Kareler Toplamları ve Beklenen Kareler Ortalamaları Varyans Analizi Tabloları

Benzer belgeler
DETERMINANTLAR. 1. Permütasyon. 1. Permütasyon ) permütasyonundaki ters dönüşüm. 1. Permütasyon 2. BÖLÜM ( )

BÖLÜM DETERMINANTLAR SD 1

İKİNCİ BÖLÜM REEL SAYI DİZİLERİ

2. BELİRLİ İNTEGRALİN TANIMI ve TEMEL ÖZELLİKLERİ

6. DOĞRUSAL REGRESYON MODELİNE MATRİS YAKLAŞIMI

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

YILLAR ÖSS-YGS ) a 0 ve b 0 olmak üzere; 8) Üslü Denklemler: a -1, a 0, a 1

2. Geriye doğru Yerine Koyma (Back Substitution): Bu adımda, son denklemden başlayarak herbir bilinmeyen bulunur.

MATRİSLER. r r r A = v v v 3. BÖLÜM. a a L a. v r. a = M a. Matris L L L L. elemanları a ( i = 1,2,..., m ; j = 1,2,... n) cinsinden kısaca A = [ ]

Bölüm 7.2: Matrisler. Transpoz. Konjuge. Adjoint

ÜNİTE - 7 POLİNOMLAR

HARİTA MÜHENDİSLERİ için SAYISAL ÇÖZÜMLEME

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

ÜSLÜ SAYILAR. (-2) 3 = (-2). (-2). (-2) = (-8) Kuvvet Tek; NEGATİF. (-2) 4 = (-2). (-2). (-2). (-2) = 16 Kuvvet Çift; POZİTİF.

Populâsyon Genetiği ve Hardy-Weinberg Dengesi (Hardy-Weinberg Equilibrium)

üzerinde tanımlı cyclic bir kod olduğu Wolfman tarafından 1999 da yaptığı bir çalışmayla gösterilmiştir. Daha sonra bu

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

TÜMEVARIM DİZİ - SERİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ İÇ-İÇE TASARIMLARDA DAYANIKLI ANALİZ VE UYGULAMALARI. İklim GEDİK

ORAN VE ORANTI. Aynı birimle ölçülen iki çokluğun bölme yoluyla karşılaştırılmasına oran denir. a nın b ye oranı; b

ÖZEL EGE LİSESİ OKULLAR ARASI 19. MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF TEST SORULARI

8. sınıf ders notları

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

a bir reel (gerçel) sayı ve n bir pozitif tam sayı olsun. 1 dir. n a ye üslü ifade

Trace ve Kellogg Yöntemleri Kullanılarak İntegral Operatörlerinin Özdeğerlerinin Nümerik Hesabı

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

Dış Etki Olarak Sıcaklık Değişmesi ve/veya Mesnet Çökmelerinin Göz Önüne Alınması Durumu

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon)

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:5-Sayı/No: 2: (2004)

8. Ders Deney Tasarımı Model Uygulamaları Çapraz ve Đç Đçe Tasarımlar, Tekrarlı Gözlemler, Bloklama

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA TEK DEĞİŞKENLİ KISITSIZ OPTİMİZASYON:

Taşkın, Çetin, Abdullayeva

RASYONEL SAYILAR KESİR ÇEŞİTLERİ Basit Kesir. olduğuna göre, a, b tamsayı ve b 0 olmak üzere, a şeklindeki ifadelere

1. x 1 x. Çözüm : (x 1 x. (x 1 x )2 = 3 2 x 2 2x = 1 x + 1 x2 = 9. x x2 = 9 x2 + 1 x2. 2. x + 1 x = 8 ise x 1 x

Tanımlayıcı İstatistikler

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ

Pr[ ] 1 Pr[ ] 1 ( ) 1 ( ) What if not known?

7 SAYISAL İNTEGRASYON YÖNTEMLERİ

... SERİLER Tanım: 2 3 toplamı kaçtır? Çözüm: serisinde 10. kısmi terimler. Ör: bir reel sayı dizisi olmak üzere

TEOG. Tam Sayılar ve Mutlak Değer ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK TAMSAYILAR MUTLAK DEĞER


DERS 4. Determinantlar, Leontief Girdi - Çıktı Analizi

GELECEĞİ DÜŞÜNEN ÇEVREYE SAYGILI % 70. tasarruf. Sokak, Park ve Bahçelerinizi Daha Az Ödeyerek Daha İyi Aydınlatmak Mümkün

Örnek...2 : Örnek...3 : Örnek...1 : Örnek...4 : a 3 DÜZGÜN ALTIGEN DÜZGÜN ALTIGEN TANIM VE ÖZELLİKLERİ. ABCDEF düzgün

BÖLÜM 3 3. ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON İÇİN VEKTÖR VE MATRİS CEBRİ

DERS 3. Matrislerde İşlemler, Ters Matris

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

TYT / MATEMATİK Deneme - 6

SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESĐ ve BASAMAK KAVRAMI

Polinom İnterpolasyonu

İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

MAT 202 SAYISAL YÖNTEMLER. Bahar Hafta 1. Bu Hafta. Ders Hakkında Bilgiler. Özet. Ders Hakkında Genel Bilgiler. Matris işlemlerine giriş

OLİMPİYAT SINAVI. a ise b 2006 b 2005 =? A) 1330 B) 1995 C) 1024 D) 1201 E) 1200

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

BÖLÜM 2 EĞRİ UYDURMA VE İNTERPOLASYON

Nümerik Analizin Amacı

MATEMATİK CANAVARI MATEMATİK FORMÜLLERİ. Devirli Ondalık Sayıyı Rasyonel Sayıya Çevirme:

Ü ş ş ö ş ş ş ş ş ö ş ö ö ş ş ö ş ö ö ö ö ş ö ş ş ö ş ş ş ö ş ş ş ş Ç ş Ç ş ş Ö ö ö ş ş ş ö ş ş ö ö ö ö ö ş ö ş ş ş ş ş ş ş ş ş ö ş

>>chi2inv(.95,8) = >> chi2inv(.95,9) = veri=[ ];

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

1981 ÜYS Soruları. 1. Bir top kumaşın önce i, sonra da kalanın ü. satılıyor. Geriye 26 m kumaş kaldığına göre, kumaşın tümü kaç metredir?

= + + = ETKİNLİK: ( n ) ( ) ETKİNLİK:

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 2 / 3

BÖLÜM 2: OLASILIK TEORĠSĠ

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

ASAL SAYILAR. Asal Sayılar YILLAR MATEMATĐK ĐM

1981 ÖYS. 1. Bir top kumaşın önce i, sonra da kalanın. ü satılıyor. Geriye 26 m kumaş kaldığı- 3. na göre, kumaşın tümü kaç metredir?

0;09 0; : işleminin sonucu kaçtır? A) ;36 0; a = 0,39 b = 9,9 c = 1,8 d = 3,7.

Ş

Her türlü görüş, öneri ve eleştirilerinize açık olduğumu bilmenizi ister çalışmalarınızda ve sınavlarınızda başarılar dilerim.

Cebir Notları. Diziler Mustafa YAĞCI,

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ KOMPLEKS FONKSİYONLARDA REZİDÜ VE BAZI UYGULAMALARI

TOPLAM SEMBOLÜ TÜMEVARIM n=n(n+1) n-1= n

BENZERLİK VE MODELLEME

SAYI ÖRÜNTÜLERİ VE CEBİRSEL İFADELER

7. BÖLÜM DOĞRUSAL DÖNÜŞÜMLER

1. GAZLARIN DAVRANI I

LİNEER CEBİR MATRİSLER: şeklindeki tablosuna mxn tipinde bir matris denir. [a ij ] mxn şeklinde gösterilir. m satır, n sütun sayısıdır.

SAYISAL ANALİZ. Matris ve Determinant

ORAN ORANTI ÖYS. = = yazılabilir. veya ALIŞTIRMALAR

MUTLAK DEĞER. Sayı doğrusu üzerinde x sayısının sıfıra olan uzaklığına x in mutlak değeri denir ve x ile. gösterilir. x x. = a olarak tanımlanır.

Sistem-atik Membran Kapak Sipariş Takip ve Üretim Takip Sistemi;

ANALİZ III DERS NOTLARI. Prof. Dr. Nurettin ERGUN

BÖLÜM 3 SAYISAL TÜREV VE İNTEGRAL

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

YARI-KOTANJANT DEMET Furkan YILDIRIM Doktora Tezi Matematik Anabilim Dalı Geometri Bilim Dalı Prof. Dr. Arif SALİMOV 2015 Her hakkı saklıdır

Ş Ç ş ş ç ş ş ş ş ş Ç ş ç ş ç ş ç ş ç ö ş ş ö ş ş ş ö ş ö ö ş ş ş ş ç ş ş ş ö ö ş ş ş ş ş ş ş ç ş ş ş ş ş ş ş ç ö ç ç ş ö ş ç ş ş ş ö şş ş ş ş ş ş ş Ş



ç İ ş «ş İ Ğ ü ü üü ç ç Şö ö ç ç ç ş ş ş ş ü ü ö ç ş ç ç ö ö ö ü ş ç ç ç ö ö ö ö üş ş üş ç ü ö ö ü ü ş ö ö ü ü ş ç ç ş üş ç ş ş ö ö ö ü ş

YGS-LYS GEOMETRİ ÖZET ÇÖZÜMLERİ TEST 1




ı ı ı ğ ş ı ı ı ı ı ı ı ı

Transkript:

Kreler Toplmlrı ve Belee Kreler Ortlmlrı Vrys lz Tlolrı Bu derste degel tsrımlı modellerde etler ve etleşmler ç resel toplmlrı yzılmsıd, serestl dereceler elrlemesde ve elee reler ortlmlrı ulumsıd yrdımcı olc zı url ve yötemler üzerde durulctır. Kurllr, Desg d lyss of Expermets (Motgomery (005)) le Fudmetl Cocepts the Desg of Expermets (Hs (973)) tplrıd tercüme edlmştr. Kreler Toplmlrı Đç Kurllr. Ht termde terr syısıı elrte ds dışıdler prtez çe lıır. Öreğ etel modelde term ( ) çmde yzılır.. Br termde r ds prtez çdeyse, u ds elrttğ ete le prtez dışıd eteler rsıd etleşm yotur. 3. Modelde her r term ç dsler clı, csız ve os olr üç ümeye yrılır: ) termde prtez dışıd dsler clı, ) prtezde dsler csız, c) termde ulumy dsler os olr smledrlr. Öreğ etel deey tsrımıd, ( β termde ve dsler clı ve os, ( β )( ) termde clı ve le dsler csızdır. 4. Her term ç serestl dereces; csız dslere rşılı gele eteler düzey syılrı ve clı dslere rşılı gele eteler düzey syılrıı r esğ ol syılrı çrpımlrıdır. Öreğ, ( β ) term le lgl serestl dereces syısı ( )( ), ( β )( ) term le lgl serestl dereces syısı ( ) dr. 5. Br ete y d etleşm le lgl reler toplmı ç hesplm formülü elde etmede l olr serestl dereces çılır. Öreğ, etel deey tsrımıd KT le lgl B çılım ( )( ) = + olm üzere, syısı Y... ve dğer termlere = = Y Y =... ) Y =.. rşılı getrlmes (dt edlrse; serestl derecesde gele termde hg hrfler vrs, o hrflere rşılı gele dsler üzerde lgl ortlmlrı reler toplmı lımt ve çrp olr, o hrfler dışıd hrfler le hrf çrpımı yzılmtdır) sorsıd, rşılı gele değerler serestl dereces çılımıd yerlere yzılr

= ( ) B + =........ Y. Y.. Y.. + Y... = = = = = = KT Y Y Y Y elde edlr. KT ç serestl dereces ve olup, dır. Y... Y =.. = (.....) =..... = = KT Y Y Y Y Belee Kreler Ortlmlrı (B) Đç Kurllr. Br ete rsgele seçml olduğud u etee vrys leşe rşılı gels, özel seçml olduğud seçle düzey etler reler toplmıı düzey syısıı r esğe (serestl derecese) ölümü rşılı gels. Br etleşm termde e z r rsgele ete vrs u etleşm term rsgele olr teledrlr ve edse vrys leşe rşılı getrlr. t eteler r etleşme, eteler düzey omsyolrıı reler toplmıı serestl derecese ölümü rşılı getrlr. Ht terme σ rşılı getrlr. Öreğ etel modelde, =,,..., Y= µ + + β + ( β) +, =,,..., =,,..., olm üzere eteler: st etl olduğud, = β β = ( β) ( β) = = = σ ( )( ) ( ) rsgele etl olduğud, σ β σ β ( β) σ β = σ ( )

r st r rsgele olduğud, = ltler oluşturulur. β σ β ( β) σ β = σ ( ). şğıd tlo hzırlır. * Tlou stırlrı elee değer uluc reler ortlmlrıı (model termler) ve sütulrı modelde dsler temsl etmetedr. Modelde µ term dışıdler stır şlrı ve dsler sütulrı üstüe yzılır. * ütulrı elrleye her ds üzere, şğıd görüldüğü g, ds le lgl düzey syılrı ve ds temsl ettğ ete rsgele () y d st () olduğu d yzılır. * Br term stırı: csız dsler sütulrı, clı dsler sütulrı rsgele et durumud, st et durumud 0 ve os dsler sütulrı düzey syılrı yzılır. Öreğ etel st etl modelde tlo, 0 β 0 ( β ) 0 0 ( ) rsgele etl modelde tlo, β ( β ) ( )

rm etl modelde tlo, dır. 0 β ( β ) 0 ( ) 3. Br term le lgl Belee Kreler Ortlmsıı hesplm ç öce u termde yer l clı dsler sütulrı ptılır. Öreğ terml st etl modelde E( ) değer ulm stedğmzde tlo, β 0 ( β ) 0 ( ) E( B ) değer ulm stedğmzde tlo, β ( β ) ( ) hle gelmetedr. Br term le lgl Belee Kreler Ortlmsıı hesplm ç ptmd sor tlod, u termde dsler çere stırlrd syılrı çrpımı le.kurl d lt fdeler çrpılıp toplır. Öreğ terml st etl modelde, ve ( ) β = = = = σ σ E( ) = + 0 + = + ( )( )

= E( ) = + σ dır. Öre Đ Etel sgele Etl Modelde Belee Kreler Ortlmlrıı elde edelm. =,,..., Y= µ + + β + ( β) +, =,,..., =,,..., olm üzere, B tlosu β ( β ) ( ) dır. E( ) ı hesplmsıd sütuu ptılmış tlo, β ( β ) ( ) olup, ds so stırd d uluduğud E( ) = σ + σ + σ = σ + σ + σ dır. Bezer şelde, E( B ) β β = σ + σ + σ β β elde edlelr. E( B ) ı hesplmsıd, sütulrı ptılmış tlo, β ( β ) ( ) olup, le dsler s de çere stırlr göz öüe lır,

E( B ) = σ β + σ elde edlr. yrıc, her modelde olduğu g E( ) ( ˆ Ht = Eσ ) = σ dır. Öre Üç Etel Krm Etl (s st r rsgele etl) Modelde Belee Kreler Ortlmlrıı elde edelm. =,,..., =,,..., Y = µ + + β + γ + ( β) + ( γ) + ( βγ) + ( βγ) +, l l =,,..., c l=,,..., olm üzere, B tlosu c l 0 c β 0 c γ ( β ) 0 0 c ( γ ) 0 ( βγ ) 0 ( βγ ) 0 0 ( ) l olup, E( ) ı hesplmsıd sütuu ptılmış tlo, c l c β 0 c γ ( β ) 0 c ( γ ) ( βγ ) 0 ( βγ ) 0 ( ) l dır. ds uluduğu stırlr göz öüe lır,

uluur. Bezer şelde, olur. E( ) c = = + σ + σ γ β = E( ) = c + σ + σ βγ B E( C ) hesplmsıd sütuu ptılmış tlo, l 0 β 0 γ ( β ) 0 0 ( γ ) 0 ( βγ ) 0 ( βγ ) 0 0 ( ) l olm üzere, ds uluduğu stırlr göz öüe lır, E( ) = σ + σ γ uluur. B E( B ) ı hesplmsıd, sütulrı ptılmış tlo, c c β c l γ ( β ) c ( γ ) ( βγ ) ( βγ ) ( ) l olm üzere, le dsler s de çere stırlr göz öüe lır,

( β) = = E( B ) = c + σ + σ βγ ( )( ) elde edlr. E( C ) hesplmsıd, sütulrı ptılmış tlo, l β 0 γ ( β ) 0 ( γ ) ( βγ ) 0 ( βγ ) 0 ( ) l olm üzere, le dsler s de çere stırlr göz öüe lır, E( C ) = σ + σ γ elde edlr. Bezer şelde, E( BC ) = σ + σ βγ uluur. E( BC ) hesplmsıd,, sütulrı ptılmış tlo, β γ dır.,, dsler üçüü de çere stırlr göz öüe lır, E( BC ) = σ + σ βγ elde edlr. yrıc, E( ) ( ˆ Ht = Eσ ) = σ dır. l ( β ) ( γ ) ( βγ ) ( βγ ) ( ) l

Öre 3 Dört Etel Krm Etl (s st s rsgele etl) Modelde Belee Kreler Ortlmlrıı elde edelm. + + + + + + + + Y = µ + β + γ δl ( β) ( γ) ( δ) ( βγ ) ( βδ) ( γδ) l l l l + + + + + ( βγ) ( βδ) ( γδ) ( βγδ) + ( βγδ) lm l l l =,,..., =,,..., =,,..., c l=,,..., d m=,,..., olm üzere, B tlosu c d l m 0 c d β 0 c d γ d δ l c ( β ) 0 0 c d ( γ ) 0 d ( δ ) l 0 c ( βγ ) 0 d ( βδ ) l 0 c ( γδ ) l ( βγ ) 0 0 d ( βδ ) l 0 0 c ( γδ ) l 0 ( βγδ ) l 0 ( βγδ ) l 0 0 ( l ) m dır. E( ) ı hesplmsıd sütuu ptılmış tlo,

c d l m c d β 0 c d γ d δ l c ( β ) 0 c d ( γ ) d ( δ ) l c ( βγ ) 0 d ( βδ ) l 0 c ( γδ ) l ( βγ ) 0 d ( βδ ) l 0 c ( γδ ) l ( βγδ ) l 0 ( βγδ ) l 0 ( l ) m olup, ds uluduğu stırlr göz öüe lır, = E( KT ) = cd + dσ + cσ + σ + σ γ δ γδ elde edlr.

E( BC ) ı hesplmsıd, sütulrı ptılmış tlo, c d l m 0 d β d γ d δ l ( β ) 0 d ( γ ) 0 d ( δ ) l 0 ( βγ ) d ( βδ ) l ( γδ ) l ( βγ ) 0 d ( βδ ) l 0 ( γδ ) l 0 ( βγδ ) l ( βγδ ) l 0 ( l ) m dır., dsler s de çere stırlr göz öüe lır, σ + σ + σ uluur. E( ) = βγ βγδ BC

Öre: Đ etel degel r deey tsrımıd, ete özel seçlmş düzeyler,,..., ve düzey etler,,...,, B ete özel seçlmş düzeyler B, B,..., B ve düzey etler β, β,..., β, ete düzeyler ort etler ( β) olm üzere, gözlemler lt model, =,,..., Y = µ + + β ( ),,,...,, (0, ) + β + BND σ = =,,..., olsu. Đ etel st etl etleşml deeylerde geellle şğıd üç hpotez le lglelr. Brcs, ete düzey etler eştlğ hpotez, H0 : = =... = = 0 H : 0 vey 0 vey... vey 0 cs, B ete düzey etler eştlğ hpotez, H0 : β= β=... = β = 0 H : β 0 vey β 0 vey... vey β 0 üçücüsü, le B ete ort düzey etler sıfır olmsı hpotezdr. =,,..., H0 : ( β) = 0, =,,..., =,,..., H : ( β) 0, =,,..., Vrys lz Tlosu: Değşelğ Kyğı (ource of Vrto) ete B ete erestl dereces (Degrees of Freedom) - Kreler Toplmı (um of qures) KT KT B Kreler Ortlmlrı (Me qures) KT = B KTB = ( ) Belee Kreler Ortlmlrı (Expected Me qures) σ σ = + β = + F değer F F B = Ht = B Ht B etleşm (-)(-) KT B B = KTB ( )( ) σ + = = ( β) ( )( ) F B = B Ht Ht (-) KT Ht Ht KTHt = ( ) σ Geel - N KT Geel

ıfır hpotez ltıd, F = Ht = ( Y.. Y... ) / ( ) = Y Y. = = = ( ) ( ) / ( ) F, ( ) F B = B Ht = ( Y.. Y... ) / ( ) = Y Y. = = = ( ) ( ) / ( ) F, ( ) F ( Y. Y.. Y.. + Y... ) /(( )( ) ) B = = B= = F ( )( ), ( ) Ht ( Y Y. ) /( ( ) ) = = = dır.

Öre: Y = µ + + β +, =,, =,,3, =,,...,, BND(0, σ ) g r modelde, Y = β+ gösterm ltıd µ β β= β β 3

ve tsrım mtrs, dır. N 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 = 6 I 3 I3 = 6 I 3 I3 = 3 I 3 I3 = 3 I 3 I 3 = 3 I 3 I3 µ µ Y= 3 I 3 I3 β + = + β β β β 3 β 3 * = ( I P ) I 3 3 3 I * µ Y= +, = β β * * 3 µ µ β β β 3 β 3 3 3 3 ( 3 ) ( 3 ) * * ge( ) = ge, ge ge( )

P = P + P, P Y = P Y + P * Y = P + P * Y 3 * 3 6 P * =? 3 P Y = P Y + P Y * 3 ˆ ˆ ˆ P Y = Y ' Y= Y = = = P Y P Y Y P Y Y Y Y 6 P * Y =? ' 3 = = ' 6 = ' 6 6 6 6 =... * = ( I P 3 ) I 3 3 I = I I3 I ( 3 )( 3 ) I 3 I3 ( + ) ( + + + ) = I I3 I ( ) (33 ) ( ) I 3 I3 + + + = ( I ) ( I3 33 ) ( I ) I 3 I3 + + = ( I ) 3 ( I3 33 ) =[ B] + 3 = ( I ) + I3 3 3 B= ( ) B= 0 * * * ( ) = ( ) + ( B), ( ) ( B) P = P + P B P Y= P Y+ P Y, P Y P Y B B * = + B P Y P Y P Y + + + + + 3 3 = ( I ), = ( I ) + + + + ( ) 33 P = = I + + + + + 3 3 3 3 3 3 B= ( I ), B = ( I ) B + + + + ( 3 33 ) P = BB = I

Y= P Y+ ( I P ) Y= P Y+ P Y+ P Y+ ( I P ) Y 6 B ( I P ) Y= P Y+ P Y+ ( I P ) Y 6 6 B B ( I P ) Y = P Y + P Y + ( I P ) Y 3 3 ( Y Y... ) ( Y.. Y... ) ( Y.. Y... ) = = = = = KT KT KTB 3 Y Y.. Y.. Y... = = = KT = 9 + 6 + ( + ) KT= KT + KT + KT B H : =, (, / µβ,, β, β ) = P Y H 0 3 : 3 PY σ (, / µβ,, β, β ) / / r( ) F= = ˆ ( I P ) Y / ( N r( )) H : β = β = β, ( β, β, β / µ,, ) = P Y 0 3 3 H : β β veyβ β vey β β 3 3 B 3 PB Y σ ( β, β, β / µ,, ) / 3 / r( B) F= = ˆ ( I P ) Y / ( N r( )) yı hpotezler ç, H H : = = 0 0 : 0 vey 0 H H 0 0 0 0 0 0 0 : β= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 : β 0 0 0 0 0 0

H : β = β = β = 0 0 3 H : β 0 veyβ 0 veyβ 0 3 H H 0 0 0 0 0 0 0 : 0 0 0 0 0 β= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 : 0 0 0 0 0 β 0 0 0 0 0 0 0 göstermler ltıd olup, H 0 ltıd, ( Hβˆ )' H( ' ) H ' ( H ˆ β) r F= W( Y) =. Y ' I P Y q ( ) ( ) ( Hβˆ )' H( ' ) H ' ( ˆ Hβ) r W( Y) =. ~ F Y ' I P Y q ( q, r ) dır. Bu hpotezler le lgl test şlem sl r ver üzerde yürütmeye çlışlım. clc;cler ll;close ll =[oes(8,) ro(eye(),oes(9,)) ro(oes(,),ro(eye(3),oes(3,)))] et=[5 0 0 0 0]'; Y=*et+rd(8,)*0. N=sze(,); dsply EKK etekk=pv()*y etekk=pv('*)*'*y etekk=pv('*)*'*y+(eye(6)-pv('*)*('*))*oes(6,) lmd=[ 0 0 0]' LPF=lmd'*etEKK LPF=lmd'*etEKK % Đzdüşüm mtrsler =ro(eye()-oes(,)*pv(oes(,)), ro(oes(3,), oes(3,))); B=ro(oes(,), ro(eye(3)-oes(3,)*pv(oes(3,)), oes(3,))); P=*pv();PB=B*pv(B);P=*pv(); P=(eye(N)-/N*oes(N,N))*pv((eye(N)-/N*oes(N,N))); dsply Ho:lf=lf H=[0-0 0 0] h=[0] q=r(h); KT=(Y-*etEKK)'*(Y-*etEKK) E=Y'*(eye(N)-P)*Y

=KT/(N-r()) Fdeger=(Y'*P*Y/r())/ W=(((H*etEKK-h)'*pv(H*pv('*)*H')*(H*etEKK-h))/q)/ F_tlodeger=fv(.95,q,sze(,)-r()) dsply Ho:et=et=et3 H=[0 0 0-0 0 0 0 0 -] h=[0 0] q=r(h); KT=(Y-*etEKK)'*(Y-*etEKK) E=Y'*(eye(N)-P)*Y =KT/(N-r()) Fdeger=(Y'*P*Y/r())/ W=(((H*etEKK-h)'*pv(H*pv('*)*H')*(H*etEKK-h))/q)/ F_tlodeger=fv(.95,q,sze(,)-r()) dsply VryslzTlosu dsply [değşmyğı er.dr.] [Y'*P*Y r(p); Y'*PB*Y r(pb); Y'*(eye(N)-P)*Y r((eye(n)-p)); Y'*P*Y r(p)] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Y = 6.059 5.9356 6.0380 4.899 4.9980 4.995 5.0000 4.968 5.095 5.86 6.048 6.0896 5.073 5.0578 5.0040 5.0677 5.0569 4.9744 EKK etekk =.946.4475.467.644 0.636 0.6576 etekk =.946.4475.467.644 0.636 0.6576 etekk =.78.693.6489.0789.087. Lmd = 0 0 0 LPFthm = 5.9865 LPFthm = 5.9865 Ho:lf=lf H = [0-0 0 0] h = [ 0] KT = 0.0873 E = 0.0873 Fdeger = 0.76 W = 0.76 F_tlodeger = 4.600

Ho:et=et=et3 H = 0 0 0-0 0 0 0 0 - h = 0 0 FdegerB = 307.774 W = 307.774 F_tlodeger = 3.7389 VryslzTlosu Değşm Kyğı er.der. 0.007 3.8380 0.0873 4 3.970 7