Bilimsel programlama ve veri bilimi ile ilgili olarak kullanıcılar; yüksek performanslı, hızlı, kod yazım ve protipleme kolaylığına sahip, esnek ve dinamik programlama diline ihtiyaç duymaktadır. Veri bilimi dünyasında kullanılan, bir çok programlama dili vardır. Bu dillerden bazıları çok hızlı ama öğrenmesi ve kod yazması zordur. Bazılarında ise kod yazmak çok kolaydır, ancak yazılan kodların çalışma hızları çok yavaştır. Diğer dillerle karşılaştırıldığında, nispeten daha yeni bir dil olan Julia programlama dili, hem yüksek performanslı, hem hızlı, hem de kod yazması kolay olduğu için bu sorunları aşmayı amaçlayan programlama dillerinden biridir. Bu makalenin amacı da, diğer programlama dillerine nazaran daha yeni olan Julia'yı tanıtmak, istatistik ve veri biliminde kullanılan diğer diller ile karşılaştırmak ve araştırmacıların ve özellikle istatistik ve veri bilimi konuları ile ilgilenen kişilerin, Julia dili ile ilgili bilgi edinmesini sağlayıp, kendileri için en uygun dili seçmelerine yardımcı olmaktır.
Türkiye gibi krizlerin sıklıkla yaşandığı ekonomilerde, risk faktörlerinin ekstrem hareketlerinin ölçülmesi gerekmektedir. Özellikle Kasım 2000 ve Şubat 2001 ’de ülkemizin maruz kaldığı ağır ekonomik krizler nedeniyle bu risk faktörlerinin belirlenmesi, ölçülmesi ve değerlendirilmesi daha önemli hale gelmiştir. Kriz durumunda riskin ölçülebilmesi için istatistiksel yöntemlere ihtiyaç duyulur. Deloitte&Touche Danışmanlık tarafından 1999 yılında dünya ölçeğinde 70 bankayı kapsayan bir risk yönetimi anketinde, katılımcıların %79’u risk ölçümünde en iyi yöntemin “Value at Risk” (riske maruz değer) olduğunu belirtmişlerdir. Ankete katılanlardan %47’si riske maruz değer hesaplama yöntemlerinden parametrik yöntemi, %7’si tarihsel simülasyonu, %6’sı ise Monte Carlo simülasyon yöntemini kullanmaktadır. Bunun yanı sıra %30’u da birden çok yöntemi aynı anda uygulamaktadır. Bu çalışmada kriz sonrası risk ölçümünde Türkiye’de kullanılmaya başlanılan “riske maruz değer” hesaplama yöntemleri açıklanacaktır. Bu yöntemlerin her biri İMKB verileri üzerinde uygulanarak karşılaştırılmaları yapılmıştır.
Kepler uzay aracı sayesinde 2600 adetten fazla öte gezegen onaylanmıştır. Onaylanan öte gezegenler ana yıldızlarına göre sınıflandırılmaktadır. Bu çalışmada ana yıldız özelliklerine göre sınıflandırılan öte gezegenlerin sınıflarına göre hangi özelliklerinin değiştiği ve hangi sınıflar için bu özelliklerin farklılık gösterdiğinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca ana yıldız özelliklerine göre sınıflandırma yerine alternatif bir yöntemin kullanılması için ayrıcı faktörlerin bulunması da çalışmanın diğer bir amacıdır. Araştırmada NASA’nın oluşturmuş ve daha sonra bilim insanları tarafından düzenlemiş olan “The NASA Exoplanet Archive: Data and Tools for Exoplanet Research” adlı veri seti kullanılmıştır. Çalışmanda F, G, K, M sınıflarında bulunan 2275 öte gezegen ve bu öte gezegenlere ait yıldız sınıfı, yörünge dönemi, geçiş dönemi, etki parametresi, transit süresi (saat), transit derinlik (milyonda çap), gezegen yarıçapı (gezegen yarıçapı/dünya yarıçapı), denge sıcaklığı (kelvin), güneşlenme akışı (dünya akışı), transit sinyalden gürültüye geçiş, yıldız etkili sıcaklık, yıldız yüzey yer çekimi, yıldız yarıçapı (yıldız yarıçapı/dünya yarıçapı), sağ yükseliş, sapma ve kepler bandı değerleri kullanılmıştır. Çalışmada ayırıcı özelliklerin bulunması için ANOVA analizinin parametrik olmayan alternatifi Kruskal-Wallis analizi kullanılmıştır. Yapılan Kruskal Wallis analizinden sonra geçiş dönemi, transit süresi (saat), transit derinlik (milyonda çap), gezegen yarıçapı (dünya yarıçapı), denge sıcaklığı (kelvin), güneşlenme akışı (dünya akışı), transit sinyalden gürültüye geçiş, yıldız etkili sıcaklık, yıldız yüzey yer çekimi, yıldız yarıçapı (dünya yarıçapı) ve kepler bandı değişkenleri için yıldız sınıflarından en az birinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılığın bulunduğu tespit edilmiştir.Transit derinliği, denge sıcaklığı, güneşlenme akışı, yıldız etkili sıcaklık, yıldız yüzey yer çekimi ve yıldız yarıçapı değişkenlerinde tüm sınıf grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Belirtilen değişkenler öte gezegenlerin sınıflandırılmasında ayırıcı özellikler olarak kullanılabilirler.
Özet ANALYZING THE EFFECTS OF VARIABLES USED IN URAP RANKING FOR UNIVERSITY CHOICES THROUGH GENERALIZED ESTIMATION EQUATIONS AbstractChoosing the most appropriate department or university of people who will study in these universities has a great importance for both people and their families in Turkey. When people making their university choices, they take into account a lot of features for the universities which they examine. Therefore, in the university choice * Yrd. Doç. Dr., İstanbul Ticaret Üniversitesi,
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.