Üstel Dağılım Babam: - Şu ampullerin hangisinin ömrünün daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Bazen yeni alınanlar eskilerden daha önce yanıyor.
|
|
- Özlem Erim
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Üsel Dağılım Babam: - Şu ampulleri hagisii ömrüü daha kısa olduğu hiç belli olmuyor. Baze yei alıalar eskilerde daha öce yaıyor. Hele şuradaki bildim bileli var. Evde yedek ampul yokke, gerekirse ou söküp akıveriyordum. Büü odaları gezdi. Şu salodaki de epey yaşladı, e zama akılmışı haırlamıyorum. Kızım: - Dede, dör yıl öce, emizlik yaparke aem kırmışı, haırlasaa. - Yaşlamışım kızım. Eve babam yaşlaıyordu. Epeyce yıpramış. Đşaalarda çalışmış. Toruları ile oyamayı çok seviyor. Yie başladılar op oyamaya. -Oğlum! Top oyayacaksaız parka gidi. Dememe ırsa kalmada op ampule çarpı. Yie baa iş açılar. - Kızım! Çekmecedeki ampulü ver de değişirelim. Buu da elleri kopmuş. Yei ampuller çıkmış. Đçleride el yok. Olarda almalıyım. Biraz pahalıymış, üselik zamala ükeiyor, yıpraıyor, yai alayacağıız yaşlaıyorlarmış diyorlar. Ömürleri eyse o kadar yaşarlar. Đkide bir ampul değişirmeke iyidir. Ampulleri ömrüü belirleye e? Yapılarıda zamala yıpraıp ükeecek bir malzeme de yok gibi. Eh işe; babam ve çocuklar. Arada sırada eşim. Temizlik yapmasa olmaz mı? Baze de elekrikler, hele elekrik düğmeleri, yakıveriyor ampulü. Eşim: lambayı yaksaa, diyor. - Ampul yadı. - Değişirsee, işi gücü e? Bizim ki de iş mi. Đsaisik. - Bir lambayı bile değişiremedi. Rasgele yaşıyorsu, rasgele. Rasgeleliği e olduğuu biliyor mu acaba. Be 20 yıldır Đsaisik çalışıyorum, halâ alayamadım. Öğrecilerime, Rasgelelik edir? sorusua cevap olarak, Ne alıyorsaız o dur! diyeceksiiz diye öğü veriyorum. Eşim, rasgeleliği e olduğuu bilmediğimi bir alarsa yadık. Zamaıda biliyor gibi davramışım, bei bilgisiz saması diye. Dikkali olmam lâzım. Đlk karşılaşmamızı rasgele olduğuu, rasgele sözcüğüü öz ürkçe sii gelişigüzel olduğuu, hiçbir dilde rasgelelik içi bu kadar alamlı bir sözcük bulumadığıı, kedisii bile karşıma çıkışıı gelişi güzel olduğuu alamışım. Rasgelelik olgusuu olasılık uzayı ile modellediğii heme kavramışı. Maemaik bölümü öğrecisi olduğu içi ölçü uzaylarıı ve Borel ölçülebilir oksiyoları biliyordu. Bir yaşıdaki çocukları ağırlığıı rasgelelik içerdiğii, ağırlığı da zekâ gibi, boy uzuluğu gibi ölçülmesi gerekiğii ve olgulara ölçme ile yaklaşılabileceğii alamaya başladım. Maemaikçi olduğu içi işi bu araı ile ilgilemedi, maemaiği soyu düyasıda çıkmak isemedi. Gerçek düyada rasgelelik içere bir özellik ile ilgili ölçmeye, aklımızda bir Borel ölçülebilir oksiyo karşılık geldiğii ve bua rasgele değişke dediğii söyleyice gerçek düya ile
2 aklıdaki maemaiği soyu düyası arasıda iribaı heme kurdu. Devamıda kile, birim, örekleme, öreklem derke isaisik kavramıa geldik. Đsaisik. Beim işim bu demişim. Uumuş demek ki. Her halde boş durduğumu sadı. Đşime bakayım. Şu ampul meselesi? Direç, kodasaör gibi seramike yapılmış elekrik parçalarıı ömürlerideki rasgelelik de ampuldekie beziyor. Şuu, isaisik kavramları ile sağlam bir düşüelim. Bir ampulü dayama süresi (ömrü, bozulucaya kadar geçe zama) T rasgele değişkei ile göserilsi. Yıpramamak, geçmişi uumak, haızasız olmak P( T > x + a / T a) = P( T > x) olsa gerek. Yıpramasa da, bir ampule ömür boyu güveemezsiiz. Güveilirlik. Öemli bir kavram. R( ) = P( T > ), 0 oksiyoua güveilirlik oksiyou (reliabiliy ucio) deir. Bir sisemi belli bir aıdaki güveilirliği ( R( ) ) bu sisemi aıda görev yapabilir olmasıı olasılığıdır, başka bir iade ile aıa kadar bozulmamış olmasıı olasılığıdır, ya da bozulmaı aıda sora olması olasılığıdır. Haızasızlıka, P( T > + a ve T a) = P( T > ) P( T a) P( T > + a ) = P( T > ) P( T a) R( + a) = R( a) R( ) elde edilir. *** Bu oksiyo deklemi, R (0) = varsayımı alıda çözülürse, pozii değerleri içi, R( ) = e, 0 olarak elde edilir. Bua göre, 0, < 0 F( ) = - e, 0 e, > 0 ( ) = 0, d.y. olmak üzere, T rasgele değişkei üsel dağılıma sahipir. Bir iş başardım. - Ampul meselesii çözdüm. - Merak eme, yarı gee bozulur. Be muağa gidiyorum. Temizlik, çamaşır, bulaşık işlerie bei bulaşırmaz. Hepsii kedi yapmaya çalışır. Biz de boş durmayalım. Ampul meselesii başka bir açıda ele alalım. Biraz daha geel başlayalım. Dayama süresi ile ilgili herhagi bir T rasgele değişkei göz öüe alalım.
3 P( < T + / T > ) h()= lim, 0 0 oksiyoua bozulma oraı (ölüm oraı, risk, hazard) oksiyou dediğii haırlayalım. h() P( < T + / T > ) olmak üzere, h() değeri, aıa kadar bozulma olmadığı bilidiğide (, + ] zama aralığıda bozulma olma olasılığı olarak düşüülebilir. Bua göre, P( < T + / T > ) h() olup, h() değeri birim zamada bozulaları oraıdır. Bozulma oraı birim zamada bozulaları oraıdır diyebiliriz. T i olasılık yoğuluk oksiyou ve dağılım oksiyou F olmak üzere, dır. R( ) = P( T > ) = F( ) = ( ) d, 0 df( ) dr( ) ( ) = R '( ) d = d = P( < T + / T > ) h()= lim 0 P( < T + ve T > ) = lim 0 P( T > ) P( < T + ) = lim 0 R( ) F( + ) F( ) = lim R( ) 0 ( ) R '( ) = = R( ) R( ) R '( ) = h( ) R( ) dierasiyel deklemide, R( ) = R(0) e h( ) d 0 olup, R(0) = F(0) = olmak üzere, R( ) = e h( ) d 0 0 elde edilir. Böylece, F, R, h oksiyolarıda birii bilimesi durumuda diğerleri elde edilebilir. F ( ) = ( ) R'( ) d h( ) = 0 R( ) = F ( ) R( ) F R h F ( ) ( ) ( ) ( ) = F = R h ( ) d d R( ) = e 0
4 Dayama süreleri rasgele ola belli bir ür, öreği elekroik, parça içi bozulma oraıı, yai beli bir zamaa kadar dayaa parçalarda bir birim zama aralığıda bozulaları oraıı sabi kaldığı gözlemiş olsu. O zama, ve h( ) = c, 0 cd F( ) = 0 c e = e, 0 0, < 0 c ce, > 0 ( ) = 0, d.y. dır, yai bu parçaları dayama süresi üsel dağılıma sahipir. Başka bir iade ile bu parçaları dayama süresi üsel dağılım ile modellemekedir (alaılmakadır). Bu modelde c sabiii değerii bilimesi gerekiğie dikka edi. Babam, bizim ampuller içi alı ayda oralama bir aesii yadığıı söylemeke. Evde 0 ampul var. Bozulma oraıı alı aylık bir zama birimide sabi kaldığı ve /0 olduğu söyleebilir mi? Biraz düşüelim. Zama içide bozulma oraıı gözlemlemek isesek, asıl bir örekleme ve gözlemleme yapmalıyız. Öreği, ampuller içi bu asıl olacak. Üreile ampulleri kileside belli sayıda (00 olsu) ampullü rasgele seçer, göreve başlaır ve bozuldukça bozulma zamalarıı kaydederiz. 00 ücüsü de bozulduka sora, yai gözlemleme işi biike sora, elimizdeki veriyi aaliz ederiz. Babama söylesem, bıyık alıda güler. Be göremem, ama belki orular görür der. Ou gözlemii de bir işe yarayıp yaramadığıı bilemiyorum. Elimde, ayı dağılımlı ve birbiride bağımsız birimlik bir öreklem olsa be yapacağımı biliyorum, ama şimdi e olacak. Yarı, biraz kiap karışırmam gerekecek. Boş durmamak içi, elimizde birimlik bir öreklem olduğuu düşüelim. T, T2,..., T ler bağımsız ve her biri T gibi dağılmış olsu. Ayrıca, dayama süresi T i üsel dağılıma sahip olduğuu varsayalım (bir yerlerde biliyor olalım, öreği haızasızlıka). T i dağılımı ile ilgili, e, > 0 ( ) =, 0, d.y. 0, < 0 F( ) = - e, 0 R( ) = e, 0, h( ) =, 0 E( T ) =, Var( T ) 2 =
5 olup, paramere kümesi Θ = (0, ) R dır. Dayama süresii modelleye (alaa) dağılımları ailesi, x F= (.; ) : (x; )= e I( x > 0), Θ = (0, ) olmak üzere, problemimiz parameresii ahmii olsu. içi bir ˆ ahmi edicisi bulursak, bozulma oraı içi, h ( ) =, 0 ˆ şeklide bir ahmi edici (plug-i esimaor) elde ederiz. Bildiğimiz gibi, T = T i öreklem oralaması, içi düzgü e küçük varyaslı yasız ahmi edici (UMVUE) dir. Daha iyisi ca sağlığı. - Yemek hazııır. - Tamam geldik. - Ampul işi e oldu. - Yarı okulda çözeceğim. - Eve geirme. Biir de gel. Biraz da çocuklarla ilgile. - Evde boş durmuyoruz ya. Düşüüyoruz. - Dü akşam maemaik problemimi bile çözemedi, baba. Düşüebildiği belli. - Kızım be isaisikçiyim. - Ou içi mi haa soları parka izik sohbeleri yapıyorduk. Oyamaya bile vaki kalmıyordu. - Oğlum, o, kaydıraka daha biliçli kayabilme içidi. - Pekiii, kırda iye bilim elseesi yapıyormuşuz, şimdi aladığım kadarıyla. Yazık olmuş o zamalara. - Kızım, bikileri, böcekleri ve hayvaları da seyrediyorduk ya. - Şua, gözlem yapıyorduk desee baba. - Çocuklar, babaız hep öyleydi. Bede maemaikçi mi, isaisikçi mi, e olduğuu alayamadım. Düşüüp durur, ilozo gibi. Düşümeyi iş sayar, uykuyu da abi. Đşie geliyor. Bulmuş geçim yoluu. Dersae öğremei olsaydı, çoka kovarlardı. Problemleri düşümede, pa diye çözeceksi. Pa sesi de asıl çıkarılır, öğreciye buu öğreeceksi. Düşümeyi değil. - Se öyle mi yapıyorsu? Samıyorum. - Mecbur kalıyorum. - Đşi aslıa bakarsa, biz de ayısıı yapıyoruz. Taa yüksek lisasa çocuklar biraz ayıkıyor. Düşümeye başlıyor.
6 Fe akülesi. Düşümek serbes. Zae başka iş de yok. Neyi düşüüyorduk? Dayama süresii. Dayama süresi ile ilgili elimizde bir model (dağılım) olmazsa e yapacağız? Dayama süresii bir dağılımı var ama biz bilmiyoruz. Bırakı parameresii, biçimii bile bilmiyoruz. Hiçbir şey bilmiyoruz diyelim. Dayama süreleri ile ilgileile parçaları kileside N aesi rasgele seçilsi ve zama içide gözlem alıa alısı. N ( ), aıda görev yapa (sağlam) parça sayısı, s N ( ), aıda görev yapamaz durumda ola (bozula) parça sayısı ve uygu seçilmiş bir zama aralığı olsu. Güveilirlik oksiyou ve bozulma oraı oksiyouu değerleri içi dağılımda bağımsız ( her kile dağılımı içi kullaılabilir) birer ahmi edici, ( ) ( ) ˆ ˆ Ns N R( ) = P( T > ) = = N N ve N ( ) N ( ) N ( + ) N ( ) hˆ( ) = N = = Ns ( ) Ns ( ) Ns ( ) N dır. Sözle iade edilirse, dır. (, + ) zama aralığı içi birim zamada bozula parça sayısı hˆ( ) = aıda görev yapabilir durumda ola parça sayısı 00 ae parça içi bozulma zamaı ile ilgili gözlemler aşağıdaki ablodaki gibi olsu. (saa) Ns ( ) N ( ) N ( + ) N ( ) N ( + ) N ( ) hˆ( ) = N ( ) s Sabrımız ükedi. 70 saa dayaabildik. Bu gözlemlerde, bozulma oraıı yaklaşık olarak 0.0 olduğuu ve sabi kaldığıı (70. saae sora da), yai h ( ) = 0.0, 0
7 olduğuu ahmi emekeyiz, diyebiliriz. h ( ) ile h ( ) de hagisi daha iyi ahmi edici? Bozulma oraıı zama içide sabi kaldığı soucuda dayama süresi T i üsel dağılıma sahip olduğu soucu çıkarılabilir. Ayrıca, bu üsel dağılımı parameresi içi ɶ =00 ahmi değerii öerebiliriz. T i olasılık yoğuluk oksiyou, 00 e, > 0 ( ) = 00 0, d.y. olduğuu ahmi emekeyiz. Paramereyi veya olasılık yoğuluk oksiyouu ahmi emek içi başka ahmi edicileri de kullaılabileceğii haırlaalım. Üsel dağılımı göz öüe alalım. Bir T rasgele değişkei üsel dağılıma sahip olduğuda, e, > 0 ( ) = 0, d.y. 0, < 0 F( ) = - e, 0 R( ) = e, 0 h( ) =, 0 olmak üzere bu oksiyoları graikleri, öreği = içi aşağıdaki gibidir. Dayama süresii üsel dağılıma sahip olduğu bilie elli ae direç içi bozulma zamaları yıl olarak aşağıdaki gibi gözlemiş olsu Bu veriler içi öreklem oralaması, sadar sapması ve oracası N i = N =2.77
8 N 2 ( i ) s = = 2.38 N (25) + (26) m = =2 2 olup, hisogram aşağıdaki gibidir Şekil... Üsel dağılım içi bozulma oraı oksiyou, h( ) =, 0 olmak üzere, parameresii değeri öreklem oralamasıda 2.77 olarak ahmi edilirse bozulma oraı oksiyou içi bir (plug-i) ahmi, hˆ( ) = =0.36, olur. Güveilirlik (risk) aalizide sisemleri veya parçaları dayama sürelerii gözlemlemek doğal oramlarda yapıldığı gibi yapay olarak oluşurula oramlarda da yapılmakadır. Dayama süresi büyük ola parçaları bozulma zamaıı gözlemlemek uzu yıllar alabilir. Böyle durumlarda doğal oramlara bezer ve hızladırılmış şarlar alıda
9 gözlemler alımakadır. Örekleme soucu seçile parçaları ümü bozulucaya kadar gözlem yapılıp herbirii dayama süresii gözlemesi veya belli bir zamaa kadar gözlemleme yapılıp bu aa kadar bozulaları dayama sürelerii gözlemesi yada ilk bozulalarda belli bir sayıda olaları dayama sürelerii gözlemesi gibi değişik gözlemleme sraejileri kullaılabilir. Birici durumda, örekleme seçile birimi herbirii bozulma zamaı gözlemeke (am gözlem), ikici durumda belli bir * aıa kadar olaları bozulma zamaları gözlemeke ve gözlemleme işlemi durdurulmakadır. Bua birici ip durdurma (ype I cesorig) demekedir. Üçücü durumda birimide ilk r ( r ) aesi bozulduka sora gölemleme işlemi durdurulmakadır. Bua ikici ip durdurma (ype II cesorig) demekedir. Bu üç durum içi olabilirlik oksiyoları aşağıdaki gibidir. Tam gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık yoğuluk oksiyou ( x; ) ve birimlik örek içi X, X 2,..., X öreklemii gözlee değerleri x, x2,..., x olmak üzere, olabilirlik oksiyou, ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; ) = ( x ; ). 2 2 i Birici ip durdurulmuş gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık * yoğuluk oksiyou ( x; ), birimlik örek içi belli bir aıa kadar bozula parça sayısı K (bir rasgele değişke) ve bozulma zamaları X (), X (2),..., X ( K ) olmak üzere olabilirlik oksiyou,! * k * ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; )[ F( )], 0 x... x. () (2) ( k ) () (2) ( k ) () ( k ) ( k)! Đkici ip durdurulmuş gözlem: Dayama süresi X rasgele değişkei, olasılık yoğuluk oksiyou ( x; ), birimlik örek içi ilk r ( r, r sabi ) aesii bozulma zamaları X (), X (2),..., X ( r ) olmak üzere olabilirlik oksiyou,! ( x, x,..., x ; ) = ( x ; ) ( x ; )... ( x ; )[ F( x )], 0 x... x ( r)! r () (2) ( r ) () (2) ( r ) ( r ) () ( r ). Öreği dayama süresi paramereli üsel dağılıma sahip olduğuda olabilirlik oksiyou ile paramerei e çok olabilirlik ahmi edicisi, am gözlem içi, xi ( x, x2,..., x; ) = ( ) e Θ ˆ = X i birici ip durdurulmuş gözlem içi,
10 ! k ( x, x,..., x ; ) = ( ) e () (2) ( k ) ( k)! Θ ɶ = K X + ( K) ( i) K * k * x( i ) + ( k ) ikici ip durdurulmuş gözlem içi,! r ( x, x,..., x ; ) = ( ) e () (2) ( r ) ( r)! r x( i ) + ( r ) x( r ) dır. Θ = r X + ( r) x ( i) ( r ) r
Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
Detaylı3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler
3. Ders Parametre Tahmii Tahmi Edicilerde Araa Özellikler Gerçek düyada rasgelelik olgusu içere bir özellik ile ilgili ölçme işlemie karş l k gele X rasgele de¼gişkeii olas l k (yo¼guluk) foksiyou, F ff(;
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
Detaylı5. Ders Yeterlilik. f(x 1 ; x 2 ; :::; x n ; ) = g (T (x 1 ; x 2 ; :::; x n ); ) h(x 1 ; x 2 ; :::; x n )
5. Ders Yeterlilik Yeterlilik Ilkesi: Bir T(X ; X ; :::; X ) istatisti¼gi, hakk da yeterli bir istatistik olacaksa hakk da herhagi bir souç ç kar m T arac l ¼g ile (X ; X,...,X ) öreklemie ba¼gl olmal
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıBir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı
5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıAKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI. için. 01 olaslk younluk fonksiyonu aa daki seçeneklerden hangisinde yer.
SORU : AKTÜERLK SINAVLARI OLASILIK VE STATSTK SINAVI ÖRNEK SORULARI X raslat deikeii olas l k youluk foksiyou 8x, x f(x) = 0, ö.d olarak verilmitir. Bua göre 0< y içi Y = raslat deikeii X olaslk youluk
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama
Detaylı4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.
4. Ders tkilik Küçük varyasl olmak, tahmi edicileri vazgeçilmez bir özelli¼gidir. Bir tahmi edicii, yal veya yas z, küçük varyasl olmas isteir. Parametrei kedisi () veya bir foksiyou (g()) ile ilgili tahmi
DetaylıTek Bir Sistem için Çıktı Analizi
Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır.
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
Detaylı1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.
Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.
06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme
DetaylıNİÇİN 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{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI
OLASILIK HESABI Bu derste, uygulamalarda sıkça karşılaşıla, Olasılık Uzaylarıda bazılarıa değieceğiz ve verilmiş bir Olasılık Uzayıda olasılık hesabı yapacağız. Ω. Ω solu sayıda elemaa sahip olsu. Ω {
DetaylıSistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri
Korol Siemleri Taarımı Siem Modellerii Zama Cevabı ve Performa Krierleri Prof.Dr. Galip Caever Korol Siemleri Taarımı Prof.Dr.Galip Caever Kapalı dögü iemi oluşurulmaıda öce iem modelide geçici rejim cevabıı
DetaylıYukarıdaki sonucu onaylarım. Prof. Dr. Ülkü MEHMETOĞLU. Enstitü Müdürü
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ DURAĞAN OLMAYAN ZAMAN SERİLERİNDE KOİNTEGRASYON VEKTÖRÜNÜN TAHMİNİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Yudum BALKAYA İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 006 Her
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıALTERNATİF 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
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıKuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri
uyruk Teorisi Ders Notları: Bazı uyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@akara.edu.tr 10 ASIM 2017 11. HAFTA 6 Çok kaallı, solu N kapasiteli, kuyruk sistemi M/M//N/ Birimleri sisteme gelişleri arasıdaki
Detaylı2.2. Fonksiyon Serileri
2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
Detaylı7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları
Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.
DetaylıĐki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı
Đki Oyu Yaz Demi 22 Hazira 20, Çarşamba Đst20 Đstatistik Teorisi Dersi kousu: Olasılık Hesabı - Çocuklar, Đstatistik Teorisi bir tarafa, istatistikçileri işi rasgelelik ortamıda hesap yapmaktır. Şöyle
Detaylı5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ
5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ Bir lieer deklemi geel çözümüü bulmak homoje kısmı temel çözümlerii belirlemesie bağlıdır. Sabit katsayılı diferasiyel deklemleri temel çözümlerii
DetaylıVeri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı
Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet
Detaylı: Boş hipotez, sıfır hipotezi : Alternatif hipotez
İOTEZ TESTLERİ iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. arametre hakkıdaki iaışı test etmek içi hiotez testi yaılır. iotez testleri sayeside örekde elde edile istatistikler aracılığıyla aakütle
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için
ÖzelKredi İstekleriize daha kolay ulaşmaız içi Yei özgürlükler keşfedi. Sizi içi öemli olaları gerçekleştiri. Hayalleriizi süsleye yei bir arabaya yei mobilyalara kavuşmak mı istiyorsuuz? Veya özel güler
DetaylıBu bölümde birkaç yak nsak dizi örne i daha görece iz.
19B. Yak sak Gerçel Dizi Örekleri Bu bölümde birkaç yak sak dizi öre i daha görece iz. Verdi imiz örekleri her biri hem kedi bafl a hem de kulla la yötem aç s da öemlidir. Örek 19B.1. lim 1/ = 1. Ka t:
Detaylı{ 1 3 5} UYGULAMA-2 OLASILIK HESABI { } i, i = 1, 2,, n elemanına aşağıdaki özelliklere sahip bir p. her bir ω. sayısı karşılık getirilsin.
UYGULAMA- OLASILIK HESABI Ω. Ω solu sayıda elemaa sahip olsu. Ω { ω, ω,, ω }, U olmak üzere, Ω ı her bir ω i, i,,, elemaıa aşağıdaki özelliklere sahip bir p i sayısı karşılık getirilsi. ) p 0, i,,...,
Detaylıİstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş
İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük
DetaylıPOLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ
POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı
Detaylı0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322
Bölüm 3. İkici Mertebede Lieer ve Sabit Katsaılı Diferesiel Deklemler 4 3. Geel Taımlar ( ) ( ) ( ) a ( ) + a ( ) + a ( ) +... + a ( ) + a ( ) = f ( ) () 0 şeklideki bir deklem. mertebede lieer deklem
DetaylıSİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici
Detaylıx 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)
4 ÖRNEKLEME HATASI 4.1 Duyarlılık 4. Güveilirik 4.3 Örek hacmi ve uyarlılık arasıaki ilişki 4.4 Örek hacmi ve göreceli terimler ile uyarlılık arasıaki ilişki 4.5 Hata kareler ortalaması Örekte ele eile
Detaylıİstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı
İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi
DetaylıREAKTÖRLER V Q. t o ...(1.1)
REAKTÖRLER İçide kimyasal veya biyljik reaksiyları gerçekleşirildiği aklara veya havuzlara reakör adı verilir Başlıa dör çeşi reakör vardır: Tam Karışımlı Kesikli Reakörler: Reakör dldurulup işlem yapılır
DetaylıSPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA
SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA Doç. Dr. SelAhattl GÜRİŞ ( ) Değişkeler arasıdaki ilişkii derecesii ölçülmeside farklı istatiksel yötemlerde yararlaılabilir.
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
DetaylıORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ
ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze
Detaylı18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005
8.6 Professor Strag FİNAL 6 Mayıs 25 ( Pua) P,..., P R deki oktalar olsu. ( ai, ai2,..., a i) P i i koordiatlarıdır. Bütü P i oktasıı içere bir cx +... + cx = hiperdüzlemi bulmak istiyoruz. a) Bu hiperdüzlemi
DetaylıBu bölümde kan tlayaca m z teoremi, artan ve üstten s -
18. S rl ve Arta Diziler Bu bölümde ka tlayaca m z teoremi, arta ve üstte s - rl bir gerçel say dizisii üsts ra çarpmas a ramak kal r biçimide özetleyebiliriz. (Üsts r kavram Bölüm 19 da görece iz.) flte
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ZAMAN SERİLERİNDE BİRİM KÖKLERİN İNCELENMESİ. Yeliz YALÇIN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÜKSEK LİSANS TEZİ ZAMAN SERİLERİNDE BİRİM KÖKLERİN İNCELENMESİ eliz ALÇIN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA Her akkı saklıdır rd. Doç. Dr. ılmaz AKDİ daışmalığıda,
DetaylıLİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ
LİNEER CEBİR DERS NOTLARI Aye KOÇ I MATRİSLER I.1. Taım F bir cisim olmak üzere her i = 1,2,..., m, j = 1,2,..., içi aij F ike a11 a12... a1 a21 a22... a 2 M M... M am1 am2... am (1) şeklide dikdörgesel
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıİSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ (t z testleri)
İSTATİSTİKSEL İOTEZ TESTLERİ (t z testleri) iotez Nedir? İOTEZ, arametre hakkıdaki bir iaıştır. Bu sııfı ot ortalamasıı 75 olduğua iaıyorum. arametre hakkıdaki iaışımızı test etmek içi hiotez testi yaarız.
DetaylıÖğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı
Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar
DetaylıSÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ
SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
Detaylı6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri
DetaylıEczacılık Fakültesi Öğrencilerinin Mesleğe Yaklaşımları Pharmacy Students' Approach to Their Profession
Eczacılık Fakültesi Öğrecilerii Mesleğe Yaklaşımları Pharmacy Studets' Approach to Their Professio Işıl ŞİMŞEK* Yıldır ATAKURT** Bihter YAZICIOĞLU*** ÖZET Bu çalışmada, Eczacılık Fakültesi öğrecilerii
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II
8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet
DetaylıProblem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ
PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisa 2010 LİSE - PROBLEMLERİ c Copyright Titu Adreescu ad Joatha Kae Çeviri. Sibel Kılıçarsla Casu ve Fatih Kürşat Casu Problem 1 m ve aralarıda asal pozitif tam sayılar
DetaylıBölüm 4. Görüntü Bölütleme. 4.1. Giriş
Bölüm 4 Görüü Bölüleme 4.. Giriş Görüü iyileşirme ve görüü oarmada arklı olarak görüü bölüleme görüü aalizi ile ilgili bir problem olup görüü işlemei göserim ve aılama aşamalarıa görüüyü hazırlama işlemidir.
DetaylıDENEY 4 Birinci Dereceden Sistem
DENEY 4 Birici Derecede Sistem DENEYİN AMACI. Birici derecede sistemi geçici tepkesii icelemek.. Birici derecede sistemi karakteristiklerii icelemek. 3. Birici derecede sistemi zama sabitii ve kararlı-durum
DetaylıBölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Doç.D. Suat ŞAHİNLE Olasılık ve Olasılık Dağılışlaı Olasılık: Eşit saşla meydaa gele tae olayda A taesi A olayı olsu. Bu duumda A olayıı meydaa gelme olasılığı;
Detaylın, 1 den büyük bir sayma sayısı olmak üzere,
KÖKLÜ SAYILAR, de üyük ir sayma sayısı olmak üzere, x = α deklemii sağlaya x sayısıa α ı yici derecede kökü deir. x m = x m O halde tersi düşüülürse, ir üslü sayıı üssü kesirli ise, o sayı köklü sayı içimide
DetaylıDr. AKIN PALA. Damızlık Değeri, genotipik değer, allel frekansları. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı. Damızlık değeri hesabı
Damızlık Değeri, geotipik değer, allel frekasları Aki Pala, aki@comu.edu.tr ttp://members.comu.edu.tr/aki/ Damızlık değeri esabı µ Ökkeş =800 gr gülük calı ağırlık Sürü A Sürü µ Döller µ 500gr 700 DD esabı
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
DetaylıAKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ
AKT MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ KESİKLİ RASLANTI DEĞİŞKENLERİ & KESİKLİ DAĞILIMLAR. X aşağıdaki olasılık foksiyoua sahip kesikli bir r.d. olsu. Bua göre;. ; x =.. ; x =. 4. ; x =. 5 p X
DetaylıREGRESYON 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
DetaylıDÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ
DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
DetaylıSERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*
Ç.Ü Fe Bilileri Estitüsü Yıl:2008 ilt:18-3 SERBEST LİE EBİRLERİNDE ESAPLAMALAR * oputatio I Free Lie Algebras* Ebubekir TOPAK Mateatik Aabili Dalı Ahet TEMİZYÜREK Mateatik Aabili Dalı ÖZET Bu çalışada
Detaylıt Dağılımı ve t testi
r. Mehme Akaraylı ağılımı ve ei oç. r. Mehme AKSARAYLI.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehme.akarayli@deu.edu.r Sude ağılımı Küçük öreklerde (
DetaylıA dan Z ye FOREX. Invest-AZ 2014
A da Z ye FOREX Ivest-AZ 2014 Adres Telefo E-mail Url : Büyükdere Caddesi, Özseze ş Merkezi, C Blok No:126 Esetepe, Şişli, stabul : 0212 238 88 88 (Pbx) : bilgi@ivestaz.com.tr : www.ivestaz.com.tr Yap
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP. Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 26 Her hakkı saklıdır Yrd. Doç. Dr. İhsa KARABULUT u daışmalığıda,
DetaylıEle Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)
5..5 Ele Alıaca Aa Koular Ayrı-zama işaretleri impuls dizisi ciside ifade edilmesi Ayrı-zama LTI sistemleri ovolüsyo toplamı gösterilimi Hafta 3: Doğrusal ve Zamala Değişmeye Sistemler (Liear Time Ivariat
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102
DetaylıARMAX Modelleri ve Porsuk Barajı Su Seviyesinin Öngörüsü. ARMAX Models and Forcasting Water Level of Porsuk Dam
ARMAX Modelleri ve Porsuk Barajı Su Seviyesii Ögörüsü Hülya Şe a ve Özer Özaydı a a Eskişehir Osmagazi Üiversiesi, Fe-Edebiya Fakülesi, İsaisik Böl., 26480, Eskişehir e-posa: hse@ogu.edu.r, oozaydi@ogu.edu.r
DetaylıDiş sayısı tam sayı olması gerekmektedir. p p d. d m = ve
DĐŞLĐLER Diş Boyuları Taba Kavisi (Fille Radius) Diş başı yüksekliği (Addedum) Taba yüksekliği(dededum) Diş yüksekliği (Addedum +Dededum) Taksima (Circular pich) Diş kalılığı (Tooh Thickess) Dişler arasıdaki
DetaylıBölüm 5: Hareket Kanunları
Bölüm 5: Hareket Kauları Kavrama Soruları 1- Bir cismi kütlesi ile ağırlığı ayımıdır? 2- Ne zama bir cismi kütlesi sayısal değerce ağırlığıa eşit olur? 3- Eşit kollu terazi kütleyi mi yoksa ağırlığı mı
DetaylıT.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ SINIF DEĞERLENDİRME SINAVI - 2
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 016-017 8. SINIF DEĞERLENDİRME SINAVI - 016-017 8. SINIF DEĞERLENDİRME SINAVI - FEN BİLİMLERİ Adı ve Soyadı :... Sııfı
DetaylıDİZİLER - SERİLER Test -1
DİZİLER - SERİLER Test -. a,,,,, dizisii altıcı terimi. Geel terimi, a ola dizii kaçıcı terimi dir? 6. Geel terimi, a! ola dizii dördücü terimi 8 8 6. Geel terimi, a k k ola dizii dördücü terimi 6 0 6
DetaylıÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI
7 ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI 7.. Niçi Örekleme Yapılır 7.. Olasılıklı Örekleme 7... Basit Şas Öreklemesi 7... Tabakalı Örekleme 7... Küme Öreklemesi 7..4. Sistematik Örekleme 7.. Olasılıklı Olmaya
Detaylı4) Seyrek rastlanılan bir hastalık için belli bir zaman araalığında bu hastalığa yakalananların sayısının gözlenmesi,
POĐSSON DAĞILIMI Poisson Dağılımı sürekli oramlarda (zaman, alan, hacim, ) kesikli sonuçlar veren ve aşağıda a),b),c) şıklarında belirilen özelliklere sahip deneylerin modellenmesinde kullanılan bir dağılım
DetaylıBağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise
YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim
DetaylıVenn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak
Ve Şeması ile lt Kümeleri Saymak Osma Ekiz Bu çalışmada verile bir kümei çeşitli özellikleri sağlaya alt küme veya alt kümlerii ve şeması yardımıyla saymaya çalışacağız. Temel presibimiz aradığımız alt
DetaylıAnaliz II Çalışma Soruları-2
Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II
DetaylıMEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ
MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme
Detaylı6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e
İST KUYRUK TEORİSİ ARASIAV SORULARI ( MAYIS ). Bir baaı müşteri hizmetleride te işi hizmet vermetedir. Müşteriler ortalama daiada bir arama yapmatadır bua arşı ortalama servis süresi ise daia sürmetedir.
Detaylı