YAPISAL İZLEME ANALİZLERİNDE ÇOK DEĞİŞKENLİ KONTROL GRAFİĞİ YAKLAŞIMI

Benzer belgeler
İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

t Dağılımı ve t testi

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir.

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

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

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

İstatistik ve Olasılık

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

Ki- kare Bağımsızlık Testi

HOTELLİNG T 2 KONTROL GRAFİĞİ VE MYT AYRIŞIMI* Hotelling T 2 Control Chart and MYT Decomposition 1

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

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

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İstatistik ve Olasılık

Nümerik Analiz. Bilgisayar Destekli. Ders notları PROGRAMLAR: Doğrusal denklem sistemi Çözücüler

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

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

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

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

BAĞINTI VE FONKSİYON

YÜZME HAVUZUNUN AYARLI SIVI SÖNÜMLEYİCİ OLARAK PERFORMANSI

Tümleştirilmiş Kombinezonsal Devre Elemanları

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

BİR FAZLI PARALEL AKTİF GÜÇ FİLTRELERİ İÇİN SENSÖRSÜZ DA GERİLİM KONTROLÜ

DENEY 1: ÖRNEKLEME KURAMI

DİKGEN FREKANS BÖLMELİ ÇOĞULLAMA SİSTEMLERİNDE PİLOT TON TABANLI SENKRONİZASYON TEKNİĞİ ÖZET

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

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 =

DİFERANSİYEL DENKLEMLER ve UYGULAMALARI

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

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

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

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

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

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

LOGARİTMİK ORTAM FİLTRELERİNİN SİSTEMATİK SENTEZİ

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

t Dağılımı ve t testi

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

KARAYOLU VE DEMİRYOLU PROJELERİNDE ORTOMETRİK YÜKSEKLİK HESABI: EN KÜÇÜK KARELER İLE KOLLOKASYON

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

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

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

GELENEKSEL TÜRK SANAT MÜZİĞİ DERSİNDE UYGULANAN DİZGELİ ÖĞRETİM YÖNTEMİNİN ÖĞRENCİ ERİŞİSİNE VE KALICILIĞA ETKİSİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

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

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Sistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III


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

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3

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

MAK312 ÖLÇME ve DEĞERLENDİRME OTOMATİK KONTROL LABORATUARI 1. Elektriksel Ölçümler ve İşlemsel Kuvvetlendiriciler

Venn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak

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

İSTATİSTİKSEL HİPOTEZ TESTLERİ

KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI

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

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

MONTE CARLO BENZETİMİ

İleri Diferansiyel Denklemler

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Bağıntı YILLAR ) AxB BxA. 2) Ax(BxC) = (AxB)xC. 4) s(axb) = s(bxa) = s(a).s(b)

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

DİZİLER - SERİLER Test -1

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü

DEFORMASYON AĞLARINDA DATUMUN DUYARLILIĞA ETKİSİ EFFECT OF GEODETIC DATUM ON SENSITIVITY OF DEFORMATION NETWORKS

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

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

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

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

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

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI

Transkript:

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ YAPISAL İZLEME ANALİZLERİNDE ÇOK DEĞİŞKENLİ KONTROL GRAFİĞİ YAKLAŞIMI H. Pehliva, Ö. Aydı Gebze Yükek Tekoloji Etitüü, Jeodezi ve Fotogrametri Mühediliği Bölümü, 4400, Gebze, Kocaeli. hpehliva@gyte.edu.tr Yıldız Tekik Üiveritei, Harita Mühediliği Bölümü, 340, Davutpaşa, İtabul. oaydi@yildiz.edu.tr ÖZET Yapı hareketlerii icelemeide; duyarlılıkları farklı, örekleme aralıkları eşit ve korelayolu çok ayıda değişkei aalizi öz kouudur. Yapıı hareket ürecii modelleye zama erilerii birlikte değerledirmei bir yötemi de çok değişkeli kotrol itatitiğidir. Çok değişkeli itatitik ile bir ürece ait değişkeleri hagi zama dilimide aıl değiştiği ve üreci aıl etkilediği belirleebilmektedir. Her bir erii tek değişkeli grafiğii icelemek yerie bir tae çok değişkeli kotrol grafiğii oluşturmak kullaıla farklı bir yaklaşımdır. Çok değişkeli kotrol yötemleri değişkeler araıdaki korelayou da dikkate aldığı içi tercih edile bir yötemdir. Bu çalışmada; GPS, eğim ölçer ve aemometre aletleri kullaılarak, -9 Kaım 007 tarihleri araıda kayıt edile, koum-eğim değişimi, rüzgar ve ıcaklık değişkeleri kullaılmıştır. Bu verilerde, çoklu itatitik aaliz yötemi ola Hotellig i T itatitiğie dayaılarak, çok değişkeli kotrol grafiği oluşturulmuştur. Çalışmada MATLAB 7.0 ortamıda hazırlaa bir algoritma geliştirilmiştir. Hazırlaa çok değişkeli kotrol grafiğide, 3, 6, 7 ve 9. gülerde öemli olayları gerçekleştiği alaşılmıştır. Çok değişkeli kotrol grafiklerii, yapı hareketlerii gerçek zamalı izlemeide, Coğrafi Bilgi Sitemi kapamıda bir yötem olarak kullaılabileceği oucua varılmıştır. Aahtar Sözcükler: Hotellig T, Çok Değişkeli Kotrol Grafiği, Yapıal İzleme, GPS MULTIVARIATE GRAPHIC CONTROL APPROACH IN ANALYSIS OF MONITORING STRUCTURAL ABSTRACT I the reearch of buildig movemet, the aalyi of variable which have differet eitivee, amplig iterval ad are correlated i the cae. Oe of the method to evaluate the time erie together which i modelig the movemet proce of the buildig i the multivariable cotrol tatitic. With the help of multi variable tatitic, the variatio of variable i ay proce i ay time iterval ad it effect o the proce ca be determied. The ue of a multivariable cotrol graphic i a alterative approach itead of examiig the igle variable graphic of each erie. The multivariable cotrol method i the preferred oe ice the correlatio betwee the variable i coidered. I thi reearch, the poitio-lope variatio, wid ad temperature variable which were recorded by GPS, icliometer ad aemometer betwee th ad 9th of November at 007 were ued. A multivariable cotrol graphic wa formed by thee data with the help of the Hotellig T multi tatitic aalyi techique. A algorithm wa alo developed with the ue of MATLAB 7.0. It wa ee that the multivariable cotrol graphic had preeted ome importat evet which happeed at 3rd, 6th, 7th ad 9th day. It i cocluded that the multivariable cotrol graphic hould be ued a a method withi the cotext of Geographical Iformatio Sytem to moitor the real time buildig movemet. Keyword: Hotellig T, multivariable cotrol graphic, tructural moitorig, GPS. GİRİŞ Büyük ölçekte ve kritik öeme ahip mühedilik yapıları bütü düyada olduğu gibi ülkemizde de yaygılaşmaktadır. Bu yapıları diamik davraışlarıı izlemek ve hakkıda yargılara varmak içi ürekli ya da periyodik ölçümler yapılmaı gerekmektedir. Mühedilik yapılarıı hareketlerii etkileye etki ve tepki yüklerii zamaa göre değişimi; jeodezik, geotekik ve meteorolojik ölçme aletleri kullaılarak belirleebilmektedir. Yapıı hareket ürecii modelleye birbiri ile korelayolu bu zama erilerii aalizi kouuda farklı yaklaşımlar ve çözüm tekikleri kullaılmıştır. Tek değişkeli kotrol grafikleri (Shewhart grafikleri), bir üreci modelleye her bir zama eriii hata ve tred bileşeleri içi icelemeide kullaıla e bait yötemdir. Acak bu durumda, diğer değişkeleri etkii ya da değişkeler araıdaki ilişki göz ardı edilmektedir. Bu durum çok ayıda grafik icelemeie ede olmakta ve değişkeler araıdaki ilişki (korelayo) yok ayılacağıda değişkeleri hatalı yorumlamaıa da ede olmaktadır (Barbara ve Lida, 989, Morrio, 990, Barett 994). Gözlemlee bir üreçteki ai değişimleri belirlemek ve hata kayaklarıı ortaya çıkarmak içi yaygı şekilde kullaıla çok değişkeli kotrol grafiği yötemi, Hotellig i T grafiğidir. Harold Hotellig tarafıda geliştirile Hotellig T çok değişkeli kotrol grafiği, heaplamaları baitliği edeiyle 947 de beri kullaıla bir yötemdir. Tek değişkeli 05

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ çizelgeleri yakalayamadığı kotrol dışı oktaları Hotellig i T çizelgei ile yakalamak mümküdür. T itatitiği, tek değişkeli tudet-t itatitiğii çok değişkeli duruma geişletilmiş halidir. Çok değişkeli ormal dağılıma ahip ortalama vektörüü bir abit değere eşit olup olmadığıı tet edildiği hipotez tetleride kullaılır. Bu itatitiği Hotellig i T çizelgelerie uyarlamaı ile ortalama vektörüdeki kayma belirleir. Bir ürece ait çok değişkeli gözlem değerleride bir T itatitik değeri üretildiğide; bu değerler zama ıraıyla Hotellig T çizelgeleride göterilir. Hotellig T çizelgeleride, değişkeler araıdaki korelayo yapııı heaba kata T itatitiğie dayalı eliptik bir kotrol bölgei kullaılmaktadır (Ogaja vd., 006). Korelayo yapııı dikkate ala bu çizelgeler, kotrol dışı durumları doğru şekilde aptamaktadır, acak çok değişkeli gözlem değerlerii tek bir T değerie idirgemei Hotellig i T çizelgelerii yorumuu zorlaştırmaktadır (Mao, 00). Hotellig i T çizelgelerii öemli bir dezavatajı üreçte kotrol dışı durumu doğru şekilde belirlemeie rağme hagi değişke ya da değişke grubuu kotrol dışı olduğu kouuda bilgi vermemeidir (Tracy vd., 995).. ÇOK DEĞİŞKENLİ KONTROL GRAFİK HESAPLAMALARI Geel olarak deetim grafikleri iki aşamada gerçekleştirilir. Birici aşamada ürece ait tüm erileri itatitikel kotrolü yapılır ve kotrol ıırları buluur. Bu aşamada üreci ormal dağılımlı ve abit değişimli olduğu kabul edilir. Süreç ortalama vektörü ve varya-kovarya matrii tahmi edildikte ora çizelgei üt kotrol ıırı heaplaır. Bu aşamada üreci izleme amaçları doğrultuuda, kotrol ıırlarıı aptamak içi bir veri grubu elde edilir. Bu küme kullaılarak Hotellig i T çizelgei oluşturulur. İkici aşamada üreçte heaplaa T itatitik değerleri gözlem ıraıyla çizelgeye yerleştirilerek üt kotrol ıırıı ütüde bir değer buluup bulumadığı takip edilir (Mao 00). Böyle bir değer, kotrol dışı durum iyali olarak değerledirilir ve olaı hata kayakları araştırılır. Çok değişkeli üreci ortalamaıı kotrolde olup olmadığı izleir. Ortalama ve tadart apma ıfır ya da ıfıra yakı bir değer olduğuda; Kotrolde kavramı, Çok değişkeli üreci ortalamaıı değişmei; Kotrol dışı kavramıyla belirtilir. I. Aşama İlk aşamada; kotrol ıırlarıı belirlemede öce üreci kotrolde olup olmadığı tet edilir. kotrol vektörüü; μ ortalama vektörü ve Σ pxp boyutlu kovarya matrii ifade etmek üzere, çok değişkeli ormal dağılım izleyip izlemediği ki-kare teti ile belirleir. χ = T ( μ) Σ x ( x μ) () eşitliğide bulua değerler, ortalamaı μ ya eşit olmaı durumuda, erbetlik derecei ile kikare dağılımı yapacaktır (Seber, 984). Çok değişkeli bir ki-kare grafiği, α = 0.0 ya da α = 0.05 güve aralığıda χ de kotrol ıırları; alt kotrol ıırı : α, AKS = χ ( α /; p) () ve üt kotrol ıırı : UKS = χ ( α / ; p) (3) şeklidedir. Burada χ ( α; p), p erbetlik değerleri ile ki kare dağılımıı -α yüzdelik değeridir. () eşitliğideki χ, μ ortalama değeride her bir oktaı ağırlıklı uzaklığıı göterir (Mahalaobi meafei). Böylece elip merkezi; μ ortalamaı ve elip yarıçapı; üt kotrol ıırı ile bulua değer 06

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ olmak üzere, bir güve elipi taımlamış olur. Burada değişkeleri güve elipi içide olup olmadıkları kotrol edilebilir. İlk örek kümeide kotrol dışı gözlemler aptaarak kümede atılır. Daha ora, eş zamalı olarak ölçülmüş p adet değişkei deetim ıırları; Σ kovarya matriii bilimediği ve bir alt grup veride tahmi edilmei gerektiği zama Hotellig i T itatitiği ile heaplaabilir. Ölçüm ayıı ola, p adet değişkei oluşturduğu, (px) boyutuda veri matrii, X X K X = M O M X p X L p (4) şeklidedir. Bu matrite; : toplam ölçüm ayııı, p: toplam değişke ayııı, X ij : i değişkeii j değerii götermektedir. Her bir gözlem eriii oluşturduğu ayıda gözlem değeride oluşa p adet değişkeler matrii, X i x p T = x x L (5) vektörleride oluşur. X matriii her bir atır vektörüü ortalamaları; X i = X j= ij (6) eşitliği ile değişkeii aritmetik ortalamaı heaplaır. Her bir eriii ortalamaları; M =... o xx x p (7) eşitliğide heaplaarak, xp boyutuda M o ortalamalar matrii elde edilir. değişkeii tadart apmaı: S i ( xij xi) = j= (8) eşitliği ile heaplaır. i değişkeii j gözlemi içi tadartlaştırılmış değeri: Z ij = ( x ) ij xi i i=,,,p, j=,,, (9) eşitliğide heaplaır. Z= ( Z,Z,...Z p) vektörleride oluşa (px) boyutuda tadartlaştırılmış veri matrii; Z K Z Z = M O M Zp Z L p (0) 07

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ şeklidedir. Her değişkee ait ayıal değerlerde o değişke atırıı aritmetik ortalamaı ( X i ) çıkarılıp, ayı değişkei tadart apmaıa ( S i ) bölüerek veri tadartlaştırılmış olur. Bu şekilde elde edile tadartlaştırılmış değişkeleri aritmetik ortalamaları 0, tadart apmaları 'dir. elemalı, p değişkeli eriler içi pxp boyutlu S varya kovarya matrii; S = ( xi x)( xi x) i= () eşitliğide heaplaır. Burada S varya kovarya matrii tadartlaştırılmış verilerde heapladığıda; x i gözlemlerii ikişerli korelayo katayılarıı temil eder. r K r p R = M O M rp r L pp () R, (pxp) boyutuda, tadartlaştırılmış değişkeler araı korelayo matriidir. Z i ile Z k araıdaki kovarya, (( i)( k) ) Cov( Z, Z ) = S = Z Z Z Z i k ik ij kj j= (3) şeklide olduğuda, i değişkei ile k değişkei araıdaki korelayo katayıı; i =,,..., p, k =,,..., p, r = r ik ik r, i kolmak üzere; ki j= ( ( zij zi)( z kj zk) ) ( i) ( k) Cov( zi, zk) = = Var ( zi) Var ( zk) z z z z (4) j= ij j= kj eşitliğide heaplaır. Korelayo katayıı ile iki değişke araıdaki ilişkii derecei, yöü ve itatitikel açıda öemli olup olmadığı aptaır. Burada ikili ilişkiler alamlı ie çok değişkeli deetim grafiklerii çizmek içi uygudur oucua varılır. Hotellig i T itatitiğie dayaarak çok değişkeli bir deetim grafiği oluşturmak içi, x i gözlemide grafik itatitiği kullaılır. ( i ) ( i ) T = M M S M M (5) eşitliği ile çok değişkeli T meafei buluur. Daha ora F dağılımı kullaılarak bir üt kotrol ıırı (T UKS) elde edilir. mx boyutlu bir çok değişkeli gözlem vektörü ve m elemalı bir alt grup gözlemlere dayaa S tahmii içi; 08

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ T UKS ( m ) = F m m α ( m, ) ( ) (6) Üt kotrol ıır değeri buluur. Burada Fα (, m ) ifadeide; (,m-) erbetlik derecei ile F dağılımıı göterir. Eşitlik (5) e göre heaplaa m adet değerde, eşitlik (6) da verile kotrol ıırıı aşalar, ilk veri kümeide atılır, azala m değerie göre; yei kotrol ıırı ve T değerleri heaplaıp çizilir. Bu veri atma işlemi kotrol ıırları dışıda okta kalmayaa kadar tekrar edilir. Bazı durumlarda, işlem üç-dört kez tekrar ettiği halde ıırlar dışıda bazı oktalar kalır; bu oktalar içi herhagi bir olaı hata kayağı aptaamıyora işlem durdurulabilir. II. Aşama Veri atma işlemii ardıda elde edile refera veri kümeii hacmie diyelim. i gözlemi ola y i i, y ve S de bağımız olduğu düşüülüre, T itatitiği p ve m-p erbetlik değerleri ile F dağılımıı izler. Bu durumda ikici aşamada kullaılacak üt kotrol ıırı; UKS = ve alt kotrol ıırı: AKS = ( + )( m ) p m F ( m ) m p ( )( + ) ( α ; pm ; p) p F ( ) p p α p ( ; ; ) (7) (8) eşitlikleride heaplaır ve T değeri şöyle yazılır: ( ) ( i )( ) ( ) T = y y S y y (9) i i i Burada; Fα, p, m p, p ve m -p erbetlik derecei değerleri ile F dağılımıı -α yüzdelik değeridir. Ayrıca (9) eşitliğide ve S i refera veri kümeide tahmi edildiğie dikkat edilmelidir; burada (7) ve (9) eşitlikleride, m yerie m kullaılarak refera veri kümeie uygulamalıdır. Acak yapıla tet çalışmaları, m > 5 ie birici ve ikici aşama kotrol ıırları yerie yaklaşık bir değer olarak p erbetlik dereceli ki-kare dağılım yüzdeliği kullaılmaktadır. Birçok durum içi AKS ıfır olarak kabul edilebilir. Buu edei, ortalamadaki herhagi bir apmaı T itatitiğide her zama bir artışa ebep olmaı ve bu yüzde AKS i yok ayılmaıdır. T, adece ortalama vektörüdeki apmalara değil kovarya matriideki değişikliklere de bağlıdır. Kovarya matrii değişmek üzere ie bu durum T i aormal derecede ki küçük değerler almaıyla ouçlaabilir. Bua bezer değişiklikleri aptamaı içi ıfırda farklı bir AKS gereklidir. 3. TEST ÖLÇÜLERİNİN ANALİZİ Tet çalışmaıda (Pehliva, H., doktora tezi kapamıda); -9 Şubat 007 tarihleri araıda kayıt edile GPS, eğim ölçer, rüzgar ve ıcaklık verileri çok değişkeli T çizelgei ile icelemiştir. GPS verii, 0 Hz örekleme oraı ile ± cm yatay ve ± cm düşey doğrulukla ölçülmüştür. Rüzgar ve ıcaklık ölçümleride; rüzgar hızı içi 0.0 m/, ıcaklık eörü içi yaklaşık olarak 0.5 o C doğrulukla, eğim ölçeri ölçme doğruluğu ie ± 0.005 mrad dır (Pehliva, 009). Çoklu itatitik aaliz yötemi Hotellig i T itatitiğie dayaılarak, 9 gülük etki ve tepki erilerii çok değişkeli deetim grafiği ile icelemei amaçlamıştır. Tepki yükleri olarak X Y yölü GPS ve Nivel0 erileri; etki yükleri olarak rüzgar ve ıcaklık erileri kullaılmıştır. 09

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ Kaım, aat 00:00 da 9 Kaım, aat 4:00 e kadar ölçüle 9 gülük zama erileri dakika ile yeide öreklemiştir. GPS erileri zama boyutuda icelemiş kaba hataları filtrelemiş ve gürültü azaltma işlemi uygulamıştır. GPS gözlemlerii (GPSX, GPSY), eğim ölçer bileşeleri (EgimX, EgimY), rüzgar ve ıcaklık değişimlerii götere gözlem erileri Şekil de uulmuştur (Pehliva, 009). Şekil. Eş zamalı ölçülmüş etki ve tepki erileri Şekil. Stadartlaştırılmış etki ve tepki erileri 0

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ Şekil de tadartlaştırılmış zama erileri görülmektedir. Serileri ö değerledilimei, itatitikel ölçütler kullaılarak yapılmıştır. Değişkilere ait itatitik değerler Tablo de uulmuştur. Stadardize edilmiş eriler -5 ile +5 değerleri araıda olduğuda, değişkeler ormal bir dağılım izlemiştir. Herbir değişkei gözlem ayıı =960 ve değişke ayıı p=6 olmak üzere, ortalamalar matrii (7) eşitliğide; Mo=[0.4708 37.7680 0.9683 0.6906 7.5350 7.850] şeklide heaplamıştır. Tablo. -9 Kaım verileri itatitik bilgileri N (dk) Miimum Maximum Ortalama Std. Sapma GPS X (m) 960 0.448 0.4967 0.4708 0.0083 GPS Y (m) 960 37.7388 37.7989 37.7680 0.0087 Nivel X (mrad) 960 0.683.430 0.9683 0.537 Nivel Y (mrad) 960 0.4540.0656 0.6906 0.59 Rüzgar (m/) 960 0 34 6.875 6.4564 Sıcaklık (C o ) 960 0.9 4.7 7.573 3.953 Stadardize edilmiş erileri varya kovarya matrii () eşitliğide heaplamıştır. Heaplaa 6x6 boyutlu matri gözlemleri r korelayo matrii;.0000 0.475-0.3896 r = - 0.4386-0.0-0.30 0.475.0000-0.0834-0.547 0.36-0.0590-0.3896-0.0834.0000 0.6353 0.0876 0.5879-0.4386-0.547 0.6353.0000-0.7 0.3998-0.0 0.36 0.0876-0.7.0000 0.406-0.30-0.0590 0.5879 0.3998 0.406.0000 şeklide heaplamıştır. Korelayoları kotrolüde birbiriyle ilişkiiz veri olmadığı alaşılmıştır. r k matriide 0 değeri değişke çiftler araıda bir ilişkii olduğuu göterir. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 rk = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Korelayo matriii köşege elemaları dışıdaki elemalarıda görüldüğü gibi altı değişke ikişerli olarak birbiriyle ilişkilidir. Birbiriyle korelayolu altı değişke içi çokdeğişkeli deetim grafiği oluşturmaı uygu olduğu oucua varılmıştır. Çokdeğişkeli bir deetim grafiği oluşturmak içi deetim ıırları ve bir grafikledirme itatitiği gereklidir. (5) eşitliği kullaılarak, T grafikledirme itatitiğii değerleri heaplamıştır. α = 0.0 olduğu (7) ve (8) eşitlikleri ile deetim ıırları: Üt kotrol ıırı (UKS), F tablouda 960 gözlem ve 6 değişke içi 3.09 değeri alıarak aşağıda ki şekilde heaplamıştır. (960 ) UKS = 960 (6 /(960 6 )) 3.09 = 8.5 + (6 /960 6 ) 3.09 AKS yaklaşık olarak ıfır kabul edilmiştir. T ve üt kotrol ıır değeri ile verilere ait çok değişkeli deetim grafiği zamaa bağlı olarak oluşturulmuş ve Şekil 3 te uulmuştur. Şekilde görüle deetim grafiği, deetim ıırları dışıda beş tepe oktaıı göterir. Deetim grafiğide, 3, 6, 7 ve 9. gülerde öemli olayları gerçekleştiği alaşılmaktadır. Çok değişkeli T değerii büyüklüğü, altı aa bileşede birii ya da birkaçıı etkii ile açıklaabilir. Zama ekeli etki yükleri

III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ icelediğide 3 Kaım güüde ıcaklığı etkili olduğu, 6 ve 7 Kaım güleride ai rüzgarıcaklık değişimlerii etkili olduğu, 9 kaım da azda ola ıcaklık değişimii etkili olduğu görülmüştür. 4. SONUÇ Şekil 3. Çok değişkeli deetim grafiği Çok değişkeli itatitikel aalizde, bir ürece ait adet ölçüm ve p adet değişke icelemektedir. Hotellig i T grafikleri ardışık zamalarda toplamış tek gözlemlere uygulaabileceği gibi altgruplar halide toplamış gözlemlere de uygulaabilir. Bu çalışmada tek gözlemler kullaıldığı içi, diğer bir ifade ile altgrup büyüklüğü bir alıdığı içi, çizelgei adece bu koşullarda kullaımı icelemiştir. Bu kapamda dokuz gülük ürede dakika periyotla ölçüle GPS, eğim, ıcaklık ve rüzgar bileşelerii Hotelli i T kotrol grafiği heaplamıştır. Heaplamada 6 adet değişkee ait 960 ölçüm değeri kullaılmıştır. Bu grafikte dört farklı güde, beş adet tepe oktaı tepit edilmiştir. Tepe oktaları altı aa bileşede birii ya da birkaçıı etkii ile açıklaabilir ve bu gülerde öemli olayları gerçekleştiği alaşılır. Sözkouu gülerde zama ekeli etki yükleri icelediğide ıcaklık değişimii etkili olduğu oucua varılmıştır. Bu bildiride çok değişkeli kotrol grafiği ile GPS ve yardımcı eör veriii tümü iceleerek, kotrol dışı durumlar belirlemiştir. Bütü değişkeleri birbiriyle ilişkili olmaı ve değişke ayııı çok fazla olmaı verii değerledirilmeii güçleştirmektedir. Çok değişkeli kotrol grafikleri, eş zamalı ölçümleri içere yapı izleme çalışmalarıda olduğu gibi birbiriyle ilişkili çok ayıda verii değerledirilmeide oldukça faydalı bir tekik olabilir. KAYNAKLAR Barbara G. T. ad Lida S. F., 989, Uig Multivariate Statitic. d ed. Harper & Row, New York. 746 pp. Barett, V., 994, Outlier i Statitical Data. 3rd ed. Wiley, Chicheter, New York. 584 pp. Mao, R.L., 00, Youg, J.C., Multivariate Statitical Proce Cotrol with Idutrial Applicatio, ASA- SIAM, Philadelphia. Morrio, D. F. 990, Multivariate Statitical Method. 3rd. McGraw-Hill, New York. 495p. Ogaja, C., Li X., Rizo C., 006, Advace i Structural Moitorig with Global Poitioig Sytem Techology: 997-006 Pehliva H., 009, Gerçek Zamalı Kiematik GPS Yötemiyle Yapıları Diamik Davraışlarıı İcelemei, Doktora tezi, YTÜ, İtabul. Seber, G. A. F., 984, Multivariate Obervatio. Joh Wiley & So, New York. Tatlıdil H., 99, Uygulamalı Çok Değişkeli İtatitikel Aaliz,Akara,. Tracy, N.D., Youg, J.C., Mao, R. L., 995, Decompoitio of T for Multivariate Cotrol Chart Iterpretatio, Joural of Quality Techology, 7(), 99-08.