MATLAB İle Yapay Sinir Ağı Uygulaması
Yapay Sinir Ağları hemen her alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada sayısal bir veri seti ile yapay sinir ağı eğitimi gerçekleştireceğiz.
Blogdan biraz fazlası
Yapay Sinir Ağları hemen her alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada sayısal bir veri seti ile yapay sinir ağı eğitimi gerçekleştireceğiz.
Amaç: Bu konu sonunda okuyucunun uygun istatistik testleri yapabilmek için veri dönüştürme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olması veri dönüşümü yapabilmesi amaçlanmıştır.
Rank, tor (örütbağ, internet) kullanıcılarının, özellikle site yöneticilerinin aşina olduğu bir konudur. Rank bir veri kümesindeki herhangi bir değerin kaçıncı sırada olduğunu gösterir. Kısaca rank, sıra demektir. Ben burada tordan ziyade ranka anlam kazandıran istatiksel çalışmalarda kullandığımız; SPSS, Minitab gibi yazılımların; bize verdiği rank, mean rank ve sum of ranks gibi değerlerin ne anlama geldiğinden ve nasıl hesaplandığından bahsedeceğim.
İstatistik Merkezi
Yayın No: 2
Ekim 2007
Tüm hakları yazarına aittir. Kitap tüm sayfaları elektronik ortamda tescillenmiştir. Kitabın içeriği, resimleri/logoları, yazar ve yayın bilgilerinde üzerinde değişiklik yapılamaz. Kitap sayfa sınırlaması olmaksızın çoğaltılabilir. Kişisel web sitelerine ziyaretçilerin indirebilmeleri amacıyla yüklenebilir. Ancak hiçbir şekilde ticari amaçlarla kullanılamaz. Kitabı yukarıda açıklanan kapsamın dışında kullananlar hakkında 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanununun hükümleri doğrultusunda işlem başlatılacaktır.
Bu kitabı İstatistik Merkezi‘nden ücretsiz olarak .pdf formatında indirebilirsiniz.
istatistikmerkezi.com’dan indirilen .pdf formatındaki ekitap, İbrahim AY tarafından değiştirilmeksizin html’ye aktarılmıştır.
SPSS 15.0 Kullanma Kılavuzu
U. Erman Eymen
İstatistik Merkezi Yayın No: 1
Ekim 2007
Yamuk Kuralı (trapez) Kapalı Newton Cotes yöntemlerinden biridir. Bu yöntemler adlarını Isaac Newton ve Roger Cotes’den almaktadırlar. Yamuk Kuralında bilinen değişkenlerin eğrilerinin bir doğru çizdiği varsayılarak değişkenler arasında kalan bilinmeyen değişkeni yaklaşık olarak tahmin edebiliriz. Burada, yöntemin ilkel hali olan 2 biliinen değişken arasında kalan bilinmeyenin nasıl bulunduğunun mantığı açıklanacaktır.