- Page 1 and 2:
A.O.F.F. Döner Sermaye I şletmesi
- Page 3 and 4:
İÇ İNDEK İLER Gösterimler 1.B
- Page 5 and 6:
4.3.4 Tam Rankl ı Olmayan Modelde
- Page 7 and 8:
I.Boıtim GENEL B İLGİLER 1 Bu b
- Page 9 and 10:
Bildiğimiz gibi R reel say ılar,
- Page 11 and 12:
Rix" nin elemanlar ın ı a'= (ai,a
- Page 13 and 14:
ÖRNEK 1.2.2 R" standart vektör uz
- Page 15 and 16:
ÖRNEK 1.2.6 Rnxin de A, B E R' iç
- Page 17 and 18:
vektörleri (2,2,0) , (0,0,3) e R 3
- Page 19 and 20:
olmak üzere Şekil 1.3.1 deki gös
- Page 21 and 22:
olmak üzere, f, ya v vektörünün
- Page 23 and 24:
v, = 1 —2 / — < X2,1, 1 > 1,111
- Page 25 and 26:
19 /i4(M'M) -1 M'v = 3 0 = d ır. G
- Page 27 and 28:
Tersine, bir An „,„ matrisi ve
- Page 29 and 30:
TANIM 1.4.2 (6',lı bir lineer dön
- Page 31 and 32:
25 olmak üzere M üzerine dik izd
- Page 33 and 34:
27 (D: Rn x ın x Rn x ı» IZn x
- Page 35 and 36:
5) A:n x n , A' A = I ise A matrisi
- Page 37 and 38:
3) A: ıı x n matrisi için singü
- Page 39 and 40:
A: ıı x matrisi simetrik olduğun
- Page 41 and 42:
2.1.3 PARÇALANM1 Ş MATR İSLER ve
- Page 43 and 44:
37 Pozitif tan ıml ı veya pozitif
- Page 45 and 46:
1) A ve Bnxn tipinde iki matris ve
- Page 47 and 48:
41 2.1.7 KARESEL ve L İNEER FORMLA
- Page 49 and 50:
ISPAT: a) x = x'a = a1x1+a2x2+...+a
- Page 51 and 52:
45 1 -1 112 x i 2X1 — 2X2 + X3 f
- Page 53 and 54:
2.1.8 FONKS İ YONLAR1N MAKS İMUM
- Page 55 and 56:
4? 2.2 L İNEER DENKLEM SISTEMLERIN
- Page 57 and 58:
AA - A x o = AA - g 51 Ax o = AA -
- Page 59 and 60:
6) (A'A); ve (A' A)7 matrisleri A'A
- Page 61 and 62:
55 2.3 B İR OPTİMİZASYON PROBLEM
- Page 63 and 64:
57 z = lim (A+ 81) -1 AA x o ' 6-4.
- Page 65 and 66:
59 Şimdi b) şıkk ın ın ispat
- Page 67 and 68:
2) A: ıı x nı ve rank(A) = m , y
- Page 69 and 70:
63 14) A: ıı x ın ve I>: ıı x
- Page 71 and 72:
24) Moore-Penrose genelle ştirilmi
- Page 73 and 74:
Bu dört ko şulu sağlayan G ınat
- Page 75 and 76:
2.4.2 {1,2}-KO ŞULLU İNVERSLER 69
- Page 77 and 78:
71 2.4.4 {1,3}-KO ŞULLU ve { ı ,4
- Page 79 and 80:
73 A * • I?'" --> I?" ıs' biçim
- Page 81 and 82:
75 wi ı xi ı pozitif tatmini' bir
- Page 83 and 84:
(A' A) 77 d ır. P = , Q = A 1-1 A2
- Page 85 and 86:
79 PROBLEMLER 2.1 A bir matris olma
- Page 87 and 88:
81 3.BÖLÜM NORMAL DA ĞILIMLI RAS
- Page 89 and 90:
Çok de ği şkenli normal da ğı
- Page 91 and 92:
Y vektörüntin yoğunl ıık fonks
- Page 93 and 94:
3.2 ÇOK DE ĞİŞKENL İ NORMAL DA
- Page 95 and 96:
89 Y - nıı,Z) Yl Y2 olmak üzere
- Page 97 and 98:
asgele de E(Y — )= P + Ei2E —I
- Page 99 and 100:
93 Y1 Y 1 TANIM 3.2.1 Y -= Y2 rasge
- Page 101 and 102:
3.3 Ki-KARE DA ĞILIMI 95 Bir X r.d
- Page 103 and 104:
2 X i 4n) i = 1 d ır. rasgele def,
- Page 105 and 106:
99 jjı J .( ıı , ) {fv(v)..fu o
- Page 107 and 108:
• • 101 fz (z)= ı =o e -n İ 2
- Page 109 and 110:
X -(r) olmak üzere, 103 d ır. E(X
- Page 111 and 112:
105 ıl +2j 2j + +12 ri PG( )( ) 2
- Page 113 and 114:
Y - N(0,1,) ve A reel simetrik bir
- Page 115 and 116:
idempotent olsun. C- !Be - I C- IBE
- Page 117 and 118:
k = r,2 111 Anx , reel simetrik bir
- Page 119 and 120:
3.7 KARESEL FORMLARIN BEKLENEN DE
- Page 121 and 122:
115 Coehran Teoremi karesel formlan
- Page 123 and 124:
11Y11 2 Y 2 = Y ' Y de bir karesel
- Page 125 and 126:
karesel fondan]] da ğı l ımlan,
- Page 127 and 128:
121 11 - N( ııp 0 , 02 1) 0 oldu
- Page 129 and 130:
123 Birinci ve ikinci durumdaki var
- Page 131 and 132:
125 olan elmadaki meyve suyu miktar
- Page 133 and 134:
S ıcakl ık ile bas ınc ın, sert
- Page 135 and 136:
görmek isteyece ğiz. Böyle durum
- Page 137 and 138:
131 Y Yl - Y2 , X 1 1 c= El Yn _ _E
- Page 139 and 140:
I i 133 X = 1 1 1 ı 1 1 ı -n ı I
- Page 141 and 142:
4.1.4 VARYANS B İLEŞENLER İ VE K
- Page 143 and 144:
ile ilgili üç farkl ı yöntem (d
- Page 145 and 146:
139 1,4 X if3+ Xi 8i + , =1,2,..,m
- Page 147 and 148:
141 4.2 PARAMETRE TAHM İNİ modeli
- Page 149 and 150:
143 = X + Y + (I - X + X )z , z E R
- Page 151 and 152:
145 = g(13, 62 „G, 02 )h(Y) biçi
- Page 153 and 154:
olmak üzere, x 4- (0 2 1)(1 - xx+)
- Page 155 and 156:
149 ÖRNEK 4.2.1.1 Y = el Y2 e2 , X
- Page 157 and 158:
151 c) E(&2 )= cr2 olduğundan '62
- Page 159 and 160:
153 4.2.2 2.DURUM (c- (0,021)) Y =
- Page 161 and 162:
155 (Ip n ın lineer yans ız tahmi
- Page 163 and 164:
Y = Xfl+ e , e- N(0,) , E pozitif t
- Page 165 and 166:
4.2.4 KARAR KURAMI AÇISINDAN PARAM
- Page 167 and 168:
161 /3 n ın bir tahmin edicisinin
- Page 169 and 170: tahmin ediciler vard ır. Ridge tah
- Page 171 and 172: 165 r[XR]fl+[l cov( [ş_vl)_ 02 [01
- Page 173 and 174: 167 ÖRNEK 4.2.5.1 Tasarım modelle
- Page 175 and 176: 169 () 2' ES(X) /V= c'X , 3c ER" E(
- Page 177 and 178: 171 Var (.1_:_:( S3) = G'ar(2.'(X'X
- Page 179 and 180: F(X'Y)= X'Xfi olmas ı sebebiyle, x
- Page 181 and 182: Şimdi G2 için UMVU tahmin edicisi
- Page 183 and 184: 177 ÖRNEK 4.2.5.2 YR 110100 0- fi
- Page 185 and 186: Şimdi sorumuza dönelim. Görüld
- Page 187 and 188: 181 e) H= o 0 0 1 1 1 -t 0 0 0 -1 0
- Page 189 and 190: t ı (Y) istatisti ğinin paydas ı
- Page 191 and 192: 185 d ır. max L (Z „ e 2 6Q. yı
- Page 193 and 194: 4.3.2 OLAB İL İRL İK ORAN İ TES
- Page 195 and 196: 189 = X + Y-(x•x) -1 HIll(x'x) -
- Page 197 and 198: 191 Cov(Hfl-h)=6-2H(X'X) -1 H' oldu
- Page 199 and 200: 2. N o :13=h , h: p xl bilinen bir
- Page 201 and 202: 195 > tl - a/2 (1 )9- a) 2 -1 1-a/2
- Page 203 and 204: 197 W(Y) = 22 Q * £ -2 ıl— p ve
- Page 205 and 206: matrisi elde edilsin. raıık(L' :k
- Page 207 and 208: 4.4 Go VEN ARALIKLARI 201 Bu k ıs
- Page 209 and 210: o2 parametresi için al ışılm ı
- Page 211 and 212: H fl+Vq1..1 _ a.q p ‘frar(e' H fl
- Page 213 and 214: 4.4.3 TAM RANKLI OLMAYAN MODELLERDE
- Page 215 and 216: noktalar ı olup, Y vektörünün b
- Page 217 and 218: modelinde bir xo noktas ında al ı
- Page 219: 213 için .3:„-13 )co - z ı-pa N
- Page 223 and 224: 217 ifadesindeki e şitsizlikler, P
- Page 225 and 226: 219 olmak üzere hipotez Ho Hfl= o
- Page 227 and 228: olmak üzere K ısmı 4.5.4 deki gi
- Page 229 and 230: 4.5.6 KES İŞME NOKTASININ TAHM İ
- Page 231 and 232: 225 (ni +112 - 4)â2 o-2 L(n i +n2
- Page 233 and 234: 227 d ır. efi n ın UMVU tahmin ed
- Page 235 and 236: 4.5.8 VARYANS ANALIZI TABLOSU 229 A
- Page 237 and 238: 231 Birincisi Ii' y ı içeren, Y=
- Page 239 and 240: 4.5.9 BİR FAKTÖRLÜ ve İKİ FAKT
- Page 241 and 242: 1 9) s ci ai tahmin edilebilir line
- Page 243 and 244: en az / +.I -1 tane lineer ba ğım
- Page 245 and 246: 8) Ho :a i = a2=...= a✓ Hi :enaz
- Page 247 and 248: 241 tedbirleri almal ıy ız. Bu te
- Page 249 and 250: dır. I) Bu model (kabul edilen mod
- Page 251 and 252: 245 4.4 Y = Xfl+s , e- N (0,u 2V) ,
- Page 253 and 254: 247 4.10 Türkiye buğday üretimin
- Page 255 and 256: 249 KAYNAKLAR Albert, A. ; Regressi