ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ"

Transkript

1 Marmara Üiversitesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 2008, CİLT XXIV, SAYI 1 ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN * ÖZET Aalitik hiyerarşi yötemi (AHY) karar almada, bir kişii veya belirli bir grubu öceliklerii icel ve itel olarak dikkate alımasıı sağlaya bir yaklaşımdır. AHY de karar problemleri, mevcut durumu daha iyi alaşılması ve problemi kolay çözülebilmesi içi problemler bir dizi basamaklara bölüür. Bu basamakları oluşturduğu yapıya hiyerarşik yapı deir. Karar verici basamaklar arası ilişkide yararlaarak problemi çözümüe gider. Diğer bir ifade ile aalitik hiyerarşi yötemi, alteratifler arasıda seçim yaparke belirlee kriterler çerçeveside karar almaya dayaır. Bu çalışmada AHY geel olarak açıklamış ve bu yötem kullaılarak belirli kriterler dikkate alıarak, alteratifler arasıda aileleri çocukları içi e iyi eğitim ve öğretim ortamıı sağlayacak ilkokul seçimie yöelik bir uygulama yapılmıştır. Aahtar Kelime: Aalitik, Hiyerarşi, Hedef, Kriter, Alteratif, Okul seçimi CHOOSING PRIMARY SCHOLL WITH ANALYTIC HIERARCHY ABSTRACT PROCESS Aalytic hierarchy process i decisio makig is a approach of providig takig cogizace of priorities of oe perso or group as a qualitative or quatitative. Decisio problems i AHP, fall ito series of grade because of uderstadig the situatio ad solvig problems easily. The structure which composed of this grades called hierarchical structure. Decisio maker make use of the relatioship betwee grades to solve the problem. Aother expressio of aalytic hierarcy process is to make decisio withi the determied acceptable margis while choosig betwee alteratives. I this study AHP is * İstabul Ticaret Üiversitesi, Fe Edebiyat Fakültesi,İstatistik Bölümü, Öğretim Üyesi, uozde@iticu.edu.tr 299

2 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN explaied i geeral ad the research coducted with this approach to help families for choosig the best educatio ad schoolig for their childre. Key Words: Aalytic, Hierarchy, Goal,Criterio, Alterative, Choosig school Giriş İsaoğlu kedi hayatıa ilişki veya bir işletmede çalışırke işletmei faaliyetlerie ilişki olarak bir çok karar alır: Oturacağı bölge, tercih edeceği üiversite, satı alacağı araba markası veya bir şirketi fabrikasıı kuracağı il, işe alacağı kişi gibi. Karar alma bir çok kriter (faktör) göz öüe alıarak alteratif seçeekler arasıda e iyi olaı seçilmesi sürecidir. Bu kararları her biride karar vericii kafasıda belirli kriterler, ölçütler ve seçeekler vardır. Bazı kararlar tek bir kritere dayalı olarak alıabilirke bazılarıı da birde çok kritere dayalı olarak alıması gerekir. Böyle durumlarda her bir kriteri alıacak karar üzeride belirli oralarda etkileri olur. Acak uutulmamalıdır ki, karar alırke bu kriterleri etkileri kişide kişiye farklı olacaktır. Birçok kararda birde çok iteliksel ve iceliksel kriterler ve amaçlar söz kousudur: Bir ev satı alımak istediğide, bu evi büyüklüğü, ulaşım kolaylığı, okullara, kültür ve alışveriş yerlerie yakılığı, ayrıla bütçeye uyguluğu gibi. Buula birlikte karar üzeride etkili olacak bazı kriterler birbirleri ile çatışabilir. Böyle durumlarda karar almak daha da güç hale gelir. Belirsizliği olduğu, çok kriterli ve bu kriterleri birbirleriyle çeliştiği durumlarda e çok kullaıla çok kriterli karar verme yötemleride biri, aalitik hiyerarşi yötemidir (AHY) 1. AHY ile karar alırke, klasik karar verme yötemleride farklı olarak objektif ve subjektif yargılar da dikkate alıır 2. Çalışmaı uygulama kousu ola çocukları e iyi eğitim ve öğretimi alması içi değişik alteratifler arasıda yapıla ilkokul seçimide, bu seçim üzeride etkili ola icel ve itel bir çok kriter söz kousudur. Bu edele bu kriterleri etkisii de dikkate alarak okul seçim yapılabilmesi içi AHY kullaılmıştır. 1. AHY AHY, Myers ve Alpert ikilisi tarafıda ilk olarak 1968 yılıda ortaya atılmış ve 1970 lerde ise Saaty tarafıda bir model olarak geliştirilerek çok kriterli karar verme problemlerii çözümüde kullaılabilir hale getirilmiştir 3. AHY, asıl olarak kriter ve/veya alteratifleri ikili olarak karşılaştırılmasıda elde edile öcelik değerlerie dayalı bir ölçüm teorisidir 4. AHY, bileşeleri arasıda karmaşık ilişkiler bulua sistemlere ait karar problemleride; sistemi alt sistemleriyle ilişkili hiyerarşik bir yapıda oldukça basitleştirerek ifade edip, sezgisel ve matıksal düşüceyle irdeleyebile ve buları modellemelerie olaak sağlaya bir yaklaşımdır. 1 Harker, P. ad L. Vargas, [1987], The theory of ratio scale estimatio: Saaty's Aalytic Hierarchy Process, Maagemet Sciece, 33 (11) pp Yılmaz, E., Aalitik Hiyerarşi Süreci Kullaılarak Çok Kriterli Karar Verme Problemlerii Çözümü, DOA Dergisi, Doğu Akdeiz Ormacılık Estitüsü Yayıları, No.5, 1999, s Yaralıoğlu, K., "Aalitik Hiyerarşi Proses (AHP) Modeli ile Geel Seçim Souçlarıı Ögörülmesi", 4. Ulusal Ekoometri ve Istatistik Sempozyumu, Atalya, 1999, s Yılmaz, E., a.g.e., s

3 Saaty AHY i teorik alt yapısıı 4 aksiyoma dayadırmıştır 5. Aksiyom 1 (Karşılık Olma): Eğer i ici kriteri j ici kritere göre öem derecesi x ise, j ici kriteri i ici kritere göre öem derecesi 1/x olacaktır (a ij =x ise a ji =1/x). Aksiyom 2 (Homojelik): İkili karşılaştırmalarda a ve b kriterleride biri, diğerie göre kez üstü kabul edilemez. Aksiyom 3 (Bağımsızlık): Kriterler ve alteratifler kedi aralarıda birbirleride bağımsızdır. Aksiyom 4: Bir karar problemi hiyerarşik yapıda suulabilir. Karmaşık çok kriterli karar problemlerii aalizide basitlik, eseklik, kullaım kolaylığı ve rahat yorumlaması gibi özellikleri edeiyle farklı alalardaki birçok karar problemii çözümüde bu tekik yaygı bir şekilde kullaılır 6. Geliştirildiğide bu yaa ekoomi, plalama, eerji politikaları, kayak tahsisleri, sağlık, alaşmazlık çözümü, proje seçimi, pazarlama, bilgisayar tekolojisi, bütçe tahsisi, muhasebe, eğitim, sosyoloji, mimarlık ve daha birçok aladaki çeşitli karar verme problemlerie uygulamıştır 7. Ayrıca Expert Choice paket programı sayeside yötem daha karmaşık karar problemleri içi de uygulaabilir hale gelmiştir 8. Uygulamada AHY tamsayılı programlama, hedef programlama, diamik programlama gibi yöeylem araştırması tekikleriyle birlikte de kullaılmaktadır 9. 5 Saaty, T., Axiomatic foudatios of the AHP, Maagemet Sciece, 32, pp Yılmaz, a.g.e., s Zahedi, F., "The Aalytical Hierarchy Process - A Survey of the Method ad Its Applicatios", Iterfaces, 16 (4), 1986, s Felek, S., Y. Yuluğkural ve Z. Aladağ, Mobil İletişim Sektörüde Pazar Paylaşımıı Tahmiide AHP ve ANP Yötemlerii Kıyaslaması, MMO, Edüstri Mühedisliği Dergisi, Cilt 18, Sayı 1, 2007, s.7. 9 Chi K.S., S. Chiu, ad V.M.R. Tummala, " A evaluatio of success factors usig the AHP to implemet ISO based EMS ", Iteratioal Joural of Quality ad Reliability Maagemet, 16 (4), 1999, s

4 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN 2. AHY i Çözüm Aşamaları Sistem aalizi çerçeveside değerledirildiğide AHY i aşamaları Şekil 1 de gösterilmiştir. Problemi Taımlaması Kriterleri Taımlaması Alteratifleri Belirlemesi Hiyerarşik Yapıı Oluşturulması Kriterleri İkili Karşılaştırılmalarıı Yapılması Görece Öem Ölçeğii Belirlemesi Kriterleri Yüzde Ağırlıklarıı Hesaplaması Karar Vericileri Tercihlerii Belirlemesi Tutarlılık Aalizii Yapılması Kriterler Açısıda Alteratifleri; İkili Karşılaştırmalarıı Yapılması, Yüzde Ağırlıklarıı Hesaplaması ve Tutarlılık Aalizlerii Yapılması Hedef İçi Alteratifleri Görece Öem Değerlerii Hesaplaması E Yüksek Görece Öeme Sahip Alteratifi Seçilmesi Şekil 1: Aalitik Hiyerarşi Yötemii Aşamaları Aşama 1- Problemi Taımlaması:.AHY i ilk aşamasıda var ola problem taımlaır. Problemi taımlamasıyla AHY ile karar verici/vericileri ulaşmak istediği hedefte (ihayi geel amaç) belirlemiş olur. Aşama 2- Kriterleri Taımlaması: Problem ile ilgili olarak seçilecek ola alteratifi sahip olması gereke kriterler (özellikler) açıklaır. Kriterleri taımlaması aşamasıda, kouyla ilgili kişileri görüşlerii alıarak bir ihtiyaç listesii oluşturulması gerekir. Kriter sayısı problemi tipie bağlı olarak değişebilir 10. Aşama 3- Alteratifleri Belirlemesi: Bu aşamada karar verilirke hedefe ulaşmak içi dikkate alıması gereke tüm alteratif seçeekler saptaır. 10 Koçak, A., Yazılım Seçimide Aalitik Hiyerarşi Yötemi Yaklaşımı ve Bir Uygulama, Cilt 3, Sayı 1-2, 2003, s

5 Hedef (Birici Düzey) Hedef Kriterler (İkici Düzey) Kriter 1 Kriter 2 Kriter Alteratifler (Üçücü düzey) Alteratif 1 Alteratif 2 Alteratif m Şekil 2: Hiyerarşi Modeli Aşama 4- Hiyerarşik Yapıı Oluşturulması: Bu aşama; Şekil 2 de görüldüğü gibi araştırmaya kou ola probleme ilişki olarak sırasıyla; belirlee geel amacı ifade ede hedefte başlayarak ikici aşamada belirlee kriterlere ve so olarak üçücü aşamada belirlee alteratiflere doğru bir hiyerarşik yapıı oluşturulmasıı kapsar. Hiyerarşik yapıda öğeleri her bir kümesi (Hedef, kriter ve alteratifler vs) farklı bir hiyerarşi düzeyii oluşturur. E üst düzeyde sadece hedef buluur. Hiyerarşi oluşturulurke ayı seviyedeki öğeleri birbiride bağımsız oldukları varsayılır (AHY i bağımsızlık aksiyomu). Karar hiyerarşisii oluşturulması; hiyerarşik düzeyleri sayısıa, problemi karmaşıklığıa ve çözümlemeleri yapa kişii problemi çözmek içi ihtiyaç duyduğu ayrıtı derecesie bağlı olarak değişecektir 11. Aşama 5- Görece Öem Ölçeğii Belirlemesi: Bu aşamada yedici aşamada yapılacak ola ikili karşılaştırma matrislerii oluşturulması içi kriterleri öem derecelerii (tercih düzeylerii) ifade ede sayılarda oluşturulmuş görece öem ölçeği belirleir. Buu amacı böyle bir ölçeği, seçim kararı içi etkili olabilecek tüm kriterler üzeride ayrı ayrı yargıda bulumayı olaaklı kılmasıdır. Saaty öem derecelerii belirtmek içi 5 aa ve 4 ara değerde oluşa 1-9 ölçeğii geliştirmiştir. Ölçeği üst sıırıı 9 olmasıı edeleri Saaty tarafıda açıklamıştır 12. Bazı araştırmacılar 1-5, 1-7, 1-15 ve 1-20 gibi ölçekler de kullamışlardır. Acak bu ölçekler uygu çözümü elde etmede yetersiz kaldığıda ve Saaty i geliştirmiş olduğu 1-9 ölçeği uygulamada e iyi souçları verdiğide, araştırmacılar tarafıda kullaıla e yaygı ölçektir. Tablo 1 de Saaty tarafıda geliştirile ölçek değerleri ve bu değerleri kavramsal karşılıkları ve alamları verilmiştir Zahedi, F., a.g.e., s Saaty, T., The Aalytic Hierarchy ad Aalytic Network Processes, MCDM XV-th Iteratioal Coferece, Akara, Turkey, 2000, s Tam, MCY., Tummala, VMR., A Applicatio of The AHP i Vedor Selectio of a Telecommuicatios System, The Iteratioal Joural of Maagemet Sciece, 2001, 29(2), s

6 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN Tablo 1: AHY de Kullaıla Görece Öem Ölçeği ve Taımları [32] Öem Kavramsal Açıklama Derecesi Karşılığı 1 Eşit derecede İki seçeek eşit derecede öemli öemli 3 Biraz daha fazla Bir seçeek diğerie göre biraz daha öemli öemli 5 Kuvvetli derecede Bir seçeek diğerie göre oldukça öemli öemli 7 Çok kuvvetli Bir seçeek diğerie göre çok öemli derecede öemli 9 Kesi öemli Bir seçeeği diğeride öemli olduğuu göstere kaıt çok büyük güveilirliğe sahiptir 2, 4, 6, 8 Ara değerler Yakı cevaplar uzlaşma gerektiğide kullaılmak üzere iki ardışık yargı arasıdaki değerler Adım 6- Karar Vericileri Tercihlerii Belirlemesi: AHY i uygulaması esasıda, ilgileile kouyla ilgili kişi veya kişileri tercih ettikleri kriterleri (2 ici aşamada belirlee) öem dereceleri bir aketle veya mülakatla Tablo 1 deki ölçek doğrultusuda saptaır. Burada kriterleri her biri ikili karşılaştırmalara tabi tutulur. Souçları tutarlı olması ve AHY ile alıacak kararı tamame bu kişileri vereceği ikili kriter karşılaştırmalarıa bağlı olacağıda, görüşlerie başvurulacak kişileri karar verilecek kou hakkıda uzma veya yeterli düzeyde bilgiye sahip olmaları gerekir 14. Karar verici tek bir kişi olduğuda AHY de tercihleri ortaya koulup karar alıması daha kolaydır. AHY uygulamalarıda kararları birde fazla kişi tarafıda verildiği durumlarda birde çok kişii tercihleri dikkate alıarak tek bir hüküm çıkarmak gerekmektedir. Bu kouda bazı araştırmacılar kişileri tercihlerii aritmetik ortalamalarıı kullamaktadırlar. Acak tutarlılık açısıda buu sakıcaları vardır 15. Bu sakıcaları ortada kaldırmak içi geometrik ortalamaı kullaılması daha uygudur 16. Aşama 7- Kriterleri İkili Karşılaştırmalarıı Yapılması: Bu aşamada karar vericileri görece öem ölçeğii kullaarak kriterler arasıda ikili karşılaştırmalar yapıp belirledikleri öem derecelerii göstere sayılarla ikili karşılaştırmalar matrisi oluşturulur. Kriter sayısı ola bir karar sürecide (+1)/2 adet karşılaştırma yapılır 17. Dolayısıyla ikili karşılaştırmalar matrisi de x boyutlu olur. Baze ikili karşılaştırmalar matrisi oluşturulurke uzaklık ve ağırlık gibi ölçümlerle elde edilmiş değerlerle ifade edile mutlak ölçekler de kullaılır. Mutlak ölçekleri kullaıldığı durumlarda ikili karşılaştırmalar matrisi doğruda ölçüm değerleri ile oluşturulur. Göreceli veya mutlak ölçümlerle elde edile bilgilere göre öem dereceleri 14 Saaty, T., a.g.e., 2000, s Saaty, T., a.g.e., 2000, s Saaty, T., a.g.e., 2000, s Kuruüzüm, A. ve N. Atsa, Aalitik Hiyerarşi Yötemi ve İşletmecilik Alaıdaki Uygulamaları, Akdeiz İİBF Dergisi (1), 2001, s

7 9 Kesi öemli 7 Çok kuvvetli derecede öemli 5 Kuvvetli derecede öemli 3 Biraz daha fazla öemli 1 Eşit derecede Öemli 3 Biraz daha fazla öemli 5 Kuvvetli derecede öemli 7 Çok kuvvetli derecede öemli 9 Kesi öemli (tercihler) bir matrise döüştürülür. i ici kriter ile j ici kriteri öem derecesi a ij ile gösterildiğide, geel olarak ikili karşılaştırma matrisi aşağıdaki gibi yazılır 18. a a A. a a a a a1 a 2. a İkili karşılaştırmaları öem derecelerii göstere A matrisi, tüm değerleri pozitif (a ij >0, i,j=1,2,...,) ve köşegedeki değerleri 1 ola bir matristir. İkili karşılaştırmalar (A matrisi) tam tutarlı ise a ij. a jk = (w i /w j ). (w j /w k )= w i /w k =a ik i,j,k=1,2,..., eşitliği sağlaır 19. Tablo 2: Kriterleri İkili Karşılaştırmaları i. Kriter Öem Dercesi j. Kriter (1) Kriter1 Kriter1 Kriter1 Kriter2 Kriter1 Kriter() Kriter2 Kriter2 Kriter2 Kriter3 Kriter(-1) Kriter() Kriter() Kriter() Buu yaı sıra eğer i ici kriter j ici kriter ile karşılaştırıldığıda Tablo 2 de bulua değerlerde birii alıyorsa (a ij ), j ici kriteri i ici kritere göre karşılaştırma değeri (öem derecesi), i ici kriteri j ici kritere göre öem derecesii çarpmaya göre tersidir (karşılık olma aksiyomu). Karşılık olma kısaca, a ji =1/a ij şeklide gösterilir. Tablo 2 de kriterleri ikili karşılaştırmalarıa ilişki bir örek verilmiştir. Burada kriter 1, kriter 1 le karşılaştırıldığıda ikisii ayı kriter olması dolayısıyla bir öcelik veya üstülük söz kousu olamayacağıda değeri 1 dir (eşit derecede öemli). Ayrıca kriter 1, kriter () e göre biraz daha öemli olduğuda a 1 i değeri 3 tür (2 olu matris). Buu yaı sıra 18 Oğuzlar, A., Aalitik Hiyerarşi Süreci ile Müşteri Şikayetlerii Aalizi, Akdeiz İİBF Dergisi (1), 2007, s.126, s : Saaty, T., The Aalytic Hierarchy Process, McGraw-Hill Iteratioal Book Campay, USA, 1980, s

8 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN kriter () i kriter 1 e göre öem derecesi karşılık (ters) olma aksiyomu edeiyle 1/3 olacaktır. Tablo 3: İkili Karşılaştırma Matrisii Tablo Şeklide Gösterimi Kriter 1 Kriter 2 Kriter (-1) Kriter () Kriter 1 a 11 = 1 a 12 =1/3 a 1 =3 Kriter 2 a 21 =3 a 22 =1 Kriter (-1) Kriter () a 1 =1/3 1/9 a =1 Aşama 8- Kriterleri Yüzde Ağırlıklarıı Hesaplaması (Öcelik Vektörlerii Hesaplaması): İkili karşılaştırmaları öem dereceleride oluşa A matrisi geliştirildikte sora, A matris değerlerii (a ij ) ormalleştirilmesi gerekir. Bu amaçla kullaıla çeşitli yötemler mevcuttur 20. Acak uygulamada e yaygı olarak kullaıla ormalleştirme yötemide, her bir sütu elemaı, buluduğu sütuu toplamıa bölüür. b j j ici sütuu toplam değerii göstermek üzere, sütuları toplam değeri, b1 a i 1 (1) i1 formülüyle kolayca elde edilebilir. Daha sora ikili karşılaştırma matrisii elemaları kedi buludukları sütuu toplam değerie, aij cij (2) b i formülü kullaılarak bölüür. Bu şekilde c ij elemalarıda oluşa ve ikili karşılaştırmaları ormalleştirilmiş halii göstere x boyutlu C matrisi eşitlik 3 deki gibi oluşturulmuş olur. c c C. c c c c c1 c 2. c C matriside yararlaarak, kriterleri birbirlerie göre yüzde ağırlık (öem) değerleri elde edilir. Buu içi (3) w i j1 c ij (4) 20 Ayrıtı içi bkz. Kücü, H., Promethee Sıralam Yötemi İle Persoel Seçimi ve İşletmede Uygulaması Yayılamamış Yüksek Lisas Tezi, Gazi Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü, Akara, 2007, s

9 formülüde gösterildiği gibi C matrisii oluştura satır bileşelerii aritmetik ortalaması alıır 21. Böylece C matrisii satır ortalamalarıda oluşa ve kriterleri yüzde ağırlıklarıı göstere W sütu vektörü eşitlik 5 de faydalaarak, c11 c12... c w1 c21 c22... c W w c1 c2... c w 1 2 w w. w şeklide elde edilir. Normalleştirme ve kriterleri yüzdesel ağırlıklarıa ilişki yapıla işlemler Tablo 4 de özetlemiştir. Aşama 9- Tutarlılık Aalizi Yapılması: AHY kedi içide e kadar tutarlı bir sistematiğe sahip olursa olsu, souçları gerçekçiliği doğal olarak, karar vericileri kriterler arasıda yaptığı ikili karşılaştırmalardaki tutarlılığıa bağlı olacaktır 22. Buu içi tutarlılık aalizi yapılarak ikili karşılaştırmaları tutarlılık oraı (CR) hesaplaır. Bu ölçü, karar vericileri ikili karşılaştırmalardaki yalış değerledirmelerii tespit etmekte ve dikkatsizce yapıla hataları azaltılabilmesie sağlamakla kalmaz ayı zamada abartılı değerledirmeleri de gösterir 23. Tablo 4: Kriterleri Yüzde Ağırlıklarıı Hesaplaması Kriter 1 Kriter 2 Kriter Kriter Yüzde Ağırlıkları Kriter 1 a11 a 12 a1 c11 c12... c1 c11 c12 c1 w1 b1 b2 b Kriter 2 a21 a 22 a2 c21 c22... c2 c21 c22 c2 w2 b1 b2 b... Kriter a1 a 2 a c1 c2... c c1 c2 c w b1 b2 b Toplam c i 1 1 c i 2 1 c i 1 w i 1 i1 i1 i1 i CR hesaplamasıı özü, kriter sayısı () ile temel değer adı verile () bir katsayıı karşılaştırılmasıa dayamaktadır. ı hesaplaması içi öcelikle A ikili karşılaştırma matrisi ile kriterleri yüzde ağırlıklarıı göstere W sütu vektörüü matris çarpımıda D sütu vektörü elde edilir. 1 2 (5) 21 Evre, R. ve Ülegi F. (1992) Yöetimde Karar Verme, İstabul Tekik Üiversitesi Yayıı, Sayı: 1478, İstabul, s Yaralıoğlu, K., Aalitik_Hiyerarsi_Proses.doc, , s Koçak, A., a.g.e., s

10 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN a11 a21 D. a1 a a a a1 w1 a 2 w2 x.. a w d d. d Bulua D sütu vektörü ile W sütu vektörüü karşılıklı elemalarıı bölümüde her bir değerledirme kriterlerie ilişki e i değerleri d i ei ( i 1,2,..., ) (7) w i formülü ile hesaplaır. Eşitlik 8 kullaılarak e i değerlerii aritmetik ortalaması ile temel değer () buluur. ei i1 (8) Daha sora, CI 1 formülüde yararlaarak tutarlılık göstergesi (CI) hesaplaır. So olarak da CI tutarlılık göstergesi, RI (Saaty ve arkadaşları tarafıda tutarlılık oraıı hesaplayabilmek içi stadart düzeltme değeri olarak oluşturdukları rasgele ideks) değerlerie bölüerek tutarlılık oraı CR elde edilir 24. RI de yararlaırke, kriter sayısı olduğuda Tablo 5 de e karşılık gele değer RI değeridir. Tablo 5: Rasgele Ideks Değerleri RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59 CI CR (10) RI Tutarlılık oraı içi kabul edilebilir üst sıır 0,10 dur. Bu ora kriterleri tutarsız olarak tamame rassal bir şekilde karşılaştırılmış olma olasılığıı %10 olduğuu ifade etmektedir. Diğer bir ifade ile karar vericii ikili karşılaştırmalarıı tutarlı yaptığı alamıa gelir. Tutarlılık oraı 0,10 da büyükse karar vericiye karşılaştırmalarıı tekrar gözde geçirmesi tavsiye edilir. Yukarıda belirtile her düzey karşılaştırmaları içi tutarlılık aalizi yapılmalıdır (6) (9) 24 Saaty, T., "The Aalytic Hierarchy Process", McGraw-Hill Iteratioal Book Campay, USA, 1980, s Koçak, A., a..g.e. s

11 Aşama 10- Kriterler Açısıda Alteratifleri; İkili Karşılaştırmalarıı Yapılması, Yüzde Ağırlıkları Hesaplaması ve Tutarlılık Aalizlerii Yapılması: Bu aşamada alteratifler, her bir kriter açısıda Tablo 1 deki öem dereceleri kullaılarak ikili karşılaştırmalara tabi tutulur. Dolayısıyla tae kriter ve m tae alteratif varsa m adet alteratif içi (kriter sayısı) tae ikili karşılaştırma yapılır. Daha sora kriterler içi yapıldığı gibi, alteratifleri kriterler açısıda yapılmış ikili karşılaştırma sütu değerleri (s ij ) sütu toplamıa (t i ) bölüerek ormalleştirilmiş değerler (u ij ) buluur. Tablo 6: Kriterler Açısıda Alteratifleri Karşılaştırılması Alteratifleri i. Kriter Açısıda Alteratifleri i. Kriter Açısıda İkili Karşılaştırmaları İkili Karşılaştırmalarıı Normalleştirilmiş Hali Alt. 1 Alt. Alt. m Alt. 1 Alt. Alt. m 2 2 Alt. 1 s 11 s 12 s 1m s 11 s1m u11 u1m t1 tm Alt. 2 s 21 s 22 s 2m s u m u2m t1 t m Alt. m s m1 s m2 s mm sm1 um1 smm umm t1 tm v Toplam t 1 m i1 s i 1 m t m s im i s Alteratifleri i. Kriter Açısıda Yüzde Ağırlığı Her kritere göre, her bir alteratif içi ormalleştirilmiş bu değerleri satır ortalamaları alıarak ilgili kritere göre alteratifleri yüzde ağırlıkları (v ij ) hesaplaır. Bu ifade i ici kriter açısıda j ici alteratifi yüzde ağırlığıı gösterir. Ardıda kriterler içi yapıldığı gibi, her bir kritere göre hesaplamış yüzde ağırlıklar dikkate alıarak alteratifler içi de tutarlılık oraları hesaplaır. i ici (i= 1,2, ) kriter açısıda alteratifleri tutarlılık oraları CR<0,10 ise, i ici kritere göre alteratifleri ikili karşılaştırmalarıda karar vericii/vericileri tutarlı davradığı söyleir. Aksi takdirde i ici kriter açısıda alteratifleri ikili karşılaştırma öem derecelerii gözde geçirilmesi gerekir. Aşama 11- Hedef (Geel Amaç) İçi Alteratifleri Görece Öem Değerlerii Hesaplaması: AHY de karar verirke so olarak problemi çözüm aşamalarıda elde v ij v v i1 i2 im m j1 m u m j1 m m j1 1 j u m 2 j u mj 309

12 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN edile ağırlıklarda hareket edilerek, geel amaç (hedef) açısıda alteratifleri görece öem değerleri belirleir 26. Tablo 7: Alteratifleri Geel Görece Öem Değerleri Alteratifler Alteratif 1 i i. Kriter Açısıda Yüzde Ağırlığı Alteratif 2 i i. Kriter Açısıda Yüzde Ağırlığı Alteratif m i i. Kriter Açısıda Yüzde Ağırlığı Kriterler Kriter 1 v 11 v 12 v 1m w 1 Kriter 2 v 21 v 22 v 2m w 2. Kriter v 1 v 2 v m w Alteratifleri Görece Öem Değerleri (Z j ) (j=1,2,,m) i1 v i 1. w i v i 2. w i v im. w i i1 i1 Kriter Yüzde Ağırlığı Burada her bir alteratif içi her bir kriter açısıda yüzde ağırlıklar (v ij i=1,2,, ; j=1,2,.., m) ile kriterleri ikili karşılaştırmalarıda elde edile yüzde ağırlıklar (w i i=1,2,, ) bire bir olmak kaydı ile çarpılır 27. Daha sora Tablo 7 de görüldüğü gibi her alteratife ait bu çarpım değerleri toplaarak, alteratifleri görece öem değerleri (Z j ) elde edilmiş olur. Aşama 12:E Yüksek Görece Öeme Sahip Alteratifi Seçilmesi: Bu aşama karar aşamasıdır. Her bir alteratife ait görece öem değerleri gözde geçirilerek hedefe ulaşmak içi dikkate alıa kriterler çerçeveside e büyük Z değerie sahip ola alteratifi seçilmesie karar verilir. 3. Aalitik Hiyerarşi Modeli Kullaılarak Okul Seçimi Aileleri ilkokul seçimie yöelik kararlarıda etki ola 2 boyut vardır. Bularda ilki çocuk, diğeri ise aile boyutudur. Çocuğa ilişki boyutta ilkokulu yapısıı çocuğu özelliklerie ve ihtiyaçlarıa cevap verip veremeyeceğie, diğeride ise ailei bekletilerii karşılaıp karşılaamayacağıa yöelik araştırmalar yapılır. Her aile çok doğal olarak, çocuğuu e itelikli ve e ideal okul imkalarıda yararlamasıı ister. Acak her aile içi e ideal kavramıyla algılaa özellikler farklılık gösterir. Burada aile içi ideal ola bir okul çocuk içi pek uygu olmayabilir. Eğer aileleri idealleri uğrua çocuğu yapısıa uygu olmaya okul seçilirse hem çocuk hem de aile içi hayal kırıklıkları yaşaabilir. 26 Elere, A., Markaları Tüketici Tercih Kriterlerie Göre Aalitik Hiyerarşi Süreci Yötemi ile Değerledirilmesi: Beyaz Eşya Sektörüde Bir Uygulama, Yöetim ve Ekoomi, Celal Bayar Üiversitesi İİBF Dergisi, Cilt 14, Sayı 2, 2007, s Yaralıoğlu, K., Aalitik_Hiyerarsi_Proses.doc, , s

13 Gelişimi bireysel ve her isaı gelişimii kedie özgü olması edeiyle, kurumda eğitim göre diğer çocuklar dikkate alıarak kararlar verilmemelidir 28. Gelişim (zihisel,duygusal,sosyal ve bedesel olmak üzere) bir bütü olduğuda, okul seçerke çocukları gelişimlerii her yöde destekleyecek eğitim kurumlarıı ve ortamlarıı seçilmesi gerekir Metodoloji Çalışmada belirli kriterler çerçeveside çocuğu özelliklerie uygu e iyi ilkokulu seçilmesi hedeflemiştir. ilkokul seçerke, eğitim ortamıı hagi özellikleri taşıması gerektiği yöüde bir araştırma yapılmıştır. Yapıla bu araştırmaı souda alteratifleri sayısıı azaltmak içi bazı kısıtlar koulmuştur. olmalıdır. Okulu eve uzaklığı 10 kilometrede daha fazla olmamalıdır. Ae baba çalıştığı içi tam gü eğitim vere bir okul olmalıdır. Sııf mevcudu 30 u üstüde olmamalıdır. Okul ücreti öğretim yılı itibari ile YTL de daha az Tek kurumda devam edebilmesi içi lisesi de bulumalıdır. Yabacı dil İgilizce olmalıdır. Bu kısıtlar doğrultusuda okul alteratifleri üçe idirilmiştir. Daha sora aile fertleri (ae-baba) ile yapıla mülakat soucu çocuğu özellikleri doğrultusuda okul seçimide etkili olacak 8 kriter (özellikleri) belirlemiştir. Belirlee bu 8 kriter aşağıda açıklamıştır. Sııf Mevcudu: Sııflardaki öğreci mevcudu eğitim açısıda öemli bir kriterdir. Sııf mevcudu e kadar düşük olursa öğretmei öğreicilerle ilgileme süresi artar. Ders programıı içeriği: Programı, çocuğu bütü gelişimlerii (zihisel, duygusal, sosyal, fiziksel) destekliyor ve çocukları değişik ilgi alalarıa hitap edebilecek şekilde dizay edilmiş olması, çocuğu bilgi seviyesi ve sosyal gelişimi açısıda öem arz eder. Mesafe (Eve ola uzaklık): : Okulu eve ola uzaklığı okul seçimide dikkate alıması gereke diğer bir kriterdir. Çükü çocuk okula gitmek içi çok erke saatlerde kalkmak zoruda kalabilir, bu durum ou uykusuz kalmasıa ve gelişimi içi gerekli ola uykuyu alamamasıa yol açabilir. Bu tip sorularla karşılaşmamak içi yol ve yolda geçirile zama kısaltılmaya çalışılmalıdır. Okulu fiziki yapısı: İlk olarak mekaı ferah, temiz, gösterişsiz, bahçeli ve bol güeş ışığı ala bir yer olması gerekir. Mobilyaları ve biaı ergoomik olmasıa, rafları çocukları boyua uygu olup olmadığıa dikkat edilmelidir. Ayrıca malzemeleri yerleşimide çocukları güveliğii tehlikeye atacak usurları olup olmadığı, biaı çevre güveliğii sağlaıp sağlamadığı, fiziki yapıda ayrı bölümler ayrılıp ayrılmadığı 28 Şeel, G.H., Eyvah!Çocuğum Okula Başlıyor, İstabul:Özgür Yayıları, 2005, s Çevrimiçi:

14 Sııf Mevcudu Ders Programı İçeriği Mesafe Okulu Fiziki Yapısı Disipli Psikolojik Rehberlik Maliyet Kültürel Faaliyetler Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN (yemekhae, kütüphae gibi), biaı depreme dayaıklı olup olmadığı araştırılıp değerledirmeler yapılmalıdır. Disipli: İlköğretim eğitim ve öğretim bir arada yapıldığı bir kurum olması edeiyle, bu kurumda faaliyetler gerçekleştirilirke uyulması gereke kurallara ilişki geliştirile disipli öemlidir. Çocuklar üzeride çok katı disiplii uygulaması ve hiç disiplii olmaması istemeye durumlardır. Psikolojik rehberlik: Okulda sürekli bir pedagog, psikolog ya da rehber daışmaı buluması çocukları gelişimi ve yöledirilmesi açısıda faydalı olacaktır. Kültürel etkilikler: Belirli aralıklarla siema, tiyatro, müze, sergi vs. gezileri düzelemesi çocukları sosyal ve kültürel gelişimleri içi gereklidir. Ayrıca çocukları farklı saat dallarıı okulda taımaları, uygulamaları ve kedilerii geliştirebilmeleri içi bu saat dallarıda öğretmeleri buluması olumlu bir göstergedir. Maliyet: Eğitim ve öğretim maliyeti ae-babaı karşılayabileceği düzeyde olmalıdır. Çok iyi bir okulu maliyeti yüksekse buu aile karşılayamayabilir. Uygulamada AHY kullaılarak 8 kriter doğrultusuda, 3 alteratif ilkokul arasıda e iyi eğitim ve öğretim ortamıı sağlaya ilkokulu seçimi hedeflemiştir. Ayrıca AHY i çözümüde matematiksel işlemler MS Excel paket programıda yapılmıştır. Hesaplamalarda yuvarlama kullaılmamış acak makalede sayılar virgülde sora ilk üç basamağa yuvarlayarak verilmiştir Bulgular İlkokul seçimide etkili ola kriterleri ikili karşılaştırma değerleri, ae ve babaı Tablo 1 de yararlaarak kriterlere verdikleri öem derecelerii geometrik ortalamaları alıarak hesaplaıp Tablo 8 de verilmiştir. Tablo 8: Okulları Kültürel Faaliyetler Açısıda İkili Karşılaştırmaları Kriterler Sııf Mevcudu 1,000 0,378 5,916 1,000 1,291 3,873 0,333 3 Ders Programı İçeriği 2,646 1,000 7,937 3,000 1,732 6,708 3,000 4,583 Mesafe 0,169 0,126 1,000 0,218 0,192 0,258 0,192 0,333 Okulu Fiziki Yapısı 1,000 0,333 4,583 1,000 1,732 1,291 1,732 3 Disipli 0,775 0,577 5,196 0,577 1,000 5,196 0,577 1 Psikolojik Rehberlik 0,258 0,149 3,873 0,775 0,192 1,000 0,192 0,218 Maliyet 3,000 0,333 5,196 0,577 1,732 5,196 1,000 3,873 Kültürel Faaliyetler 0,333 0,218 3,000 0,333 1,000 4,583 0,258 1 Toplam 9,181 3,115 36,701 7,481 8,872 28,105 7,286 17,

15 Sııf Mevcudu Ders Programı İçeriği Mesafe Okulu Fiziki Yapısı Disipli Psikolojik Rehberlik Maliyet Kültürel Faaliyetler (wi ) Kriterleri Yüzde Ağırlığı Okul Seçimide Etkili ola Kriterleri ikili Karşılaştırmaları ve Yüzde Ağırlıkları Kriterleri ikili karşılaştırmalarıı öem dereceleri eşitlik 2 de yararlaarak ormalleştirilmiştir. Bu ormalleştirile değerlerde hareket ederek eşitlik 4 kullaılarak her bir kriteri yüzde ağırlıkları bulumuştur. Tablo 9 da görüldüğü gibi seçimde yüzde ağırlığı e yüksek olacak kriter %29,3 ile Ders Programı İçeriği kriteri ike, yüzde ağırlığı e düşük olacak kriter %2,4 ile Mesafe kriteridir. Mesafei yüzde ağırlığıı düşük çıkmasıda problem taımlaırke mesafei 10 km de uzu olmaması kısıtı etkili olmuştur. Tablo 9: Normalleştirme ve Kriteleri Yüzde Ağırlıkları Kriterler d i e i Sııf Mevcudu 0,109 0,121 0,161 0,134 0,146 0,138 0,046 0,176 0,129 1,141 8,856 Ders Programı İçeriği 0,288 0,321 0,216 0,401 0,195 0,239 0,412 0,269 0,293 2,637 9,010 Mesafe 0,018 0,040 0,027 0,029 0,022 0,009 0,026 0,020 0,024 0,207 8,608 Okulu Fiziki Yapısı 0,109 0,107 0,125 0,134 0,195 0,046 0,238 0,176 0,141 1,268 8,978 Disipli 0,084 0,185 0,142 0,077 0,113 0,185 0,079 0,059 0,116 1,015 8,784 Psikolojik Rehberlik 0,028 0,048 0,106 0,104 0,022 0,036 0,026 0,013 0,048 0,399 8,372 Maliyet 0,327 0,107 0,142 0,077 0,195 0,185 0,137 0,228 0,175 1,605 9,186 Kültürel Faaliyetler 0,036 0,070 0,082 0,045 0,113 0,163 0,035 0,059 0,075 0,680 9,033 Toplam =8; =8,853; RI=1,41; CI=1,121; CR=0,086 (CR=0,0 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tutarlıdır) Tutarlılık aalizi yapılırke sırasıyla eşitlik ve 10 da faydalaılarak tutarlılık oraı CR = 0,086 bulumuştur. CR<0,10 olduğu içi karar vericileri (ae-baba) ikili kriter karşılaştırmalarıı tutarlı yaptıkları söyleir Okulları Kriterler Açısıda İkili Karşılaştırmaları Birbirie bezer kurallarla yöetilmesie rağme, her okulu kedie özgü eğitsel ve fiziki ortamı vardır 30. Bu edele çalışmaı bu aşamasıda, her bir kritere göre ayrı ayrı okullar ikili karşılaştırmalara tabi tutulmuştur. Burada 8 kriter olduğuda her bir kriter açısıda okulları ikili karşılaştırması içi 8 tablo düzelemiştir (Tablo 10, Tablo 11,,Tablo 17). Bütü karşılaştırma tabloları bezer şekilde yorumlaır. Bu edele tekrarda kaçımak içi yalızca okulları Sııf Mevcudu kriteri açısıda ikili karşılaştırmaları açıklaacaktır. Tablo 10 da okulları sııf mevcudu kriteri açısıda ikili karşılaştırma değerleri (karar vericileri tercihlerii geometrik ortalaması ile hesaplamıştır), eşitlik 2 de yararlaarak hesaplamış ormalleştirilmiş değerler ve okulları sııf mevcudu kriteri açısıda yüzde ağırlıkları verilmiştir. 30 Çevrimiçi:

16 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN Tablo 10: Okulları Sııf Mevcudu Kriteri Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Sııf Mevcudu Kriteri Açısıda İkili Okulları Sııf Mevcudu Kriteri Karşılaştırmalarıı Açısıda İkili Karşılaştırmaları Normalleştirilmiş Hali Okul A Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Okulları Sııf Mevcudu Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Alteratifler Okul A 1,000 1,000 3,873 0,443 0,443 0,443 0,443 1,328 3,000 Okul B 1,000 1,000 3,873 0,443 0,443 0,443 0,443 1,328 3,000 Okul C 0,258 0,258 1,000 0,114 0,114 0,114 0,114 0,343 3,000 Toplam 2,258 2,258 8,746 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3; RI=0,58; CI=0; CR=0 (CR=0,0 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tam tutarlıdır) Sııf mevcudu kriteri açısıda yüzde ağılığı e düşük ola alteratif Okul C dir. Buu yaı sıra sııf mevcudu kriterie göre Okul A ve Okul B i yüzde ağırlıkları ayıdır. Ayrıca tutarlılık oraı CR=0 olduğu içi, okulları sııf mevcudu kriteri açısıda ikili karşılaştırmaları karar vericiler tarafıda tam tutarlı yapılmıştır. Tablo 11: Okulları Ders Programı İçeriği Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Ders Programı İçeriği Kriteri Açısıda Okulları Ders Programı İçeriği Kriteri Açısıda İkili Karşılaştırmaları İkili Karşılaştırmalarıı Normalleştirilmiş Hali Okul Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C A Alteratifler Okulları Ders Programı Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Okul A 1,000 1,000 3,000 0,429 0,429 0,429 0,429 1,286 3,000 Okul B 1,000 1,000 3,000 0,429 0,429 0,429 0,429 1,286 3,000 Okul C 0,333 0,333 1,000 0,143 0,143 0,143 0,143 0,429 3,000 Toplam 2,333 2,333 7,000 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3; RI=0,58; CI=0; CR=0 (CR=0,0 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tam tutarlıdır) 314

17 Tablo 12: Okulları Mesafe (Eve Uzaklık) Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Mesafe (Eve Uzaklık) Açısıda İkili Okulları Mesafe (Eve Uzaklık) Açısıda Karşılaştırmalarıı Okulları Mesafe Kriteri İkili Karşılaştırmaları Normalleştirilmiş Hali Açısıda Okul A Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Yüzde Alteratifler Ağırlığı d i e i Okul A 1,000 1,000 0,333 0,200 0,200 0,200 0,200 0,600 3,000 Okul B 1,000 1,000 0,333 0,200 0,200 0,200 0,200 0,600 3,000 Okul C 3,000 3,000 1,000 0,600 0,600 0,600 0,600 1,800 3,000 Toplam 5,000 5,000 1,667 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3; RI=0,58; CI=0; CR=0 (CR=0,0 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tam tutarlıdır) Tablo 13: Okulları Fiziki Yapısı Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Fiziki Yapısı Açısıda İkili Okulları Fiziki Yapısı Açısıda İkili Karşılaştırmalarıı Karşılaştırmaları Normalleştirilmiş Hali Okul Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Alteratifler A Okulları Fiziki Yapı Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Okul A 1,000 3,000 5,000 0,652 0,692 0,556 0,633 1,946 3,072 Okul B 0,333 1,000 3,000 0,217 0,231 0,333 0,260 0,790 3,033 Okul C 0,200 0,333 1,000 0,130 0,077 0,111 0,106 0,320 3,011 Toplam 1,533 4,333 9,000 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3,039; RI=0,58; CI=0,019; CR=0,033 (CR<0,10 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tutarlıdır) Tablo 14: Okulları Disipli Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Disipli Açısıda Okulları Disipli Açısıda İkili Karşılaştırmaları İkili Karşılaştırmalarıı Normalleştirilmiş Hali Okul A Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Okulları Disipli Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Alteratifler Okul A 1,000 1,000 1,732 0,388 0,388 0,388 0,388 1,164 3,000 Okul B 1,000 1,000 1,732 0,388 0,388 0,388 0,388 1,164 3,000 Okul C 0,577 0,577 1,000 0,224 0,224 0,224 0,224 0,672 3,000 Toplam 2,577 2,577 4,464 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3; RI=0,58; CI=0; CR=0 (CR=0,0 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tam tutarlıdır) 315

18 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN Tablo 15: Okulları Psikolojik Rehberlik Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Psikolojik Rehberlik Açısıda İkili Okulları Psikolojik Rehberlik Karşılaştırmalarıı Açısıda İkili Karşılaştırmaları Normalleştirilmiş Hali Okul Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Alteratifler A Okulları Psikolojik Rehberlik Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Okul A 1,000 0,447 1,000 0,236 0,251 0,200 0,229 0,689 3,006 Okul B 2,236 1,000 3,000 0,528 0,562 0,600 0,563 1,699 3,016 Okul C 1,000 0,333 1,000 0,236 0,187 0,200 0,208 0,625 3,006 Toplam 4,236 1,781 5,000 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3,010; RI=0,58; CI=0,05; CR=0,008 (CR<0,10 olduğuda olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tutarlıdır) Tablo 16: Okulları Maliyet Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Maliyet Açısıda İkili Okulları Maliyet Açısıda İkili Karşılaştırmaları Karşılaştırmalarıı Normalleştirilmiş Hali Alteratifler Okul A Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Okulları Maliyet Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i Okul A 1,000 0,218 0,218 0,098 0,122 0,074 0,098 0,295 3,009 Okul B 4,583 1,000 1,732 0,451 0,557 0,587 0,532 1,622 3,051 Okul C 4,583 0,577 1,000 0,451 0,322 0,339 0,370 1,126 3,040 Toplam 10,165 1,796 2,950 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3,034; RI=0,58; CI=0,017; CR=0,029 (CR<0,10 olduğuda karar vericileri karşılaştırmaları tutarlıdır) e i Tablo 17: Okulları Kültürel Faaliyetler Açısıda İkili Karşılaştırmaları Okulları Kültürel Faaliyetler Açısıda İkili Okulları Kültürel Faaliyetler Karşılaştırmalarıı Açısıda İkili Karşılaştırmaları Normalleştirilmiş Hali Okul Okul B Okul C Okul A Okul B Okul C Alteratifler A Okulları Kültürel Faaliyetler Kriteri Açısıda Yüzde Ağırlığı d i e i Okul A 1,000 1,000 1,732 0,388 0,388 0,388 0,388 1,164 3,000 Okul B 1,000 1,000 1,732 0,388 0,388 0,388 0,388 1,164 3,000 Okul C 0,577 0,577 1,000 0,224 0,224 0,224 0,224 0,672 3,000 Toplam 2,577 2,577 4,464 1,000 1,000 1,000 1,000 =3; =3; RI=0,58; CI=0; CR=0 (CR=0,0 olduğuda bu karar vericileri karşılaştırmaları tam tutarlıdır) 316

19 Hedef (Geel Amaç) İçi Alteratifleri Görece Öem Değerle-rii Hesaplaması Alteratifleri kriterler açısıda ikili karşılaştırmalarıı ağırlıkları hesaplaıp tutarlılık aalizi yapıldıkta sora aşama 11 deki işlemler gerçekleştirilerek okullar içi görece öem değerleri bulumuştur. Tablo 18 de görüldüğü gibi birici alteratifi yai Okul A ı görece öem değeri 0,379, Okul B i 0,418 ve Okul C i 0,203 tür. Tablo 18: Alteratifleri Görece Öem Değerleri Kriterler Alteratifler Okul A Okul B Okul C Kriter Ağırlığı Sııf Mevcudu 0,443 0,443 0,114 0,129 Ders Programı İçeriği 0,429 0,429 0,143 0,293 Mesafe 0,200 0,200 0,600 0,024 Okulu Fiziki Yapısı 0,633 0,260 0,106 0,141 Disipli 0,388 0,388 0,224 0,116 Psikolojik Rehberlik 0,229 0,563 0,208 0,048 Maliyet 0,098 0,532 0,370 0,175 Kültürel Faaliyetler 0,388 0,388 0,224 0,075 Alteratifleri Görece Öem Değerleri (Z j ) 0,379 0,418 0,203 AHY ile e iyi eğitim ve öğretim ortamıı sağlaya ilkokulu belirlemesi hedefie yöelik olarak yapılmış araştırmaı soucuda, bu ailei e yüksek görece öeme sahip ola Okul B ye çocuğuu kaydıı yaptırması e iyi karar olacaktır. Souç AHY i teorik alt yapısıı ve çözüm aşamalarıı ayrıtılı olarak alatıldığı bu çalışmada, çocuğu ilkokul çağıa gelmiş bir aile içi çocukları ve kedileri açısıda e iyi eğitim ve öğretim ortamıa sahip okulu seçilmesi hedefi yöelik bir uygulama yapılmıştır. Araştırmada belirli kısıtlar çerçeveside alteratifleri sayısı üçe idirilmiştir. Buu yaı sıra aile ve çocuk içi e uygu okulu seçilmeside kullaılmak üzere 8 adet kriter kullaılmıştır. Ailei tercihleri doğrultusuda hesaplaa kriter ağırlıkları dikkate alıdığıda alteratifleri görece öem değeri (Z j ) ye e çok etki ede kriter %29,3 ile Ders Programı İçeriği olmuştur. Bua karşılık okulu eve ola uzaklığı ile ilgili ola Mesafe kriteri, Z j ye e az etki ede kriter olmuştur. AHY ye göre yapıla hesaplamalar soucuda Okul A ı görece öem değeri 0,379, Okul B i 0,418 ve Okul C i 0,203 olarak bulumuştur. Bu bulgular doğrultusuda e büyük Z değerie sahip ola Okul B i çocuğu kaydıı yapılması gereke e uygu seçeek olduğua karar verilmiştir. Geel olarak her ailei tercihleri ve çocuğu özellikleri farklıdır. Her aile içi kriterleri öcelikleri ve öemleri arasıda fark vardır. Bu edele bu çalışmada kullaıla kriterler ve bu kriterleri ağırlıkları çerçeveside alıa karar, çalışmada görüşüe başvurula ailei tercihlerie göre oluşturulmuştur. Farklı aileler içi farklı kriterler ve farklı kararlar söz kousu olabilir. Souç olarak çocuk içi okul seçmek, her aile içi zor bir aşamadır. Bu seçim kararı, birçok açıda değerledirilmelidir. AHY ile karar alırke gerekirse bir uzma 317

20 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN desteği ile, çocuğu özellikleri de dikkate alıarak kriterler oluşturulup alteratifler arasıda seçim yapılmalıdır. Bu edele okul seçimide olabildiğice çok yölü düşüülmeli ve e vazgeçilmez usuru çocuğu sağlıklı ve mutlu gelişim göstereceği bir okulda okuması olmalıdır. 318

21 KAYNAKÇA Chi K.S., S. Chiu, ad V.M.R. Tummala, " A evaluatio of success factors usig the AHP to implemet ISO based EMS ", Iteratioal Joural of Quality ad Reliability Maagemet, 16 (4), 1999, s Elere, A., Markaları Tüketici Tercih Kriterlerie Göre Aalitik Hiyerarşi Süreci Yötemi ile Değerledirilmesi: Beyaz Eşya Sektörüde Bir Uygulama, Yöetim ve Ekoomi, Celal Bayar Üiversitesi İİBF Dergisi, Cilt 14, Sayı 2, 2007, s.60. Evre, R. ve Ülegi F. (1992) Yöetimde Karar Verme, İstabul Tekik Üiversitesi Yayıı, Sayı: 1478, İstabul, s.59. Felek, S., Y. Yuluğkural ve Z. Aladağ, Mobil İletişim Sektörüde Pazar Paylaşımıı Tahmiide AHP ve ANP Yötemlerii Kıyaslaması, MMO, Edüstri Mühedisliği Dergisi, Cilt 18, Sayı 1, 2007, s.7. Harker, P. ad L. Vargas, [1987], The theory of ratio scale estimatio: Saaty's Aalytic Hierarchy Process, Maagemet Sciece, 33 (11) pp Koçak, A., Yazılım Seçimide Aalitik Hiyerarşi Yötemi Yaklaşımı ve Bir Uygulama, Cilt 3, Sayı 1-2, 2003, s.70. Kuruüzüm, A. ve N. Atsa, Aalitik Hiyerarşi Yötemi ve İşletmecilik Alaıdaki Uygulamaları, Akdeiz İİBF Dergisi (1), 2001, s.86. Kücü, H., Promethee Sıralam Yötemi İle Persoel Seçimi ve İşletmede Uygulaması, Yayılamamış Yüksek Lisas Tezi, Gazi Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü, Akara, 2007, s Oğuzlar, A., Aalitik Hiyerarşi Süreci ile Müşteri Şikayetlerii Aalizi, Akdeiz İİBF Dergisi (1), 2007, s.126, s :126. Saaty, T., "The Aalytic Hierarchy Process", McGraw-Hill Iteratioal Book Campay, USA, 1980, s.21. Saaty, T., Axiomatic foudatios of the AHP, Maagemet Sciece, 32, s Saaty, T., The Aalytic Hierarchy ad Aalytic Network Processes, MCDM XV-th Iteratioal Coferece, Akara, Turkey, 2000, s.1-5. Saaty, T., The Aalytic Hierarchy Process, McGraw-Hill Iteratioal Book Campay, USA, 1980, s.212. Şeel, G.H., Eyvah!Çocuğum Okula Başlıyor, İstabul:Özgür Yayıları, 2005, s.21 Tam, MCY., Tummala, VMR., A Applicatio of The AHP i Vedor Selectio of a Telecommuicatios System, The Iteratioal Joural of Maagemet Sciece, 2001, 29(2), s

22 Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN Yaralıoğlu, K., "Aalitik Hiyerarşi Proses (AHP) Modeli ile Geel Seçim Souçlarıı Ögörülmesi", 4. Ulusal Ekoometri ve Istatistik Sempozyumu, Atalya, 1999, s Yaralıoğlu, K., Aalitik_Hiyerarsi_Proses.doc, , s.4. Yılmaz, E., Aalitik Hiyerarşi Süreci Kullaılarak Çok Kriterli Karar Verme Problemlerii Çözümü, DOA Dergisi, Doğu Akdeiz Ormacılık Estitüsü Yayıları, No.5, 1999, s Zahedi, F., "The Aalytical Hierarchy Process - A Survey of the Method ad Its Applicatios", Iterfaces, 16 (4), 1986, s Çevrimiçi: Çevrimiçi:

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 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

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 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,

Detaylı

Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008

Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008 Seyahat ve Turizm Araştırmaları Dergisi, Güz 2008 Aalitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Yötemiyle Tedarikçi Seçimii Etkileye Faktörleri Öem Düzeylerii Belirlemesi: Otel İşletmeleride Bir Araştırma Lütfi ATAY*

Detaylı

Mekânsal Karar Problemleri İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Analizinin Bütünleştirilmesi: TOPSIS Yöntemi

Mekânsal Karar Problemleri İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Analizinin Bütünleştirilmesi: TOPSIS Yöntemi Mekâsal Karar Problemleri İçi Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Aalizii Bütüleştirilmesi: TOPSIS Yötemi Derya Öztürk Odokuz Mayıs Üiversitesi Harita Mühedisliği Bölümü, 55139 Samsu. dozturk@omu.edu.tr

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE KREDİ DERECELENDİRME ANALİZİ ÜZERİNE BİR MODEL ÖNERİSİ

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE KREDİ DERECELENDİRME ANALİZİ ÜZERİNE BİR MODEL ÖNERİSİ ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE KREDİ DERECELENDİRME ANALİZİ ÜZERİNE BİR MODEL ÖNERİSİ Doç. Dr. Göktuğ Cek AKKAYA Dokuz Eylül Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü cek.akkaya@deu.edu.tr

Detaylı

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci 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

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 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

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME 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

Detaylı

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- 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

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makie Mühedisliği Bölümü 1 STAJLAR: Makie Mühedisliği Bölümü öğrecileri, öğreim süreleri boyuca 3 ayrı staj yapmakla yükümlüdürler. Bularda ilki üiversite içide e fazla 10 iş güü süreli

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

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

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

SOSYAL BĐLĐMLER ENSTĐTÜSÜ

SOSYAL BĐLĐMLER ENSTĐTÜSÜ T.C. SÜLEYMAN DEMĐREL ÜNĐVERSĐTESĐ SOSYAL BĐLĐMLER ENSTĐTÜSÜ ĐŞLETME ANABĐLĐM DALI KURULUŞ YERİ SEÇİMİ ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİNDE BİR KÖPÜK SABUN ÜRETİM TESİSİNİN KURULUŞ YERİNİN BELİRLENMESİ Pıar

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

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol

Detaylı

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI The Turkish Olie Joural of Educatioal Techology TOJET July 2005 ISSN: 106521 volume Issue Article 16 BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI Yard. Doç. Dr. Bahadti RÜZGAR Marmara

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK 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

Detaylı

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler

Detaylı

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri, POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x

Detaylı

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii

Detaylı

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS) T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ (IDEAL PRODUCTS) 070216013 TUĞBA ÖZMEN 080216038 AYŞE MUTLU 080216064 SEVİLAY HOROZ Nil ehri, Düyaı e uzu ehridir (6.650

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

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 55-71 Ocak 2003

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 55-71 Ocak 2003 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: sh. 55-7 Ocak 2003 PROJELERİN SEÇİMİNDE METODOLOJİK BİR YAKLAŞIMIN DPT PROJELERİNE UYGULANMASI (AN APPLICATION OF METHODOLOGICAL APPROACH

Detaylı

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: 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

Detaylı

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK 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

Detaylı

ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM

ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gazi Uiv. Cilt 25, No 4, 905-93, 200 Vol 25, No 4, 905-93, 200 ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM Erdem AKSAKAL

Detaylı

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK

Detaylı

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

Venn 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

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri 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

MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Evaluation of Marble Extraction Methods By Using Fuzzy Topsis Method

MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Evaluation of Marble Extraction Methods By Using Fuzzy Topsis Method Madecilik, Cilt 46, Sayı 3, Sayfa 9-, Eylül 007 Vol.46, No.3, pp 9-, September 007 MERMER BLOK KESİM YÖNTEMLERİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Evaluatio of Marble Extractio Methods By Usig

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

Detaylı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER 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

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ 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 (

Detaylı

BAĞINTI VE FONKSİYON

BAĞINTI 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

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

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İstatistik 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

Detaylı

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) Prof. Dr. Meti OLGUN Akara Üiversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü HAFTA KONU 1 Giriş, temel kavramlar, statiği temel ilkeleri 2-3 Düzlem kuvvetler

Detaylı

Bir kitlenin karakteristiği, kitlenin her üyesi için ölçülebilir olan değişkendir.

Bir kitlenin karakteristiği, kitlenin her üyesi için ölçülebilir olan değişkendir. BÖLÜM 1. ÖRNEKLEM (ÖRNEK) SEÇİMİ Bir araştırmada taım çerçeveside yer ala tüm birimleri oluşturduğu kümeye kitle (aa kütleye) deir. Araştırmalarda geel amaç tüm kitle içi bilgi sahibi olmaktır. Buu içi

Detaylı

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM 17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. 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

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif

Detaylı

TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI

TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI Meryem Saatçı * Özet Amaç: Toplumu erkek hemşirelerle ilgili düşüce ve görüşlerii belirlemesi. Yötem: Kesitsel türde yapıla çalışma 100 kişi üzeride, yüz yüze görüşülerek

Detaylı

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

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

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

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir: 1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki

Detaylı

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM 5. ORURKİ İSKOZ (SÜRTÜNMEİ) KIM 5.0. oru Sistemleri Çözüm Yötemleri oru sistemleriyle ilgili problemleri çözümüde tip çözüm yötemi vardır. ular I. Tip, II. Tip ve III. Tip çözüm yötemleridir. u çözüm yötemleride

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

KURUMSAL KAYNAK PLANLAMASI SİSTEMLERİNİN BULANIK AHP VE BULANIK MOORA YÖNTEMLERİYLE SEÇİMİ: ÜRETİM SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

KURUMSAL KAYNAK PLANLAMASI SİSTEMLERİNİN BULANIK AHP VE BULANIK MOORA YÖNTEMLERİYLE SEÇİMİ: ÜRETİM SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Celal Bayar Üiversitesi CBÜ SOSYAL BİLİMLER DERGİSİ Yıl : 2013 Cilt :11 Sayı :2 KURUMSAL KAYNAK PLANLAMASI SİSTEMLERİNİN BULANIK AHP VE BULANIK MOORA YÖNTEMLERİYLE SEÇİMİ: ÜRETİM SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr. SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER - Döemi Ders Notları Pro. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri

Detaylı

MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ MADENCİLİK, Cilt 42, Sayı 3, Sayfa 25-30, Eylül 2003 Vol. 42, No. 3, pp 25-30, September 2003 MADENCİLİK YATIRIM PROJELERİNİN SOSYAL KARLILIK ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Appraisal of Miig Ivestmet Projects

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ .4.26 5. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ Mekul Kıymet Yatırımlarıı Değerlemesi Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Temel Değerleme Modeli Mekul Kıymet Değerlemesi

Detaylı

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

Detaylı

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE Niğde Üiersitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 1, Sayı, (1), 37-47 NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ Uğur YILDIRIM 1,* Yauz GAZİBEY, Afşi GÜNGÖR 1 1 Makie Mühedisliği Bölümü, Mühedislik Fakültesi,

Detaylı

TÜME 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

Detaylı

DÖNEM 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 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

Detaylı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK

Detaylı

KOMBİNASYON: ve r birer pozitif doğal sayı olmak üzere r olsu. farklı elemaı r elemalı alt kümelerii sayısıa i r 2. Örek:! C(,r) = r!. r! li kombiasyou deir ve gösterilir. C(,r) = r P(,r)! = = r r! r!.

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNE ANALİTİK BİR YAKLAŞIM

TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNE ANALİTİK BİR YAKLAŞIM V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üiversitesi, 5-7 Kasım 005 TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNE ANALİTİK BİR YAKLAŞIM Mustafa ÜNÜVAR Dokuz Eylül Üiversitesi Özet Firmaları karşı karşıya

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik

Detaylı

Sevdiğiniz her şey güvence altında

Sevdiğiniz her şey güvence altında HAKKINDA Sevdiğiiz her şey güvece altıda Baksaş Sigorta 1994 yılıda Türkiye i öemli saayi şirketleri arasıda yer ala Bakioğlu Holdig büyeside kurulmuştur. Bakioğlu Holdig; Ambalaj Grup Şirketleri yaıda;

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(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

Detaylı

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji

Detaylı

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir.

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir. 2. DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (DP) 2.1. DP i Taımı ve Bazı Temel Kavramlar Model: Bir sistemi değişe koşullar altıdaki davraışlarıı icelemek, kotrol etmek ve geleceği hakkıda varsayımlarda bulumak amacı ile

Detaylı

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve

Detaylı

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

1. 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 )

Detaylı

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,

Detaylı

Türkiye de Sivil Havacılık Eğitimleri

Türkiye de Sivil Havacılık Eğitimleri ANALİZ Türkiye de Sivil Havacılık Eğitimleri Bu makalede, ekoomi ile arasıda etkilee-etkileye ilişkisi edei ile kamuoyuu sürekli güdemide yer ala, küresel ve ulusal gelişim oraı edei ile so yıllarda daha

Detaylı

HARMONİK DİSTORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKTASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ

HARMONİK DİSTORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKTASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ HARMONİK DİSORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ Celal KOCAEPE Oktay ARIKAN Ömer Çağlar ONAR Mehmet UZUNOĞLU Yıldız ekik Üiversitesi Elektrik-Elektroik Fakültesi Elektrik

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr. SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER 9- Döemi Karma Eğitim Ders Notları Doç. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK 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

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ İstatistik kelimesii kökei Almaca olup devlet alamıa gelmektedir. İstatistik kelimesi gülük hayatta farklı alamlarda kullaılmaktadır. Televizyoda bir futbol müsabakasıı izleye bir

Detaylı

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ

Detaylı

The Determination of Food Preparation and Consumption of the Working and Non-Working Women in Samsun

The Determination of Food Preparation and Consumption of the Working and Non-Working Women in Samsun Research Turkish Joural of Family Medicie & Primary Care www.tjfmpc.com The Determiatio of Food Preparatio ad Cosumptio of the Workig ad No-Workig Wome i Samsu Samsu İlide, ve Kadıları, Evde Besi Hazırlama

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK 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

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı, 3 97 ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ Yalçı KARAGÖZ Cumhuriyet Üiversitesi

Detaylı

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2 Açıklama Sorusu : V kayışlar, ayı mekaizma büyüklükleride düz kayışlara göre daha yüksek dödürme mometlerii taşıyabildikleri bilimektedir. V kayışları düz kayışlara göre gözlee bu üstülüğü sebebi "kama

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

Detaylı

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Ders 2: üme Teorisi, Örek Uzay, Permütasyolar ve ombiasyolar üme avramı üme İşlemleri Deey, Örek Uzay, Örek Nokta ve Olay avramları Örek Noktaları Sayma Permütasyolar ombiasyolar Parçalamalar (Partitio)

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3

OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3 The Joural of Academic Social Sciece OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜİK EĞİTİMİ 3 ÖET Ece KARŞAL 1 Tüli MALKOÇ 2 Bu çalışmada, Okul öcesi döem işitme egelli çocuklara müzik eğitimi verilmiş

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi, Göztepe, tmalkoc@marmara.edu.tr Fuda

Detaylı

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

LİNEER 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

Detaylı

3. Bölüm Paranın Zaman Değeri. Prof. Dr. Ramazan AktaĢ

3. Bölüm Paranın Zaman Değeri. Prof. Dr. Ramazan AktaĢ 3. Bölüm Paraı Zama Değeri Prof. Dr. Ramaza AktaĢ Amaçlarımız Bu bölümü tamamladıkta sora aşağıdaki bilgi ve becerilere sahip olabileceksiiz: Paraı zama değeri kavramıı alaşılması Faiz türlerii öğremek

Detaylı