Search

Your search keyword '"ARSLAN, M. S. Talha"' showing total 4 results
Start Over Author "ARSLAN, M. S. Talha" Publication Year Range Last 10 years
4 results on '"ARSLAN, M. S. Talha"'

2. ENERJİ ÇEŞİTLERİ VE GERİ DÖNÜŞÜME KARŞI TUTUMLARIN ÇEVRESEL DAVRANIŞA ETKİSİ

Author

YILMAZ, Veysel, ÇELİK, H. Eray, and ARSLAN, M. S. Talha

Abstract

Bu çalışmanın amacı, bireylerin enerji çeşitleri ve geri dönüşüme karşı tutumlarının, çevresel duyarsızlıkları ve çevresel davranışları üzerideki etkisinin önerilen bir model yardımıyla araştırılmasıdır. Verilerin analizinde ölçülen ve gizil değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri bir model ile betimleme ve modelin uyumunu sınamada kullanılan Yapısal Eşitlik Modelleri(YEM) kullanılmıştır. Analiz sonucunda, nükleer enerjiye karşı olumlu tutumdaki artışın çevresel duyarsızlıkta artışa sebep olurken, güneş enerjisine karşı olumlu tutumda ki artışın ise çevresel duyarsızlıkta azalışa neden olduğu saptanmıştır. Çevresel duyarsızlıkta ki artışın geri dönüşüme karşı olumlu tutumda azalışa neden olurken, geri dönüşüme karşı olumlu tutumdaki artışın çevresel davranışta artışa neden olduğu saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çevresel Davranış,Geri Dönüşüm, Enerji, Yapısal Eşitlik Modelleri(YEM)

Published
2016

4. ÇİFT TARAFLI TİP II SANSÜRLENMİŞ ÖRNEKLEMLER İÇİN JONES VE FADDY’ NİN ÇARPIK t DAĞILIMININ KONUM VE ÖLÇEK PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ.

Author

ARSLAN, M. S. Talha and ŞENOĞLU, Birdal

Abstract

In this study, we obtain the maximum likelihood (ML) and the modified maximum likelihood (MML) estimators for the location and the scale parameters of the Jones and Faddy’s Skew t (JFST) distribution based on the doubly Type II censored samples. Then, we use the Monte Carlo (MC) simulation study to compare the efficiencies of the ML and the MML estimators. The MC simulation study shows that, MML estimators have more or less same efficiency with the corresponding ML estimators. At the end of the study, it can be concluded that if we focus on the efficiencies of the estimators, we prefer to use ML estimators. However, if we focus on the computational difficulties together with the efficiencies of the estimators, we prefer to use MML estimators. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2017
Full Text
View/download PDF

Catalog

Books, media, physical & digital resources
See catalog results