yöteler le elde edle souçlar karşılaştırılıştır.. İk Aşaalı Öreklee Bast veya tabakalı rasgele öreklee yöteler kullaak ç populasyodak tü brlere at br çerçeve olası gerekrke, k aşaalı öreklee yötede sadee öreklee alıa ö brler ç çerçeve hazırlaası yeterldr. adee öreklee alıa ö brler ç çerçeveye htyaç duyulası, öreklee yöte uygulaası ç gerekl ola eek ve alyet azaltır. Bu duru, k aşaalı öreklee yöte dğer yötelere göre daha düşük duyarlılığa sahp tah souçları verdğ durularda ble avataj sağlaaktadır. İk aşaalı öreklee, bast rasgele ve tabakalı rasgele öreklee yötee göre uygulaada daha uygu ve alyet az ola br yötedr (Tryfos, 996)... Alt br büyüklükler eşt ola k aşaalı öreklee Ö brler eşt büyüklükte olduğu durularda uygulaa k aşaalı öreklee yötedr. Öreğ, br stedek blokları ö br, hae halklarıı alt br olarak kabul edldğ k aşaalı br hae halkı araştırasıda bloklarda yaşaya hae halklarıı eşt sayıda olası duruuda alt br büyüklükler eşt ola k aşaalı öreklee plaı uygulaablr. Yötede, : tlede bulua ö brler sayısı (üe sayısı), : Belrlee öreklede bulua ö brler sayısı, : Belrlee ö brde bulua alt br sayısı (üelerde yer ala brler sayısı) ve : Alıa öreklede bulua alt br sayısı olarak taılaır. Ortalaa tah ( y ): yj j y y () V(y) () (Y Y) eştlğ le elde edlr. Burada, ö br ortalaaları arası varyas ve j (y j Y ) ( ) se alt brler arası varyasdır. Br aşaada öreklee oraı le, k aşaada f V(y) f f f le gösterlrse varyas, olarak taılaır. Varyası tah se, f f v(y) s s () olur. Eştlkte s ve s örekle üzerde elde edle varyas tahlerdr (Çıgı, 994).... Örekle büyüklüğüü belrlees İk aşaalı örekleede, ö br ortalaa araştıra alyet, alt br ortalaa araştıra alyetde çok daha yüksektr. Daha geel br fade le daha çok ö br ve belrlee ö brlerde daha az alt br öreklee alıası, öreklee hatalarıı azaltır dolayısıyla güvelrdr aak alyet yükselteblr. E bast alyet foksyou (C); sabt alyet hal edldğde ve le sırasıyla ö br ve alt br seçe alyetler olduğuda ve aralarıdak lşk de doğrusal olduğu varsayıldığıda, (4) C olarak taılaır. Eştlk () de, V(y) ) ( (5) olarak yazılablr. alyet kısıtlayıısı altıda, varyası e küçük yapak ç Lagrage çarpaları yötede yararlaılarak, olarak taılaır. Eştlkte, y j: =,,, ve j =,,,, olak üzere; öreklede. ö brde yer 0

3 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa V (y) ( C) = (6) ( ) ( C) fades e küçük olasıı sağlaya çarpaıı buluası ster. Belrleek stee değşkeler ve olduğuda ve ye göre kıs türevler alııp sıfıra eştlerse, (7) eştlğ elde edlr (Cohra, 977; Uçar, 009). değer elde edlesde sora değer belrlees ç k yöte buluaktadır. Br yöte; y, belrl br alyet kısıtı altıda u varyas ç alyet foksyouda yere yazarak belrleektr. alyet foksyou (4), ye göre düzeledğde, C C0 duruu ç, C eştlğ elde edlr. C0 (8) İk yötede belrl br varyas altıda u alyet ç (5) de verle varyas eştlğde değer yere yazarak elde etektr. V V0 ç, (9) V0 olarak elde edlr (ukhate vd., 970; Wag vd., 006)... Alt br büyüklükler farklı ola k aşaalı öreklee Alt br büyüklükler farklı ola k aşaalı örekleede, ktle ortalaasıı tah orasal tahde yararlaılarak elde edleblektedr. Bu duruda yardıı değşke, alt br büyüklüklerdr ve ktle toplaı 0 bldğde ktle ortalaası y (0) o y dır. Orasal tahe lşk hata kareler ortalaası se, f f HO(y o ) b () eştlğ le elde edlr. Eştlkte, b (Y Y), ( ) 0 olarak taılaır. ve... Örekle büyüklüğüü belrlees Alt br büyüklükler farklı ola k aşaalı örekleede, örekle büyüklüğüü belrlees eşt ola durua bezer olarak elde edlr. Aak bu duru ç alyet foksyou, () C bçde taılaır. Burada ö br, se alt br başıa öreklee alyetdr. () eştlğ le verle HO, alyet kısıtlayıısı altıda e küçük yapak ç Lagrage çarpaları yöte kullaılarak, HO(y) ( ) = () ( b ) b + ( ) şeklde yazak üküdür. Belrleek stee değşkeler ve olduğuda, ve ye göre kıs türevler alıp sıfıra eştledğde, (4) b eştlğ elde edlr. değer elde edlesde sora değer belrlees ç zleeek k yöte buluaktadır. elde edles br yöte ç, alyet foksyouu e göre düzelees ve ı yere yazılasıyla,

4 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa ( C C0 ç), C 0 C 0 (5) brde bulua (u.) üçüü aşaa br değer (u=,,, k j ; j,,..., ; =,,..., ). tle ortalaasıı tahe lşk varyas, V(y) (8) olarak elde edlr. İk yöte ç se y, belrl br varyas altıda u alyet ç, () eştlğde yere yazılasıyla ( V V0 ) ç, b (6) b V0 olarak elde edlr (ukhate vd., 970). ı belrleesde sora seçlş. (br) aşaa brdek k aşaa br büyüklükler, =,,, eştlğ le elde edlr (Wag vd., 006).. İk Aşaalı üe Öreklees İk aşaalı küe örekleesde ktle sayıda br aşaa brde oluştuğu varsayılır., ( =,,, ) br aşaa br, sayıda k aşaa br,. br aşaa brde yer ala j k aşaa br se j ( =,,, ve j =,,, ) sayıda üçüü aşaa br çerektedr. Her br br aşaa br ortalaa sayıda k aşaa br çerr. Her br k aşaa br se ortalaa sayıda üçüü aşaa br çerr. tle toplada sayıda üçüü aşaa brde oluşaktadır. İlk aşaada, ktlede sayıda br aşaa br, k aşaada, alıa. br aşaa brde sayıda k aşaa br alıır ( =, ). Alıa her br br aşaa brde ortalaa sayıda k aşaa br alııştır. Üçüü aşaa brler heps k aşaa brlerde araştırılarak elde edlştr. İk aşaalı küe örekleesde ktle ortalaası tah, y y ju (7) j j u olarak taılaır. Burada, y ju : Öreklede (.) br aşaa brde yer ala (j.) k aşaa olarak taılaır. Eştlkte, ö br ve alt brler arası varyas, (Y Y) ve ( ) j j (Y Y ) dır. tle ortalaasıı varyasıı öreklede tah se s s v(y) (9) s s s s eştlğ le verlr... Örekle büyüklüğüü belrlees İk aşaalı küe örekleesde ktle ortalaası ç örekle büyüklüğüü belrleesde kullaıla alyet foksyou, C ( ) (0) dır. Eştlkde; C, araştıraı topla alyet, br aşaa br başıa öreklee alyet, k aşaa br başıa öreklee alyet, üçüü aşaa br başıa araştıra alyetdr. Varyas eştlğ (8), alyet kısıtlayıısı altıda e küçük yapak gerekr. Lagrage çarpaları yötede, V(y) ( ) ( ) ( ) ()

5 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa dır. Eştlğ, ve ye göre kıs türevler alııp sıfıra eştler ve gerekl düzeleeler yapılırsa, () olarak elde edlr. Br yötee göre değer belrleek ç alyet foksyouda ı yere yazılır ve düzelerse, C C0 duruu ç C0 () olarak elde edlr. İk yöte ç se, belrl br varyas altıda u alyet ç varyas eştlğ (6) da değer yere yazılıp düzeledğde, V V0 ç, (4) V0 olarak elde edlesdr. ı belrleesde sora belrleş. br aşaa brdek k aşaa brler büyüklükler, =,.., eştlğ le elde edlr (Wag vd., 006; Uçar, 009). 4. Üç Aşaalı Öreklee İk aşaalı öreklee k aşaasıda öreklee alıa brler alt brlere ayrılır. Bu brler arasıda yede örekle belrlees üç aşaalı örekleedr. Üç aşaalı örekleede kullaıla forüller k aşaalı örekleede kullaıla forüllerde gelştrlştr. Dolayısıyla araştıraı yapısıa uygu olarak aşaa sayısıı artası ükü olaktadır. Aak aşaa sayısı artarke, tahler varyaslarıı hesaplaası gderek zorlaşaktadır (İdl, 980). Üç aşaalı öreklee üstülükler, k aşaalı öreklee le bezerlk gösterektedr. Brs sadee öreklee alıış ola br aşaa brler, k aşaa brler ve üçüü aşaa brler ç çerçeve oluşturulasıa htyaç duyulaktadır. İk olarak, bast rasgele öreklee yöte le karşılaştırıldığıda bu yöte ulaşı ve yöet alyetler azaltaktadır. İk ve üçüü aşaa brler arasıda hoojelk, br aşaa brler arasıda heterojelk olası duruuda daha çok sayıda k ve üçüü aşaa br alıasıı araştıraya kataağı blg le daha az sayıda k ve üçüü aşaa br alıasıı araştıraya kataağı blg arasıda belrg dereede farklılık olayaağı sezgsel olarak söyleeblektedr. Bu duruda ktle hakkıda daha fazla blg edek ç br aşaa brler sayısıı artırak gerekl olaaktır. Aak br aşaa brler elde etek, ulaşı ve yöet alyet artasıa ede olaaktır k bu duru öreklee alyet e aza drgees aaıa uygu değldr (Yaae, 00). Üç aşaalı öreklee ç verleek gösterler, k aşaalı öreklee devaı bçdedr. Üç aşaalı örekleede, ktle sayıda br aşaa brde oluştuğu varsayılır.. (=,,,) br aşaa br sayıda k aşaa br,.br aşaa brde yer ala j.k aşaa br se j (=,,,, j =,,, ) sayıda üçüü aşaa br çerektedr. Her br br aşaa br ortalaa sayıda k aşaa br çerr. Her br k aşaa br se ortalaa sayıda üçüü aşaa br çerr. tle toplada sayıda üçüü aşaa brde oluşaktadır. İlk aşaada, ktlede sayıda br aşaa br alıır. İk aşaada, br aşaada alıa (=,,,) brlerde sayıda k aşaa br alıır. Alıa her br br aşaa brde sayıda k aşaa br alııştır. Üçüü aşaada, br öek aşaada alıış (j) k aşaa brlerde k sayıda üçüü aşaa brler j alıır. Alıa her br k aşaa brde ortalaa k sayıda üçüü aşaa br alııştır. tle ortalaasıı tah y, k j j y yju (5) k j j u olarak taılaır. Eştlkte, y : Öreklede. br aşaa brde yer ala j. k aşaa brde bulua u. üçüü aşaa br değer u,,.., ; j,,.., ;,,..,. kj tle ortalaasıı tahe lşk varyas se k V(y) (6) k olarak taılaır. Ö br ve alt brler arası varyas ju

6 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa (Y Y) (7) ( ) j (Y Y ) (8) j j j k j (y ju Yj) (9) V(y) ( k) ( ) ( ) k + k) () ( olarak elde edlr. Belrleek stee değşkeler, ve k olduğuda, ve k ya göre kıs türevler alııp sıfıra eştledğde, eştlkler le verlektedr. Varyası öreklede tah se, s s s k v(y) (0) k eştlğ le elde edlr. Eştlklerdek, ktlede ve k se öreklede yer ala üçüü aşaa brler ortalaa sayısı, j k k 0 0 olarak taılaır. 0 ktlede, 0 se öreklede yer ala k aşaa brler topla sayısıdır. (Wag vd., 006). 4.. Örekle büyüklüğüü belrlees Üç aşaalı öreklee yötede örekle büyüklüğüü belrlees ç alyet foksyou, k () C olarak taılaır. Eştlkte,,, sırasıyla br, k ve üçüü aşaa brler öreklee alıa alyetdr. C se topla alyetdr. Varyas eştlğ (), düzelees souuda V(y) j k () eştlğ le verlr. Varyas eştlğ alyet kısıtlayıısı altıda e küçük yapak ç Lagrage çarpaları kulllaılır. Burada, k (4) (5) olarak elde edlr. İk aşaalı örekleede olduğu gb br yöte le değer alyet foksyouda k ve yere yazılasıyla C C 0 duruu ç C 0 (6) olarak elde edlr. İk yötede se, belrl br varyas altıda u alyet ç, varyas eştlğde (), ve k değerler yere yazılıp, düzelelees le V V0 ç, ( ) k (7) V0 olarak elde edlr. değer belrleesde sora alıa ()br aşaa brdek, k aşaa br büyüklüğü, k aşaalı örekleede verldğ gbdr. k belrleesde sora alıış br aşaa brde alıa (j) k aşaa brdek üçüü aşaa br k büyüklüğü se k j j,,.., j,,.., eştlğ le elde edlr (Uçar, 009). 4

7 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa 5. Uygulaa Uygulaada, çok aşaalı öreklee yötelerde örekle büyüklüğüü belrlees ç Der (999), çalışasıda kullaıla 997 yılıa at Türkye dek 88 lçeye lşk verler kullaılıştır. Bu verler 7 oğraf bölge, 78 l ve topla 88 lçeye at buğday ürü (to) ktarlarıı çerektedr. Alt br büyüklükler farklı k aşaalı, k aşaalı küe öreklees ve üç aşaalı öreklee yötelerde örekle büyüklükler belrlees gösterek aaıyla se öelkle ö br ve alt br büyüklükler ç tesl değerler verlerek ö örekleler oluşturuluştur. Elde edle blgler yardııyla k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yöteler ç alt br büyüklükler ve ö br büyüklükler belrl br varyas altıda u alyet ç hesaplaıştır. Daha sora ktlede belrlee ö br ve alt br büyüklüklere göre üç ayrı yötele örekleler alıış ve Türkye ç ortalaa buğday ürü ktarı tahler ve tahler varyasları hesaplaıştır. İk aşaalı öreklee ç ller ö br, lçeler se alt br olarak alııştır. Dolayısıyla, 78, ve 0. 6 dır. İllerdek lçe sayıları eşt 78 oladığı ç alt br büyüklükler farklı ola k aşaalı öreklee ç örekle büyüklüğü hesaplaış ve tahler elde edlştr. Bua göre, hesaplaalar ç gerekl değerler, ktlede ö örekle alıarak, ö br ve alt brler arası varyası öreklede tah ve ktle ortalaası tahvaryası s b s ve v(y) olarak hesaplaıştır.elde edle bu blgler yardııyla, ller belrlee alyet lçeler belrlee alyete oraıı 4 olduğu kabul edlerek (Wag vd., 006), öelkle k aşaada, belrleş llerde alıaak ortalaa lçe sayısı (4) eştlğde, olarak belrleştr. (6) eştlğde se br aşaada Türkye dek tü llerde alıası gereke l sayısı, olarak buluur. Daha sora. lde alıaak lçe sayısı hesaplaablr. Öreğ br aşaada öreklee alıış ola Aydı lde yer ala 7 5 lçede k aşaada öreklee alıaak lçe sayısı.6 A 7x 4 olalıdır. 0.6 Öreklee alıaak l sayısı ve llerde alıaak lçe sayıları belrledkte sora ktlede Bast rasgele öreklee le örekle alııştır. Alıa öreklede elde edle ktle ortalaası tah ve tah varyası Tablo de verlştr. İk aşaalı küe öreklees ç bölgeler br aşaa br, ller se k aşaa br olarak alııştır. Bu duruda, 7, 0 78 ve 78.4 dır. Ö öreklede, br aşaa 7 ve k aşaa brler arası varyası tahler ve ktle ortalaası tah varyası s , s v(y) olarak hesaplaıştır. Elde edle bu blgler yardııyla, k aşaada, bölgeler belrlee alyet ller belrlee alyete oraıı ve ller belrlee alyet lçeler araştıra alyete oraıı 4 olduğu kabul edlerek, öelkle belrleş bölgelerde alıaak ola ortalaa l sayısı () eştlğde, (4) eştlğde se, lk aşaada Türkye dek 7 bölgede alıası gereke bölge sayısı olarak buluur. Daha sora. bölgede alıaak l sayısı hesaplaablr. Öreğ, lk aşaada öreklee alıış ola Doğu Aadolu bölgesde yer ala 4 lde, k aşaada öreklee alıaak l sayısı.6 D: A 4x olalıdır. Öreklee alıaak.4 bölge sayısı ve bölgelerde alıaak l sayıları belrledkte sora ktlede örekle alııştır. Alıa öreklede elde edle ktle ortalaası tah, br aşaa ve tah varyası Tablo de verlştr. Üç aşaalı öreklee ç bölgeler br aşaa br, ller k aşaa br, lçeler se üçüü aşaa br olarak alıır se 7, 0 78, ,. 4 ve 0. 6dır. Ö 7 78 öreklede, br aşaa brler, k aşaa

8 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa brler ve üçüü aşaa brler arasıdak varyası tahler ve ktle ortalaası tah varyası s s s V (y) olarak hesaplaıştır. Elde edle bu blgler yardııyla, bölgeler belrlee alyet ller belrlee alyete oraıı ve ller belrlee alyet lçeler belrlee alyete oraıı 4 olduğu kabul edlerek, k aşaada belrlee bölgelerde alıaak ortalaa l sayısı ve üçüü aşaada belrlee llerde alıaak ortalaa lçe sayısı (4) ve (5) eştlklerde, k / olarak buluur. Eştlk (7) de se br aşaada Türkye dek 7 bölgede alıası gereke bölge sayısı olarak belrleştr.. bölgede alıaak l sayısı hesaplaablr. Öreğ br aşaada öreklee alıış ola Doğu Aadolu bölgesde yer ala 4 lde k aşaada.66 öreklee alıaak l says D: A 4x.4 olalıdır. Daha sora. lde alıaak lçe sayısı hesaplaablr. Öreğ k aşaada öreklee alıış ola Erzuru lde yer ala 9 lçede, üçüü aşaada öreklee alıaak lçe sayısı.8 k E 9x 6 olalıdır. Öreklee alıaak 0.6 bölge sayısı ve bölgelerde alıaak l sayıları ve llerde alıaak lçe sayılarıı belrlees ardıda ktlede örekle alııştır. Alıa öreklede elde edle ktle ortalaası tah ve ktle ortalaası tah varyası Tablo de verlştr. Der (999) çalışasıda, ortalaa buğday üret ktarı tah ve tahe lşk varyas değerler bast rasgele ve 7 bölge tabaka olarak alıdığı tabakalı rasgele öreklee yöteler ç hesaplaıştır. Bu duru ç =88 lçede bast rasgele öreklee ç hoşgörü ktarı (d) 400 olarak belrleş ve =00 lçe alııştır.7 bölge tabaka olarak alıdığı tabakalı rasgele öreklee ç se =00 lçe bölgelere e y dağıtı kullaılarak dağıtılıştır. Öreklee yötelere lşk souçlar Tablo de verlştr. 6 Dolayısıyla, bast rasgele öreklee le örekle belrlees, 88 lçeye lşk buğday üret ktarlarıı çere çerçeve yardııyla yapılıştır. Tabakalı rasgele örekleede örekle, çerçevedek ktle brler 7 bölgeye göre seç yapılasıyla oluşturuluştur. İk aşaalı ve k aşaalı küe örekleesde se çerçeve sadee lk aşaada seçle ö brler ç hazırlaırke, üç aşaalı örekleede çerçeve, alıa br aşaa brler ve br aşaa brlerde alıa k aşaa brler ç hazırlaıştır. Tablo. Öreklee yöteler ç örekle büyüklükler ve ortalaa buğday ürü ktarı tah souçları Yöte Bast Rasgele Tabakalı Rasgele İk- Aşaalı İk - Aşaalı üe Üç - Aşaalı Örekle büyüklüğü Ortalaa Tah Varyas = = =5 T=49 =5 T=0 T=76 =5 T= k T= Tablo eledğde,tabakalı rasgele örekleede ortalaa tah varyası dğer yötelere göre küçüktür dolayısıyla daha duyarlı olduğu söyleeblr. Tabakalı rasgele örekleey bast rasgele öreklee, üç aşaalı öreklee, k aşaalı öreklee ve k aşaalı küe öreklees takp etektedr. 6. ouç Öreklee aaı, çok sayıda brde oluşa ktle hakkıdak tah ve eleeler kısa zaada ve düşük alyetle gerçekleştrles sağlaaktır. Tek aşaalı öreklee yöteler uygulaası ç tü örekle brler çere br çerçeve hazırlaası gerekektedr. Aak çoğu araştırada tü örekle brler çere böyle br çerçeve hazırlaası ükü değldr ya da çerçeve hazırlaası ç yeterl al kayak

9 . Baalı, P. Uçar, Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees: Br Uygulaa buluaaaktadır. Örekle çerçeves, ktle tü brler ç elde edleedğ ve ayrıa çerçeve hazırlaaı aşırı eek ve yüksek br alyet gerektrdğ durularda, çok aşaalı öreklee yaygı olarak kullaılaktadır. Bu çalışada, çok aşaalı öreklee yötelerde k aşaalı, k aşaalı küe ve üç aşaalı öreklee yötelerde örekle büyüklükler elde edles eleş ve br uygulaa verlştr. Uygulaada kullaıla verler ç tabakalı rasgele öreklee le daha duyarlı tah souçları elde edlese rağe, aşaalı öreklee yötelerde daha az örekle br le çalışıldığıda eek, alyet ve zaa açısıda avataj sağladığı söyleeblr. Wag, J., Gao, G., Fa, Y., Che, L., Lu,., J, Y., Yu, J The estato of saple sze ult-stage saplg ad ts applato edal survey, Appled atheats ad Coputato, 78, 4-49 p. ayaklar Cohra, W.G aplg Tehques, Joh Wley ad os, ew York, 48 p. Çıgı, H Öreklee uraı, H.Ü. Fe Fakültes Yayıları, Akara, 46 s. Der, Çeştl Öreklee Yötelerde Bast Doğrusal Regresyo Tah Edler ve Uygulaaları, Yükseks Lsas Tez, Haettepe Üverstes Fe Bller Esttüsü. Akara, 90 s. İdl, O Öreklee Teors ve İşlete Yöetde Uygulaası, İstabul Üverstes, İstabul. 0 s. gh,. 00. Advaed aplg Theory wth Applatos: How heal eleted Ay, Volue II, luwer Aade Publshers, Dordreht, 8 p. ukhate, P.V., ukhate, B.V aplg Theory of urveys wth Applatos. Aes, Iowa tate Uversty Press. tafford, J.D., ask, R.., Reeke.J., Gerard, P.D ult-stage saplg for large sale atural resoures surveys: a ase study of re ad waterfowl, Joural of Evrotetal aageet,78, 5-6 p. Uçar, P İk ve Üç Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees. Yüksek Lsas Tez, Haettepe Üverstes Fe Bller Esttüsü. Akara, 87 s. Tryfos, P aplg ethods for Appled Researh, Joh Wley ad os, ew York, p. Yaae, T. 00. Teel Öreklee Yöteler, (çev: A.Es, C.Aydı,.A.Bakır, E.Gürbüzel), Lteratür yayıları, IB X, İstabul, 509 s. 7

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

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

Detaylı

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

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

Detaylı

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

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

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

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

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

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

Detaylı

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

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

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

Detaylı

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

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

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

Detaylı

= 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

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

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

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

Detaylı

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

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

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

Detaylı

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

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

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

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

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri 8 KÜE ÖREKLEEİ 8.. Grş 8.. Populayo toplaıı tah 8.3. Populayo toplaıı tah varyaı ve tahleyc 8.4. Populayo toplaıı tah varya tah ç heaplaa yolları 8.5. Populayo ortalaaıı tah 8.6. Küe Hacler ve Alt örek

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

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

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

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

Detaylı

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

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

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar

Detaylı

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

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

Detaylı

Oxley modelleme yaklaşımının tahmin doğruluğu ve verimliliğinin arttırılması

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN İLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ FARELERDE İR ATINDA DOĞAN YAVRU SAYISININ KANTİTATİF ÖZELLİK LOKUSU QTL ELİRLENMESİNDE AYESIAN GENELLEŞTİRİLMİŞ DOĞRUSAL MODEL YAKLAŞIMI Ar OROJPOUR

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

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

Detaylı

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

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION

RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ SEQUENTIAL PROBABILITY RATIO TEST OF RAYLEIGH DISTRIBUTION Eskşehr Osmagaz Üverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XX, S., 7 Eg&Arch.Fac. Eskşehr Osmagaz Uversty, Vol..XX, No:, 7 Makale Gelş Tarh :.3.6 Makale Kabul Tarh : 3..6 RAYLEIGH DAĞILIMININ ARDIŞIK OLASILIK ORAN TESTİ

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

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

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

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

Detaylı

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

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

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

Detaylı

Quality Planning and Control

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

Detaylı

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

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam

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

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVESİTESİ BİLİ VE TEKNOLOJİ DEGİSİ ANADOLU UNIVESITY JOUNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Saı/No: : 9-6 (006) AAŞTIA AKALESİ/ESEACH ATICLE İL VE İLÇELEDE YAILACAK KAUOYU AAŞTIALAI İÇİN

Detaylı

ÖLÜ ZAMANLI SİSTEMLERİN PADÉ AÇILIMLARI KULLANARAK KATSAYI DİYAGRAM YÖNTEMİ (KDY) İLE KONTROLÜ

ÖLÜ ZAMANLI SİSTEMLERİN PADÉ AÇILIMLARI KULLANARAK KATSAYI DİYAGRAM YÖNTEMİ (KDY) İLE KONTROLÜ ÖLÜ ZAMANLI SİSTEMLERİN PADÉ AÇILIMLARI KULLANARAK KATSAYI DİYAGRAM YÖNTEMİ (KDY) İLE KONTROLÜ Mert Yardıcı Öür Öcal Atlla Br 3 e-posta: yardc@yahoo.co,3 Kotrol ve Otoasyo Mühedslğ Bölüü Elektrk-Elektrok

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ 9. ÇİZGİSEL (OĞRUSAL) OENTU VE ÇARPIŞALAR 9. Kütle erkez Ssten kütle erkeznn yern ssten ortalaa konuu olarak düşüneblrz. y Δ Δ x x + x = + Teraz antığı le düşünürsek aşağıdak bağıntıyı yazablrz: Δ= x e

Detaylı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR? İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek

Detaylı

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

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

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

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

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

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

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

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

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

Detaylı

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 0. Türkiye Harita Bilisel ve Tekik Kurultayı 8 Mart - Nisa 005, Akara İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN

Detaylı

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir. 203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem

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

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

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

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

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

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

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

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

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

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

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

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.

IŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K. BÖÜ ŞĞ RAS AŞTRAAR ÇÖZÜER ŞĞ RAS Ortamları kırılma dsler,, arasıdak lşk aşağıdak gbdr 9 > > > > > > 6 0 > > > > > > 7 > > > > > > 0 7 0 0 > > > > > 76 OPTİ 7 0 0 > > > > > > 0 θ θ > > > > > > 9 0 O > >

Detaylı

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma

Çok Aşamalı Sıralı Küme Örneklemesi Tasarımlarının Etkinlikleri Üzerine Bir Çalışma Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 15- ( 011),17-134 Çok Aşamalı Sıralı Küme Öreklemes Tasarımlarıı Etklkler Üzere Br Çalışma Nlay AKINCI 1, Yaprak Arzu ÖZDEMİR * 1 TRT Geel Müdürlüğü Reklam

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Ergu Karaağaoğlu H.Ü. Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

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

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

Detaylı

2.a: (Zorunlu Değil):

2.a: (Zorunlu Değil): Uygulaa 5-7:.7 6 7 Baar Yarıyılı Jeodezk Ağlar e Uygulaaları UYGULAMA FÖYÜ,..7.a: (Zorunlu Değl: Yanına arılaayan br kule yükeklğnn trgonoetrk yükeklk belrlee yönteyle eaplanaı UYGULAMA.b : (Zorunlu C3

Detaylı

SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ

SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ ÇÖZÜMLÜ PROBLEMLERLE SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ PROF. DR. MEHMET ERDOĞAN Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes Matematk-Blgsayar Bölümü YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN YILMAZ Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes

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

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