Search

Enflasyon belli bir süre zarfında ekonomideki mal ve hizmetlerin genel fiyat düzeylerinin yükselmesidir. Bir ülkedeki yüksek düzeyli ve sürekli enflasyon gerek toplumu gerekse de ülkenin ekonomisini negatif etkilemektedir. Bu da o ülkede uzun dönem için doğru kararlar alınmasına engel olur. Enflasyon oranının yüksek düzeylerde olması sebebiyle, sosyal yapı ve ülkenin rekabeti negatif yönde etkilenecektir. Bu gerçekler doğrultusunda, enflasyon oranının belirlenmesi ve gerekli önlemlerin alınması kaçınılmaz bir gerekliliktir. Enflasyon oranını tahminlemede farklı yöntemler kullanılmaktadır. Normal dağılım varsayımları istatistik literatüründe genellikle kullanılmaktadır. Fakat enflasyon oranının tahminlemesi üzerine çalışan bir istatistikçi varsayımların bozulması durumunu nasıl düzenleyebileceğini bilemeyebilir. Varsayımlar sağlanmadığından dolayı, istatistiksel çıkarım geçekleştirilemez. Bu gerçekler doğrultusunda, istatistiksel çıkarım süreçlerinin gerçekleştirilmesi için genel hata dağılışı ya da Lp-Norm olarak bilinen üstel kuvvet dağılışı kullanılmıştır. Üstel kuvvet dağılışında, varsayımların sağlanması için optimal p değerinin seçilme zorunluluğu vardır. Bu çalışmanın diğer bir amacı enflasyonu etkileyen değişkenlerdeki çoklu doğrusal bağlantı sorunun ortadan kaldırılması ve bunun yanında temel bileşenler analizi kullanılarak bağımsız değişkenlerdeki bilgi yapısının çoğunu açıklayan bu faktörlerden yeni ilişkisiz değişkenler elde etmektir. Açıklayıcı değişken olan bu yeni değişkenler enflasyon regresyon modelinin oluşturulmasında kullanılmaktadır. Üstel kuvvet dağılışındaki tahminlenmiş olan p değeri model belirlemede kullanılmaktadır. Bu p değeri ile belirlenen model Türkiye’de enflasyon oranını öngörmede kullanılmaktadır., In economics, inflation is a rise in general level of prices of goods and services in an economy over a period of time. High leveled continuous inflation in one country has a negative influence on negatively both the community and economy of the country. A country with high leveled inflation has an obstacle on the right decision for long period. Hence, social structure and competition of the country are affected in negative direction. In the light of these facts, the determination of inflation rate and precaution must be necessarily taken. Several methods are used to estimate the inflation rate. The assumptions of normal distribution is commonly used in statistical literature but a statistician studying the estimation of inflation rate do not know how the violation those assumptions can be arranged. On account of the fact that these assumptions are not guaranteed, the statistical inference is not carried out. As a result of these facts, we use the exponential power distribution known as general error distribution or Lp-Norm to carry out the statistical inference procedures. In the exponential power distribution, we need to choose the optimal value of p to guarantee the assumptions. The aim of this study is to remove the collinearity among regressors that affect the inflation and besides using the principal components we obtain independent factors that are explaining most of the information of the structure of the regressors. The new regressors are used in constructing of regression model for inflation. Estimated p value in exponential power distribution is used to determine a regression model to forecast the inflation rate in Turkey.

Date of Conference: 17-19 April 2006 A web-based system - consisting of data entrance, access and retrieval modules - is constructed for museums. Internet users that visit the e-museum, are able to view the written and visual information belonging to the artworks in the museum, are able to follow the virtual tour prepared for the different sections of the museum, are able to browse the artworks according to certain properties, are able to search the artworks having the similar visual content with the viewed artwork. © 2006 IEEE.

Date of Conference: 16-18 May 2005 People are the most important subjects in news videos and for proper retrieval of person images, face detection is a very crucial step. However, face detection and recognition in news videos is a very challenging task due to the huge irregularities and high noise level in the data. This study presents a method that combines skin detection and Schneiderman-Kanade face detection, for improving the face detection performance in news videos for a better retrieval. This method has been tested on TRECVID 2003 dataset and the results are very promising. © 2005 IEEE.

The paper describes the use of stochastic search process that is the basis of Genetic Algorithms (GAs) in developing transport demand in rural roads of Turkey. Travel demand, vehicle movements and demand of goods transport are estimated based on the socioeconomic indicators that are the Gross National Product (GNP), population and number of vehicles. Various forms of the Genetic Algorithm Travel Demand (GATT) models are developed. Weighting parameters of the GATT models are estimated using the historical data. Available data is partly used for estimating weighting parameters of the GATT and partly for testing the models. GATT models are validated with observed data, and then future estimation of travel demand is projected until 2025. Results are compared with European Union (EU) countries and suggestions are made in the long term in terms of transport demand planning.

Date of Conference: 28-30 April 2004 Conference Name: IEEE 12th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2004 Subcellular localization is crucial for determining the functions of proteins. A system called prediction of protein subcellular localization (P2SL) that predicts the subcellular localization of proteins in eukaryotic organisms based on the amino acid content of primary sequences using amino acid order is designed. The approach for prediction is to find the most frequent motifs for each protein in a given class based on clustering via self organizing maps and then to use these most frequent motifs as features for classification by the help of multi layer perceptrons. This approach allows a classification independent of the length of the sequence. In addition to these, the use of a new encoding scheme is described for the amino acids that conserves biological function based on point of accepted mutations (PAM) substitution matrix. The statistical test results of the system is presented on a four class problem. P2SL achieves slightly higher prediction accuracy than the similar studies.