EKONOMETRİK MODEL TANIMLAMADA KULLANILAN SINAMA YÖNTEMLERİ VE
|
|
- Asli Ayhan
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 EKONOMETRİK MODEL TANIMLAMADA KULLANILAN SINAMA YÖNTEMLERİ VE BU AMAÇLA GELİŞTİRİLMİŞ BİR YAZILIM Bülent Sedef Akgüngör34 1. GİRİŞ Ekonomik bir ilişkinin gerçeğe en uygun bir şekilde modellenmesi için, bu ilişkiyi temsil eden ekonometrik modelin doğru olarak tahminlenmesi gereklidir. Doğru tahminlemenin yapılabilmesi, ekonometrik modelde tanımlama hatalannın (specification errors) bulunmamasına bağlıdır. Tanımlama hatalannın azaltılması için ekonometrik modelin fonksiyonel formunun ve kullanılacak bağımsız değişkenlerin seçiminin doğruluğunun sınanması gereklidir. Tanımlama hatalannın varlığını sınamak için geliştirilmiş ekonometrik testler bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, ekonometrik tanımlama hatalannın sınanması için kullanılan bazı tanımlama testlerini tanıtmak ve bu testlerin kolaylıkla uygulanmasını sağlayacak bir yazılım geliştirmektir. 2. TANIMLAMA HATALARI 2.1. Regresyon Denklemi İçin En Uygun Fonksiyonel Formun Seçimi Klasik doğrusal regresyon modelinin temel varsayımlarından biri, tahminlenecek olan ilişkinin fonksiyonel formunun doğrusal olduğudur, ilişkinin gerçekte doğrusal olmadığı durumlarda ise, en küçük karaler yöntemi ile tahminlenen regresyon paramatreleri sapmalı (biased) olur. Aynı zamanda bu parametrelerin doğru yorumlanması da güçleşir (Kennedy (1990), s. 72). Ekonometrik model için en uygun fonksiyonel formun seçimini yapmak amacıyla PE testi geliştirilmiştir (Kmenta, (1986), s ). PE testi, doğrusal, logaritmik ve yan logaritmik moodeller arasında seçim yapmak amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. PE testinin uygulanması iki aşamada gerçekleştirilmededir. Testin birinci aşamasında oluşturulan hipotezler aşağıda görülmektedir. H0 Hipotezi: Ekonometrik ilişki, doğrusal fonksiyon ile doğru olarak tanımlanmaktadır. Y i - * + «o ı 1 3 Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tan m Ekonomisi Bölümü, Aydın. 4Ege Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tanım Ekonomisi Bölümü, İzmir. 3I î
2 Hı Hipotezi: Ekonometrik ilişki, logaritmik fonksiyon ile doğru olarak tanımlanmaktadır m y i - y 1 ile 2 yi kullanarak 3 denklemini yazabiliriz. * O i - «- fr*i) ( 1 - * ) ( l n r, y - «lnjtj) - 3 (4 ) <yi - o - fix t ) - i W 4 * * - «M, 0 0 #,! ^ s 0 W -1 o olarak tanımlanmıştir. Hoiken *=1 ve 0 o=o olmalıdır. H0 hipotezini sınamak için önce 2 numaralı denklem tahminlenir. ^ _ A Tahminlenen denklem kullanılarak InV, değerinin tahmini değeri hesaplanır (İn Y,)- Daha sonra gözlenen değerden (InY,), tahminlenen değer ( l n y j çıkanlarak hata terimnin tahmini değeri (ej() hesaplanır. vektörü 5 numaralı denkleme yerleştirilerek 0 Okatsayısı tahminlenir. Tahminlenen katsayının sıfırdan farklı olup olmadığı t-testi ile sınanır. Eğer Q0 katsayısının tahminlenen değeri sıfırdan farklı değilse, H0 hipotezi reddedilmez. PE testinin sağlıklı sonuç vermesi için her iki tanımlamanın da doğruluğunun sınanması gereklidir. Testin birinci aşamasında, tanımlamanın doğrusal olduğu hipotezi sınanmıştır. Testin ikinci aşamasında ise, tanımlamanın logaritmik olduğu hipotezi sınanmalıdır. PE testinin ikinci aşaması için oluşturulan hipotezler aşağıda görülmektedir. H0 Hipotezi: n 7, = 7 + S İn X + S6 Hi Hipotezi: 319
3 Y.i - «+ P ^ i * e0ı 7 6 ve 7 numaralı denklemler yazılarak 8 numaralı denklem elde edilmiştir. *(r, - a - px,) (1-n) Unr, - y - ainjf,) - 8 InK, r ^ İri A 0,G< 7 ^ 9 / - 7T 9 numaralı denklemde ^ olarak tanımlanmıştır Testin ikinci aşamasında, -^=0 ve olmalıdır. Sınamanın yapılması için önce 1 numaralı denklem tahminlenir ve ı vektörü elde edilir. ğ< vektörü 9 numaralı denklem içine yerleştirilerek O, katsayısı tahminlenerek sıfırdan farklılığı t-testi ile sınanır Pe tesinin iki aşamasında bulunulan sonuçlara göre doğrusal ve logaritmik kalıp arasından seçim yapılması mümkün olmaktadır: 1 Testin birinci aşamasında 0 n= 0 ise ve testin değilse, ekonometrik ilişkinin fonksiyonel formu doğrusaldır. 2 Testin birinci aşamasında 0 o=o değilse ve testin ikinci aşamasında O<=0 ise, ekonometrik ilişkinin fonksiyonel formu logaritmiktir 3 Testin birinci aşamasında B 0~0 değilse ve 9, =0 değilse, her iki fonksiyonel form reddedilir. 4 Testin birinci aşamasında 9 n-0 ise ve testin ise, testin doğrusal ve logaritmik kalıp arasında seçim yapmak için yeterli bilgiyi veremediği ortaya çıkmakttdır Birbirinden Türetilmiş (Nested) Modeller Arasından En Uygun Modelin Seçimi Regresyon denkleminde kullanılan değişkenler arasından en uygun olanları seçmek amacıyla, likelihood oranı testi kullanılmaktadır Likelihood oranı testi, bağımlı (nested) iki model arasından en uygunun seçilmesi için uygulanan bir yöntemdir İki ekonometrik modelin bağımlı olması, bir denklemde kullanılan bağımsız değişkenlerin diğer denklemdeki bağımsız değişkenlerin bir alt seti olması anlamındadır Likelihood oranı testi uygulanırkan iki cyrı regresyon denklemi tahminlenir Bu regresyon denklemlerinden birisi, katsayıların sıfır hipotezinde öngörüldüğü şekilde kısıtlanması ile tahminlenen denklemdir. Diğer denklem ise, kısıtlayıcılar uygulanmadan tahmin edilen regresyon denklemidir Likelihood oranı testi, kısıtlayıcıların doğru olması koşulundaki likelihood fonksiyonunun değen ile kısıtlayıcıların doğru olmaması koşulundaki likelihood fonksiyonunun değerinin karşılaştırılması esasına dayanır <20
4 Likelihood testinin uygulanışını açıklayan bir örnek aşağıda görülmektedir. H0 hipotezi: Ekonomik ilişki, kısıtlanmış model ile doğru olarak tanımlanmaktadır. r t - «+ *ı 10 Hı hipotezi: Ekonomik ilişki, kısıtlanmamış model ile doğru olarak tanımlanmaktadır. r t - * Pı*i - E l., m»*«j ve 11 numaralı denklemlerde görüldüğü gibi sıfır hipotezinde. f i *...=0 olmaktadır. Modellerin doğruluğunu sınamak için kısıtlanmış model ile kısıtlanmamış modelin likelihood değerleri, likelihood oranı ile karşılaştırılır L ( $,c r 2),kısıtlanmış modelin likelihood değeri ve L ( kısıtlanmamış modelin likelihood değeri olsun, m, kısıtlanmış modelde kullanılan kısıtlayıcı sayısı ise Ho hipotezine göre likelihood oranı, 12 denklemi ile ifade edilmektedir. Likelihood Oranı - -2/L( )-(!,( $ J 2)]( j i>) 1 2 n olarak tanımlandığı zaman 12 denklemi 13 olarak da ifade edilmektedir5. " ( logcr* - logjs"-; - X 2 (m ) U * V 2 Eğer hesaplanan likelihood oranı değeri, A tablosundan elde edilen kritik değerden küçükse, H0 hipotezi reddedilmez. Boylece kısıtlayıcıların doğru olduğu sonucuna varılır. 5 Denklemin türetimi için ayrıntılı bilgi, Kmenta (1986), s de verilmiştir.).121
5 2.3. Birbirinden Türetilmemiş (Non-nested) Modeller Arasından En Uygun Modelin Seçimi Bir önceki bölümde tanımlanan likelihood oranı testi, birbiri ile bağımlı olarak tanımlanan iki model arasından seçim yapılmasına olanak vermektedir. Ancak bazı durumlarda, denklemde kullanılan bağımsız değişkenler diğer denklemdeki bağımsız değişkenlerin alt seti olmamaktadır. Birbirinden bağımsız iki model arasından en doğru olanını seçmek için uygulanan test, J-testi olarak adlandırılmaktadır (Kmenta (1986), s. 596). J-testinin sağlıklı sonuç vermesi için her iki tanımlamanın da doğmlupu sınanmalıdır. Testin birinci aşamasında, regresyon denkleminde kullanılan bağımsız değişkenler setinin Xı olduğu hipotezi sınanmıştır Ho: Modelde kullanılan bağımsız değişkenler seti X olmalıdır. Y, = $,X, * B, 14 Hı: Modelde kullanılan bağımsız değişlkenler seti X2 olmalıdır. r, - & x 3 + e ve 15 denklemleri, 16 olarak yazilabilir. Y, - (l-a)($,x,) + 16 H0 hipotezinin doğru olması durumunda, a=0, H0 hipotezinin doğru olmaması durumunda ise a=1 olmalıdır. Hipotez testinin uygulanması için a katsayısının sıfırdan farklı olup olmadığı test edilmelidir. Bu amaçla önce 15 denklemi tahmin edilmeli ve $, katsayısı elde edilmelidir. Daha sonra tahminlenen 17 ve 18 denklemleri elde edilir. katsayısı, 16 denklemi içine yerleştirilerek Y, = t a(x1$ l) + B 17 K, = (l-a)x,$, - a Y
6 18 numaralı denklem kullanılarak tahminlenen a katsayısının sıfırdan farklı olup olmadığı t-testi ile sınanır. J-testinin ikinci aşamasında ise, regresyon denkleminde kullanılan bağımsız değişkenler setinin X2 olduğu hipotezi sınanmıştır H0: Modelde kullanılan bağımsız değişkenler seti X2 olmalıdır. Y, = $,X ı - e2 19 H v Modelde kullanılan bağımsız değişkenler seti Xı olmalıdır. Y,$,X, ı, 20 Hipotezin ikinci bölümünde 20 denklemi tahmin edilir ve katsayısı elde edilir. Tahminlenen katsayı kullanılarak 21 numaralı denklem tahmin edilerek a katsayısının sıfırdan farklı olup olmadığı sınanır. Y, = a (X,$,) + (l-a)(x 2$ J 6 21 Testin sonucu üç ayrı şekilde olabilir Testin birinci aşamasında a=0 ise ve testin ikinci aşamasında a=0 değilse, modelde kullanılan bağımsız değişkenler seti Xı olmalıdır. Testin birinci aşamasında a=0 değilse ve testin ikinci aşamasında a=0 ise, modelde kullanılan bağımsız değişkenler seti X2 olmalıdır. Testin birinci aşamasında a=0 değilse ve testin ikinci aşamasında a=0 değilse, her iki tanımlama da doğrudur. Testin birinci aşamasında a=0 ise ve testin ikinci aşamasında a=0 ise, uygulanan test iki model arasından seçim yapmak için yeterli bilgi vermemektedir. 3. EKONOMETRİK MODEL TANIMLAMADA KULLANILABİLECEK TESTLERİN UYGULANMASINI KOLAYLAİTIRMAK AMACIYLA GELİİTİRİLEN BİR YAZILIM Bu bildiride ele alınan tanımlama testlerinin kullanıcılar tarafından kolayca uygulanabilmesi için ekonometrik bir yazılım geliştirilmiştir. MC adı verilen bu yazılımın öncelikle en az bilgisayar deneyimiyle kullanılabilir veya daha önceki bilgisayar deneyimlerine uygun olmasına özen gösterilmiştir. Bu amaçla programın geliştirilmesi sırasında; veri girişinden veri işleme sonucunda elde edilecek çıktının başka amaçlarla kullanımına dek pek çok husus gözönüne alınmıştır. Geliştirilen programa MC (Model Çhoice) adı verilmiştir. MC, bir dbase IV Release 2 uygulama programıdır. MC'nin özellikleri aşağıda özetlenmiştir. 323
7 1. Ekonometri yazılımıdır 2. dbase IV İle geliştirilmiştir. 3. dbase IVün sağladığı veri girişi ve edit kolaylıklarına sahiptir 4. Programın kullanımıyla ilgili olarak F1 yardım tuşundan yararianılabilmektedir. 5. Doğrudan işletilebilir ( EXE) dosya halinde kullanıma sunulmuştur 6. Çalıştınlabilmesi için en az 2 MB belleğe ihtiyaç duymaktadır 7. Program tarafından oluşturulan veri dosyalan aslında dbase dosyalandır Ancak MC'nin kendi oluşturduğu dosyalan tanıyabilmesi ve veri değerlendirme güçlüklerinin önlenebilmesi için veri dosyalarını MSE uzantıh olarak saklamaktadır. Bu nedenle istendiği takdirde bu dosyalara dbase'in kendi olanaklan çerçevesinde de veri girme şansı da bulunmaktadır. Aynca kullanıcının elinde bulunan dbase dosyalarında gerekli düzenlemeler yapıldığı takdirde MC tarafından değerlendirmeye alınabilir. 8. MC tarafından yapılmayan analiz ve değerlendirmeler için veriler Lotus ve dos-text (ascii) dosyalarına transfer edilebilmektedir 9. Analizler sonunda elde edilen çıktılar ekran, dos-text dosya veya yazıcıdan alınabilmektedir 10. MC; yazılımlardan yararlanmayı önemli ölçüde kolaylaştıran pull-down menülerle kullanılabilmektedir. Bunun yanısıra fonksiyon tuşlan da bazı işlemleri tek tuşla yapma şansını vermektedir. 11. Regresyon paramatreleri en küçük kareler yöntemi ile tahminlenmektedir 12. Bağımsız değişkenler ve bunlann tipleri isteğe bağlı olarak seçilebilmektedir 13. Doğrusal, logaritmik ve yan logaritmik fonksiyonel formlar arasından seçim yapilabilmesi için Pp testi yapmaktadır 14. Birbirinden türetilmiş (nested) modeller arasından seçim yapılabilmesi için likelihood oranı testi yapmaktadır 15. Birbirinden türetilmemiş (non-nested) modeller arasından seçim yapılabilmesi için i-testi yapmaktadır 4. SONUÇ Ekonometrik model tahmininde ortaya çıkan tanımlama (spesifikasyon) hata lan, denklemin fonksiyonel formunun belirlenmesi ve denklemde kullanılacak değişkenlerin doğru olarak seçilmesi sırasında ortaya çıkmaktadır Bu amaçla ekonometrik modellemeyi yapan kişinin bazı hipotez testlerini uygulaması ve en doğru modeli seçmesi gereklidir. MC yazılımı; model tanımlama testlerinin zahmetsizce kullanımının sağlanması amacıyla yazılmış bir yazılımdır. Aynı zamanda, tanımlama testlerinin uygulama yöntemini açıklaması bakımından öğretici bir nitelik taşıması amaçlanmıştır. KAYNAKLAR 1. Kennedy, Peter. A Guide to Econometrics. Second Edition. Cambridge. The MIT Press, Kmenta, Jan. Elements of Econometrics. Second Edition, Mew York: Macmillan Publishing Co.,
Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıMeslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıYARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU
Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,
DetaylıEŞANLI DENKLEM MODELLERİ
EŞANLI DENKLEM MODELLERİ Eşanlı denklem modelleri, tek denklemli modeller ile açıklanamayan iktisadi olayları açıklamak için kullanılan model türlerinden birisidir. Çift yönlü neden-sonuç ilişkisi söz
Detaylı1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;
1. GİRİŞ Bu bölümde; Kılavuzun amacı EViews Yardım EViews Temelleri ve Nesneleri EViews ta Matematiksel İfadeler EViews Ana Ekranındaki Alanlar 1.1. Kılavuzun amacı Ekonometri A. H. Studenmund tarafından
Detaylı11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ
11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ Bu bölümde; Yapısal denklemleri kullanarak vergiler ve net ihracatın zaman serilerini oluşturma EKK ile CO tahmini EViews TSLS metodu ile iki aşamalı EKK regresyon
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
DetaylıTABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere değişkenlere ait veriler verilmiştir.
EKONOMETRİ II Uygulama - Otokorelasyon TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere Tuketim 58 Gelir 3959 Fiyat 312 değişkenlere ait veriler verilmiştir. 56 3858
Detaylı17 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: TAHMİN Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 17 Ekim 2012 Ekonometri
DetaylıDOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ
DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL SINIRLAMALARIN TESTİ t testi F testi Diğer testler: Chow testi MWD testi DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ Benzerlik Oranı Testi Lagrange Çarpanı
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıEkonometri II (ECON 302T) Ders Detayları
Ekonometri II (ECON 302T) Ders Detayları Ders Adı Ekonometri II Ders Kodu ECON 302T Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i ECON 301 Dersin Dili
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıKoşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
DetaylıÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ 1. ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ VE VARSAYIMALARDAN SAPMALAR 1.1. Çoklu Regresyon modeli Varsayımları 1.2. Tahmincilerin anlamlılığının sınanması
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.
ÇOKLU REGRESYON MODELİ Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir. Y=b 1 + b X + b X + u Y=b 1 + b X + b X +...+ b k X k + u
Detaylı10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ
10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ Bu bölümde; Fonksiyonel Form için EViews Tablosu EViews ta Quasi R 2 Hesaplanması EViews ta Doğrusal ve Log-Lin Modeller için Quasi R 2 Hesaplanması EViews
Detaylı14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
DetaylıH 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0
YTÜ-İktisat İstatistik II Hipotez Testi 1 HİPOTEZ TESTİ: AMAÇ: Örneklem bilgisinden hareketle anakütleye ilişkin olarak kurulan bir hipotezin (önsavın) geçerliliğinin test edilmesi Genel notasyon: anakütleye
DetaylıA. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri
A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,
DetaylıEşanlı Denklem Modelleri
Eşanlı Denklem Modelleri Tek Denklemli Modellerde Eşanlılık Ekonometri 2 Konu 22 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili EKONOMETRİ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x ) İkinci Örgün Öğretim
DetaylıEşanlı Denklem Modelleri
Eşanlı Denklem Modelleri Eşanlı Denklem Yöntemleri Ekonometri 2 Konu 23 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıDuyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin
DUYARLILIK ANALİZİ Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin değişmesinin problemin optimal çözümü üzerine etkisini incelemektedir. Oluşturulan modeldeki
DetaylıKUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER. Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller)
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıZaman Serileri Ekonometrisine Giriş
Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Yöney Özbağlanım Modeli Ekonometri 2 Konu 27 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
DetaylıYrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü
Dersin Adı DERS ÖĞRETİM PLANI Ekonometri I Dersin Kodu ECO 301 Dersin Türü (Zorunlu, Seçmeli) Dersin Seviyesi (Ön Lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin AKTS Kredisi 6 Haftalık Ders Saati 4 Haftalık
DetaylıMAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI
.. MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Polinom MATLAB p=[8 ] d=[ - ] h=[ -] c=[ - ] POLİNOMUN DEĞERİ >> polyval(p, >> fx=[ -..9 -. -.9.88]; >> polyval(fx,9) ans =. >> x=-.:.:.; >> y=polyval(fx,;
DetaylıCh. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında Ardışık Bağıntı (Serial Correlation) ve Değişen Varyans
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri II Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
Detaylı14 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
DEĞİŞEN VARYANS Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri I: Değişen Varyans
DetaylıBULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı
BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy
Detaylı8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS
8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış
DetaylıÇoklu Bağlanım Çıkarsama Sorunu
Çoklu Bağlanım Çıkarsama Sorunu Diğer Sınama ve Konular Ekonometri 1 Konu 27 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported
DetaylıİLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU
1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Doğrusal Ara Değer Hesabı Lagrance Polinom İnterpolasyonu
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT352 Ekonometri II, Dönem Sonu Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 5 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların
DetaylıZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ
ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip
DetaylıSIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)
SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge
DetaylıTek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s )
Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s.285-293) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + u (SR) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + u 1.Aşama (SM) H 0 : β
DetaylıNitel Tepki Bağlanım Modelleri
Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Ekonometri 2 Konu 18 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
DetaylıEn Yüksek Olabilirlik Yöntemi. İstatistikte, tüm anakütleler kendilerine karşılık gelen bir olasılık dağılımı ile tanımlanırlar.
En Yüksek Olabilirlik Yöntemi İstatistikte, tüm anakütleler kendilerine karşılık gelen bir olasılık dağılımı ile tanımlanırlar. Basit(sıradan) en küçük kareler yöntemi, özünde olasılık dağılımları ile
Detaylı11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler
11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 1. Asal sayılar 2. Bir tam sayının bölenleri 3. Modüler aritmetik 4. Bölünebilme kuralları 5. Lineer modüler aritmetik 6. Euler
DetaylıAkıllı Kod Desteği. Şekil 1
Akıllı Kod Desteği Ürün Grubu [X] Redcode Enterprise [X] Redcode Standart [X] Entegre.NET Kategori [X] Yeni Fonksiyon Versiyon Önkoşulu Uygulama Stok, sipariş, cari gibi istenen tüm kayıt kodlarının önceden
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr. Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 4 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların
Detaylıdeğiştirdiğini gösterir. Marjinal Hasıla Bir malın satışından elde edilen toplam hasıla (TR), malın fiyatı (P) ile satılan mal miktarının (Q) çarpımına eşittir: Toplam hasıla fonksiyonu monopol piyasasında
Detaylı4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu
4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 4.1. Katsayıların Yorumu Y i = β 0 + β 1 X 1i + β X i + + β k X ki + u i gibi çok açıklayıcı değişkene sahip bir modelde, anakütle regresyon fonksiyonu, E(Y i X
DetaylıDairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı
Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunozmen@yahoo.com Dairesel Temellerde Taban Gerilmelerinin ve Kesit Zorlarının Hesabı 1. Giriş Zemin taşıma gücü yeter derecede yüksek ya
DetaylıBu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.
Değişen Varyans Örnek Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. 1 Aşağıda yer alan denklemi tahmin edelim; y i = β 0 + β 1 x 1i + β 2 x 2i + u i EViews
DetaylıBAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ
BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ Modeldeki değişken tanımları aşağıdaki gibidir: IS= 1 i.kadının bir işi varsa (ya da iş arıyorsa) 0 Diğer
DetaylıİSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications*
Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yıl:010 Cilt:-1 İSTATİSTİKSEL DARALTICI (SHRINKAGE) MODEL VE UYGULAMALARI * A Statistical Shrinkage Model And Its Applications* Işıl FİDANOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Fikri
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
DetaylıT.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BMT103 ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ DERSİ LABORATUVARI DENEY NO: 3
T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BMT103 ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ DERSİ LABORATUVARI DENEY NO: 3 ÇEVRE (GÖZ) AKIMLARI YÖNTEMİ Arş. Gör. Sümeyye BAYRAKDAR Arş. Gör.
DetaylıBÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR
BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR Hal Değişkenleri Arasındaki Denklemler Aralarında sıfıra eşitlenebilen en az bir veya daha fazla denklem kurulabilen değişkenler birbirine bağımlıdır. Bu denklemlerden bilinen
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL
VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine
Detaylı7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.
7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4
DetaylıKUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıBİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 12 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan
DetaylıKORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ
KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ 1 KORELASYON ANALİZİ İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü(derecesini) ve yönünü belirlemek için hesaplanan bir sayıdır. Belirli
DetaylıDoğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez
Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
Detaylı9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?
9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.
DetaylıYABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY
DetaylıOLS Yönteminin Asimptotik (Büyük Örneklem) Özellikleri SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) Asimptotik Özellikler: Tutarlılık. Asimptotik Özellikler
1 SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge
DetaylıUYGULAMALAR. Normal Dağılımlılık
UYGULAMALAR EKONOMETRİYE GİRİŞ 0.01.008 1 Normal Dağılımlılık Amerika da 195-1941 yılları arasında sığır eti fiyatı ile kişi başı sığır eti tüketimi arasındaki ilişki incelenmiş ve aşağıdaki sonuç bulunmuştur.
Detaylıİki Değişkenli Bağlanım Modelinin Uzantıları
İki Değişkenli Bağlanım Modelinin Uzantıları Sıfır Noktasından Geçen Bağlanım Ekonometri 1 Konu 18 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial
DetaylıBİL-142 Bilgisayar Programlama II
BİL-142 Bilgisayar Programlama II (C/C++) Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş math Kütüphane Fonksiyonları Çok Parametreyle Fonksiyon Tanımı Fonksiyon
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Dönem Sonu Sınavı
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklama ve uyarılar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 6 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm
DetaylıYaz.Müh.Ders Notları #6 1
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ Prof.Dr. Oya Kalıpsız BÖLÜM 2. YAZILIM PROJE YÖNETİMİ 1 2.1.0. GENEL BİLGİLER 2.1. YAZILIM PROJE YÖNETİMİ BİLEŞENLERİ Yazılım proje yönetimi; yazılım mühendisliği teknikleri, genel
DetaylıKalite Kontrol Yenilikler
Kalite Kontrol Yenilikler Amaç ve Fayda Kalite Kontrol modülünde ISO 2859 standardının desteklenmesine, kullanımın daha fonksiyonel ve rahat olabilmesine yönelik bazı iyileştirme çalışmaları yapılmıştır.
DetaylıKukla Değişken Nedir?
Kukla Değişken Nedir? Cinsiyet, eğitim seviyesi, meslek, din, ırk, bölge, tabiiyet, savaşlar, grevler, siyasi karışıklıklar (=darbeler), iktisat politikasındaki değişiklikler, depremler, yangın ve benzeri
DetaylıNedensel Modeller Y X X X
Tahmin Yöntemleri Nedensel Modeller X 1, X 2,...,X n şeklinde tanımlanan n değişkenin Y ile ilgili olmakta; Y=f(X 1, X 2,...,X n ) şeklinde bir Y fonksiyonu tanımlanmaktadır. Fonksiyon genellikle aşağıdaki
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
Detaylı3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER
3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER Bu bölümde; Kilo/Boy Örneği için Basit bir Regresyon EViews Denklem Penceresinin İçeriği Biftek Talebi Örneği için Çalışma Dosyası Oluşturma Beef 2.xls İsimli Çalışma Sayfasından
Detaylıbiçimindeki ifadelere iki değişkenli polinomlar denir. Bu polinomda aynı terimdeki değişkenlerin üsleri toplamından en büyük olanına polinomun dereces
TANIM n bir doğal sayı ve a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n birer gerçel sayı olmak üzere, P(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n 1 x n 1 +a n x n biçimindeki ifadelere x değişkenine bağlı, gerçel (reel)
Detaylı0, model 3 doğruysa a3. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 2 ÇÖZÜM (Örgün ve İkinci Öğretim için) 1987-2006 yıllarına ait GSYH, YATIRIM ve FAİZ verileri kullanılarak elde edilen sonuçlar şu şekildedir: Yuvalanmamış-F Testi Model 1: YATIRIM
DetaylıUzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi
JAVA PROGRAMLAMA Öğr. Gör. Utku SOBUTAY İÇERİK 2 Java da Kapsülleme (Erişim Denetleyiciler) Java da Sınıf Oluşturmak Java da Nesne Oluşturmak Java da Constructor Kavramı Java da This Kavramı Java da Constructor
Detaylı14 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi
GİRİŞ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri I: Giriş - H. Taştan 1 Ekonometri
Detaylığ ö ö ö ö ğ ğ ç çö ç ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ç ğ ç ğ ğ ğ ç ö ö ğ ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ö ö ğ Ö ç ö
ğ ö ö ö ö ğ ğ ç çö ç ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ç ğ ç ğ ğ ğ ç ö ö ğ ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ö ö ğ Ö ç ö ç ö çö ö çö ö ğ ç ğ ğ ğ ğ ğ ğ ğ ö ö ö ğ ç ö ğ ö ç ğ ğ ö ğ ğ ğ ğ ğ ç ğ ö ö ç ç ğ ç ğ ö ğ ğ ğ çö çö ö ö ğ ö ğ ö ö ğ ç
Detaylıİ Ö İ Ü İ İ İ Ş İ İ Ü Ü İ Ç Ş Ğ Ğ Ö Ş ö ö ö Ö
Ğ ö ö ö «ö Ğ Ö ö Ç ö ö Ö ö ö İ ö İ ö İ Ö İ Ü İ İ İ Ş İ İ Ü Ü İ Ç Ş Ğ Ğ Ö Ş ö ö ö Ö İ ö Ç ö ö ö ö ö ö Ç ö Ö Ç ö İ Ç ö Ü Ş ö ö İ ö ö Ş ö İ Ü Ş ö ö ö ö Çö ö ö ö ö Ş ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö
DetaylıĞ Ü Ç Ç ç ö ç ö ç ö ç ö ç ö ö ç ç ç ç ç ç çö ç
Ğ Ğ Ğ Ğ Ğ Ğ Ç ç ö ö Ğ Ü Ç Ç ç ö ç ö ç ö ç ö ç ö ö ç ç ç ç ç ç çö ç ö ö ç ç ç ç ö ö Ü Ö ç ö ç ç ç ç ç ç ç ö ö ç ö ö ö ö ö ç ö ç ö ç ç ç ç ç ç ö ç ç ç ç ç ç ç ö ç ç ç ç ç ö ç ç ç ç ö ç ö ö ö ç ç ç ç ç ç
DetaylıÜ Ğ ç Ğ ç ö ç ö
Ü Ğ ç Ğ ç ö ö ç Ğ Ü Ğ ç Ğ ç ö ç ö Ğ ç ç ö ö ç ç ç ö ç ç Ç ç ç ç Ş ç ç ö ç Ü ç ç ç ö ö ç ö Ş ö Ğ ç ç ö ç ö Ü ç ö ç ç ö ö ç ç Ü ç çö ö ç ö ç ö ö ö ö Ü ç ö Ö ö Ü ö ö Ü Ş ö ö Ü Ş ç Ş ö Ğ ö Ö ö Ğ ç ç Ö ç ç
DetaylıİSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI
İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI SORU 1 Meryem, 7 arkadaşı ile bir voleybol maçına katılmayı planlamaktadır. Davet ettiği arkadaşlarından herhangi bir tanesinin EVET deme olasılığı 0,8 ise, en az 3 arkadaşının
DetaylıMATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI
Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda
DetaylıBaşlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu
aşlangıç Temel Programının ilinmemesi Durumu İlgili kısıtlarda şartlar ( ) ise bunlara gevşek (slack) değişkenler eklenerek eşitliklere dönüştürülmektedir. Ancak sınırlayıcı şartlar ( ) veya ( = ) olduğu
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıAyrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.
Bölüm 6 Z-DÖNÜŞÜM Sürekli zamanlı sinyallerin zaman alanından frekans alanına geçişi Fourier ve Laplace dönüşümleri ile mümkün olmaktadır. Laplace, Fourier dönüşümünün daha genel bir şeklidir. Ayrık zamanlı
DetaylıİÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ 11 1.1.İktisat Hakkında 12 1.2.İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ 11 1.1.İktisat Hakkında 12 1.2.İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13 Bölüm 2 STATİK DENGE ANALİZİ 19 2.1 İktisatta Denge Kavramı 20 2.1.1.
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
DetaylıDOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ
DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ Örnek : Taksi ile yapılan yolculukların ücreti taksimetre ile belirlenir Bir taksimetrenin açılış ücreti 2 TL, sonraki her kilometre başına 1 TL ücret ödendiğine
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.
Detaylı